导语

  

内容提要

  

    生物类似药在中国刚刚起步，随着一些销售份额高的生物药专利逐渐到期以及中国相关政策的快速完善，近些年国内诸多企业在此领域也有了巨大进展。本书是我国第一本生物类似药研究设计和统计分析方面的专业书籍。本书的原著者是统计学家，但撰写角度又是从生物制品和化学药品的区别出发，详细阐述了政策监管要求、生物药特征，在此基础上再引入相似性判定准则等统计概念，深入浅出。此外，本书的译者涉及监管、审评、统计和药学等多个专业，并在翻译过程中与原著者多次沟通。本书是一本具有指导意义的、通俗易懂的专业译著，将为生物类似药的临床试验方案设计、过程执行和最终分析提供指导。

1  概述
  1.1  背景
  1.2  生物类似药与小分子药物的区别
  1.3  监管要求
  1.4  生物相似性
    1.4.1  定义与基本原则
    1.4.2  生物等效性／生物相似性标准
    1.4.3  生物相似性与非劣效性
    1.4.4  实际问题
  1.5  生物制品药的互换性
    1.5.1  定义和基本概念
    1.5.2  转换与交替
    1.5.3  研究设计
    1.5.4  小结
  1.6  科学问题
    1.6.1  基本生物相似性假设
    1.6.2  制造过程／质量控制的一致性
    1.6.3  生物学活性的生物相似性
    1.6.4  大小和结构的相似性
    1.6.5  免疫原性问题
    1.6.6  制造过程的可比性／一致性
    1.6.7  其他实际问题
  1.7  本书的目的和内容框架
2  小分子药物的生物等效性研究
  2.1  背景
  2.2  生物等效性标准
    2.2.1  基本生物等效性假设
    2.2.2  研究设计
    2.2.3  样本量估计和检验效能
    2.2.4  统计方法
    2.2.5  讨论
  2.3  药物可替换性
    2.3.1  药物处方可选择性的群体生物等效性
    2.3.2  用药可转换性的个体生物等效性
    2.3.3  讨论
  2.4  高变异性药物
    2.4.1  比例标化平均生物等效性法
    2.4.2  监管部门的考虑
    2.4.3  评价生物等效性的其他准则
    2.4.4  讨论
  2.5  实践中的问题
    2.5.1  基本生物等效性假设
    2.5.2  通用性准则
    2.5.3  对数变换
  2.6  常见问题
    2.6.1  原始数据构造模型通过生物等效性检验而对数变换数据未通过应如何处理
    2.6.2  AUC通过生物等效性检验而Cmax未通过的情况应如何处理
    2.6.3  以较小差距未能达到生物等效应如何处理
    2.6.4  顺序效应有统计学意义是否影响生物等效性评价
    2.6.5  各组均值非常接近但仍未通过生物等效性检验的情况应如何处理
    2.6.6  原始数据和对数变换数据的检验效能和样本量不同
    2.6.7  多重性和传递性
  2.7  结语
3  生物类似药的监管要求
  3.1  背景
  3.2  生物类似药的定义
  3.3  监管要求
    3.3.1  世界卫生组织
    3.3.2  欧盟
    3.3.3  北美（美国和加拿大）
    3.3.4  亚太地区（日本和韩国）
  3.4  FDA指南（草案）的回顾
    3.4.1  统计科学顾问委员会
    3.4.2  FDA指南（草案）中的科学性考虑
    3.4.3  关于FDA指南（草案）的评论
  3.5  国际协同化
4  相似性标准
5  评价平均生物相似性的统计学方法
6  评价生物相似性的通用方法
7  非劣效性与等效／相似性
8  生物类似药变异性的相似性评价方法
9  变异性分析的样本量计算
10  在生物类似药评估中变异性对等效性界值的影响
11  药物互换性
12  免疫原性研究的若干问题
13  CMC对生物制品的要求
14  生产工艺的可比性检验
15  生物类似药的稳定性分析
16  使用生物标志物数据评估生物相似性
17  生物类似药研究的现状
参考文献