今年1月，美国食品药品监督管理局（FDA）发布了关于在药物和生物制品临床试验中使用贝叶斯方法的指南草案。通过这种方法，研究人员可以将研究中收集的数据与相关现有数据结合起来。
在公告中，FDA专员Mackary表示："贝叶斯方法有助于解决药物开发中两大最严重的问题：高成本和长周期。围绕现代统计方法提供明确指导，将帮助申办方更快、更经济地为患者带来更多的治愈方案和有意义的治疗方法。"
《Pharmaceutical Executive》杂志采访了Imunon公司CEO Stacy Lindborg博士，探讨这一变化的意义。据她介绍，该指南草案有潜力提高创新水平，并讨论了这种方法如何影响Imunon公司针对晚期卵巢癌的先进疗法IL-12的开发。
Pharmaceutical Executive：您能描述一下贝叶斯方法吗？
Stacy Lindborg博士： 与仅基于当前试验中生成的数据进行推断的频率学派方法不同，临床试验中的贝叶斯方法将概率视为关于患者结果的信念或不确定性的正式度量。它们从先验分布开始，代表了我们基于历史数据、早期研究或外部证据对治疗效果的最佳初始评估。随着新试验数据的收集，这一先验通过贝叶斯定理正式更新，产生反映我们对研究性疗法重新评估的后验分布。
在某些情况下，这一更新过程可以支持更灵活的试验设计——例如，根据中期结果调整协议、在合理的情况下从外部来源借用信息，或在适当的情况下使用较小的样本量做出决策。本质上，它鼓励我们在证据积累时不断改进理解，而不是等到研究结束才进行单一的最终分析。
这种方法在概念上类似于我们在日常生活中自然处理信息的方式——将新观察结果与我们已经了解的知识结合起来——只是在这里它是通过明确的、数学上严谨的规则完成的。我在攻读统计学博士学位时首次接触贝叶斯定理，令我惊讶的是，在我职业生涯早期，我看到药物开发领域对这些想法的采用速度非常缓慢。障碍是真实且合理的：许多统计学家、临床医生和监管人员对其熟悉度有限；对先验主观性和不当影响风险的合理担忧；彻底模拟工作的计算需求；以及对长期建立的频率学派范式的强烈制度偏好，该范式提供了对I类错误率的明确控制。
话虽如此，随着时间推移，监管机构的兴趣日益增长令人鼓舞——包括FDA 2026年1月关于在药物和生物制品试验中使用贝叶斯方法的指南草案。在科学和特定开发背景一致的情况下，这些方法有潜力提高效率，并帮助解决我们行业面临的日益增长的成本和时间挑战。依我之见，关键始终是严格的预先规定、透明的证明和对操作特性的仔细评估——从不将贝叶斯方法视为默认或通用解决方案，而是在它们真正增加价值时，将其作为统计学家工具包中的一个额外工具。
PE：使用这种方法如何影响创新？
Lindborg： 贝叶斯方法有潜力通过支持持续学习和在不确定性下更敏捷的决策，促进药物开发中的更大创新。与承诺完全僵化的协议并将所有主要分析推迟到试验结束不同，这些方法允许我们随着数据的出现动态更新对治疗效果的理解——在科学合理的前提下，正式纳入来自早期研究或真实世界证据的先验信息。
这一框架可以开启自适应试验设计的大门，允许预先指定的中途调整——例如，优化剂量、淘汰表现不佳的组别、丰富响应亚组，或提前因有效或无效而停止试验。贝叶斯框架还允许我们直接从后验分布计算预测概率，使我们能够在试验仍在进行时更早、更明智地评估无效或成功。在患者群体通常较小且异质性的肿瘤学等领域，在精心选择的情况下，这种灵活性可以帮助团队更有效地识别有希望的信号，同时减少不必要的患者暴露于不太可能成功的治疗。
当以必要的严谨性实施时——严格的预先规定、广泛的模拟和早期的监管一致性——这些方法可以促进向更适应性和学习导向的临床开发的更广泛演进。
PE：请讨论您在不确定性中领导的经验？
Lindborg： 在不确定性中领导是生物制药领导力的定义性挑战之一。在药物开发中，我们不断面临患者反应的异质性、科学的快速演变、监管期望的变化，以及今日有希望的信号可能无法保持的可能性。我发现贝叶斯思维是管理这一现实的有用实践框架：它将我们的信念视为可以量化并在新证据出现时正式更新的概率分布。
在Imunon，我们在开发针对晚期卵巢癌的免疫疗法IMNN-001时应用了这种思维模式。当我们解读2期试验并设计3期OVATION 3研究时——正如推进新型疗法时通常所见——我们面临着关于试验最佳规模、我们在未来试验中在意向治疗人群和关键亚组中可能观察到的效应大小，以及是正式纳入历史数据还是仅依赖我们自己累积结果的分层不确定性。鉴于在新诊断卵巢癌的一线治疗中，总体生存率长期缺乏进展，这一设置最初似乎很适合从历史试验中借用数据——特别是那些标准护理组未能显示治疗效果的试验。这种借用有可能减少总体样本量（从而加速试验时间表），或者增加分配给我们的新型试验疗法而非标准护理的患者数量——一种更以患者为中心的设计。然而，随着时间的推移，后续治疗和维持方案的进步意味着即使纳入标准相似的试验也可能与我们当前研究在重要方面有所不同。我们还评估了从我们自己的2期数据（112名患者）借用以补充计划中的约500名患者的3期队列——FDA指南本身明确指出这是一种有前景的方法。然而，预期的收益是适度的——统计能力仅提高几个百分点——不足以证明所需的额外监管和操作工作是合理的。经过彻底评估，我们得出结论，在此设置中借用未能达到标准。
我们通过在数百个场景中运行广泛的临床试验模拟来解决剩余的不确定性，测试弱、中和强治疗效应概况。这些模拟指导了我们的最终设计决策，为中期分析的时间提供了依据，并澄清了达到临床有意义阈值的概率——包括如果数据证明合理，提前停止和立即提交生物制品许可申请（BLA）的可能性。
贝叶斯后验预测概率也被证明对患者保护有价值。我们的首席医学官多年前就开始正式使用贝叶斯方法进行他设计的试验中的连续安全监测。这使我们能够在安全阈值实际被突破之前生成早期警报并可能停止或修改研究。FDA对该方法非常热衷，并已向其他试验者推荐。
对我而言，在不确定性中领导需要智力谦逊、严格的分析和战略敏捷性。这意味着建立能够量化风险、运行透明模拟、与监管机构保持开放对话并在数据证明合理时转变的团队——同时坚持最高标准的科学完整性和患者安全。
PE：分析型领导如何塑造市场愿景？
Lindborg： 分析型领导是将复杂的科学数据转化为现实、可行的商业潜力视图。我通过从最佳可用证据开始——临床前数据、早期临床结果、竞争对手格局和未满足的患者需求——然后随着新信息的出现不断更新这些评估来实现这一点。这种严格的流程比静态假设能产生更动态、更精确的预测。
工作的一个关键部分是将临床数据和计划的注册试验与目标产品概况（TPP）保持一致。使用贝叶斯框架，我们可以直接计算实现目标或最大目标概况的可能性，量化不确定性最大的领域的影响，并将这些概率转化为产品的现实财务预测。
对于Imunon，考虑到其他卵巢癌疗法的表现、对新型治疗方法的迫切需求以及当前肿瘤学治疗市场，我们目前的预测表明，我们的新型DNA基础免疫疗法IMNN-001代表了一个数十亿美元的市场机会。我们的疗法具有独特的非病毒DNA递送系统，已产生良好的安全状况，当与标准护理化疗结合使用时，可将总体生存期中位数延长14.7个月。IMNN-001不仅有潜力重新定义晚期卵巢癌女性的治疗期望并满足她们未满足的需求，还有潜力为肿瘤学中的下一代免疫疗法建立新的商业基准。
PE：是什么导致FDA更新指南正式认可贝叶斯统计？
Lindborg： FDA 2026年1月关于"药物和生物制品临床试验中贝叶斯方法的使用"的指南草案，是该机构多年来努力现代化临床试验框架、为申办方提供更清晰的灵活设计途径的直接结果，特别是在肿瘤学和罕见疾病等领域，患者群体通常较小且异质性高。
这不是哲学上的突然变化。设备和放射健康中心（CDRH）自2010年以来一直在其自己的贝叶斯指南下运营，新文件基本上将类似原则扩展到CDER下的药物和生物制品空间。计算能力的进步也消除了许多曾经使大规模贝叶斯模拟困难的实际障碍，而有据可查的适应性试验表明这些方法可以严谨地实施。
重要的是，该指南并不将贝叶斯方法定位为优于或替代传统的频率学派方法，后者仍然是监管决策的基石。相反，它为申办方提供了一个结构化、透明的框架，说明何时以及如何纳入先验知识、借用外部数据或使用实时概率更新——前提是设计完全预先指定、经过彻底模拟并证明保持科学完整性。
从我作为具有统计学正式培训的Imunon CEO的角度来看，这代表了务实的监管演进，而非对某一统计范式的全面认可。我们在自己的IMNN-001项目中评估了贝叶斯工具，并继续在频率学派方法旁边审慎使用它们。最终，该指南只是在特定科学和操作背景使它成为适合工作的工具时，为开发团队提供了一个额外的、定义明确的选择。
来源
FDA发布关于现代化临床试验统计方法的指南。FDA。2026年1月12日。
【全文结束】