Rave Imaging がマイルストーンを達成 : 1,000 件以上の臨床試験をサポート

メディデータの画像管理プラットフォームRave Imagingがこの度大きな節目を迎え、世界で1,000件以上の臨床試験をサポートしました。Rave Imaging は 2009 年に発売されて以来、臨床試験の画像管理を刷新してきました。Medidata Clinical Cloud上に構築されたこのソリューションは、画像に関連した全ての臨床試験アクティビティに対してリアルタイムの可視性を提供し、試験を効率化します。

臨床試験における画像データは、薬事申請に必要な有効性評価と患者の安全性データを提供するために多くの臨床試験で重要な役割を果たしています。加えて、画像は続けて行われる臨床試験のプライマリーエンドポイントとして使用されることが多く、高い品質とデータの厳密性が求められます。臨床試験における医療用画像の適切な管理は、画像診断試験を成功させるために不可欠であり、試験の早期終了、次期試験のコスト削減、医薬品や機器の早期承認の可能性など、スポンサーに多くのメリットをもたらします。また、適切な画像管理は、薬剤の作用機序やターゲットへのアプローチに関する情報を提供し、候補薬剤のスクリーニングの効率化にもつながります。

メディカルイメージングを用いた臨床試験の数は増加しており、エンドポイントやその他の適格性基準を満たすために画像診断を必要とする試験は、全体の約50％にも上ります。がんなどの特定の治療分野ではさらに高く、90％以上となっています。¹
Rave Imagingは、治験依頼から画像評価、アーカイブまで、エンドツーエンドのソリューションを提供しています。Rave Imagingはクラウドベースのため、スポンサーだけでなく、施設ユーザー、ラボからもアクセスでき、画像診断臨床試験におけるすべての医療用画像タスクをシームレスに管理することができます。

Rave Imagingは、2009年以来1,000件以上の臨床試験で利用されており、これまでに870,000件以上の画像検査がアップロードされ、400社以上のスポンサーが使用しています。228,000人以上の患者さんの医療画像が、世界中の21,000以上の施設から取り込まれています。Rave Imagingは、製薬会社および医療機器メーカーの試験において、多くの規制当局の承認をサポートしてきました。

Boston Scientific社の国際臨床試験担当ディレクター、Blessie Concepcion 氏は、次のように述べています。「メディデータの Rave Imaging システムは、過去 8 年間にわたって当社の多くの重要な試験を支えてくれました。メディデータのような技術パートナーを持つことは試験を効率的に進め、成功させるために不可欠です。」 

ICON Clinical Research社も同様にRave Imagingを利用しているユーザーの１つで、 同社のVice President兼メディカルイメージングの責任者であるPaul J. McCracken氏は次のように述べています。「Rave Imagingがもつテクノロジーの信頼性、柔軟性、そして（機械学習などの）革新性を高く評価しています。当社がRave Imagingを多くの試験で活用してきた理由はそこにあります。」（ 詳細はこちらのプレスリリースにてご覧いただけます。）

メディカルイメージングの市場は、時には試験のタイムラインにリスクを与えるような企業合併や買収の動きによって不安定な状況にさらされています。だからこそ、経験豊富なパートナーの存在が重要になります。合併した企業が優れた実績を持っていたとしても、人事異動、技術の違い、プロセスの変更、文化の違いなど、合併に伴う課題はさまざまなところで影響を与える可能性がるため、それらをひとつひとつ克服していく必要があります。インテグレーションはオペレーションのパフォーマンスに影響を与え、医療画像を必要とする試験がある会社から別の会社に移ると、場合によっては本来想定されていなかった別のイメージングプラットフォームが必要になる場合があります。組織再編に対応しなければいけないパートナーと新たな試験対応は、試験の成功にリスクをもたらす可能性があります。イメージング戦略の見直しについては、こちらのアセスメントをご参照いただけます。 

臨床試験における医用画像の利用はますます増加しています。メディデータは今後もRave Imagingでさらに多くの試験やスポンサーをサポートするとともに、AIやその他の次々と生まれる新しいテクノロジーをサポートするために製品の機能拡張や改善を続けていきたいと考えています。Rave Imaginの詳細はこちらをご覧ください。

¹ Internal analysis of the Medidata PICAS Database, 2018.