最近の研究では、研究者らは麻痺があり話すことができない脳卒中患者の脳に多電極アレイを埋め込みました。彼らは、その人が話そうとしている間の大脳皮質の活動を記録しました。計算モデルを使用することで、参加者が発話しようとした文全体をリアルタイムで解読することができました。このような臨床研究は、衰弱性疾患に苦しむ人々の生活の質を劇的に改善する可能性があり、新しい神経技術の開発と商業化のプロセスの初期段階です。

この初期段階の 1 人を対象とした研究が発表されたのと同じ年に、他のいくつかのデバイスがスペクトルの反対側で成功し、食品医薬品局 (FDA) から完全な承認を獲得しました。これらには、筋電図ベースの発作モニター、片頭痛治療用の遠隔神経刺激装置、慢性疼痛治療​​用の脊髄刺激装置、振戦やパーキンソン病治療用の脳深部刺激装置、同じくパーキンソン病治療用の集束超音波が含まれていました。

これらの機器はどのようにしてゴールラインを通過したのでしょうか?また、より一般的には、多くのニューロテクノロジーやその他の医療機器が規制当局の承認を得るために従う必要がある臨床試験プロセスとは何ですか? この記事では、このプロセスの概要を示し、いくつかの注目を集めた例について説明し、ニューロテクノロジーにおける臨床試験を実施する際の課題と機会を示します。

臨床試験の入門書

臨床試験は研究です人体への使用を正当化するために医療製品の有効性と安全性を評価するもの。医療機器の臨床試験には、ランダム化比較試験、対照を一致させない研究、十分に文書化された症例履歴など、さまざまな種類の科学的証拠が含まれる場合があります。FDA は、臨床試験の計画が科学的に適切であり、患者にとっての潜在的な利益が潜在的なリスクを上回るという証拠を必要としています。臨床試験の開始には規制当局の承認が必要であり、メーカーは適切な患者の選択、治療計画、関連する外科的処置とケア、明確な有効性と安全性の結果、統計分析計画、安全性有害事象の計画など、さまざまな要素を考慮する必要があります。特に、

米国のすべての医療製品と同様、ニューロテクノロジー機器は FDA によって規制されています。FDA 内では、機器および放射線衛生センター (CDRH) が、中リスクから高リスクとみなされる機器の審査を担当しています。審査プロセスの初期段階は「人体初」試験であり、研究者は治験機器免除 (IDE) を取得する必要があります。このステップにより、FDA が安全性に関する議論に参加し、人体での研究への道が提供されます。初期の研究の結果により、潜在的なリスク、新しい機器と既に承認されている他の機器との類似性、機器が治療対象とする症状を患っている人の数などを考慮した適切な規制経路が決定されます。

CDRH の神経学プログラムは、安全で効果的な革新的な神経技術を患者が確実に利用できるように支援します。神経系デバイスの分野は、特に外科用デバイスにおいて急速に成長しています。臨床神経学的機器は、安全性と有効性の試験で厳しい精査にさらされていますが、CDRH は、そのリスク評価、規制経路、公的関与、組織構造を説明する優れたリソースを公開しています。

FDAはまた、ブレイン・コンピューター・インターフェース（BCI）技術を規制するための具体的な新しいガイドラインも発行した。このガイドラインは、スタートアップ企業が臨床試験プロセスをナビゲートするのに役立つことを目的としています。実際、最近の多くの新興企業の出現により、FDA がガイダンスを発行するようになった可能性があります。FDA の使命の 1 つは、デバイスが迅速かつ安全に市場に投入されるようにすることであるためです。このガイダンス文書は、非臨床試験、および埋め込み型 BCI デバイスの実現可能性および重要な臨床試験の設計に関する推奨事項を提供します。

ニューロテクノロジーの研究証拠を生成するための現在のアプローチは、依然として医薬品向けに設計された臨床試験の実践に基づいていることが多いことは注目に値します。しかし、これらのアプローチはテクノロジーベースの介入には適していないと主張する人もいます。彼らは証拠を生成するための代替アプローチを提唱しています。たとえば、加速的かつ体系的なテクノロジーベースの介入開発および評価研究のフレームワーク (FASTER) は、イノベーション設計プロセスと概念によって情報化されています。デバイスの臨床試験は、実現可能性試験の場合はわずか数人の患者で、重要な試験の場合はわずか数百人の患者で完了できる場合があります。

最近の見出し

臨床試験の状況は広大です。ClinicalTrials.gov の報告によると、2023 年 3 月の時点で、データベースには 46,000 を超えるデバイス研究が登録されています。神経調節文献で報告されている一次臨床データと実験データのデータベースであるWIKISTIMには、7,000 を超える深部脳刺激研究と 3,000 を超える脊髄刺激研究が含まれています。それにもかかわらず、最近のいくつかのニューロテクノロジー試験は注目に値します。

初期の実現可能性試験

実現可能性試験は、人体における安全性と有効性の初期証拠を確立するための概念実証研究です。同社の NeuroPort アレイが脳信号をコンピュータに送信する埋め込み型電極パネルとして FDA の最初の承認を得てから 20 年近くが経ち、Blackrock Neurotech の最新の BCIは MoveAgain システムです。これは麻痺患者の脳からの信号を検出し、コンピュータを制御する意図を解読します。およびその他のデバイス。BCI は、Blackrock の既存の電極アレイ技術に依存しています。

ブラックロックは、移植型BCIの承認を最初に得るためにニューロテクノロジーの新興企業であるシンクロンと競争することになる。FDAはSynchronにゴーサインを与えた人間の麻痺患者における神経インプラントをテストする実現可能性試験を実施する。シンクロンのステントロード装置は、パーキンソン病から麻痺に至るまでの症状の治療を可能にする可能性がある。Stentrode デバイスは頸静脈に挿入され、脳に送られて神経信号が収集され、その信号がコンピューターの制御に使用されます。この装置は低侵襲性であると説明されており、心血管疾患を治療するためのステントやその他の装置に基づいています。同社の CEO は最近、実現可能性調査、重要な調査、市場への承認を含む承認までの道筋について説明しました。将来的には、てんかん、うつ病、睡眠、運動障害などの他の適応症への拡大も検討される可能性があります。

イーロン・マスク氏の会社の 1 つであるNeuralinkも、自社のデバイスの将来の臨床試験を計画しており、患者登録を確立しています。ただし、現在、登録可能な臨床試験はありません。

極めて重要な試験

重要な試験は、有効性の決定的な証拠を確立するための研究です。2022 年 9 月、オンワード メディカルは重要な臨床試験を発表しました。運動障害のある人々の機能を回復するための脊髄刺激技術の評価は、主要評価項目を達成しました。その結果により、規制当局への提出と商業発売に向けた準備が整います。この前向き単群研究では、四肢すべての慢性麻痺を持つ人々の上肢機能障害を治療するための非侵襲的装置の安全性と有効性を評価しました。この研究には、米国、欧州、カナダの14の医療センターに65人が登録された。感覚機能と運動機能の変化を検出するために、ベースライン時とその後毎月、一連の評価が実施されました。独立したデータ安全性監視委員会が、研究が安全に実施されたかどうかを判断しました。

長期にわたる安全性研究

長期安全性研究は、多くの場合、一般的な副作用とまれな副作用の両方を追跡するために、より多くの患者を対象とした長期間の研究です。ニューロテクノロジー機器は若い患者に長期間使用されることが増えているため、長期的な安全性データが必要です。植込み型BCIの最大かつ最長期間実施されている臨床試験であるBrainGate研究の最近の結果は、この研究で植込み型脳センサーの安全性が、脳深部刺激装置などの他の慢性的に植込み型の神経デバイスと同様であることを示している。BrainGate 臨床試験は、麻痺に苦しむ人々のための BCI の開発に取り組むコンソーシアムによって運営されています。この報告書は、2004年から2021年までに試験に参加した脊髄損傷、脳幹脳卒中、またはALSを患う成人14人のデータを調査した。

ラベル拡張の研究

ラベル拡張試験は、多くの場合、効果が期待できる追加の症状や患者集団を特定する目的で、特定の症状や患者集団に対してすでに承認されているデバイスに対して実施されます。このタイプの治験はスポンサーの収入増加にもつながります。メドトロニックは251人の患者を対象に臨床試験を実施し、これによりFDAは早期の疾患を持つ人々に対する脳深部刺激療法を承認した。これに対し、ある解説では安全上のリスクと医療費についての疑問が提起された。

課題と機会

急速に進化しているニューロテクノロジー臨床試験の分野には、一般の観察者と熟練した実践者の両方にとって興味深いテーマが数多くあります。これらのテーマは、新興企業から既存企業、公共団体や非営利団体まで多岐にわたります。

新興企業

研究の翻訳:動物では非常に高度な科学が行われていますが、人間で科学研究を行うことは、規制上の理由と、より複雑であるため、より困難です。たとえ人間において画期的な進歩があったとしても、それを臨床実践に移すのは困難です。ビジネスインキュベーターが存在するのは、ニューロテクノロジーを研究室から臨床現場に持ち出すのが難しい場合があるためです。有望なアイデアは、投資家への長い投資回収期間、挑戦的な技術、デバイスを市場に出すための学際的な専門知識の必要性など、いくつかの「死の谷」を越える必要があります。

治験の合理化:ニューロテクノロジー機器の開発コストと時間の多くは臨床試験プロセスに起因しており、ベンダーの費用は患者 1 人あたり 30,000 ドルから 50,000 ドルに達する可能性があります。2014 年のニューロテック リーダーズ フォーラムで、ある講演者は、新しい移植可能な神経調節会社を立ち上げるまでに 1 億ドル以上と 10 年の歳月がかかったと述べました。臨床試験を合理化するためにニューロテクノロジーベンダーができることは他にもあります。これには、臨床エンドポイントを達成する可能性が最も高い試験参加者を選択することが含まれます。

スタートアップの規律:ニューロテクノロジー企業の場合、臨床試験戦略は、買収、新規株式公開 (IPO)、または持続可能なビジネスと製品ラインの構築など、企業の全体的な戦略に依存する場合があります。スタートアップ企業は、いろいろなことをやりたくなるかもしれませんが、複数の製品を同時に開発しようとすると、失敗や倒産につながる可能性があります。

消費者直販市場:一部の低リスク ニューロテクノロジー デバイスは、特定の疾患を治療するのではなく、一般的な症状に対処することを目的としています。医学的な病気を治療すると主張していない場合、これらの機器は FDA の管轄外のままです。FDA は、これらの製品を、病気や状態の診断や治療とは無関係に健康的なライフスタイルを促進するものとして分類しています。このオプションは健康に焦点を当てたデバイスの開発を加速する可能性がありますが、ニューロテクノロジー業界にとってはリスクとなる可能性があります。精神的健康状態を治療するためのアプリなどの消費者直販デバイスは、大幅に低コストで開発でき、臨床試験の規制当局の審査を必要としません。医療以外の消費者向けコンピューティング アプリケーション向けに、他の多くのデバイスも開発されています。. これらは、病気の治療におけるニューロテクノロジーの有用性に対する国民の信頼を損なう可能性があります。

老舗企業

製薬会社とのパートナーシップ:一部の神経系障害に対しては、薬物だけではおそらく効果的な治療法はありません。神経科薬は、病気がどのように神経系を乱すか、神経科薬の作用機序、症状や患者の認識以外の状態を客観的に診断する方法、薬の効果を明確に測定する方法、および薬の効果を明確に測定する方法、および神経薬の作用機序に関する知識が限られているため、主要な薬剤クラスの中で最も成功率が低いものの一つです。臨床転帰、および病気の根本的な原因を治療する薬を開発する方法。豊富な資源を持つ製薬業界は、神経テクノロジーを含む医薬品の代替品をますます模索する可能性がある。

結果の過少報告: ClinicalTrials.gov にリストされている多くの臨床試験は、そのデータベースや査読付き雑誌にことが広く報告されていますさらに、肯定的な結果は公表するが、否定的、不完全、または決定的ではない結果は公表しないという既知のバイアスがあります。ニューロテクノロジーのような学習が重要な新興分野では、試験結果の公表は患者に対する道義的責任、資金提供者に対する経済的責任として見なされるべきである。研究者らはまた、結果を最大化し、将来の研究計画に情報を提供するために、「失敗した」試験で治療に反応した被験者から知識を得る新たな研究計画を提案している。

遠隔医療:臨床試験は学術センターで行われることが多いですが、 Web サイトやスマートフォンを介して臨床データをリモートで収集できるため、研究者は地理的および社会経済的に多様な情報源からデータを収集できるようになり、患者は長距離移動による不便や潜在的な安全上のリスクを回避できます。長期間にわたって。ただし、仮想臨床試験には制限があります。高度な画像処理などの一部の処置は遠隔では利用できませんが、参加者は地元の診療所を訪れるという選択肢もあるかもしれません。また、一部のモバイル デバイスは、一部の参加者、特に高齢の患者や進行性の障害を持つ参加者にとっては複雑すぎる場合があります。

デジタル化:臨床試験プロトコルの変更により、手動でのデータ入力が必要となり、試験が遅れ、コストが増加する可能性があります。異種のデータ システムによっても非効率が生じ、コンプライアンス違反のリスクが生じる可能性があります。臨床試験スポンサーは現在、紙ベースのプロセスから移行しつつあります。より優れたデータ システムを使用すると、スポンサーはサイトからフィードバックを収集し、調査の調整に費やす時間を短縮できます。安全性レターをより迅速に配布して、有害事象が発生した場合に施設や規制当局に通知し、リアルタイムで患者の最新情報を入手できます。現場では、共同作業が効率化されることで、患者にケアを提供する時間が確保されます。手動および紙ベースのプロセスをデジタル手法に置き換えることにより、企業はより高品質で低コストの治験を推進し、患者の満足度を高めることができます。

償還:メーカーは通常、自社製品の保険適用を求めますが、この保険は主に米国のメディケアおよびメディケイド サービス センター (CMS) によって管理されています。CMS は臨床試験を通じて得られたデータに基づいて償還を決定します。FDA はデバイスの安全性と有効性を強調していますが、FDA の承認は患者が神経学的デバイスにアクセスできることを保証するものではありません。将来の臨床試験では、償還の可能性を高めるために、生活の質の結果や他の治療選択肢と比較した有効性の比較研究にますます依存する可能性があります。

公的および非営利の資金提供

政府支援: NIH Blueprint MedTech プログラムは、医療機器の開発、特に初期段階の開発からファースト・イン・ヒューマン臨床試験までの開発を加速することを目的としたインキュベーターです。このプログラムは、計画リソースや専門家のアドバイスを含む資金とサービスを提供します。このプログラムは、業界パートナー、投資家、政府からの追加投資が保証されるレベルまでテクノロジーを開発するためのサポートを提供します。同様に、FDA のクリティカル パス イニシアチブも、臨床試験で使用するための医療機器開発のための新しいツールを承認することを目的としており、 BRAIN イニシアチブと DARPAニューロテクノロジーの研究にも投資します。臨床試験に対する政府の支援は、最終的には納税者の節約につながる可能性がある。

慈善活動:特定の適応症に焦点を当てたいくつかのを臨床試験に進めることに成功しましたが、ニューロテクノロジー分野の多くは、デバイスを人体研究に応用する上で極めて重要なポイントで資金を得るのに苦労しています。その結果が、ファースト・イン・ヒューマン研究のボトルネックとなっている。この障壁に対する慈善活動の焦点は、デバイス開発にプラスの影響を与える可能性があります。初期段階の人体試験では、安全性と有効性の初期シグナルの評価に重点が置かれており、デバイスのさらなる改良に役立ちます。この段階の研究の多くは、研究計画、被験者の募集、実験をカバーするために、より少ない財政的支援を必要とします。

結論

臨床試験は、商業化に向けた多くのニューロテクノロジーの規制当局の承認を得るために必要かつ重要なステップです。FDA は、ニューロテクノロジーの臨床試験をサポートするためのガイドラインと経路をますます明確にしています。さらに、初期段階の実現可能性調査と後期段階の重要な試験の両方で成功した例の数が増えています。この分野が成熟するにつれて、ニューロテクノロジーデバイスの研究プロセスを加速および改善する新たな機会が生まれるでしょう。

その道は容易ではないでしょう。患者と医師の受け入れ、デバイスの小型化、安全性の課題、脳の複雑さ、データのキャプチャと分析、市場の状況の変化、その他の問題を克服する必要があります。それにもかかわらず、かつてはまれであり、現在では日常的に行われているいくつかの処置は、侵襲性だけで脳インプラントの普及を止める必要はないことを示唆しています。パーキンソン病を制御するために、150,000人以上の人が脳深部刺激用の電極を埋め込まれています。30万人以上の人が聴覚を改善するために人工内耳を装着しています。

適切に設計された臨床試験は、このような成功をさらに多くもたらす可能性があります。

Marco Soraniが執筆、Lars OlsenとEmily Dinhが編集、Chelsea Lordがアートワークを担当しています。

マルコ・ソラーニはバイオ医薬品の分野で働いており、バイオインフォマティクスの博士号を取得しています。彼は 1994 年に脊髄損傷を負い、革新的な研究アプローチを提唱しています。

ラース・オルセンは規制医療ライターです。彼は製薬業界で提出レベルの文書を作成しており、医療機器とファーマコビジランスに関する追加の経験もあります。

Emily Dinhは、医療機器業界で働くデータ スペシャリストであり、計算認知神経科学研究室に所属しています。彼女は現在、人工知能の修士号を取得中です。

チェルシー ロードは臨床業務に従事しており、現在はブレイン コンピューター インターフェイスのリーダー企業に勤務しています。彼女は神経科学を学び、ニューロテクノロジーの AI と機械学習の側面に興味を持っています。