임상시험은 전체 연구 집단을 대상으로 한 결과에 의해 성패가 좌우되지만, 주요 인구통계학적 요인이나 질병 특성에 따라 정의된 하위 그룹 내에서 엔드포인트가 어떻게 달라지는지를 이해하는 데에도 큰 관심이 있습니다. 이를 통해 새로운 치료법에서 더 큰 혜택을 얻는 환자나 안전성 문제의 위험이 더 큰 환자를 확인할 수 있습니다. 또한 임상시험에서 개별 하위 그룹의 크기는 연구자가 통제할 수 없는 요소이므로, 잠재적 하위 그룹의 존재와 규모를 파악하는 것 역시 중요한 과제입니다.
본 발표에서는 JMP Clinical의 새로운 기능인 Subgroup Screening을 소개합니다. 또한 JMP를 활용한 하위 그룹 분석 시 고려해야 할 여러 가지 사항—예를 들어 “By” 역할의 한계, Response Screening 플랫폼 내 새롭게 추가된 “Subgroup” 역할, 그리고 하위 그룹 요약을 위한 UpSet 플롯의 유용성—을 함께 논의합니다. 마지막으로, 경도에서 중등도 알츠하이머병 환자 데이터를 활용한 분석 사례를 통해 이러한 방법론을 구체적으로 보여드립니다.
