면역원성이 의약품의 약동학에 미치는 영향을 평가하기 위한 임상시험 데이터셋 제출
Submitting Clinical Trial Datasets to Evaluate the Impact of Immunogenicity on the Pharmacokinetics of a Drug
제약바이오의 정석이 제공하는 FDA 가이던스 한글 번역본이며, 원문과 차이가 있으면 원문을 우선시합니다. 가이던스는 법적 구속력이 없는 FDA의 현재 견해입니다.
이수혁 선생님의 Summary
이 문서는 면역원성, 즉 항약물항체(ADA)가 의약품의 약동학에 어떤 영향을 주는지 평가한 임상시험 데이터를 FDA에 낼 때 데이터셋을 어떻게 꾸리면 좋은지 정리한 기술규격 문서예요.
CDISC SDTM·ADaM 표준에 맞춰 면역원성 검체 분석 데이터셋(ADIS), 약동학 농도 분석 데이터셋(ADPC), 시험대상자 수준 분석 데이터셋(ADSL) 세 가지의 변수와 도출 방법을 표로 보여 줘요.
핵심은 검체마다 선별시험과 확인시험 결과를 합친 “ADA conclusion”을 두고, ADIS와 ADPC의 방문·시점 변수를 똑같이 코딩해 같은 시점의 ADA와 약동학 데이터를 바로 연결할 수 있게 하는 거예요.
실무에서는 3.1항 표 1의 PARAM·AVALC·ADASUBJ 설명과, 부록 표 A~D의 SDTM.IS·ADIS·ADPC 예시를 먼저 보면 감이 빨리 올 거예요.
일반적인 데이터 표준과 제출 방법은 「Study Data Technical Conformance Guide」에서, 면역원성 평가 자체는 FDA 면역원성 가이던스에서 다루니 함께 읽어 두면 좋아요.
이 가이던스는 이 주제에 관한 FDA의 현재 견해를 나타낸다. 이 가이던스는 누구에게도 어떠한 권리를 만들지 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 부서에 연락한다.
This guidance represents 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 office responsible for this guidance as listed on the title page.
1 이 가이던스는 FDA 의약품평가연구센터(CDER) 임상약리실(Office of Clinical Pharmacology)이 작성하였다. 이 가이던스에 대한 의견은 언제든지 제출할 수 있다. 의견은 공개 의견 수렴 문서번호(docket) FDA-2018-D-1216(https://www.regulations.gov/docket?D=FDA-2018-D-1216 에서 볼 수 있다)으로 제출한다(docket 의 의견 제출 안내 참조).
1 This guidance has been prepared by the Office of Clinical Pharmacology in the Center for Drug Evaluation and Research at the Food and Drug Administration. You may submit comments on this guidance at any time. Submit comments to Docket No. FDA-2018-D-1216 (available at https://www.regulations.gov/docket?D=FDA-2018-D-1216) (see the instructions for submitting comments in the docket).
1.0서론1.0 INTRODUCTION
이 가이던스는 면역원성과 그것이 의약품의 약동학에 미치는 영향을 평가하는 임상시험의 데이터셋을 업계가 제출하는 것을 돕기 위한 것이다. 이 문서에서 FDA는 이러한 데이터셋에 대한 상세한 정보와 규격을 제공한다. 이 규격을 계기로 분석 데이터셋의 내용에 영향을 줄 수 있는 시험 설계나 수행상의 문제에 대해 의뢰자2와 심사자 사이에 논의가 이루어질 수 있다. 이 규격은 기술규격 문서 「Study Data Technical Conformance Guide」(2026년 3월)에 기술된 데이터 표준과 절차를 뒷받침하도록 만들어졌다.3 면역원성 평가에 관한 일반 권고는 관련된 다른 FDA 가이던스 문서를 참조한다.4,5
This guidance is intended to assist industry in the submission of datasets from clinical studies that evaluate immunogenicity and its impact on the pharmacokinetics of a drug. In this document, FDA provides detailed information and specifications for these datasets. These specifications may elicit discussions between the sponsor2 and reviewers regarding issues with trial design or conduct that may affect the content of the analysis datasets. These specifications were built to support the data standards and processes described in the technical specification document Study Data Technical Conformance Guide (March 2026).3 Refer to other related FDA guidance documents for the general recommendations on evaluation of immunogenicity.4,5
2 이 가이던스에서 의뢰자라는 용어는 의뢰자와 신청자를 모두 가리킨다.
2 For the purposes of this guidance, the term sponsor refers to both sponsors and applicants.
3 기술규격 문서의 최신판은 FDA 가이던스 웹페이지 https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents 에서 확인한다.
3 For the most recent version of a technical specification document, check the FDA guidance web page at https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents.
4 업계용 가이던스 초안 「Immunogenicity Information in Human Prescription Therapeutic Protein and Select Drug Product Labeling--Content and Format」(2022년 2월)을 참조한다. 이 가이던스가 최종본이 되면 이 주제에 관한 FDA의 현재 견해를 나타내게 된다. FDA는 가이던스를 정기적으로 개정한다. 가이던스의 최신판은 FDA 가이던스 웹페이지 https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents 에서 확인한다.
4 See the draft guidance for industry Immunogenicity Information in Human Prescription Therapeutic Protein and Select Drug Product Labeling--Content and Format (February 2022). When final, this guidance will represent FDA’s current thinking on this topic. We update guidances periodically. For the most recent version of a guidance, check the FDA guidance web page at https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents.
5 업계용 가이던스 「Immunogenicity Testing of Therapeutic Protein Products — Developing and Validating Assays for Anti-Drug Antibody Detection」(2019년 2월)와 「Immunogenicity Assessment for Therapeutic Protein Products」(2014년 8월)를 참조한다.
5 See the guidances for industry Immunogenicity Testing of Therapeutic Protein Products — Developing and Validating Assays for Anti-Drug Antibody Detection (February 2019) and Immunogenicity Assessment for Therapeutic Protein Products (August 2014).
특정 제출 건에 관한 질문은 의뢰자가 해당 심사 부서에 연락하여야 한다. 특정 데이터 표준의 적용 문제에 관한 질문은 cder-edata@fda.hhs.gov 로 연락한다. 표준화된 임상시험 데이터의 사용과 제출에 관한 보다 일반적인 권고는 기술규격 문서 「Study Data Technical Conformance Guide」(2026년 3월)를 참조한다.
For questions regarding a specific submission, the sponsor should contact the applicable review division. For questions about a particular data standard implementation issue, contact cder-edata@fda.hhs.gov. For more general recommendations on the use and submission of standardized study data, refer to the technical specification document Study Data Technical Conformance Guide (March 2026).
이 문서는 다음 데이터셋에 대한 상세한 데이터 규격을 제공한다.
This document provides detailed data specifications for the following datasets:
- 면역원성 검체 분석 데이터셋(ADIS)
- 약동학 농도 분석 데이터셋(ADPC)
- 시험대상자 수준 분석 데이터셋(ADSL)
- Analysis Dataset for Immunogenicity Specimen (ADIS)
- Analysis Dataset for Pharmacokinetic Concentrations (ADPC)
- Subject-Level Analysis Dataset (ADSL)
일반적으로 FDA의 가이던스 문서는 법적 구속력이 있는 책임을 부과하지 않는다. 대신 가이던스는 어떤 주제에 관한 FDA의 현재 견해를 기술하며, 구체적인 규정이나 법률 요건이 인용된 경우가 아니면 권고로만 보아야 한다. FDA 가이던스에서 should 라는 단어는 무언가를 제안하거나 권고하지만 요구하지는 않는다는 뜻이다.
In general, FDA’s guidance documents do not establish legally enforceable responsibilities. Instead, the guidance describes 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.
표준의 기반이 되는 데이터 모델에 포함된 모든 데이터 요소가 모든 임상시험에 목적에 맞게 쓰일 수 있는 것은 아니다. 이 문서에서 required(필수)라는 단어는 일반적으로 외부 기관이 아니라 FDA의 요구사항을 나타낸다. required 라는 단어를 다른 의미로 쓰는 경우에는 본문에서 설명한다. 예를 들어 임상시험 데이터 표 작성 모델 이행 가이드(SDTMIG)6는 변수를 required(필수), expected(기대), permissible(허용)로 분류한다. 표준 데이터 기관이 쓰는 이 required 는 반드시 FDA의 요구사항을 뜻하지는 않는다.
Not every data element included in a standard’s underlying data model is fit for purpose for every clinical trial. The use of the word required in this document generally indicates a requirement by the Agency and not any external organization. Any use of the word required that would have a different meaning will be explained in the text. For example, the Study Data Tabulation Model Implementation Guide (SDTMIG)6 classifies variables as required, expected, or permissible. This use of the word required by the Standards Data Organization does not necessarily indicate an Agency requirement.
6 https://www.cdisc.org/ 를 참조한다.
6 See https://www.cdisc.org/.
2.0데이터셋 규격 개요2.0 OVERVIEW OF THE DATASET SPECIFICATION
아래 항에서는 ADIS, ADPC, ADSL 데이터셋에 담겨야 할 내용을 기술한다. 변수 이름과 관련 메타데이터는 가능한 한 임상데이터교환표준컨소시엄(CDISC)6의 현행 임상시험 데이터 표 작성 모델(SDTM)과 분석 데이터 모델(ADaM) 표준에 근거한다. 각 규격에는 기대되는 내용, 도출 시 고려사항, 가정 등 변수에 관한 정보를 담은 열(즉, Comment 열)이 있다. 어떤 변수가 불명확하면 의뢰자는 해당 심사 부서를 통해 FDA와 기대 사항을 논의하는 것이 권장된다.
The sections below describe the desired content of the datasets, ADIS, ADPC, and ADSL. The variable names and associated metadata are based on current Clinical Data Interchange Standards Consortium (CDISC)6 standards for Study Data Tabulation Model (SDTM) and Analysis Data Model (ADaM), where possible. Each specification includes a column (i.e., the Comment column) that contains information about the variables, such as the expected content, derivation considerations, or assumptions. If any variable is unclear, sponsors are encouraged to discuss expectations with the FDA via the applicable review division.
일부 변수는 모든 임상시험에 적절하지 않을 수 있다. 의뢰자의 임상시험에서 특정 변수를 만드는 데 필요한 데이터를 수집하지 않았다면 데이터셋에서 그 변수를 빼도 된다. 필요한 경우 시험 설계, 면역원성 결과 등에 관한 정보를 담기 위해 변수를 추가해도 된다. 빼거나 추가한 변수는 Define.xml 파일에 기록하고, 분석 데이터 검토자 가이드(Analysis Data Reviewer Guide)에 별도의 표로 항목별로 정리하여야 한다.
Some variables may not be appropriate for all clinical trials. If a sponsor’s trial did not collect the data necessary to create a specified variable, then it is acceptable to omit the variable in the datasets. It is acceptable to include additional variables to capture information about the study design, the immunogenicity results, etc. when needed. Variables that have been omitted or added should be documented in the Define.xml file and itemized in the Analysis Data Reviewer Guide as a separate table.
의뢰자는 이러한 데이터셋을 만드는 데 사용한 프로그램도 제출하여야 한다(기술규격 문서 「Study Data Technical Conformance Guide」(2026년 3월) 4.1.2.10항 참조). SDTM 과 ADaM 사이, 그리고 ADaM 데이터셋 사이에 통제 용어(controlled terminology)를 일관되게 쓰는 것은 추적성을 높이고 분석을 뒷받침하는 데 중요하다. 해당되는 경우 표준 통제 용어(예: 국제의약용어사전(MedDRA), CDISC 통제 용어)를 쓰는 것이 바람직하다. 표준 통제 용어가 없는 변수의 경우, 적절하고 가능한 범위에서 의뢰자가 정한 통제 용어도 SDTM 과 ADaM 데이터셋 사이에 일관되어야 한다.
Sponsors should also submit programs that were used to create these datasets (see technical specification document Study Data Technical Conformance Guide (March 2026), section 4.1.2.10). Consistency in controlled terminology across SDTM and ADaM as well as across ADaM datasets is important to facilitate traceability and support analyses. Use of standard controlled terminology is preferred where applicable (e.g., Medical Dictionary for Regulatory Activities (MedDRA), CDISC-controlled terminology). For variables without standard controlled terminology, where appropriate and to the degree possible, sponsor-defined controlled terminology should also be consistent across SDTM and ADaM datasets.
데이터를 효율적으로 분석하거나 추적할 수 있는지는 데이터셋 사이에 통제 용어를 일관되게 쓰는지에 달려 있을 수 있다. 이 때문에 규격에서는 데이터셋 사이에 일관된 통제 용어가 기대되는 특정 파라미터와 변수를 명시한다. 예를 들어 분석을 뒷받침하기 위해 AVISIT, ATPT 등의 변수에 대해 의뢰자가 정한 통제 용어는 ADIS 와 ADPC 사이에 일관되어야 하며, SDTM 과 ADaM 사이의 추적성을 뒷받침하기 위해 도출되지 않은 파라미터의 경우 ADIS 의 PARAM 값은 해당 ISTEST 값과 같아야 한다. 어떤 경우에도 규격에 적힌 변수 레이블과 변수 유형을 사용하여야 한다.
The ability to efficiently analyze or trace data can depend on the use of consistent controlled terminology across datasets. For this reason, the specifications explicitly identify certain parameters and variables where consistent controlled terminology across datasets is expected. For example, to support analyses, the sponsor-defined controlled terminology for variables such as AVISIT, ATPT, and others should be consistent across ADIS and ADPC or, to support traceability between SDTM and ADaM, the value of PARAM in ADIS should be equivalent to the value of the corresponding ISTEST for parameters that are not derived. In all cases, the variable labels and the variable type noted in the specifications should be used.
3.0분석 변수 설명과 데이터 규격3.0 DESCRIPTION OF ANALYSIS VARIABLES AND DATA SPECIFICATIONS
3.1면역원성 검체 분석 데이터셋3.1 Analysis Dataset of Immunogenicity Specimen
ADIS 는 시험대상자별·파라미터별·시점별로 레코드 하나를 담으며, 시험대상자와 그 항약물항체(ADA) 측정값에 관한 포괄적인 변수 세트를 제공한다. 이 데이터셋은 ADaM 기본 데이터 구조(BDS)를 바탕으로 하며, CDISC 의 SDTMIG v3.4 에 기술된 면역원성 검체 평가(IS) 도메인에서 도출한다.
The ADIS contains one record per subject per parameter per time point and provides a comprehensive set of variables pertaining to the subject and their antidrug antibody (ADA) measures. This dataset is based on the ADaM Basic Data Structure (BDS) and derived from Immunogenicity Specimen Assessments (IS) domain described in the SDTMIG v3.4 of the CDISC.
IS 데이터셋의 ISTEST 변수에 있는 시험 유형은 각각 시험 세부사항(ISTSTDTL 또는 ISTSTOPO)과 함께 ADIS 데이터셋의 PARAM 변수 아래에 나타내야 한다. PARAM 변수의 예로는 “ADA screening,”7 “ADA confirmatory,” “ADA titer,” “neutralizing antibodies,” “neutralizing antibodies titer”가 있다. PARAM 변수 아래에서 “ADA conclusion”은 각 검체의 ADA 상태를 보고하기 위해 권장되는 추가 파라미터이다. IS 데이터셋의 ISTRESC 변수에 기술된 각 면역원성 시험 결과는 ADIS 데이터셋의 AVALC 변수 아래에 나타내야 한다.
Each test type for the ISTEST variable with the test details (ISTSTDTL or ISTSTOPO) in the IS dataset should be represented under the PARAM variable in the ADIS dataset. Examples of PARAM variables are “ADA screening,”7 “ADA confirmatory,” “ADA titer,” “neutralizing antibodies,” and “neutralizing antibodies titer.” Under the PARAM variable, “ADA conclusion” is an additional parameter recommended for reporting the ADA status of each sample. Each immunogenicity test result described under the ISTRESC variable in the IS dataset should be represented under the AVALC variable in the ADIS dataset.
AVALC 변수의 예로는 문자열(예: “negative,” “positive,” “missing,” 또는 부동 텍스트(예: “ADA titer”와 “neutralizing antibody titer”의 경우))이 있을 수 있다. IS 데이터셋의 ISTRESN 변수에 기술된 면역원성 시험의 각 수치 결과는 ADIS 데이터셋의 AVAL 변수 아래에 나타내야 한다.
Examples of AVALC variables may include character strings (e.g., such as “negative,” “positive,” “missing,” or floating text (e.g., for “ADA titer” and “neutralizing antibody titer”)). Each numerical result of the immunogenicity test described in the ISTRESN variable in the IS dataset should be represented under the AVAL variable in the ADIS dataset.
각 면역원성 검체(시료)는 “ADA screening”과 “ADA confirmatory” 시험 결과에 근거한 최종 ADA 상태를 가져야 한다. 최종 ADA 상태는 “ADA conclusion”으로 보고하여야 한다. Shankar 등의 백서8와 맞춘 “ADA conclusion”의 정의안은 표 1을 참조한다. 각 “ADA screening” 결과에는 대응하는 “ADA conclusion” 결과가 있어야 하므로, “ADA conclusion” 상태가 있는 검체의 총수는 “ADA screening” 상태가 있는 검체의 총수와 같아야 한다.
Each immunogenicity specimen (sample) should have a final ADA status based on the results from “ADA screening” and “ADA confirmatory” tests. The final ADA status should be reported as “ADA conclusion.” See Table 1 for the proposed definition for “ADA conclusion” which aligns with the whitepaper by Shankar et al.8 Each “ADA screening” result should have an associated “ADA conclusion” result, therefore, the total number of samples with “ADA conclusion” status should be the same as the total number of samples with “ADA screening” status.
시험법의 약물 내성(drug tolerance)이 약물 농도에 비해 적절한 경우, “ADA conclusion”의 출력값인 AVALC 는 “negative” 또는 “positive” 중 하나의 확정적인 부동 텍스트 값만 가져야 한다. 시험법의 약물 내성이 적절하지 않으면 AVALC 값은 “inconclusive”로 보고하여야 한다. “ADA conclusion” 출력값에는 수치 결과가 아니라 “blank,” “NA” 등이 들어가야 한다. “ADA conclusion” 출력값을 정할 수 없으면 AVALC 값을 “missing”으로 보고하고, 그 사유를 ISSTAT 변수 아래에 제시하여야 한다. “ADA conclusion”에 보고된 ADA 상태는 ADA 가 약동학에 미치는 영향을 평가하는 데 사용된다.
The output of “ADA conclusion,” AVALC, should take only a definitive value in floating text of either “negative” or “positive” when the assay has an adequate drug tolerance relative to the drug concentration. If the assay drug tolerance is not adequate, the AVALC value should be reported as “inconclusive.” The “ADA conclusion” output should not contain numerical results, but rather, “blank,” “NA,” etc. If the “ADA conclusion” output cannot be determined, the AVALC value should be reported as “missing,” and the reason should be provided under the ISSTAT variable. The ADA status reported in the “ADA conclusion” will be used to assess the impact of ADA on pharmacokinetics.
“ADA conclusion”의 양성 결과에 대해 세부 내용을 더 제시할 필요가 있으면 도출 문자 변수(AVALC2)를 사용할 수 있다. AVALC2 의 활용 가능성은 표 1을 참조한다.
When it is necessary to provide further details of a positive finding for “ADA conclusion,” a derived character variable (AVALC2) may be used. See Table 1 for potential utility of AVALC2.
7 이 가이던스에서 따옴표는 그 안의 글자가 설명이나 성격 규정이 아니라 정확한 문자 결과값 또는 시험 유형 값임을 나타낸다. 표 1의 AVALC 와 PARAM 항목을 참조한다.
7 Quotation marks are used in this guidance to indicate that the enclosed text represents the exact character result or test type values, as opposed to a description or characterization. See AVALC and PARAM entries in Table 1.
8 Shankar G, S Arkin, L Cocea, V Devanarayan, S Kirshner, A Kromminga, V Quarmby, S Richards, CK Schneider, M Subramanyam, S Swanson, D Verthelyi, S Yim, 2014, Assessment and reporting of the clinical immunogenicity of therapeutic proteins and peptides-harmonized terminology and tactical recommendations, AAPS J, 16(4):658–673.
8 Shankar G, S Arkin, L Cocea, V Devanarayan, S Kirshner, A Kromminga, V Quarmby, S Richards, CK Schneider, M Subramanyam, S Swanson, D Verthelyi, S Yim, 2014, Assessment and reporting of the clinical immunogenicity of therapeutic proteins and peptides-harmonized terminology and tactical recommendations, AAPS J, 16(4):658–673.
데이터셋의 ADASUBJ 변수는 시험대상자 수준의 ADA 상태를 보고하기 위한 것으로, 모든 ADA 검체의 상태에서 도출한다. 특정 시험 설계상 달리 요구되지 않는 한, 일반적으로 각 시험대상자는 모든 방문에서 이 변수에 같은 값(예: ADA negative, ADA positive, ADA inconclusive)을 가진다. ADASUBJ 결과의 정의(즉, 각 시험대상자의 모든 ADA 검체의 “ADA conclusion” 결과로부터 ADASUBJ 를 도출하는 방법)는 Define.xml 파일에 제시하여야 한다. 예를 들어 ADASUBJ 결과의 정의는 다음 중 하나일 수 있다.
The variable ADASUBJ in the dataset is for reporting subject-level ADA status, which is derived from the status of all ADA samples. Typically, each subject would have the same value for this variable at all visits (e.g., ADA negative, ADA positive, ADA inconclusive), unless otherwise called for by specific study design features. Definition of the ADASUBJ results (i.e., the derivation of ADASUBJ from the “ADA conclusion” results of all ADA samples of each subject) should be provided in the Define.xml file. For example, the definition of the ADASUBJ results can be one of the following:
- ADA negative: 해당 시험대상자의 투여 후 검체가 ADA conclusion 파라미터에서 모두 음성으로 보고된 경우,
- ADA positive: ADA conclusion 파라미터에서 투여 후 검체가 하나 이상 양성으로 보고되고 기저치가 음성인 경우, 또는
- ADA inconclusive: ADA conclusion 파라미터에서 하나 이상의 검체가 ADA inconclusive 로 보고되고 나머지 검체가 음성인 경우.
- ADA negative when a given subject reported negative for all post-dose samples under the parameter of ADA conclusion,
- ADA positive when at least one post-dose sample reported positive and baseline is negative under the parameter of ADA conclusion, or
- ADA inconclusive when one or more samples reported ADA inconclusive and the remaining sample or samples are negative under the parameter of ADA conclusion.
표 1은 ADaM 을 준수하는 ADIS 데이터셋에서 표준 IS 도메인으로부터의 대표적인 변수와 구체적인 도출 방법을 보여 준다.
Table 1 shows typical variables and specific derivations from the standard IS domain in the ADaM-compliant ADIS dataset.
표 1. ADIS 분석 변수 메타데이터Table 1. Analysis variables metadata for ADIS
| 변수 이름Variable Name | 변수 레이블Variable Label | 유형Type | 설명Comments |
|---|---|---|---|
| STUDYID | 시험 식별자Study Identifier | Char | 시험의 고유 식별자.Unique identifier for a study. |
| USUBJID | 고유 시험대상자 식별자Unique Subject Identifier | Char | 해당 제품과 관련된 모든 신청 또는 제출의 모든 시험에 걸쳐 시험대상자를 구별하는 고유 식별자.Unique identifier for a subject across all studies for all applications or submission involving the products. |
| AVISIT | 분석 방문Analysis Visit | Char | 도출. 데이터 출처는 SDTM.IS.VISIT. 계획서에 정의된 임상 방문에 대한 설명. ADIS 와 ADPC 데이터셋 사이에 같은 시점의 측정값을 연결할 수 있도록 일관되게 코딩하여야 한다. 예를 들어 AVISIT 는 계획서상 방문 번호, 투여 주기 번호와 일차, 또는 임상 방문과 논리적으로 관련된 그 밖의 문자값으로 기술할 수 있다.Derived. Data source is SDTM.IS.VISIT. Protocol-defined description of a clinical encounter. It should be coded consistently to allow the mapping of time-matched measures between ADIS and ADPC datasets. For example, AVISIT may be described as a protocol visit number, a treatment cycle number and day number, or any other character value logically related to a clinical encounter. |
| AVISITN | 분석 방문(숫자)Analysis Visit N | Num | 도출. 데이터 출처는 SDTM.IS.VISITNUM. 방문과 관련된 시점을 나타내는 AVISIT 의 숫자 버전. 값은 AVISIT 마다 고유하여야 한다. 값을 그래프로 그리고 해석하는 데 도움이 된다.Derived. Data source is SDTM.IS.VISITNUM. Numeric version of AVISIT that represents the time point associated with the visit. The value should be unique for each AVISIT. It helps with the plotting and interpretation of the values. |
| ADY | 방문/채취 시점의 시험 일차Study Day of Visit/ Collection Time | Num | 도출. 데이터 출처는 SDTM.IS.ISDY. 인구학적 정보(Demographics)에서 의뢰자가 정한 시험대상자 기준 시작 일시(RFSTDTC)를 기준으로 정수 일수로 나타낸 방문/채취/검사의 실제 시험 일차.Derived. Data source is SDTM.IS.ISDY. Actual study day of visit/collection/exam expressed in integer days relative to sponsor-defined Subject Reference Start Date/Time (RFSTDTC) in Demographics. |
| ATPT | 분석 시점Analysis Time Point | Char | 도출. 데이터 출처는 SDTM.IS.ISTPT. ADIS.ATPT 와 ADPC.ATPT 는 일관된 방식으로 코딩하여야 한다.Derived. Data source is SDTM.IS.ISTPT. ADIS.ATPT and ADPC.ATPT should be coded in a consistent fashion. |
| ATPTN | 분석 시점(숫자)Analysis Time Point N | Num | ATPTN 은 ATPT 를 숫자로 나타낸다. ATPTN 의 값이 계획된 시점을 일관된 단위로 나타내도록 정의한다. 값을 그래프로 그리고 해석하는 데 도움이 된다. ATPTN 은 ATPT 와 일대일 관계여야 한다.ATPTN provides a numeric representation of ATPT. Defining ATPTN so that its values represent the planned time point in a consistent unit. It helps with the plotting and interpretation of values. ATPTN should have a one-to-one relationship with ATPT. |
| ISDTC | 채취 일시Date/Time of Collection | Char | 도출. 데이터 출처는 SDTM.IS.ISDTC. 관찰의 채취 일자와 시각.Derived. Data source is SDTM.IS.ISDTC. Collection date and time of an observation. |
| PARAM | 파라미터: 면역원성 시험 또는 검사 이름Parameter: Immunogenicity Test or Examination Name | Char | 도출. 데이터 출처는 SDTM.IS.ISTEST 이며 시험 세부사항은 SDTM.IS.ISTSTDTL 또는 SDTM.IS.ISTSTOPO 에 있다. 면역원성 검체 시험(ISTEST)에 대응 레코드가 있는 레코드의 경우, 면역원성 평가를 위한 다단계 접근법에 따라 시험 세부사항이 ISTSTDTL/ISTSTOPO 에 제시된다. PARAM 은 다음 값 중 하나를 가질 수 있다. • “ADA screening” • “ADA confirmatory” • “ADA conclusion” • “ADA titer” • “neutralizing antibodies” • “neutralizing antibodies titer” 예를 들어 ISTEST = ADA 일 때 ISTSTDTL / ISTSTOPO 는 “screening,” “confirmatory,” “titer” 값을 가질 수 있고, 대응하는 PARAM 값은 각각 “ADA screening,” “ADA confirmatory,” “ADA titer”가 된다. “ADA conclusion”은 “ADA screening”과 “ADA confirmatory”의 결과를 합쳐 추가로 도출한다. 추가 설명은 AVALC 를 참조한다.Derived. Data source is SDTM.IS.ISTEST and the test details are provided in SDTM.IS.ISTSTDTL or SDTM.IS.ISTSTOPO. For records with a corresponding record in Immunogenicity Specimen Test (ISTEST), the test details are provided in ISTSTDTL/ ISTSTOPO based on the multi-tiered approach to evaluate immunogenicity. PARAM may take one of the following values: • “ADA screening” • “ADA confirmatory” • “ADA conclusion” • “ADA titer” • “neutralizing antibodies” • “neutralizing antibodies titer” For example, when ISTEST = ADA, ISTSTDTL / ISTSTOPO can take the value of “screening,” “confirmatory,” or “titer” and the corresponding PARAM value would be “ADA screening,” “ADA confirmatory,” and “ADA titer,” respectively. “ADA conclusion” is further derived from the combined results of “ADA screening,” and “ADA confirmatory.” See AVALC for additional description. |
| PARAMCD | 파라미터 코드: 면역원성 시험/검사 약칭Parameter Code: Immunogenicity Test/ Exam Short name | Char | 도출. 기본 데이터 출처는 SDTM.IS.ISTESTCD. PARAMCD 를 정할 때 SDTM.IS.ISTSTDTL 또는 SDTM.IS.ISTSTOPO 를 고려하여야 한다. 각 PARAM 은 고유한 PARAMCD 를 가져야 한다. PARAMCD 는 최대 8자로 줄여 써야 한다.Derived. The base data source is SDTM.IS.ISTESTCD. The assignment of PARAMCD should consider SDTM.IS.ISTSTDTL or SDTM.IS.ISTSTOPO. Each PARAM should have a unique PARAMCD. PARAMCD should be abbreviated up to a maximum length of 8 characters. |
| AVAL | 분석값Analysis Value | Num | 도출. 데이터 출처는 SDTM.IS.ISSTRESN. PARAM 아래의 면역원성 시험 결과를 보고하기 위한 숫자값이다(예: PARAM = “ADA titer” 또는 “neutralizing antibodies titer”).Derived. Data source is SDTM.IS.ISSTRESN. It is a numeric value for reporting the immunogenicity test results under PARAM (e.g., PARAM = “ADA titer” or “neutralizing antibodies titer”). |
| AVALC | 분석값(문자)Analysis Value (C) | Char | 도출. 데이터 출처는 SDTM.IS.ISSTRESC. PARAM 아래의 면역원성 시험 결과를 보고하기 위한 표준 형식의 문자 결과. 권장 응답은 “positive,” “negative,” “inconclusive”(“ADA screening,” “ADA confirmatory,” “ADA conclusion,” “neutralizing antibodies”의 경우) 또는 역가 값(“ADA titer”와 “neutralizing antibodies titer”의 경우)일 수 있다. inconclusive 결과의 사유는 Define.xml 파일에 설명하여야 한다. “ADA conclusion”에는 “ADA screening”과 “ADA confirmatory”의 결과를 합쳐 “positive,” “negative,” “inconclusive” 중 하나를 부여한다. (“ADA conclusion” 도출 예는 부록을 참조한다.)Derived. Data source is SDTM.IS.ISSTRESC. Character result is in the standard format for reporting the immunogenicity test results under PARAM. The preferred response can be “positive” or “negative” or “inconclusive” (for “ADA screening,” “ADA confirmatory,” “ADA conclusion,” and “neutralizing antibodies”), or titer value (for “ADA titer” and “neutralizing antibodies titer”). The reason for an inconclusive result should be explained in the Define.xml file. “ADA conclusion” is assigned “positive” or “negative” or “inconclusive” based on the combined results of “ADA screening” and “ADA confirmatory.” (See Appendix section for an example derivation of “ADA conclusion.”) |
| AVALU | 분석값의 표준 단위Standard Units of Analysis Value | Char | 도출. 데이터 출처는 SDTM.IS.ISSTRESU. AVAL 과 AVALC 의 표준 단위로, ISSTRESC 와 ISSTRESN 에 쓰인 단위와 같은 값이어야 한다.Derived. Data source is SDTM.IS.ISSTRESU. These are standardized units for AVAL and AVALC and should have the same value as those used for ISSTRESC and ISSTRESN. |
| PKADAFL | IS 와 일치하는 약동학 플래그IS Matching Pharmacokinetic Flag | Char | 명목 IS 시점에 일치하는 명목 약동학 검체 시점이 있으면(예: ADPC 에 같은 시점의 약동학 측정값이 있으면) “Y”를 넣고, 그렇지 않으면 비워 둔다.Populate with “Y” if there is a matching nominal pharmacokinetic sample time point for the nominal IS time point (e.g., if there are time-matched pharmacokinetic measures in ADPC) or null otherwise. |
| CISANLFL | 농도-IS 분석 플래그Concentration IS Analysis Flag | Char | 레코드가 농도-IS 분석에 사용되면 “Y”로, 그렇지 않으면 비워 두는 문자 플래그 변수.Character flag variable set to “Y” if the record is used in the concentration-IS analysis or null otherwise. |
| AVALC2 | 기저치 ADA 검체 대비 검체 ADA 상태에 대한 분석값(문자)Analysis Value (C) for sample ADA status relative to baseline ADA sample | 도출 문자 변수. 이 변수의 목적은 AVALC 변수에서 “ADA conclusion = positive”인 투여 후 ADA 검체가 “treatment-induced ADA”(투여 유도 ADA), “treatment-boosted ADA”(투여 증강 ADA), “ADA negative” 중 어느 범주에 속하는지 기술하는 것이다. 다른 범주화로는 “treatment-emergent ADA”(투여 후 발현 ADA; “treatment-induced ADA”와 “treatment-boosted ADA”를 합친 것) 또는 “non-treatment-emergent ADA”(“ADA confirmatory = positive”이면서 ADA 역가가 기저치보다 사전에 정한 크기를 넘어 증가하지 않은 검체)가 있을 수 있다. 이 결과 범주의 정의는 Define.xml 파일에 제시하여야 한다. 투여 후 ADA 검체의 AVALC 변수에서 ADA conclusion 이 “negative” 또는 “inconclusive”이면 AVALC2 는 AVALC 와 같은 값을 가진다.Derived character variable. The purpose of this variable is to describe whether a post-dose ADA sample with “ADA conclusion = positive” in AVALC variable belongs to the category of either “treatment-induced ADA” or “treatment-boosted ADA” or “ADA negative.” Another categorization could be “treatment-emergent ADA” (for “treatment-induced ADA” and “treatment-boosted ADA” combined) or “non-treatment-emergent ADA” (for samples with “ADA confirmatory = positive” without an increase in ADA titer from baseline greater than the prespecified magnitude). A definition of these results categories should be provided in the Define.xml file. When a post-dose ADA sample has an ADA conclusion of “negative” or “inconclusive” in AVALC variable, AVALC2 will take the same value as AVALC. | |
| ADASUBJ | 시험대상자 수준Subject level | Char | 시험대상자 수준 ADA 상태를 나타내는 도출 문자 변수. 가능한 결과는 “ADA negative,” “ADA positive,” “ADA inconclusive,” “not evaluable”일 수 있다. 특정 시험 설계상 달리 요구되지 않는 한, 일반적으로 각 시험대상자는 모든 방문에서 이 변수에 같은 값을 가진다. 이 결과 범주의 정의는 Define.xml 파일에 제시하여야 한다.Derived character variable as an indicator of subject-level ADA status; possible results could be “ADA negative,” “ADA positive,” “ADA inconclusive,” or “not evaluable.” Typically, each subject would have the same value for this variable at all visits, unless otherwise called for by specific study design features. A definition of these results categories should be provided in the Define.xml file. |
| ABLFL | ADA 기저치 레코드 플래그ADA Baseline Record Flag | 도출. 데이터 출처는 SDTM.IS.ISBLFL. 기저치 값을 식별하는 데 쓰는 지시자. "Y" 이거나 비어 있어야 한다.Derived. Data source is SDTM.IS.ISBLFL. Indicator used to identify a baseline value. Should be "Y" or null. | |
| ISNAM | 시험기관 이름Vendor name | Char | 도출. 데이터 출처는 SDTM.IS.ISNAM. 시험 결과를 제공한 시험실 또는 시험기관의 이름이나 식별자.Derived. Data source is SDTM.IS.ISNAM. Name or identifier of the laboratory or vendor who provided the test results. |
| ISSPEC | 검체 유형Specimen Type | Char | 도출. 데이터 출처는 SDTM.IS.ISSPEC. 측정에 사용한 검체의 유형을 정한다.Derived. Data source is SDTM.IS.ISSPEC. Determines the types of specimens used for a measurement. |
| ISMETHOD | 시험 또는 검사 방법Method of Test or Examination | Char | 도출. 데이터 출처는 SDTM.IS.METHOD. 시험 또는 검사의 방법.Derived. Data source is SDTM.IS.METHOD. Method of the test or examination. |
| TRTP | 계획된 투여Planned Treatment | Char | 계획된 투여군.Planned treatment arm. |
| TRTPN | 계획된 투여(숫자)Planned Treatment N | Num | TRTP 의 숫자 코드. ADIS 안에서 TRTP 와 일대일로 대응한다. 대응 관계는 ADIS 와 ADPC 에서 같아야 한다.The numeric code for TRTP. One-to-one mapping within ADIS to TRTP. The mapping should be the same in ADIS and ADPC. |
| TRTSEQP | 계획된 투여 순서Planned Sequence of Treatments | Char | 계획된 투여 순서.Planned sequence of treatments. |
| TRTA | 실제 투여Actual Treatment | Char | 실제 투여군.Actual treatment arm. |
| TRTAN | 실제 투여(숫자)Actual Treatment N | Num | TRTA 의 숫자 코드. ADIS 안에서 TRTA 와 일대일로 대응한다. 대응 관계는 ADIS 와 ADPC 에서 같아야 한다.The numeric code for TRTA. One-to-one mapping within ADIS to TRTA. The mapping should be the same in ADIS and ADPC. |
| TRTSEQA | 실제 투여 순서Actual Sequence of Treatments | Char | 실제 투여 순서.Actual sequence of treatments. |
| ISSTAT | 완료 상태Completion Status | Char | 도출. 데이터 출처는 SDTM.IS.ISSTAT. 시험을 하지 않았음을 나타내는 데 쓴다.Derived. Data source is SDTM.IS.ISSTAT. Used to indicate that a test was not done. |
| ISLLOQ | 정량하한Lower Limit of Quantitation | Num | 도출. 데이터 출처는 SDTM.IS.ISLLOQ. 정량하한을 나타낸다.Derived. Data source is SDTM.IS.ISLLOQ. Indicates the lower limit of quantitation. |
| ISCAT | 면역원성 시험 범주Category for Immunogenicity test | Char | 도출. 데이터 출처는 SDTM.IS.ISCAT. 시험대상자 전체에 걸쳐 주제 변수 값의 범주를 정하는 데 쓴다.Derived. Data source is SDTM.IS.ISCAT. Used to define a category of topic variable values across subjects. |
| PARCAT | 파라미터 범주Parameter Category | Char | 파라미터를 범주로 묶는 데 쓰며, PARAM 과 일대다 관계여야 한다. 이 변수로 PARAM 을 여러 방식으로 묶을 수 있다. 필요에 따라 여러 묶음에 맞추어 PARCAT1, PARCAT2 등 여러 PARCAT 을 만들 수 있다. 모든 파라미터와 의도한 분석 묶음을 철저히 검토한 뒤 정의하여야 한다. 예를 들어 PARCAT 은 분석물질의 이름, 예컨대 의약품에 대한 ADA 와 의약품의 특정 구성 요소에 대한 ADA 가 될 수 있다.Used to group parameters into categories and must have a one-to-many relationship with PARAM. This variable enables multiple groupings of PARAM. Multiple PARCATs, like PARCAT1, PARCAT2, etc., can be created to align with various grouping as needed. It should be defined based on a thorough review of all parameters and the intended analysis grouping. For example, PARCAT can be the name of the analyte, e.g., ADA against the drug and ADA against a specific component of the drug. |
3.2약동학 농도 분석 데이터셋3.2 Analysis Dataset for Pharmacokinetic Concentrations
ADPC 는 시험대상자별·약동학 농도별·시점별로 레코드 하나를 담으며, 시험대상자와 그 정량적 약동학 측정값에 관한 포괄적인 변수 세트를 제공한다. 이 데이터셋은 ADaM BDS 를 바탕으로 하며, CDISC 의 SDTMIG v3.4 에 기술된 약동학 농도(PC) 도메인에서 도출한다.
The ADPC contains one record per subject per pharmacokinetic concentration per time point and provides a comprehensive set of variables pertaining to the subject and their quantitative pharmacokinetic measures. This dataset is based on the ADaM BDS and derived from Pharmacokinetics Concentration (PC) domain described in the SDTMIG v3.4 of CDISC.
ADaM 을 준수하는 ADPC 데이터셋으로 시간에 따른 농도 변화를 분석할 수 있다. 이 정보를 ADIS 데이터셋의 면역원성 정보와 합치면 층화를 통해 면역원성이 의약품의 약동학에 미치는 영향을 파악할 수 있다. 따라서 같은 시점의 약동학 행과 IS 행을 제대로 연결할 수 있도록 ADIS 와 ADPC 모두에 있는 시간 변수(예: AVISIT)는 일관되게 코딩하여야 한다. ADaM 을 준수하는 표준 ADPC 데이터셋의 변수와 구체적인 도출 방법은 표 2에 기술한다.
The ADaM-compliant ADPC dataset allows for an analysis of changes in concentration over time. The information, combined with immunogenicity information in the ADIS dataset, allows for stratification to inform the impact of immunogenicity on a drug’s pharmacokinetics. Thus, to allow for proper mapping of time-matched pharmacokinetics and IS rows, the time variables presented in both ADIS and ADPC (e.g., AVISIT) should be coded consistently. The variables and specific derivations from the standard ADaM-compliant ADPC dataset are described in Table 2.
표 2. ADPC 분석 변수 메타데이터Table 2. Analysis variables metadata for ADPC
| 변수 이름Variable Name | 변수 레이블Variable Label | 유형Type | 설명Comments |
|---|---|---|---|
| STUDYID | 시험 식별자Study Identifier | Char | 시험의 고유 식별자.Unique identifier for a study. |
| USUBJID | 고유 시험대상자 식별자Unique Subject Identifier | Char | 해당 제품과 관련된 모든 신청 또는 제출의 모든 시험에 걸쳐 시험대상자를 구별하는 고유 식별자.Unique identifier for a subject across all studies for all applications or submissions involving the products. |
| AVISIT | 분석 방문Analysis Visit | Char | 도출. 데이터 출처는 SDTM.PC.VISIT. 계획서에 정의된 임상 방문에 대한 설명. 같은 시점의 측정값을 연결할 수 있도록 일관되게 코딩하여야 한다.Derived. Data source is SDTM.PC.VISIT. Protocol-defined description of a clinical encounter. It should be coded consistently to allow the mapping of time-matched measures. |
| AVISITN | 분석 방문(숫자)Analysis Visit N | Num | 도출. 데이터 출처는 SDTM.PC.VISITNUM. AVISIT 의 숫자 버전. 시험 방문은 보통 특정 시점으로 정의되므로, AVISITN 이 방문과 관련된 시점을 나타내도록 정의하면 값을 그래프로 그리고 해석하기 쉬워진다. 또는 AVISITN 은 계획서상 방문 번호, 주기 번호, 분석 방문 번호, 또는 AVISIT 와 논리적으로 관련되거나 분석에 필요한 정렬에 유용한 그 밖의 번호일 수 있다(ADaM 이행 가이드(ADaM IG) 참조).Derived. Data source is SDTM.PC.VISITNUM. Numeric version of AVISIT. Because study visits are usually defined by certain time points, defining AVISITN so that it represents the time point associated with the visit can facilitate plotting and interpretation of the values. Alternatively, AVISITN may be a protocol visit number, a cycle number, an analysis visit number, or any other number logically related to AVISIT or useful for sorting that is needed for analysis (see ADaM Implementation Guide, (ADaM IG)). |
| AVISITN | 분석 방문(숫자)Analysis Visit N | Num | 도출. 데이터 출처는 SDTM.PC.VISITNUM. AVISIT 의 숫자 버전. 시험 방문은 보통 특정 시점으로 정의되므로, AVISITN 이 방문과 관련된 시점을 나타내도록 정의하면 값을 그래프로 그리고 해석하기 쉬워진다. 또는 AVISITN 은 계획서상 방문 번호, 주기 번호, 분석 방문 번호, 또는 AVISIT 와 논리적으로 관련되거나 분석에 필요한 정렬에 유용한 그 밖의 번호일 수 있다(ADaM 이행 가이드(ADaM IG) 참조).Derived. Data source is SDTM.PC.VISITNUM. Numeric version of AVISIT. Because study visits are usually defined by certain time points, defining AVISITN so that it represents the time point associated with the visit can facilitate plotting and interpretation of the values. Alternatively, AVISITN may be a protocol visit number, a cycle number, an analysis visit number, or any other number logically related to AVISIT or useful for sorting that is needed for analysis (see ADaM Implementation Guide, (ADaM IG)). |
| ATPT | 분석 계획 PC 시점Analysis Planned PC Time Point | Char | 도출. 데이터 출처는 SDTM.PC.PCTPT. 검체를 채취하여야 하는 시점에 대한 문자 설명. 마지막 투여 후 경과 시간으로 나타낼 수 있다. 예: “start,” “5 min post.” 같은 시점의 측정값을 연결할 수 있도록 IS.ISTPT 와 PC.PCTPT, 그리고 대응하는 ADIS.ATPT 와 ADPC.ATPT 는 일관된 방식으로 코딩하여야 한다.Derived. Data source is SDTM.PC.PCTPT. Text description of the time when specimen should be taken. This could be represented as an elapsed time of last dose. Examples: “start,” “5 min post.” IS. ISTPT and PC. PCTPT and the corresponding ADIS.ATPT and ADPC.ATPT should be coded in a consistent fashion so mapping of time-matched measures can be performed. |
| ATPTN | 분석 PC 시점 번호Analysis PC Time Point Number | Num | 도출. 데이터 출처는 SDTM.PC.PCTPTNUM. ATPTN 은 ATPT 를 숫자로 나타낸다. ATPTN 의 값이 계획된 시점을 일관된 단위(예: 투여 후 분 또는 시간)로 나타내도록 정의하는 것은 필수는 아니지만 값을 그래프로 그리고 해석하기 쉬워진다. ATPT 와 ATPTN 은 일대일로 대응하여야 한다(ADaM IG 참조). ATPT 와 마찬가지로 ATPTN 의 코딩은 ADIS.ATPTN 과 ADPC.ATPTN 에서 같아야 한다.Derived. Data source is SDTM.PC.PCTPTNUM. ATPTN provides a numeric representation of ATPT. Defining ATPTN so that its values represent the planned time points in a consistent unit (e.g., minutes or hours after dosing) is not required but can facilitate plotting and interpretation of the values. There should be a one-to-one mapping between ATPT and ATPTN (see ADaM IG). As for ATPT, the coding of ATPTN should be the same for ADIS.ATPTN and ADPC.ATPTN. |
| ADY | 분석 상대 일차Analysis Relative Day | Num | 도출. 데이터 출처는 SDTM.PC.PCDY. 정수 일수로 나타낸 검체 채취의 시험 일차.Derived. Data source is SDTM.PC. PCDY. Study day of specimen collection, measured as integer days. |
| PARAM | 분석물질 이름Analyte Name | Char | 분석물질 이름. 도출. 데이터 출처는 SDTM.PC.PCTEST. 약동학 시험 약칭: 분석물질 또는 검체 특성의 약칭.Analyte name. Derived. Data source is SDTM.PC.PCTEST. Pharmacokinetic Test short name: short name of the analyte or specimen characteristic. |
| PARAMCD | 파라미터 코드Parameter Code | Char | 도출. 데이터 출처는 SDTM.PC.PCTESTCD. 최대 4자의 파라미터 코드. PCTEST 와 일대일로 대응한다.Derived. Data source is SDTM.PC.PCTESTCD. Parameter code with a maximum length of 4 characters. One-to-one correspondence with PCTEST. |
| AVAL | 분석값Analysis Value | Num | 도출. 데이터 출처는 SDTM.PC.PCSTRESN. PCSTRESN 에는 모든 숫자 시험 결과 또는 소견을 저장하여야 한다.Derived. Data source is SDTM.PC.PCSTRESN. PCSTRESN should store all numeric test results or findings. |
| AVALC | 분석값(문자)Analysis Value (C) | Char | 도출. 데이터 출처는 SDTM.PC.PCSTRESC.Derived. Data source is SDTM.PC.PCSTRESC. |
| AVALU | 분석값 단위Unit of Analysis Value | Char | 도출. 데이터 출처는 SDTM.PC.PCTRESU. PCSTRESN 과 PCSTRESC 의 표준 단위.Derived. Data source is SDTM.PC.PCTRESU. Standard unit for PCSTRESN and PCSTRESC. |
| PCLLOQ | 정량하한Lower Limit of Quantitation | Num | 시험법의 정량하한을 나타낸다. 단위는 PCSTRESU 에 쓰인 단위여야 한다.Indicates the lower limit of quantitation for an assay. Units should be those used in PCSTRESU. |
| PCCAT | PC 시험 하위 범주Sub-category of PC Test | Char | 시험 범주를 더 세분한 범주.A further categorization of a test category. |
| PCSTATUS | 분석 상태Analysis Status | Char | 검체 분석의 상태를 나타낸다.Indicate the status of sample analysis. |
| PCSPEC | PC 검체 재료 유형PC Specimen Material Type | Char | 측정에 사용한 검체의 유형을 정의한다.Define the type of specimen used for a measurement. |
| PCDTC | 검체 채취 일시Date/Time of Specimen Collection | Char | ISO 8601 문자 형식으로 나타낸 검체 채취 일시.Date/time of specimen collection represented in ISO 8601character format. |
| TRTA | 실제 투여Actual Treatment | Char | 실제 투여군.Actual treatment arm. |
| TRTAN | 실제 투여(숫자)Actual Treatment N | Num | TRTA 의 숫자 코드. ADPC 안에서 TRTA 와 일대일로 대응한다. 대응 관계는 ADIS 와 ADPC 에서 같아야 한다.The numeric code for TRTA. One-to-one mapping within ADPC to TRTA. The mapping should be the same in ADIS and ADPC. |
| TRTSEQA | 실제 투여 순서Actual Sequence of Treatments | Char | 실제 투여 순서.Actual sequence of treatments. |
| TRTP | 계획된 투여Planned Treatment | Char | 계획된 투여군.Planned treatment arm. |
| TRTPN | 계획된 투여(숫자)Planned Treatment N | Num | TRTP 의 숫자 코드. ADIS 안에서 TRTP 와 일대일로 대응한다. 대응 관계는 ADIS 와 ADPC 에서 같아야 한다.The numeric code for TRTP. One-to-one mapping within ADIS to TRTP. The mapping should be the same in ADIS and ADPC. |
| TRTSEQP | 계획된 투여 순서Planned Sequence of Treatments | Char | 계획된 투여 순서.Planned sequence of treatments. |
| PCSEQ | 순번Sequence Number | Num | 도출. 데이터 출처는 SDTM.PC.PCSEQ. 도메인 안에서 시험대상자 레코드의 고유성을 보장하기 위해 부여하는 순번. 유효한 숫자면 무엇이든 될 수 있다.Derived. Data source is SDTM.PC.PCSEQ. Sequence number given to ensure uniqueness of subject records with a domain. May be any valid number. |
| PCADAFL | IS 와 일치하는 약동학 플래그IS Matching Pharmacokinetic Flag | Char | 명목 약동학 시점에 일치하는 ADA 검체 시점이 있으면(예: ADIS 에 같은 시점의 ADA 측정값이 있으면) “Y”를 넣는다.Populate with “Y” if there is a matching ADA sample time point for the nominal pharmacokinetic time point (e.g., if there are time-matched ADA measures in ADIS). |
| CISANLFL | 농도-IS 분석 플래그Concentration IS Analysis Flag | Char | 레코드가 농도-IS 분석에 사용되면 “Y”로, 그렇지 않으면 비워 두는 문자 플래그 변수.Character flag variable set to “Y” if the record is used in the concentration-IS analysis or null otherwise. |
3.3시험대상자 수준 분석 데이터셋3.3 Subject-Level Analysis Dataset
시험대상자 수준 분석 데이터셋(ADSL)은 시험대상자별로 레코드 하나를 담으며, 시험대상자 수준의 분석군 플래그, 기간별 계획 투여와 실제 투여, 인구학적 정보, 층화·하위군 변수, 주요 일자 등의 변수를 제공한다. 이 데이터셋은 ADaM 이행 가이드(ADaM IG)에 기술되고 기술규격 문서 「Study Data Technical Conformance Guide」(2026년 3월) 4.1.2.4항에서 다루는, ADaM 을 준수하는 ADSL 이어야 한다.
The Subject-Level Analysis Dataset (ADSL) contains one record per subject and provides variables such as subject-level population flags, planned and actual treatments for each period, demographic information, stratification and subgrouping variables, important dates, etc. This dataset should be an ADaM-compliant ADSL as described in the ADaM Implementation Guide (ADaM IG) and discussed in the technical specification document Study Data Technical Conformance Guide (March 2026), Section 4.1.2.4.
ADaM 을 준수하는 표준 ADSL 데이터셋의 변수와 구체적인 도출 방법은 표 3에 기술한다. 이 데이터셋에 담긴 투여 배정은 시험대상자가 서로 다른 투여 요법을 받을 수 있는 임상시험의 면역원성 데이터를 분석하는 데 필수적이다. 투여 요법은 면역원성 발생률과 그것이 의약품의 약동학에 미치는 영향에 영향을 줄 수 있다.
The variables and specific derivations from the standard ADaM-compliant ADSL dataset are described in Table 3. The treatment assignments contained in this dataset are essential for the analysis of immunogenicity data from clinical trials in which subjects may receive a different dosing regimen. The dosing regimen can influence the immunogenicity incidence and its impact on the drug’s pharmacokinetics.
표 3. ADSL 분석 변수 메타데이터Table 3. Analysis variables metadata for ADSL
| 변수 이름Variable Name | 변수 레이블Variable Label | 유형Type | 설명Comments |
|---|---|---|---|
| STUDYID | 시험 식별자Study Identifier | Char | 시험의 고유 식별자.Unique identifier for a study. |
| USUBJID | 고유 시험대상자 식별자Unique Subject Identifier | Char | 해당 제품과 관련된 모든 신청 또는 제출의 모든 시험에 걸쳐 시험대상자를 구별하는 고유 식별자.Unique identifier for a subject across all studies for all applications or submission involving the products. |
| ARM | 계획된 투여군 설명Description of Planned Arm | Char | 시험대상자가 배정된 투여군의 이름.Name of the arm to which the subject was assigned. |
| ARMCD | 계획된 투여군 코드Planned Arm Code | Char | 투여군의 약칭.Short name for arm. |
| ARMNRS | 투여군 및/또는 실제 투여군이 비어 있는 사유Reason Arm and/or Actual Arm is Null | Char | 투여군 변수(ARM 과 ARMCD) 및/또는 실제 투여군 변수가 비어 있는 사유를 코드로 나타낸 것.A coded reason that arm variables (ARM and ARMCD) and/or actual arm variables are nulls. |
| SITEID | 시험기관 식별자Study Site Identifier | Char | 시험 안에서 실시기관을 구별하는 고유 식별자.Unique identifier for a site within a study. |
| ACTARMCD | 실제 투여군 코드Actual Arm Code | Char | 실제 투여군의 코드.Code of actual arm. |
| ACTARM | 실제 투여군 설명Description of Actual Arm | Char | 실제 투여군에 대한 설명.Description of actual arm. |
부록APPENDIX
이 부록의 데이터셋 예시는 모두 시험대상자 한 명의 예시 데이터와, FDA 심사를 위해 제출될 임상시험의 완전한 데이터셋에 기대되는 변수 중 일부를 담고 있다.
All dataset examples in this appendix contain illustrative data from a single subject and a subset of variables expected in a complete dataset for a clinical trial that would be submitted for review by the FDA.
평가 일정 예시Example Schedule of Assessments
표 A는 가상의 임상시험(시험 A)에서 약동학 및 면역원성 데이터의 평가 일정을 보여 주는 예시이다. 이 예시 일정은 표 B의 면역원성 검체 평가(IS) 데이터셋 예시, 표 C의 면역원성 검체 분석 데이터셋(ADIS) 예시, 표 D의 약동학 농도 분석 데이터셋(ADPC) 예시의 바탕이 되었다. 이 표에 포함된 변수 일부는 특정 변수의 도출 방법과, 이들 데이터셋에 걸쳐 일부 변수가 서로 어떻게 관련되는지를 보여 주기 위한 것이다.
Table A contains an illustrative example of the schedule of assessments for pharmacokinetic and immunogenicity data in a hypothetical clinical study (Study A). The example schedule provided the basis for the example Immunogenicity Specimen Assessments (IS) dataset in Table B, the example Analysis Dataset for Immunogenicity Specimen (ADIS) in Table C, and the example Analysis Dataset for Pharmacokinetics Concentrations (ADPC) in Table D. The subset of variables included in this table serves the purpose of illustrating the derivations of certain variables and how some variables across these datasets relate to each other.
표 A. 평가 일정 예시Table A. Example Schedule of Assessments
| 활동Activity | 방문Visit | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1주기Cycle 1 | 2주기Cycle 2 | 3주기Cycle 3 | 4주기Cycle 4 | |||
| 1일Day 1 | 29일Day 29 | 57일Day 57 | 85일Day 85 | |||
| 투여 전Pre-dose | 투여 1시간 후1-hr post-dose | 투여 2시간 후2-hr post-dose | 투여 전Pre-dose | 투여 전Pre-dose | 투여 전Pre-dose | |
| 약동학Pharmacokinetics | X | X | X | X | X | X |
| 면역원성Immunogenicity | X | X | X | X | ||
임상시험 데이터 표 작성 모델 면역원성 검체 평가 데이터셋 예시Example Study Data Tabulation Model Immunogenicity Specimen Assessments Dataset
표 B는 업계용 가이던스 초안 「Considerations for the Use of Artificial Intelligence to Support Regulatory Decision- Making for Drug and Biological Products」(2025년 1월)1에 기술된 다단계 접근법을 사용한 면역원성 평가 결과를 어떻게 보고하는지 보여 주기 위해, IS 도메인 규격에 따라 작성한 시험대상자 한 명의 임상시험 데이터 표 작성 모델(SDTM) 데이터셋 예시이다. 표준 형식의 문자 결과/소견(ISSTRESC)과 표준 단위의 숫자 결과/소견(ISSTRESN)은 예시 목적으로 제시한다. 표 B에 나타낸 시나리오는 다음과 같다.
Table B is an example a of study data tabulation model (SDTM) dataset for a single subject following the IS domain specifications to illustrate how to report the results from immunogenicity assessments using the multi-tiered approach as described in the draft guidance for industry Considerations for the Use of Artificial Intelligence to Support Regulatory Decision- Making for Drug and Biological Products (January 2025).1 Character Result/Finding in Standard Format (ISSTRESC) and Numeric Results/Findings in Standard Units (ISSTRESN) are provided for illustrative purposes. Scenarios displayed in Table B include:
1 이 가이던스가 최종본이 되면 이 주제에 관한 FDA의 현재 견해를 나타내게 된다. FDA는 가이던스를 정기적으로 개정한다. 가이던스의 최신판은 FDA 가이던스 웹페이지 https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents 에서 확인한다.
1 When final, this guidance will represent FDA’s current thinking on this topic. We update guidances periodically. For the most recent version of a guidance, check the FDA guidance web page at https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents.
- 1주기에 얻은 IS 검체는 항약물항체(ADA) 선별시험에서 음성이었다(1행).
- 2주기에 얻은 IS 검체는 ADA 선별시험에서 양성(2행), ADA 확인시험에서 음성(3행)이었다.
- 3주기에 얻은 IS 검체는 ADA 선별시험(4행)과 ADA 확인시험(5행) 모두에서 양성, 중화항체 확인시험에서 음성(6행)이었고, ADA 역가 값(7행)은 최소 요구 희석배수를 반영하지 않은 것이다.
- 4주기에 얻은 IS 검체는 ADA 선별시험(8행), ADA 확인시험(9행), 중화항체 확인시험(10행)에서 양성이었고, ADA 역가와 중화항체 역가 값(11행과 12행)은 최소 요구 희석배수를 반영하지 않은 것이다.
- The IS sample obtained from Cycle 1 had a negative result in the antidrug antibody (ADA) screening test (row 1).
- The IS sample obtained from Cycle 2 had a positive result in the ADA screening test (row 2) and a negative result in the ADA confirmatory test (row 3).
- The IS sample obtained from Cycle 3 had a positive result in both the ADA screening test (row 4) and the ADA confirmatory test (row 5), a negative result in the neutralizing antibody confirmatory test (row 6), and a value for the ADA titer (row 7) that did not account for the minimum required dilution.
- The IS sample obtained from Cycle 4 had positive results in the ADA screening test (row 8), ADA confirmatory test (row 9), and neutralizing antibody confirmatory test (row 10), and values for ADA titer and neutralizing antibody titer (rows 11 and 12) that did not account for the minimum required dilution.
표 B. SDTM.IS 데이터셋 예시Table B. Illustrative SDTM.IS Dataset
| 행Row | STUDYID | USUBJID | VISIT | ISTPT | VISITDY | ISTEST | ISTSTDTL or ISTSTOPO | ISSTRESC | ISSTRESN |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 1 | Cycle 1 day 1 | Pre-dose | 1 | Antidrug Antibody | Screening Test | Negative | |
| 2 | 1 | 1 | Cycle 2 day 1 | Pre-dose | 29 | Antidrug Antibody | Screening Test | Positive | |
| 3 | 1 | 1 | Cycle 2 day 1 | Pre-dose | 29 | Antidrug Antibody | Confirmatory Test | Negative | |
| 4 | 1 | 1 | Cycle 3 day 1 | Pre-dose | 57 | Antidrug Antibody | Screening Test | Positive | |
| 5 | 1 | 1 | Cycle 3 day 1 | Pre-dose | 57 | Antidrug Antibody | Confirmatory Test | Positive | |
| 6 | 1 | 1 | Cycle 3 day 1 | Pre-dose | 57 | Neutralizing Antidrug Antibody | Confirmatory Test | Negative | |
| 7 | 1 | 1 | Cycle 3 day 1 | Pre-dose | 57 | Antidrug Antibody | Titer | 2* | 2 |
| 8 | 1 | 1 | Cycle 4 day 1 | Pre-dose | 85 | Antidrug Antibody | Screening Test | Positive | |
| 9 | 1 | 1 | Cycle 4 day 1 | Pre-dose | 85 | Antidrug Antibody | Confirmatory Test | Positive | |
| 10 | 1 | 1 | Cycle 4 day 1 | Pre-dose | 85 | Neutralizing Antidrug Antibody | Confirmatory Test | Positive | |
| 11 | 1 | 1 | Cycle 4 day 1 | Pre-dose | 85 | Antidrug Antibody | Titer | 16* | 16 |
| 12 | 1 | 1 | Cycle 4 day 1 | Pre-dose | 85 | Neutralizing Antidrug Antibody | Titer | 8* | 8 |
* 역가 값은 최소 요구 희석배수(값 = 20)를 반영하지 않은 것이다.
* Titer values did not account for the minimum required dilution factor (value = 20).
면역원성 검체 분석 데이터셋 예시Example Immunogenicity Specimen Analysis Dataset
표 C는 부록 표 B에 기술한 IS 데이터셋에 대응하는 ADIS 데이터셋 예시이다. 이 표는 표 A에 기술한 ADIS 데이터셋 변수 중 일부만 보여 준다는 점에 유의한다. 이 예에서 면역원성 평가 출력값은 표 B의 평가 시점별로 IS 데이터셋에서 도출한다. 또한 PARAM 의 ADA 상태가 “ADA conclusion”일 때 도출값을 얻는 방법을 보여 준다. 문자값(AVALC)과 숫자값(AVAL)은 예시 목적으로만 제시한다. 표 C에 나타낸 결과는 다음과 같다.
Table C is an example ADIS dataset corresponding to the IS dataset described in Table B of the Appendix. Note that this table only shows a subset of variables in the ADIS dataset described in Table A. In this example, outputs of immunogenicity assessment are derived from the IS dataset for each assessment time point in Table B. Additionally, it illustrates how to obtain the derived values when the ADA status of PARAM is “ADA conclusion.” The characters values (AVALC) and numeric values (AVAL) are provided for illustrative purposes only. Results displayed in Table C include the following:
- 1~12행은 표 B의 SDTM IS 데이터셋에 있는 개별 IS 검체 시험 결과에 대응한다.
- 13~16행은 PARAM 변수에 대해 최종 상태값 “ADA conclusion”을 가진다. AVALC 의 경우는 다음과 같다. 1주기: ADA 선별시험 결과가 음성이므로 “ADA conclusion”은 음성이다.
- 2주기: ADA 선별시험 결과는 양성이지만 ADA 확인시험 결과가 음성이므로 “ADA conclusion”은 음성이다.
- 3주기와 4주기: ADA 선별시험 결과와 ADA 확인시험 결과가 모두 양성이므로 “ADA conclusion”은 양성이다.
- Rows 1-12 correspond to the results of individual IS specimen tests that are in the SDTM IS dataset in Table B.
- Rows 13-16 have the final status value “ADA conclusion” for the variable PARAM. For AVALC: Cycle 1: “ADA conclusion” is negative because the ADA screening result is negative.
- Cycle 2: “ADA conclusion” is negative because the ADA screening result is positive, and the ADA confirmatory result is negative.
- Cycle 3 and Cycle 4: “ADA conclusion” is positive because the ADA screening result and ADA confirmatory results are both positive.
표 C. 검체별 도출 ADA 상태와 관련된 SDTM.IS 데이터셋의 대응 변수를 함께 나타낸 ADIS 데이터셋 예시Table C. Illustrative ADIS Dataset with Corresponding Variables in the SDTM.IS Dataset Related to Derived ADA Status for Each Specimen
| SDTM.IS 데이터셋의 변수 이름Variable names in SDTM.IS dataset | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| STUDYID | USUBJID | VISIT | ISTPT | VISITDY | ISTEST / ISTSTDTL or ISTSTOPO | ISSTRESC | ISSTRESN | ||||
| ADIS 데이터셋의 변수 이름Variable names in ADIS dataset | |||||||||||
| 행Row | STUDYID | USUBJID | TRTA | AVISIT | AVISITN | ATPT | ADY | PARAM | AVALC | AVAL | ABLFL |
| 1 | 1 | 1 | Drug X | Cycle 1 day 1 | 1 | Pre-dose | 1 | ADA Screening | Negative | Y | |
| 2 | 1 | 1 | Drug X | Cycle 2 day 1 | 2 | Pre-dose | 29 | ADA Screening | Positive | ||
| 3 | 1 | 1 | Drug X | Cycle 2 day 1 | 2 | Pre-dose | 29 | ADA Confirmatory | Negative | ||
| 4 | 1 | 1 | Drug X | Cycle 3 day 1 | 3 | Pre-dose | 57 | ADA Screening | Positive | ||
| 5 | 1 | 1 | Drug X | Cycle 3 day 1 | 3 | Pre-dose | 57 | ADA Confirmatory | Positive | ||
| 6 | 1 | 1 | Drug X | Cycle 3 day 1 | 3 | Pre-dose | 57 | Neutralizing Antibodies | Negative | ||
| 7 | 1 | 1 | Drug X | Cycle 3 day 1 | 3 | Pre-dose | 57 | ADA Titer | 2 | 40* | |
| 8 | 1 | 1 | Drug X | Cycle 4 day 1 | 4 | Pre-dose | 85 | ADA Screening | Positive | ||
| 9 | 1 | 1 | Drug X | Cycle 4 day 1 | 4 | Pre-dose | 85 | ADA Confirmatory | Positive | ||
| 10 | 1 | 1 | Drug X | Cycle 4 day 1 | 4 | Pre-dose | 85 | Neutralizing Antibodies | Positive | ||
| 11 | 1 | 1 | Drug X | Cycle 4 day 1 | 4 | Pre-dose | 85 | ADA Titer | 16 | 320* | |
| 12 | 1 | 1 | Drug X | Cycle 4 day 1 | 4 | Pre-dose | 85 | Neutralizing Antibodies Titer | 8 | 160* | |
| 13 | 1 | 1 | Drug X | Cycle 1 day 1 | 1 | Pre-dose | 1 | ADA Conclusion | Negative | ||
| 14 | 1 | 1 | Drug X | Cycle 2 day 1 | 2 | Pre-dose | 29 | ADA Conclusion | Negative | ||
| 15 | 1 | 1 | Drug X | Cycle 3 day 1 | 3 | Pre-dose | 57 | ADA Conclusion | Positive | ||
| 16 | 1 | 1 | Drug X | Cycle 4 day 1 | 4 | Pre-dose | 85 | ADA Conclusion | Positive | ||
* 역가 값은 최소 요구 희석배수 20을 반영하여 보정한 것이다.
* Titer values have been adjusted by the minimum required dilution factor of 20.
분석 데이터 모델 약동학 농도 분석 데이터셋 예시Example Analysis Data Model Pharmacokinetics Concentrations Analysis Dataset
표 D는 표 A와 표 B에 제시한 것과 같은 환자 및 시나리오에 대한 ADPC 데이터셋 예시이다. 이 표는 ADPC 데이터셋으로 제출할 변수 중 일부만 보여 준다는 점에 유의한다. 이 일부 변수는 ADPC 데이터셋의 특정 변수가 ADIS 데이터셋의 변수와 어떻게 관련되는지 보여 주기 위한 것이다. 문자값(AVALC)과 숫자값(AVAL)은 예시 목적으로만 제시한다.
Table D shows an example ADPC dataset for the same patient and scenario descriptions as those provided in Tables A and B. Note that this table only shows a subset of variables to be submitted in the ADPC dataset; the subset of variables serves the purpose of illustrating how certain variables in the ADPC dataset are related to variables in ADIS dataset. The character values (AVALC) and numeric values (AVAL) are provided for illustrative purposes only.
표 A에서 보듯이 평가 일정에는 면역원성 검체보다 약동학 검체가 많고, 몇몇 시점에는 면역원성 검체와 약동학 검체가 모두 있다(즉, 같은 시점의 약동학 검체와 ADA 검체). 개별 시점에서 ADA 가 약동학에 미치는 영향을 평가하려면(즉, 같은 시점 데이터를 사용하려면) ADIS 데이터셋과 ADPC 데이터셋을 병합하여야 한다. 따라서 ADA 검체와 약동학 검체의 시간 정보는 ADIS 와 ADPC 정의에서 일관되어야 한다(예: 같은 변수 이름을 쓰고, 각 시점에 문자 또는 숫자 형식으로 같은 값을 쓴다). 또한 이 형식은 이 가이던스의 범위를 벗어난 다른 유형의 분석에 필요할 수 있는, ADA 검체와 약동학 검체가 함께 있지 않은 시점도 허용한다.
As Table A shows, there are more pharmacokinetic samples than immunogenicity samples in the schedule of assessment, and several time points have both immunogenicity samples and pharmacokinetic samples (i.e., time-matched pharmacokinetics and ADA samples). Merging of the ADIS dataset and ADPC dataset is necessary to facilitate the evaluation of ADA effect on pharmacokinetics at individual timepoints (i.e., using time-matched data). Therefore, time information for both ADA and pharmacokinetic samples should be consistent in the ADIS and ADPC definitions (e.g., using the same variable names and the same value for each time point either in character or numeric format). Additionally, the format allows for time points without both ADA and pharmacokinetic samples that may be necessary for other types of analyses outside of the scope of this guidance.
표 D. ADIS 데이터셋의 대응 시간 관련 변수를 보여 주는 데이터를 담은 ADPC 데이터셋 예시Table D. Illustrative ADPC Dataset with Data to Demonstrate the Corresponding Time-Related Variables in the ADIS Dataset
| ADIS 데이터셋의 대응 변수(시간 관련 변수는 기울임꼴)Corresponding variables in ADIS dataset with time-related variables in italic font | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| USUBJID | TRTA | AVISIT | AVISITN | ATPT | ATPTN | ADY | |||||
| ADPC 데이터 변수ADPC data variables | |||||||||||
| USUBJID | TRTA | AVISIT | AVISITN | ATPT | ATPTN | ADY | PARAM | AVALC | AVAL | PCSTATUS | PCLLOQ |
| 1 | Drug X | Cycle 1 Day 1 | 1 | Pre-dose | 1 | 1 | Drug X | BLQ<0.25 | 0.125 | 0.25 | |
| 1 | Drug X | Cycle 1 Day 1 | 1 | 1-hr post-dose | 2 | 1 | Drug X | 100 | 100 | 0.25 | |
| 1 | Drug X | Cycle 1 Day 1 | 1 | 2-hr post-dose | 3 | 1 | Drug X | NA | NOT DONE | 0.25 | |
| 1 | Drug X | Cycle 2 Day 1 | 2 | Pre-dose | 1 | 29 | Drug X | 10 | 10 | 0.25 | |
| 1 | Drug X | Cycle 3 Day 1 | 3 | Pre-dose | 1 | 57 | Drug X | 30 | 30 | 0.25 | |
| 1 | Drug X | Cycle 4 Day 1 | 4 | Pre-dose | 1 | 85 | Drug X | 80 | 25 | 0.25 | |
자주 묻는 질문
이 FDA 기술규격 문서는 어떤 데이터셋을 다루나요?
면역원성 검체 분석 데이터셋(ADIS), 약동학 농도 분석 데이터셋(ADPC), 시험대상자 수준 분석 데이터셋(ADSL) 세 가지입니다. 변수 이름과 메타데이터는 가능한 한 CDISC의 SDTM과 ADaM 표준에 근거하며, ADIS는 SDTMIG v3.4의 IS 도메인, ADPC는 PC 도메인에서 도출합니다.
“ADA conclusion”은 어떻게 정하나요?
각 면역원성 검체의 최종 ADA 상태로, “ADA screening”과 “ADA confirmatory” 시험 결과를 합쳐 정합니다. 시험법의 약물 내성이 약물 농도에 비해 적절하면 “negative” 또는 “positive”만 쓰고, 적절하지 않으면 “inconclusive”, 정할 수 없으면 “missing”으로 보고하고 사유를 ISSTAT에 적습니다. “ADA conclusion” 결과 수는 “ADA screening” 결과 수와 같아야 합니다.
시험대상자 수준 ADA 상태(ADASUBJ)는 어떻게 도출하나요?
각 시험대상자의 모든 ADA 검체의 “ADA conclusion” 결과에서 도출하며, 정의는 Define.xml 파일에 제시하여야 합니다. 예를 들어 투여 후 검체가 모두 음성이면 ADA negative, 기저치가 음성이고 투여 후 검체가 하나 이상 양성이면 ADA positive로 정할 수 있습니다.
ADIS와 ADPC는 왜 시간 변수를 맞춰야 하나요?
개별 시점에서 ADA가 약동학에 미치는 영향을 평가하려면 두 데이터셋을 병합해 같은 시점의 데이터를 써야 하기 때문입니다. 그래서 AVISIT, ATPT, ATPTN 같은 시간 변수는 같은 변수 이름과 같은 값으로 일관되게 코딩하고, 같은 시점의 측정값이 있으면 PKADAFL·PCADAFL 플래그에 “Y”를 넣습니다.
규격에 있는 변수를 모두 넣어야 하나요?
아닙니다. 임상시험에서 해당 변수를 만드는 데 필요한 데이터를 수집하지 않았다면 빼도 되고, 필요하면 변수를 추가해도 됩니다. 다만 빼거나 추가한 변수는 Define.xml 파일에 기록하고 분석 데이터 검토자 가이드(Analysis Data Reviewer Guide)에 별도의 표로 정리하여야 합니다.