Abstract

標準化數據格式的使用，讓製藥公司提交臨床試驗數據及監管機構的審核變得更加高效。臨床數據交換標準聯盟（CDISC）格式已成為全球臨床試驗數據提交與審核的事實標準。CDISC 數據以定義的數據集（或稱域）形式進行組織，並使用預定義的變數名稱和屬性，使研究人員和審核人員可以一致、快速地載入、審核和分析數據。這種標準化帶來的好處催生了能直觀利用 CDISC 結構的軟體，快速導入數據、進行分析，並生成一系列簡單易懂的報告供科學家和臨床醫師使用。

本文將展示如何利用包含必要域和變數的 CDISC 數據集，透過 JMP® Clinical 軟體快速生成臨床試驗分析報告，並以互動圖表和表格的形式應用於 FDA 的新藥申請和臨床審核。此外，這些報告可直接用於監管提交文件和臨床研究報告，提升審核效率、易解釋性和可讀性。

Introduction

本文提到的臨床試驗是為評估候選藥物的安全性和療效而設計和執行的實驗。分析和管理臨床試驗數據面臨著需要多方技術學科和組織共同投入的挑戰。製藥公司的醫療監察員、醫療作家、醫療審核員、數據管理員和生物統計學家需要與合同研究機構（CRO）及監管機構通力合作，確保試驗成功並正確分析和管理數據。

歷史上，數據的記錄和呈現形式多種多樣，這種差異嚴重影響了臨床試驗數據的交換與再利用。數據互操作性的不足被認為是將研究成果轉為健康改善的障礙之一。這些挑戰促使人們開發解決方案，以改善臨床試驗數據的分析流程。

CDISC: 品質與標準化的機構單位

CDISC 成立於 2000 年，是一個非營利組織，多年來通過開放且基於共識的數據標準推動臨床試驗的互操作性。

臨床試驗數據的標準化確保了數據的精確性與品質，並有助於縮短藥物開發所需的時間和成本。CDISC 數據標準提高了數據分析和結果呈現的效率，並成為全球監管機構要求提交數據時的主要格式。

JMP® Clinical: 基於 CDISC 數據的臨床試驗評估

JMP® Clinical 是一款專為臨床試驗設計的軟體，於 2010 年首次推出，以回應美國食品藥品監督管理局（FDA）和臨床試驗產業的需求。CDISC 標準透過統一的數據定義，大幅加快了軟體開發速度，提高了分析流程和結果呈現的效率。

CDISC 標準不僅現代化了臨床試驗數據的提交過程，還為數據的收集、分析和管理提供了標準化基礎。通過 CDISC 定義清晰的變數、數據格式和數據域，研究人員和軟體系統能準確、高效地利用這些變數，更精準地評估藥物的安全性和有效性。基於 CDISC 標準化數據的軟體，為安全性和有效性數據的流線型審查奠定了基礎。當 CDISC 標準化數據與其他指導方針結合使用（如國際人用藥品技術要求協調會議 ICH E3 指南、《美國醫學會雜誌》（JAMA）的作者投稿規範、RECIST 指南等），JMP® Clinical 軟體可以在無需即時編程的情況下總結臨床試驗數據，包括常見的人口統計子群、基於方案定義的子群以及研究對象的按方案分析（Per Protocol）與意向治療分析（ITT）子集之間的比較，同時保有其獨特的互動視覺化功能。現代化軟體結合互動圖形與篩選功能，讓研究人員能夠深入挖掘結果，更快速地總結資訊，並更輕鬆地理解數據模式與趨勢及其與藥物安全性的關聯。

監管機構：促進臨床試驗審查的標準化保障

根據 CDISC 網站對 CDISC 和 SAS 傳輸文件歷史的記載，CDISC 最初選用 SAS 傳輸文件作為提交數據表模型（SDTM，當時稱為提交數據集或 SDS）、非臨床數據交換標準（SEND）以及分析數據模型（ADaM）的儲存格式，因為 SAS 幾乎被藥品產業和 FDA 普遍採用。同時，FDA 推動從紙質數據向電子數據提交的過渡，要求自 2004 年起，以 SAS 版本 5 的傳輸文件格式提交各數據域（如人口統計數據、不良事件），這為 CDISC 數據域和數據集的誕生奠定了基礎。中國國家藥品監督管理局（NMPA）和日本醫藥品醫療器械綜合機構（PMDA）也要求使用 SAS 傳輸文件作為數據提交格式。自 2016 年起，FDA 和 PMDA 開始強制要求，NMPA 和歐洲藥品管理局（EMA）則推薦使用 CDISC 格式提交臨床數據。

2011 年，FDA 發布了一份評估 JMP® 和 JMP® Clinical 作為 FDA 審查工具的報告。該報告《電子提交與審查環境對人用藥物審查效率和效果的影響評估——最終報告》指出，FDA 當時已使用 JMP® 7.0，且 CDER 和 CBER 正在試點測試 JMP® Clinical。在 2018 年，FDA 修訂了 CDER 醫學官員轉為職業條件任命的程序，其中要求審查員接受包括醫學術語的 MedDRA、數據標準的 CDISC，以及 JMP® 和 JMP® Clinical 的標準分析程序相關訓練。PMDA 亦在 2015 年承認其審查團隊使用 JMP® 和 JMP® Clinical。EMA 則於 2022 年的 CDISC 歐洲交流會議的監管專場中宣布正評估 JMP® Clinical。

許多審查員和研究人員更傾向於自行分析數據，因此需要能執行分析並整合數據標準術語的軟體。手動審查結果涉及多個繁瑣且重複的步驟，例如統計人口統計數據、事件和干預措施的數量與頻率，計算治療組間的風險差異，以及針對所有參與者和個別患者檢視數據變化。同時，不良事件（AE）敘述的手動生成通常需要審查員和醫學作家付出大量努力。CDISC 數據標準使得軟體如 JMP® Clinical 等能夠減少手動工作，並自動生成標準化呈現的分析結果，進一步提升效率，確保質量，並促進試驗結果與分析的有效傳達。

本文探討臨床試驗摘要信息，並依循 FDA 新藥申請（NDA）的提交流程、臨床審查（CR）以及生物相似藥物多學科評估與審查（BMER）的流程，揭示 SDTM 和 ADaM 各數據域如何被用於評估藥物安全性。

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