PROGRAMMA DI RICERCA ANALISI DI BUDGET-IMPACT SUI FARMACI INNOVATIVI

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1 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

2 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.

3 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 Euro e di 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).

4 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.

5 The mathematic equations used to generate the curves of drug-specific impact vs time were the following: -Equation 1: PATIENTS = TARGET x (1 - e /HLgrowth x TIME ) for cases where the value of time was between 0 and LEdrug: -Equation 2: /HLobsolescence x (TIME LEdrug) PATIENTS = TARGET x e 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 HLgrowth LEdrug 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 Months. Months

6 HLobsolescence Rate at which the number of patients at the end of LEdrug 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 article reporting the results of the phase III trial. LAGTIME Interval calculated from TIME0 where the curve of the 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. Months Date (dd/mm/yyyy) Months Prof.ssa Anna Rita Bilia