お知らせ
Model-based Meta-analysis（MBMA）
【実施済の臨床試験データを収集し，モデルに基づき再加工することで，具体的解を得る】
MBMAは，メタアナリシス（MA）と数式モデル解析を組み合わせた新規拡張型データ解析法である。①効果の経時的変化や用量反応性，影響因子の定量的評価，②観察期間や用量が異なる試験の統合処理，などを可能とする。
メトホルミンによる血糖コントロール不良例に追加する効果的な新規糖尿病治療薬（DPP-4阻害薬，GLP-1受容体作動薬，SGLT2阻害薬）を検討する。PubMed／MEDLINEなどのデータベースから，MAの手法に従い，選択基準に適する文献を収集する。この場合，メトホルミンにそれぞれの併用薬を追加し，薬効を評価している論文（ランダム化二重盲検試験）が対象となる。
次に，文献中の表や図，本文中から空腹時血糖値（FPG），HbA1cなどの薬効データを抽出し，併用開始後の経過時間と生データ値のセットとして加工する。薬剤服用後のこれらの値の時間推移は，間接反応モデルにより表現された。モデルを構成する諸パラメータの推定は，母集団薬物動態解析ソフトであるNONMEM®が活用しやすい。構築したモデルに基づくシミュレーションにより，メトホルミンに追加投与する場合，GLP-1受容体作動薬が他の2群に比べてFPGおよびHbA1cを最も減少させることが示唆された。
これらの糖尿病治療薬を直接比較した臨床試験は少なく，エビデンスづくりに有用となる。適正薬剤の選択や処方設計，相互作用の検索などへの応用が可能で，新たな臨床試験は必要ではない。治験プロトコルの作成や精度向上にも活用されている。
【解説】
家入一郎 九州大学薬学研究院薬物動態学教授
