[論文レビュー] POSITION PAPER: Credibility of In Silico Trial Technologies: A Theoretical Framing

Marco Viceconti, Miguel A. Juárez+4 more|White Rose Research Online (University of Leeds, The University of Sheffield, University of York)|Sep 10, 2019

Statistical Methods in Clinical Trials参考文献 34被引用数 7

ひとこと要約

本論文は、計算医学におけるin silico試験モデルの信頼性を理論的根拠に基づき、分野特化型のフレームワークを提案する。生物学的モデリングの認識論的原則を統合し、生体システムの複雑な多様な手法モデルの妥当性を検証するという独自の課題に対処し、医療機器および薬剤開発におけるシミュレーションベースの証拠の規制的受容に一般化可能なアプローチを提供する。

ABSTRACT

Different research communities have developed various approaches to assess the credibility of predictive models. Each approach usually works well for a specific type of model, and under some epistemic conditions that are normally satisfied within that specific research domain. Some regulatory agencies recently started to consider evidences of safety and efficacy on new medical products obtained using computer modelling and simulation (which is referred to as In Silico Trials); this has raised the attention in the computational medicine research community on the regulatory science aspects of this emerging discipline. But this poses a foundational problem: in the domain of biomedical research the use of computer modelling is relatively recent, without a widely accepted epistemic framing for problem of model credibility. Also, because of the inherent complexity of living organisms, biomedical modellers tend to use a variety of modelling methods, sometimes mixing them in the solution of a single problem. In such context merely adopting credibility approaches developed within other research community might not be appropriate. In this position paper we propose a theoretical framing for the problem of assessing the credibility of a predictive models for In Silico Trials, which accounts for the epistemic specificity of this research field and is general enough to be used for different type of models.

研究の動機と目的

• 計算医学における予測モデルの信頼性を評価するための広く受け入れられた認識論的フレームワークの欠如に応えること。
• 医療製品の安全性および有効性の証拠としてin silico試験に対する規制当局の関心の増大に応えること。
• 生体システムの複雑さと多様性を鑑み、特に生物学的モデリングの認識論的特異性に適合した、信頼性評価フレームワークを構築すること。
• 信頼性評価手法が、in silico試験で用いられる多様なモデリング手法に一般化可能であることを保証すること。

提案手法

• 生物学的モデリングに内在する認識論的条件を考慮した理論的枠組みを提示し、とくに生物学的複雑性の高いシステムにおいて有効である。
• 複数の研究分野の原則を統合しつつ、医学分野におけるin silico試験の特定のニーズに適合させる。
• 構造的・機能的・予測的整合性を含む、複数の証拠線によるモデル妥当性の重要性を強調する。
• 信頼性の確立に向けた透明性、再現可能性、トレーサビリティの役割を強調する。
• モデル構造、パrameter化、予測性能を考慮した多段階の評価戦略を導入する。
• 他の分野で既存の信頼性フレームワークを適応するが、生体のモデル化という独自の課題に再解釈して適用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 統一された認識論的フレームワークが存在しない状況で、in silico試験に用いられる予測モデルの信頼性を体系的にどのように評価できるか？
• RQ2 他の科学的分野のモデルとは異なる、複雑な生物学的システムをモデリングするにあたり特有の認識論的要件とは何か？
• RQ3 他の分野で既存の信頼性評価手法を、生体医学研究におけるin silico試験に直接適用できる範囲はどの程度か？
• RQ4 規制当局は、従来の臨床試験データと同等の厳密さで、シミュレーションベースの証拠をどのように評価できるか？
• RQ5 どのような基準が、モデルの予測が異なる生物学的・臨床的文脈においても信頼的かつ再現可能であることを保証するか？

主な発見

• 本論文は、生体モデリングの認識論的複雑性、とりわけ生体システムにおいて、他の分野の既存の信頼性フレームワークが不十分に適合されていることを明らかにした。
• in silico試験で一般的な多様な手法を用いたモデリングアプローチは、単一手法モデルよりも洗練された信頼性評価を必要とする。
• 提案されたフレームワークは、モデル開発におけるトレーサビリティと透明性を可能にし、規制的監査および再現可能性にとって不可欠である。
• フレームワークは、構造的・機能的・予測的証拠といった多様な証拠タイプを統合的に信頼性評価に組み込むのを支援する。
• 技術的進歩に伴い進化可能な理論的で適応可能なアプローチを提供することで、規制科学の基盤を提供する。
• 本研究は、モデルが厳密で分野特化型の信頼性基準を満たす限り、in silico試験が従来の臨床試験の代替または補完として信頼できるものであると位置づける。