FDA的CDER下属新药办公室（OND）研究人员在9月份发表文章《用于临床试验数据安全性分析的新药办公室定制医学查询的开发与使用》，OND开发了更具临床意义的用于上市前药品安全性评估的定制医学查询（OCMQ）系统，现包含104个定制化不良事件（AE）术语分组。该系统的开发基于对1960年至2017年间超过3.8万份药品说明书进行的自然语言处理分析，分三阶段完成：首先识别出了60个最常见不良反应（AR）术语，随后征集各治疗领域审评部门意见，最终开发算法OCMQ，包括肌肉损伤、高血糖、低血糖、超敏反应。

识林曾介绍FDA的OCMQ内部指南，这篇文献可以为监管部门和药企临床部门提供进一步参考。

狭义（Narrow terms）和广义（Broad terms）分类规则

狭义分组追求高度特异性，当报告来自狭义分组的AE时，该OCMQ术语所代表的医学状况极有可能已经发生；广义分组敏感性更强但特异性降低，用于补充狭义分组的检测灵敏度，当报告来自广义分组的AE时，该OCMQ术语所代表的医学状况已经发生，但广义分组的AE通常不会直接引发监管行动，可作为请求更多信息或进一步分析的依据。

OCMQ分类规则如下表（翻译仅作参考，PT意指MedDRA首选术语）:

OCMQ并未涵盖全部PT，因此在临床试验数据安全性分析期间，仍然有必要审查个别报告的PT。

OCMQ与MedDRA

OCMQ与现有广泛应用的不良事件术语分组方法MedDRA层级结构和标准化MedDRA查询存在显著差异。

MedDRA术语覆盖范围广泛，不仅包括AE，还涵盖治疗指征、检查、产品质量问题、医疗程序以及医疗和社会家族史特征等。更重要的是，MedDRA层级结构通过多种策略，包括解剖学、病理学、生理学等，对PT进行分类，这可能导致某些AE术语被分散到不同的分类中。而OCMQ则专注于临床试验数据中的AE，通过结合MedDRA层级结构中的术语以及临床试验数据中实际报告的术语（包括拼写错误的术语），基于对5000多项临床试验数据集的综合人工审查，提供更具临床意义的分组。

与标准化MedDRA查询相比，OCMQ的一个关键区别在于，MedDRA可能会排除那些被认为与药物无关的术语，而OCMQ则试图捕获所有与某一医学概念相关的实例，无论其是否被认为与药物相关。例如，OCMQ“胰腺炎”包括了“酒精性胰腺炎”“自身免疫性胰腺炎”“阻塞性胰腺炎”以及“病毒性胰腺炎”等术语，而MedDRA的“急性胰腺炎”则会排除这些术语。

验证与应用

OCMQ的验证研究基于459项III期临床试验数据，以风险比（RR）大于1作为有效信号标准。结果显示，93%的狭义OCMQ、94%的广义OCMQ及75%的算法型OCMQ达到预期性能。验证表明OCMQ在检测标记为AR的药物安全信号方面总体有效，但该验证存在局限性，后续应纳入预期用途。

当使用OCMQ识别出安全信号时，需要注意药物标签中纳入AR的监管标准保持不变。因此，如果OCMQ分析结果表明存在AR，应根据医学和监管判断决定是否在药品标签的AR表中列出OCMQ中的部分或全部AE，或者仅列出OCMQ名称。如果在表中包含OCMQ名称且OCMQ中的单个AE符合AR标准，则这些AE应以缩进形式列在OCMQ下，或作为脚注。