En la investigación clínica de terapias contra el cáncer para mutaciones raras, los diseños de ensayos deben adaptarse para acomodar las muestras típicamente pequeñas, y los ensayos de un solo brazo y los ensayos canasta han ganado prominencia. En este artículo, aplicamos principios de métodos bayesianos jerárquicos y metanálisis de red multinivel para proponer un modelo para una comparación indirecta sin anclaje ajustada por población en parejas de terapias contra el cáncer en diferentes tipos de tumores con préstamo de información pan-tumor. Se define un modelo de regresión a nivel individual para el ensayo de un solo brazo de la intervención para la cual tenemos datos individuales del paciente. Los datos agregados del otro ensayo para la intervención competitiva se ajustan integrando los efectos de covariables a nivel individual sobre su distribución de covariables para formar la verosimilitud agregada.
Para mejorar la estimación de los efectos relativos de tratamiento específicos por tipo de tumor, asumimos intercambiables reflejando la creencia de un efecto pan-tumor. El método se ilustra con un estudio de caso de adagrasib versus sotorasib en tumores avanzados/metastásicos previamente tratados mutantes KRASG12C: cáncer de pulmón no pequeño célula (NSCLC), cáncer colorrectal (CRC) y adenocarcinoma ductal pancreático (PDAC). Adagrasib estuvo asociado con una mayor respuesta tumoral que sotorasib según los análisis: Las razones de odds fueron 1,87 (1,21-2,84) para NSCLC; 2,08 (1,22-3,93) para CRC; y 2,02 (1,14-4,05) para PDAC. El análisis ilustró que una suposición razonablemente conservadora sobre el grado de similitud puede resultar en hallazgos más significativos e interpretables.
El modelo propuesto permite la ajuste poblacional y compartir información entre tipos de tumores al realizar una comparación indirecta sin anclaje de intervenciones para las cuales se cree que existe un efecto pan-tumor.
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