使用有效的交互式应答技术 (IRT) 最大程度地降低适应性试验中的风险

在“复杂问题简单化”博客系列的第二部分，凯理斯的 Malcolm Morrissey 介绍了在选择 IRT 提供商时要考虑的因素，以及这些系统如何有助于减少适应性试验中与随机化和试验供应管理 (RTSM) 相关的风险。

适应性试验设计

美国食品药品监督管理局 (FDA) 将适应性试验定义为“能够进行调整以适应在试验开始时未提供的信息”的试验。[1]

这种适应性存在随附 IRT 系统面临的挑战，因为在试验开始时无法知道最后会发生哪些变化。例如，在剂量探索研究中，人们可以假设一些治疗组或剂量水平可能关闭（出于无效性），而其他治疗组或剂量水平可能开启。但直到中期分析的数据可用时，人们才能准确知道哪些治疗组受影响，或者将研究哪些新剂量。（参见图 1。）

“IRT 系统应有很高的可配置性，且提供商应能够预见适应性试验中可能出现的适应类型。” 

- 凯理斯 Malcolm Morrissey

随机化分配/药物分配

当某个治疗组关闭时，IRT 系统必须立即体现此决定，以免在该无效治疗组中招募更多患者。随机化分配算法必须足够智能，并能随时知道哪些治疗组开启。

从系统的角度而言，增加治疗组比关闭治疗组复杂，再强调一次，增加治疗组必须快速进行。因为这涉及到修改随机化分配列表或寻找方法扩展列表，以便随机化分配算法将新的治疗组考虑在内，因此这种变更需要重新配置（并且可能需要重新编程）系统。

在研究方案中定义了明确的适应闭集后，可以提前制定经调整后适应每种场景的随机化分配列表。不幸的是，当研究方案允许使用适应开集时，无法针对未来变更制定列表。许多（但绝不是所有）适应性研究很可能包括选项闭集。贝叶斯应答适应性研究和平台试验表明，需要使用 IRT 来应对任何可能发生的事。

供应管理 

某个治疗组关闭时，必须更新药物供应算法，以反映不再需要的剂量。为了盲态工作人员的利益，新的供应计划可能需要设想没有发生任何变化。如果设计的结构适当，指定专用于 1 个治疗组的药品可用于其他治疗组。例如，最初打算用于 25 毫克剂量组的药品在翻倍后可用于接受 50 毫克剂量的新开启治疗组。因此，在这种情况下，IRT 内的供应算法必须能够将 1 种药品类型换成另一种或多种药品类型的组合。

实现有效随机化分配和供应管理的三个步骤

为确保申办方认识到适应性试验设计的所有好处，他们应该：

• 选择在支持适应性试验和构建灵活系统方面具有可论证经验的 IRT 供应商。适应性试验具有独特的要素，而且不一定能够转移其他试验类型的经验。
• 寻求 IRT 提供商所具备的重要、内部统计专业知识。这是确保随机化分配在各治疗组间保持均衡所必需的（即使治疗组发生变化）。若未进行正确的统计输入，试验的有效性便会受到影响。
• 让供应商知晓其分析和评估的状态。理想情况下，申办方应将 IRT 供应商视为临床试验团队的延伸，并与 IRT 合作伙伴保持良好的沟通。

总结

在适应性试验中，应谨慎选择 IRT 提供商，并充分了解成功的必备要素。系统应有很高的可配置性，且提供商应能够预见可能出现的适应类型。申办方应能够利用其 IRT 合作伙伴的经验和流程来顺利开展这些类型的实验。