第 501 期

人事動態
群體健康科學研究所鄒小蕙助研究員升等為副研究員
Dr. Hsiao-Hui Tsou of the Institute of Population Health Sciences has been promoted to Associate Investigator

群體健康科學研究所生物統計與生物資訊研究組鄒小蕙博士自2013年4月起升等為專任副研究員。

鄒博士於2005年取得美國馬里蘭大學數學統計博士學位，隨後至本院生物統計與生物資訊研究組蕭金福博士實驗室從事博士後研究，於2008年獲聘為專任助研究員。

鄒博士研究領域為非劣性臨床試驗設計與評估、銜接性臨床試驗設計與分析。在許多新藥研發的臨床試驗中，在醫學倫理的考量之下，如果具有療效之藥品已經存在且上市，就不能採用安慰劑對照組來證明新藥實驗組之藥效；此時，試驗的設計常會採用非劣性臨床試驗。鄒博士研究團隊發展非劣性試驗評估之統計方法論，探討非劣性幅度的選取、恆定性假設的檢驗，以及統計檢定量的建立。研究團隊有系統地建構非劣性試驗在黃金標準設計下之統計模型和假設，建立統計檢定程序，推導統計檢定力函數，決定試驗時所需的總樣本數。此外，研究團隊發展出的統計檢定程序，採用樣本數最佳化的方法，提供各組的最佳樣本數分配。在控制族系型一誤差、維持所需水準的統計檢定力的狀況之下，以最佳的比例分配參與該試驗的受試者至測試組或有效對照組。在給定不同的設計參數之下，鄒博士研究團隊提出的最佳化方法，可以讓執行臨床試驗所需之總樣本數比起平行設計所要求之總樣本數還要減少至少20%。在某些情況之下甚至可以減少50%的總樣本數。

鄒博士研究團隊發展了同時檢定優等性與非劣性試驗的統計方法論，並且將這個統計方法論運用在銜接性試驗上。在銜接性臨床試驗方法研發方面，研究團隊針對連續性滿足點的平行設計臨床試驗，提出一種將外國臨床試驗資料和本地臨床試驗資料加權的設計，來評估銜接性試驗中新藥的藥效。將研究團隊提出的方法運用在抗鬱劑的例子上，即可發現將外國臨床試驗資料和本地臨床試驗資料以相同權重的加權設計，可以節省一半以上執行銜接性試驗所需之樣本數（Tsou, Tsong, Liu, Dong, Wu, 2012）。此外，鄒博士亦參與院內多區域臨床試驗研究，多區域臨床試驗能使不同區域/國家的患者參與相同臨床試驗之執行，所呈現的結果代表試驗藥物在所有參與區域的整體性療效，亦可同時評估整體試驗的結果應用於所有地區的可行性，進而可加速藥品開發過程並縮短藥品審查時程。

鄒博士在擔任助研究員期間於國際期刊共發表21篇論文及2篇論文專書。
《文/圖：編輯中心整理》