Model-based meta-analysis（MBMA）は，公表文献などから得られる要約データを対象とし，母集団解析法の理論を適応することで数理モデルを構築する手法である．公開されている臨床試験結果は多くの場合，平均値や中央値といった要約データで報告されており，患者個別のデータを得ることはできない．MBMAは，要約データを解析対象としていることから，患者個別のデータが得られていない場合においても適応可能である．さらに，従来のメタアナリシスと異なり，薬剤の治療効果の経時推移や用量反応関係，影響因子の組み込みが可能などの利点がある．また，ネットワークメタアナリシスと同様に，直接比較試験が行われていない薬剤同士の間接的な比較も可能である．MBMAを活用した一例として，我々が実施した片頭痛発作予防効果に対するカルシトニン遺伝子関連ペプチド（CGRP）関連抗体製剤のMBMAについて紹介する．
片頭痛は，中等度から重度の頭痛が繰り返し起こる慢性の神経疾患であり，患者の日常生活や社会生活に深刻な影響を与える．急性期治療薬のみで治療が不十分の場合には，発作の発症そのものを抑制する予防療法の検討が推奨される．これまでの研究より，CGRPが片頭痛発作において重要な役割を果たすことが明らかになっており，片頭痛における治療標的として注目を集めている．予防薬としては，2018年erenumabがCGRP関連抗体として初めてFDAで承認されたことを皮切りに，現在までに4つのCGRP関連抗体が承認されている．しかし，CGRP関連抗体は近年承認された薬剤であり，これら薬剤の効果を直接比較した無作為化比較試験は未だ報告されておらず，同薬剤間の優劣や使い分け，特性の違いに関しての情報は不足している．そこで我々は，MBMAの手法を用いて，CGRP関連抗体の治療効果および薬効に影響する変動要因を定量的に評価した．複数のデータベースを用いて文献探索を行い，有効性の指標である月間片頭痛日数（MMD）を報告している無作為化比較試験を対象にデータを抽出した.得られたデータより，CGRP関連抗体投与後のMMDの推移を表現するモデルを構築した．また，薬効に影響する因子としてbaseline時の片頭痛日数が検出されたため，共変量としてモデルへの組み込みを行った．
本演題では，我々が実施したMBMAの研究内容も紹介しながら， MBMAの可能性と注意点について述べたい．
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