原題
Integrating biomarker-derived individual treatment response assessment into Bayesian trial design for personalized cancer treatment.
背景:バイオマーカー戦略は個別化腫瘍治療の中心であるが、放射線療法には有効な層別化がなく、頻度論的試験には大規模コホートが必要であり、過去のデータは無視される。直腸癌臓器保存におけるバイオマーカーを用いて用量を最適化するためのベイズの枠組みを提案する。
方法:最適な中止を伴うプロスペクティブな2群ベイズ反応適応試験では、用量を導くためにERI測定を用いた。実行可能性は、事前の感度分析を用いて完全にシミュレートされた試験でテストされた。
結果:シミュレーションは、バイオマーカー依存性腫瘍制御およびバイオマーカー非依存性毒性をモデル化した。中等度のエスカレーションは中間のサブグループに有益であり、反応不良者および優れた反応者はほとんど得られなかった。楽観的な事前情報は100人未満の患者を必要とし、弱い事前情報は150人未満であった。
結論:デザインは、ERIのようなバイオマーカーを統合して、放射線療法を個別化し、モデル依存性を認めながら用量反応を定量化する。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2026.111484
PMID: 41831619
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