指南覆盖计算药物评价的共同证据问题
国际人用药品注册技术协调会（International Council for Harmonisation of Technical Requirements for Pharmaceuticals for Human Use，ICH）于 2026 年 1 月 29 日通过 M15 最终文件，为模型引导的药物研发（Model-Informed Drug Development，MIDD）提出证据评价框架。第 4 步最终文件建议 ICH 各地区监管机构采纳，地区实施另按相应程序推进。
指南将 MIDD 定义为利用计算建模与模拟，整合非临床、临床数据和既有知识，为药物研发决策提供证据。所列方法包括基于生理的药代动力学、定量系统药理学与定量系统毒理学，以及人工智能和机器学习等；这些方法可以单独或配合使用。
对于以计算方法开展的药物评价，M15 提供了讨论用途、风险和验证要求的共同结构。文件重点是证据怎样评价、沟通和提交，具体模型的开发仍须结合该方法已有技术标准及相关主题指南。
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明确研发问题与模型的具体用途
评价从需要回答的研发问题出发。指南要求明确药物开发阶段需要什么信息，并建议不同问题分别填写评价表。使用情境（Context of Use）进一步说明模型的角色、适用范围、建模数据，以及参与回答同一问题的其他证据。
模型在决策中的权重也要单独判断。预测结果是唯一决策依据时，权重通常较高；还有其他充分证据时，则需说明模型结果相对这些信息占多大比重，并对低、中、高评级给出理由。
指南要求预先确定与研发问题相关的技术判据（Technical Criteria），说明选择理由，以及判据为何与模型风险相称。研发方还应解释，拟采用的建模策略为什么适合回答该问题、其结果需要达到什么要求。
模型风险取决于依赖程度和错判后果
M15 将模型在决策中的权重与错误决策的后果结合，评价模型风险。后果评价同时考虑潜在负面影响的严重性，以及错误决策导致这些影响的可能性，例如患者安全风险或疗效不足。
模型风险用于确定评价工作的要求。即使已有通用技术标准，评价仍需与当前问题的风险相称；模型权重和错判后果的评级不一致时，还应解释哪些因素主导最终判断。
指南另设“模型影响程度”（Model Impact），表示拟采用的 MIDD 方案与现有监管标准，或尚无标准时的监管预期，相差多大。它与模型风险分别记录，用于前期规划、沟通和证据评价。
代码核查、性能验证与用途适配各有任务
模型评价包括代码与计算核查、性能验证和用途适配评估。核查关注数据处理代码、方程和计算是否正确，并要求所用计算系统可靠、可重复、可追溯，保存软件测试及质量保证记录。
性能验证把模型与数据、已有知识进行比较；用途适配评估则判断数据和模型能否满足每一项预定用途。数据相关性、模型结构、关键假设、图形和数值诊断都属于评价内容，排除数据的理由与可能偏倚也需说明。
敏感性分析等稳健性评价用于观察结果对数据、参数和假设的依赖。指南鼓励用独立数据进行外部验证，具体需要取决于问题、使用情境与模型风险；部分用途可能必须具备这类验证。
分析计划、结果报告与评价表相互对应
模型分析计划（Model Analysis Plan，MAP）应预先说明目标、数据、方法、拟开展的模型评价及技术判据。“预先”具体指在适当考虑使用情境后，于访问数据或开展分析前形成相应记录。
模型分析报告（Model Analysis Report，MAR）保存每项提交分析的结果和解释。附录列出常见内容，包括数据来源与取舍、模型开发与假设、评价方法、参数及不确定性、预测或模拟结果，以及数据和模型的局限。偏离原计划的分析需说明理由。
监管沟通和提交时，评价表简要归纳核心问题及证据结论，并交叉引用相关计划和报告。支持计算分析的数据、代码、定义文件及其他必要电子文件，应提交或可供监管审查。多学科团队据此判断模型结果是否适合作为回答该研发问题的 MIDD 证据。