會議背景

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和人工智能的發(fā)展，創(chuàng)新藥研發(fā)即將進入了全新的階段。特別是模型引導(dǎo)的藥物研發(fā)模式（MIDD）顯示出空前的優(yōu)勢：體外與體內(nèi)、動物與臨床、試驗與文獻等不同類型數(shù)據(jù)融合利用，將探索試驗轉(zhuǎn)為預(yù)測驗證；較小樣本量下即可獲得證據(jù)，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)化試驗技術(shù)，使得實時分析和快速決策的適應(yīng)性設(shè)計成為可能；合成外部對照的方法，減少對照組的設(shè)置，從而節(jié)省研究費用，提高效率；經(jīng)典的建模與模擬方法與AI結(jié)合，使得群體模型、機制模型整合成為強大的現(xiàn)實工具；定量藥理學(xué)已成為一種全新的試驗設(shè)計工具，數(shù)據(jù)分析技術(shù)和研究方法。

因此，臨床試驗中的新方法顯得十分重要，我們擬召開第四屆臨床試驗方法學(xué)會議 (MTCT)，將共同探討和解決制約臨床試驗的關(guān)鍵方法學(xué)問題，分享成功經(jīng)驗，旨在推動我國藥物研發(fā)順利進入全新的高效研究階段。

參會人員：新藥研發(fā)所涉及的各類人員，包括相關(guān)企業(yè)、科研院所、臨床機構(gòu)、監(jiān)管、服務(wù)供應(yīng)商（CRO）等單位的醫(yī)學(xué)、臨床藥理學(xué)、定量藥理學(xué)、生物統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)管理學(xué)、復(fù)雜創(chuàng)新制劑、藥物警戒、非臨床藥理與毒理學(xué)等人員，以及與藥物研發(fā)相關(guān)的研究生。

組織機構(gòu)

主辦單位

上海中醫(yī)藥大學(xué)藥物臨床研究中心

交叉科學(xué)研究院定量藥理學(xué)研究中心

學(xué)術(shù)支持

中國藥理學(xué)會定量藥理學(xué)專業(yè)委員會

上海市藥學(xué)會藥物臨床研究專業(yè)委員會

會務(wù)支持

上海博佳醫(yī)藥科技有限公司

大會組委會

大會主席：李祿金，焦? 正，元唯安

委? ? 員（按拼音順序）：曹國英，曹? 玉，車津晶，陳紅專，陳? 銳，程澤能，刁? 磊，丁俊杰，丁雪鷹，方? 翼，韓鴻璨，高麗麗，何? 華，賀建昌，胡? 蓓，黃? 欽，黃曉暉，黃宇虹，紀(jì)? 佳，季雙敏，金玉燕，李改玲，李海燕，李華芳，李建國，李? 健，李勁彤，李? 麗，李? 良，李? 敏，李? 昕，李雪寧，劉東陽，劉紅霞，劉曉東，盧建豐，盧? 煒，呂? 承，馬廣立，馬培敏，聶? 晶，裴? 奇，裘福榮，尚德為，申屠建中，沈? 凱，沈一峰，盛玉成，史愛欣，史? 軍，孫? 搏，田? 鑫，王方敏，王洪允，王? 鯤，王美霞，王明霞，王亞寧，王玉珠，王振磊，魏春敏，魏敏吉，武曉捷，相小強，謝海棠，許? 羚，陽國平，楊見松，楊? 勁，楊? 銘，余? 勤，張? 菁，趙? 宸，趙立波，趙? 亮，趙? 平，趙? 芊，趙? 維，趙? 俠，鄭? 莉，鄭青山，周田彥，周? 絢，朱? 校

會議內(nèi)容及要點

會前沙龍

參加會前沙龍的人員將免費安裝的建模模擬軟件(Maspectra^?)，并可獲得6個月的使用期，以便鞏固學(xué)習(xí)成果。

定量藥理學(xué)分析的關(guān)鍵性文件（展示）

• 分析計劃 (PAP)

• 數(shù)據(jù)文件與數(shù)據(jù)庫：FDA要求

• 定量藥理學(xué)分析報告 (PAR)

• 標(biāo)準(zhǔn)分析流程（SOP）

• 軟件與代碼及結(jié)果呈現(xiàn)要求

如何解讀定量藥理學(xué)分析報告

• 什么是標(biāo)準(zhǔn)化報告

• 國外模板展示

• 如何解讀報告

• 如何評價模型優(yōu)劣

PK特征與應(yīng)用價值

• 分析PK特征及其臨床意義

• 探討優(yōu)質(zhì)PK特征如何支持藥物的優(yōu)先審評

• 討論最小系統(tǒng)暴露、線性與非線性PK特征、血藥穩(wěn)態(tài)的評價方法

• 比較NCA-PK、PBPK與POPPK的原理與應(yīng)用選擇

• 概述不同算法的PK參數(shù)及其適用場景

• 討論參數(shù)的內(nèi)涵與軟件在演算結(jié)果中的應(yīng)用

定量藥理學(xué)分析的標(biāo)準(zhǔn)化圖形

• 優(yōu)質(zhì)圖形的標(biāo)準(zhǔn)

• 典型圖示：診斷工具圖，結(jié)果表達圖

• 圖法實現(xiàn)

如何利用定量藥理學(xué)報告或文獻模擬試驗方案

• 探討軟件工具的選擇

• 快速入門與演示

• 如何制定有效的模擬計劃

熱點與前沿產(chǎn)品

AI在新藥臨床研究中的應(yīng)用

• AI如何推動新藥研究：美國視角

• 藥物構(gòu)效關(guān)系是否能直接對接暴露-效應(yīng)關(guān)系

• 新藥開發(fā)中亟需什么樣的AI創(chuàng)新工具

• 虛擬人群模擬的AI技術(shù)與應(yīng)用

• AI對PBPK和QSP模型有應(yīng)用價值嗎

• AI在數(shù)據(jù)管理中的應(yīng)用

• 當(dāng)前大模型的應(yīng)用與數(shù)據(jù)安全保護

定量藥理學(xué)工具軟件發(fā)布

• 什么是理想的工具軟件

• 介紹建模與模擬軟件Maspectra^?新功能

• 如何與AI的對接

臨床治療學(xué)數(shù)據(jù)庫（MaSup^?）發(fā)布與展示

• 由試驗數(shù)據(jù)庫與文獻數(shù)據(jù)庫構(gòu)成

• 展示高質(zhì)量試驗數(shù)據(jù)庫，并討論合成外部對照的價值

• 用于自建PBPK模型

• 外部數(shù)據(jù)脫敏處理與應(yīng)用

• 探討基于模型的薈萃分析（MBMA）及其文獻數(shù)據(jù)庫

• 基于模型的自然病史研究的成功案例展示

• 疾病進展模型的價值與應(yīng)用案例

基于模型的劑量選擇與優(yōu)化

FDA劑量選擇與優(yōu)化新范式

• 研究范式的轉(zhuǎn)變

• 試驗設(shè)計要點

• 對新藥研發(fā)的影響

首次人體試驗設(shè)計與劑量選擇

• 起始劑量估算

• 有效劑量估算：案例

• 最大耐受量估算（風(fēng)險劑量）：案例

• 如何提供轉(zhuǎn)化PK/PD模型預(yù)測劑量的準(zhǔn)確度：案例

• 健康人試驗可以外推患者劑量嗎：案例

Ⅱ期試驗的劑量設(shè)計要點

• 生物標(biāo)志物選擇與發(fā)現(xiàn)：案例

• 提高安全性耐受性的設(shè)計技巧

• 近期療效終點預(yù)測臨床終點的技巧：案例

• 暴露標(biāo)志物（exposure-marker）的定義與選擇

• 代謝產(chǎn)物的PK設(shè)計要點

• 抗體藥物偶聯(lián)物（ADC），細胞治療，基因治療，小核酸藥，核藥治療

Ⅲ期關(guān)鍵性試驗劑量合理性評價與優(yōu)化

• 如何設(shè)計模型滾動更新

• 分析指標(biāo)選擇與確認

• 可以采用模型提供的新劑量上市嗎

• 口服藥C_max的采樣點設(shè)計技巧

• PK采樣點分布和樣本量的考慮

• 定量藥理學(xué)分析在DMC中角色與價值

創(chuàng)新藥的橋接與外推

暴露-效應(yīng)關(guān)系類型與臨床對策

• 解釋暴露-效應(yīng)關(guān)系是評估藥物有效性和安全性的核心信息

• 分析顯著暴露-效應(yīng)關(guān)系和異常暴露-效應(yīng)關(guān)系的案例

• 探討反向暴露-效應(yīng)關(guān)系的成因及其臨床意義

• 討論數(shù)據(jù)質(zhì)量對暴露-效應(yīng)關(guān)系的影響，以及如何識別劣質(zhì)數(shù)據(jù)

• 暴露的平臺效應(yīng)及其對監(jiān)管要求的影響

• 定義目標(biāo)暴露區(qū)間，其表達方式及在藥物開發(fā)中的價值

常見橋接

• 改良制劑的劑量橋接：兩個案例

• 不同適應(yīng)癥間的劑量橋接：典型案例

• 基于安全性數(shù)據(jù)的劑量橋接：案例分享

• 種族差異的判斷與劑量橋接：案例

非臨床數(shù)據(jù)外推

• MIDD對動物數(shù)據(jù)的要求：案例

• 體外數(shù)據(jù)的價值與要求

• FDA動物法則與藥效學(xué)動物實驗要求：案例

• 如何提高動物外推人體劑量的準(zhǔn)確性：案例

兒科外推

• 參考人群或數(shù)據(jù)的選擇技巧（案例）

• 藥物安全劑量可以外推嗎：案例

• 成人與兒科人群合并試驗：要求與優(yōu)勢

MIDD下統(tǒng)計學(xué)設(shè)計若干關(guān)鍵問題

合成外部對照的試驗與案例

• FDA要求

• ICH 要求

• 模型彌補知識缺口

• 優(yōu)勢與案例

幾個常見困惑與解決方案

• 期中分析與樣本量再估算

• 何為以暴露為主要分析指標(biāo)的臨床試驗

• 為何FDA將仿制藥的有效性試驗歸為生物等效試驗

• 臨床等效、生物等效和生物相似性試驗的辨析：案例

非劣效試驗設(shè)計

• 非劣效試驗再認識

• 三臂試驗再認識

• 缺少歷史數(shù)據(jù)的非劣效界值制定策略

• 基于E-R模型的非劣效界值制定：案例

• 實例：抗精神分裂癥藥的非劣界值選擇

轉(zhuǎn)敗為勝的試驗與案例分享

• 富集設(shè)計：PK/PD模型發(fā)現(xiàn)目標(biāo)人群的故事

• 基于E-R模型的適應(yīng)性設(shè)計為何將漸成主流

• 何時需要劑量滴定設(shè)計：案例

適應(yīng)性設(shè)計在早期與晚期試驗應(yīng)用

• 異同點

• PK/PD模型提供決策依據(jù)

• 概率理論提供決策依據(jù)

合理的缺失值填補方法

• 原理與方法

• 非線性模型填補

• 案例

什么叫模擬RCT：價值與案例

臨床藥理學(xué)試驗定量設(shè)計與分析

臨床藥理學(xué)試驗設(shè)計的關(guān)鍵變量是什么

當(dāng)前C-QTc試驗設(shè)計中存在的問題與對策

• 并非均為線性混合效應(yīng)模型

• 何時采用非線性模型

• 何時采用PK/PD模型

幾種臨床藥理學(xué)試驗

• 外用藥的最大劑量PK試驗設(shè)計要點與意義：案例

• 物質(zhì)平衡試驗設(shè)計的監(jiān)管與評價要點

• 復(fù)雜制劑PK-BE設(shè)計與分析要點

藥物相互作用試驗（DDI）

• 總體策略與設(shè)計要點

• PBPK的價值

• E-R關(guān)系與DDI結(jié)果解讀

特殊人群PK試驗

• 肝腎功能異常，兒科人群等

• 如何選擇受試者

• 如何估算樣本量

食物影響試驗研究策略

• 研究時機

• 高脂或普通飲食選擇與考慮

生物等效與生物類似試驗與要求

• FDA三類BE試驗

• 為什么PD-BE需要選擇敏感劑量：原理與選擇技巧

• FDA和ICH BE新指南要點解讀

• 生物類似藥群體PK模型的生物相似性比較方法：案例

• 生物類似藥何時需要進行PK/PD分析：案例

高效臨床試驗的技術(shù)配置

傳統(tǒng)試驗與MIDD試驗

• 兩類試驗的效益比較

• MIDD總體策略文件：樣版展示

• 判斷標(biāo)尺（scale）與模型準(zhǔn)備：前期臨床數(shù)據(jù)，非臨床數(shù)據(jù)，文獻數(shù)據(jù)

• 效益框算：時間，樣本量，研究費用

高效一體化臨床試驗的技術(shù)配置

• MIDD

• 團隊配置

• 支持技術(shù)配置

• IWRS/EDC集成技術(shù)

• Direct to Patient (DTP)技術(shù)

• DCT技術(shù)

• Insight技術(shù)

• 遠程監(jiān)查技術(shù)

會議時間

會議注冊

注冊費用

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會議地點

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上海中醫(yī)藥大學(xué)? 標(biāo)準(zhǔn)化大樓? 二樓201會議室

地址：上海市浦東張江高科技園區(qū) 蔡倫路1200號

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