이 가이던스는 이 주제에 관한 FDA의 현재 견해를 나타낸다. 이 가이던스는 누구에게도 어떠한 권리를 만들거나 부여하지 않으며, FDA나 일반 대중을 구속하지 않는다. 적용 법률과 규정의 요건을 충족한다면 다른 접근 방법을 사용할 수 있다. 다른 접근 방법을 논의하려면 이 가이던스 시행을 담당하는 FDA 직원에게 연락한다. 담당 FDA 직원을 찾을 수 없으면 이 가이던스 표지에 적힌 해당 전화번호로 연락한다.

This guidance represents the Food and Drug Administration's (FDA's) current thinking on this topic. It does not create or confer any rights for or on any person and does not operate to bind FDA or the public. You can use an alternative approach if the approach satisfies the requirements of the applicable statutes and regulations. If you want to discuss an alternative approach, contact the FDA staff responsible for implementing this guidance. If you cannot identify the appropriate FDA staff, call the appropriate number listed on the title page of this guidance.

이 가이던스는 신약 개발에 참여하는 제약업계와 그 밖의 연구자가 사람 유전체의 변이, 특히 DNA 염기서열 변이가 의약품의 약동학(PK), 약력학(PD), 유효성 또는 안전성에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 평가하는 것을 돕기 위한 것이다.² 이 가이던스는 의약품 개발과 허가 심사 과정에서 생기는 질문에 답하기 위해 유전체 정보를 언제, 어떻게 고려하여야 하는지에 대한 권고를 제공한다.

This guidance is intended to assist the pharmaceutical industry and other investigators engaged in new drug development in evaluating how variations in the human genome, specifically DNA sequence variants, could affect a drug’s pharmacokinetics (PK), pharmacodynamics (PD), efficacy, or safety.² The guidance provides recommendations on when and how genomic information should be considered to address questions arising during drug development and regulatory review.

의약품 개발 중 약물유전체학적 접근법의 적용은 발견 단계에서 시작하여 임상 유효성과 안전성 결과의 확증까지 이어지는, 계속 발전하는 과정이다. 그러나 이 가이던스의 초점은 초기 임상시험의 시험 설계, 자료 수집, 자료 분석에 관한 일반 원칙을 조언하는 데 있다. 이 가이던스는 유전체 하위군에서의 치료 효과에 대해 확정적인 결론을 내리기 위한 후기 무작위배정 대조 임상시험의 시험 설계나 통계 분석 고려사항(예: 농축 설계, 적응적 농축 설계, 전체 및 하위군 내 동시 가설 검정), 또는 의약품과 체외진단기기의 공동 개발은 다루지 않는다.

The application of pharmacogenomic approaches during drug development is an evolving process that begins with discovery and continues through confirmation of clinical efficacy and safety outcomes. The focus of this guidance, however, is to provide advice on general principles of study design, data collection, and data analysis in early-phase trials. This guidance does not address trial design or statistical analysis considerations for later-phase, randomized, controlled clinical trials that are intended to draw definitive conclusions about treatment effects in a genomic subgroup (e.g., enrichment designs, adaptive enrichment designs, simultaneous hypothesis testing overall and within subgroups), or co-development of a drug and in vitro diagnostic.

오히려 여기서 다루는 고려사항은 이후 전향적으로 설계된 3상 임상시험에서 검증할 수 있는 유전체 가설을 만들기 위한 탐색적 연구와 관찰 연구에 더 관련이 있다. 예를 들어 유전체에 따른 용량 또는 유효성에 관한 초기 자료는 확정적이지 않더라도 후기 임상시험의 용량이나 환자 선정에 지침을 주거나, 이후 대조 임상시험에서 유전 정보 및 관련 바이오마커 자료를 추가로 수집하는 전략에 정보를 줄 수 있다.

Rather, the considerations here are more relevant for exploratory and observational studies intended to generate genomic hypotheses that may then be tested in prospectively designed phase 3 trials. For instance, early-phase data on genomic-dependent dosing or efficacy, even when not definitive, can provide guidance on dosing or patient selection in later-phase trials, or inform the strategy for further collection of genetic and related biomarker data in later controlled trials.

이 가이던스를 포함한 FDA의 가이던스 문서는 업계에 법적 구속력이 있는 책임을 부과하지 않는다. 가이던스는 어떤 주제에 대한 FDA의 현재 견해를 설명하는 것이며, 특정 규정이나 법률 요건이 인용된 경우가 아니면 권고로만 보아야 한다. FDA 가이던스에서 should라는 단어는 무엇인가를 제안하거나 권고한다는 뜻이며, 요구한다는 뜻이 아니다.

FDA’s guidance documents, including this guidance, do not establish legally enforceable responsibilities for industry. 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.

약물유전체학(PGx)은 넓게는 DNA와 RNA 특성의 변이와 관련된 약물 노출 및/또는 반응에 관한 연구를 말한다(국제의약품규제조화위원회(ICH) E15 「유전체 바이오마커, 약물유전체학, 약물유전학, 유전체 자료 및 검체 코딩 범주의 정의」 참조).³ 약물 노출은 투여 후의 PK 프로파일을 말한다. 약물 반응은 약물에 대한 PD 반응, 즉 유효성 관련 효과와 이상반응 관련 효과를 포함하여 생리적·병리적 과정에 대한 약물의 모든 효과를 말한다.

Pharmacogenomics (PGx) refers broadly to the study of drug exposure and/or response as related to variations in DNA and RNA characteristics (see the International Conference on Harmonization (ICH) E15 Definitions for Genomic Biomarkers, Pharmacogenomics, Pharmacogenetics, Genomic Data and Sample Coding Categories).³ Drug exposure refers to the PK profile following administration. Drug response refers to the PD response to the drug; that is, all of the effects of the drug on any physiologic and pathologic processes, including those related to effectiveness and those related to adverse reactions.

PD 효과는 일반적으로 약물의 노출-반응(E/R) 관계로 특성분석되며, 유전적 차이는 E/R 곡선의 기울기, 곡선의 위치(즉, EC50의 변화), 최대 효과(Emax), 그 밖의 E/R 관계 특징에 변화를 일으킬 수 있다. 이 문서의 PGx 정의는 주로 DNA 염기서열 변이에 초점을 두며, 단백체학(proteomics)이나 대사체학(metabolomics) 같은 그 밖의 관련 특성은 포함하지 않는다.⁴

PD effects are generally characterized by an exposure-response (E/R) relationship of drugs, and genetic differences can lead to changes in the steepness of the E/R curve, the location of the curve (i.e., change in EC50), the maximum effect (Emax), and other features of the E/R relationship. The definition of PGx in this document focuses mainly on DNA sequence variations and is not intended to include other related characteristics, such as proteomics and metabolomics.⁴

개인 간 유전적 차이는 질병 발생률, 질병 진행 또는 재발 위험, 유익성을 줄 가능성이 가장 큰 의약품 또는 약효군, 치료 용량, 치료에 대한 유익한 반응의 성격과 정도, 약물 독성 가능성 등 질병과 그 치료의 거의 모든 측면에 영향을 미칠 수 있다. 의약품 개발에서 가장 관련이 클 것으로 보이는 유전적 차이는 크게 네 가지 범주의 유전자와 관련된 것이다. (1) 의약품의 PK(흡수, 분포, 대사(활성 대사체 형성 포함), 배설(ADME))와 관련된 유전자, (2) 의도된 또는 의도되지 않은 약물 표적, 그리고 의약품의 약리 효과와 관련된 그 밖의 경로를 암호화하는 유전자, (3) 의약품의 약리와 직접 관련은 없으나 면역 반응 같은 독성에 취약하게 만들 수 있는 유전자, (4) 질병 감수성이나 진행에 영향을 미치는 유전자.

Genetic differences between individuals can affect virtually all aspects of a disease and its treatment, including the rate of disease occurrence; the risk of disease progression or recurrence; the drug or drug class most likely to provide benefit; the therapeutic dose; the nature and extent of beneficial responses to treatment; and the likelihood of drug toxicity. The genetic differences likely to be of most relevance in drug development are those associated with genes in four broad categories: (1) genes relevant to the drug’s PK (absorption, distribution, metabolism (including formation of active metabolites), and excretion (ADME)); (2) genes that code for intended or unintended drug targets and other pathways related to the drug’s pharmacologic effect; (3) genes not directly related to a drug’s pharmacology that can predispose to toxicities such as immune reactions; and (4) genes that influence disease susceptibility or progression.

이러한 유전 요인은 모두 의약품의 유익성-위해성 프로파일에 영향을 미칠 수 있다.

All of these genetic factors can affect the benefit–risk profile of a drug product.

일반적으로 유전적 차이가 PK에 미치는 영향은 쉽게 측정되는 약물 특징(약동학)에 영향을 주기 때문에 특성분석하기가 더 쉽다. 대부분의 치료 영역에서 PD에 대한 유전적 차이의 사례보다 유전적 PK 차이의 사례가 훨씬 많다. 많은 경우 PK 차이를 일으키는 기전은 CYP2C9, CYP2C19, CYP2D6, SLCO1B1처럼 유전적 다형성이 잘 확립된 대사효소나 수송단백질과 관련되어 있으므로, 이러한 차이는 예상할 수 있다. 이러한 경우 대사 및/또는 수송체 유전자의 유전적 다형성이 약물 및/또는 활성 대사체에 대한 노출과 반응에 미치는 영향의 정도를 판단하려면 DNA 검체 수집, 혈중 및/또는 요중 약물 농도 자료, 잘 특성분석된 표현형 정보가 필요하다.

In general, the effects of genetic differences on PK are easier to characterize because they affect a readily measured feature of the drug (its pharmacokinetics). There are far more examples of genetic PK differences than examples of genetic differences on PD in most therapeutic areas. In many cases, the mechanism that causes differences in PK is related to metabolizing enzymes or transport proteins with well-established genetic polymorphisms, as is the case for CYP2C9, CYP2C19, CYP2D6, or SLCO1B1, so that such differences can be anticipated. In these cases, DNA sample collection, blood and/or urine drug concentration data, and well-characterized phenotypic information are needed to determine the extent to which genetic polymorphisms in metabolism and/or transporter genes influence exposure to drugs and/or active metabolites and responses.

PK에 영향을 미치는 유전적 차이와 달리, PD에 영향을 미치는 유전적 차이는 검출하기가 더 어렵다. 임상 효과는 더 복잡한 형질이고, 일반적으로 개인 간 변동이 더 크며, 같은 개인 안에서도 시간에 따라 변동하여 복잡해지기 때문이다. 임상 효과는 측정의 부정확성, 약물 노출의 차이 등 여러 요인의 영향을 받을 수도 있다. 그러나 PD에 대한 유전체 영향은 용량-반응 또는 노출-반응, 안전성, 유효성의 차이에 근거한 최적 용량 선택에 깊은 영향을 미칠 수 있다. 예를 들어 와파린은 대사효소(CYP2C9)의 유전 변이에 더해, 표적(VKORC1)의 유전 변이가 반응과 필요 용량에 유의한 영향을 미친다(자세한 내용은 와파린 제품 표시기재 참조).

In contrast to genetic differences affecting PK, genetic differences affecting PD are more difficult to detect because clinical effects are more complex traits, generally more variable among individuals and complicated by variability over time within the same individual. Clinical effects may also be influenced by many factors, including imprecision in measurement and differences in drug exposure. Genomic effects on PD can, however, profoundly affect selection of the optimal dose based on differences in dose- or exposure-response, safety, and efficacy. For example, in addition to genetic variants in its metabolizing enzyme (CYP2C9), genetic variations in warfarin’s target (VKORC1) significantly affect response and dose requirements (see warfarin product labeling for details).

의약품 표시기재(labeling)에는 특정 유전/유전체 상태를 가진 환자 하위군에서의 치료 효과나 치료 반응 가능성, 유전적 하위군에서 달라진 위해성-유익성 균형, 또는 용량을 정하기 위한 유전형 검사의 필요성에 관하여 의약품 개발 중 얻은 정보가 점점 더 많이 포함되고 있다. 의약품 표시기재는 또한 허가 후에, 대개 시판 후 경험을 바탕으로, 유익성-위해성 관계에 정보를 주거나 개인별로 용량을 조절할 수 있게 하는 PGx 정보를 넣도록 개정되어 왔다(일부 사례는 부록 참조). 의약품 개발 전 과정에서 유전체 정보를 확인하면 임상적으로 중요한 유전체 차이를 더 일찍(즉, 시판 전에) 발견할 수 있기를 기대한다.

Drug product labeling has increasingly included information obtained during drug development on the treatment effect or likelihood of treatment response in a subset of patients with a particular genetic/genomic status, on altered risk–benefit balance in genetic subgroups, or on the need to genotype to guide dosing. Drug product labeling has also been revised after approval, generally based on postmarket experience, to include PGx information that can inform the benefit–risk relationship or allow dosing of the drug to be adjusted for individuals (see Appendix for select examples). It is hoped that ascertainment of genomic information throughout drug development will enable earlier discovery of clinically important genomic differences (i.e., before marketing).

PGx 연구는 임상시험용 의약품의 유효성과 안전성에서 나타나는 개인 간 차이를 더 잘 이해하는 데 기여할 수 있다. PGx 연구는 자료를 얻기 위한 생물학적 검체의 수집과 사용에 달려 있다.

PGx studies can contribute to a greater understanding of interindividual differences in the efficacy and safety of investigational drugs. PGx research depends on the collection and use of biological samples to generate data.

의약품 개발 전 과정에서 유전체 자료는 여러 목적으로 사용될 수 있다. 여기에는 (1) PK 이상치(outlier)와 임상 반응의 대상자 간 변동성의 원인 규명, (2) 다형성 경로가 PK, PD, 유효성 또는 안전성 변동에 임상적으로 유의하게 기여하는지 배제, (3) 잠재적 약물-약물 상호작용의 크기 추정, (4) 유효성 부족이나 이상반응 발생의 분자적·기전적 원인 조사, (5) 특정 하위군에서 더 큰 효과를 검증하기 위한 임상시험 설계(즉, 시험 농축 전략에 사용)가 포함된다(Zineh and Pacanowski, 2010).

Across the drug development continuum, genomic data may be used for several purposes, including (1) identifying the basis for PK outliers and intersubject variability in clinical response; (2) ruling out the role of polymorphic pathways as clinically significant contributors to variable PK, PD, efficacy, or safety; (3) estimating the magnitude of potential drug–drug interactions; (4) investigating the molecular or mechanistic basis for lack of efficacy or occurrence of adverse reactions; and (5) designing clinical trials to test for greater effects in specific subgroups (i.e., use in study enrichment strategies) (Zineh and Pacanowski, 2010).

의약품 개발은 흔히 여러 상(phase)으로 나누어 설명된다(21 CFR 312.21). 처음 두 상은 안전성과 유효성에 관한 초기 정보를 제공하며, 이상적으로는 넓은 범위의 용량을 검토하여, 일반적으로 품목허가를 뒷받침하는 데 필요한 더 크고 나중에 하는 적절하고 잘 통제된 임상시험(3상)을 효율적으로(예: 더 좁고 합리적인 용량 범위, 좋은 환자 선정 기준, 적절한 평가변수로) 설계할 수 있게 한다. 또한 PK와 관련 PD 효과(일반적으로 활성 및/또는 유효성을 나타낸다고 보는 바이오마커에 대한 효과)에 관한 정보는 개념 증명(proof-of-concept)을 제공하여 후기 임상시험의 성공 가능성을 높일 수 있다.

Drug development is commonly described in phases (21 CFR 312.21). The first two phases provide initial information about safety and efficacy and ideally examine a broad range of doses, so that the larger, later adequate and well-controlled trials (phase 3) that are generally needed to support marketing approval can be efficiently designed (e.g., with a narrower and reasonable range of doses, good patient selection criteria, and appropriate endpoints). In addition, information about PK and pertinent PD effects (generally effects on biomarkers considered indicative of activity and/or effectiveness) can provide proof-of-concept, which may improve success of later trials.

PD 정보에는 흔히 E/R 근거(대개 용량-반응이지만 때로는 농도-반응 모델링으로 보완됨)와, 가능한 경우 용량 선택을 다듬고 더 큰 반응을 보일 가능성이 있는 환자를 찾아 3상 임상시험 설계를 개선할 수 있는 관련 하위군 정보(예: 인구학적 특성, 질병 중증도)가 포함된다.

Information on PD often includes evidence of E/R (usually dose-response but sometimes supplemented by concentration-response modeling) and, when possible, pertinent subset information (e.g., demographic, disease severity) that may improve the design of phase 3 trials by refining dose selection and identifying patients with potentially greater responses.

초기 임상시험에서의 PGx 평가는 다음을 할 수 있다.

PGx assessment in early-phase clinical studies may:

이 가이던스에서 다루는 1상과 2상 시험은 의약품 허가를 뒷받침하는 데 필요한 안전성과 유효성의 확정적 근거를 제공하려는 것이 아니라는 점에서 흔히 탐색적이라고 한다. 그렇지만 PGx 연구는 기전적 근거를 제공하고 후기 임상시험의 설계나 분석에 적용될 수 있으며, 유전 요인이 반응의 가능성과 크기를 예측하는 데 도움이 된다면 후기 임상시험의 효율이나 성공 가능성을 높일 수 있다.

The phase 1 and 2 studies considered in this guidance are often described as exploratory in that they are not intended to provide the definitive evidence of safety and effectiveness needed to support drug approval. Nonetheless, PGx studies can provide mechanistic support and be applied in the design or analysis of later trials, potentially improving their efficiency or likelihood of success if the genetic factor can help predict the likelihood and magnitude of response.

유전체 분석은 3상 임상시험에서도 흔하며(사전에 정해지지 않은 경우가 많지만), 반응을 유전형과 관련지어 검토할 수 있다. 대부분의 경우 이러한 유효성 사후 분석은 탐색적인 것으로 보지만, 어떤 경우에는 유익성-위해성 균형이 유의하게 달라졌다는 강력한 하위군 결과가 표시기재에 포함되었다(예: 대장암에 허가된 세툭시맙과 파니투무맙의 KRAS 돌연변이). 3상 임상시험의 PGx 연구는 초기 임상시험에서 확인된 유전적 영향이 유효성과 안전성에 미치는 영향에 대해서도 귀중한 정보를 제공할 수 있다.

Genomic analyses are also common in phase 3 trials (although often not prespecified), and responses can be examined in relation to genotype. In most cases, such post hoc analyses of efficacy will be considered exploratory, but in certain cases, strong subset findings of significantly altered benefit–risk balance have been included in labeling (e.g., KRAS mutations with cetuximab and panitumumab indicated for colon cancer). PGx studies in phase 3 trials can also provide valuable information on the efficacy and safety impact of genetic effects identified in early-phase studies.

유전체 영향을 시사하는 2상 시험은 그 결과를 사전에 정한 가설에 반영하는 3상 임상시험으로 이어질 수 있다. 예로는 유전체로 정의된 개인으로 시험을 농축하는 것, 앞선 연구에서 입증된 변동성에 근거하여 용량을 정하는 것, 유전체 하위군에서 일차 평가변수의 가설 검정을 사전(a priori)에 정의하는 것을 들 수 있다. 3상 임상시험에서 전향적 전략을 추진할지는 임상적 맥락, 대체 치료의 가용성, 의약품의 위해성-유익성 프로파일 등 여러 요인에 따라 결정된다. 의약품 사용에 유전 정보를 적용하는 전향적 전략을 계획할 때에는 해당 센터(즉, CDER, CBER 및/또는 CDRH)와 일찍 협의할 것을 강력히 권장한다.

Phase 2 studies that suggest genomic influences can lead to phase 3 trials that incorporate findings into prespecified hypotheses. Examples might include enriching the study with genomically defined individuals, determining a dose based on demonstrated variability in earlier studies, or defining a priori hypothesis testing of a primary endpoint in a genomic subset. Decisions to pursue prospective strategies in phase 3 trials will depend on a variety of factors, such as the clinical context, availability of alternative treatments, and the risk–benefit profile of the drug. When prospective strategies to apply genetic information to the use of a drug are planned, early consultation with the appropriate centers (i.e., CDER, CBER, and/or CDRH) is highly recommended.

FDA의 입장은, 치료제 선택에 동반진단이 필요하다면 의약품 허가와 동시에 FDA가 허가(approved)하거나 인증(cleared)한 검사가 필요하다는 것이다.⁵ 체외 PGx 검사가 표시기재에 지시된 대로 치료제를 안전하고 유효하게 사용하는 데 필수적인 정보를 제공한다면 동반진단 의료기기로 간주된다.

It is FDA’s position that if a companion diagnostic is required for therapeutic selection, an FDA-approved or -cleared test will be required at the same time that the drug is approved.⁵ An in vitro PGx test would be considered a companion diagnostic device if it will provide information that is essential for the safe and effective use of a therapeutic product as directed in labeling.

이 항은 특히 후천적 체세포 돌연변이(예: 종양 돌연변이)가 아닌 생식세포계열(즉, 유전되는) 유전자 변이를 분석하기 위해 적절한 조직(예: 혈액, 구강 점막)에서 DNA 검체를 수집하는 것에 관한 것이다. 이 항은 DNA 검체에 초점을 두지만, 여기서 논의하는 원칙의 상당수는 RNA나 단백질처럼 사람 조직에서 얻은 그 밖의 유전 물질에도 적용될 수 있다. 이러한 물질의 치료 전 발현 패턴은 질병을 특성분석하고 환자의 치료 반응이나 예후를 예측하는 데 사용될 수 있다.

This section of the guidance specifically pertains to collection of DNA samples from appropriate tissue sources (e.g., blood, buccal) for analysis of germline (i.e., inherited) gene variations as opposed to acquired somatic mutations (e.g., tumor mutations). This section focuses on DNA specimens; nevertheless, many of the principles discussed may apply to other genetic materials obtained from human tissues, such as RNA or proteins, for which pre-treatment expression patterns may be used to characterize a disease and predict patient’s therapeutic response or prognosis.

의약품 개발에서 유전 정보를 성공적으로 활용하기 위한 중요한 전제 조건은 탐색적 연구와 유효성·안전성을 입증하기 위한 적절하고 잘 통제된 임상시험 모두에서 충분히 많은 시험대상자로부터 DNA 검체를 적절히 수집·보관하는 것이다. 이상적으로는 의약품 개발의 모든 상에서 임상시험의 모든 군의 모든 환자로부터 기저 DNA 검체를 수집하여야 한다. 많은 탐색적 유전 연구가 자발적 참여에 의존하고 불완전하다는 점은 잠재적 비뚤림과 통계적 검정력에 대한 우려를 낳고, 이는 그러한 연구의 과학적 엄밀성을 해칠 수 있다. 시판 전 임상시험은 의약품에 관한 대조 임상 자료의 가장 크고 풍부한 원천이므로, DNA 뱅킹이 의약품 개발과 공중보건에 갖는 가치와 완전한 자료의 중요성을 인식하고, 적절한 경우 기저 유전 정보를 수집하도록 노력하여야 한다.

An important prerequisite to successful use of genetic information in drug development is the appropriate collection and storage of DNA samples from a large enough number of participants in clinical trials, both exploratory studies and the adequate and well-controlled trials intended to demonstrate effectiveness and safety. Ideally, baseline DNA samples should be collected from all patients in all arms of clinical trials in all phases of drug development. The voluntary and incomplete nature of many exploratory genetic studies often raises concerns about potential bias and statistical power, which could compromise the scientific rigor of such studies. Because premarket clinical trials represent the largest and richest source of controlled clinical data for drugs, the drug development and public health value of DNA banking and importance of complete data should be recognized and efforts made to collect baseline genetic information when appropriate.

알려진 유전 요인이 임상시험용 의약품, 대조약 또는 기저 치료의 유효성, 안전성 또는 용량에 영향을 미칠 가능성이 있으면, 하위군 분석을 위해 그 유전 요인을 구체적으로 검사할 수 있도록 모든 대상자로부터 DNA를 수집하여야 한다. 구체적으로, 임상시험용 의약품이나 대조약의 알려진 특성(예: 대사, 물질수지, E/R 관계)에 비추어 해당되는 경우, 유전체 목적을 임상시험계획서에 기재하고 동의서에 설명하여야 한다. 여기에는 약물 대사효소 변이, 임상적으로 관련 있는 수송체 변이, 활성이나 발현에 분명히 영향을 미치는 약물 표적 또는 신호전달 단백질 변이, 또는 질병 예후나 기저 치료에 대한 반응의 바이오마커와 관련된 유전체 목적이 포함된다.

When known genetic factors are likely to influence the efficacy, safety, or dosing of the investigational drug, the comparator, or the background therapy, DNA should be collected from all subjects to specifically test those genetic factors for subgroup analysis. Specifically, genomic objectives should be stated in the protocol and described in the informed consent form as applicable in light of the known properties (e.g., metabolism, mass balance, E/R relationship) of the investigational drug or the comparator, including genomic objectives related to drug metabolizing enzyme variants; clinically relevant transporter variants; drug target or signaling protein variants that clearly affect activity or expression; or biomarkers for disease prognosis or response to background therapy.

유효성 및/또는 안전성의 잠재적 PGx 차이는 아직 대사나 수송체 유전자만큼 잘 특성분석되지 않아 미리 예상하지 못한 유전 변이에서 생길 수 있다. 따라서 탐색적 분석을 위한 일반 DNA 검체 수집은 일상적으로 고려하여야 하며, 강력히 권장된다(또는 그 계획이 권장된다). 그러면 물론 잠재적 다중성과 비뚤림 문제에 유의하면서, 시험 시작 전에는 예상하지 못했던 PK, PD, 유효성, 내약성 또는 안전성의 차이에 대한 설명을 찾을 수 있게 된다.

Potential PGx differences in efficacy and/or safety can arise from genetic variants that are not yet as well characterized as the metabolism or transporter genes and, thus, not anticipated in advance. Therefore, general DNA sample collection for exploratory analyses should be a routine consideration, and is strongly encouraged (or plans are). It then becomes possible to seek explanations for differences in PK, PD, efficacy, tolerability, or safety that were not anticipated prior to beginning the study, noting, of course, potential multiplicity and bias issues.

어떤 상황에서는 DNA 수집의 유용성이 결국 제한적이어서 필요하지 않을 수 있다. 예를 들어 전신 노출이 낮을 것으로 예상되는 국소 적용 의약품을 평가하는 임상시험이 그러할 수 있다. 그러나 유전 요인의 역할을 특성분석하기 위한 DNA 수집은 PK나 PD의 대상자 간 변동성이 큰 의약품, 측정된 PK 또는 PD 변수가 이봉 또는 삼봉 분포를 보이는 의약품, 인종 또는 민족 집단 간 PK 또는 PD 차이가 관찰된 의약품, 치료 범위가 좁은 의약품, 또는 잠재적 안전성 문제(예: 구조적 안전성 경고, QT 연장, 간효소 이상)가 있는 의약품에서 특히 중요하다. 이러한 신호의 상당수는 많은 대상자가 노출된 뒤에야 드러나므로, DNA 수집 계획은 의약품 개발 프로그램을 시작할 때부터 고려하여야 한다.

In some situations, DNA collection may ultimately have limited utility and, therefore, may not be needed. This may be the case, for example, for trials evaluating topical drugs for which systemic exposure is expected to be low. However, collecting DNA to characterize the role of genetic factors is particularly important for drugs with high intersubject variability in PK or PD; bimodal or trimodal distributions for measured PK or PD parameters; observed PK or PD differences between racial or ethnic groups; narrow therapeutic ranges; or potential safety issues (e.g., structural safety alerts, QT prolongation, liver enzyme abnormalities). Because many of these signals are not evident until a large number of subjects have been exposed, plans to collect DNA should be considered at the outset of a drug development program.

적용 법률, 규정, 윤리위원회 방침상 가능한 경우, 임상시험의 모든 군의 모든 시험대상자로부터 탐색적 분석을 위한 DNA 수집 동의를 받아야 한다. FDA는 임상시험이 흔히 전 세계적으로 수행되며, 유전 물질의 수집과 보관에 관한 각국 규정과 윤리위원회 방침이 서로 다르다는 점을 인식하고 있다(Warner et al., 2011; Ricci et al., 2011).

When possible under applicable laws, regulations, and ethics committee polices, consent for DNA collection for exploratory analyses should be obtained from all participants in all arms of clinical trials. FDA recognizes that clinical trials are often conducted globally, and international regulations and ethics committee policies vary with respect to collection and storage of genetic material (Warner et al., 2011; Ricci et al., 2011).

검체를 빠짐없이 확보할 수 없을 때에는 검체 확보율을 가능한 한 높이도록 노력하여야 하며, PK 또는 PD 이상치로 확인된 대상자, 관심 임상 평가변수를 경험한 대상자, 또는 중증이거나 치료를 제한하는 이상사례를 경험한 대상자로부터 DNA 검체를 추가로 표적 수집하여야 한다. 검체 확보가 불완전한 경우에는 그 구체적인 이유를 기술하고(예: 신청자의 시험 보고서에), 가능하면 잠재적 비뚤림을 추정하여야 한다.

When complete sample acquisition is not possible, efforts should be made to obtain as high a sample acquisition rate as possible, with additional target collection of DNA samples from those subjects who are identified as PK or PD outliers, who experience a clinical endpoint of interest, or who experience a severe or treatment-limiting adverse event. In cases of incomplete sample acquisition, the specific reasons should be described (e.g., in the applicant’s study report) and any potential bias estimated when possible.

검체 선택 비뚤림 가능성을 최소화하기 위해, 검체를 시험 중이나 시험 후 나중에야 분석하더라도 DNA 수집·보관 계획은 시험 시작 전에 명시하여야 한다. 지연 수집과 관련된 잠재적 비뚤림(예: 내약성이 있거나 반응하는 대상자의 선택)을 피하기 위해 등록 시 및/또는 기저 시점에 유전 검체를 수집하도록 노력하여야 한다. 이는 많은 환자가 시험을 완료하지 않거나, 임상시험계획서를 준수하지 않거나, 임상 결과를 경험하기 전에 시험에서 탈락하거나, 시험 중 사망하는 경우에 특히 중요하다. 급성기 치료 상황에서 사용하는 의약품은 자발적으로(즉, 별도 동의를 받아) DNA를 수집하는 것이 가능하지 않을 수 있으며, 유전체 바이오마커를 실제 진료에 쉽게 적용하기도 어렵다.

DNA collection and storage plans should be specified before initiation of a study to minimize the potential for sample selection bias, even if these samples are studied only at a later time during or after a study. An effort should be made to collect genetic samples at enrollment and/or at baseline to avoid potential bias associated with delayed collection (e.g., selection of tolerant or responsive subjects). This is particularly important when many patients do not complete the study, do not comply with the protocol, withdraw from the trials before experiencing a clinical outcome, or die during the trial. For drugs used in acute care settings, it may not be feasible to collect DNA on a voluntary basis (i.e., using a separate consent), nor would a genomic biomarker be easily applied in practice.

이러한 경우에도 필요하면 보조 분석을 위한 DNA 수집을 고려하여야 하지만, 동의와 검체 수집 시점은 임상 상황에 맞게 시험 후반이 될 수 있다.

DNA collection in this scenario should still be considered for supportive analyses if indicated, but the timing of consent and sample collection may occur later in the trial as appropriate to the clinical scenario.

과거 많은 약물유전체 관계가 의약품 시판 후 수년이 지나서야 확인되었으므로, 적용 법률, 규정, 윤리위원회 방침상 가능한 경우 시험 완료 후 새로운 유전체 문제가 생길 때를 대비하여 DNA를 보존하여야 한다. 검체는 필요할 때 시판 후 분석이 가능하도록 하는 기간(예: 최소 15년) 동안 보존하여야 한다. 또는 고처리량 기술(예: 전장 유전체 어레이, ADME 칩, 고처리량 염기서열 분석)로 자료를 생성한 경우에는, 적용 법률, 규정, 윤리위원회 방침상 가능하면 검체 대신 시험 목적에 맞는 자료를 보존할 수 있다. 일반적으로는 검체를 다시 분석해야 할 필요가 생길 경우에 대비하여 검체 보존이 바람직하다.

Because historically many pharmacogenomic relationships have been identified several years after the drug has been marketed, DNA should be retained in the event that new genomic issues arise after the completion of the studies when possible under applicable laws, regulations, and ethics committee polices. Samples should be retained for a time period that will permit postmarket analysis should the need arise (e.g., at least 15 years). Alternatively, when data are generated from higher-throughput technologies (e.g., genome-wide arrays, ADME chips, and high-throughput sequencing), data appropriate to the study objectives may be retained instead of samples, when possible under applicable laws, regulations, and ethics committee polices. As a general matter, sample retention is preferred in the event the need arises to re-assay the samples.

2상이나 3상 임상시험에서 DNA 검체를 일상적으로 수집하면, 신청자는 탐색적 전장 유전체 연관 분석, 후보 유전자 분석 또는 표적 경로 분석 같은 접근법을 사용하여 개인별 유효성 부족이나 독성 발생의 원인을 조사할 기회를 얻을 수 있다. 즉, 시험 시작 시에는 유전체 검사의 필요성과 용량, 유효성 또는 안전성과의 관계 가능성이 의심되지 않더라도 나중에 관심 대상이 될 수 있다. 이는 그러한 검체를 비슷한 다른 연구의 검체와 함께 분석할 수 있을 때 특히 관련이 크다. 따라서 가능하면 언제나 동의 절차에서 이러한 가능성을 예상하여야 한다. 시험 완료 후 유전형-표현형 관계를 탐색할 수 있도록 검체의 적절한 수집, 취급, 보관, 보존에 주의를 기울여야 한다.

Routine collection of DNA samples in phase 2 or 3 trials could provide applicants with an opportunity to investigate the causes of lack of efficacy or the occurrence of toxicity in different individuals, using such approaches as exploratory genome-wide association investigations and candidate gene or targeted pathway analyses. So, although the need for genomic tests and possible relationship to dosing, efficacy, or safety may not be suspected at study initiation, they may become of interest at a later time. This is especially relevant when such samples can be analyzed along with samples from other similar studies. Therefore, whenever possible, informed consent procedures should anticipate this possibility. Attention should be paid to the appropriate sample collection, handling, storage, and retention to enable possible exploration of genotype-phenotype relationships after study completion.

DNA 분석에 사용할 수 있는 검체에는 혈액이나 구강 점막 세포 같은 다양한 생물학적 물질이 있다. 생식세포계열 돌연변이 외에, 예를 들어 종양 생검에서 볼 수 있는 체세포 또는 후천적 돌연변이도 고려하여야 한다. 생식세포계열 돌연변이와 마찬가지로 체세포 변화는 약물 반응과 관련될 수 있을 뿐 아니라 질병의 중증도와 예후(예: 전이 가능성)를 예측할 수도 있으며, 사건 발생률이 비교적 높아 결과 시험(outcome trial)에 가장 적합한 환자 하위군을 찾는 데 사용될 수 있다(예후 농축). 예를 들어 재발 가능성을 예측할 수 있는 다양한 유방암 마커가 있으며, 이는 보조요법 임상시험에서 핵심적인 선정 요인이 될 수 있다.

Samples that can be used for DNA analysis include a range of biological materials such as blood or buccal cells. In addition to germline mutations, there are also somatic or acquired mutations to be considered, for example, in biopsies from tumors. Like germline mutations, not only can somatic changes be related to drug response, but they may also predict the severity of a disease and disease prognosis (e.g., likelihood of metastasis) and can be used to identify subgroups of patients most suited for outcome trials because of a relatively large rate of events (prognostic enrichment). There are, for example, a variety of breast cancer markers that can predict likelihood of recurrence, a potentially critical selection factor for an adjuvant trial.

검체 수집과 보관 중 DNA의 품질과 완전성을 뒷받침하는 정보, 그리고 DNA 물질을 일관되고 재현성 있는 분석에 사용할 수 있음을 보여 주는 정보를 신청자의 시험 보고서에 제출하여야 한다.

Information to support the quality and integrity of DNA during sample collection and storage, along with information to show that the DNA material can be used for consistent and reproducible analysis, should be provided in an applicant’s study report.

DNA 검체 수집의 가치와 그 검체 분석이 제공할 수 있는 정보는 의약품과 적응증에 따라 다르다. 비임상 평가에서 확인된, PK나 PD에 영향을 미치는 알려진 PGx 요인은 특히 활성과 독성 사이의 역치가 좁을 때 고려하여야 한다. 사람 대상 탐색적 PGx 조사는 일반적으로 시험관내 연구로 시작하고, 이어서 대사효소, 수송체 또는 약물 표적 수용체의 유전자 변이와 관련될 수 있는 의약품의 PK 및 PD 특성을 평가하는 사람 대상 임상약리 시험을 수행한다. 예를 들어 시험관내 연구에서 사람 세포계에서의 분자 대사가 CYP2C19처럼 잘 확립된 다형성 유전자에 의존하고, 대사가 사람에서 주요 소실 경로라면, 유전체 요인이 PK 변동성에 기여하는 정도를 판단하는 것이 거의 언제나 중요하다.

The value of DNA sample collection and the information that analysis of these samples can provide will vary for different drugs and indications. Known PGx factors identified during nonclinical assessments that affect PK or PD should be considered, particularly when the threshold between activity and toxicity is narrow. Exploratory human PGx investigations generally begin with in vitro studies, followed by clinical pharmacology studies in humans to assess the PK and PD properties of the drug that might be associated with gene variants in metabolizing enzymes, transporters, or drug target receptors. For example, if in vitro studies show that a molecule’s metabolism in human cell systems relies on a well-established polymorphic gene, such as CYP2C19, and metabolism is a major route of elimination in humans, it would almost always be important to determine the contribution of genomic factors to variability in PK.

이러한 자료는 이후의 임상시험(예: 용량-반응 시험)에서 PGx 차이를 고려해야 하는지에 대한 결정에 정보를 준다. 노출이 변동적이고 노출이 반응과 상관관계가 있을 때, 이러한 결과는 이후 용량 선택으로 이어질 수 있다.

These data inform decisions about whether subsequent clinical studies need to take PGx differences into account (e.g., in dose-response studies). When exposures are variable and exposure is correlated with response, these findings may subsequently translate to dose selection.

임상약리 시험에서 수백 개 대사 및 수송체 유전자의 확립된 대립유전자 변이와 새로 밝혀지는 대립유전자 변이의 기여도를 동시에 신속히 특성분석하여 가설을 만들고, 유전체 요인과 관련된 PK 및/또는 PD 변동성을 더 잘 이해할 수 있는 다양한 기술 플랫폼이 있다. 후보 유전자 접근법은 의약품이 기능적 다형성이 알려진 수용체나 그 밖의 표적과 상호작용하거나, 기능적 다형성이 알려진 단백질에 의해 대사되거나 수송될 때 합리적이다. 의약품의 약리(즉, 작용 기전 또는 대사/수송)가 잘 특성분석되지 않았으면 고처리량 플랫폼(ADME 유전자 어레이, 전장 유전체 어레이, 고처리량 염기서열 분석 등)을 고려하여야 한다.

Various technology platforms are available to rapidly characterize the contribution of established and evolving allelic variations of hundreds of metabolism and transporter genes simultaneously in clinical pharmacology studies to generate hypotheses and better understand variability in PK and/or PD related to genomic factors. Candidate gene approaches are reasonable when a drug interacts with receptors and other targets that have known functional polymorphisms, or when the drug is subject to metabolism or transport by a protein that has known functional polymorphisms. When the pharmacology of the drug (i.e., mechanism of action or metabolism/transport) is not well-characterized, high-throughput platforms (such as ADME gene or genome-wide arrays or high-throughput sequencing) should be considered.

고처리량 기술은 위양성을 만들 수 있으므로, 새로 확인된 마커의 역할을 시험관내 효소 또는 수송 연구 같은 실험적 근거로 확인하는 것이 중요하다.

Because higher-throughput technologies may generate false positives, it is important to confirm the role of a newly identified marker with experimental evidence, such as in vitro enzyme or transport studies.

유익한 정보를 주는 시험을 설계하고 시험 결과를 적절히 해석하려면, 임상약리 시험에서 인종 또는 민족적으로 구별되는 집단 간 ADME 관련 유전자 변이의 빈도 차이가 알려져 있다면 이에 세심한 주의를 기울여야 한다. 분석할 유전 마커는 연구 대상 집단에 적합하게 선정하여야 한다. 규모가 작은 시험에서는 특정(희귀) 대립유전자를 검사하지 않아 대상자가 잘못 분류되지 않도록, 더 희귀한 기능적 대립유전자도 평가에 포함하는 것이 신중하다. 임상약리 시험에서는 유전형에 근거한 약물대사 표현형 지정을 신중히 고려하여야 한다.

To design informative studies and interpret study results appropriately, careful attention should be paid in clinical pharmacology studies to differences, if known, in the prevalence of ADME-related gene variants among racial or ethnically distinct groups. The genetic markers selected for analysis should be appropriate to the population being studied. In smaller studies, it is prudent to include rarer functional alleles for evaluation so subjects are not misclassified because a particular (rare) allele was not tested. Drug-metabolizing phenotype assignment based on genotypes should be carefully considered in clinical pharmacology studies.

대사, 수송 또는 약물 표적에 관한 시험관내 연구는 사람 대상 PGx 시험의 필요성을 확인하고 그 시험의 설계와 분석에 기여할 수 있다. 다음 유형의 임상약리 시험은 개인 간 변동성과 그것이 이후 임상시험에 갖는 의미를 평가하기 위해 PGx 요인을 전향적으로 통합할 기회를 제공한다. 또한 개별 시험 또는 통합 시험(예: 설계가 비슷하고 대상자가 독립적인 시험)의 후향적 분석을 수행하여 PK나 PD에 대한 유전적 영향을 특성분석할 수 있다. 유전체 하위군에서의 유효성과 안전성 결론을 뒷받침하기 위한 후기 3상 임상시험에서는 일반적으로 층화 무작위배정이나 계획된 하위군 평가가 요구된다.

In vitro studies of metabolism, transport, or drug targets could help identify the need for human PGx studies and contribute to the design and analysis of those studies. The following types of clinical pharmacology studies provide opportunities to prospectively integrate PGx factors for assessing interindividual variability and its implications for subsequent clinical studies. Additionally, retrospective analysis of individual or pooled studies (e.g., of similar design, independent subjects) can be performed to characterize genetic effects on PK or PD. In later-stage phase 3 clinical trials intended to support efficacy and safety conclusions in genomic subsets, stratified randomization or planned subset assessment would generally be expected.

단회 및 반복 투여 PK 시험은 의약품 PK에 관한 중요한 초기 정보를 제공하며, 후기 임상시험에서 예상할 수 있는 PK의 개인 간 변동성 수준을 시사할 수 있다. 이러한 시험은 ADME에 영향을 미치는 흔한 유전자 변이에 관한 정보를 제공할 수 있으며, PK 이상치의 원인을 후향적으로 평가하고 PK 변수 분포를 탐색하는 데 도움이 되도록 개별 대상자 단위로 분석할 수 있게 모든 참여자로부터 DNA 검체를 수집할 것을 권장한다.

Single- and multiple-dose PK studies provide important initial information on drug PK and can suggest the level of interindividual variability in PK that can be expected in later trials. These studies can provide information on common gene variants affecting ADME, and collection of DNA samples from all participants is recommended so that analysis can be performed on individual subjects to retrospectively evaluate the causes of PK outliers and to help explore the PK parameter distribution.

유전적으로 매개된 대사 변화가 있는 개인에서 높은 용량 시 과도한 노출로 인해 임상시험용 의약품의 독성이 심각하게 우려되는 경우(예: 용량 제한 독성이 예상되고 다형성 매개 대사를 받는 의약품), 대상자의 유전형을 전향적으로 검사하면 위험이 있는 대상자를 찾아 그들이 (1) 더 낮은 용량을 투여받거나 (2) PK 시험에서 제외되도록 할 수 있다. 그 뒤 대사 경로의 생체내 관련성과 약물 노출-안전성 관계를 더 잘 이해하게 된 후에 변이 유전형 대상자를 등록할 수 있다.

When there are serious concerns about the toxicity of an investigational drug due to excess exposure at higher doses in individuals with genetically mediated alteration in metabolism (e.g., for drugs with anticipated dose-limiting toxicity and polymorphically mediated metabolism), prospectively genotyping subjects will identify those subjects who are at risk, so that they can (1) receive lower doses or (2) be excluded from PK studies. Subjects with variant genotypes can then be enrolled after there is a better understanding of the in vivo relevance of the metabolic pathway and the relationship between drug exposure and safety.

예를 들어 최대 내약 용량을 특성분석하기 위해 설계된 종양 1상 시험에서는, 과도한 노출이 특정 유전형 대상자에게만 국한되는지 이해하여 이들 때문에 전반적으로 최적에 못 미치는 용량이 최대 내약 용량으로 부적절하게 선택되지 않도록 하는 것이 중요하다. 이는 이후 임상시험으로 가져갈 용량을 정하는 데 핵심적인 고려사항이다.

For example, in phase 1 oncology studies designed to characterize the maximum tolerated dose, it would be important to understand whether excess exposures are restricted to subjects with certain genotypes so that that these subjects do not inappropriately cause a generally suboptimal dose to be selected as the maximum tolerated dose — a critical consideration for determining which doses to carry forward to subsequent trials.

시험관내 연구 및/또는 물질수지 연구에서 임상시험용 의약품이 다형성 경로(예: CYP2D6)로 상당 부분 대사된다고 시사되면, 건강한 대상자를 대상으로 한 단회 및/또는 반복 투여 PK 시험에서 PGx 분석을 수행하여, 표현형 영향이 알려진 흔한 유전자 변이를 평가하고 변동성의 정도와 유전형 간 전신 노출의 최대 차이를 판단하여야 한다. 대부분의 경우, 관련 PD 측정값이 있다면 관찰된 PK 및 PD 변동성을 평가하기 위해 유전형 검사를 후향적으로(시험 완료 후) 수행할 수 있다. 많은 임상약리 시험은 개별적으로는 흔한 유전자 변이라도 그것이 PK나 PD에 미치는 영향을 확정적으로 특성분석하기에 검정력이 부족할 수 있으므로, 계획서가 비슷한 여러 시험의 독립적 대상자를 통합 분석하는 것이 필요할 수 있다.

When in vitro and/or mass balance studies suggest that an investigational drug is metabolized to a large degree by a polymorphic pathway (e.g., CYP2D6), PGx analyses should be conducted in single- and/or multiple-dose PK studies in healthy subjects to evaluate common gene variants with known phenotypic effects to determine the extent of variability and the maximal differences in systemic exposure between genotypes. In most cases, genotyping can be performed retrospectively (after completion of the studies) to evaluate observed variability in PK and PD if relevant PD measurements are available. Because many clinical pharmacology studies may be individually underpowered to definitively characterize the effects of gene variants on PK or PD, even those that are common, a pooled analysis of independent subjects from multiple studies with similar protocols may be necessary.

어떤 상황에서는 의미 있는 후향적 분석이 가능하도록, 유전형에 근거하여 균형 있게 전향적으로 등록하는 전용 임상약리 시험을 수행하거나, 변이 유전형 대상자를 표적 등록하는 것이 바람직할 수 있다. 이러한 전략은 노출이 반응이나 안전성과 강한 상관관계가 있고, 대사나 수송에 영향을 미칠 것으로 예상되는 유전 요인이 일반 인구에서 개별 임상약리 시험으로 평가할 만큼 흔하지 않을 때 적절할 수 있다. 또한 임상적으로 관련 있는 약물유전학적 영향이 관찰된 후에는 유전형 간 PK 또는 PD 차이를 통제된 방식으로 정량하는 것이 중요할 수 있다. 집단 PK 분석과 그 밖의 분석과 함께 고려하면, 이러한 시험은 유전형별 용량 전략을 정하는 데 도움이 될 수 있다.

In some situations, it may be advisable to conduct dedicated clinical pharmacology studies with balanced, prospective, genotype-based enrollment, or to target enrollment of subjects with variant genotypes to permit meaningful retrospective analyses. Such strategies may be appropriate when exposures are strongly correlated with response or safety and the genetic factors expected to affect metabolism or transport are not common enough in the general population to be evaluated in an individual clinical pharmacology study. Also, it may be important to quantify the PK or PD differences between genotypes in a controlled manner after clinically relevant pharmacogenetic effects have been observed. When considered in the context of population PK and other analyses, such studies may help define genotype-specific dosing strategies.

비활성 모화합물에서 활성 대사체로의 전환이 다형성 대사 경로를 통해 일어나는 의약품은 특별히 고려하여야 한다. 의약품 개발 초기에 의약품의 대사를 특성분석하고 관련 대사체의 생물학적 활성을 연구하는 것이 바람직하다. 이러한 경우 개인 간 대사체 노출의 차이는 용량, 유효성, 안전성에 영향을 미칠 수 있다. 약물 대사체가 중요한 임상 효과를 갖는 경우(예: 클로피도그렐과 코데인), 활성 대사체를 형성하지 못하면(예: 저대사자) 반응에 큰 영향을 미칠 수 있고, 과다 생성되면(예: 초고속대사자) 예상치 못한 독성이 생길 수 있다(예: 코데인). 이러한 경우 개발 초기부터 대사 또는 수송체 경로에 유전 변이가 있는 대상자 하위군을 포함하는 것이 특히 중요하다.

Special consideration should be given to a drug for which conversion to an active metabolite from an inactive parent compound occurs through a polymorphic metabolism pathway. It is advisable to characterize the metabolism of the drug and study the biological activity of the relevant metabolites early in drug development. In these cases, differences in metabolite exposure among individuals may have implications for dosing, efficacy, and safety. When drug metabolites have important clinical effects (e.g., clopidogrel and codeine), failure to form the active metabolite (e.g., in poor metabolizers) may have profound effects on response while overproduction (e.g., in ultrarapid metabolizers) may result in untoward toxicities (e.g., codeine). It is particularly critical from the beginning of development in these cases to include subgroups of subjects with genetic variants in metabolic or transporter pathways.

표적 후보 유전자 접근법 외의 전략도 약물 반응에 대한 유전 요인의 영향을 이해하기 전이라도 의약품 개발 초기에 변동성의 원인을 조사하는 데 유용할 수 있다. 이러한 전략에는 PK 및/또는 PD에 영향을 미칠 수 있는 많은 후보 대사 및 수송체 유전자를 포함한 유전자 칩을 사용하여 초기 임상시험 대상자의 유전형을 일상적으로 후향 검사하는 것이 있다. 이러한 연구는 앞선 시험관내 자료나 임상 자료로는 예상하지 못했던, PK 또는 PD 변동성에 기여하는 유전자 변이를 찾아낼 수 있다. 노출-반응 관계가 잘 정의되어 있고, 관찰된 약물 노출이 대상자마다 다르며, 시험관내 자료가 특정 대사 경로나 수송체를 지목하지 않을 때에는 PK에 기여하는 그 밖의 유전 요인을 탐색하는 것이 적절하다.

Strategies other than a targeted candidate gene approach can also be useful for probing the causes of variability early in drug development, even before there is understanding of the influence of genetic factors on drug response. Strategies include routine retrospective genotyping of subjects in early-phase clinical trials using a gene chip that includes a large number of possible candidate metabolism and transporter genes, some of which may influence PK and/or PD. Such studies may identify the gene variants that contribute to PK or PD variability that were not anticipated based on prior in vitro or clinical data. Exploration of other genetic contributors to PK is indicated when the exposure-response relationship is well-defined, observed drug exposures are variable across subjects, and in vitro data do not implicate specific metabolism pathways or transporters.

이 접근법은 여러 가설을 동시에 검정하므로, 추가적인 전향적 임상시험을 고려하기 전에 시험관내 연구나 단계적 분석 설계(예: 발견 코호트 후 재현 코호트)로 연관성을 확인할 수 있다.

Because of the multiple hypotheses being tested with this approach, associations can be confirmed by in vitro studies or staged analysis designs (e.g., discovery cohort followed by replication cohort) before considering additional prospective clinical studies.

다형성 효소나 수송체의 기질인 의약품의 경우, 유전적으로 UM(초고속대사자), EM(광범위대사자), IM(중간대사자), PM(저대사자)으로 정의된 하위군에서 PK를 비교 평가하면 잠재적 약물-약물 상호작용에 관한 필수 정보를 얻을 수 있는 경우가 많다. 이는 이후 약물 상호작용 시험의 우선순위를 정하고 해당 경로에 의한 상호작용의 정도를 추정하는 데 도움이 된다. 예를 들어 EM과 PM 하위군 간 약물 노출의 차이는 일반적으로 그 경로의 강한 억제제가 일으킬 수 있는 가장 극단적인 변화를 나타낸다. 마찬가지로, 다형성 대사효소의 경우 유전형별 PK 시험의 대안으로, 광범위대사자에게 해당 대사 경로의 알려진 강한 억제제를 병용하거나 병용하지 않고 임상시험용 의약품을 투여하는 방법이 있다.

For a drug that is a substrate of a polymorphic enzyme or transporter, the evaluation of comparative PK in the subgroups genetically defined as UM (ultra-rapid metabolizers), EM (extensive metabolizers), IM (intermediate metabolizers), and PM (poor metabolizers) often provides essential information on potential drug–drug interactions. This is helpful in prioritizing subsequent drug interaction studies and in estimating the extent of interactions by that specific pathway. For example, the difference in drug exposures between EM and PM subgroups would generally represent the most extreme change that could be caused by a strong inhibitor of that pathway. Similarly, an alternative to a genotype-specific PK study in the case of a polymorphic metabolizing enzyme is to administer the investigational drug to extensive metabolizers with and without concomitant administration of a known strong inhibitor of the metabolic pathway.

예를 들어 CYP2D6 EM인 개인은 강한 CYP2D6 억제제를 병용 투여하면 사실상(de facto) CYP2D6 PM으로 전환될 수 있다. 약물 상호작용 시험 설계와 대사 경로의 강한 억제제 선정에 관해서는 FDA 업계용 가이던스 「약물 상호작용 시험 — 시험 설계, 자료 분석 및 용량과 표시기재에 대한 시사점(Drug Interaction Studies — Study Design, Data Analysis, and Implications for Dosing and Labeling)」을 참조한다.

For example, an individual who is a CYP2D6 EM can be converted to a de facto CYP2D6 PM by concomitant administration of a strong CYP2D6 inhibitor. For drug interaction study design and selection of strong inhibitors of metabolic pathways, refer to the FDA guidance for industry on Drug Interaction Studies — Study Design, Data Analysis, and Implications for Dosing and Labeling.

건강한 자원자에서 활성 물질(즉, 모약물 및/또는 그 활성 대사체)의 PK에 중요한 변동성이 관찰되면, 이후 환자 대상 시험(예: 유전형으로 정의된 하위군에서의 용량-반응 시험)을 설계할 때 그 결과의 의미를 고려하여야 한다. 특정 유전형이 혈중 농도와 약물 효과를 신뢰성 있게 예측하는 것으로 밝혀지면, 이 지식은 이후 다른 임상시험 설계에 사용될 수 있다. 예를 들어 유전형을 사용하여 (1) 시험 대상 환자를 선정하고(예: 잠재적 반응자로 농축하고 독성을 겪을 가능성이 큰 환자를 제외), (2) 시험 내 군을 층화하며, (3) 시험에서 용량을 조정할 수 있다. 이러한 조치는 평균 효과를 높이고 독성을 줄이며 시험 전체의 성공 가능성을 높일 수 있다.

If important variability in PK of active species (i.e., parent drug and/or its active metabolite) is observed in healthy volunteers, the significance of this finding should be considered in the design of subsequent studies in patients (e.g., in dose/response studies in genotype-defined subgroups). When specific genotypes are shown to reliably predict blood levels and drug effect, this knowledge can be used in the subsequent design of other clinical trials, for example, by using genotypes to (1) select patients for trials (e.g., enrichment with potential responders and elimination of patients likely to experience toxicity); (2) stratify groups within trials; and (3) adjust doses in trials. These steps can increase the average effect, decrease toxicity, and improve the chances of overall success of the study.

시험에서 임상적으로 중요하지 않은 노출 차이가 드러날 수도 있으며, 이 경우 추가 PGx 연구의 우선순위를 낮출 수 있다.

The trials can also reveal exposure differences that are not clinically critical, in which case additional PGx studies may be given lower priority.

D/R 시험은 대개 2상에서 임상 유효성과 안전성에 관련된 바이오마커나 임상 평가변수를 사용하여 (1) 개념 증명을 제공하고, (2) 3상 임상시험의 용량을 정하며, (3) 비교적 흔한 이상반응의 용량-반응을 확립하기 위해 수행된다. PK 차이(즉, 대사와 수송)와 PD 차이(예: 농도-반응 곡선의 이동) 모두 개인의 D/R 차이로 이어질 수 있다. 앞선 PK 및/또는 PD 시험에서 유전형이나 표현형이 전신 노출-반응 또는 유효성·안전성 반응에 영향을 미치는 데 중요하다고 시사되면, 용량군을 유전형으로 층화하는 D/R 시험이나 특정 유전형 기반 D/R 시험(PK 보정 D/R 또는 농도 조절 시험까지)을 고려하여야 한다. 후자의 시험에서는 용량을 투여 용량이 아니라 개인의 예상 혈중 농도로 정한다.

D/R studies are usually conducted in phase 2 using biomarkers or clinical endpoints that are relevant to clinical efficacy and safety to (1) provide proof of concept, (2) identify doses for phase 3 trials, and (3) establish dose-response for relatively common adverse effects. Both PK differences (i.e., metabolism and transport) and PD differences (e.g., shift in concentration-response curves) can lead to differences in D/R in individuals. If previous PK and/or PD studies suggest that a genotype or phenotype is important in influencing systemic exposure-response or efficacy and safety responses, D/R studies that stratify dose groups by genotype or specific genotype-guided D/R studies (PK adjusted D/R or even a concentration controlled study) should be considered. In the latter studies, doses are defined by expected blood levels in individuals rather than by administered dose.

D/R 시험에서 약물 혈중 농도를 평가하면, 시험이 혈중 농도에 따라 환자를 군에 배정하도록 계획되지 않았더라도, 유전체 요인으로 인한 혈중 농도의 큰 차이와 D/R 관계의 뚜렷한 변동성이 있을 때 결과 해석에 도움이 될 수 있다. 유전 정보는 다른 임상 공변량과 마찬가지로 D/R 또는 농도-반응(C/R) 모델에 포함할 수 있다(C.3 「여러 공변량 고려사항」 참조). 유전체 요인과 관련된 설명은 때로 그 자체로 설득력이 있거나, 환자를 유전형으로 층화하는 추가 시험에서 검증할 가설로 이어질 수 있다.

Drug blood level evaluation in D/R studies, even if the study was not planned to assign patients to groups by blood levels, can help interpret results when there are major differences in blood levels resulting from genomic factors as well as apparent variability in D/R relationships. Genetic information can be included in D/R or concentration/response (C/R) models much like any other clinical covariate (see section C.3, Multiple Covariate Considerations). Explanations related to genomic factors can sometimes be persuasive on their own or can lead to hypotheses to be tested in further studies, where patients would be stratified by genotype.

시험 설계의 선택은 사전 지식과 시험 목적에 따라 달라진다. 건강한 자원자나 환자 중 유전체로 정의된 하위군에서 PK를 비교하는 것이 목적이라면 시험은 단순하다. 관련 하위군의 PK를 같은 시험에서 평가할 수 있는 경우가 많다. 이 설계는 간장애나 신장애가 있는 사람을 대상으로 한 시험과 비슷하다. 이러한 시험은 유전체로 정의된 하위군의 노출에 관한 정보를 제공하며, 혈중 농도가 PD에 미치는 결과(예: 농도-반응 관계)에 대한 이해에 따라 후기 무작위배정 대조 임상시험의 용량에 영향을 줄 수 있다. 그 정보와 결과는 일반적으로 제품 표시기재에 포함된다.

The choice of study design depends on prior knowledge and the purpose of the study. The study is straightforward when the goal is to compare PK in genomically defined subgroups of healthy volunteers or patients. Often, PK can be assessed in the relevant subgroups in the same study. This design is similar to studies in people with hepatic or renal impairment. These studies provide information on exposure in genomically defined subgroups and, depending on an understanding of the PD consequences of blood levels (e.g., concentration/response relationships), could influence dosing in later randomized controlled trials. The information and results would generally be included in product labeling.

유전체에 따라 구별되는 PD 반응을 찾기 위한 시험 설계는 이러한 PK 시험보다 덜 발전되어 있다. 특정 유전체 영향이 상당히 잘 이해되어 있으면 환자를 층화하고 하위군별로 반응을 분석하여야 한다. 예를 들어 종양 마커(예: 에스트로겐 수용체 상태, EGFR 돌연변이 상태, KRAS 돌연변이 상태)가 반응을 예측한다고 여겨지는 종양학 분야에서, 그리고 과거 다른 마커가 비슷한 가능성을 가졌던 경우(예: 고레닌 대 저레닌, 심부전의 수축기 또는 이완기 기능장애)에 이것이 가능하다. 더 탐색적인 상황에서는 바이오마커를 측정하는 PK-PD 시험이나 D/R 시험에서 PD 효과의 유전체 예측인자를 검토할 수 있다. 의약품 개발 초기의 탐색적 연구는 일반적으로 그러한 마커에 대한 효과를 살펴보고, 임상 평가변수에 대한 시험은 개발 후반에 평가한다.

Less well developed than such PK studies are study designs used to identify genomically distinguished PD responses. When a particular genomic influence is reasonably well understood, patients should be stratified and responses analyzed by subset. This would be possible, for example, for oncology settings when tumor markers (e.g., estrogen receptor status, EGFR mutation status, and KRAS mutation status) are thought to predict response, and historically when other markers have had similar potential (e.g., high vs. low renin, systolic or diastolic dysfunction in heart failure). In a more exploratory setting, PK-PD studies or D/R studies measuring a biomarker can be examined for genomic predictors of PD effects. Earlier exploratory studies in drug development will generally look for effects on such a marker, while studies of clinical endpoints would be assessed later in drug development.

물론 어떤 경우에는 마커가 없어 임상 결과만 연구할 수 있다. 후기 임상시험에서 그러한 관계가 예상되지 않았던 것이라면 대부분 탐색적인 것(즉, 전향적으로 정의된 확증이 필요한 것)으로 본다.

In some cases, of course, there is no marker, and only clinical outcomes can be studied. In later trials, such relationships, if not anticipated, would in most cases be considered exploratory (i.e., needing prospectively defined confirmation).

유전형 및 표현형 검사 방법의 분석적 밸리데이션은 임상 PGx 시험을 시작하기 전에 확립하여야 한다. 시간이 지나도, 그리고 검사 기관이 달라도 분석 성능이 지속됨을 보증할 수 있도록 적절한 정도관리 물질, 표준물질, 교정물질(해당되는 경우)과 밸리데이션된 프로토콜을 확립하여야 한다. 유전체 바이오마커를 핵심 유효성 시험 진입 환자 선정에 사용하려는 경우 분석적 타당성은 매우 중요하다. 유전체 검사 결과로 환자에게 의약품을 투여할지를 결정하려는 경우, 그 검사는 CDRH의 임상시험용 의료기기 면제(Investigational Device Exemption)에 따른 승인이 필요할 수 있다. 체외진단 동반진단 의료기기로 사용하려면, 정해진 예외 상황을 제외하고 의약품의 시판 허가와 동시에 그 검사가 허가 또는 인증되어야 한다(각주 5 참조).

Analytical validation of genotyping and phenotyping methods should be established before initiating a clinical PGx study. Appropriate quality control materials, standards, and calibrators (where applicable), as well as validated protocols, should be established to provide assurance of continuing analytical performance over time and across testing sites. Analytical validity is critical if the genomic biomarker is intended to select patients for entry into pivotal efficacy studies; if the results of the genomic test are intended to determine whether a patient is to receive the drug, the assay may require approval under an Investigational Device Exemption by CDRH. For use as an in vitro device companion diagnostic, the test must be approved or cleared, except in specified circumstances, at the same time the drug is approved for marketing (see footnote 5).

유전체 분석법의 FDA 허가 또는 인증을 위한 분석적·임상적 타당성 요건에 관한 구체적 조언은, 특히 의약품과 진단기기의 공동 개발을 계획하는 경우, 의뢰자가 CDRH의 체외진단·방사선기기실(OIR)과 상의하여야 한다.

For specific advice on analytical and clinical validity requirements for FDA approval or clearance of a genomic assay, sponsors should consult the Office of In Vitro Diagnostics and Radiological Devices (OIR) in CDRH, especially if co-development of a drug and diagnostic is planned.

약동학에 초점을 둔 임상 PGx 시험은 대개 1상에서 건강한 자원자를 대상으로 수행하며, 성별, 연령, 인종/민족의 영향에 추가로 주의를 기울인다. 특정 약효군(예: 세포독성 항암제)은 안전성 문제로 건강한 자원자를 사용하지 못할 수 있다. 임상시험용 의약품의 투여 대상 환자를 대상으로 한 시험은 건강한 자원자에서 측정할 수 없는 PD나 임상 평가변수를 탐색할 기회를 준다.

Clinical PGx studies focused on pharmacokinetics are usually performed in phase 1 using healthy volunteers, with additional attention to the effects of sex, age, and race/ethnicity. Safety considerations may preclude the use of healthy volunteers for certain drug classes (e.g., cytotoxic anticancer drugs). Studies of patients for whom the investigational drug is intended provide the opportunity to explore PD or clinical endpoints not measurable in healthy volunteers.

특정 유전형 환자를 임상시험에서 제외하는 것은 사례별로 고려하여야 하지만, 농도-반응 관계가 상당히 잘 알려져 있고 특정 유전형 대상자가 독성을 겪거나 도달하게 될 낮은 활성 약물 노출에 반응하지 않을 것이 분명할 때에는 적절할 수 있다. 마찬가지로 약물 표적이 분명히 없는 경우(예: 항암 활성에 필요한 세포 표면 수용체 유전자)에는 그러한 환자를 제외할 수 있다. 그러나 반응에 어느 정도의 수용체 수준이 필요한지에 관한 정보가 부족할 수 있다는 것이 잠재적 문제이다. 많은 정량적 유전체 마커는 “전부 아니면 전무” 반응으로 이어지지 않으므로, 3상 임상시험에서의 전향적 검사를 위한 최적 진단 기준값(cut-off)을 탐색하고 다듬을 수 있도록 초기 임상시험에 다양한 표적 수준의 환자를 포함하는 것이 바람직하다.

The exclusion of patients with certain genotypes from a clinical trial should be considered on a case-by-case basis, but may be appropriate when the concentration/response relationship is reasonably well known and it is clear that subjects with certain genotypes would experience toxicities or not respond to the low exposure of active drug that would be achieved. Similarly, the clear absence of a drug target (e.g., the gene for a cell surface receptor needed for anticancer activity) might lead to exclusion of such patients. A potential problem, however, may be lack of information as to what receptor level is needed for response. Many quantitative genomic markers do not lead to “all or none” responses; therefore, inclusion of patients with a range of target levels in early-phase trials is advisable to enable exploration and refinement of optimal diagnostic cut-offs for prospective testing in phase 3 trials.

약물-약물 상호작용 시험이 임상시험용 의약품의 효소 대사 억제제로서의 영향을 평가하려는 것이라면, 그 효소가 다형성인 경우 해당 효소의 저대사자를 등록하는 것은 적절하지 않다. 어떤 경우에는 여러 유전형 대상자에서 약물 상호작용의 정도를 평가하는 것이 도움이 될 수 있다(FDA 업계용 가이던스 「약물 상호작용 시험 — 시험 설계, 자료 분석 및 용량과 표시기재에 대한 시사점」 참조.

When a drug–drug interaction study is intended to evaluate the impact of an investigational drug as an inhibitor of enzyme metabolism, it would not be appropriate to enroll poor metabolizers of that enzyme if it is polymorphic. In some instances, an evaluation of the extent of drug interactions in subjects with various genotypes may be helpful (refer to the FDA’s guidance for industry on Drug Interaction Studies — Study Design, Data Analysis, and Implications for Dosing and Labeling.

사람에서 관찰되는 약물 반응 표현형의 상당수는 유전적, 인구학적, 환경적 요인을 포함한 여러 요인 또는 공변량의 상호작용으로 나타난다. 특정 공변량(예: 연령, 성별, 인종)과 유전자-공변량 상호작용이 약물 반응 변동성에 미치는 영향을 이해하면, 의약품의 PK, PD, 용량, 유효성, 안전성에 대해 유전 요인과 그 밖의 비유전 요인이 미치는 상대적 영향을 이해하는 데 유용할 수 있다. 예를 들어 일부 임상 연구에서는 CYP2C9와 VKORC1의 유전 변이가 표준 용량의 와파린을 복용하는 환자의 출혈 위험을 높인다는 것을 발견하였다. 그러나 유전 변이만이 출혈 위험을 높이는 요인은 아니다. 환자의 체표면적(BSA)과 연령에 비춘 와파린 용량도 출혈 위험에 영향을 미칠 수 있다.

Many observable phenotypes of drug response in humans result from the interactions of multiple factors or covariates, including genetic, demographic, and environmental factors. The understanding of specific covariates (e.g., age, sex, and race) and gene-covariate interactions on variability in drug response could be useful in understanding the relative impact of genetics, versus other nongenetic factors, on the PK, PD, dosing, efficacy, and safety of a drug. For example, some clinical studies have found that genetic variants in CYP2C9 and VKORC1 increase the risk of bleeding in patients taking standard doses of warfarin. However, genetic variations are not the only factors that increase the risk of bleeding. The dose of warfarin in the context of a patient’s body surface area (BSA) and age may also influence the bleeding risk.

따라서 대부분의 경우 유전적·비유전적 요인을 모두 포함한 여러 요인과 관련된 위험을 이해하는 것이 중요하다.

In most cases, therefore, it is important to understand the risk associated with multiple factors — both genetic and nongenetic.

다양한 환자 내인성·외인성 요인을 동시에 통합하는 집단 기반 생리학적 PK 모델(즉, 생리학 기반 약동학(PBPK) 모델)을 이용한 수학적 시뮬레이션은 여러 공변량이 있을 때 환자에서 E/R 관계가 복잡하게 변할 가능성을 이해하게 해 줄 수 있다. 약물대사효소 다형성이 PK와 PD에 미치는 영향을 평가하기 위한 임상시험 설계를 포함하여, 이러한 모델의 일부 활용 사례가 허가 신청 자료에서 점점 더 많이 보이고 있다(Zhao et al., 2011).

Mathematical simulations using population-based, physiological PK models (i.e., physiologically based pharmacokinetic (PBPK) models) that simultaneously integrate various patient-intrinsic and -extrinsic factors can provide an understanding of the potential complex changes in E/R relationships in patients when multiple covariates are present. Some applications of these models, including the design of clinical trials to evaluate the effects of drug-metabolizing enzyme polymorphisms on PK and PD, are increasingly being seen in regulatory submissions (Zhao et al., 2011).

임상 PGx 시험은 관련 임상 용량에서 수행하여야 한다. 높고 안전하지 않은 노출이나 약물에 대한 과도한 약리 반응을 일으킬 수 있는 특정 유전형 대상자에게는 더 낮은 용량이나 다른 적정 간격을 사용할 수 있다. 특정 유전형에서의 노출 변화 같은 임상 PGx 시험 결과의 해석은, 일반 집단과 유전 변이가 다른 하위 집단에서 바람직한 약물 효과와 바람직하지 않은 약물 효과 모두에 대한 용량-반응 또는 농도-반응 관계를 잘 이해하면 도움을 받을 수 있다.

A clinical PGx study should be conducted at relevant clinical doses. A lower dose or different titration interval can be used in subjects with certain genotypes that could cause high and unsafe exposure or excessive pharmacological response to the drug. Interpretation of findings in a clinical PGx study, such as changes in exposure in specific genotypes, may be aided by a good understanding of dose- or concentration-response relationships for both desirable and undesirable drug effects in the general population and in subpopulations with different genetic variations.

FDA 업계용 가이던스 「노출-반응 관계 — 시험 설계, 자료 분석 및 규제 적용(Exposure-Response Relationships — Study Design, Data Analysis, and Regulatory Applications)」은 D/R 및 농도-반응(C/R) 관계 평가의 고려사항을 다룬다.

FDA’s guidance for industry on Exposure-Response Relationships — Study Design, Data Analysis, and Regulatory Applications discusses considerations in the evaluation of D/R and concentration/response (C/R) relationships.

유전형이 약물 노출에 미치는 영향을 고려하는 데 유용한 PK 측정값과 변수에는 AUC, Cmax, Cmax 도달 시간(Tmax)과 함께 청소율, 분포 용적, 반감기 같은 그 밖의 PK 변수가 있다. 반복 투여 PK 시험의 최저 약물 농도 같은 추가 측정값은 (PD 측정값, 유효성 평가변수 또는 이상반응과 관련된다면) 집단의 여러 하위군에서 비슷한 노출을 얻기 위한 적절한 용량 전략을 정하는 데 도움이 될 수 있다.

PK measurements and parameters that should be useful for consideration of genotypic effects on drug exposure include AUC, Cmax, and time-to-Cmax (Tmax), as well as other PK parameters such as clearance, volumes of distribution, and half-lives. Additional measures, such as trough drug concentrations in multiple-dose PK studies (if associated with a PD measurement, an efficacy endpoint, or an adverse effect) can help determine appropriate dosing strategies to achieve similar exposure across different subsets of the population.

의약품의 의도된 약리 효과, 의심되는 표적 외 효과 및/또는 안전성과 관련된 약물 반응 바이오마커가 있다면, 노출이나 표적 반응에 영향을 미치는 유전 요인이 임상 결과에 영향을 미칠지를 측정하기 위해 임상 PGx 시험에 포함하여야 한다.

Biomarkers of drug response related to a drug’s intended pharmacological effect, suspected off-target effects, and/or safety, when available, should be incorporated into clinical PGx studies to measure whether or not genetic factors influencing exposure or target response will have an impact on clinical outcomes.

초기 의약품 개발 중 PGx 요인의 영향을 평가하는 임상시험은 건강한 자원자와 환자군에서의 PK 및 단기 PD 평가변수의 변동성에 관한 질문에 답하기 위한 것이다. 대사에 잘 확립된 변이(예: CYP2D6 및 CYP2C19 저대사자)가 있기는 하지만, 이 단계의 약물유전체 연구는 대부분 탐색적이며, 사전 가설이 없는 관계를 발견하려는 경우가 많다. 유전체 요인이 중요할 것으로 예상되는 경우(예: 수용체 특성의 유전적 결정인자)에도 임상적 결과에 대해서는 상당한 불확실성이 있을 수 있다.

Clinical studies evaluating the effect of PGx factors during early drug development are intended to address questions concerning variability in PK and short-term PD endpoints in healthy volunteers and patient groups. Although there are well-established variants in metabolism (e.g., CYP2D6 and CYP2C19 poor metabolizers), most pharmacogenomic research is exploratory at this stage and is often intended to discover relationships for which no prior hypotheses exist. Even when genomic factors are expected to be important (e.g., genetic determinants of receptor characteristics), there may be considerable uncertainty as to clinical consequences.

PGx 시험에서 통계적 고려사항은 중요하다. 초기 임상시험에서 도출된 가설과 결론(예: CYP 유전형에 따라 다른 용량이 필요함)은 신뢰할 수 있는 자료로 충분히 뒷받침되어야 한다. 확정적이지 않은 경우, 그 자료는 의약품 개발 후반에 더 엄격한 시험 설계로 추구할 가설을 정의하여야 한다. 초기 임상약리 시험 내 또는 시험 간 대상자 수가 제한적인 점을 고려하면, 이러한 시험은 임상적으로 관련될 가능성이 큰, 유전체 차이로 인한 큰 PK 차이(예: CYP2D6 저대사자)만 찾아낼 수 있을 것이며, 유전체 PD 차이는 일반적으로 추가 연구가 필요하다.

Statistical considerations in PGx studies are important. The hypotheses and conclusions arising from early-phase clinical studies (e.g., need for different doses for different CYP genotypes) should be sufficiently supported with credible data. When not definitive, those data should define a hypothesis to be pursued later in drug development with more rigorous study designs. Considering the limited number of subjects within or across early-phase clinical pharmacology studies, such studies may be able to identify only large differences in PK resulting from genomic differences (e.g., CYP2D6 poor metabolizers) that are likely to be clinically relevant; genomic PD differences will generally need further study.

일반적으로 대상자를 치료에 무작위배정하지 않는 탐색적 연구와 관찰 연구에서, 임상 약물유전체학과 가장 관련이 깊은 통계적 개념은 다음과 같다.

For exploratory and observational studies, which generally do not involve randomization of subjects to treatment, the statistical concepts that are most relevant to clinical pharmacogenomics include the following:

예를 들어 ADME 관련 유전자에서 수백, 수천 개의 염기서열 변이를 조사할 수 있는 고도 다중 유전형 분석법이 있다. 이러한 방법은 단일 원인 경로를 시사하는 시험관내 자료가 없을 때 PK 변동성의 원인을 탐색하는 데 유용할 수 있다. 초기 임상시험은 변이 유전형 대상자가 몇 명밖에 등록되지 않았을 때 PGx 관계를 정의하기에 검정력이 충분하지 않은 경우가 많다. 따라서 계획서가 비슷한 임상약리 시험을 통합 분석하면, 위양성 결과를 통제하는 능력을 유지하면서 여러 유전 요인을 더 포괄적이고 신뢰성 있게 조사할 수 있다. 이러한 연구에 사용되는 상관 분석 방법은 연령, 인종, 그 밖의 임상 공변량이 약물 노출에 미치는 영향을 평가하는 데 사용되는 약물계량학(pharmacometric) 방법과 비슷하다.

Highly multiplexed genotyping methods are available, for instance, to interrogate hundreds or thousands of sequence variations in ADME-related genes. These methods may be useful when exploring causes for PK variability in the absence of in vitro data that suggest a single causal pathway. Early-phase studies are often not adequately powered to define PGx relationships when only a few subjects with a variant genotype may have been enrolled. Consequently, pooled analysis of clinical pharmacology studies with similar protocols enables more comprehensive and reliable investigations of multiple genetic factors while retaining the ability to control for false positive results. The correlative analysis methods employed in such studies are similar to the pharmacometric methods used to evaluate the effects of age, race, and other clinical covariates on drug exposure.

이러한 조사가 탐색적이라는 점을 고려하여, 유전 요인과 약물 노출 간 임상적 관계를 확인하기 위해 결과의 재현이나 실험적 연구(예: 후속 시험관내 연구)가 권장될 수 있다. 연관성 검정을 위해 유전 마커를 걸러내는 통상적인 방법(예: Hardy-Weinberg 평형 이탈)을 적용하여야 한다.

Considering the exploratory nature of these investigations, replication of the findings or experimental studies (e.g., follow-up in vitro studies) may be recommended to confirm clinical relationships between a genetic factor and drug exposure. Typical methods to filter genetic markers for association testing should be applied (e.g., Hardy-Weinberg equilibrium deviations).

무작위배정되지 않은 PGx 하위시험에서는 하위시험 집단이 전체 시험 집단과 여러 면에서 다를 수 있다. 시험이 무작위배정되고 하위시험이 기저 특성에 근거하여 선택된 경우, 무작위배정 표본의 군들이 표본의 상당히 큰 비율을 차지한다면 의미 있는 평가가 가능할 만큼 충분히 비슷할 것이다. 그러나 어떤 경우든 군 간 차이는 유전적 차이의 결과일 수도 있고, 유전적 차이와 관련된 어떤 특성의 결과일 수도 있다. 유전 하위시험의 통계 분석에는 하위시험 집단과 전체 시험 집단 간 임상적 또는 인구학적 특성 차이의 평가와 치료 효과 이질성의 평가가 포함되어야 한다. 불완전한 검체 채취가 지역이나 기관별 참여 차이와 관련된 경우에는 참여 기관의 치료 효과도 추정하여야 한다.

In PGx substudies that are not randomized, it is possible for the substudy population to be different from the overall trial population in a variety of ways. If a trial is randomized and the substudy is selected based on a baseline feature, the groups in the randomized sample, if they are a reasonably large fraction of the sample, should be sufficiently similar to allow for meaningful assessment. In all cases, however, a between-group difference could be the result of the genetic difference or of some characteristic related to the genetic difference. The statistical analysis of genetic substudies should include an assessment of differences in clinical or demographic characteristics and an assessment of heterogeneity in treatment effects between the substudy and overall trial populations. When incomplete sampling is related to geographic or site differences in participation, treatment effects at the participating sites should also be estimated.

유전형-치료 상호작용을 검출할 검정력을 포함하여, 시험의 일부 하위군에서 어떤 효과 크기를 현실적으로 확인할 수 있는지 판단하기 위해 검정력 분석을 수행하여야 한다.

Power analysis should be performed to determine what effect sizes can feasibly be identified in a subset of the trial, including the power to detect genotype by treatment interactions.

초기 약물유전체 평가의 통계적 문제는 PGx 정보의 용도에 따라 대략 다음 세 범주로 나눌 수 있다.

Statistical issues for early pharmacogenomic assessments can be divided roughly into the following three categories according to the use of the PGx information:

유전적 다형성 경로가 의약품의 PK에서 중요한 역할을 하는 경우, 유전형에 따른 PK 변수 변동성의 크기를 검토하여야 한다. 어떤 경우에는 C/R 관계에 따라 변화된 PK가 PD나 임상 평가변수에 중요한 영향을 미친다. 시험은 처음에는 정상 대사군과 유전자 변이 대사군의 PK를 단순 비교하며, 그 차이는 크고 쉽게 기술되는 경우가 많다. 유전적 차이의 임상적 결과를 조사해야 한다면, 정상 프로파일과 유전 변이 프로파일을 가진 환자를 대상으로 (별도 시험으로, 또는 바람직하게는 단일 시험 내 층으로) 시험하고, 두 군 간 반응 차이를 기록하여야 한다.

When a genetically polymorphic pathway has an important role in the drug’s PK, the magnitude of the variability in PK parameters according to genotype should be examined. In some cases, the effect of the altered PK will confer an important effect on PD or clinical endpoints, depending on the C/R relationship. Studies will initially simply compare PK in groups with normal and gene-variant metabolism, and often the differences will be large and readily described. If the clinical consequences of the genetic differences need to be investigated, studies in patients with normal and genetic-variant profiles should be studied (in separate studies, or preferably as strata within a single study), and the differences in response between the two groups should be noted.

유전적 차이가 활성 약물이나 대사체의 혈중 농도 차이로 이어지지 않고 C/R 관계의 변화(예: C/R 곡선의 기울기, 극단적으로는 PD 효과의 부재)로 이어지는 경우, 유전 층을 연구할 수 있는 시험, 바람직하게는 같은 시험에서 유전체 차이의 밸리데이션과 정밀한 정의를 평가하여야 한다. 따라서 종양에 특정 유전 마커가 있는 암 환자와 그 마커가 없는 환자를 대조 임상시험에서 층화하고, 군 간 반응 차이를 연구하게 된다.

When genetic differences do not lead to differences in blood levels of active drug or metabolite, but rather to changes in the C/R relationship (e.g., slope in C/R curve, or at the extreme, lack of any PD effect), validation and precise definition of the genomic difference should be evaluated in a trial in which genetic strata can be studied, preferably in the same trial. Thus, cancer patients whose tumors bear a particular genetic marker and patients without the marker would be stratified in a controlled trial and differences in response between the groups studied.

핵심 질문은 그러한 마커를 처음에 어떻게 사전 가설로 찾아내느냐는 것이다. 처음부터 약물 작용 기전으로 이해되지 않았다면, 선별되지 않은 집단의 약물 노출을 연구한 뒤에 찾아내야 한다. 그런 다음, 가능하면 관련 시험의 검체와 함께, 다양한 마커와 관련하여 반응을 탐색할 수 있다. 시판 전 임상 자료의 표본 크기가 작다는 점을 고려하면, 전장 유전체 연관 분석 같은 탐색적 연구는 큰 유전적 영향만 검출할 검정력을 가질 수 있다. 강한 연관성이 관찰되더라도, 다중 검정에서 오는 거짓 결과와 초기 자료 세트 내 비뚤림의 가능성, 그리고 이 단계의 일반적으로 작은 표본 크기를 고려하여, 그 관계를 재현하기 위한 집중 검토를 수행하는 것이 일반적으로 필요하다.

A critical question is how such markers would be identified initially as an a priori hypothesis. If not understood as a mechanism of drug action initially, they should be identified later, after studying the exposure of an unselected population to the drug. Response could then be explored in relation to a wide range of markers, possibly with samples from related studies. Considering the small sample size available in premarket clinical databases, exploratory studies such as genome-wide association studies can be powered to detect only large genetic effects. Even if a strong association were seen, it would generally be necessary to conduct a focused examination to replicate the relationship in recognition of the possibility of false findings from multiple testing and bias within the initial dataset and the typically small sample sizes at this stage.

효과가 실제로 크다면, 아마도 핵심 바이오마커에 대한 중간 평가 계획이 조기 확증을 제공할 수 있다.

A plan for an interim evaluation, perhaps of a critical biomarker, could provide early confirmation if the effect were in fact large.

또한 임상시험의 환자나 용법·용량 선정 목적으로 검사 결과를 사용한 것이 유전체로 정의된 환자 하위군으로 치료를 지시하는 표시기재로 이어지면, 그 검사는 통상 CDRH 승인이 필요하다.

In addition, if use of the test result for the purpose of selecting patients or dosing regimens for clinical trials leads to labeling that directs treatment to a genomically defined patient subset, the test would ordinarily require CDRH approval.

PGx 특성을 약물이상반응(ADR)과 연관 짓기 위해서는 먼저 ADR을 경험한 환자를 분석하여 공통 PGx 특성을 찾아야 한다. 이는 일반적으로 이상반응이 있는 환자와 없는 환자에서 추정 PGx 예측인자의 빈도를 비교하는 환자-대조군 접근법을 포함한다. 이러한 탐색은 일반적으로 표본 크기가 작고 다중성이 상당하므로, 설득력을 가지려면 대개 이상사례 위험에 대한 매우 큰 유전적 영향과 연관성의 분명한 통계적 유의성이 필요하다. 많은 경우 비교적 드물거나 중증인 이상반응에 대한 PGx 관계를 시판 전 단계에서 특성분석하는 것은 가능하지 않을 수 있다. 그러나 기저 검체 확보율이 높고 추적 자료가 포괄적이면 유전 변이와 이상반응 위험 간 관계를 더 잘 특성분석할 수 있다.

Relating a PGx characteristic to adverse drug reactions (ADRs) requires, first, analysis of patients who experience the ADR to seek a common PGx characteristic. This would generally involve a case-control approach, comparing the frequency of the putative PGx predictor in patients with and without the adverse reaction. Given the generally small sample sizes and substantial multiplicity in such searches, a very large genetic effect on risk for the adverse event and clear statistical significance for the association would generally be needed to be persuasive. In many cases, it may not be possible to characterize PGx relationships for relatively rare or severe adverse reactions in the premarket setting. High baseline sample acquisition rates and comprehensive follow-up data may, however, allow for better characterization of the relationship between a genetic variant and risk for adverse reactions.

일반적으로 높은 검체 확보율에 더해, 임상적으로 의미 있는 환자군(case) 정의와 명확히 기술된 대조군이 중요하다. 환자군과 대조군의 대체 정의는 민감도 분석으로 유용할 수 있다(예: 약물 유발 장기 손상을 정의하기 위해 생화학 검사치의 다른 역치 사용). 자료의 궁극적 유용성은 연관성의 강도, 하위군(예: 인종 집단/국가) 간 결과의 일관성, 미국 인구와의 관련성, 그리고 자료의 사용 의도(예: 임상시험 보류(clinical hold) 해제, 표시기재 변경) 등을 포함하되 이에 국한되지 않는 결과의 여러 측면에 따라 달라진다.

As a general matter, in addition to high sample acquisition rates, a clinically meaningful definition of cases and clearly described controls would be important. Alternative definitions of cases and controls may be useful as sensitivity analyses (e.g., using different thresholds for biochemical laboratory values to define drug-induced organ injury). The ultimate usefulness of the data will depend on aspects of the results that include, but might not be limited to, the strength of the association, consistency of the findings across subgroups (e.g., race groups/countries), and relevance to the U.S. population, as well as the intention for the data's use (e.g., removal of a clinical hold, modified labeling).

일반적으로 표시기재에는 유전형이 표현형에 미치는 영향(또는 영향이 없음)을 처방자에게 알리는 데 유용하거나, 유전체 검사를 이용할 수 있는지, 그렇다면 검사를 고려하여야 하는지, 권장되는지, 필수인지를 나타내는 데 유용한 경우에만 PGx 정보를 포함하여야 한다. 해당되는 경우 처방정보(PI)의 임상약리(CLINICAL PHARMACOLOGY) 항에 “약물유전체학(Pharmacogenomics)” 하위 항(예: “12.5 Pharmacogenomics”)을 두어야 하며, 여기에는 약물 치료에 영향을 미치는 유전 변이의 효과에 관한 임상적으로 관련 있는 자료나 정보를 포함하여야 한다.

In general, labeling should include information on PGx only if it is useful to inform prescribers about the impact (or lack of impact) of genotype on phenotype; or to indicate whether a genomic test is available, and, if so, to indicate whether testing should be considered, is recommended, or is necessary. If applicable, a “Pharmacogenomics” subsection should be included in the CLINICAL PHARMACOLOGY section (e.g., as “12.5 Pharmacogenomics”) of the prescribing information (PI) and should include clinically relevant data or information on the effect of genetic variations affecting drug therapy.

표시기재에서 약물유전체 정보에는 다음이 포함될 수 있으나, 이에 국한되지 않는다.

In labeling, pharmacogenomic information can include, but is not limited to, the following:

그 정보가 의약품의 안전하고 유효한 사용에 중요한 의미가 있고, 유전 변이의 결과로 사용 제한, 용량 조절, 금기 또는 경고 권고가 나오는 경우, 이 정보는 해당되는 대로 표시기재의 다른 항(예: 박스 경고(BOXED WARNING), 효능·효과(INDICATIONS AND USAGE), 용법·용량(DOSAGE AND ADMINISTRATION), 금기(CONTRAINDICATIONS), 경고 및 주의사항(WARNINGS AND PRECAUTIONS), 약물 상호작용(DRUG INTERACTIONS))에 요약된다. 임상적 권고를 뒷받침하는 더 자세한 자료(대개 임상약리(CLINICAL PHARMACOLOGY) 또는 임상시험(CLINICAL STUDIES) 항)를 상호 참조하도록 포함하여야 한다.

When the information has important implications for the safe and effective use of a drug and the consequences of the genetic variations result in recommendations for restricted use, dosage adjustments, contraindications, or warnings, this information will be summarized in other sections of the labeling, as appropriate (e.g., BOXED WARNING, INDICATIONS AND USAGE, DOSAGE AND ADMINISTRATION, CONTRAINDICATIONS, WARNINGS AND PRECAUTIONS, DRUG INTERACTIONS). A cross-reference to the more detailed data supporting the clinical recommendation (typically in CLINICAL PHARMACOLOGY or CLINICAL STUDIES) should be included.

환자에게 전달해야 할 중요한 PGx 정보가 있으면 환자 상담 정보(PATIENT COUNSELING INFORMATION) 항(17)에 요약하여야 한다.

If there is PGx information that is important to convey to patients, it should be summarized in the PATIENT COUNSELING INFORMATION section (17).

임상적으로 관련 있는 유전 정보에 관한 자세한 내용은 가장 적절한 표시기재 항에 모아 두어야 한다. 다음 표는 표시기재의 여러 항에 들어갈 수 있는 PGx 정보의 유형을 보여 준다.⁶

Detailed information about clinically relevant genetic information should be consolidated into the most appropriate labeling section. The following chart shows types of PGx information that could appear in various sections of labeling.⁶

의약품 개발 과정에서 유전체 조사로 얻은 PGx 정보는 의약품 개발에 정보를 주고 의약품의 유효성과 안전성을 높일 수 있다. 여러 허가 후 사례가 필요 용량의 변동(예: 와파린(VKORC1/CYP2C9), 테트라베나진(CYP2D6), 피모자이드(CYP2D6)), 의도한 약리 효과의 실패(예: 클로피도그렐(CYP2C19), 세툭시맙과 파니투무맙(KRAS)), 이상반응 소인(예: 아바카비르(HLA-B), 카바마제핀(HLA-B))을 이해하는 데 약물유전체 발견이 갖는 가치를 보여 주었다.⁸

PGx information obtained from genomic investigations during the course of drug development can inform drug development and enhance the effectiveness and safety of drugs. Several postapproval examples have illustrated the value of pharmacogenomic discoveries in understanding variable dose requirements (e.g., warfarin (VKORC1/CYP2C9), tetrabenazine (CYP2D6), pimozide (CYP2D6)), failure of intended pharmacological effect (e.g., clopidogrel (CYP2C19), cetuximab and panitumumab (KRAS)), and adverse reaction predisposition (e.g., abacavir (HLA-B), carbamazepine (HLA-B)).⁸

이 사례들은 신약 발견과 개발 초기에 고려한다면 다음을 할 수 있는 원칙을 보여 준다. (1) 약물유전체 상호작용에 대한 실험적 근거(또는, 중요하게는, 유전 변이가 실제로 임상적으로 관련이 없다는 근거)를 제공하고, (2) 다형성 경로가 약물 대사와 약동학에 갖는 관련성을 정의하며, (3) 용량 탐색 시험의 선정 기준을 바꾸어 특정 환자 하위군을 포함하거나 제외해야 하는지 판단하는 데 도움을 주고, (4) 의약품 개발 각 상의 임상시험에서 중요한 층화 및 농축 요인을 찾아내며, (5) 허가 심사 중인 치료제의 유익한 표시기재를 개발하는 데 도움을 준다.

These examples illustrate principles that, if considered early in drug discovery and development, can (1) provide experimental evidence for a pharmacogenomic interaction (or, importantly, evidence that genetic variation is actually not clinically relevant); (2) define the relevance of polymorphic pathways to drug metabolism and pharmacokinetics; (3) help determine whether entry criteria for dose-finding studies should be modified to include or exclude certain subsets of patients; (4) identify important stratification and enrichment factors for clinical trials across phases of drug development; and (5) aid in development of instructive labeling for therapeutic products under review for regulatory approval.

아바카비르는 단독으로 또는 다른 의약품과 병용하여 HIV-1 감염 치료에 사용하는 항레트로바이러스제이다. 임상시험 환자의 약 5~8%에서 아바카비르 과민반응(HSR)이 관찰되어, 허가 당시 과민반응은 잘 알려진 문제였다. HSR의 임상 양상은 발열 및/또는 발진, 그리고 정도는 덜하지만 위장관 증상(구역, 구토, 설사, 복통) 및/또는 호흡기 증상(기침, 호흡곤란, 인후통)이었으며, HSR 환자의 90% 이상에서 치료 시작 후 6주 이내에 나타났다. 증상은 치료를 계속하면 악화되어 생명을 위협할 수 있었으나, 대개 약물을 중단하면 사라졌다. 환자의 동반 질환이나 병용 약물 치료 때문에 임상 진단이 부정확했으며, 눈가림 임상시험에서 아바카비르를 포함하지 않은 표준 치료군에서도 HSR 발생률이 2~3%였다. 과민반응은 아바카비르 사용의 중요한 제약이었다.

Abacavir, which is used alone or in combination with other drugs, is an antiretroviral drug used in the treatment of HIV-1 infection. An abacavir hypersensitivity reaction (HSR) was observed in about 5 to 8% of clinical trial patients, so that hypersensitivity was a well-recognized problem at the time of approval. The clinical manifestations of the HSR included fever and/or rash and, to a lesser degree, gastrointestinal symptoms (nausea, vomiting, diarrhea, and stomach pain) and/or respiratory symptoms (cough, shortness of breath, and sore throat) that emerged within the first 6 weeks of treatment in more than 90% of patients with HSR. Symptomatology worsened with continued therapy and could be life-threatening, but usually resolved upon discontinuation of the drug. Clinical diagnosis was imprecise because of the patients’ concurrent illness or drug treatments, and there was an HSR rate of 2 to 3% in the standard of care arm without abacavir in blinded clinical trials. The hypersensitivity reactions were an important limitation to the use of abacavir.

아바카비르 시판 허가 후 약 3~4년이 지나 새로운 PGx 연구에서 과민반응과 연관된 것으로 보이는 대립유전자(HLA-B*5701)가 확인되었으나, 이 HSR 예측인자의 민감도와 특이도는 연구와 인종 집단에 따라 달랐다. 아바카비르 치료 시작 전 HLA-B*5701 선별검사의 임상적 유용성을 평가하기 위해 6주간의 무작위배정 대조 임상시험(PREDICT-1)(Mallal S et al., 2008)이 수행되었다. 아바카비르 투여 경험이 없는 환자(n = 1956)를 1:1로 무작위배정하여, 표준 치료에 따른 HSR 모니터링을 하는 아바카비르 포함 요법(대조군) 또는 전향적 HLA-B*5701 선별검사 후 HSR 모니터링을 하는 아바카비르 포함 요법(PGx군)을 받도록 하였다.

Approximately 3 to 4 years after marketing approval of abacavir, new PGx research identified an allele (HLA-B*5701) that appeared to be associated with the hypersensitivity reactions, but the sensitivity and specificity of this predictor of HSR varied between studies and racial populations. A 6-week, randomized controlled trial (called PREDICT-1) (Mallal S et al., 2008) was undertaken to assess the clinical utility of HLA-B*5701 screening before beginning abacavir treatment. Abacavir-naïve patients (n = 1956) were randomized 1:1 to an abacavir-containing regimen with HSR monitoring according to standard of care (control arm), or to an abacavir-containing regimen with HSR monitoring preceded by prospective HLA-B*5701 screening (PGx arm).

PGx군에서는 HLA-B*5701 양성인 환자를 제외하고 HLA-B*5701 음성 환자만 등록하였다.

In the PGx arm, patients who tested positive for HLA-B*5701 were excluded, and only HLA-B*5701 negative patients were enrolled.

이 시험에는 두 개의 공동 일차 평가변수, 즉 임상적으로 의심되는 HSR 발생률과, 첩포 검사 양성 반응을 동반한 HSR로 정의한 면역학적으로 확인된 HSR 발생률이 있었다. 임상적으로 의심되는 HSR의 발생률은 대조군과 PGx군에서 각각 7.8%와 3.4%였다(P<0.001). 임상적으로 의심되는 HSR에 대한 HLA-B*5701 검사의 양성 예측도는 61.2%, 음성 예측도는 95.5%였다. 면역학적으로 확인된 HSR의 발생률은 대조군 2.7%, PGx군 0%였다(P<0.001). 면역학적으로 확인된 HSR에 대한 HLA-B*5701 검사의 양성 예측도는 47.9%, 음성 예측도는 100%였다. 즉 HLA-B*5701 검사 양성 환자의 약 절반에서 확인된 HSR이 발생하였고, 검사 음성 환자에서는 한 명도 발생하지 않았다.

The trial had two co-primary endpoints: the rate of clinically suspected HSR, and the rate of immunologically confirmed HSR, defined as HSR with a positive patch test reaction. The incidence of clinically suspected HSR was 7.8% and 3.4% in the control and PGx arms respectively (P<0.001). The positive predictive value of the HLA-B*5701 test for clinically suspected HSR was 61.2% and the negative predictive value was 95.5%. For immunologically confirmed HSR, the rate was 2.7% for the control arm and 0% for the PGx arm (P<0.001). The positive predictive value of the HLA-B*5701 test for immunologically confirmed HSR was 47.9% and the negative predictive value was 100%, that is, about half of the patients with a positive HLA-B*5701 test developed confirmed HSR while no patient with a negative HLA-B*5701 test did.

이 결과는 유전 마커로 예측하려는 사건을 정밀하게 정의하는 것(즉, 표현형 정의)이 중요함을 보여 준다.

These findings illustrate the importance of a precise definition of the event that is to be predicted by the genetic marker (i.e., phenotype definition).

PREDICT-1 결과의 영향은 컸다. 이 시험이 전향적으로 계획된 무작위배정 임상시험이었고, 무작위배정된 모든 대상자의 유전체 상태를 사실상 모두 확인하였기 때문이다. 이 시험은 임상적 유용성(즉, 선별검사에서 허용 가능한 위양성률로 아바카비르 유발 HSR을 거의 완전히 피할 수 있음)을 입증하였다. 이 시험 결과는 전문 학회 진료지침과 허가된 표시기재(2008년 7월 갱신)에 HLA-B*5701 선별검사에 대한 강력한 권고가 포함되는 데 영향을 미쳤다.

The impact of the PREDICT-1 results was substantial because the study was a prospectively planned randomized trial with essentially full ascertainment of genomic status of every randomized subject. The study provided demonstration of clinical usefulness (i.e., near total ability to avoid abacavir-induced HSR with an acceptable false positives rate in the screening). The results of this study influenced the inclusion of strong recommendations for HLA-B*5701 screening in professional guidelines and in the approved labeling (updated July 2008).

클로피도그렐은 혈소판 아데노신 이인산(ADP) 수용체 길항제로, 최근 심근경색, 최근 뇌졸중, 말초동맥질환, 급성 관상동맥증후군 환자에서 죽상혈전성 사건의 감소에 사용하도록 허가되었다. 클로피도그렐은 항혈소판 활성이 없는 전구약물이며, 투여량의 약 15%가 여러 CYP 효소가 관여하는 2단계 과정으로 활성 대사체로 대사되는데, 그 효소 중 하나가 다형성 CYP2C19이다. CYP2C19에는 초고속, 광범위, 중간, 저대사의 네 가지 대사자 표현형이 있다.

Clopidogrel is a platelet adenosine diphosphate (ADP)-receptor antagonist that is indicated for reduction of atherothrombotic events in patients with recent myocardial infarction, recent stroke, peripheral artery disease, and acute coronary syndrome. Clopidogrel is a prodrug with no antiplatelet activity, but about 15% of the dose is metabolized to an active metabolite in a two-step process involving multiple CYP enzymes, one of which is the polymorphic CYP2C19. CYP2C19 has four different metabolizer phenotypes: ultrarapid, extensive, intermediate, and poor.

여러 PK/PD 시험 자료를 분석한 결과, CYP2C19 기능 상실(LOF) 대립유전자를 하나 이상 가진 보인자는 활성 대사체 노출이 감소하고 혈소판 응집 억제가 적었다(Mega et al., 2009). 이러한 관찰은 수많은 임상약리 시험에서 독립적으로 재현되었다. CYP2C19 유전형과 PK/PD의 관계는 여러 인구 기반 또는 임상시험 기반 코호트 연구에서 임상 결과로까지 확장되었다(Mega et al., 2010). 예를 들어 TRITON-TIMI 38 시험에 등록되어 DNA 분석용 혈액 검체 제공에 자발적으로 동의한 환자의 CYP2C19 유전형을 확인하였다.

Analyses of data from several PK/PD studies demonstrated that carriers of at least one loss-of-function (LOF) allele of CYP2C19 showed reduced exposure to the active metabolite and less inhibition of platelet aggregation (Mega et al., 2009). These observations have been independently replicated in numerous clinical pharmacology studies. The relationship between the CYP2C19 genotype and PK/PD was further extended to clinical outcomes in several population- or clinical trial-based cohort studies (Mega et al., 2010). For example, CYP2C19 genotypes were determined in patients enrolled in the TRITON-TIMI 38 trial who voluntarily consented to provide their blood samples for DNA analysis.

TRITON-TIMI 38에서 경피적 관상동맥중재술 후 CYP2C19 LOF 대립유전자 보인자는 비보인자(LOF 대립유전자 없음)보다 사망, 비치명적 심근경색 또는 비치명적 뇌졸중의 발생률이 높았다. 또한 같은 기간 스텐트 혈전증 발생률은 보인자에서 약 3배 높았다.

In TRITON-TIMI 38, carriers of LOF CYP2C19 alleles had a higher rate of death, nonfatal myocardial infarction, or nonfatal stroke than non-carriers (no LOF allele) following percutaneous coronary intervention. In addition, the rate of stent thrombosis over the same time period was approximately three times higher in carriers.

여러 임상약리 시험과 결과 연구의 결과를 바탕으로, 클로피도그렐의 표시기재는 2009년 5월과 2010년 3월에 CYP2C19 기능이 감소된 환자에서 항혈소판 반응 감소와 심혈관 사건 위험 증가에 관한 PGx 정보를 포함하도록 갱신되었다. 마지막 표시기재 갱신 이후 많은 발표 문헌이 CYP2C19 변이와 클로피도그렐 반응성 간 연관성을 재현하였다. 3상 임상시험에서의 DNA 수집은 여러 임상약리 시험 결과를 입증하는 데 도움이 되었다.

Based on the results from multiple clinical pharmacology and outcome studies, the label of clopidogrel was updated in May 2009 and again in March 2010 to include PGx information related to the diminished antiplatelet responses and the increased risk of cardiovascular events in patients with reduced CYP2C19 function. Many publications have replicated the association between CYP2C19 variants and clopidogrel responsiveness since the last labeling update. Collection of DNA in phase 3 trials helped substantiate the findings of several clinical pharmacology studies.

와파린은 쿠마린계 항응고제로, 심부정맥혈전증 같은 혈전색전성 질환의 단기 및 장기 관리, 그리고 심방세동 환자와 정형외과 수술 환자에서 뇌졸중과 전신 색전 사건을 예방하는 데 널리 사용된다. 비교적 많은 환자가 와파린으로 생명을 위협하는 출혈 합병증을 겪는다. 와파린은 약물 유발 중대한 이상반응의 원인 중 꾸준히 상위 10위 안에 들어 왔다. 주요 출혈 사례는 비교적 자주 보고된다. 그러나 와파린이 예방하려는 혈전색전 사건을 막기 위해서는 적절한 항응고를 달성하는 것도 필수적이다.

Warfarin is a coumarin-based anticoagulant that is widely used for the short- and long-term management of thromboembolic disorders, such as deep-vein thrombosis, and to prevent stroke and systemic embolic events in patients with atrial fibrillation and those undergoing orthopedic surgeries. A relatively large number of patients experience life-threatening bleeding complications from warfarin. It has been consistently a top ten-ranked cause of drug-induced serious adverse reactions. Major bleeding episodes are reported relatively frequently. However, it is also essential to achieve adequate anticoagulation to prevent thromboembolic events that warfarin is intended to prevent.

와파린은 치료 범위가 좁고 환자별 필요 용량의 차이가 크며, 응고 억제의 척도인 INR(국제표준화비율)을 검사하여 용량을 조정한다. 와파린의 PK와 PD에 영향을 미치는 여러 유전 요인(예: CYP2C9와 VKORC1)과 비유전 요인(예: 성별, 체격, 약물-약물 상호작용, 식이) 때문에, 와파린 투여 경험이 없는 환자를 적정 기간 안에 안정적인 INR 범위(예: 2-3, 충분하되 과도하지 않은 항응고)로 적정하는 것은 의료인에게 큰 과제이다. 기저 유전 요인이 유지 용량 변동의 약 35-40%를 설명하는 것으로 밝혀졌다. CYP2C9는 R-거울상이성질체보다 3-5배 강력한 S-와파린을 대사하는 간 효소이다.

Warfarin has a narrow therapeutic range, with wide variation in dose requirements for individual patients, and dose is modified by testing of INR (International Normalized Ratio), a measure of coagulation inhibition. Titrating warfarin-naïve patients to a stable INR range (e.g., 2-3, sufficient but not excessive anticoagulation) in a reasonable time is a significant challenge for health care professionals because of the many genetic (e.g., CYP2C9 and VKORC1) and nongenetic (e.g., sex, body size, drug-drug interactions, diet) factors affecting the PK and PD of warfarin. Underlying genetic factors have been shown to account for approximately 35-40% of the variation in the maintenance dose. CYP2C9 is the hepatic enzyme responsible for metabolizing S-warfarin, which is 3-5 times more potent than the R-enantiomer.

CYP2C9에 영향을 미치는 유전적 다형성(예: *2 및 *3 대립유전자)은 일반 인구에서 흔하며, S-와파린의 청소율 감소와 혈중 농도 상승을 일으킨다.

Genetic polymorphisms affecting CYP2C9 (e.g., the *2 and *3 alleles) are common in the general population, resulting in decreased clearance and higher blood levels of S-warfarin.

와파린은 VKORC1 유전자가 암호화하는 비타민 K 에폭사이드 환원효소(VKOR)를 억제하여 작용한다. 이 유전자의 다형성은 개인의 와파린 반응에 영향을 미친다. 연구에 따르면 CYP2C9 및/또는 VKORC1 유전형은 와파린 용량을 정하는 데 중요한 역할을 한다. 2007년 8월 FDA는 와파린 표시기재를 갱신하여 유전자 검사에 관한 일반 정보를 제공하고, 출혈과 치료 부족의 위험을 모두 줄이기 위해 의료인이 이 정보를 초기 용량 결정에 사용하도록 권장하였다. 이어 2010년 1월에는 환자의 CYP2C9 및 VKORC1 유전형 정보를 알고 있을 때 용량 결정에 사용할 용량표를 포함하도록 와파린 표시기재가 갱신되었다.

Warfarin works by inhibiting vitamin K epoxide reductase (VKOR), which is encoded by the VKORC1 gene. Polymorphisms in this gene affect an individual’s response to warfarin. Studies have shown that CYP2C9 and/or VKORC1 genotypes play an important role in determining the dose of warfarin. In August 2007, FDA updated the warfarin labeling to provide general information about genetic testing and to encourage health care professionals to use this information for initial dosing to reduce the risk of both bleeding and undertreatment. Subsequently, in January 2010, the warfarin labeling was updated to include a dosing table to be used for dosing when CYP2C9 and VKORC1 genotype information for a patient is known.