希少疾患の臨床開発・承認申請戦略 戦略構築への活用

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プログラム

第1部 希少疾患の臨床開発計画と承認申請戦略

〜開発・薬事戦略と開発コスト戦略〜

(2024年5月23日 10:00〜12:00)

 希少疾患は患者数が少なく、多くは遺伝病である。それゆえ、その医薬品のcが高く、費用対効果からも敬遠されがちであった。しかし、現在、情報処理技術による病態解明が進み、核酸医薬や再生医療など新たなモダリティーが開発され、疾患の根本治療に至る可能性が高まってきている。  本講座では希少疾病用医薬品の開発・薬事戦略に関する知識と、承認申請において付随する製造・流通対応とそのコスト戦略を説明する。

  1. はじめに。新しいモダリティーと希少疾病用医薬品への応用
  2. 世界および日本における希少疾患の定義と種類
    1. 世界・地域に特徴的な希少疾病
    2. 患者学・患者中心の医療の概要
  3. 日本における希少疾病用医薬品・再生医療等製品の開発・薬事戦略
    1. 希少疾病用医薬品等の指定制度や申請の概要
      • 希少疾病用医薬品指定制度 (ODD) と優先審査
    2. 臨床試験における課題と対応
      • 規制当局とのコミュニケーション
      • 海外データやレジストリーの活用
    3. 再審査制度と製造販売後調査
  4. 希少疾病薬の開発コスト戦略
    1. 製造販売業の取得と規制対応組織のミニマム構築
    2. 製造・品質保証・物流における原価計算と薬価交渉
    3. 販売時の営業組織構築と販管費対策
    4. バリューチェーン構築事例
  5. まとめ

第2部 開発計画・被験者リクルートの課題解決策

(2024年5月23日 12:45〜14:45)

 日本だけでなく世界的な新薬開発の流れとして、プライマリーケアではブロックバスターとなり得る化合物の創出が困難となり、がん領域及び希少疾患領域での新薬開発が主流となっている。  ただ、希少疾患領域ではその患者数の少なさから臨床試験自体のFeasibility、コスト、被験者リクルートメント含めたオペレーションの困難さ及び開発リスクがあり、さらに上市後に研究開発費、営業費等を回収するだけの利益が得られないかもしれないという事業性評価上のリスクもある。  どのようにしてそれら課題をクリアして、開発を推進するのか、Post Covid – 19を考えたときのリアルワールドデータを用いた新たな開発手法への挑戦を含めて希少疾患の開発計画及び被験者リクルートの課題解決策についてお話したい。

  1. オーファンドラッグの開発戦略
    1. オーファンドラッグ開発の課題
    2. オーファンドラッグ開発の経験事例
    3. 制度及び事業性評価を踏まえた開発戦略
  2. Quality by Design, Quality Management Systemに基づいた開発計画
    1. QMSの概要
    2. Lean Six Sigmaの概要
    3. Risk management及びIssue Management
    4. Quality by Designによる開発計画立案
  3. 効果的な被験者リクルートメント
    1. Trial feasibility及びSite feasibilityでの対策
    2. 治験実施中での対策
  4. Post Covid – 19のリアルワールドデータを利活用した希少疾患開発戦略
    1. 世界におけるリアルワールドデータを利活用した開発事例
    2. 日本におけるリアルワールドデータの利活用の現状
    3. Post Covid – 19のリアルワールドデータを利活用した希少疾患開発戦略
  5. まとめ

第3部 臨床試験デザインとエンドポイント設定での留意点

(2024年5月23日 15:00〜16:30)

 収集可能な症例数に限界がある場合の臨床試験デザインの考え方については、規範となるようなものはない。とりわけ、国内ではPMDAの治験相談等の仕組みを活用して、個別にその 方向性が定まっていくことが多い。  本講座では、疾患の特殊性から少ない症例で臨床試験を行わざるをえない状況下における試験デザインのポイントについて、統計的側面を含め最近 の情報を元に紹介する。

  1. 既承認薬で実施された小規模臨床試験 (事例)
  2. 国内外の小規模臨床試験に対する考え方
    1. 欧州のガイドライン
    2. 米国の考え方
    3. 日本の考え方
  3. 試験デザインとエビデンスの示し方
    1. 何をエンドポイントにするか?
    2. 何を比較対照に置くか?
    3. どんな統計解析手法を使用しているか?
    4. 検出力を高めるためにできることは?
  4. 臨床データパッケージの考え方
    1. 本邦の実態
    2. 規制当局の視点
    3. JPMA タスクフォースの報告書 (2022年12月)

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