SAS Macro를 이용한 만성질환 치료약의 임상적 기대효과 Simulation

Abstract

최근 만성질환을 앓고 있는 환자의 상태가 악화되는 것을 억제하거나 지연 효과가 있는 약을 개발하고자 하는 다양한 연구들이 진행되고 있다. 그 예로, 크레메진이라는 약이 만성신부전증 환자의 투석도입 시기를 지연시켜 줄 것이라는 임상적 효능이 입증되어 사회경제적 비용을 절감해 줄 수 있을 것이라고 기대하고 있다. 그러나 대부분의 임상시험은 사람을 대상으로 하기 때문에 윤리적인 문제가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 보완하고자 SAS Macro를 이용하여 만성질환 치료약의 임상적 기대효과를 분석해보고자 한다. 본 연구는 다양하게 조건을 변화시키며 신약과 placebo(위약) 사이의 관계를 고려한 power(검정력)을 시뮬레이션을 통해 측정하였다. 그 결과, 신약을 투여한 후의 표준편차 이외의 다른 조건이 동일할 때, 신약을 투여한 후의 표준편차의 값이 증가하면 power가 감소함을 알 수 있었다. 또한 신약을 투여한 후의 기울기의 변화에 따른 power의 변화를 확인할 수 있었다. 따라서 본 논문을 통하여 만성신부전증과 같은 만성질환의 치료약을 개발하였을 때, 어떤 조건에서 높은 power를 얻어 신약의 임상적 기대효과를 입증할 수 있는지 확인할 수 있었다. 이는 만성질환의 임상시험에서 유용할 것이라고 기대된다.;Clinical trials are under way on the medication for chronic disease to delay the patient's rate of progress. For example, many patients with chronic renal failure take pharmaceutical therapy with Kremezin. Kremezin has a hypothetical effect in delaying the initiation of dialysis treatments. But most of clinical trials have ethical problems. This study measured various powers that considered correlation between new drug and placebo by changing conditions related to standard deviation, slope using SAS Macro. In cases where analytic evaluations are difficult, it is often easy to obtain reasonable results through simulation. Therefore, this paper will guide researchers to determine various conditions to achieve high power when researchers develop the medication for chronic disease like chronic renal failure. It is expected to be useful for clinical trials of the medication for chronic disease.