深入了解药物的安全性和有效性
基于模型的荟萃分析 (MBMA) 使用高度整理的临床试验数据（Certara 的临床试验结果数据库）和药理学模型来提高药物开发效率，为产品组合管理提供定量信息，并提高临床试验的成功率。
Certara 的 MBMA 方法具有三大优势：
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- 它支持在各项研究之间架起桥梁，从而能够对可能从未在同一项临床试验中一起测试过的治疗方法和患者群体进行比较。
- 我们的 MBMA 模型以药理学原理为基础，便于在剂量、观察时间和临床试验设计方面纳入更广泛的数据
- MBMA 可用于为合成患者带来真实感，并创建合成对照组，与基于观察数据的典型合成对照组相比更具优势
最大限度地提高成功概率
基于模型的荟萃分析（MBMA）有助于回答重要的药物开发问题，包括：
• 将您的药品与竞争对手的药品进行比较：与新化合物同属一类的现有药物的剂量-反应曲线有何特点？
• 优化试验设计： 试验设计特点（如时间、终点）对治疗效果有何影响？如何优化剂量，最大限度地提高安全性和有效性？
• 为 "go/no go"、投资组合、营销决策提供信息：我们能否将该药物区分为同类最佳药物？
通过 MBMA 进行竞争环境分析
在药物开发过程中，很少有积极的对比试验。然而，重要的是评估化合物的安全性和疗效，并与标准疗法和研发中的竞争药物进行比较。
基于模型的荟萃分析（MBMA）考虑到治疗、患者群体和试验特征对药物反应的影响，可以进行间接比较。
这种分析也被称为 "竞争环境分析"，有助于我们了解潜在的药物概况中的差异因素，并确定药物在同类或跨类药物中是否具有优势。
CODEx 和临床试验结果数据库
Certara 的基于模型的荟萃分析 (MBMA) 项目使用我们的临床试验结果数据库，该数据库收集了超过 45个治疗领域中有关试验设计、患者特征、治疗方法、统计分析以及安全性和有效性的最新信息。
我们提供的 CODEx 是一个直观、交互式、基于网络的图形界面，用于释放公共和专有临床结果数据的价值和丰富性。您可以可视化、探索、分析 CODEx 的内容，并将其传达给广大受众。
Jaap 的主要经验在于应用建模和模拟来优化治疗策略、试验设计和药物开发决策。他是基于模型的荟萃分析方面的全球领先专家，发表了广泛的著作，并因其学术贡献获得了多个奖项。
在 Certara，Matthew Zierhut 博士通过基于模型的荟萃分析 (MBMA)，推进将外部聚合临床试验数据整合到开发决策和商业和监管策略中。Matt 与临床开发团队密切合作，确保在做出最关键决策的时候，能利用 MBMA 发挥最佳影响力。
Jaap 的主要经验在于应用建模和模拟来优化治疗策略、试验设计和药物开发决策。他是基于模型的荟萃分析方面的全球领先专家，发表了广泛的著作，并因其学术贡献获得了多个奖项。
在 Certara，Matthew Zierhut 博士通过基于模型的荟萃分析 (MBMA)，推进将外部聚合临床试验数据整合到开发决策和商业和监管策略中。Matt 与临床开发团队密切合作，确保在做出最关键决策的时候，能利用 MBMA 发挥最佳影响力。
