BOIN设计-如何获得试验设计参数

上一期我们从理论和实际例子角度介绍了BOIN设计在临床研究中的作用，以及其相对于传统3+3设计的优势。本期，我们简要介绍如何借助各种软件来计算获得我们使用BOIN作为临床试验设计过程中需要的参数以及其他数据。

使用线上BOIN设计网站（适合非专业用户）

要获得设计参数以及相关的数据，首选使用安德森癌症研究中心推出的线上的BOIN suite网站。网址为https://trialdesign.org/one-page-shell.html#BOIN，下面我们简要的介绍如何进行操作：

1.Trial Setting选项卡

（1）首先我们可以利用Trial Setting选项卡填写剂量组数目，起始剂量级别，每队列人数，总队列人数，单剂量组最大入组人数这几个基础参数，这些数据应通过前期对药物本身毒性及特性的了解进行选择。

（2）下一步即可设定目标毒性概率，应综合考虑药物毒性及收益风险关系。如果药物在低剂量组下被认为是安全的，可以选择使用加速滴定的设计。如果选择的队列人数为3和6的话，也可以选择合并使用3+3设计，这样可以与传统设计更加契合，并且保留了BOIN设计的优势。

（3）最后则是设置毒性剂量剔除标准，即Pr>Pe（真毒性概率>目标毒性概率的概率>Pe），一般我们把Pe设置为0.95。对于低剂量组的毒性被认为是显著的药物来说，可以选择使用更加严格的剔除标准，避免首个剂量组已经超过MTD。另一方面，我们也可以选择确保MTD下的DLT概率小于我们的剂量降低界值，这一选项会提高试验的安全性，但是可能会稍微降低MTD的选择比例（selection percentage）。

全部设置完后，即可获得设计的流程图及决策表

如果选择了更加严格的第一剂量组剔除规则的话，还会得到一个试验终止决策表：

2、Simulation选项卡

我们还可以通过Simulation选项卡，模拟在不同“真”毒性概率下的试验参数，并且我们可以同时模拟3+3设计下MTD组入组人数及选择比例与BOIN设计的差异，更加直观的了解两者的差异性。网站基于前面填入的目标毒性概率会自动随机生成5个不同的“真”毒性概率情景，我们也可以手动更改。

模拟结束后，我们可以得到如下的表格供参考。

完成上面两个选项卡的操作后，网站在Trial Protocol选项卡中提供了自动生成的试验方案模板和流程图供参考。

3、Select MTD选项卡

当试验全部完成后，我们可以通过Select MTD选项卡，输入我们试验获得的数据，从而得到一个不同剂量水平下MTD的选择概率。如下图所示，第三剂量水平的DLT概率最为接近我们的目标毒性概率，故MTD为第三剂量水平。

此工具还有桌面软件的版本，与在线版几乎一致，由于软件可及性的问题，建议使用在线版本。

使用R语言（适合专业用户）

考虑到使用R语言的门槛。此处仅为简要介绍。

在R中使用BOIN设计需要首先获得并引用资源包

第一步获得递增减少界值，我们可以利用 get.boundary()函数

举个例子比如

第二步我们可以像在网上操作那样，通过模拟预测试验的一些参数，使用get.oc()函数。

可以发现许多参数与上面的get.boundary()类似，这里不再多说，仅介绍下特有的参数：

同时我们也可以使用summary()或plot()去获得和网页版类似的表格和图表。

当完成试验后，可以通过select.mtd选择我们的MTD：

与上面类似，可使用summary()或plot()去获得和网页版类似的表格和图表。

BOIN资源包中同时也包括了设计BOIN comb的函数。使用R进行操作可能会增加难度，但对于有经验的R语言用户来说，这种方法可以与其他R资源包结合，使得整个操作过程更加的灵活。加小编微信讨论或获取BOIN资源包手册。

您也可以扫描下方二维码，加安徽万邦小编微信讨论或获取BOIN资源包手册。

交流洽谈：范经理

联系方式：13635699896（微信同号）

交流洽谈：王经理  

联系方式：15156091013（微信同号）      

欢迎来自全国各地的合作伙伴莅临我司分享交流！