“在罕见病临床研究中，最大的变革发生在平台试验和篮子试验上，从小型和中型生物技术公司的角度来看，这些试验在设计和统计要求方面仍然非常复杂，”纽约生物技术公司Second Life Therapeutics首席执行官乔治·特兹表示。
特兹是在Arena International举办的第三届年度罕见病临床试验（CTRD）会议上发表上述评论的，该会议于9月17日至18日在美国新泽西州普林斯顿举行。特兹在与罕见病生物技术公司Fortuity Pharma首席执行官布鲁斯·布鲁姆共同参与的讨论小组中，探讨了罕见病临床试验的未来。
特兹在CTRD会议上表示，平台试验提供了灵活性，允许多种疗法同时进行测试，但它们也带来挑战，并且在肿瘤学领域之外仍然代表性不足。据他称，肿瘤学篮子试验通过在多达17种肿瘤类型中展示反应，实现了肿瘤不可知的批准。然而，许多研究罕见癌症的试验缺乏统计能力来显示显著性，这凸显了这种方法的潜力和局限性。
布鲁姆表示，篮子试验、平台试验和伞式试验的价值不仅限于肿瘤学，特别是在具有相似表型的神经发育疾病中。他说，为单一罕见神经发育障碍开发疗法难以获得投资，而开发可能影响多种罕见适应症的疗法可以提供规模经济和更强的商业价值。“通过在症状重叠的患者群体中创建结果测量，我们可以确保重要的适应症不被忽视，”布鲁姆补充道。
布鲁姆表示，从监管角度看，如果生物标志物的改进与生活质量的可衡量益处不相关，则仅靠生物标志物的改进是不够的。这对于认知功能较低、无法提供自我评估的人群来说是一个重大额外挑战，而捕捉生活质量指标的有意义的改善需要间接的护理人员或临床主观评估。
人工智能在罕见病研究中的应用
人工智能（AI）已经在治疗开发的多个方面得到应用。布鲁姆强调，AI可以以多种方式使用，包括审查提交材料以减少偏见、确保响应一致性、测试假设、评估终点、优化给药以及改善参与者选择。布鲁姆表示，AI和其他治疗开发的改进最终还应允许试验具有适当的剂量滴定方案，从而AI工具开始更有效地定制治疗。
特兹强调，我们正处于生物技术的“黄金时代”，拥有前所未有的大量数据访问权限，这些数据现在与不断进步的AI能力相结合。特兹指出，像IQVIA这样的主要合同研究组织（CROs）已经利用AI招募平台，而独立的AI招募平台使更小的CROs也能保持竞争力。
AI还可以用于自然史数据。“一旦你预测疾病将如何发展，监管机构将更愿意接受单臂研究，”特兹指出。
除了试验之外，AI通过改善获取可靠信息的途径，增强患者和护理人员在其护理中的教育和参与。
布鲁姆表示，AI还可以帮助挽救在后期试验中失败的药物（如果可能）。AI工具可以帮助识别和验证响应亚群，使疗法能够至少惠及部分患者群体，而不是完全搁置。如果AI技术能帮助确定为何疗法对这些亚群有效，它可能有助于找到额外的分子，使原疗法对更大比例的疾病人群有效。
特兹表示，在该领域的进步中，赞助商在面临紧张的时间表、有限的预算和资源以将药物推向市场时，可能会遇到某些挑战。选择顶尖研究者和设备齐全的医疗中心以快速将药物推向市场，成为赞助商的优先事项，有时会牺牲包容性和多样性。从代表性不足的医院招募可以改善多样性，但这通常伴随着更高的脱落率和不一致的数据收集，使其难以取得平衡。
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