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プラットフォーム試験は、単一の一定の対照群に対して、複数の同時かつ異なるタイミングでの介入を比較する、疾患に焦点を当てた適応型ランダム化臨床試験（RCT）の一種です。[ 1 ] [ 2 ]疾患に焦点を当てた試験設計（介入に焦点を当てた試験設計と比較して）として、プラットフォーム試験は「どの治療法がこの疾患を最もよく治療できるか」という問いに答えようとします。プラットフォーム試験は、共通の対照群と、登録期間中に調査する治療法を変更する機会の両方を利用する点で独特です。プラットフォーム試験では、一般的にベイズ統計が利用されますが、頻度論的統計や機械学習の要素を取り入れることもあります。[ 3 ]
プラットフォーム試験は、研究者が異なる時期に利用可能になる複数の治療法を調査する必要があると予測する場合に特に有用な設計となり得ます。たとえば、COVID-19パンデミックが始まったとき、研究者は最終的に調査可能な複数の異なる治療法が存在するが、これらの治療法はパンデミックのタイムラインの異なる時期に発見されると予測したため、プラットフォーム試験は有用な設計となりました。[ 2 ] COVID-19と同様に、プラットフォーム試験は腫瘍学、アルツハイマー病、肺炎の研究でも使用されています。[ 1 ]複数の治療法を調査する必要がある場合、プラットフォーム試験は単一の対照群のみを必要とするため、単純な2群臨床試験よりも優れた設計となり得ます。これは、プラットフォーム試験は、一連の別々の2群試験で潜在的に重複する対照群のセットよりも少ない登録患者で実施できることを意味します。これにより、時間的制約のある疾患については結果をより早く発表でき、臨床試験のリスクにさらされる患者数を減らすことができます。[ 4 ]プラットフォーム試験は第II～IV相試験に適している可能性がある。[ 3 ]
プラットフォーム試験は、他の臨床試験と同様に、被験者登録を開始する前に確立しなければならない多くの要素があります。プラットフォーム試験では、対象とする治療法を変更できる可能性がありますが、これらの試験には依然として一定で規制されている要素が数多くあります。マスタープロトコルに記載されているプラットフォーム試験の共通かつ安定した要素には、資格のある試験スタッフ、試験実施施設、被験者募集基準、登録手順、新規治療法の追加/中止に関する事前設定基準、有害事象報告、コミュニケーション計画、統計解析計画などがあります。マスタープロトコルは治験審査委員会（ IRB ）に提出され、承認されると、試験群に変更が生じた場合に限り、各群固有の付録を治験審査委員会（IRB）の承認のために提出する必要があります。適応型治療群を備えた安定したマスタープロトコルを確立することで、より迅速かつ効率的な試験実施が可能になります。
プラットフォーム試験は多くの場合、大規模な複数施設での調査であり、その結果、マスタープロトコルでは、リソースの利用可能性と効率を最大化するために、共通の人的および物理的インフラストラクチャを特定しようとすることがよくあります。その例としては、すべての施設の試験を審査する単一のIRBを特定/作成すること、データを収集するための単一のデータベースを作成すること、登録されたすべての患者に対して単一のランダム化メカニズムを作成することなどが挙げられます。[ 4 ]
プラットフォーム試験の特徴の一つは、すべての介入群が比較される共通の対照群です。従来のRCTでは、登録患者の半数が対照群に割り当てられるのが一般的ですが、プラットフォーム試験では、さまざまな介入群に合計でより多くの患者が登録されます。これにより、登録患者数を減らすことができ、費用を節約し、完了までの時間を短縮できます。[ 4 ]割り当て比率を決定するための一般的な統計ツールであるダネット検定[ 5 ]は、患者は対照群に割り当てられるべきであり、は各アクティブアームのサンプルサイズであり、はそれらの数です。アームの数が増えるにつれて、コントロールに割り当てられる患者の割合も増加します。この結果、コントロールグループに割り当てられる患者の割合は、どのアームよりも多いことになります[ 1 ]。ただし、プラットフォーム試験では、複数の2アームRCTよりも介入アームに割り当てられる患者の総数が多くなります。
対照群は必ずしも治療群のように変更されるように設計されているわけではありませんが、プラットフォーム試験は長期間にわたる可能性があるため、標準治療に合わせて対照群を進化させる必要が生じる場合があります。このような場合、あるいは時間の経過とともに患者の人口統計学的特性に変化が生じた場合は、試験のその後の解析において、治験対象患者を適切な対照群患者のみと比較するよう注意する必要があります。
プラットフォームの2つ目の特徴は、治験の登録期間中に調査対象の治療法を変更できることです。これに対し、従来のRCTでは、登録開始前に調査対象の治療法を明記する必要があり、治療法の中止は治験全体の中止につながります。プラットフォーム設計では、治療群の追加や中止が可能です。重要なのは、治療群の追加や中止は、一定の有効性が実証された、または専門家パネルによって推奨されるなど、事前に設定されたプロトコルに従う必要があることです。研究チームによって事前に決定された、同時にアクティブにできる治療群の数には、多くの場合上限があります。可能な治療群の数は、費用、治験に利用できる時間、運用上の実現可能性、大量の患者データの整理に伴う複雑さ、および登録可能な患者総数などの考慮事項によって影響を受けます。[ 1 ]治療群は多くの場合、単一の治療法を表しますが、高度な設計では、1つの治療群に複数の治療法が含まれる場合があります。この場合、一方の群は異なる治療クラスの異なる治療法を受ける可能性があります（例えば、抗生物質と免疫調節剤をそれぞれ1種類ずつ）。[ 2 ]もう一つの高度な戦略は、各群で同じ治療法を使用するものの、介入の投与順序が異なるようにすることです。[ 3 ]また、高度な試験では、一部の群が他の群の結果に応じてのみ活性化されるように設計することもできます。例えば、低用量群で副作用は少ないものの有効性も低い場合にのみ、高用量群が活性化される可能性があります。
従来のランダム化比較試験（RCT）とは異なり、介入群は必ずしも時系列的に同時に開始する必要はありません。この特徴は、新しい治療法が定期的に発見される疾患を調査する際に特に有用です。なぜなら、新しい治療法が発見されるたびに新たな試験を開始する必要なく、これらの新しい治療法を試験に追加できるからです。
応答適応型ランダム化はプラットフォーム試験の必須要素ではありませんが、プラットフォームの独自の側面により、この機能を組み込むことができます。応答適応型ランダム化とは、中間解析後に一方の群が他の群と比較して優れた/劣った結果を示した場合に、患者の割り当て比率を再分配する機能を指します。そのため、割り当て比率を調整して、より多くの患者をより成功した群に割り当てることができますが、対照群にランダム化された患者の比率は変わりません。[ 4 ]割り当て比率は、経験的な中間証拠とシミュレーションモデリングの組み合わせによって決定されます。特にサンプルサイズが限られている試験の初期段階では、割り当て比率の極端な変動を避けるよう注意する必要があります。そのような変動は、データの早期バイアスを引き起こす可能性があるためです。[ 3 ]
プラットフォーム試験は単一疾患の調査において多くの利点を提供する一方で、その適応性や多数の複雑な治療群の可能性から、適用範囲と実現可能性が制限される可能性がある。プラットフォーム試験では、試験設計、データモニタリングおよび安全性委員会、運用に多数の専門家が必要となるため、コストが高く、コミュニケーションも複雑になる。プラットフォーム試験の期間が長いため、対照群の標準治療を更新する必要が生じ、解析が複雑になる場合がある。さらに、後から追加された治療群のデータが対照群の適切なサブセクションと比較されるように注意する必要があり、統計的複雑性が増す。試験全体が完了していない場合、中止された治療群の結果を公表することも複雑になる可能性がある。これは、試験で共有されたデータがまだ盲検化されている必要があるためである。加えて、プラットフォーム試験の設計は複雑であり、多くの場合、複数のスポンサーや資金提供元が関与し、治療群も変更されるため、標準化されたデータベースへの登録が困難になる場合がある。プラットフォーム試験は計画に長い時間を要するため、緊急に調査が必要な治療法には適さない。複数の製薬会社が関与する場合、資金調達が複雑になる可能性があり、試験期間が明確に定義されていないため、連邦政府の資金提供機関にとって魅力が低い。[ 3 ]
