Capacity planning for new ethical drugs

• Project/Area Number: 22K20131
• Research Category: Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: 0107:Economics, business administration, and related fields
• Research Institution: Nagoya University
• Principal Investigator: 岡島 広子 名古屋大学, 経済学研究科, 講師 (10967590)
• Project Period (FY): 2022-08-31 – 2024-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2022)
• Budget Amount: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000); Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: 医薬品生産 / 受託生産 / 確率的動的計画法

Outline of Research at the Start

新型コロナワクチンの供給で明らかになったように、医薬品の供給が少しでも停滞すれば、社会全体に深刻な影響を及ぼしかねない。今後も起こりうるパンデミックに対して迅速に対応できる社会を構築するためには、高い不確実性の下で製薬会社はいかに生産能力拡大を図るべきかを考察することは重要である。本研究では、新薬開発を取り巻く様々な不確実性と企業のリスク選好度を考慮した上で、製薬会社の新薬開発における生産能力拡大にかかわる意思決定を適切に行うことを支援するモデルを数理モデルと実験室実験の２つの面から考察する。

Outline of Annual Research Achievements

2022年度は、(1)数理モデルの見直し、(2)マーケットデータの調査、および(3)実験室実験の計画を行った。
(1)に関し、まず1点目として、数理モデルの分析期間の見直しを行った。当初、第Ⅲ相臨床実験から特許が切れるまでの期間内の12期(1期＝1年)をモデル化していた。しかし、数理モデルを用いてシミュレーションを行った結果、臨床試験での成功確率と新薬承認後の需要予測(平均と分散)を様々に組合せると、第Ⅲ相臨床実験から新薬承認後1－2年の計3－4年の期間において最適な自社生産能力とCMOへの生産委託への配分が大きく異なってくる一方、その後は確保した生産能力を一定の割合で保つのみとなることが示された。この結果を踏まえ、第Ⅲ相臨床実験から承認後1年の計3期の意思決定に分析の焦点を置くことを目的に、数理モデルの改定を行った。また、数理モデルの見直しに関する2点目として、モデルの他分野への適応可能性を探った。当初のモデルは、臨床試験の最終段階にある新薬に対する生産能力計画をモデル化したものであり、どの企業も臨床試験のスケジュールに従って開発を進めるため、意思決定のタイミングなどをモデル化しやすい利点がある。一方、意思決定のタイミングが限定されていることにより、本モデルを新薬開発以外の分析にそのまま応用することが難しくなっている。モデルの前提を変更または取り除くことでこの点を改善できるかどうかを探った。現在も考察を続けている。
(2)に関し、数理モデルに使用するパラメーターの推定を行うために必要なデータを入手するため、国内外の商用データセットを比較した。必要なデータと入手できるデータ項目との相違や、データセット間でのデータ期間の相違、データセットの価格など、様ざまなの問題があり、現在も調査を続けている。
(3)に関し、実験に協力してもらう方と会って、実験の詳細の検討を始めた。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

当初、2022年度中にデータを入手し、パラメーターの推定を行うことを予定していた。しかしながら、予算内で購入できるデータに制約があることや、どうしても入手できないデータがあるなどの問題が生じ、データの購入が遅れている。これに伴い、2022年度に予定していた実験室実験のパイロット実験ができなかったため、2023年度に予定している実験室実験の実施時期が遅れる可能性がある。

Strategy for Future Research Activity

(1) データ入手上の制約が明らかになっているので、まず、利用できるデータで分析を行えるように数理モデルの改良を試みる。数理モデルで一定の結果が得られることを確認した後、直ちにデータを購入してパラメーターの推定を行う。

(2) (1)と並行して、実験室実験の計画を始める。実験の実施時期を繰り上げるため、パイロット実験は実験室ではなく、自分の担当する授業の学生を対象として普通教室での紙ベースでの実験を予定している。