特許 5908899 治験における分散型無作為化および供給管理

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】5908899

(24)【登録日】2016年4月1日

(45)【発行日】2016年4月26日

(54)【発明の名称】治験における分散型無作為化および供給管理

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/24 20120101AFI20160412BHJP

【ＦＩ】

   G06Q50/24 130

【請求項の数】33

【全頁数】39

(21)【出願番号】特願2013-515402(P2013-515402)

(86)(22)【出願日】2011年6月10日

(65)【公表番号】特表2013-530470(P2013-530470A)

(43)【公表日】2013年7月25日

(86)【国際出願番号】US2011039989

(87)【国際公開番号】WO2011156717

(87)【国際公開日】20111215

【審査請求日】2014年5月15日

(31)【優先権主張番号】61/354,200

(32)【優先日】2010年6月12日

(33)【優先権主張国】US

(73)【特許権者】

【識別番号】505407586

【氏名又は名称】メディデータ・ソリューションズ・インコーポレイテッド

(74)【代理人】

【識別番号】100106002

【弁理士】

【氏名又は名称】正林 真之

(74)【代理人】

【識別番号】100126000

【弁理士】

【氏名又は名称】岩池 満

(72)【発明者】

【氏名】ヤング ベンジャミン

(72)【発明者】

【氏名】デ フリース グレン

(72)【発明者】

【氏名】フェンスター デイヴィッド

(72)【発明者】

【氏名】レボウィッチュ ジョナサン

【審査官】 小原 正信

(56)【参考文献】

【文献】 特表２００７−５０６１９８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００６−１０７０５５（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｑ １０／００−５０／３４

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンピュータシステムを使用して複数治療群治験における被験者を無作為化する方法であって、
前記コンピュータシステムは、
前記複数治療群治験に被験者を登録するための被験者識別子を割り当てる電子データ収集システムから被験者識別子、治験識別子及び少なくとも１つの無作為化因子の被験者の状態に関連する値を受信するステップであって、前記治験識別子は登録され被験者の前記複数治療群治験を示し、前記被験者識別子は前記電子データ収集システムによって前記複数治療群治験に登録された前記被験者を示すステップと、
複数の複数治療群治験の各治験識別子に関連する複数の無作為化デザインを記憶するデータベースから、前記受信された治験識別子を使用して前記複数治療群治験のためにあらかじめ構成された無作為化デザインを選択するステップと、
前記複数治療群治験の治療群に前記被験者を無作為に割り当てる少なくとも１つの無作為化因子の前記被験者の状態に関連する前記値を使用して前記無作為化デザインを実行するステップであって、前記無作為化デザインは、前記複数治療群治験の前記無作為化デザインに基づいて前記被験者を無作為化に割り当てるために、前記複数治療群治験の治療を示す治療群識別子に前記被験者識別子を割り当てるステップと、
を含む方法。

【請求項2】

前記コンピュータシステムは、
前記電子データ収集システムに割り当てインジケータを送信するステップであって、前記割り当てインジケータは、前記被験者が無作為化されたことを示す、ステップをさらに含む請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記被験者識別子および前記治験識別子は、前記電子データ収集システムの無作為化カスタム機能から受信される請求項１に記載の方法。

【請求項4】

前記コンピュータシステムは、
前記治験のための前記治験識別子、前記被験者識別子、および前記治療群識別子をランタイムデータベースに保存するステップをさらに含む請求項１に記載の方法。

【請求項5】

前記コンピュータシステムは、
前記被験者が前記治験に登録された治験実施施設を示す治験実施施設識別子を受信するステップをさらに含む請求項１に記載の方法。

【請求項6】

前記コンピュータシステムによる、
前記被験者識別子を割り当てるステップは、前記複数治療群治験の各治療群に対して、
前記被験者が前記複数治療群治験の選択された治療群に無作為に割り当てられるときに、前記複数治療群治験に割り当てられた被験者の治験不均衡を判定するステップと、
前記選択された治療群に無作為に割り当てられた被験者の施設不均衡を判定するステップと、
前記少なくとも１つの無作為化因子の各々に対して、前記被験者と前記状態を共有する前記複数治療群治験の被験者の状態不均衡を判定するステップと、
前記被験者と前記階層を共有する前記複数治療群治験の被験者の階層不均衡を判定するステップと、
不均衡の加重和を生成するステップと
を含む請求項５に記載の方法。

【請求項7】

前記コンピュータシステムによる、
前記被験者識別子を割り当てるステップは、
最小の不均衡の加重和をもつ２つ以上の治療群があるか否かを判定するステップと、
前記最小の不均衡の加重和をもつ前記治療群のうちの１つに対して前記被験者識別子を無作為に割り当てるステップと
をさらに含む請求項６に記載の方法。

【請求項8】

前記コンピュータシステムによる、
前記被験者識別子を割り当てるステップは、
最小の不均衡の加重和をもつ１つの治療群があることを判定するステップと、
次に最小の不均衡の加重和をもつ１つ以上の治療群のセットを判定するステップと、
前記最小の不均衡の加重和をもつ１つの治療群および前記次に最小の不均衡の加重和をもつ治療群のセットから、１つの治療群に対して前記被験者識別子を無作為に割り当てるステップと
をさらに含む請求項６に記載の方法。

【請求項9】

前記コンピュータシステムによる、
前記被験者識別子を無作為に割り当てるステップは、
次善の確率のパーセンテージが無作為化デザインに定義されたか否かを判定するステップと、
前記定義された次善の確率のパーセンテージに従って、前記次に最小の不均衡の加重和をもつ治療群のセット内の１つの治療群に対して前記被験者識別子を無作為に割り当てるステップと
を含む請求項８に記載の方法。

【請求項10】

前記コンピュータシステムは、
前記無作為化デザインに関連した１つ以上のシミュレーションメトリクスを受信するステップであって、前記無作為化デザインは１つ以上の無作為化メトリクスを含む、ステップと、
前記治療群識別子に前記被験者識別子を割り当てる前に、１つ以上のシミュレーションメトリクスに基づいて前記無作為化デザインのシミュレーションを実行するステップと
をさらに含む請求項１に記載の方法。

【請求項11】

前記コンピュータシステムは、
前記無作為化デザインの少なくとも１つの前記無作為化メトリクスを調整するステップと、
前記治療群識別子に前記被験者識別子を割り当てる前に、１以上の調整した無作為化メトリクスに基づいて前記無作為化デザインのシミュレーションを実行するステップであって、前記無作為化デザインは複数治療群治験のために必要な前記被験者の数を低減する、ステップと
をさらに含む請求項１０に記載の方法。

【請求項12】

複数治療群治験の被験者を無作為化するためのシステムであって、
コンピュータ装置と、
前記コンピュータ装置によって実行されるときの指示を含む機械読取可能媒体と、を含み、
前記コンピュータ装置は、
前記複数治療群治験に前記被験者を登録するための被験者識別子を割り当てる電子データ収集システムから被験者識別子、治験識別子及び少なくとも１つの無作為化因子の被験者の状態に関連する値を受信し、前記治験識別子は登録された前記被験者の前記複数治療群治験を示し、前記被験者識別子は前記電子データ収集システムによって前記複数治療群治験に登録された被験者を示し、
複数の複数治療群治験の各治験識別子に関連する複数の無作為化デザインを記憶するデータベースから、前記受信された治験識別子を使用して前記複数治療群治験のためにあらかじめ構成された無作為化デザインを選択し、
前記複数治療群治験の治療群に前記被験者を無作為に割り当てる少なくとも１つの無作為化因子の前記被験者の状態に関連する前記値を使用して前記無作為化デザインを実行し、前記無作為化デザインは、前記複数治療群治験の前記無作為化デザインに基づいて前記被験者を無作為化に割り当てるために、前記複数治療群治験の治療を示す治療群識別子に前記被験者識別子を割り当てる
動作を実行するシステム。

【請求項13】

前記動作は、前記電子データ収集システムに割り当てインジケータを送信すること更に含み、前記割り当てインジケータは、前記被験者が無作為化されたことを示す請求項１２に記載のシステム。

【請求項14】

前記被験者識別子および前記治験識別子は、前記電子データ収集システムの無作為化カスタム機能から受信される請求項１２に記載のシステム。

【請求項15】

前記治験のための前記治験識別子、前記被験者識別子、および前記治療群識別子を保存するように構成されたランタイムデータベースをさらに含む請求項１２に記載のシステム。

【請求項16】

前記動作は、前記被験者が前記治験に登録された前記治験実施施設を示す治験実施施設識別子を受信することを更に含む請求項１２に記載のシステム。

【請求項17】

前記動作は、複数治療群治験の各治療群に対して、
前記被験者が前記複数治療群治験の選択された治療群に無作為に割り当てられるときに、前記複数治療群治験に割り当てられた被験者の治験不均衡を判定し、
前記選択された治療群に無作為に割り当てられた被験者の施設不均衡を判定し、
前記少なくとも１つの無作為化因子の各々に対して、前記被験者と前記状態を共有する前記複数治療群治験の被験者の状態不均衡を判定し、
前記被験者と前記階層を共有する前記複数治療群治験の被験者の階層不均衡を判定し、
不均衡の加重和を生成する
ことを更に含む請求項１６に記載のシステム。

【請求項18】

前記動作は、
最小の不均衡の加重和をもつ２つ以上の治療群があるか否かを判定し、
前記最小の不均衡の加重和をもつ前記治療群のうちの１つに対して前記被験者識別子を無作為に割り当てる
ことを更に含む請求項１７に記載のシステム。

【請求項19】

前記動作は、
最小の不均衡の加重和をもつ１つの治療群があることを判定し、
次に最小の不均衡の加重和をもつ１セットの１つ以上の治療群を判定し、
前記最小の不均衡の加重和をもつ１つの治療群および前記次に最小の不均衡の加重和をもつ治療群のセットから、１つの治療群に対して前記被験者識別子を無作為に割り当てる
ことを更に含む請求項１７に記載のシステム。

【請求項20】

前記動作は、
次善の確率のパーセンテージが無作為化デザインに定義されたか否かを判定し、
前記定義された次善の確率のパーセンテージに従って、前記次に最小の不均衡の加重和をもつ治療群のセット内の１つの治療群に対して前記被験者識別子を無作為に割り当てる
ことを更に含む請求項１９に記載のシステム。

【請求項21】

前記動作は、
前記無作為化デザインに関連した１つ以上のシミュレーションメトリクスを受信し、前記無作為化デザインは１つ以上の無作為化メトリクスを含み、
前記治療群識別子に前記被験者識別子を割り当てる前に、１つ以上のシミュレーションメトリクスに基づいて前記無作為化デザインのシミュレーションを実行する
ことをさらに含む請求項１２に記載のシステム。

【請求項22】

前記動作は、
前記無作為化デザインの少なくとも１つの前記無作為化メトリクスを調整し、
前記治療群識別子に前記被験者識別子を割り当てる前に、１以上の調整した無作為化メトリクスに基づいて前記無作為化デザインのシミュレーションを実行し、前記無作為化デザインは複数治療群治験のために必要な前記被験者の数を低減する
ことを更に含む請求項２１に記載のシステム。

【請求項23】

プロセッサにより実行されたときに、前記プロセッサに、
複数治療群治験に被験者を登録するための被験者識別子を割り当てる電子データ収集システムから被験者識別子、治験識別子及び少なくとも１つの無作為化因子の被験者の状態に関連する値を受信し、前記治験識別子は登録され被験者の前記複数治療群治験を示し、前記被験者識別子は前記電子データ収集システムによって前記複数治療群治験に登録された前記被験者を示し、
複数の複数治療群治験の各治験識別子に関連する複数の無作為化デザインを記憶するデータベースから、前記受信された治験識別子を使用して前記複数治療群治験のためにあらかじめ構成された無作為化デザインを選択し、
前記複数治療群治験の治療群に前記被験者を無作為に割り当てる少なくとも１つの無作為化因子の前記被験者の状態に関連する前記値を使用して前記無作為化デザインを実行し、前記無作為化デザインは、前記複数治療群治験の前記無作為化デザインに基づいて前記被験者を無作為化に割り当てるために、前記複数治療群治験の治療を示す治療群識別子に前記被験者識別子を割り当てる
ように動作させる命令を含む機械読み取り可能な記憶媒体。

【請求項24】

前記動作は、前記電子データ収集システムに割り当てインジケータを送信させることを更に含み、前記割り当てインジケータは、前記被験者が無作為化されたことを示す請求項２３に記載の機械読み取り可能な記憶媒体。

【請求項25】

前記被験者識別子および前記治験識別子は、前記電子データ収集システムの無作為化カスタム機能から受信される請求項２３に記載の機械読み取り可能な記憶媒体。

【請求項26】

前記動作は、ランタイムデータベース内の前記治験のための治験識別子、被験者識別子、および治療群識別子を保存することをさらに含む請求項２３に記載の機械読み取り可能な記憶媒体。

【請求項27】

前記動作は、前記被験者が前記治験に登録されたた前記治験実施施設を受信することを更に含む請求項２３に記載の機械読み取り可能な記憶媒体。

【請求項28】

前記動作は、前記複数治療群治験の各治療群に対して、
前記被験者が前記複数治療群治験の選択された治療群に無作為に割り当てられるときに、前記複数治療群治験に割り当てられた被験者の治験不均衡を判定し、
前記選択された治療群に無作為に割り当てられた被験者の施設不均衡を判定し、
前記少なくとも１つの無作為化因子の各々に対して、前記被験者と前記状態を共有する前記複数治療群治験の被験者の状態不均衡を判定し、
前記被験者と前記階層を共有する前記複数治療群治験の被験者の階層不均衡を判定し、
不均衡の加重和を生成する
ことを更に含む請求項２７に記載の機械読み取り可能な記憶媒体。

【請求項29】

前記動作は、
最小の不均衡の加重和をもつ２つ以上の治療群があるか否かを判定し、
前記最小の不均衡の加重和をもつ前記治療群のうちの１つに対して前記被験者識別子を無作為に割り当てる
ことを更に含む請求項２８に記載の機械読み取り可能な記憶媒体。

【請求項30】

前記動作は、
最小の不均衡の加重和をもつ１つの治療群があることを判定し、
次に最小の不均衡の加重和をもつ１セットの１つ以上の治療群を判定し、
前記最小の不均衡の加重和をもつ１つの治療群および前記次に最小の不均衡の加重和をもつ治療群のセットから、１つの治療群に対して前記被験者識別子を無作為に割り当てる
ことを更に含む請求項２８に記載の機械読み取り可能な記憶媒体。

【請求項31】

前記動作は、
次善の確率のパーセンテージが無作為化デザインに定義されたか否かを判定し、
前記定義された次善の確率のパーセンテージに従って、前記次に最小の不均衡の加重和をもつ治療群のセット内の１つの治療群に対して前記被験者識別子を無作為に割り当てる
ことを更に含む請求項３０に記載の機械読み取り可能な記憶媒体。

【請求項32】

前記動作は、
前記無作為化デザインに関連した１つ以上のシミュレーションメトリクスを受信し、前記無作為化デザインは１つ以上の無作為化メトリクスを含み、
前記治療群識別子に前記被験者識別子を割り当てる前に、１つ以上のシミュレーションメトリクスに基づいて前記無作為化デザインのシミュレーションを実行する
ことを更に含む請求項２３に記載の機械読み取り可能な記憶媒体。

【請求項33】

前記動作は、
前記無作為化デザインの少なくとも１つの前記無作為化メトリクスを調整し、
前記治療群識別子に前記被験者識別子を割り当てる前に、１以上の調整した無作為化メトリクスに基づいてシミュレーションを実行し、前記無作為化デザインは複数治療群治験のために必要な前記被験者の数を低減する
ことを更に含む請求項３２に記載の機械読み取り可能な記憶媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

関連出願の相互参照
本出願は、２０１０年６月１２日に出願された米国特許仮出願第６１／３５４，２００号に対する優先権を主張し、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

【0002】

本出願は、概して治験システムに関する。より具体的には、本出願は、様々な電子的データ収集（ＥＤＣ）システムにより個別の治験のための無作為化および在庫管理構成の設定可能性、再使用可能性および統合化を提供する分散型治験システムを対象とする。

【背景技術】

【0003】

とりわけ新医薬品または治療（例えば療法）の安全性および効能を検査し、かつ、療法が広範囲のヒトの摂取のために適切か否かを究極的に確かめるために、治験を行う。

【0004】

治験には一般に４つの段階がある。段階Ｉにおいて、療法の毒性を判定するために、少数の被験者（約２０〜１００）を用いる。段階ＩＩにおいて、効能を判定し、かつ、療法の安全性をさらに確認するために、より多くの被験者（約２０〜３００）を用いる。段階ＩＩＩにおいて、療法の効果の有意義な統計解析を取得するために、何百〜何千もの被験者を用いる。その治療を、擬薬または別の既存の療法のいずれかと比較してもよい。段階ＩＶ（治験の承認後）において、長期的な効果を評価し、かつ療法の他の徴候を評価するために、より多くの試験を行う。

【0005】

比較治験において、相対的な方式で分析を容易にするために、被験者を複数の治療群に割り当てられる。例えば、１つの治療群（例えば、「管理（ｃｏｎｔｒｏｌ）」）に割り当てられた被験者は、擬薬を受ける場合があり、その一方で、別の治療群に割り当てられた被験者は、試験薬剤を受ける場合がある。複数治療群治験の各々の治療群における療法の結果の比較は、薬剤の有効性を試験する際に薬剤の効果の基準を与える。別の例において、治療群は、また、投薬量の安全性および効果を評価するために、様々な投薬量の試験薬剤を受ける場合がある。さらに、他の例において、いくつかの治療群は、試験薬剤の安全性および効果を評価することができる別の薬剤を受ける場合がある。

【0006】

複数治療群治験の被験者は、治験のための被験者の選択において生じるかもしれない偏りを回避するために、一般にランダム化される（例えば、ランダムな方式で複数治療群治験の治療群に割り当てられる）。新たな薬剤に反応するのに特に適した被験者が、（一定の予後因子（例えば性別、年齢、前提条件または他の因子）に基づいて）擬薬を受ける治療群ではなく試験薬剤を受ける治療群に故意に割り当てられる場合、偏りが持ち込まれる可能性がある。これは、試験薬剤を促進するために統計解析および治験の結果を歪める場合がある。

【0007】

治験の別の治療群に対する１つの治療群に割り当てられ、一定の予後因子を有するより多くの被験者が、無作為に（しかし不均等に）ある場合、偏りはさらに無意識に持ち込まれる可能性がある。いくつかの治験は、治験の治療群にわたって一定の因子の均衡を保つことを試みることによって、この偏りを緩和することを試みた。

【0008】

さらに偏りのリスクを緩和するために、複数治療群治験は、一般に単純盲検または二重盲検である。単純盲検治験は、被験者に治療群の割り当てを明かさない。一方で、二重盲検治験は、被験者および治験責任医師に治療群の割り当てを明かさない。ほとんどの無作為治験は、盲検化されている。

【0009】

現在、治験の個別の態様を容易にする複数のカテゴリのコンピュータ化された治験管理システムがある。第１のカテゴリは、双方向音声応答（ＩＶＲ）システムまたは双方向ウェブ応答（ＩＷＲ）システムを含む。このカテゴリにおいてシステムは、典型的には、治験への複数の被験者の登録を容易にし、治験の間の薬剤の投与を容易にする。第２のカテゴリは、電子データ収集（ＥＤＣ）を含む。このカテゴリにおけるシステムは、典型的には、治験の間に被験者に関する臨床情報を取り込む。

【0010】

ほとんどの治験において、これらの２つのカテゴリの前述のシステムは、分離しており、統合されていない。あるケースでは、統合化が達成された場合、ＥＤＣは、ＩＶＲ／ＩＷＲから登録された被験者に関する情報を得て、被験者を治験の治療群に無作為化する。ＥＤＣは、また、治験の訪問の間に被験者に投与される薬剤に関して、ＩＶＲ／ＩＷＲから情報を得てもよい。第２のシステムは、治験に関する受信情報および他の情報を実行時データベース内に保存する。治験の完了に際して、保存された情報は、処分され、治験で試験された薬剤を評価するために用いられる。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0011】

典型的には、設計者は、特定の治験の要件に従ってＩＶＲまたはＩＷＲのための仕様を著述する。その後、開発者は、一般に、仕様に従って治験のためのＩＶＲ／ＩＷＲをハードコード化またはプログラミングする。治験の仕様に対する後続の改訂は、ＩＶＲ／ＩＷＲの再コード化を必要とする。治験管理におけるいくつかの統合化がある一方で、設定可能性、無作為化の再使用可能性および統合化、および個別の治験および様々なＥＤＣにわたって薬剤を分配することを可能にする治験管理システムは、紛らわしいままである。

【課題を解決するための手段】

【0012】

１つの実施形態によれば、複数治療群治験における被験者を無作為化する方法を開示する。本方法において、被験者識別子および治験識別子を、電子データ収集（ＥＤＣ）システムから受信する。治験識別子は、複数治療群治験を示し、被験者識別子は、複数治療群治験に登録される被験者を示す。複数治療群治験のためにあらかじめ構成された無作為化デザインは、受信される治験識別子に基づいてデータベースから検索される。被験者識別子は、無作為化デザインに基づいて複数治療群治験の治療群識別子に割り当てられる。治療群識別子は、被験者が割り当てられた複数治療群治験の治療群を示す。

【0013】

１つの実施形態によれば、複数治療群治験における薬剤を調合する方法を開示する。本方法において、被験者識別子および治験識別子を、電子データ収集（ＥＤＣ）システムから受信する。治験識別子は、複数治療群治験を示し、被験者識別子は、複数治療群治験に登録される被験者を示す。治療群識別子は、受信される被験者識別子に基づいてデータベースから検索される。治療群識別子は、被験者が割り当てられた複数治療群治験の治療群を示す。治療群識別子に対する治療法は、複数治療群治験のためにあらかじめ構成された治療デザインに基づいて判定される。その治療は、少なくとも１つの物品タイプの１ユニット以上のセットを含む。

【0014】

さらに別の実施形態によれば、複数治療群治験における被験者を無作為化するためのシステムを開示する。本システムは、電子データ収集（ＥＤＣ）システムから被験者識別子および治験識別子（治験識別子は複数治療群治験を示す）を受信するように構成されたランダマイザを含む。被験者識別子は、複数治療群治験に登録された被験者を示す。ランダマイザは、受信された治験識別子に基づいて、複数治療群治験のためにあらかじめ構成された無作為化デザインをデータベースから検索するように、さらに構成される。ランダマイザは、また、無作為化デザインに基づいて、複数治療群治験の治療群識別子に被験者識別子を割り当てるようにも構成される。治療群識別子は、被験者が割り当てられた複数治療群治験の治療群を示す。

【0015】

１つのさらなる実施形態によれば、複数治療群治験における薬剤を調合するためのシステムを開示する。システムは、電子データ収集（ＥＤＣ）システムから被験者識別子および治験識別子（治験識別子は複数治療群治験を示す）を受信するように構成された物品ディスペンサを含む。被験者識別子は、複数治療群治験に登録された被験者を示す。物品ディスペンサは、受信された被験者識別子に基づいて、データベースから治療群識別子を検索するようにさらに構成される。治療群識別子は、被験者が割り当てられた複数治療群治験の治療群を示す。物品ディスペンサは、また、数治療群治験のためにあらかじめ複構成された治療デザインに基づいて治療群識別子のための治療を判定するようにも構成される。その治療は、少なくとも１つの物品タイプの１ユニット以上のセットを含む。

【0016】

別の実施形態によれば、機械読み取り可能な記憶媒体を開示する。機械読み取り可能な記憶媒体は、プロセッサにより実行されたとき、電子データ収集（ＥＤＣ）システムから被験者識別子および治験識別子をプロセッサに受信させるための操作命令を含む。治験識別子は、複数治療群治験を示し、被験者識別子は、複数治療群治験に登録される被験者を示す。機械読み取り可能な記憶媒体は、受信された治験識別子に基づいて、データベースから複数治療群治験のためにあらかじめ構成された無作為化デザインをプロセッサに検索させる操作命令をさらに含む。機械読み取り可能な記憶媒体は、また、無作為化デザインに基づいて、複数治療群治験の治療群識別子に被験者識別子をプロセッサに割り当てさせる操作命令を含む。治療群識別子は、被験者が割り当てられた複数治療群治験の治療群を示す。

【0017】

さらに別の実施形態によれば、機械読み取り可能な記憶媒体を開示する。機械読み取り可能な記憶媒体は、プロセッサにより実行されたとき、電子データ収集（ＥＤＣ）システムから被験者識別子および治験識別子をプロセッサに受信させるための操作命令を含む。治験識別子は、複数治療群治験を示し、被験者識別子は、複数治療群治験に登録される被験者を示す。機械読み取り可能な記憶媒体は、受信される被験者識別子に基づいて、データベースから治療群識別子をプロセッサに検索させる操作命令をさらに含む。治療群識別子は、被験者が割り当てられた複数治療群治験の治療群を示す。機械読み取り可能な記憶媒体は、また、複数治療群治験のためにあらかじめ構成された治療デザインに基づいて治療群識別子のための治療をプロセッサに判定させる操作命令も含む。その治療は、少なくとも１つの物品タイプの１ユニット以上のセットを含む。
また、別の実施形態には、複数治療群治験において薬剤を分配する方法であって、電子データ収集（ＥＤＣ）システムから被験者識別子および治験識別子を受信するステップであって、前記治験識別子は前記複数治療群治験を示し、前記被験者識別子は前記複数治療群治験に登録された被験者を示す、ステップと、前記受信された被験者識別子に基づいてデータベースから治療群識別子を検索するステップであって、前記治療群識別子は前記被験者が割り当てられた前記複数治療群治験の治療群を示す、ステップと、前記複数治療群治験のためにあらかじめ構成された治療デザインに基づいて前記治療群識別子に対する治療を判定するステップであって、前記治療は少なくとも１つの物品タイプの１ユニット以上のセットを含む、ステップとを含む方法が挙げられる。
この場合、前記電子データ収集（ＥＤＣ）システムに対して前記１ユニット以上のセットを送信するステップをさらに含むことが好ましい。
また、物品タイプのユニットのバッチをアップロードするステップであって、前記バッチは輸送のために使用可能な物品タイプのユニットを示す、ステップと、前記少なくとも１つの物品タイプの１ユニット以上が受信されており、かつ前記被験者識別子に関連した治験実施施設において使用可能であるという指示を受信するステップと
をさらに含むことが好ましい。
また、前記治療デザインの分配メトリクスに従う被験者識別子のための前記治験実施施設に、前記治療のための少なくとも１つの物品タイプの十分なユニットがあるか否かを判定するステップをさらに含むことが好ましい。
また、前記被験者識別子および前記治験識別子は、前記ＥＤＣの分配カスタム機能から受信されることが好ましい。
また、別の実施形態には、複数治療群治験において薬剤を分配するためのシステムであって、電子データ収集（ＥＤＣ）システムから被験者識別子および治験識別子を受信し、前記治験識別子は前記複数治療群治験を示し、前記被験者識別子は前記複数治療群治験に登録された被験者を示し、前記受信された被験者識別子に基づいてデータベースから治療群識別子を検索し、前記治療群識別子は前記被験者が割り当てられた前記複数治療群治験の治療群を示し、前記複数治療群治験のためにあらかじめ構成された治療デザインに基づいて前記治療群識別子に対する治療を判定し、前記治療は１ユニット以上の少なくとも１つの物品タイプのセットを含むように構成された物品ディスペンサを含むシステムが挙げられる。
この場合、前記物品ディスペンサは、前記電子データ収集（ＥＤＣ）システムに対して前記１ユニット以上のセットを送信するようにさらに構成されることが好ましい。
また、物品タイプのユニットのバッチをアップロードするように構成された在庫アップローダをさらに備え、前記バッチは輸送のために使用可能な物品タイプのユニットを示し、在庫アップローダは、少なくとも１つの物品タイプの１ユニット以上が輸送されており、かつ被験者識別子に関連した治験実施施設において使用可能であるという指示を受信するようにさらに構成されることが好ましい。
また、前記物品ディスペンサは、前記治療デザインの分配メトリクスに従う被験者識別子のための前記治験実施施設に治療のための少なくとも１つの物品タイプの十分なユニットがあるか否かを判定するようにさらに構成されることが好ましい。
また、前記被験者識別子および前記治験識別子は、前記ＥＤＣの分配カスタム機能から受信されることが好ましい。
また、別の実施形態には、プロセッサにより実行されたときに、前記プロセッサに、電子データ収集（ＥＤＣ）システムから被験者識別子および治験識別子を受信し、前記治験識別子は複数治療群治験を示し、前記被験者識別子は前記複数治療群治験に登録された被験者を示し、前記受信された被験者識別子に基づいてデータベースから治療群識別子を検索し、前記治療群識別子は前記被験者が割り当てられた前記複数治療群治験の治療群を示し、前記複数治療群治験のためにあらかじめ構成された治療デザインに基づいて前記治療群識別子に対する治療を判定し、前記治療は１ユニット以上の少なくとも１つの物品タイプのセットを含むようにさせる操作命令を含む機械読み取り可能な記憶媒体が挙げられる。
この場合、前記プロセッサにより実行されたときに、前記プロセッサに、前記電子データ収集（ＥＤＣ）システムに１ユニット以上のセットを送信させる操作命令をさらに含むことが好ましい。
また、前記プロセッサにより実行されたときに、前記プロセッサに、物品タイプのユニットのバッチをアップロードし、前記バッチは輸送のために使用可能な物品タイプのユニットを示し、前記少なくとも１つの物品タイプの１ユニット以上が受信されており、前記被験者識別子に関連した治験実施施設において使用可能であるという指示を受信するようにさせる操作命令をさらに含むことが好ましい。
また、前記プロセッサにより実行されたときに、前記プロセッサに、前記治療デザインの分配メトリクスに従う被験者識別子のための前記治験実施施設に前記治療のための少なくとも１つの物品タイプの十分なユニットがあるか否かを判定させる操作命令をさらに含むことが好ましい。
また、前記被験者識別子および前記治験識別子は、前記ＥＤＣの分配カスタム機能から受信されることが好ましい。

【0018】

本出願のこれらの目的、目標および有利性および他の目的、目標および有利性は、添付の図面に関連して読み取られる実施形態例の以下の詳細な説明から明らかになるだろう。

【0019】

いくつかの実施形態は、例として示され、以下の添付の図面の図には限定されない。

【図面の簡単な説明】

【0020】

【図1】少なくとも１つの治験をデザインし、シミュレートし、かつ実行するように構成された治験システム例のブロック図を示す。

【図2】治験に対する無作為化デザインを構成する方法例のフローチャートを示す。

【図3】図２に従って生成された無作為化デザインの無作為化シミュレーションを行う方法例のフローチャートを示す。

【図4】治験のための治療デザインを構成する方法例のフローチャートを示す。

【図5】図１のＲＴＳＭシステムの治験投与インタフェースを介して治験を設定する方法例のフローチャートを示す。

【図6】図１で示されたランダマイザを介して被験者を無作為化する方法例のフローチャートを示す。

【図7】治験の治療群に被験者を割り当てる方法例のフローチャートを示す。

【図8】図１で示された物品ディスペンサ１６４を介して薬剤を調合する方法例のフローチャートを示す。

【図9】図１で示された治験ＥＤＣシステムを介して被験者を無作為化する方法例のフローチャートを示す。

【図10】図１で示された治験ＥＤＣを介して被験者に薬剤を調合する方法例のフローチャートを示す。

【図11】治験のための無作為化デザインを構成するウェブページ例を示す。

【図12】治験のための無作為化デザインを設定しシミュレートするウェブページ例を示す。

【図13】図１２において実行された１つ以上のシミュレーションのシミュレーション結果を表示するウェブページ例を示す。

【図14A】被験者割り当ての均衡を保ち、シミュレーションのための治験実施施設内の被験者割り当ての均衡を保つ全体的な治験を表示するウェブページ例を示す。

【図14B】無作為化シミュレーションの実行にわたる総統計結果を表示するウェブページ例を示す。

【図15】治験のための治療デザインを構成するウェブページ例を示す。

【図16】図１５で示された物品タイプを管理するウェブページ例を示す。

【図17A】管理するべき治験における治験実施施設、またはより多くの治験実施施設のために生成されたウェブページ例を示す。

【図17B】治験の１つ以上の選択された治験実施施設に供給プランを割り当てるウェブページ例を示す。

【図17C】治験の１つ以上の選択された治験実施施設にデポを割り当てるウェブページ例を示す。

【図18】治験における被験者の管理のために生成されたウェブページ例を示す。

【図19】治験における物品発送の管理のためのウェブページ例を示す。

【図20】治験における在庫表の品目の管理のためのウェブページ例を示す。

【図21】治験における在庫バッチリストの管理のためのウェブページ例を示す。

【図22】ロジスティクス供給プランリストの管理のためのウェブページ例を示す。

【図23】汎用コンピュータシステムのブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0021】

分散型治験システムおよび方法を、本明細書に開示する。以下の記載において、説明のために、多くの特別の詳細な記述が、実施形態例を十分に理解するために説明される。しかしながら、実施形態例が開示されたすべての特別の詳細な記述なしで実施されてもよいことは、当業者にとって明白だろう。

【0022】

図１は、少なくとも１つの治験をデザインし、シミュレートし、かつ実行するように構成された治験システム１００の例のブロック図を示す。簡潔さおよび簡明さのために、以下の記載では、治験例のデザイン、シミュレーションおよび実行を記載する。同時であろうと順次であろうと、以下に記載される同じような方式で、複数の治験をデザインし、シミュレートし、実行することができることに留意するべきである。

【0023】

治験システム１００は、治験投与システム１０４と、無作為化および治験供給管理（ＲＴＳＭ）システム１２０と、少なくとも１つの電子データ収集システム（ＥＤＣ）１７６、１９０とを含む。治験システムは、また、治験プランナ１１０と、研究マネージャ１１１と、供給マネージャ１１２と、少なくとも１つの輸送マネージャ１１３を備える少なくとも１つのデポ１１５と、複数の治験実施施設１１４、１１６、１１８とを含むことができる。治験プランナ１１０、研究マネージャ１１１、供給マネージャ１１２、輸送マネージャ１１３、治験実施施設１１４、１１８、１１８は、それぞれのコンピュータ装置により実現または操作することができる。通信網１０２は、前述のシステム１０４、１２０、１７６と、治験システム１００におけるコンピュータ装置１１０〜１１８とを相互に接続する。

【0024】

通信網１０２は、治験システム１００に関連する１つ以上のメッセージを伝送するように構成される。通信網１０２上の伝送は、従来のプロトコルまたは今後展開されるプロトコルの任意の組み合わせに加えて、例えば、転送制御プロトコル／インターネットプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）、ユーザデータグラムプロトコル（ＵＤＰ）／ＩＰ、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）、ファイル転送プロトコル（ＦＴＰ）を介して達成することができる。

【0025】

コンピュータ装置１１０〜１１８は、治験に関する情報を送受信するために、通信網１０２を介して通信するように構成されたパーソナルコンピュータを含むことができる。コンピュータ装置１１０〜１１８は、１つ以上のアプリケーションを実行し、治験システム１００に関連する１つ以上のウェブページを表示することができるクライアント（例えばインターネット・エクスプローラー（登録商標））を含むことができる。ウェブページは、現在使用可能または今後展開される他の技術に加えて、ハイパーテキストマークアップ言語（ＨＴＭＬ）、エクステンシブルマークアップランゲージ（ＸＭＬ）、拡張可能ＨＴＭＬ、および／または他のマークアップ言語を介して表示することができる。

【0026】

治験投与システム１０４は、治験実施施設１１４、１１６、１１８に関連する施設およびユーザに加えて、治験を設定および管理する治験プランナ（例えば開発業務受託機関）１１０を可能にするように構成される中央集権システムである。複数の治験およびそれらの関連する施設およびユーザのセットアップおよび管理に加えて、複数の治験プランナ１１０をサポートするように、治験システム１００が構成されることに留意するべきである。

【0027】

治験投与システム１０４は、施設セットアップモジュール１０５と、ユーザセットアップモジュール１０６と、治験セットアップおよび管理モジュール１０７と、在庫デポセットアップモジュール１０９と、ユーザデータベース１０８とを含む。（ＲＴＳＭシステム１２０およびＥＤＣシステム１７６に関して以下でより詳細に記載されるように）ＲＴＳＭシステム１２０および／またはＥＤＣシステム１７６における治験システム１００の治験を治験プランナ１１０が生成し管理することを可能にするように、治験セットアップおよび管理モジュール１０７を構成する。セットアップにおいては、治験に関連した治験ＩＤを生成し、かつ、ＲＴＳＭシステム１２０およびＥＤＣシステム１７６に治験ＩＤ、施設ＩＤ（施設セットアップ１０５を介してセットアップ）を送信するように、治験セットアップおよび管理モジュール１０７を構成する。

【0028】

治験システム１００を用いるユーザを認証し、一定のユーザが一定の治験にアクセスすること、かつこれらの治験の範囲内で治験システム１００における一定のリソース（例えばシステムまたはサブシステム）にアクセスすることを認可し、治験のセットアップおよびランタイムの間に通信網１０２を介して、構成システム、コンピュータ装置１２０、１７６、１１０〜１１８を相互に接続するように、治験投与システム１０４をさらに構成する。

【0029】

治験実施施設１１４、１１６、１１８（施設ＩＤ）の例を設定し、かつユーザセットアップモジュール１０６を介して治験および１つ以上のユーザセットアップにこれらの治験実施施設を、治験プランナ１１０が関連づけることを可能にするように施設セットアップモジュール１０５を構成する。

【0030】

治験システム１００における以下のものの認証に加えて、治験プランナ１１０、少なくとも１つ輸送マネージャ１１３、治験実施施設１１４、１１６、１１８に関連するユーザ、治験における他の役割のユーザを、治験プランナ１１０が設定することを可能にするように、ユーザセットアップモジュール１０６を構成する。治験システム１００におけるユーザのユーザ名、パスワードおよび認証は、ユーザデータベース１０８における治験投与システム１０４により保存することができる。

【0031】

治験システム１００における治験実施施設１１４〜１１８および輸送マネージャ１１３に関連する１つ以上のデポ１１５を、治験プランナ１１０が設定することを可能にするように、在庫デポセットアップモジュール１０９を構成する。各デポ１１５は、１つ以上の治験実施施設および１つ以上の輸送マネージャ１１３に関連することができる。明瞭さおよび簡潔さのために、１つのデポ１１５は、１つの輸送マネージャ１１３および治験実施施設１１４〜１１８に関連する。

【0032】

選択された無作為化デザインをシミュレートすることに加えて、治験のための無作為化および治療デザインを、治験プランナ１１０が選択しデザインすることを可能にするように、ＲＴＳＭシステム１２０を構成する。ＲＴＳＭシステム１２０は、治験投与インタフェース１２１と、ユーザインタフェース１２２と、ＥＤＣインタフェース１２３と、ロジスティクスインタフェース１２５と、デザインおよびシミュレーションサブシステム１２４と、ランタイムサブシステム１５６とを含む。

【0033】

ＲＴＳＭシステム１２０を治験投与システム１０４に相互連結させ、治験投与システム１０４から治験のための治験ＩＤおよび施設ＩＤを受信するように、治験投与インタフェース１２１を構成する。さらに、治験に関連する無作為化デザインおよび治療デザインを選択／構成し、かつ無作為化デザインをシミュレートするために、治験プランナ１１０がデザインおよびシミュレーションサブシステム１２４にアクセスすることを可能にするように、ユーザインタフェース１２２を構成する。治験のために必要な被験者の数を低減するために、デザインをシミュレートし構成することができる。無作為化デザインおよび治療デザインの選択／構成の後、ランタイムサブシステム１５６のランタイムデータベース１５８に、受信された治験ＩＤ、選択または構成された無作為化デザインの指示および治療デザインを格納するように、ユーザインタフェース１２２を構成する。

【0034】

ユーザインタフェース１２２を介して、治験（治験ＩＤ）のための無作為化デザインおよび治療デザインを選択し構成し、かつ無作為化デザインを、治験プランナ１１０がシミュレートすることを可能にするように、デザインおよびシミュレーションサブシステム１２４を構成する。デザインおよびシミュレーションサブシステム１２４は、無作為化デザイナ１２６と、無作為化シミュレータ１３８と、治療デザイナ１４８と、無作為化および物品データベース１５４とを含む。

【0035】

治験（治験ＩＤ）のための無作為化デザイン（複数の無作為化メトリクスを含む）を、治験プランナ１１０が構成し保存することを可能にするように、無作為化デザイナ１２６を構成する。図１１は、治験のための無作為化デザインの構成を可能にするために無作為化デザイナ１２６により生成されたウェブページ例を示す。無作為化デザイナ１２６は、治療群および治療群−被験者比率モジュール１２８と、無作為化因子モジュール１３０と、因子重みモジュール１３２と、無作為化の次善の確率（ｒａｎｄｏｍｉｚａｔｉｏｎ−ｓｅｃｏｎｄ−ｂｅｓｔ−ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ）モジュール１３４と、階層モジュール１３６とを含む。

【0036】

治験における治療群、および治験の治療群の間の被験者の比率の指定を可能にするように、治療群および治療群−被験者比率モジュール１２８を構成する。例えば、それぞれ１：２の比率をもつ２つの治療群があれば、ＲＴＳＭシステム１２０は、被験者のうちの１／３を第１の治療群に割り当て、被験者のうちの２／３を第２の治療群に割り当てられるように、これらの治療群に被験者を割り当てることを試みるだろう。

【0037】

治験のための無作為化／均衡化因子の指定を可能にするように、無作為化因子モジュール１３０を構成する。例えば、年齢、性別、代謝率などのような無作為化因子、および／または治験で治療群に被験者の割り当てに関連した他の因子を指定することができる。

【0038】

無作為化因子モジュール１３０により示された無作為化因子のための無作為化重みの指定を可能にするように、因子重みモジュール１３２を構成する。

【0039】

以下でより詳細に図７に記載されるように、確定的割り当てを緩和する、次善の治療群への被験者の割り当てに関連する確率のパーセンテージを示すように、無作為化の次善の確率モジュール１３４を構成する。

【0040】

各無作為化因子につき２つ以上の状態の指定を可能にするように、階層モジュール１３６を構成する。例えば、「性別」の無作為化因子に対して、２つ状態（すなわち「男性」および「女性」）が規定されるだろう。別の例として、「年齢」の無作為化因子に対して、複数の状態（２５−３５、３５−４５、４５−５５、５５−６５、および６５を超えるなど）を指定することができるかもしれない。

【0041】

モジュール１２８−１３６を用いて無作為化デザインが一旦構成されれば、治験プランナ１１０は、無作為化および物品データベース１５４に、無作為化デザイナ１２６を介して（「保存」指示などを介して）、治験（治験ＩＤ）のための無作為化デザインを保存することができる。

【0042】

治験のために保存された無作為化デザインを、治験プランナ１１０がシミュレートすることを可能にするように、無作為化シミュレータ１３８を構成する。１つ以上のシミュレーションを、生成し、保存し、実行することができる。シミュレーションおよびそれらの結果は、無作為化および物品データベース１５４に保存することができる。図１２は、治験のための無作為化デザインを設定しシミュレートするために、無作為化シミュレータ１３８により生成されたウェブページ例を示す。治験に登録されるように要求される被験者数を最小限にすることを含む治験の要件を無作為化デザインが満たすことを確認するために、シミュレーションを用いることができる。無作為化シミュレータ１３８は、シミュレーションセットアップモジュール１４０と、実行モジュール１４２と、結果モジュール１４４と、分析モジュール１４６とを含む。

【0043】

シミュレーションセットアップモジュール１４０は、無作為化シミュレーションのために治験プランナ１１０から、シミュレーション実行数、被験者数、施設数、および階層構成比率などのシミュレーションメトリクス（シミュレートされた被験者が階層に属するように生成される確率をまとめて示す）を受信するように構成される。

【0044】

受信されたシミュレーションメトリクスに従ってシミュレーションを実行するように実行モジュール１４２を構成する。実行モジュール１４２は、受信されたシミュレーション実行番号により示されるようにシミュレーション実行を生成し、生成された各シミュレーション実行の範囲内で、受信された被験者番号により示されるようにシミュレートされる被験者を生成する。シミュレートされる各被験者は、治験実施施設、および残りの受信されたシミュレーションメトリクスにより制御された確率的プロセスにおける階層に属するようにそれぞれ生成される。例えば、それぞれ構成比率１：２をもつ２つの階層があれば、プロセスは、第１の階層に属するシミュレートされる被験者を生成する１／３の確率と、第２の階層に属するようにシミュレートされる被験者を生成する２／３の確率を与えるだろう。

【0045】

一旦シミュレートされた被験者が生成されれば、実行モジュール１４２は、上記の無作為化デザイナ１２６を介して構成された無作為化デザインの無作為化メトリクスに従って、シミュレートされる被験者を治療群に無作為化するためにアルゴリズム的インタフェース１６０を用いて、図１のランダマイザ１６２と通信する。

【0046】

実行されたシミュレーションの結果を表示するように、結果モジュール１４４を構成する。表示された結果は、実行された各シミュレーションに対して、そのシミュレーションメトリクス、開始時刻および終了時刻、合計の実行時間を含むことができる。シミュレーション結果ウェブページ例を図１３に示す。表示されたシミュレーション結果は、シミュレーションの実行の各々に対して、以下の被験者グループの各々の治験治療群にわたる被験者の分布を示すことができる。（ｉ）特定の実行におけるすべての被験者、（ｉｉ）各施設に対して、その施設に属する被験者、（ｉｉｉ）各因子の各状態に対して、その因子のその状態に属する被験者、（ｉｖ）各階層に対して、その階層に属する被験者。

【0047】

各々の実行のために実行モジュール１４２により生み出された結果、および平均、標準偏差、被験者の最小数、およびシミュレートされた被験者の特定グループの均衡が保たれていない回数などのような現在の統計的有意量を集約し分析するように、分析モジュール１４６を構成する。

【0048】

治験プランナ（デザイナ）１１０が最近の研究に既存の研究のデザインをインポートする、または最近の研究を既存の研究のデザインにリンクすることを可能にするように、デザインセレクタ１４７を構成する。デザインセレクタ１４７は、複製デザインモジュール１５１と、共有デザインモジュール１５３とを含む。複製デザインモジュール１５１は、既存の研究のデザインを最近の研究にインポートするための機能を提供する。最近の研究のデザインへの変更は、既存の研究に影響を与えないし、逆もまた同様である。共有デザインモジュール１５３は、既存の研究デザインのあらゆる変更が最近の研究のデザインに影響を与えるように（逆もまた同様）、最近の研究を既存の研究のデザインにリンクするための機能を提供する。

【0049】

治験（治験ＩＤ）のための治療デザインを治験プランナ１１０が構成し保存することを可能にするように、治療デザイナ１４８を構成する。図１５および図１６は、治験のための治療デザインを構成するために治療デザイナ１４８により生成されたウェブページ例を示す。治療デザイナ１４８は、物品モジュール１５０と、治療群処理モジュール１５２とを含む。

【0050】

治験プランナ１１０または研究マネージャ１１１に現在の研究デザインに関する詳細報告を提供するように、デザイン報告モジュール１４９を構成する。そのレポートは、研究の治療群および比率、無作為化の因子および階層、無作為化の重み、無作為化の確率、および物品のタイプおよび治療を列挙し説明する。本明細書に記載されるような研究デザインに関連する他の因子、特徴または態様を、レポートに含むことができる。

【0051】

治験プランナ１１０から１つ以上の物品タイプおよびそれらの物品タイプのための関連する分配メトリクスの定義または指示を受信するように、物品モジュール１５０を構成する。例えば、「物品タイプ１」は「アスピリン×３２５ｍｇ×１錠」として定義することができる。別の例として、「物品タイプ２」は「アスピリン×８１ｍｇ×１錠」になり得る。定義された物品に関連する治験実施施設のための分配メトリクスは、また、物品の分配と有効期限との間の最小日数の指示を含むことができる物品タイプに関連する追加的な分配メトリクスを提供することができる。

【0052】

治験の各治療群に関連する治療を治験プランナ１１０から受信するように、治療群処理モジュール１５２を構成する。その治療は、「物品タイプ」および物品タイプのための「ユニット番号」の指示により構成される。例えば、治療群１は、１ユニットの「物品タイプ１」から構成される治療を受けることができ、治療群２は、１ユニットの「物品タイプ２」を受けることができ、その一方で、治療群３は、１ユニットの「物品タイプ１」および２ユニットの「物品タイプ２」を受けることができる。

【0053】

前述の例が物品モジュール１５０および治療群処理モジュール１５２を示すように意図されている一方で、治療が治療デザイナ１４８を介してこれらの物品の個別のユニットから構成されたように、治験プランナ１１０が様々な物品（個別の薬剤および投薬量）を同様に構成することができることを、理解するべきである。

【0054】

無作為化および物品データベース１５４は、治療デザイナ１４８を介して構成された治療デザインだけでなく、無作為化デザイナ１２６を介して構成された無作為化デザイン、無作為化シミュレータ１３８により生成されたシミュレーション結果を保存する。

【0055】

ランタイムサブシステム１５６は、治験の被験者のための無作為化および物品分配と同様に、治験管理を提供するように構成される。ランタイムサブシステムは、ランタイムデータベース１５８と、アルゴリズムインタフェース１６０と、治験マネージャ１６６とを含む。ランタイムデータベース１５６は、被験者レコード、在庫品目およびバッチレコードを含むライブデータ、および治験のための輸送レコードと同様に、治験ＩＤを含む治験のためのデータ、施設ＩＤ、無作為化デザイン、治療デザインを保存する。

【0056】

治験の治療群に被験者を割り当てる（無作為化する）要求を受信し、かつ被験者に分配するべきための物品タイプのユニットのセットを示すように、１つ以上の個別の治験ＥＤＣとのインタフェースを確立するように、ＥＤＣインタフェース１２３を構成する。ＥＤＣインタフェース１２３は、ランダマイザ１６２および物品ディスペンサ１６４（それぞれ、治験の治療群に被験者を割り当てて、物品タイプのユニットを識別する）を含むアルゴリズムインタフェース１６０とのインタフェースを確立する。アルゴリズムインタフェース１６０は、また、輸送（シッパ（ｓｈｉｐｐｅｒ））アルゴリズム１６５も含む。ＥＤＣインタフェース１２３は、要求する治験ＥＤＣに被験者割り当ておよびユニット識別を戻す。

【0057】

治験ＥＤＣ１７６に関して以下で詳細に記載されるように、治験ＥＤＣ１７６の無作為化カスタム機能（ＣＦ）１８６から無作為化データ（例えば治験ＩＤ、施設ＩＤ、被験者ＩＤ、および無作為化デザインにおいて定義された各々の因子の被験者ＩＤの状態）を受信するように、ランダマイザ１６２を構成する。上記のように、無作為化シミュレータ１３８からシミュレートされる無作為化データ（例えばシミュレートされる治験ＩＤ、施設ＩＤ、被験者ＩＤ、および無作為化デザインにおいて定義された各々の因子の被験者ＩＤの状態）を受信するように、ランダマイザ１６２も構成する。

【0058】

治験ＩＤに対する無作為化デザインを検索するように、ランダマイザ１６２をさらに構成する。１つの実施形態において、ランダマイザ１６２は、ランタイムデータベース１５８から治験ＩＤに関連する無作為化デザインの指示を検索し、その指示に基づいて無作為化および物品データベース１５４から無作為化デザインをさらに検索する。別の実施形態において、シミュレートされる治験ＩＤに対する無作為化デザインを無作為化および物品データベース１５４から検索するように、ランダマイザ１６２を構成する。

【0059】

治験ＩＤ、施設ＩＤ、被験者ＩＤ、因子の状態および治療群ＩＤ割り当てをランタイムデータベース１５８に格納するのと同様に、無作為化デザインに基づいて治験（治験ＩＤ）の治療群（治療群ＩＤ）に被験者（被験者ＩＤ）を割り当てるように（無作為化する）、ランダマイザ１６を構成する。治験の治療群への被験者割り当てを、図７を参照して以下でより詳細に記載する。治験ＥＤＣ１７６の無作為化ＣＦ１８６に無作為化インジケータ（被験者が治験に割り当てられた（無作為化された）ことを示す）を送信するように、ランダマイザ１６２をさらに構成する。シミュレーションのために、シミュレートされたデータおよび割り当てを無作為化および物品データベース１５４に格納し、かつ無作為化インジケータを無作為化シミュレータ１３８に戻すように、ランダマイザ１６２を同様に構成する。

【0060】

治験ＥＤＣ１７６に関連して以下でより詳細に記載されるように、治験ＥＤＣ１７６の分配ＣＦ１８８から物品分配データ（例えば治験ＩＤ、施設ＩＤ、被験者ＩＤ、および訪問ＩＤ）を受信するように、物品ディスペンサ１６４を構成する。ランタイムデータベース１５８から被験者ＩＤに対する治療群ＩＤ（被験者ＩＤがどの治療群に割り当てられるか示す）を検索するように、物品ディスペンサ１６４をさらに構成する。無作為化および物品データベース１５４内の治験ＩＤに関連する治療デザインから治療群ＩＤに対する治療法（例えば物品の１ユニット以上のセット）を判定するように、物品ディスペンサ１６４をさらに構成する。さらに、施設ＩＤに対する分配メトリクスに従う、治験ＩＤに関連する在庫に十分なユニットの物品があるか否かを判定するように、物品ディスペンサ１６４を構成する。そうであれば、物品ディスペンサ１６４は、被験者ＩＤに分配するために治験ＥＤＣ１７６の分配ＣＦ１８８に物品のユニットのセットを送信する。物品ディスペンサ１６４は、また、被験者ＩＤに分配されたユニットのセットに基づいて治験ＩＤに対する在庫を調整するように構成される。

【0061】

ロジスティクスインタフェース１２５は、アルゴリズムインタフェース１６０と、研究マネージャ１１１および供給マネージャ１１２とのインタフェースを確立する。より具体的には、ロジスティクスインタフェース１２５は、治験実施施設１１４〜１１８に対する「供給プラン」を研究マネージャ１１１および供給マネージャ１１２が設定することを可能にする。

【0062】

供給プランは、供給プランを割り当てる治験実施施設（例えば治験実施施設１１４〜１１８）のために輸送アルゴリズム１６５が供給プランを保存することを目標とするトリガおよび供給レベルを判定する。個別の供給プランを、個別の治験実施施設用に定義することができる。供給プランは、その供給プランに関連する治験実施施設にどのように供給するのかを定義する。各供給プランは、（ｉ）一意的な名前と、（ｉｉ）各物品タイプに対して４つのパラメータ（（ａ）輸送と有効期限との間の最小数日、（ｂ）初期の施設ストッキングレベル、（ｃ）再供給閾値、および（ｄ）再供給ストッキングレベル）と、（ｉｉｉ）研究のためのデフォルトとして供給プランを設定するパラメータとを定義する。

【0063】

図２２に関連してより詳細に記載されるように、ロジスティクスインタフェース１２５は、供給プランを管理するためのいくつかのユーザインタフェース（（ｉ）供給プランリストインタフェースと（２）供給プラン管理インタフェース）画面を提供する。供給プラン管理インタフェースは、特定の供給プランの詳細な記述を示し、供給プランを追加、変更、削除するために用いられる。供給プランリストインタフェースは、供給プランのリストを示す。

【0064】

輸送アルゴリズム１６５は、周期的に、または要求に際して実行される。いくつかの実施形態において、輸送モジュール１７２は、アルゴリズムインタフェース１６０を介して周期的に（例えば毎夜）輸送アルゴリズム１６５を実行することができる。あるいは（またはさらに）、輸送マネージャ１１３、研究マネージャ１１１および供給マネージャ１１２は、また、ロジスティクスインタフェース１２５などを介してのように、輸送ユーザインタフェース（例えば図１９）から輸送アルゴリズム１６５を手動で実行することができる。

【0065】

輸送アルゴリズム１６５がすべての治験実施施設およびすべての物品タイプに対して実行されるとき、それはいずれかである治験実施施設において使用可能な（ａ１をこのような品目の数とする）、または現在その施設に輸送されている（ａ２をこのような品目の数とする）、またはその治験実施施設に輸送されるために割り当てられる（ａ３をこのような品目の数とする）その物品タイプの品目数を、治験実施施設の供給プランにおいて定義されるようなその物品タイプ（ｔをこのような品目の数とする）のための閾値数と比較する。

【0066】

したがって、ａ１＋ａ２＋ａ３≦ｔである場合、輸送アルゴリズム１６５は、治験実施施設の関連するデポ１１５における輸送に使用可能なその物品タイプの新たな品目を新たな輸送に割り当てるだろう。ここで、ｒは治験実施施設の供給プランのその物品タイプに対して設定された再供給ターゲットであり、輸送アルゴリズム１６５は、輸送のためのｒ−（ａｌ＋ａ２＋ａ３）個の品目を割り当てるだろう。輸送アルゴリズム１６５が治験実施施設の供給プランにおいて設定された「輸送と有効期限との間の最小日数」値よりも遅い有効期限を有する品目をその治験実施施設に割り当てるのみであろうことに、留意するべきである。品目が上記の制限を満たす限り、輸送アルゴリズム１６５は、遅い有効期限日をもつ品目ではなく、より早い有効期限日をもつ品目を輸送することも好むだろう。

【0067】

輸送アルゴリズム１６５は、すべての物品タイプの端から端まで行き来し、一旦完了すると、特定の治験実施施設に対する輸送のために割り当てられたすべての品目は、新たな輸送レコードに集められるだろう。その後、輸送アルゴリズム１６５は、新たに保留にする輸送（輸送レコード）の存在に対して警告しながら、（治験実施施設に関連する）デポ１１５に関連する任意の輸送マネージャ１１３と同様、供給マネージャ１１２に電子メールを発行（および送信）することができる。

【0068】

このような電子メールにおいて備えられるリンクをたどることにより、デポ１１５に関連する輸送マネージャ１１３は、輸送レコードにアクセスし、輸送のために要求されたアイテムリストをレビューし、それらの品目を輸送し、その後、輸送を確認することができる。輸送マネージャ１１３は、また、輸送における品目の状態を、再度「輸送可能」にリセットして、輸送を取り消すことができる。輸送を取り消すことは、その輸送における在庫品目を、それらのバッチが現在関連するデポ１１５における「輸送可能」状態に割り当てるということに、留意するべきである。例えば、輸送ｓに対する要求がデポｄ１に対して生成される場合、在庫品目ｉは、この輸送に含まれ、品目ｉは、バッチｂに属する（これはｂがデポｄ１と同様に割り当てられる場合にのみ起こり得るかもしれない）。この例において、出荷請求ｓが生成された後、バッチｂがデポｄ２に再び割り当てられると想定する。したがって、輸送ｓが取り消される場合、デポｄ２における「出荷可能」のものとして、品目ｉがマークされる。

【0069】

さらに、デポ１１５がストックを使い切る場合と同様に、要求された輸送に対して電子メール通知を発行するように、また輸送アルゴリズム１６５を構成する。

【0070】

治験マネージャ１６６（それはユーザインタフェース１２２を介してアクセスできる）は、治験プランナ１１０、研究マネージャ１１１、供給マネージャ１１２および輸送マネージャ１１３のなどの治験システム１００の個別のユーザ、および治験実施施設１１４−１１８から職員に対して管理機能を提供するように構成される。治験マネージャ１６６は、施設モジュール１６８と、被験者モジュール１７０と、輸送モジュール１７２と、在庫モジュール１７４とを含む。

【0071】

治験プランナ１１０が一般に治験投与システム１０４の施設セットアップ１０５を介して治験実施施設を構成し、在庫デポセットアップ１０９を介してデポ１１５を構成する一方で、治験における治験実施施設の各々に関連するＲＴＳＭパラメータを研究マネージャ１１１が管理することを可能にするように、施設モジュール１６８を構成する。図１７は、１つ以上の治験実施施設（例えば治験実施施設１１１４、１１６、１１８）を含む、治験のために施設モジュール１６８により生成されたウェブページ例を示す。各治験実施施設に対して、施設モジュール１６８は、番号（施設ＩＤ）、治験実施施設に無作為化された被験者番号、治験実施施設への輸送番号および治験実施施設における在庫品目番号を示すだけでなく、治験実施施設に対してデポ（例えばデポ１１５）の供給プランおよび割り当てのセットアップを可能にするように構成される。デポ（例えばデポ１１５）から治験実施施設（例えば治験実施施設１１４〜１１８）の各々への薬剤輸送を研究マネージャ１１１がアクティブにする／非アクティブにすることを可能にするように、さらに施設モジュール１６８を構成する。

【0072】

さらに、供給プランは、施設モジュール１６８において重要な役割を果たす。施設モジュール１６８は、各施設に対してそれが関連づけられる供給プランを割り当て提供するように構成され、供給プランに「集団（ｅｎ ｍａｓｓ）」に治験実施施設を割り当てることができる。

【0073】

研究マネージャ１１１および治験実施施設１１４−１１８が治験における被験者を管理することを可能にするように、被験者モジュール１７０を構成する。図１８は、１人以上の被験者（被験者ＩＤ）を含む治験のために被験者モジュール１７０により生成されたウェブページ例を示す。１つの実施形態において、各被験者ＩＤに対して、被験者モジュール１７０は、階層、治験実施施設（施設ＩＤ）、治験治療群（治療群ＩＤ）、治療群選択方法および、被験者が治験治療群に割り当てられた（無作為化された）ときの治療選択方法を提供するように構成される。被験者モジュール１７０により様々なユーザに表示される治験の実データは、治験投与システム１０４のユーザセットアップモジュール１０６により提供されるそれらの認証（または許可）に左右される。

【0074】

重要なことには、これらの許可は、治験における被験者母集団へのユーザアクセスの範囲を限定する。例えば、研究マネージャ１１１が、複数の治験実施施設に登録された被験者のリストを調べる可能性があるのに対して、治験実施施設１１４は、その治験実施施設に属する被験者のみを調べる可能性がある。さらに、個別のユーザは、同じ被験者に対して個別のディスプレイを有することができる。例えば、研究マネージャ１１１は、被験者の治療群割り当てを調べるためにアクセスしてもよいが、一方で、治験実施施設１１４〜１１８などの他のユーザは、治療群割り当てに同様にアクセスしなくてもよい。

【0075】

ランタイムにおける研究デザインを（すなわち研究が既に公開された後）、治験プランナ（デザイナ）１１０が修正または更新することを可能にするように、デザインアップデートモジュール１７１を構成する。デザインアップデートモジュールは、治療群比率モジュール１２８を介して研究治療群の比率、因子重みモジュール１３２を介して無作為化因子の重み、無作為化確率モジュール１３４を介して確率のパーセンテージ、および物品モジュール１５０を介して分配と有効期限との間の最小時間の変更を可能にする。

【0076】

治験における物品輸送を管理する輸送マネージャ１１３だけでなく、供給マネージャ１１２、治験実施施設１１４〜１１８を作動させるように、輸送モジュール１７２を構成する。図１９は、１つ以上の輸送を含む、治験のために輸送モジュール１７２により生成されたウェブページ例を示す。１つ以上の輸送の各々は、輸送の名前、治験実施施設（施設ＩＤ）輸送マネージャによりデポから輸送された輸送の日付（輸送の日付は治験実施施設にて受信される）、輸送に関連するトラッキング番号、および輸送における輸送された物品のユニットを含むことができる。輸送モジュール１７２は、輸送マネージャ１１３が消費されるような輸送に対して指定された品目をマークし、かつ輸送における介在物に対する置換を要求することを可能にするように構成された「消費および補充」機能を含む。治験投与システム１０４を介して構成されたユーザの許可は、また、輸送モジュールにより表示されたデータにも影響を与える。その許可は、治験における輸送へのユーザアクセスの範囲を限定する。例えば、治験実施施設１１４は、治験実施施設１１４を目的地とした輸送を参照することができるだろうが、治験実施施設１１６を目的地とした輸送を参照することはできないだろう。同様に、輸送マネージャ１１３は、輸送マネージャ１１３が関するデポ１１５から生じる輸送を単に参照することはできるが、他のデポ（図示せず）から生じる輸送を参照することはできない。

【0077】

非盲検モジュール１７３は、被験者または品目のための被験者非盲検または品目非盲検をそれぞれ認可するように構成される。ほとんどの治験において、被験者は「盲検化」（例えば、研究治療群の被験者が無作為化されたか、およびどの物品タイプ在庫品目が属するかについての開示なしで）のまま置かれる。非盲検モジュール１７３は、許可されたユーザがこの情報にアクセスすることを可能にする。この動作は、以下で記載されるような監査モジュール１６９により監査することができる。

【0078】

監査モジュール１６９は、あらゆる被験者、在庫品目、在庫バッチまたは輸送レコードに生じるあらゆる変化だけでなく、研究デザインに、供給プランに、デポまたは供給プランに関連する施設になされるあらゆる変化を研究マネージャ１１１が監査するか調べることを可能にするように構成される。

【0079】

治験プランナ１１０、研究マネージャ１１１、輸送マネージャ１１３および治験実施施設１１４〜１１８が治験に関連した在庫を管理することを可能にするように、在庫モジュール１７４を構成する。図１９および図２０は、治験のために在庫モジュール１７４により生成されたウェブページ例を示す。例えば、図１９は、財産目緑品目リストを示し、その一方で、図２０は、治験マネージャ１１１または輸送マネージャ１１３からユーザインタフェース１２２を介して在庫モジュール１７４によりランタイムデータベース１５８内の治験在庫にアップロードされたバッチ品目リストを示す。再び、ユーザの許可は、使用可能なアイテムリストおよび各品目の使用可能な情報のユーザへの範囲を限定する。

【0080】

治験実施施設１１４、１１６、１１８およびＲＴＳＭ１２０から治験に関連するデータを受信し保存するように、ＥＤＣシステム１７６を構成する。ＥＤＣシステム１７６は、ＲＴＳＭシステム１２０と通信するために本明細書に記載されたカスタム機能を実行することができる、いかなる治験データ収集システムにもなり得る。ＥＤＣ１７６は、治験データベース１７８と、治験セットアップサブシステム１８０と、治験ランタイムサブシステム１８２とを含む。ＥＤＣシステム１７６のこれらのサブシステムは遺漏がないわけではないが、本出願において記載されるＲＴＳＭシステム１２０およびＥＤＣシステム１７６の統合化を示すのが目的である。したがって、特定のＥＤＣシステム１７６は、１つ以上の追加的なサブシステムまたは構成要素を含むことができる。

【0081】

治験データベース１７８は、治験の間に被験者のために収集された臨床情報だけでなく、被験者、治験実施施設および分配された物品の単位などの治験に関連するデータを保存する。治験実施施設（例えば治験実施施設１１４）が治験投与システム１０４にログインするときに、治験投与システム１０４から治験に関連する治験ＩＤおよび施設ＩＤを受信するように、治験セットアップサブシステム１８０を構成する。治験データベース１７８において受信される治験ＩＤ、施設ＩＤおよび関連する治験データを格納し保存するように、治験セットアップサブシステム１８０をさらに構成する。

【0082】

治験実施施設（例えば治験実施施設１１４）から被験者のデータを受信し、かつ被験者を治験に登録するように、治験ランタイムサブシステム１８２を構成する。治験実施施設１１４、１１６、１１８の各々から複数の被験者を登録することができることに留意するべきである。治験に登録された被験者を無作為化し、かつＲＴＳＭシステム１２０を介して被験者に適切な薬剤を分配するように、治験ランタイムサブシステム１８２をさらに構成する。治験ランタイムサブシステム１８２は、被験者データ入力モジュール１８４と、無作為化ＣＦ１８６と、分配ＣＦ１８８とを含む。

【0083】

例えば治験実施施設１１４から、治験に登録されるべき被験者に関連するデータを受信するように、被験者データ入力モジュール１８４を構成する。このデータは、被験者の登録同意書と、被験者（例えば名前および連絡先情報）に関連する個人データとを含むことができる。受信データは、また、ＲＴＳＭ１２０のランダマイザ１６２に関連して上記に記載されたように、治験における被験者の無作為化のために必要とされる１つ以上の因子の各々における被験者の状態を含む。治験の開始時または治験の間に被験者情報を収集する他の臨床情報システムを備えたＥＤＣシステム１７６の統合化を介して、因子の状態も被験者データ入力モジュール１８４により受信することができることに留意するべきである。被験者データ入力モジュール１８４は、登録された被験者の被験者ＩＤを割り当て、かつ治験データベースに被験者ＩＤに対して新たな被験者レコード（治験ＩＤ、施設ＩＤ、因子の状態、および被験者のための治験実施施設（例えば治験実施施設１１４）から受信された他の情報を含む）を追加するようにさらに構成される。

【0084】

被験者ＩＤを無作為化するように、無作為化ＣＦ１８６を構成する。具体的には、無作為化ＣＦ１８６は、被験者データ入力モジュール１８４により受信された入力を介して登録された被験者（被験者ＩＤ）の無作為化を引き起こしたか否かを判定する。無作為化を引き起こすトリガは、被験者ＩＤ（例えば治験実施施設１１４から）に対して無作為化のために必要とされる入力がすべて受信されたか否かに基づいて自動的に判定することができ、または、治験実施施設（例えば治験実施施設１１４）からユーザが起動できる。一旦引き起こせば、無作為化ＣＦ１８６は、治験ＩＤ、施設ＩＤ、被験者ＩＤ、および因子内の被験者の状態をＲＴＳＭ無作為化データに変換するように構成される。無作為化ＣＦ１８６は、ＲＴＳＭ無作為化データをＲＴＳＭシステム１２０のＥＤＣインタフェース１２３に送信し、被験者ＩＤの成功した割り当て（無作為化）を示す無作為化インジケータを治験の治療群に受信するようにさらに構成される。無作為化ＣＦ１８６は、治験データベース１７８における被験者ＩＤのレコードに無作為化インジケータを格納する。

【0085】

分配ＣＦ１８８は治験実施施設（例えば治験実施施設１１４）への訪問で被験者ＩＤに分配するための物品の単位数を判定するように構成される。その訪問は、訪問ＩＤにより示され、被験者ＩＤが治験および／または遅い訪問に登録され無作為化されるのと同時である場合がある。訪問ＩＤは、分配をユニークに識別するあらゆる文字数字の列（例えば日付インジケータ）であり得る。分配ＣＦ１８８は、ユーザ起動の入力などを介して、治験実施施設（例えば治験実施施設１１４）により被験者ＩＤへの分配を引き起こしたか否かを判定する。一旦引き起こせば、分配ＣＦ１８８は、被験者ＩＤに関連する被験者のレコードに対して分配レコード（分配指示を含む）を追加する。分配ＣＦ１８８は、治験ＩＤ、施設ＩＤ、被験者ＩＤ、訪問ＩＤをＲＴＳＭ分配データに変換するように構成される。分配ＣＦ１８８は、ＲＴＳＭ分配データをＲＴＳＭシステム１２０のＥＤＣインタフェース１２３に送信し、被験者ＩＤに分配されるインジケータの１ユニット以上のセットを受信するようにさらに構成される。分配ＣＦ１８８は、治験データベース１７８における被験者ＩＤの訪問レコードに分配ユニットインジケータを格納する。

【0086】

図２は、治験のための無作為化デザインを構成するための方法２００の例のフローチャートを示す。図１に示したように、治験プランナ１１０が無作為化デザインを構成するために無作為化デザイナ１２６を起動または実行する工程２０２において、方法２００は開始する。工程２０４において、治験のための複数の治験治療群を受信する。ゼロ以上の無作為化因子（年齢、性別および／または１以上の他の因子など）を、工程２０６で受信する。工程２０８において、工程２０６の無作為化因子だけでなく、治験、治験実施施設および階層に関連する重みを受信する。工程２１０において、被験者の無作為化に関連する次善の確率のパーセンテージを受信する。工程２０６で受信した無作為化因子の各々に対し、２以上の階層状態を工程２１２で受信する。工程２１４において、受信されたデザインメトリクスをもつ無作為化デザインを、例えば無作為化および物品データベース１５４に保存する。

【0087】

図３は、図２に従って生成された無作為化設計の無作為化シミュレーションを行なうための方法３００の例のフローチャートを示す。図に示したように、治験プランナ１１０が無作為化シミュレーションを行うために無作為化シミュレータ１３８を起動または実行する工程３０２において、方法３００は開始する。工程３０４において、無作為化シミュレーションのためのシミュレーションメトリクスを受信する。シミュレーションメトリクスは、階層分布だけでなく、実行回数、被験者および治験実施施設を含むことができる。工程３０６において、図２において生成された無作為化デザインに基づいて、受信されたシミュレーションメトリクスに従って無作為化シミュレーションを実行する。工程３０８において、シミュレーションのシミュレーション結果を、図１に示した無作為化および物品データベース１５４などに保存する。

【0088】

工程３１０において、無作為化シミュレーションが無作為化デザインのために満足な結果をもたらしたか否かについて判定がなされる。シミュレーション結果が満足であるか否かを判定する理由は、被験者の１つ以上のグループ（例えば、全体の治験における被験者のグループ、治験実施施設における被験者のグループ、被験者因子の状態に対するグループ、および被験者階層に対するグループ）での実行の中の不均衡な高頻度（グループの１つ以上の内の少なくとも１つの治療群に割り当てられた少なすぎる被験者または多すぎる被験者、または実行の間での高すぎる可変性）を含むことができる（但し制限されない）。

【0089】

工程３１０においてシミュレーション結果が満足であったと判定した場合、方法は、工程３１８で終了する。但し、工程３１０においてシミュレーション結果が満足ではなかったと判定した場合、無作為化デザインを更新するべきか否かについて判定がなされる工程３１２において、方法３００は継続する。工程３１２において無作為化デザインを更新するべきでないと判定した場合、方法は、工程３０４において、無作為化シミュレーションのために更新されるシミュレーションメトリクスを受信し続け、シミュレーションは、工程３０６において、更新されたシミュレーションメトリクスおよびあらかじめ保存された無作為化デザインに従って実行される。

【0090】

工程３１２において無作為化デザインを更新するべきであると判定した場合、方法は、工程３１４において、無作為化デザイン（無作為化デザインのデザインメトリクス）を更新するための図２の方法２００を起動し続ける。工程３１６において、無作為化シミュレーションのためのシミュレーションメトリクスを更新するべきか否かの判定をする。

【0091】

工程３１６においてシミュレーションメトリクスを更新するべきであると判定した場合、方法３００は、工程３０４において無作為化シミュレーションのためのシミュレーションメトリクスを受信し続ける。工程３０６において、更新されたシミュレーションメトリクスおよび更新された無作為化デザインに従って、シミュレーションを実行する。

【0092】

但し、工程３１６においてシミュレーションメトリクスを更新するべきでないと判定した場合、方法は、工程３０６において、あらかじめ受信されたシミュレーションメトリクスおよび更新された無作為化デザインに従って無作為化シミュレーションを実行し続ける。

【0093】

図４は、治験のための治療デザインを構成するための方法４００の例のフローチャートを示す。図１に示したように、治験プランナ１１０が治療デザインを構成するために治療デザイナ１４８を起動または実行する工程４０２において、方法４００は開始する。

【0094】

工程４０４において、１つ以上の物品タイプおよび関連する分配メトリクスの定義を、治験のために受信する。例えば、「物品タイプ１」を「アスピリン×３２５ｍｇ×１錠」と定義することができ、「物品タイプ２」を「アスピリン×８１ｍｇ×１錠」と定義することができる。物品タイプは、薬剤、投薬量および錠剤のカウント番号を示す。治験の各治療群に関連する治療を、工程４０６において受信する。その治療は、「物品タイプ」および物品タイプのための「ユニット番号」の指示により構成される。例えば、治療群１は、１ユニットの「物品タイプ１」から構成される治療を受けることができ、治療群２は、１ユニットの「物品タイプ２」を受けることができ、その一方で、治療群３は、１ユニットの「物品タイプ１」および２ユニットの「物品タイプ２」を受けることができる。

【0095】

工程４０８において、図１に示した無作為化および物品データベース１５４などに、治療デザインを保存する。その後、方法４００は、工程４１０において終了する。

【0096】

図５は、図１のＲＴＳＭシステム１００の治験投与インタフェース１２１を介して治験を設定するための方法５００の例のフローチャートを示す。治験プランナ１１０が治験投与システム１０４にログインする工程５０２において、方法５００は開始する。工程５０４において、治験に関連する治験およびサイト情報を、治験投与システム１０４から受信する。受信情報は、治験を識別する治験ＩＤと、治験の治験実施施設を識別する、治験ＩＤに関連する施設ＩＤとを含むことができる。

【0097】

工程５０６において、１つ以上の保存された無作為化デザインおよび治療デザインから、治験（治験ＩＤ）のための無作為化デザインおよび治療デザインを選択する。工程５０８として、ランタイムサブシステム１５６のランタイムデータベース１５８などに、治験ＩＤと無作為化および治療デザインの関連する選択とを格納する。工程５１０において、ランタイムデータベース１５８などの、選択された治療デザインに従って治験ＩＤのために、デポ１１５に関連する在庫を生成する。輸送できる物品（物品ＩＤ）のユニットを示す在庫バッチは、デポ１１５により、工程５１２において、デポの在庫に受信される。

【0098】

工程５１４において、施設ＩＤへの輸送のための物品（物品ＩＤ）の複数のユニット（ユニットＩＤ）を、施設ＩＤに関連する供給プランに基づいて、デポ１１５の在庫から識別する。工程５１６において、施設ＩＤに物品ＩＤの識別されたユニットＩＤの１つ以上の積荷を輸送するために、メッセージを生成し、デポ１１５の輸送マネージャ１１３に送信する。工程５１８において、物品ＩＤの識別されたユニットＩＤに基づいて、デポ１１５からの輸送に使用可能な物品を表すために、デポ１１５に対する在庫を調整する。

【0099】

工程５２０においては、積荷が治験実施施設に輸送されたか否かに関する判定をする。最初、積荷の輸送状態は「要求」である。積荷がデポ１１５から輸送マネージャ１１３により輸送されるとき、輸送状態およびユニット状態を表すために、在庫を「通過中」に更新する。輸送マネージャ１１３は、輸送を「取消」のようにマークするなどして、輸送を「取り消す」こともでき、「デポにて使用可能」として、輸送のために集められた品目がマークされる。工程５２４において、積荷が受理されたか否かに関するさらなる判定をする。積荷が受理されたと判定した場合、輸送状態を「受理」に更新し、ユニット状態を「施設にて使用可能」に更新する。積荷が受理されなかったと判定した場合、輸送状態を「消滅」に更新し、ユニット状態を「消費」に更新する。その後、方法５００は、工程５３２において終了する。

【0100】

工程５２０、その後工程５３０において、積荷が輸送されなかったと判定した場合、輸送状態を「輸送を保留にして確認」に更新する。その後、方法５００は、工程５３２において終了する。

【0101】

図６は、図１に示したランダマイザ１６２を介して被験者を無作為化するための方法６００の例のフローチャートを示す。ＥＤＣ１７６が治験実施施設（例えば治験実施施設１１４）（施設ＩＤ）により提供された被験者（被験者ＩＤ）を治験（治験ＩＤ）に登録する工程６０２において、方法６００は開始する。工程６０４において、ＥＤＣ１７６の無作為化ＣＦ１８６から被験者のための無作為化データを受信する。無作為化データは、無作為化デザインにおいて識別された因子に対する被験者の治験ＩＤ、施設ＩＤ、被験者ＩＤおよび状態を含む。工程６０６において、治験ＩＤに関連する無作為化デザインを、無作為化および物品データベース１５４などから検索する。

【0102】

工程６０８において、被験者（被験者ＩＤ）を、無作為化デザインに基づいて治験（治験ＩＤ）の治療群（治療群ＩＤ）に割り当てる。治験の治療群に被験者を割り当てる（無作為化）方法例は、図７に関連して以下で詳細に記載される。より具体的には、治験ＩＤの治療群ＩＤに被験者ＩＤを割り当てるために、無作為化デザインを実行する。工程６１０において、治験ＩＤ、施設ＩＤ、被験者ＩＤ、治療群ＩＤおよび因子の状態を、ランタイムデータベース１５８などに格納する。その後、工程６１２において、被験者（被験者ＩＤ）の割り当てを示す無作為化インジケータを、ＥＤＣ１７６の無作為化ＣＦ１８６に送信する。方法６００は、工程６１４において終了する。

【0103】

図７は、治験の治療群に被験者を割り当てるための方法７００の例のフローチャートを示す。図１に示したランダマイザ１６２が、方法７００の例を実行することができる。治験ＩＤ、施設ＩＤおよび被験者ＩＤが図６の工程６０８から提供される工程７０２において、方法７００は開始する。

【0104】

工程７０４において、被験者ＩＤがあたかも治験ＩＤの選択された治療群（治療群ＩＤ）に割り当てられるように仮に治療されるとき、被験者母集団の全体的な治験の不均衡を判定する。工程７０６において、被験者ＩＤが治験ＩＤの選択された治療群ＩＤに割り当てられるとき、被験者母集団における施設（施設ＩＤ）に対する施設不均衡を判定する。工程７０８において、被験者ＩＤとその状態を共有する治験ＩＤの被験者母集団の各因子に対して、状態不均衡を判定する。工程７１０において、被験者ＩＤと階層を共有する被験者母集団において、階層不均衡を判定する。

【0105】

その後、工程７１２において、選択された治療群（治療群ＩＤ）に対する不均衡の加重和を、無作為化デザインに基づいて生成する。加重和は、選択された治療群ＩＤのために一時的に保存される。工程７１４において、処理するべき追加的な治療群があるか否かに関して判定する。追加的な治療群があると判定した場合、方法７００は、すべての処理された治療群ＩＤに対して不均衡の加重和を一時的に保存して、残りの治療群ＩＤに対する工程７０７〜７１４を行う。

【0106】

工程７１４において処理する追加的な治療群がないと判定した場合、２つ以上の治療群ＩＤのセットが最小の加重和を有するか否かに関して判定をする工程７１６において、方法７００を継続する。工程７１６において最小の加重和をもつ複数の治療群があると判定した場合、工程７１８において、治療群ＩＤのセットの中の治療群ＩＤに、被験者ＩＤを無作為に割り当てられる。その後、方法７００は、工程７２８において終了する。

【0107】

但し、工程７１６において最小の加重和をもつ１つの治療群があると判定した場合、次善の確率のパーセンテージが治験のための無作為化デザインに定義または設定されているか否かに関して判定する工程７２０において、方法を継続する。工程７２０において次善の確率のパーセンテージが設定されていない場合、工程７１６において判定された、最小の加重を加えられた不均衡をもつ治療群ＩＤに、被験者ＩＤを割り当てる。

【0108】

あるいは、工程７２０において次善の確率のパーセンテージが設定されている場合、次に最小の加重を加えられた不均衡を有する１つ以上の治療群（治療群ＩＤ）のセットを選択する工程７２４において、方法７００を継続する。工程７２６において、次善の確率のパーセンテージに基づいて、最小の加重を加えられた不均衡をもつ１つの治療群および次の最も低く重みを加えられた不均衡をもつ治療群のセットから、被験者ＩＤを治療群に無作為に割り当てる。例えば、次善の確率のパーセンテージを１０％に設定すれば、最小の加重を加えられた不均衡をもつ１つの治療群は、９０％の確率でランダムに選択され、その一方で、次に最も低く重みを加えられた不均衡をもつセット内の治療群は、１０％の確率ランダムに選択されるだろう。

【0109】

図８は、図１に示した物品ディスペンサ１６４を介して分配するための方法８００の例のフローチャートを示す。ＥＤＣ１７６が治験実施施設（施設ＩＤ）により提供された被験者（被験者ＩＤ）を治験（治験ＩＤ）に登録し、図１のランダマイザ１６２を介して被験者ＩＤを治験ＩＤの治療群（治療群ＩＤ）に無作為化する工程８０２において、方法８００は開始する。工程８０４において、ＥＤＣ１７６の分配ＣＦ１８８から被験者のための分配データを受信する。分配データは、治験ＩＤと、施設ＩＤと、被験者ＩＤと、治験に関連する訪問ＩＤとを含む。

【0110】

工程８０６において、被験者がどの治療群に割り当てられるのかを示すランタイムデータベース１５８から被験者（被験者ＩＤ）のための治療群（治療群ＩＤ）を検索する。工程８０８において、治験（治験ＩＤ）のための治療デザインから治療群ＩＤのために、治療（１つ以上の物品の１ユニット以上のセット）を判定する。工程８１０において、ランタイムデータベース１５８内の在庫からの施設ＩＤに対して、分配メトリクスに従う治療のための施設ＩＤに、品物の十分なユニットがあるか否かに関して判定する。

【0111】

十分なユニットがあると判定した場合、被験者ＩＤに分配されるためのユニットのセットを、ＥＤＣ１７６の分配ＣＦ１８８に送信する。治験実施施設は、被験者ＩＤにより示された被験者に、識別された物品のユニットを分配することができる。工程８１４において、施設ＩＤに対する在庫を、被験者ＩＤに分配されたユニットに基づいて調整する。方法８００は、工程８２０において終了する。

【0112】

但し、不十分なユニットがあると判定した場合、工程８１８において「不十分な在庫」のメッセージをＥＤＣ１７６の分配ＣＦ１８８に送信する。その後、治験実施施設は、治験実施施設において在庫に関するデポの治験プランナ１１０または輸送マネージャ１１３に通知することができる。治験実施施設において在庫不足の判定がある場合、他の緩和プロシージャを起動してもよい。方法８００は、工程８２０において終了する。

【0113】

図９は、図１に示した治験ＥＤＣ１７６を介して被験者を無作為化するための方法９００の例のフローチャートを示す。治験実施施設（例えば治験実施施設１１４）が治験投与システム１０４を介してログオンする工程６０２において、方法９００は開始する。工程９０４において、治験実施施設にログオンするために、治験投与システム１０４から治験ＩＤおよび施設ＩＤを受信する。工程９０６において、治験における被験者を無作為化するのに必要とされる因子のための被験者の状態を、（１つの無作為化デザインごとに）治験実施施設（例えば治験実施施設１１４）から受信する。被験者に関する他の情報も（例えば治験のための他の情報と同様に、名前、連絡先情報も）受信することができる。

【0114】

工程９０８において、被験者に被験者ＩＤを割り当てる。被験者ＩＤのための新たなレコードを、治験データベース１７８に追加する。そのレコードは、治験ＩＤ、施設ＩＤ、因子の状態だけでなく、被験者（被験者ＩＤ）に関連する他の情報を含むことができる。

【0115】

工程９１２において、無作為化のための一定の入力要件が満たされるとき、または無作為化がユーザにより起動されたときにプログラムなどによって、被験者ＩＤの無作為化を引き起こしたか否かを判定する。引き起こしていない場合、トリガを受信するまで、方法９００は待機する。工程９１４において、一旦無作為化を引き起こせば、治験ＩＤ、施設ＩＤ、被験者ＩＤおよび因子の状態を、無作為化ＣＦ１８６を介してＲＴＳＭ無作為化データに変換する。

【0116】

工程９１６において、ＲＴＳＭ無作為化データをＲＴＳＭシステム１２０のランダマイザ１６２に送信する。工程９１８において、成功した無作為化を示す無作為化インジケータを、ランダマイザ１６２から受信する。工程９２０において、無作為化インジケータを被験者ＩＤのためのレコードに格納する。方法９００は、工程９２２において終了する。

【0117】

図１０は、図１に示した治験ＥＤＣ１７６を介して被験者に薬剤を分配するための方法１０００の例のフローチャートを示す。治験実施施設（例えば治験実施施設１１４）が治験投与システム１０４を介してログオンする工程１００２において、方法１０００は開始する。工程１００４において、臨床に関連する治験ＩＤ、施設ＩＤ、被験者ＩＤおよび訪問ＩＤを、治験実施施設にログオンした被験者に対して受信する。

【0118】

工程１００６において、最初の訪問に対する無作為化ＣＦ１８６を介して、または後続の訪問に対するユーザ起動の入力を介して被験者の無作為化に際してプログラムなどによって、分配トリガを治験実施施設から受信する。引き起こしていない場合、分配トリガを受信するまで、方法１０００は待機する。

【0119】

工程１００８において、訪問レコード（訪問ＩＤ）および分配指示を、被験者ＩＤのための治験データベース１７８に追加する。工程１０１０において、治験ＩＤ、施設ＩＤ、被験者ＩＤおよび訪問ＩＤを、分配ＣＦ１８８を介してＲＴＳＭ分配データに変換する。工程１０１２において、ＲＴＳＭシステム１２０の物品ディスペンサ１６４にＲＴＳＭデータを送信する。

【0120】

工程１０１４において、被験者ＩＤに分配されるインジケータの１ユニット以上のセットを、ＲＴＳＭシステム１２０から受信する。その後、工程１０１６において、分配されたインジケータのユニットのセットを、被験者ＩＤのための訪問レコードに格納する。方法は、工程１０１８で終了する。

【0121】

図１１は、治験のための無作為化デザインを構成するウェブページ例を示す。ＲＴＳＭシステム１２０の無作為化デザイナ１２６により、ウェブページ例を生成することができる。ウェブページに示すように、治験プランナ１１０は、治験における治療群数および治療群にわたる被験者の比率を構成することができる。治験プランナ１１０は、さらに、無作為化因子および治験のためのそれらの重みを構成することができる。治験プランナ１１０は、また、無作為化のための次善の確率および治験における無作為化因子に関連する階層を構成できる。

【0122】

図１２は、治験のための無作為化デザインを設定しシミュレートするためのウェブページ例を示す。無作為化シミュレータ１３８のシミュレーションモジュール１４０により、ウェブページ例を生成することができる。実行モジュール１４２がシミュレーションを実行することができる。治験における被験者数を最小限にするためにシミュレーションを用いることができる。図１２に示すように、複数のシミュレーションをセットアップし、シミュレートすることができる。

【0123】

図１３は、図１２において実行された１つ以上のシミュレーションのシミュレーション結果を表示するためのウェブページを例示す。無作為化シミュレータ１３８の結果モジュール１４４により、ウェブページ例を生成することができる。表示された結果は、実行された各シミュレーションに対して、そのシミュレーションメトリクス、開始時刻および終了時刻、合計の実行時間を含むことができる。

【0124】

図１４Ａは、シミュレーションの特定の実行内の総計の被験者治療群の割り当てを表示するウェブページ例を示す。無作為化シミュレータ１３８の分析モジュール１４６により、ウェブページ例を生成することができる。図１４に示す特定の実行に対して、被験者グループの各々において、以下の情報が提供される。ｉ）各治療群に割り当てられたそのグループ内のシミュレートされた被験者数と、ｉｉ）治療群の重みが与えられた各治療群にあるべき被験者の比率が乗算された、そのグループ内の被験者数と合計の被験者数との間の差分の絶対値と、ｉｉｉ）（ｉｉ）の絶対値が１より大きい場合は常に、不均衡をもつセルが識別される。

【0125】

例示するように、被験者グループは次のとおりである。１）すべての治験の被験者母集団と、２）各治験実施施設の被験者母集団と、３）因子の（各因子のための）状態を共有する被験者と、４）階層（各階層のための）を共有する被験者。

【0126】

図１４Ｂは、無作為化シミュレーションの実行にわたる総統計結果を表示するウェブページ例を示す。総計の統計解析は、その治療群に割り当てられたその被験者グループからの被験者の最小数だけでなく、被験者グループの各々および治療群の各々に対して、平均および標準偏差も示す。さらに、被験者グループの各々に対して、それは、バランスがとれていなかった実行数を示す。

【0127】

図１５は、治験のための治療デザインを構成するウェブページ例を示す。治療デザイナ１４８により、ウェブページ例を生成することができる。ウェブページは、治験のための物品タイプおよび治療の定義を可能にする。

【0128】

図１６は、図１５に示した物品タイプを管理するウェブページ例を示す。図１５に示した所定の物品タイプに対して、図１６に示すように、分配メトリクスを定義することができる。治療デザイナ１４８により、ウェブページ例も生成することができる。

【0129】

図１７Ａは、１つ以上の治験実施施設を管理する治験のために生成されたウェブページ例を示す。施設モジュール１６８により、ウェブページ例を生成することができる。各治験実施施設に対して、ウェブページは、輸送の状態だけでなく、研究名、治験実施施設番号（施設ＩＤ）、国、デポ、供給プラン、治験実施施設に無作為化された被験者数、治験実施施設への輸送数、治験実施施設における在庫品目数を表示する。図１７は、供給プランおよび／またはデポを治験実施施設に割り当てることができることを、さらに例証する。さらに、輸送は、また、治験実施施設に対してアクティブ／非アクティブにもなり得る。

【0130】

図１７Ｂは、治験の１つ以上の選択された治験実施施設に供給プランを割り当てるウェブページ例を示す。供給プランが更新される（または変更された）治験実施施設は、治験実施施設の名前の隣に示されたチェックボックスを介して、図１７Ａにおいて選択することができる。図１７Ｂに示すように、「中間エンローラ（ｍｅｄｉｕｍ ｅｎｒｏｌｌｅｒｓ）」供給プランは、図１７Ａに示した、選択された「バランス研究施設３」に対して選択され反映される。さらに図１７Ａに示すように、「高エンローラ（ｈｉｇｈ ｅｎｒｏｌｌｅｒｓ）」研究プランは治験実施施設「施設１」および「施設２」に関連づけられた。

【0131】

図１７Ｃは、治験の１つ以上の選択された治験実施施設にデポを割り当てるウェブページ例を示す。デポが更新される（または変更された）治験実施施設は、治験実施施設の名前の隣に示されたチェックボックスを介して、図１７Ａにおいて選択することができる。図１７Ｃに示すように、「ＥＵデポ社（英国）」デポが選択され、このデポは、図１７Ａに示した選択された「バランス研究施設３」に関連づけられる。

【0132】

図１８は、治験における被験者の管理のために生成されたウェブページ例を示す。被験者モジュール１７０により、ウェブページ例を生成することができる。各被験者ＩＤに対して、ウェブページは、状態、施設、割り当てられた研究治療群、および無作為化時間を含むことができる。他の細目を、図１８に示したウェブページ例の被験者に対して表示することができる。

【0133】

図１９は、治験における１つ以上の物品輸送の管理のためのウェブページ例を示す。輸送モジュール１７２により、例ウェブページを生成することができる。各輸送は、輸送の名前、状態、状態が変更された時刻、治験実施施設、デポ、輸送（「輸送」状態である）に関連したトラッキング番号、および物品（在庫の品目）のユニットを含むことができる。

【0134】

図２０は、治験における１つ以上の在庫の管理のためのウェブページ例を示す。在庫モジュール１７４により、ウェブページ例を生成することができる。各品目は、商品番号により識別され、状態、治験実施施設、デポ、被験者、訪問、輸送、品目が属する在庫バッチ、品目に関連する物品タイプ、シーケンスおよび位置を含むことができる。

【0135】

図２１は、治験のための在庫バッチリストの管理のためのウェブページ例を示す。これらの在庫バッチは、研究マネージャ１１１または輸送マネージャ１１３がＲＴＳＭシステム１２０にアップロードすることができる在庫品目のリスト（例えば、コンマ区切り（ＣＳＶ）形式で収集された）である。在庫バッチは、バッチ名、物品タイプ、有効期限、追加的バッチ識別子、注記、デポ、およびバッチにおける品目数を含む。リスト（またはファイル）がアップロードされたＲＴＳＭシステム１２０であるとき、在庫モジュール１７４は、リストを処理し、関連情報だけでなく物品もランタイムデータベース１５８に入力する。

【0136】

図２２は、ロジスティクス供給プランの管理のためのウェブページ例を示す。ウェブページ例は、特定の供給プランの細目を示し、供給プランを追加、変更、かつ削除するために用いられる。定義された２つの供給プラン（中間エンローラおよび高エンローラ）を示す。各プランに対して、供給プラン名、物品タイプ、分配と満了との間の最小日数、輸送と満了との間の最小日数、初期の治験実施施設のストッキングレベル、治験実施施設のリストッキング閾値、治験実施施設のリストッキングレベル、および供給プランに関連する治験実施施設数を定義することができる。

【0137】

図２３は、汎用コンピュータシステム２３００のブロック図である。コンピュータシステム２３００は、図１〜図２２に関して本明細書に開示された、１つ以上の方法またはコンピュータベースの機能のうちのいずれかをコンピュータシステム２３００に実行させるために実行することができる命令セットを含むことができる。コンピュータシステム２３００または任意の部分は、スタンドアロンの装置として動作してもよいし、または図１〜図２２に関して本明細書に開示された、他のコンピュータシステムまたは装置に（例えば、ネットワーク２３２４を用いて）接続されてもよい。例えば、コンピュータシステム２３００は、図１のコンピュータ装置またはシステムのうちのいずれか１つ以上、または図１〜図２２に関して本明細書に開示された他の装置またはシステムを含むこともできるし、上記のものに含まれることもできる。

【0138】

ネットワーク接続された展開において、コンピュータシステム２３００は、サーバ／クライアントネットワーク環境のサーバまたはクライアントマシン、またはピアツーピア（または分散された）ネットワーク環境のピアマシンとして、動作してもよい。コンピュータシステム２３００は、また、各種装置として実現することができるし、または各種装置に組み込まれることもできる。各種装置は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットＰＣ、携帯情報端末（ＰＤＡ）、ウェブ機器、通信装置、モバイル機器、無線電話、サーバ、クライアント、またはマシンにより講じられる動作を指示する命令セット（シーケンシャル、またはその他）を実行可能な他のマシンなどである。さらに、単一のコンピュータシステム２３００を示している一方で、用語「システム」も、また、１つ以上のコンピュータ機能を実行する命令セット（または複数の命令セット）を、個々にまたは共同で実行するシステムまたはサブシステムのあらゆる集合を含むように、使用されるものとする。

【0139】

図２３に示すように、コンピュータシステム２３００は、プロセッサ２３０２（例えば、中央処理装置（ＧＰＵ）、グラフィック処理装置（ＣＰＵ）、またはその両方）を含むことができる。さらに、コンピュータシステム２３００は、バス２３２６を介して互いに通信することができるメインメモリ２３０４とスタティックメモリ２３０６とを含むことができる。図示するように、コンピュータシステム２３００は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）、平面パネルディスプレイ、固体の状態ディスプレイ、またはブラウン管（ＣＲＴ）などのビデオディスプレイ装置２３１０をさらに含んでもよい。さらに、コンピュータシステム２３００は、キーボードなどのような入力装置２３１２、およびマウスなどのようなカーソル制御デバイス２２１４を含んでもよい。コンピュータシステム２３３３００は、また、ディスクドライブユニット２３１６、スピーカまたはリモートコントロールなどのような信号発生装置２３２２、およびネットワークインタフェース装置２３０８を含むことができる。

【0140】

特定の実施形態において、図２３に表すように、ディスクドライブユニット２３１６は、１以上の命令セット２３２０（例えばソフトウェア）を組み込むことができるマシンまたはコンピュータ読み取り可能な媒体２２１８を含んでもよい。さらに、命令２３２０は、図１〜図２２に関連して本明細書に記載されたような方法またはロジックの１つ以上を具現してもよい。特定の実施形態において、命令２３２０は、コンピュータシステム２３００による実行の間に、メインメモリ、スタティックメモリ２３０６ ２３０４内に、および／またはプロセッサ２３０２内に、完全にまたは少なくとも部分的に常駐してもよい。メインメモリ２３０４およびプロセッサ２３０２は、また、コンピュータ読み取り可能な媒体を含んでもよい。

【0141】

他の実施形態において、ＡＳＩＣ、プログラマブルロジックアレイ、および他のハードウェアデバイスなどの専用ハードウェアのインプリメンテーションは、本明細書に記載された１つ以上の方法を実現するように構成することができる。様々な実施形態の装置およびシステムを含むことができる用途は、広く様々な電子システムおよびコンピュータシステムを含むことができる。本明細書に記載された１つ以上の実施形態は、モジュール間（およびモジュールを通じて）または特定用途向け集積回路の部分として通信することができる制御信号およびデータ信号に関連する、２つ以上の特定の相互に連結したハードウェアモジュールまたは装置を用いて、機能を実現してもよい。したがって、本システムは、ソフトウェア、ファームウェアおよびハードウェアのインプリメンテーションを包含する。

【0142】

様々な実施形態によれば、本明細書に記載された方法は、プロセッサ読み取り可能な媒体で明確に具体化され、かつプロセッサにより実行されてもよいソフトウエアプログラムにより実現されてもよい。さらに、一例において、非限定の実施形態、インプリメンテーションは、分散処理、コンポーネント／オブジェクト分散処理、および並行処理を含むことができる。あるいは、仮想計算機システムプロセスは、本明細書に記載されたような方法または機能の１つ以上を実現するために構成できる。

【0143】

コンピュータ読み取り可能な媒体が単一の媒体として示している一方で、用語「コンピュータ読み取り可能な媒体」は、１以上の命令セットを格納する、集中型または分散型データベースなどのような単一の媒体または複数の媒体、および／または関連するキャッシュおよびサーバを含む。用語「コンピュータ読み取り可能な媒体」は、また、プロセッサによる実行のための命令セットを格納、コード化、または携帯することができる、または本明細書に開示した方法または工程のうちのいずれか１つ以上をコンピュータシステムに実行させるあらゆる媒体を含むものとする。

【0144】

特定の非限定の実施形態例において、コンピュータ読み取り可能な媒体は、メモリカードまたは１つ以上の不揮発性の読み出し専用メモリを収容する他のパッケージなどのような、ソリッドステートメモリを含むことができる。さらに、コンピュータ読み取り可能な媒体は、ランダムアクセスメモリまたは他の揮発性の再書き込み可能なメモリになり得る。さらに、コンピュータ読み取り可能な媒体は、送信媒体にわたって通信された信号などの搬送波信号を取り込むためのディスクまたはテープ、または他のストレージデバイスなどの光磁気または光学媒体を含むことができる。電子メールまたは他の自己完結型の情報アーカイブまたはアーカイブセットに添付のディジタルファイルは、現実の記憶媒体と同等な流通媒体と考えてもよい。したがって、本開示は、コンピュータ読み取り可能な媒体または流通媒体、およびデータまたは命令を格納できる他の等価物および後継媒体のうちのいずれか１つ以上を含むと見なされる。

【0145】

様々な実施形態によれば、本明細書に記載された方法は、コンピュータプロセッサ上で実行する１つ以上のソフトウエアプログラムとして実現してもよい。専用ハードウェアインプリメンテーションが含む（但し限定されない）特定用途向け集積回路、プログラマブルロジックアレイ、および他のハードウェアデバイスは、本明細書に記載した方法を実現するために同様に構成することができる。さらに、代替のソフトウェアインプリメンテーションが含む（但し限定されない）分散処理またはコンポーネント／オブジェクト分散処理、並行処理、または仮想マシン処理も、また、本明細書に記載した方法を実現するために構成することができる。

【0146】

開示された方法を実現するソフトウェアを、状況に応じて現実の記憶媒体（ディスクまたはテープなどの磁気メディア、ディスクなどの光磁気または光学媒体、またはメモリカード、または１つ以上の読み出し専用の（不揮発性）メモリ、ランダムアクセスメモリ、または他の再書き込み可能（揮発性）メモリを収容する他のパッケージなどのソリッドステート媒体）に格納してもよいことにも、留意するべきである。電子メールまたは他の自己完結型の情報アーカイブまたはアーカイブセットに添付のディジタルファイルは、現実の記憶媒体と同等な流通媒体と考えてもよい。したがって、本開示は、本明細書にリストされるような現実の記憶媒体または流通媒体、およびソフトウェアインプリメンテーションを格納できる他の等価物および後継媒体を含むと見なされる。

【0147】

本明細書は、特定の規格およびプロトコルに関連する特定の実施形態により実現できるコンポーネントおよび機能を記載するが、本発明は、このような規格およびプロトコルに限定されない。例えば、インターネットおよび他のパケット交換網伝送（例えばＴＣＰ／ＩＰ、ＵＤＰ／ＩＰ、ＨＴＭＬ、ＨＴＴＰ）のための規格は、最先端技術の例を表現する。このような規格は、実質的に同じ機能を有する、より高速またはより効率的な等価物によりたびたび、取って代わられる。したがって、本明細書に開示されたものと同一または同様な機能を有する代わりの規格およびプロトコルは、その等価物と見なされる。

【0148】

このように、分散型治験システムを記載した。実施形態の具体例を記載したが、様々な変更および変更が、本発明の広い範囲から逸脱せずに、これらの実施形態に対してなされてもよいことは明白だろう。したがって、明細書および図面は、限定的な意味というよりより、むしろ１つの例示として考慮されるべきである。一部を形成する添付の図面は、限定ではなく、実例として、発明の主題を実施する特定の実施形態を示す。例示した実施形態は、本明細書に開示された教示を当業者が実施することを可能にするために、十分詳細に記載されている。他の実施形態を、この開示の範囲から逸脱せずに、構造的・論理的な置換や変更がなされてもよいように、利用し導き出してもよい。したがって、この詳細な説明は、限定的な意味で使用することはできないし、様々な実施形態の範囲は、添付された請求の範囲が権利を与えられる等価物の全域に加えて、該請求の範囲にのみ規定される。

【0149】

発明の主題のこのような実施形態は、個々におよび／または総体として、単に便宜上用語「発明」により、および１つ以上が開示された事実にある場合、あらゆる単一の発明または発明概念に本出願の範囲を自由に限定するようには意図せずに、本明細書に参照されてもよい。このように、特定の実施形態を本明細書に示し記載したが、同一の目的を達成するように意図した任意の配置を、示された特定の実施形態に用いられてもよいことを、十分に理解するべきである。この開示は、様々な実施形態のあらゆる修正または変形を網羅するように意図する。上述の実施形態の組み合わせ、および特に本明細書に記載されない他の実施形態は、上述の記述を検討することで当該技術分野における当業者にとって明らかになるであろう。

【0150】

要約は、米国連邦規則法典第 ３７ 巻§１．７２（ｂ）に従うために設けられており、読者が技術的な開示の本質および要点を迅速に確認することを可能にするだろう。それは、特許請求の範囲または意味を解釈または限定するために用いられないと理解するものと考える。

【0151】

前述の実施形態の説明において、様々な機能が、明細書の開示を合理化する目的で、単一の実施形態にグループ化されている。請求された実施形態が各請求項で明らかに詳述されるよりも多くの特徴を有すると考えるように、開示のこの方法を解釈するべきではない。むしろ、以下の請求項が反映するように、本発明の主題は、１つの開示された実施の形態のすべての機能よりも少ない。したがって、以下の請求項は、発明の詳細な説明に組み込まれ、それぞれの請求項はそれ自身が個別の好適な実施の形態として示している。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14A】

【図14B】

【図15】

【図16】

【図17A】

【図17B】

【図17C】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】

【図23】