Design Strategy and Consideration for Oncology Dose-Optimization: An Industry Perspective

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作者
Rong Liu,Ying Yuan,Suman Sen,Olga Marchenko,Qing Jiang,Hong Tian,Xiaoyun Li,Ruitao Lin,Cindy Lu,Heng Zhou
出处
期刊:Statistics in Biopharmaceutical Research [Taylor & Francis]
卷期号:16 (3): 338-347
标识
DOI:10.1080/19466315.2024.2332650
摘要

The conventional more-is-better dose selection paradigm is often inappropriate for novel molecularly targeted agents. In response, the US Food and Drug Administration (FDA) initiated Project Optimus to reform the dose optimization and dose selection paradigm in oncology drug development. Furthermore, the FDA recently also published draft guidance "Optimizing the dosage of human prescription drugs and biological products for the treatment of oncologic diseases guidance for industry", providing overviews on the rationale, importance, and principles of dose optimization from the regulatory perspective. However, detailed guidance on how to design dose optimization trials is still lacking; it is a key issue faced by drug developers. The article discusses statistical and design strategies of dose optimization in oncology by sharing current industry practice on dose-finding, delineating key statistical components for dose optimization trials, describing available design strategies, and providing recommendations and future directions. This article is a joint work of the Statistical Methods in Oncology Scientific Working Group (Dose-Optimization Workstream) of the American Statistical Association Biopharmaceutical Section.
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