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Förderzusage für WWU-Arbeitsgruppe: DFG unterstützt Projekt zu adaptiven Studiendesigns mit 450.000 Euro

Können dank DFG-Förderung ihr Projekt zur Optimierung medizinischer Studiendesigns fortsetzen (v.l.): Wissenschaftlicher Mitarbeiter Moritz Fabian Danzer, Priv.-Doz. Dr. René Schmidt und Prof. Andreas Faldum (Foto: WWU/M. Heine)

Münster (mfm/sw) – Größtmögliche Flexibilität und maximale Qualität: Diese Ziele miteinander in Einklang zu bringen, ist in klinischen Studien keine leichte Aufgabe. Der Grund: In modernen klinischen Studien werden aus ethischen und ökonomischen Gründen Zwischenanalysen durchgeführt, um zeitnah über die Effektivität einer neuen Behandlung entscheiden und um Parameter wie die Fallzahl im Verlauf datenabhängig optimieren zu können – Fachleute sprechen von „adaptiven Designs“. Sie steigern die Erfolgsaussichten. Bei vielen Studien sind adaptive Designs schon Alltag – solche mit einer Kombination aus kurz- und langfristigen Ereigniszielen können davon bislang nur unzureichend profitieren. Hemmschuh ist die aktuell noch unausgereifte statistische Methodik adaptiver Designs für Studien zum Langzeit-Outcome. Dies will eine Arbeitsgruppe des Instituts für Biometrie und Klinische Forschung (IBKF) der Westfälischen Wilhelms-Universität (WWU) Münster ändern - und erhält dafür von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) 450.000 Euro.

„Nicht nur die praktische Medizin wird weiterentwickelt, auch an der statistischen Methodik wird laufend gefeilt“, erklärt der Mathematiker Priv.-Doz. Dr. René Schmidt – dessen Arbeitsgruppe Teil dieses Trends ist. Bei adaptiven Designs kann während der Studie in die Daten „hineingeschaut“ werden, um so eine möglichst effiziente Studie zu gewährleisten. Das Problem: „Dabei könnte man sich von den Zwischentrends leiten lassen und das vermeintlich ‚bestmögliche‘ Ergebnis heraussuchen. Um das zu verhindern und die Validität der Studie nicht zu gefährden, bedarf es spezieller mathematischer Techniken – die es eben für adaptive Studien mit gemeinsamen kurz- und langfristigen Ereigniszielen bis jetzt so noch nicht gab“, so Schmidt.

Der Projektleiter erläutert die Problemstellung an einem Beispiel: „In einer onkologischen Studie mit dem festgelegten Ziel ‚Gesamtüberleben‘ dürfen mit aktueller statistischer Methodik nur Informationen zum Überlebensstatus der Patienten für Fallzahlanpassungen genutzt werden; jedoch keinerlei Informationen über erneutes Tumorwachstum oder Nebenwirkungen“, erläutert Schmidt die erhebliche Einschränkung für die klinische Forschung. Doch die Arbeitsgruppe konnte schon Erfolge verbuchen: In einer ersten Projektphase, die ebenfalls von der DFG gefördert wurde, ist es dem Forschungsteam gelungen, diese Limitation im Kontext einarmiger Überlebenszeitstudien - also Studien ohne aktive Kontrollgruppe - der Phase II zu überwinden. In diese Stufe fallen Studien, in denen die Wirksamkeit von neuen Therapieformen erstmals an Patienten ermittelt wird. Anders als bei randomisierten Studien der Phase III, in der die Probanden mit einer aktiven Kontrollgruppe verglichen werden, werden der Behandlungsgruppe in der Phase II lediglich Daten aus früheren Studien oder sogenannte Real World Data – Angaben, die im Versorgungsalltag generiert werden - gegenübergestellt.

„Wir sind stolz, dass uns die DFG mit einer zweiten dreijährigen Projektphase bis ins Jahr 2025 weiterfördert, um die vielversprechenden bisherigen Ergebnisse auszubauen“, ergänzt Prof. Andreas Faldum, Direktor des IBKF. Ziel ist es, die erlangten Ergebnisse auf randomisierte Überlebenszeitstudien der Phase III zu übertragen. Außerdem: Die Weiterentwicklung adaptiver Designs verspricht zusätzlichen Powergewinn – also einen Gewinn an Teststärke und Zeit. Nach Einschätzung der Beteiligten wird es am Ende der zweiten Projektphase möglich sein, adaptive Überlebenszeitstudien durchzuführen, welche erstmals das volle Spektrum an Informationen für Fallzahlanpassungen nutzen können - von Rückfällen über Nebenwirkungen bis hin zu Todesfällen. Die Arbeitsgruppe ist sich einig: Dies stellt eine bedeutende Erweiterung aktueller Methodik adaptiver Designs von Phase-III-Studien dar.

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