总局发布成人用药数据外推至儿科人群的技术指导原则

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外推的方法已广泛应用于药物开发领域，如体外实验或动物试验数据外推至人体试验，以确定人体首次剂量及预测有效剂量；健康志愿者药代动力学数据外推至患者人群；相同机制药物或类似机制药物之间药效学数据外推等。

数据外推通常是指：通过科学的研究方法，将已知人群的研究信息和结论，扩展到未知人群（目标人群）从而减少在未知人群中开展不必要的研究。

本指导原则中的数据外推是指：通过科学的研究方法，将已知中国成人的研究信息和结论，扩展到未知的儿科人群（目标人群）从而减少在未知儿科人群开展不必要的研究。

3 流程

数据外推包括建立外推假设、设计外推计划、实施外推分析，制定降低不确定性及风险策略等主要要素。外推假设、外推计划和外推分析是一个序贯且循环往复的过程，这个过程贯穿儿科人群药物开发的整个生命周期，包括上市前和上市后阶段。

3.1 建立外推假设

整合已知数据，评价已知人群与目标人群的相似性和差异点，借助建模模拟的方法，明确提出外推假设，获得预测指标。

“已知数据”的来源包括体外试验、动物实验、流行病学研究、诊断研究、药代动力学（PK）和药效动力学（PD）研究、临床试验、临床观察性研究、类似药物研究、文献等。

“相似性”评估包括疾病相似性（病因、病理生理、临床表现、病程特征等）、人体内药物代谢及作用相似性（药代动力学、药效学、药理作用机制等）、药物暴露量和药物效应关系、临床有效性和安全性评价指标相似性及标准一致性等。

通常，预测人群间的相似度越高和预测准确度越高时，外推的可能性越大，所需额外研究数据的必要性越低。相反，如果预测人群间的相似度越低或难以预测，或者，预测准确度的影响因素越多或影响因素较难明确时，外推的可能性越小，所需额外研究数据的必要性越大。

根据外推假设中已知数据在已知人群与目标人群的相似程度，外推模式分为以下三种：完全外推、部分外推和不进行外推。

“完全外推” 模式为：目标人群与已知人群间具高度相似性，并且，假设（预测）具高度准确性。

“部分外推” 模式为：目标人群与已知人群间具一定相似性，和/或，假设（预测）具一定不确定性。

“不进行外推” 模式为：目标人群与已知人群间不具相似性，和/或，假设（预测）具有高度不准确性。

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