Apéndice C — NOM-177-SSA1-2013, Que establece las pruebas y procedimientos para demostrar que un medicamento es intercambiable. Requisitos a que deben sujetarse los Terceros Autorizados que realicen las pruebas de intercambiabilidad. Requisitos para realizar los estudios de biocomparabilidad.

APÉNDICE C NORMATIVO

ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE ESTUDIOS DE BIOEQUIVALENCIA.

C.1 Objetivo

C.1.1 El presente Apéndice tiene como propósito describir los lineamientos generales para llevar a cabo el

análisis estadístico de este tipo de estudios, que se describen en esta Norma.

C.2 Introducción

C.2.1 Uno de los planteamientos de esta Norma para de clarar que un medicamento es intercambiable

respecto al producto de referencia, consiste en evaluar la bioequivalencia comparando entre ambos

medicamentos (prueba y referencia) la velocidad y la cantidad de fármaco absorbido. En este estudio los

sujetos de investigación se asignan de manera aleat oria, a cada uno de dos grupos o secuencias de

administración; en un primer periodo de administración , a los sujetos de investigación de un grupo se les

administra el producto de prueba y simultáneamente a lo s sujetos de investigación del otro grupo se les

administra el producto de referencia; después de un periodo de lavado, en un segundo periodo de

administración, al primer grupo se le administra el producto de referencia, mientras que al segundo grupo se le

administra de manera simultánea el producto de prueba, lo cual significa que a los sujetos de investigación de

cada grupo se les administran los dos productos, con una secuencia diferente, en dos periodos de

administración. Desde el punto de vista del diseño se dice que los sujetos de investigación están cruzados con

los productos.

C.2.2 En cada periodo de administración, ya sea de dosis simple o múltiple, se obtienen muestras de un

fluido biológico (sangre, plasma u orina) de cada sujeto de investigación a diferentes tiempos, las cuales se

analizan utilizando un método analítico validado, par a determinar la concentración del fármaco(s) o

metabolito(s) y así obtener, para cada sujeto de invest igación y producto, los parámetros farmacocinéticos

(ABC, C

máx o los parámetros representativos) resultantes de los perfiles concentración-tiempo. Estos

parámetros farmacocinéticos deben analizarse mediante procedimientos estadísticos para determinar si el

producto de prueba y el producto de referencia generan resultados estadísticamente equivalentes.

C.2.3 La metodología estadística ortodoxa basada en el esquema tradicional de prueba de hipótesis

(hipótesis nula e hipótesis alterna) no es apropiada para asegurar la bioequivalencia. Se ha adoptado un

esquema diferente para determinar, a partir de los parámetros farmacocinéticos medidos después de la

administración de los productos de prueba y de referencia , si las medias poblacionales son similares. Este

procedimiento implica el cálculo del IC para el cociente (o diferencia) de los promedios de las variables

farmacocinéticas entre los productos de prueba y de referencia. Los límites del IC para las medias

poblaciones, así como el nivel de confianza, se establecen para determinar la bioequivalencia.

C.2.4 La información específica para la aplicación de proc edimientos para el anális is estadístico de los

datos de algunos diseños, se describe brevemente a continuación:

C.3 Transformación de datos farmacocinéticos

El ANADEVA debe llevarse a cabo con la transformación logarítmica de las variables farmacocinéticas

ABC y C

máx o variables equivalentes, debido a los siguientes fundamentos:

C.3.1 Fundamento clínico.

La comparación de interés primaria en estudios de equiva lencia es el cociente, en lugar de la diferencia,

entre los parámetros promedio del producto de refe rencia y del producto de prueba. Utilizando la

transformación logarítmica, el modelo estadístico linea l general, en el análisis de datos de equivalencia, es

posible realizar una inferencia entre las diferencias de dos medias en escala logarítmica, la cual, cuando es

retransformada, se aplica al cociente de los promedios (media o mediana) de la escala original. La

transformación logarítmica permite comparar de manera general el cociente en lugar de las diferencias.

C.3.2 Fundamento farmacocinético

Westlake plantea que el modelo multiplicativo postula do para los parámetros farmacocinéticos en estudios

de biodisponibilidad/bioequivalencia, por ejemplo ABC, C

máx (pero no t máx), no es el apropiado. Suponiendo

que la eliminación del fármaco es de primer orden y que solamente ocurre a partir de un compartimento

central, se tiene la siguiente ecuación, después de una ruta de administración extravascular:

ABC0-= F * D/ Cl = F * D/ Vd * Ke

Donde:

F = Fracción absorbida.

D = Dosis administrada.

F*D = Cantidad de fármaco absorbida.

Cl = Depuración total para un sujeto de investigación dado, la cual es el producto del Vd y la constante de

velocidad de eliminación (Ke).

C.3.2.1 El uso de ABC como una medida de la cantidad de fármaco absorbida incluye el término

multiplicativo ( Cl), el cual es una característica de cada sujeto de investigación. Por esta razón, Westlake

establece que el efecto del sujeto de investigación es no aditivo si los datos se manejan en la escala

aritmética de medición.

C.3.2.2 La transformación logarítmica de los datos de ABC permitirá que el Cl (Vd * K e) como término de

la ecuación dé lugar a un efecto aditivo: Después de la transformación logarítmica, la ecuación queda de la

siguiente manera:

InABC

0-=InF + lnD lnVd lnke

C.3.3 Fundamento estadístico

La transformación logarítmica de los datos obtenidos de estudios en bioequivalencia debe utilizarse para

evitar el uso de estimadores del promedio del producto de referencia, con el fin de calcular el IC para el

cociente de los promedios de los productos. Esta es una ventaja para los casos donde los estimadores por

mínimos cuadrados para el promedio del producto de referencia no están definidos. También los datos

biológicos corresponden de una manera más apropiada a la distribución log normal más que a la distribución

normal. La distribución de los datos plasmáticos, incluyendo las variables obtenidas (ABC y C

máx), tienden a

ser asimétricas y sus varianzas tienden a increment arse con el valor de la media. La transformación

logarítmica permite corregir ambas situaciones y da lu gar a que las varianzas sean independientes de la

media, y a que la asimetría desaparezca. Es indistinto el uso de logaritmo natural (base e) o logaritmo base

10, siempre y cuando sea homogéneo en todo el análisis.

C.3.3.1 A pesar de los argumentos que apoyan la transformación logarítmica como un mecanismo para

cumplir el supuesto de normalidad, el tamaño de muestra limitado en un estudio de bioequivalencia no permite

en muchas ocasiones ser concluyente respecto a la normalidad de la transformación logarítmica.

C.3.3.2 Basados en los argumentos anteriores los parámetros farmacocinéticos ABC y C máx deben ser

transformados a su logaritmo, también es importante mencionar la robustez de los diseños balanceados a la

normalidad de los datos.

C.4 Pruebas estadísticas y criterios de Bioequivalencia.

La prueba t doble unilateral (Schuirmann) debe llevarse a cabo con los datos obtenidos de la

transformación logarítmica de ABC y Cmáx, mediante la construcción de un IC al 90% para el cociente entre los

promedios de los medicamentos de prueba y de referencia.

C.4.1 Utilizar en el análisis ABC y C máx como criterio de equivalencia, se usa un intervalo de 80 a 125%

para el cociente de los promedios.

C.4.2 Para fármacos con alta variabilidad intrasujeto demostrada y que no presenten un rango terapéutico

estrecho, el rango de aceptación para el IC al 90% de las medias geométricas del cociente prueba/referencia

para Cmáx podrá ampliarse previa justificación científica de la variabilidad intrasujeto en el protocolo.

C.4.2.1 En el caso de los fármacos de alta variabilidad demostrada o estrecho margen de seguridad, los

criterios de aceptación se determinarán de conformidad con las Guías que se encuentran disponibles en el

sitio oficial de la COFEPRIS (www.cofepris.gob.mx).

C.4.3 Finalmente, es importante destacar que el uso de pruebas no paramétricas, no es aceptable.

C.4.4 ANADEVA.

C.4.4.1 El ANADEVA puede ejecutarse con ayuda de una paquetería estadística.

C.4.4.2 El ANADEVA debe aplicarse consi derando la suma de cuadrados tipo III; en el caso de diseños

desbalanceados se puede utilizar la suma de cuadrados tipo I.

C.4.4.3 Se debe reportar la tabla de ANADEVA que incluya las fuentes de variación, los grados de libertad,

las sumas de cuadrados y las medias de cuadrados.

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C.4.4.3.1 El efecto de secuencia debe evaluarse usando la media de cuadrados del sujeto de

investigación, anidado en la secuencia como término de error.

C.4.4.3.2 Todos los demás efectos principales deben evaluarse contra el error residual (media de

cuadrados del error) y reportar los valores de F, respectiva mente, así como indicar si la fuente de variación es

significativa o no, considerando un error de tipo I (a) de 0,05.

C.4.4.4 En el ANADEVA deben evaluarse todos los factores que pudieran afectar la conclusión del

estudio.

C.4.4.4.1 En un diseño cruzado dos periodos, dos tratamie ntos y dos secuencias, las fuentes de variación

que se deben incluir son:

C.4.4.4.1.1 La secuencia;

C.4.4.4.1.2 El sujeto anidado a la secuencia;

C.4.4.4.1.3 El fármaco;

C.4.4.4.1.4 El periodo, y

C.4.4.4.1.5 El error experimental.

C.4.5 Consideraciones de valores extremos.

En los estudios de bioequivalencia, los valores extremos se definen como aquellos sujetos que presentan

valores discordantes en uno o más parámetros farmacocinéticos cuando éstos se comparan con el resto.

C.4.5.1 Los valores extremos en los parámetros farmacocinéticos, más importantes, son los valores de

influencia, donde uno o varios sujetos no sólo difieren del resto, sino que afectan la conclusión final del

estudio. La existencia de valores extremos en un parámetro farmacocinético puede indicar problemas en la

intercambiabilidad de los medicamentos. Por lo general, ocasionado por fallas del medicamento, por sujetos

pertenecientes a subpoblaciones, violaciones a los criterios de exclusión de los sujetos de investigación, fallas

en el método analítico o fallas en el proceso de desarrollo de la fase clínica.

C.4.5.2 Se pueden aplicar pr uebas estadísticas que es tén científicamente sustent adas para la detección

de valores extremos; la mayoría de ellas parten de calcular el valor absoluto de los residuales estudentizados.

C.4.5.3 Por lo general el criterio utilizado para consid erar valores extremos debe ser ±2 residuales

estudentizados, los residuales estudentizados ya se an internos o externos de preferencia deben ser

calculados, a partir del modelo estadístico utilizado en el ANADEVA.

C.4.5.4 El responsable del estudio, junto con asegurami ento de calidad son los responsables de investigar

sobre las posibles causas de la aparición de uno o má s valores extremos, además de la evidencia estadística

se debe considerar la evidencia científica.

C.5 Criterios de eliminación de sujetos de investigación del análisis estadístico

No se podrán eliminar datos del análisis estadístico, salvo en los siguientes casos:

a. Sujetos de investigación con concentraciones predosis en plasma.

Si la concentración predosis es 5% del valor de la C

máx en ese sujeto de investigación, se pueden incluir

los datos del sujeto de investigación sin ningún ajuste en todas las mediciones y los cálculos farmacocinéticos.

En los casos en que el valor de la predosis sea > 5% de la C

máx, se debe eliminar al sujeto de investigación de

todas las evaluaciones del estudio de bioequivalencia.

b. Eliminación de datos debido a vómito o diarrea.

Los datos de los sujetos de investigación que experi menten vómito o diarrea durante el transcurso de un

estudio de bioequivalencia para productos de liberación in mediata podrán eliminarse del análisis estadístico si

el vómito o la diarrea ocurren antes de 2 veces la mediana del T

máx o 2 veces el valor de T máx obtenido en el

sujeto de investigación en un periodo dado.

En el caso de productos de liberación modific ada, se deben eliminar los datos de los sujetos de

investigación que experimenten vómito o diarrea, en cualquier momento durante el intervalo posológico

marcado.

c. Un sujeto de investigación con falta de concen traciones medibles o con concentraciones plasmáticas

muy bajas para el medicamento de referencia.

Un sujeto de investigación se considera que tiene concentraciones muy bajas, si el ABC es menor al 5%

de la media geométrica del ABC del medicamento de referencia (debe ser calculada sin inclusión de los datos

del sujeto de investigación con valores atípicos). La exclusión de los datos debido a esta razón, solo se

aceptará bajo justificación científica y previa revisión del caso por COFEPRIS.

C.5.1 Como ya se indicó en esta Norma el ABC 0-t debe cubrir al menos el 80% del ABC 0- Los sujetos de

investigación no deben ser excluidos del análisis estadístico si el ABC 0-t cubre menos del 80% del ABC 0--,

pero si el porcentaje es inferior al 80% en más del 20 % de los sujetos de investigación, entonces, la validez

del estudio puede ser discutida. Esto no aplica si el periodo de muestreo es de 72 h o más y el ABC 0-72 se

utiliza en lugar de ABC0-t.

C.5.2 En caso de que proceda la eliminación de algún sujeto de investigación, de acuerdo a lo

mencionado anteriormente las muestr as procedentes de sujetos de investigación excluidos deben ser

analizadas y se deben presentar sus resultados. Asim ismo, el análisis estadístico debe realizarse y

presentarse con y sin los sujetos de investigación eliminados.

Las condiciones antes mencionadas deben estar esta blecidos previamente en el protocolo y quedar

descritas en el formato de reporte de caso y en el documento fuente.

C.6 Diseños de estudios de bioequivalencia.

C.6.1 Diseño cruzado 2x2

En la figura se describe un ejemplo de la forma de asignar los sujetos de investigación a la combinación

grupo (secuencia de administración) -periodo-fármaco en un diseño cruzado 2 x 2.

Cuando el número de sujetos de investigación asignados a cada secuencia es el mismo y el número de

sujetos de investigación en cada secuencia es también el mismo al término del estudio, se tiene el caso de un

diseño balanceado.

El modelo estadístico lineal general que representa el diseño experimental para el análisis de los datos de

las variables farmacocinéticas debe considerar principalmente las siguientes fuentes de variación:

a. Secuencia (a veces denominada grupo u orden) de administración.

b. Sujetos, anidados en la secuencia de administración denominada variabilidad intersujeto o residual

intersujeto.

c. Periodo (o fase) de administración.

d. Tratamiento (algunas veces fármaco o formulación).

e. Error experimental, denominado variabilidad intrasujeto o residual intrasujeto.

Las varianzas asociadas con los dos tratamientos, así como la de las dos secuencias de administración

deben ser iguales o al menos comparables.

Los factores de variación del modelo estadístico, secuencia, sujetos anidados en secuencia, periodo y

tratamiento deben ser aditivos; por lo tanto, no deben existir interacciones entre estos factores, como por

ejemplo: la interacción periodo-tratamiento. Esta interacción se puede detectar cuando el producto de

referencia presenta un grado de absorción mayor en el segundo periodo y el comportamiento del producto de

prueba es un grado de absorción menor en el segundo periodo.

C.6.2 Diseño realizado en dos etapas (add on).

Se puede utilizar un diseño en dos etapas cuando se cumplan los requisitos establecidos en esta Norma,

el cual consiste en reclutar un grupo adicional de sujetos de investigación y combinar los resultados de ambos

grupos en un análisis final.

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C.6.2.1 Se deben adoptar medidas apropiadas para preservar el error tipo I global de la prueba.

C.6.2.2 El análisis de los datos de la primera etapa debe ser entendido como un análisis intermedio y

ambos análisis deben llevarse a cabo en los niveles de sign ificancia ajustados (con intervalos de confianza de

acuerdo con una probabilidad de cobertura ajustada que será mayor al 90%).

C.6.2.3 Al analizar los datos combinados de las dos etapas, el término "etapa" debe incluirse en el modelo

estadístico del ANADEVA.

C.6.3 Estudios en dosis múltiple.

Un estudio a dosis múltiple en pacientes se debe rea lizar cuando un estudio a dosis única en sujetos de

investigación sanos no puede llevarse a cabo debido a razones de tolerabilidad y a su vez un estudio a dosis

única no es factible en pacientes.

C.6.3.1 Si fuera necesario llevar a cabo un diseño del estudio a dosis múltiple, se debe realizar la

administración posológica y el muestreo apropiado par a poder documentar ampliamente que se ha alcanzado

el estado estacionario conforme a esta Norma.

C.6.4 Diseño en paralelo.

En un diseño en paralelo completamente aleatorizado, cada sujeto de investigación recibe solamente uno

de los productos, de tal forma que se asigna aleatoriamente el producto de referencia o el de prueba al mismo

número de sujetos de investigación.

C.6.4.1 Un diseño en paralelo debe ser considerado como una alternativa a un diseño cruzado cuando:

i. La variabilidad intersujeto es relativamente pequeña comparada con la variabilidad intrasujeto.

ii. La formulación es potencialmente tóxica o tiene una vida media de eliminación larga.

iii. Cuando el costo de incrementar al número de suje tos de investigación es mucho menor al costo de

incrementar el número de periodos.

Modelo estadístico

Donde:

µ = Media general

Yij = Es el efecto de la formulación i en el j-ésimo sujeto.

Fi = Es el efecto de la i-ésima formulación.

eij = Es el error aleatorio del experimento.

Los efectos a evaluar de manera informativa en el modelo de ANADEVA deben incluir:

a. Tratamiento, formulación o medicamento, y

b. Error intersujeto.

C.6.5 Diseño cruzado replicado u optimizado de orden superior

En estos diseños, el número de periodos o el número de secuencias es mayor que el número de

tratamientos que están siendo comparados, ya que implica la administración del (los) medicamento(s) en más

de una ocasión.

C.6.5.1 Los diseños para estudios replicados ofrecen vari as ventajas científicas, en comparación con los

diseños no replicados:

a. Permiten la comparación de las varianzas intrasujeto para los fármacos de prueba y referencia.

b. Indican si el fármaco de prueba muestra una variabilidad intrasujeto más alta o más baja en las medidas

de biodisponibilidad cuando se compara con el fármaco de referencia;

c. Sugieren si puede haber una interacción sujeto - fármaco;

d. Proveen más información acerca de los factores que subyacen el desempeño de la formulación, y

e. Reducen el número de sujetos de investigación necesarios para realizar el estudio de bioequivalencia.

Para el análisis estadístico se utiliza el siguiente modelo general:

Yijk= m + Gk+ Sjk+ Pj + F(j,k) + C (j-1,k) + eijk

Donde:

m= Media general;

Gk = Efecto fijo de la secuencia k.

Sjk= Efecto aleatorio del i-ésimo sujeto en la k-ésima secuencia, donde i = 1,2,..., nk y k = 1,2,...K;

Pj= Efecto fijo del j-ésimo periodo, donde j = 1,2,..., J y Sj Pj=0;

F(j,k) = Es el efecto fijo directo de la formulación en la k-ésima secuencia, la cual es administrada en el j-

ésimo periodo y S F(j,k) = 0;

C (j-1,k) = Es el efecto residual fijo o de acarreo de prim er orden de la formulación de la k-ésima secuencia,

la cual es ministrada en el (j-1)-ésimo periodo, donde C(o,k) = 0, y S C (j-1,k) = 0;

eijk= Es el error aleatorio (intrasujeto) en la observación Yijk.

Un ejemplo de este tipo de diseños es el siguiente con dos secuencias ABB y BAA, dos formulaciones y

tres periodos:

DISEÑOS CRUZADOS 2 X 3

SUJETOS

ALEATORIZACIÓN

I II III

SECUENCIA 1

(ABB)

REFERENCIA PRUEBA PRUEBA

L A V A D O

SECUENCIA 2

(BAA)

PRUEBA REFERENCIA REFERENCIA

Otro ejemplo cuando se comparan dos productos en un diseño cruzado 2 x 4, dos secuencias (ABBA y

BAAB) y cuatro periodos.

DISEÑOS CRUZADOS 2 X 4

SUJETOS

ALEATORIZACIÓN

I II III IV

SECUENCIA 1

(ABBA)

REFERENCIA PRUEBA PRUEBA REFERENCIA

L A V A D O

SECUENCIA 2

(BAAB)

PRUEBA REFERENCIA REFERENCIA PRUEBA

C.7 Estudios farmacodinámicos.

No se recomiendan estudios farmacodinámicos para lo s medicamentos de administración oral, cuando el

fármaco se absorbe en la circulación sanguínea general y se puede utilizar un enfoque farmacocinético para

evaluar la exposición sistémica y establecer la bioeq uivalencia. Sin embargo, en aquellos casos donde no es

posible un enfoque farmacocinético, se podrán utilizar métodos farmacodinámicos validados adecuadamente

para demostrar la bioequivalencia, de acuerdo a lo señalado por la Secretaría.

C.8 Estudios clínicos comparativos.

Cuando no es posible evaluar la bioequivalencia mediante un enfoque farmacocinético o farmacodinámico,

los ensayos clínicos bien controlados en seres huma nos pueden ser útiles para proveer evidencia que apoye

la bioequivalencia.

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