上一期我們從理論和實際例子角度介紹了BOIN設計在臨床研究中的作用，以及其相對于傳統3+3設計的優勢。本期，我們簡要介紹如何借助各種軟件來計算獲得我們使用BOIN作為臨床試驗設計過程中需要的參數以及其他數據。

使用線上BOIN設計網站（適合非專業用戶）

要獲得設計參數以及相關的數據，首選使用安德森癌癥研究中心推出的線上的BOIN suite網站。網址為https://trialdesign.org/one-page-shell.html#BOIN，下面我們簡要的介紹如何進行操作：

1.Trial Setting選項卡

（1）首先我們可以利用Trial Setting選項卡填寫劑量組數目，起始劑量級別，每隊列人數，總隊列人數，單劑量組最大入組人數這幾個基礎參數，這些數據應通過前期對藥物本身毒性及特性的了解進行選擇。

（2）下一步即可設定目標毒性概率，應綜合考慮藥物毒性及收益風險關系。如果藥物在低劑量組下被認為是安全的，可以選擇使用加速滴定的設計。如果選擇的隊列人數為3和6的話，也可以選擇合并使用3+3設計，這樣可以與傳統設計更加契合，并且保留了BOIN設計的優勢。

（3）最后則是設置毒性劑量剔除標準，即Pr>Pe（真毒性概率>目標毒性概率的概率>Pe），一般我們把Pe設置為0.95。對于低劑量組的毒性被認為是顯著的藥物來說，可以選擇使用更加嚴格的剔除標準，避免首個劑量組已經超過MTD。另一方面，我們也可以選擇確保MTD下的DLT概率小于我們的劑量降低界值，這一選項會提高試驗的安全性，但是可能會稍微降低MTD的選擇比例（selection percentage）。

全部設置完后，即可獲得設計的流程圖及決策表

如果選擇了更加嚴格的第一劑量組剔除規則的話，還會得到一個試驗終止決策表：

2、Simulation選項卡

我們還可以通過Simulation選項卡，模擬在不同“真”毒性概率下的試驗參數，并且我們可以同時模擬3+3設計下MTD組入組人數及選擇比例與BOIN設計的差異，更加直觀的了解兩者的差異性。網站基于前面填入的目標毒性概率會自動隨機生成5個不同的“真”毒性概率情景，我們也可以手動更改。

模擬結束后，我們可以得到如下的表格供參考。

完成上面兩個選項卡的操作后，網站在Trial Protocol選項卡中提供了自動生成的試驗方案模板和流程圖供參考。

3、Select MTD選項卡

當試驗全部完成后，我們可以通過Select MTD選項卡，輸入我們試驗獲得的數據，從而得到一個不同劑量水平下MTD的選擇概率。如下圖所示，第三劑量水平的DLT概率最為接近我們的目標毒性概率，故MTD為第三劑量水平。

此工具還有桌面軟件的版本，與在線版幾乎一致，由于軟件可及性的問題，建議使用在線版本。

使用R語言（適合專業用戶）

考慮到使用R語言的門檻。此處僅為簡要介紹。

在R中使用BOIN設計需要首先獲得并引用資源包

第一步獲得遞增減少界值，我們可以利用 get.boundary()函數

舉個例子比如

第二步我們可以像在網上操作那樣，通過模擬預測試驗的一些參數，使用get.oc()函數。

可以發現許多參數與上面的get.boundary()類似，這里不再多說，僅介紹下特有的參數：

同時我們也可以使用summary()或plot()去獲得和網頁版類似的表格和圖表。

當完成試驗后，可以通過select.mtd選擇我們的MTD：

與上面類似，可使用summary()或plot()去獲得和網頁版類似的表格和圖表。

BOIN資源包中同時也包括了設計BOIN comb的函數。使用R進行操作可能會增加難度，但對于有經驗的R語言用戶來說，這種方法可以與其他R資源包結合，使得整個操作過程更加的靈活。加小編微信討論或獲取BOIN資源包手冊。

您也可以掃描下方二維碼，加安徽萬邦小編微信討論或獲取BOIN資源包手冊。

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