FDA 세포·유전자치료제의 허가 후 안전성·유효성 데이터 수집 방법 한글 번역

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세포·유전자치료제의 허가 후 안전성·유효성 데이터 수집 방법

Postapproval Methods to Capture Safety and Efficacy Data for Cell and Gene Therapy Products

분야: FDA
단계: 초안
발행일: 2025년 9월

FDA 영문 원문 PDF

제약바이오의 정석이 제공하는 FDA 가이던스 한글 번역본이며, 원문과 차이가 있으면 원문을 우선시합니다. 가이던스는 법적 구속력이 없는 FDA의 현재 견해입니다.

이수혁 선생님의 Summary

이 가이던스는 허가된 세포·유전자치료제(CGT)의 안전성과 유효성 데이터를 허가 뒤에 어떻게 모을지 정리한 FDA 문서예요. 아직 의견 수렴 중인 2025년 9월 초안이라 최종본에서 바뀔 수 있어요.

CGT는 효과가 오래 갈 수 있는데 허가 전 임상시험 참여자는 적기 때문에, 허가 후 모니터링으로 장기 데이터를 채워야 한다는 것이 출발점이에요.

실사용 데이터(RWD)·실사용 증거(RWE), 전자건강기록(EHR)과 의료 청구 데이터, 레지스트리, 분산형 데이터 수집을 하나씩 다루면서 각각의 한계와 고려사항을 짚어 줘요.

실무에서는 III항 B의 EHR·청구 데이터 제약과 데이터 품질 접근법, III항 C의 레지스트리가 특히 유용한 상황, III항 D의 원격 방문 때 시험계획서에 적을 내용을 먼저 보면 좋아요.

장기 추적조사(LTFU) 가이던스와 FDA의 RWD·RWE 가이던스를 본문에서 계속 인용하니 함께 읽어 두면 좋아요.

이 초안 가이던스는 최종 확정되면 이 주제에 관한 FDA의 현재 견해를 나타내게 된다. 이 가이던스는 누구에게도 어떠한 권리를 설정하지 않으며, FDA나 일반 대중을 구속하지 않는다. 적용 법률과 규정의 요건을 충족한다면 다른 접근 방법을 사용할 수 있다. 다른 접근 방법을 논의하려면 표지에 적힌 이 가이던스 담당 FDA 직원에게 연락한다.

This draft guidance, when finalized, will represent the current thinking of the Food and Drug Administration (FDA or Agency) on this topic. It does not establish any rights for any person and is not binding on FDA or the public. You can use an alternative approach if it satisfies the requirements of the applicable statutes and regulations. To discuss an alternative approach, contact the FDA staff responsible for this guidance as listed on the title page.

¹ 이 가이던스는 FDA 생물의약품평가연구센터(CBER) 치료제실(Office of Therapeutic Products)과 생물통계·약물감시실(Office of Biostatistics and Pharmacovigilance)이 작성하였다.

¹ This guidance has been prepared by the Office of Therapeutic Products and the Office of Biostatistics and Pharmacovigilance in the Center for Biologics Evaluation and Research at the Food and Drug Administration.

I. 서론I. INTRODUCTION

이 가이던스의 목적은 세포·유전자치료제(CGT)의 허가 후 안전성 및 유효성 데이터를 수집하는 방법과 접근법을 논의하는 것이다. CGT 제품은 효과가 오래 지속될 가능성이 있고, CGT 제품의 허가를 뒷받침하기 위해 수행하는 임상시험에서 투여받는 참여자 수가 일반적으로 제한적이므로, 허가 후 모니터링은 시간이 지남에 따라 제품의 안전성과 유효성에 관한 데이터를 모으는 데 중요하다. 이 가이던스는 임상 적응증을 확대할 목적으로 수집하는 데이터는 다루지 않는다.

The purpose of this guidance is to discuss methods and approaches for capturing postapproval safety and efficacy data for cell and gene therapy (CGT) products. Given the potential for long-lasting effects of CGT products, and the generally limited number of participants treated in clinical trials conducted to support approval of CGT products, postapproval monitoring is important for gathering data on product safety and effectiveness over time. This guidance does not address data collected for the purpose of expanding clinical indications.

일반적으로 FDA의 가이던스 문서는 법적 구속력이 있는 책임을 설정하지 않는다. 대신 가이던스는 어떤 주제에 관한 FDA의 현재 견해를 기술하며, 특정 규제 또는 법적 요건이 인용된 경우가 아니면 권고로만 보아야 한다. FDA 가이던스에서 should(~하여야 한다)라는 말은 무엇이 제안되거나 권고된다는 뜻이며, 요구된다는 뜻은 아니다.

In general, FDA’s guidance documents do not establish legally enforceable responsibilities. Instead, guidances describe the Agency’s current thinking on a topic and should be viewed only as recommendations, unless specific regulatory or statutory requirements are cited. The use of the word should in Agency guidances means that something is suggested or recommended, but not required.

II. 배경II. BACKGROUND

FDA 생물의약품평가연구센터(CBER) 치료제실(OTP)은 2023년 4월 27일 온라인 공개 의견청취 회의를 열었고[참고문헌 1], CGT 제품의 허가 후 안전성 및 유효성 데이터를 수집하는 방법과 접근법에 관한 의견을 구하기 위해 공개 의견 수렴 문서번호(docket)(FDA-2023-N-0398)를 개설하였다. 이해관계자들은 방법, 접근법, 실행 절차, 개인정보 보호 우려 등 여러 주제에 관한 의견을 제시하였다. 이 행사는 처방의약품 사용자 수수료법(PDUFA) 7차 재승인, 즉 PDUFA VII: 2023–2027 회계연도에 포함된 FDA의 약속을 이행하기 위해 열렸다.²

The FDA’s Center for Biologics Evaluation and Research (CBER) Office of Therapeutic Products (OTP) hosted a virtual public listening meeting on April 27, 2023 [Ref. 1] and opened a docket (FDA-2023-N-0398) to solicit input on methods and approaches for capturing postapproval safety and efficacy data for CGT products. Stakeholders provided perspectives on multiple topics, including methods, approaches, logistics, and privacy concerns. The event was held to meet an FDA commitment that is part of the seventh authorization of the Prescription Drug User Fee Act (PDUFA), PDUFA VII: Fiscal Years 2023 – 2027 FDA.²

² www.fda.gov/industry/prescription-drug-user-fee-amendments/pdufa-vii-fiscal-years-2023-2027 참조.

² See www.fda.gov/industry/prescription-drug-user-fee-amendments/pdufa-vii-fiscal-years-2023-2027.

시판 전 임상 개발 단계에서는 CGT 제품을 투여받는 환자 수가 대개 제한적이므로 CGT 제품의 허가 후 시험 데이터 수집이 중요하다. 허가 후 추가 유효성 및 안전성 데이터는 CGT 제품의 장기 안전성과 유효성에 대한 이해를 높이고, CGT 제품의 안전한 임상 사용을 안내하는 데 도움이 될 수 있으며, 이후의 규제 의사결정에 정보를 제공하는 데 도움이 된다. FDA는 앞서 일부 CGT 제품에 대해 장기 추적조사(LTFU) 관찰 시험을 권고하면서[참고문헌 2], 장기 관찰이 장기 안전성을 모니터링하는 중요한 도구가 될 수 있다고 밝혔다. 허가 후 유효성 고려사항에는 치료 효과의 지속성이 포함되고, 안전성 고려사항에는 장기 영향, 알려지지 않은 부작용, 기저 질환 또는 그 치료로 인한 사망에 대한 모니터링이 포함된다.

The collection of postapproval study data for CGT products is important because during premarketing clinical development, the number of patients receiving CGT products is typically limited. Additional postapproval efficacy and safety data increases understanding of the long-term safety and effectiveness of CGT products, can help guide safe clinical use of CGT products, and help inform subsequent regulatory decision-making. FDA has previously recommended long-term follow-up (LTFU) observation studies for some CGT products [Ref. 2] noting that long-term observations can be an important tool to monitor long term safety. Postapproval efficacy considerations include treatment durability, while safety considerations include monitoring for long-term effects, unknown side effects, and mortality due to the underlying disease or its treatment.

특정 집단, 특히 소아 환자에서는 CGT 제품의 수명주기가 허가 후 데이터를 정확하게 수집하는 데 영향을 미치는 요인이 될 수 있다. 예를 들어, 특히 소아 환자용 제품에 대한 추가 고려사항으로는 평생 모니터링 가능성, 소아 진료에서 성인 진료로의 전환, 성인이 된 환자의 동의를 받을 필요성이 있다. CGT의 LFTU 기간은 길 수 있으므로(예: 15년), 소아 환자는 성인이 될 때까지 추적되는 경우가 많다. 따라서 데이터 수집, 연구 중재 및/또는 절차의 전 기간에 걸쳐 참여할 수 있도록, 사전 동의 취득은 각각 21 CFR 50 Subpart D와 B에 따라 다루어야 한다.

In certain populations, particularly pediatric patients, the lifecycle of CGT products may be a factor in accurately capturing postapproval data. For example, additional considerations, especially those intended for pediatric patients, include the potential for lifetime monitoring, the transition from pediatric to adult care, and the need for consenting the adult patient. Because the period of LFTU for CGTs can be long (e.g., 15 years), pediatric patients will often be followed into adulthood. Therefore, obtaining informed consent must be addressed in accordance with 21 CFR 50 Subpart D and B, respectively, to allow participation for the duration of data collection, research interventions, and/or procedures.

또한 의뢰자는 LTFU 관찰이 끝나기 전에 의뢰자가 시험 운영을 중단하는 경우에 대비하여 자금 조달을 포함한 추적조사 계획을 제시하여야 한다[참고문헌 2].³

Additionally, sponsors should provide a plan for follow-up, including funding, in the event the sponsor ceases to operate the study before completion of LTFU observations [Ref. 2].³

³ 관련 가이던스 목록은 https://www.fda.gov/vaccines-blood-biologics/biologics-guidances/cellular-gene-therapy-guidances 에서 볼 수 있다.

³ A list of relevant guidances can be found at https://www.fda.gov/vaccines-blood-biologics/biologics-guidances/cellular-gene-therapy-guidances.

안전성 및 유효성 데이터를 수집하는 허가 후 방법은 가속 경로로 허가된 CGT 제품을 포함하여 시판 전 데이터와 시판 후 데이터의 균형을 맞추는 데 도움이 될 수 있다. 허가 후 실사용 증거(RWE) 수집은 표본 크기가 작고, 비교 대상이 없으며, 완료율이 낮은 시험에 데이터를 보탤 수 있다. 여기서 논의하는 허가 후 방법은 하위군 간 차이와 이상사례를 파악하는 데 도움이 될 수 있다.

Postapproval methods that capture safety and efficacy data can help balance premarket and postmarket data, including for CGT products approved under accelerated pathways. The postapproval collection of real-world evidence (RWE) can add additional data to studies with small sample sizes, lack of comparators, and low completion rates. The postapproval methods discussed here may facilitate identification of subgroup differences and adverse events.

III. 허가 후 데이터 수집 방법과 접근법III. METHODS AND APPROACHES FOR CAPTURING POSTAPPROVAL DATA

A. 실사용 데이터와 실사용 증거의 활용A. Use of Real-World Data and Real-World Evidence

FDA의 실사용 증거(RWE) 프로그램[참고문헌 3]은 RWE를 도출하기 위한 실사용 데이터(RWD) 출처의 활용을 다룬다. 이 가이던스에서 CBER는 이전 FDA 가이던스에 기술된 RWD와 RWE의 정의를 사용한다[참고문헌 4, 5]. 의뢰자는 CGT 제품에 대해 RWE를 포함하는 제출 자료를 뒷받침할 RWD 출처를 선정할 때 CBER와 일찍 상의하는 것이 권장된다. CBER는 FDA의 실사용 증거 진흥 프로그램(Advancing Real-World Evidence Program)[참고문헌 6]에 따른 제안도 받는데, 이 프로그램은 RWD를 이용한 제출 자료를 뒷받침하는 RWE 기반 접근법의 품질과 수용성을 높이는 것을 목표로 한다.

FDA’s real-world evidence (RWE) program [Ref. 3] addresses the use of real-world data (RWD) sources to derive RWE. For the purposes of this guidance, CBER employs the definitions of RWD and RWE described in previous FDA guidances [Refs. 4, 5]. Sponsors are encouraged to consult CBER early when selecting RWD sources to support RWE-containing submissions for CGT products. CBER also accepts proposals under the FDA’s Advancing Real-World Evidence Program [Ref. 6], which seeks to improve the quality and acceptability of RWE-based approaches in support of submissions with RWD.

RWE를 활용할 때 의뢰자는 RWD의 완전성과 기밀성을 보장하는 견고한 데이터 거버넌스 체계를 확립하여 환자 데이터를 보호하여야 한다. 여기에는 데이터 품질관리, 익명화, 사이버보안 관리 같은 조치를 시행하는 것, 관련 법률과 규정(예: 건강보험 이전 및 책임에 관한 법(HIPAA))을 준수하는 투명하고 감사 가능한 절차를 유지하는 것, 환자 개인정보를 보호하기 위해 인구통계 및 임상 데이터를 비식별화된 방식으로 보고하는 것이 포함된다. 디지털 헬스 기술을 사용하여 허가 후 데이터 수집을 뒷받침할 수 있다. 허가 후 데이터를 생성하고 처리하는 데 사용하는 소프트웨어 프로그램은 21 CFR part 11의 적용을 받는다[참고문헌 7].

When using RWE, sponsors should safeguard patient data, by establishing robust data governance structures that ensure the integrity and confidentiality of RWD. This includes implementing measures such as data quality control, anonymization, and cybersecurity controls; maintaining transparent and auditable processes that comply with relevant laws and regulations (e.g., the Health Insurance Portability and Accountability Act); and reporting demographic and clinical data in a de-identified manner to protect patient privacy. Digital health technologies may be used to support collection of postapproval data. Software programs used to produce and process postapproval data are subject to 21 CFR part 11 [Ref. 7].

의뢰자는 데이터 거버넌스 관행을 마련하고 갱신하기 위해 관련 FDA 가이던스 문서[참고문헌 4, 5, 8]를 참고하여야 한다.

Sponsors should consult relevant FDA guidance documents [Refs. 4, 5, 8] to inform and update their data governance practices.

B. 전자건강기록, 의료 청구 및 인구동태 통계 데이터의 활용B. Use of Electronic Health Records, Medical Claims, and Vital Statistics Data

행정적 의료 청구 자료, 인구동태 통계, 전자건강기록(EHR)은 일반적으로 의료제품의 안전성 또는 유효성을 평가하기 위한 데이터를 수집하도록 설계되지 않았다. 따라서 의뢰자는 허가된 CGT에 대해 이러한 RWD 출처의 사용 적합성을 평가할 때, 특히 환자 수가 제한적이고 진단이 늦어지며 임상 양상이 이질적인 희귀질환 상황에서는 몇 가지 중요한 제약을 고려하여야 한다. 이러한 제약은 다음과 같다.

Administrative medical claims, vital statistics, and electronic health records (EHRs) are not typically designed to collect data for evaluation of safety or effectiveness of medical products. Therefore, sponsors should consider several important constraints when assessing fitness for use of these RWD sources for approved CGTs, especially in rare disease settings where patient numbers are limited, diagnosis is delayed, and clinical presentations are heterogeneous. These constraints include:

RWD 출처에 관련 환자 변수와 희귀질환 변수에 관한 데이터가 없음.
의료 코딩 용어가 부적절하거나 뒤처져 구조화된 데이터가 부족하고 데이터의 신뢰성과 타당성을 보장하기 어려움.
의료보험이나 의료 제공자 변경으로 데이터가 단편화되어 장기 시험이 제한됨.
대규모 EHR 및 청구 데이터베이스에서 도출한 데이터라도 시험 규모가 작고 통계적 검정력이 부족하여 드문 결과를 분석하는 데 한계가 있음.

Lack of data in the RWD source on pertinent patient and rare disease variables.
Inadequate or lagging medical coding terminology, resulting in a lack of structured data and challenges ensuring data reliability and validity.
Fragmented data due to medical insurance or healthcare provider switching that restricts long-term studies.
Limitations in analyzing rare outcomes due to small study sizes and inadequate statistical power, even in data derived from large EHR and claims databases.

그럼에도 시험 표본 선정, 데이터 검증, 노출·결과·공변량 확인을 위한 적절한 전략이 있다면[참고문헌 4], 의뢰자는 이러한 RWD 출처를 다음 목적 중 하나 이상에 사용하는 것을 고려할 수 있다.

Nonetheless, with adequate strategies for study sample selection, data validation, and ascertainment of exposures, outcomes, and covariates [Ref. 4], sponsors can consider using these RWD sources for one or more of the following purposes:

CGT 노출과 환자 및 처방자 특성을 평가하는 사용 실태 연구.
CGT를 투여받은 환자의 임상 결과 발생률 평가.
CGT 노출이 없는 상태에서 발생하는 악성종양이나 심혈관 합병증, 또는 그 밖의 관심 결과의 배경 발생률 결정.
여러 환자 집단에서 CGT 결과 관찰.
CGT 안전성 또는 유효성 결과에 대한 계산 가능한 표현형(computable phenotype)을 개발하기 위한 인공지능(AI) 및 자연어 처리(NLP) 기계학습 모델의 학습.

Utilization studies to assess CGT exposure and characteristics of patients and prescribers.
Assessment of rates of clinical outcomes in CGT-treated patients.
Determination of background rates of malignancies or cardiovascular complications, or other outcomes of interest, occurring in the absence of CGT exposure.
Observation of CGT outcomes in multiple patient populations.
Training of Artificial Intelligence (AI) and Natural Language Processing (NLP) machine-learning models to develop computable phenotypes for CGT safety or effectiveness outcomes.

허가된 CGT의 분석에 RWD를 제안할 때 의뢰자는 데이터 출처 선정, 검증, 데이터 품질 보증에 관한 다음의 방법론적 접근법을 고려하고, 제안한 평가에 대한 선택 사항을 FDA와 공유하여야 한다[참고문헌 9].

When proposing RWD for analysis of approved CGTs, sponsors should consider the following methodological approaches to data source selection, verification, and assurance of data quality, and share information with FDA about their choices for a proposed evaluation [Ref. 9]:

선정한 데이터가 목표 질환 집단을 대표하는지 확인하기 위해 타당성 평가를 수행할 수 있다. 희귀질환에서는 진단이 늦어지거나 청구 데이터베이스에 다양한 코드로 기록될 수 있으므로, 의뢰자는 포괄적인 시험 표본 구성과 관련 데이터 수집을 위해 다양한 시나리오를 반영한 알고리즘 개발을 고려하여야 한다. 계산 가능한 표현형을 사용하는 경우 그 정의, 알고리즘, 데이터 요소를 시험계획서에 포함하여야 한다.
A feasibility assessment can be conducted to ensure that selected data are representative of the target disease population. In rare diseases, diagnosis may be delayed and/or recorded through variable codes in claims databases, so sponsors should consider developing algorithms with varied scenarios for comprehensive study sample construction and relevant data capture. If computable phenotypes are used, their definitions, algorithms, and data elements should be included in the study protocol.
RWD 수집은 시간에 걸쳐 제공되는 임상 진료와 함께 이루어지며, 데이터 수집과 분석용 데이터 확보 사이에 추가 시간이 걸릴 수 있다. 의뢰자는 제안한 RWD 분석이 현재의 임상 환경을 반영하도록 임상 진료와 진료지침의 변화(예: 질환 진단 기준, 암 병기 분류, 새로운 치료법 도입)를 고려하여야 한다.
RWD collection coincides with clinical care provided over time, and there may be additional time between data collection and availability of data for analysis. Sponsors should consider changes in clinical practice and guidelines (e.g., criteria for disease diagnosis, cancer staging, and the introduction of new treatments), so that a proposed RWD analysis reflects the current clinical environment.
시험용으로 선정한 데이터가 끊김 없이 이어지도록 보증하는 것은 데이터 품질의 중요한 측면이며, 특히 CGT 제품에 장기 결과 평가가 필요한 경우에 그렇다. 의뢰자는 CGT 사용 기준일(index date)부터 사전에 계획한 추적 기간이 끝날 때까지 또는 RWD 출처에서 CGT 환자가 마지막으로 확인되는 시점까지 RWD를 이용한 추적조사를 고려하여야 한다. 시험 종료일은 데이터 점검과 감사로 기초 데이터가 허가 후 시험에 사용하기에 충분한 품질임을 보증할 수 있는 날로 정하여야 한다.
Assurance of uninterrupted data selected for the study is an important aspect of data quality, particularly, when long-term outcome assessment is needed for CGT products. Sponsors should consider follow-up using RWD from the index date of CGT use until either the end of the pre-planned follow-up time or the last time a CGT patient is identified within the RWD source. The study end date should be set on a day when data checks and audits can assure that the underlying data are of sufficient quality for use in postapproval studies.
희귀질환 집단의 CGT 데이터를 구조화된 데이터베이스 필드의 표준화된 값이나 코드가 아니라 주로 비구조화된 EHR 데이터나 환자 생성 데이터로 얻을 수 있는 경우, 의뢰자는 사용 가능한 정보를 추출하는 방법을 개발하여 운용하여야 한다. 데이터 분석 제안서에는 적용 가능한 NLP 또는 AI 학습 방법과 사용한 출처를 포함하여 기술, 알고리즘 가정, 검증 절차를 기술하여야 한다.
When CGT data in rare disease populations are available primarily as unstructured EHR or patient-generated data, instead of standardized values or codes in structured database fields, sponsors should develop and operationalize methods to extract usable information. Data analysis proposals should outline the technology, algorithmic assumptions, and validation procedures, including any applicable NLP or AI-training methods and sources used.
데이터 완전성과 다양한 RWD 출처에서 데이터를 신뢰성 있게 가져올 수 있는 능력은 CGT 허가 후 평가의 타당성에 필수적이다. 단편화된 데이터를 다룰 때 의뢰자는 선정한 RWD 출처에서 수집되지 않은 데이터와 수집하려 했으나 누락된 데이터를 포함하여 누락 데이터에 사용하는 시험계획서 방법을 기술하여야 한다. 시험의 불확실성을 줄이고 데이터 추출 공백을 최소화하기 위해 데이터 연계나 대리 지표 사용 같은 기법을 쓸 수 있다[참고문헌 4, 9].
Data completeness and the ability to reliably pull data from varied RWD sources are essential for the validity of postapproval evaluation of CGTs. When working with fragmented data, sponsors should outline the study protocol methods used for missing data, including data not collected in a selected RWD source and data intended for collection but missing. To reduce the study uncertainty and minimize data extraction gaps, techniques such as data linking, or use of proxies may be employed [Refs. 4, 9].

C. 레지스트리의 활용C. Use of Registries

이 가이던스에서 레지스트리란 특정 질환, 상태 또는 약물 노출로 정의되는 집단에 대해 임상 데이터와 그 밖의 데이터를 표준화된 형식으로 수집하는 조직화된 시스템을 말한다. 조정 레지스트리 네트워크(CRN)는 임상 전문학회가 구축한 레지스트리의 한 유형이다. CRN은 고도로 정제된 RWE 자원으로, RWD의 흔한 한계를 극복할 수 있다. CRN은 전문가 네트워크를 활용하여 무엇보다 규제 결정에 정보를 줄 수 있는 세분화된 데이터를 제공할 수 있다. 의뢰자는 임상 학회 레지스트리와 협력하여 기존 CRN 데이터에 접근하고 필요에 따라 새로운 자원을 개발할 수 있다[참고문헌 10].

For the purposes of this guidance, a registry is an organized system that collects clinical and other data in a standardized format for a population defined by a particular disease, condition, or drug exposure. The Coordinated Registry Network (CRN) is a type of registry established by clinical professional societies. CRNs are highly curated RWE resources that may be able to overcome common RWD limitations. By leveraging professional networks, CRNs may provide granular data that may inform regulatory decisions among other uses. Sponsors can partner with clinical society registries to access existing CRN data and develop new resources as needed [Ref. 10].

FDA는 레지스트리와 관련하여 다음 고려사항을 염두에 둘 것을 권고한다.

We recommend keeping the following considerations in mind regarding registries:

레지스트리에는 환자 수준의 임상 데이터와 검사실 데이터 외에도 유전 데이터, 조직병리 검체, 진단용 의료기기 영상 데이터, 가정에서 사용하는 디지털 헬스 기술로 입력되는 환자 생성 데이터의 저장소가 포함될 수 있다.
레지스트리는 허가된 제품에 노출된 정의된 환자 집단에서 사전에 정한 데이터 요소로 종단적이고 정제된 데이터, 특히 질환의 경과와 합병증에 관한 데이터를 수집할 수 있으므로 다른 RWD 출처보다 유리하다.
레지스트리는 환자 보고 결과, 치료 순응도, 질환 중증도 지표에 관한 정보도 수집할 수 있으므로 의료 청구 데이터셋이나 EHR 데이터셋 같은 다른 데이터셋의 한계를 극복할 가능성이 있다.
레지스트리는 환자 모집 및 유지와 관련된 어려움 때문에 관심 목표 집단을 대표하지 못할 수 있다. 예를 들어, 중증 질환 환자가 경증 질환 환자보다 레지스트리에 등록될 가능성이 더 높을 수 있고, 그 반대일 수도 있다. 따라서 FDA는 의뢰자가 레지스트리 참여 요건에 유의하고, 가능하다면 모든 환자가 레지스트리에 참여하도록 독려할 것을 권장한다.
환자 레지스트리로 CGT의 안전성[참고문헌 5] 및 유효성 데이터를 모두 수집할 수 있는 허가 후 상황에서, 레지스트리 데이터는 다음과 같은 경우에 특히 유용할 수 있다.

Registries, in addition to patient-level clinical and laboratory data, can include repositories of genetic data, histopathology specimens, diagnostic medical device imaging data, and patient-generated data with input from in-home use of digital health technologies.
Registries offer advantages over other RWD sources because they allow collection of longitudinal, curated data with predefined data elements in a defined population of patients exposed to an approved product, particularly the course of the disease and its complications.
Registries have the potential to overcome the limitations of other datasets such as medical claims datasets or EHR datasets because they can also collect information on patient-reported outcomes, treatment adherence, and measures of disease severity.
Registries may not be representative of the target population of interest due to challenges related to patient recruitment and retention. For example, patients with more severe disease may be more likely to be enrolled in a registry compared to patients with milder disease, or vice versa. FDA therefore encourages sponsors to be mindful of the requirements for registry participation and encourage all patients to participate in the registry, if feasible.
In the postapproval setting, where patient registries can be used to collect both safety [Ref. 5] and efficacy data for CGTs, registry data may be particularly relevant in the following situations:

- CGT 노출 후 반응의 장기 지속성 평가. 하나 이상의 임상적으로 의미 있는 결과의 변화를 나타내는 바이오마커(예: 검사실 검사 또는 영상 검사의 변화) 평가를 포함한다.
- Assessment of long-term durability of response after exposure to CGTs, including evaluation of biomarkers (e.g., changes in laboratory or imaging tests) indicative of changes in one or more clinically meaningful outcomes.
- CGT 제품을 투여받은 소아의 성장 및 발달 이정표 데이터.
- Growth and developmental milestone data for pediatric recipients of CGT products.
- CGT 제품 투여 후 악성종양 감시.
- Surveillance for malignancies after receiving CGT products.
- 전처치(conditioning) 치료에 노출된 CGT 제품 투여자의 생식능력 및 임신 결과 관련 데이터.
- Fertility and pregnancy outcomes-related data in recipients of CGT products who are exposed to conditioning treatments.

D. 분산형 데이터 수집D. Decentralized Data Collection

분산형 임상시험(DCT)이란 임상시험 관련 활동의 일부 또는 전부가 전통적인 임상시험 실시기관이 아닌 장소에서 수행되는 임상시험을 말한다[참고문헌 11]. DCT에서 사용하는 것과 비슷한 분산형 데이터 수집 모델은 접근성이 높고 부담이 적은 새로운 데이터 수집 패러다임을 제공하므로, CGT 제품의 허가 후 유효성 및 안전성 데이터를 수집하고 평가하는 데 핵심적인 역할을 할 수 있다. 분산형 데이터 수집 모델의 이점으로는 등록 증가와 시험 집단에 관한 데이터 증가가 있으며, 이는 시험 결과의 일반화 가능성을 높인다. 임상시험 실시기관까지 이동하는 시간을 줄이거나 없애면 효율을 최적화하고 환자 편의와 유지율을 높일 수 있다.

A decentralized clinical trial (DCT) refers to a clinical trial where some or all of the trial-related activities are conducted at locations other than the traditional clinical site [Ref. 11]. Use of a decentralized model of data collection, similar to those used in DCTs, can play a critical role in capturing and assessing postapproval efficacy and safety data for CGT products, because it provides a new paradigm of data collection that is more accessible and less burdensome. Benefits of using a decentralized model for data collection include increased enrollment and data on study populations, which improves the generalizability of study results. The reduction or elimination of travel time to the clinical study sites can optimize efficiency and improve patient convenience and retention.

CGT 제품의 허가 후 데이터 수집에 분산형 모델을 사용할 때는 다음 전략을 고려하여야 한다[참고문헌 1].

The following strategies should be considered when using a decentralized model for the collection of postapproval data for CGT products [Ref. 1]:

시판 후 상황에서 안전성 또는 유효성을 위해 수집하여야 하는 데이터 요소를 정한다[참고문헌 2].
결과의 정확성과 신뢰성을 입증할 수 있도록 견고한 데이터 수집 방법을 확보한다.
치료 영역, 치료 유형, 환자 여정에 맞출 수 있도록 시험 설계에 유연성을 둔다.
지역 의료전문가(HCP)와 지역 의료시설 및 원격진료 방문의 활용:

Identify data elements that need to be collected for safety or efficacy in the postmarketing setting [Ref. 2].
Ensure robust data collection methods to substantiate accuracy and reliability of the results.
Incorporate flexibility in the study design to tailor to the therapeutic area, the type of treatment, and the patient journey.
Use of local healthcare professionals (HCPs) and facilities and telemedicine visits:

- 지역 HCP가 수행하는 평가는 서로 다를 수 있으므로, 시험계획서에는 유효성 결과(예: 반응 지속성)나 이상사례(예: 이차 악성종양)를 어떻게 수집하고 평가할지를 포함하여 시험책임자나 HCP가 허가 후 시험 활동을 어떻게 추적하고 문서화할지 기술하여야 한다.
- Assessments performed by local HCPs may vary, therefore the protocol should describe how investigators or HCPs will track and document postapproval study activities, including how effectiveness outcomes (e.g., durability of response) or adverse events (e.g., secondary malignancy) will be captured and assessed.
- 원격 방문은 참여자의 집이나 지역 의료시설 같은 장소에서 이루어질 수 있으며, 원격의료 방문도 고려할 수 있다. 따라서 시험계획서에는 시험대상자가 필요할 때 지역 의료 지원을 받을 수 있는 곳과 추적 진료를 받을 곳을 명시하여야 한다(예: CGT 치료 후 환자가 정기 추적 진료를 어디에서 받고, 이차 악성종양이 발생하면 어디에서 평가받을 것인지). 또한 시험계획서에는 긴급 진료나 대면 진료가 필요한 이상사례, 또는 추가 평가가 필요한 사례(예: 이차 악성종양 발생 시 삽입 부위 분석을 위한 조직 검체 채취)에 대해 어떻게 진료를 제공할지 기술하여야 한다.
- Remote visits can occur at locations such as participants' homes or local health care facilities, and telehealth visits can be considered. Therefore, the protocol should specify where the study participants can seek local medical assistance when necessary and where to receive follow-up care (e.g., following treatment with a CGT, where will a patient receive the routine follow-up and where will they be assessed if a secondary malignancy occurs). In addition, the protocol should describe how care will be provided for adverse events that require urgent or in-person care or events that require further evaluation (e.g., collection of tissue samples for insertion site analysis in case of secondary malignancies).

임상시험심사위원회(IRB)⁴와 사전 동의 취득⁵에 관한 규제 요건[참고문헌 12]은 허가 후 상황에서 데이터를 수집할 때에도 적용된다는 점에 유의한다.

Please note that the regulatory requirements for institutional review boards⁴ and obtaining informed consent⁵, [Ref. 12] apply to collecting data in a postapproval setting.

⁴ 21 CFR Part 56

⁵ 21 CFR Part 50

IV. 참고문헌IV. REFERENCES

FDA CBER OTP Listening Meeting: Methods and Approaches for Capturing Post-Approval Safety and Efficacy Data on Cell and Gene Therapy Products, April 2023, https://www.fda.gov/media/173146/download.
Long Term Follow-Up After Administration of Human Gene Therapy Products, Guidance for industry, January 2020, https://www.fda.gov/media/113768/download.
Real-World Evidence, FDA, September 2024, https://www.fda.gov/science-research/science-and-research-special-topics/real-world-evidence.
Real-World Data: Assessing Electronic Health Records and Medical Claims Data To Support Regulatory Decision-Making for Drug and Biological Products, Guidance for industry, July 2024, https://www.fda.gov/media/152503/download.
Real-World Data: Assessing Registries to Support Regulatory Decision-Making for Drug and Biological Products, Guidance for industry, December 2023, https://www.fda.gov/media/154449/download.
Advancing Real-World Evidence Program, FDA, July 2024, https://www.fda.gov/drugs/development-resources/advancing-real-world-evidence-program.
Digital Health Technologies for Remote Data Acquisition in Clinical Investigations, Guidance for industry, investigators, and other stakeholders, December 2023, https://www.fda.gov/media/155022/download.
Integrating Randomized Controlled Trials for Drug and Biological Products Into Routine Clinical Practice, Draft guidance for industry, September 2024, https://www.fda.gov/media/181871/download.
Considerations for the Use of Real- World Data and Real-World Evidence to Support Regulatory Decision-Making for Drug and Biological Products, Guidance for industry, August 2023, https://www.fda.gov/media/171667/download.
Bridging the Patient-Center Outcome Research Infrastructure and Technology, ASPE: Office of the Assistant Secretary for Planning and Evaluation, May 2023, https://aspe.hhs.gov/reports/innovation-through-crn.
Conducting Clinical Trials With Decentralized Elements, Guidance for industry, investigators, and other interested parties, September 2024, https://www.fda.gov/media/167696/download.
Informed Consent, Guidance for IRBs, clinical investigators, and sponsors, August 2023, https://www.fda.gov/media/88915/download.

자주 묻는 질문

FDA의 CGT 허가 후 데이터 수집 가이던스는 어떤 문서인가요?

FDA CBER가 허가된 세포·유전자치료제의 허가 후 안전성·유효성 데이터를 수집하는 방법과 접근법을 설명한 2025년 9월 초안 가이던스입니다. 실사용 데이터·증거, EHR·의료 청구·인구동태 통계 데이터, 레지스트리, 분산형 데이터 수집을 다룹니다.

EHR과 의료 청구 데이터를 쓸 때 어떤 제약을 고려해야 하나요?

관련 환자·희귀질환 변수 데이터의 부재, 부적절하거나 뒤처진 의료 코딩 용어, 보험·의료 제공자 변경에 따른 데이터 단편화, 작은 시험 규모와 부족한 통계적 검정력에 따른 드문 결과 분석의 한계를 고려하여야 합니다.

레지스트리 데이터는 어떤 경우에 특히 유용한가요?

CGT 노출 후 반응의 장기 지속성 평가(바이오마커 포함), 소아 투여자의 성장·발달 이정표 데이터, 투여 후 악성종양 감시, 전처치 치료에 노출된 투여자의 생식능력·임신 결과 데이터 수집에 특히 유용할 수 있습니다.

소아 환자의 장기 추적조사에서 동의는 어떻게 다루나요?

CGT의 장기 추적조사(LTFU) 기간은 15년처럼 길 수 있어 소아 환자가 성인이 될 때까지 추적되는 경우가 많으므로, 사전 동의 취득은 21 CFR 50 Subpart D와 B에 따라 다루어야 합니다. 의뢰자는 시험 운영을 중단하는 경우에 대비해 자금 조달을 포함한 추적조사 계획도 제시하여야 합니다.