バーバラ・エラショフ　メディデータ・ソリューションズ

OBSERVER

2017年7月1日号

治験からＱＯＬまでデータ活用──現状、ビッグデータは治験でどう利活用されていますか。エラショフ　例えば製薬企業が当局に申請する治験データには、入力ミスやデータ異常、不正などによって、正確なデータとは一貫性のない“外れ値”が含まれているケースが結構ある。ビッグデータはこの矛盾を検出できる。また、治験施設の選定も、（従来の）職人技のような側面があった。今は施設ごとの患者の組み入れ率や、現在の治験の実施数といったビッグデータをもとに、効率的に選び出すことができる。──治験方法は変革できますか。エラショフ　期待しているのが、患者のプラセボ群への組み入れを回避する手法だ。過去の治験のデータをもとに、人工的な合成対照群をつくることができる。人は医薬品の開発の成功を願えば、対照群の結果が悪くなることを望んでしまうだろう。とくに小児の不可逆的な希少疾患は心が... 治験からＱＯＬまでデータ活用──現状、ビッグデータは治験でどう利活用されていますか。エラショフ　例えば製薬企業が当局に申請する治験データには、入力ミスやデータ異常、不正などによって、正確なデータとは一貫性のない“外れ値”が含まれているケースが結構ある。ビッグデータはこの矛盾を検出できる。また、治験施設の選定も、（従来の）職人技のような側面があった。今は施設ごとの患者の組み入れ率や、現在の治験の実施数といったビッグデータをもとに、効率的に選び出すことができる。──治験方法は変革できますか。エラショフ　期待しているのが、患者のプラセボ群への組み入れを回避する手法だ。過去の治験のデータをもとに、人工的な合成対照群をつくることができる。人は医薬品の開発の成功を願えば、対照群の結果が悪くなることを望んでしまうだろう。とくに小児の不可逆的な希少疾患は心が痛む

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