PROGRAMMA DI RICERCA
“ANALISI DI BUDGET-IMPACT SUI FARMACI INNOVATIVI”
Introduzione
Il numero di farmaci innovativi in fase di sviluppo o di approvazione regolatoria sta
rapidamente aumentando. Da un lato questa situazione consente di rendere disponibile
per la pratica clinica un numero crescente di nuove alternative terapeutiche, ma d’altro
lato pone importanti problemi riguardo l’allocazione delle risorse destinate a questi
trattamenti che nel prossimo futuro rischiano di essere largamente insufficienti.
Questo progetto è espressamente finalizzato a stimare l’impatto economico attraverso
successive proiezioni di spesa pluri-ennali sia degli interventi innovativi che hanno già
ottenuto l’approvazione all’immissione in commercio da parte dell’EMA sia dei farmaci
innovativi per cui è stato pubblicato nella letteratura clinica uno studio di fase III.
Le proiezioni pluri-ennali sono stimate sia in base al prezzo reale dei farmaci sia tramite
l’approccio value-based. Quest’ultimo è da tempo riconosciuto come lo strumento che
mette in relazione l’innovazione terapeutica con la spesa che questa determina. In
particolare, tale approccio prevede di confrontare il beneficio incrementale verso il costo
incrementale della terapia innovativa applicando una soglia di sostenibilità che si colloca
intorno ai 60mila Euro per QALY guadagnato o 30mila sterline per QALY guadagnato.
In questo contesto appare particolarmente utile lo sviluppo di un approccio sistematico
finalizzato a stimare, su base nazionale, l’entità delle risorse necessarie per il
finanziamento dei farmaci innovativi.
Metodi
La metodologia proposta prevede l’utilizzo di tre strumenti: a) l’identificazione e
selezione sia dei farmaci innovativi per cui l’EMA ne ha approvato l’immissione in
commercio sia dei farmaci innovativi per cui è stato pubblicato nella letteratura clinica
uno studio di fase III; b) l’applicazione dell’approccio value-based ai risultati dei singoli
trial; 3) il reperimento di informazioni epidemiologiche; 4) la proiezione pluri-ennale
della spesa sia reale sia con approccio value-based attesa per i nuovi farmaci. In
particolare, il risultato prodotto è la previsione del budget necessario sia per ogni nuovo
farmaco innovativo sia per la totalità dei farmaci innovativi. I passaggi “chiave” in
questo percorso di proiezione sono la spesa reale dovuta all’arrivo dei farmaci
innovativi, la spesa per la determinazione value-based del controvalore economico del
beneficio dimostrato dai trials e la stima del numero di pazienti candidati al trattamento.
Di seguito sono descritte in dettaglio le fasi da percorrere.
1) Il sito dell’EMA risulta la fonte primaria per la ricerca dei farmaci innovativi che
hanno ottenuto l’approvazione all’immissione in commercio e la successiva
selezione degli studi di fase III.
Ricerca di letteratura. Questo step è finalizzato all’identificazione degli studi di
fase III che hanno valutato le innovazioni terapeutiche, non necessariamente con
l’approvazione dell’EMA, in confronto ai trattamenti di riferimento.
Gli studi selezionati sono quelli che riportano per i farmaci innovativi un
beneficio aggiuntivo rispetto alla terapia standard. Gli end-points utilizzati per la
valutazione dell’efficacia clinica sono l’overall survival ed il progression-free
survival. I farmaci esaminati appartengono a tutte le aree della medicina; tuttavia
una maggiore attenzione è rivolta ai farmaci dell’area oncologica.
2) Stima del beneficio clinico della terapia innovativa. Questo calcolo viene condotto
usando i metodi standard della evidence-based medicine.
3) Popolazione potenzialmente trattabile con il nuovo intervento terapeutico. Questa
informazione viene stimata attraverso specifiche ricerche su Internet e tramite i
dati negli studi pubblicati.
4) Conversione del beneficio incrementale in un controvalore economico. Il
controvalore economico viene calcolato usando la metodologia del value-based
che prevede di valorizzare un mese di vita guadagnato e un mese di progression
free survival guadagnato nella misura di 5.000 Euro e di 2.500 Euro,
rispettivamente.
5) Impatto economico a livello nazionale. Per ciascun trattamento viene calcolato il
costo incrementale per paziente come controvalore economico del beneficio
incrementale. Quindi l’impatto economico del nuovo trattamento viene infine
stimato dalla differenza tra il controvalore del beneficio clinico del nuovo
trattamento e il prezzo del trattamento di riferimento moltiplicato poi per il
numero potenziale di pazienti da trattare.
6) Modellistica predittiva. Per ciascun trattamento viene infine prodotta una curva
della spesa verso il tempo (vedi figura) che rappresenta l’impatto economico
determinato da quel trattamento. Per questa finalità viene utilizzato uno specifico
modello derivato dalle equazioni standard della farmacocinetica. I parametri che
alimentano tale modello e le equazioni matematiche sono riportate nell’Allegato
A (in lingua inglese).
Figura. Esempio della proiezione economica che rappresenta l’impatto economico
pluriennale di una serie ipotetica di quattro farmaci.
Allegato A. Equazioni utilizzate per il calcolo dell’impatto di spesa per ciascun
trattamento innovativo.
Corrispondenza dei termini tra lingua inglese e lingua italiana
TARGET = Numero di pazienti attesi a regime
HLgrowth = t1/2 di accesso del farmaco al mercato
HLobsolescence = t1/2 di obsolescenza del farmaco
LEdrug = durata della vita attesa del farmaco
LAGTIME = intervallo di tempo che il modello interpone tra la data di
pubblicazione del trial e la data di primo accesso del farmaco al mercato nazionale.
Segue testo in lingua inglese:
Table 1 summarizes the main parameters included in the models.
The mathematic equations used to generate the curves of drug-specific impact vs time
were the following:
-Equation 1:
PATIENTS = TARGET x (1 - e-0.693/HLgrowth x TIME)
for cases where the value of time was between 0 and LEdrug:
-Equation 2:
PATIENTS = TARGET x e-0.693/HLobsolescence x (TIME – LEdrug)
for cases where the value of time was between LEdrug and infinity.
The starting point for the curve was set at a date equal to TIME0+LAGTIME and the
curves were plotted accordingly.
Then, the graph of expenditure vs time was generated by a cumulative fashion wherein
the curve of the second drug is added to the curve of the first drug, and so on.
In our primary analysis (or base-case analysis), LAGTIME was set at 12 mos, LEdrug at
XX mos, HLgrowth at XX mos, HLobsolescence at XX mos with equal parameters for
the whole series of drugs examined.
Step g) Secondary analyses. The effect of the following changes in some key
parameters were tested in separate analyses:
-TIME0 assumed to be the date of approval by EMA rather than the date of publication
of the trial.
-TIME0 assumed to be the earlier event between the date of approval by EMA and the
date of publication of the trial.
-LAGTIME: set at either 9 mos or 18 mos rather than at 12 mos.
Table 1: List of the main parameters included in the model.
PARAMETER
EXPLANATION
UNITS
TARGET
Yearly population (at steady state) of patients who are
candidates to the new treatment
Rate at which the number of patients grows from 0 to
TARGET; the process is assumed to be based on a firstorder constant defined as 0.693/HLgrowth. Like in
standard pharmacokinetic calculations, the steady state is
assumed to be reached after as much time has elapsed as
five times the value of HLgrowth
Life expectancy of the drug (starting from its marketing
authorization until the beginning of its obsolescence
process)
No. of patients
HLgrowth
LEdrug
Months.
Months
HLobsolescence Rate at which the number of patients at the end of LEdrug Months
starts to decline from TARGET to zero; the process of this
decline is assumed to be based on a first-order constant
defined as 0.693/HLobsolescence. Like in standard
pharmacokinetic calculations, a value around zero patients
is assumed to be reached when as much time has elapsed
as five times the value of HLobsolescence.
TIME0
This parameter is defined as the date of publication of the Date (dd/mm/yyyy)
article reporting the results of the phase III trial.
LAGTIME
Interval calculated from TIME0 where the curve of the
Months
expenditure starts; in practice, LAGTIME expresses the
delay between TIME0 and the real availability of the
product in the market so that this interval includes the
approval by the regulatory agency, the price determination
(in countries where this negotiation takes place), and the
inclusion in local formularies.
Prof.ssa Anna Rita Bilia
