In un’interessante review pubblicata recentemente su Contemporary Clinical Trials Communications, Fogel DB analizza diversi fattori associati alle sperimentazioni cliniche che falliscono, riesaminando la letteratura pertinente degli ultimi 30 anni, e offre vari spunti sulle opportunità che consentono di aumentare le probabilità di successo di uno studio.
Le sperimentazioni cliniche sono sfidanti, costose, comportano un dispendio di tempo e potrebbero costituire un carico oneroso significativo per i pazienti. Da notare che i costi del fallimento di una sperimentazione clinica in fase avanzata corrispondono non solo al costo associato allo studio stesso, ma anche al costo di tutti i vari studi condotti in precedenza, così come al costo per il tempo perso nel mettere a punto un’alternativa potenzialmente valida.
L’incapacità di dimostrare l’efficacia di un nuovo prodotto è stata e rimane la ragione principale del fallimento di una sperimentazione clinica. Come riportato dall’autore, un precedente studio ha evidenziato che il 54% di sperimentazioni cliniche di fase III con nuove terapie è fallito durante lo sviluppo clinico, con il 57% di questi fallimenti dovuto alla scarsa efficacia. Studi su prodotti potenzialmente efficaci possono comunque non riuscire a dimostrarne l’efficacia per varie ragioni, tra cui un disegno sperimentale imperfetto o sbagliato, un inadeguato endpoint statistico, o semplicemente in quanto sottodimensionati, il che può essere una conseguenza dell’abbandono precoce dello studio (dropout) da parte dei pazienti e di un arruolamento inadeguato.
Alcuni dei fattori cruciali che devono esser presi in considerazione preventivamente nel disegno di una sperimentazione clinica per aumentarne le probabilità di successo sono: la scelta dell’obiettivo/endpoint primario più appropriato e la definizione di risultato clinicamente significativo, il metodo da utilizzare per la gestione dei dati mancanti, un’adeguata durata del periodo di follow-up e una riduzione al minimo delle deviazioni dal protocollo.
I criteri di eleggibilità sono anch’essi un elemento fondamentale del disegno di una sperimentazione clinica. La scelta di appropriati criteri di inclusione ed esclusione per definire la popolazione di studio può incidere sulla probabilità di reclutare, arruolare e mantenere in studio abbastanza soggetti per poter avere la possibilità di raggiungere l’endpoint primario di studio, ovvero di avere successo, così come di sostenerne durata e costi. La popolazione di studio dovrebbe essere rappresentativa della popolazione del mondo reale (real-word) destinata a beneficiare del prodotto in studio. Come sottolineato dall’autore, criteri d’inclusione troppo specifici possono portare a difficoltà nel trovare partecipanti idonei e possono quindi causare un prolungamento del periodo di arruolamento ed un aumento dei costi, ed eventualmente emendamenti al protocollo. Per l’appunto, da uno studio volto a determinare l’incidenza, le cause e le ripercussioni degli emendamenti al protocollo di studio è emerso che il 16% degli emendamenti al protocollo è dovuto a modifiche dei criteri di eleggibilità.
Come affermato dall’autore: “l’eventuale necessità di emendamenti al protocollo può esser ridotta tramite una migliore pianificazione ed anticipazione delle conseguenze delle scelte del disegno di studio”.
Le tecniche di Intelligenza Artificiale (IA), come l’elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing, NLP), potrebbero ulteriormente contribuire al futuro sviluppo di un protocollo di studio per mezzo dell’estrazione di informazioni rilevanti dalla letteratura scientifica disponibile e della presentazione all’ideatore dello studio di dati organizzati in maniera sistematica per poter esser esaminati.
Da notare che un corretto disegno di studio (con i più adeguati endpoint, criteri di eleggibilità, metodologia statistica e dimensione campionaria) non è il solo elemento che consente di aumentare le probabilità di successo di una sperimentazione clinica.
Per maggiori informazioni sull’argomento ti invitiamo a leggere la Parte II
I team di Medical Affairs e Biostatistica di PRINEOS sono disponibili per supportare al meglio la tua azienda nel disegnare ed ottimizzare il disegno più appropriato per il tuo studio clinico, così da guidarti verso il successo.