[논문 리뷰] POSITION PAPER: Credibility of In Silico Trial Technologies: A Theoretical Framing

Marco Viceconti, Miguel A. Juárez외 4명|White Rose Research Online (University of Leeds, The University of Sheffield, University of York)|2019. 09. 10.

Statistical Methods in Clinical Trials참고 문헌 34인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 계산의학 분야에서 시냅스 시험 모델의 신뢰성 평가를 위한 이론적으로 탄탄한 도메인 특화 프레임워크를 제안한다. 생물의학 모델링의 인지론적 원리를 통합하여 살아있는 생물 시스템의 복잡한 다중 방법 모델을 검증하는 데 특화된 고유한 과제를 해결하며, 의료 기기 및 약물 개발 분야에서 시뮬레이션 기반 증거의 규제적 수용을 위한 일반화 가능한 접근법을 제공한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 계산의학 분야에서 예측 모델의 신뢰성 평가를 위한 광범위하게 수용된 인지론적 프레임워크의 부재를 해결하기 위해.
• 의료 제품의 안전성 및 유효성에 대한 증거로 시냅스 시험에 대한 규제 기관의 관심 증가에 대응하기 위해.
• 특히 살아있는 생물 시스템의 복잡성과 이질성으로 인해 발생하는 고유한 특성에 맞춰 생물의학 모델링의 인지론적 특수성을 반영한 신뢰성 평가 프레임워크를 개발하기 위해.
• 다양한 모델링 접근법을 사용하는 시냅스 시험에서 사용되는 신뢰성 평가 방법이 일반화될 수 있도록 하기 위해.

제안 방법

• 생물의학 모델링에 내재된 인지론적 조건을 고려하는 이론적 프레임워크를 제안하며, 특히 생물학적 복잡성이 높은 시스템에서 특히 중시된다.
• 다양한 연구 공동체의 원리를 통합하면서도, 의료 분야의 시냅스 시험에 특화된 필요에 맞게 조정한다.
• 다양한 증거 선에서의 모델 검증, 즉 구조적, 기능적, 예측적 일관성의 중요성을 강조한다.
• 모델의 투명성, 재현성, 추적 가능성의 역할을 강조하여 모델의 신뢰성 확보에 기여한다.
• 모델 구조, 파rameter화, 예측 성능를 고려하는 다단계 평가 전략을 도입한다.
• 기존의 다른 분야에서의 신뢰성 프레임워크를 적응시켜 생물 시스템을 모델링하는 데 특화된 고유한 과제에 맞게 재정의한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 통합된 인지론적 프레임워크가 부재한 상황에서, 시냅스 시험에 사용되는 예측 모델의 신뢰성을 체계적으로 평가하는 방법은 무엇인가?
• RQ2 복잡한 생물학적 시스템을 모델링하는 데 특화된 인지론적 요구사항은 다른 과학 분야의 모델과 어떻게 다를까?
• RQ3 기존의 다른 분야에서의 신뢰성 평가 방법이 생물의학 연구의 시냅스 시험에 직접 적용될 수 있는 정도는 어느 정도인가?
• RQ4 규제 기관은 전통적인 임상 시험 데이터와 동일한 엄격함으로 시뮬레이션 기반 증거를 어떻게 평가할 수 있는가?
• RQ5 어떤 기준이 모델의 예측이 다양한 생물학적 및 임상적 맥락에서 신뢰할 수 있고 재현 가능하다는 것을 보장하는가?

주요 결과

• 기존의 다른 분야에서의 신뢰성 프레임워크는 생물의학 모델링의 인지론적 복잡성, 특히 살아있는 생물 시스템에서의 복잡성에 비추어 보면 충분히 적응되지 않았다는 것이 입증된다.
• 시냅스 시험에서 흔히 사용되는 다중 방법 모델링 접근법은 단일 방법 모델보다 더 세밀한 신뢰성 평가가 필요하다는 점이 규명된다.
• 제안된 프레임워크는 모델 개발의 추적 가능성과 투명성을 보장하여 규제 감시와 재현성에 필수적인 요소로 작용한다.
• 프레임워크는 구조적, 기능적, 예측적 등 다양한 증거 유형을 통합하여 통합된 신뢰성 평가에 기여한다.
• 기술적 발전과 함께 진화할 수 있는 이론적으로 탄탄하고 유연한 접근법을 제공함으로써 규제 과학의 기초를 마련한다.
• 모델이 철저하고 도메인 특화된 신뢰성 기준을 충족한다면, 시냅스 시험은 전통적인 임상 시험의 신뢰할 수 있는 대체 또는 보완 수단으로 자리매김할 수 있다.