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怎么才能证明一款药有效?

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4456 0 小曲 发表于 2021-5-24 10:16:04 |

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文章来源:混乱博物馆5 }( a: v4 w3 r/ y6 {
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数万年来,为了对抗疾病加诸于人身的种种痛苦,人们一直在苦苦追寻着各种治病救人的方法,从石器时代祛魔治病的开颅手术,到19世纪出现的全身麻醉手术;从各种历史悠久的草药、动物药,到1805年第一次从植物中分离出吗啡,再到1832年发明第一种合成药物水合氯醛,所有这些努力都见证着人类医学的发展。! w( X) n' X: ?) n) ~! ]
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3 U! C6 n/ k/ G$ h然而在这漫长的历史中,有一个看似简单却最为重要的问题,大部分时候都没有得到解决,那就是如何判断一种药物或疗法是真实有效的。. O% L/ {: |% Y
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一直到1747年,英国的詹姆斯·林德通过将病人分为6组,分别给予不同的食物或药物,成功发现了柑橘可以治疗坏血症。对病人分组,给予不同药物,观察治疗结果的差异来判断药效,这一开创性的研究方法,成为医学历史上里程碑式的事件。
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当然以今天的眼光来看,其试验条件和试验设计都极为原始,比如病人一共只有12个,分组完全靠医生指定,而林德一次试验竟然就能得到完全正确的结论,运气之好实在让人嫉妒。、- Y; v4 I5 [  ~2 b3 S( i3 u
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9 u: ~5 u& b5 g因为这其中难以捉摸的因素实在太多了。比如一种疗法究竟需要治好几个人才能算有效?如何知道一种“药物”与“治好”之间存在因果关系,而非碰巧?又如何证明吃药后祈祷30分钟并不能增强疗效?$ P# i5 Y1 c8 F. w0 L, A
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现实世界充满了复杂性,人类个体之间的情况千差万别,实验动物和人体之间的巨大差异,甚至还有安慰剂效应这样搅混水的因素等等,如同在物理实验室那样控制各种变量,分析出因果关系进而得到一个简洁优美、包治百病的公式,对于正经的医学来说是几乎不可能的。  j9 o) W" A6 G. t& I
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! M# |1 w: z4 v  {& [但是我们可以通过一些间接的办法来解决这个问题。为了理解这种方法的精髓,我们可以先看看一个更简单的问题:为何自然出生的人口性别比并非男女1:1。2 a! \$ E2 ^" o9 R3 Y; P* |) v

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. J: k* u, `8 O1710年,英国的约翰·阿巴思诺特,收集了1629年到1710年伦敦的教堂记录中每一年受洗男孩儿和女孩儿的数目,这也就大致对应着每年婴儿出生的情况。他发现,每一年出生的男孩数量都要大于女孩。借由常识我们也能得到一个直观的结论:那就是正常情况下,男孩出生率要高于女孩,因为你们不能说连续这么多次都是巧合。譬如庄家掷骰子,一次、两次出现三个六,那是巧合,但连续几十次都是,我们就有理由相信他肯定是在作弊。
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约翰·阿巴思诺特对此进行了更加严谨的论证:他首先假设诞生男孩的概率和女孩一样,都是1/2。那么每一年男孩多还是女孩多,就如同掷硬币一样,都有一半的可能性。通过简单的条件概率计算,也就是第一年男孩多的可能是1/2,那么第一年、第二年同样男孩多的可能就是1/2乘以1/2,以此类推,每一种可能的现实就如同在时间之树上不断分叉的树枝,其可能性不断减半,连续八十二年男孩都比女孩儿多,这一事件发生的概率为1/2连续相乘82次之多,结果约为10的-25次方,这样低的概率自然极度不可能发生。但现实中确实发生了这样的事情,由此可以反证,原假设——也就是男女自然出生比率相同的结论,是几乎不可能成立的。(Q.E.D)% T0 ]2 Q3 e' C" u& _
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使用这样一种更加曲折的方法,是因为在现实世界中,作为凡人的我们,永远只拥有不完全的信息和有限的试验次数、观察次数,无法通过穷举一切迫近绝对真理,但我们又必须根据这有限的信息去选择,去行动,那么就只能通过有限的样本去计算、去推断。
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一旦人们认识到这种统计学思维的重大意义,其与分组对照试验的结合,就不可避免地产生了。
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4 z1 w7 V' W7 e6 d  X* m5 s& q0 v在1948年,为了验证链霉素是否真的对肺结核有疗效所作的对比试验,堪称经典范例。经细菌学检查确诊为肺结核的患者,共107例,采用随机数字表产生随机序列号,随机分配为2组,并通过密闭信封保存随机序列号。试验组55例,接受链霉素治疗加卧床休养的方案,对照组52例只接受卧床休养。/ w. m* O8 ]9 v) Y
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1 z9 P3 n3 `8 t' l- S) t) r! y在这里,对照组实际上充当了零假设的作用,也就是药物如果无效,治疗的结果应该是什么样的。通过实际用药后显示,试验组和对照组6个月的生存率分别为93%和73%,通过计算,两者数值的不同仅仅来自于随机分布的可能性小于1%,这也就是通常所说的p值<0.01;换句话说就是:试验组和对照组确实有差异的可能性高达99%。由此证明了,链霉素可显著改善肺结核患者的生存率。. u' x3 H+ w* P0 R" U

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其精髓就在于,我们并不在假定它有效的前提下去证明它有效,而是首先假设它无效,这被称为零假设,就如同法律上的无罪推定,是为了减少冤假错案的发生,零假设则是为了排除药物无效的可能。既然它是无效的,那么和没有药物干预的病人们的病情发展状况应该非常相似。然后我们拿真正用药的病人的数据做对比,就可以计算出这个零假设是正确还是错误的可能性有多高。+ m, R0 o: y  ?/ R6 y* e& G
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  V& v  O" a* R- Y7 _$ l/ n由此开始,现代医学的临床试验才走上了正轨。这也就是我们所熟知的随机双盲对照试验,并发展为一套更加严格的Ⅲ期临床试验审批程序。
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8 y* J# H. b  S* g也许人们会疑惑为何不能直接测试一个药的有效性,搞这么多不同的阶段,但是大家都忘了一件事,那就是在确定一个药能否治好人之前,首先要确定这药不会把试验对象(人类)都毒死了,或者副作用过于严重,至少也要搞清楚安全用药的剂量到底是多高。否则盲目进行的试验,就会演变成科幻电影中,邪恶科学家随便拿大众当小白鼠,却声称自己是为了全人类福利着想的场景。6 N* s& V/ m( c( B7 L
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所以必须有一个Ⅰ期临床试验,观察人体对于新药的耐受程度和药代动力学,为制定给药方案提供依据。比如为了测试人体对不同剂量的耐受程度,先从动物半致死量的1/600或者动物最小有效剂量的1/100开始给药,然后逐渐加大剂量,观察人体的反应,即所谓的剂量爬坡试验。
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9 ]" n& Y. T7 M1 e0 ]2 Q) x临床Ⅱ期与临床Ⅲ期的主要目的似乎都是关于验证药物的有效性(其实也继续包括了安全性的评估),然而它们在统计学意义上的「有效性」差别也很大。最直接的差异就是试验的规模。
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Ⅱ期每一次试验的规模通常只有100人左右,每一个分组只有几十人;而在Ⅲ期,试验的规模会扩大十倍,接近1000人。
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Ⅱ期试验其实就是需要去试错,在更小规模的试验中更加快速、更加低成本地排除掉没有希望的药物,降低赌上一切最终却一无所获的风险。
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" P$ C) j2 v% x$ s  r& l* [- O所以Ⅱ期被称为探索性试验,意思就是赌博的成分很大。这类试验大部分采用单臂设计,即不设对照组,只与历史数据进行对比。正所谓十赌九输,Ⅱ期试验成功者继续通关乃至上市的成功率很低,在近十年中,一般只有1/4的新药可以进入Ⅲ期临床研究阶段。7 y! @. H$ n9 Q6 |
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当然也存在一些特例,在II期试验完成后就可以提前获得药品监管部门的上市许可,也就是走了加速审批程序。那些致命却缺少有效疗法的疾病,或者是一些罕见病,只有针对于它们的新药才能享受到这种待遇。其中的伦理和人道考量相信大家都很容易理解。而且如果它们在接下来的临床III期无法证明疗效,依然会被撤销许可。
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: F3 s* o" b5 g+ ^4 c当一种新药进入临床III期后,一切都变得更加严格。Ⅲ期试验一般都需要采用随机盲法、平行对照等试验设计,并且必须有足够大的样本,这才能确证在特定目标人群中的有效性和安全性。最直观的就是,我们最终在药品上看到的适应症、禁忌症等重要信息,主要都直接来自于这一阶段的试验结论,当人们说一种药物是否有效,一般指的都是这一阶段的结论。
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甚至当一种药物通过了目前为止最为严苛、试验规模更大的Ⅲ期临床试验,拿到了卫生监管部门的上市许可,换句话说它的疗效已经得到了权威机构的认可,但是依然需要继续进行试验、收集数据,进一步验证其安全性和疗效。/ M2 v! ]8 w: {! Z
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; u3 ?2 P+ d1 L; S7 `7 b" T因为Ⅲ期临床研究的数百到上千例患者,对于观察疗效算是足够了,但对于安全性,尤其是小概率发生的安全性事件,这样的样本量依然显得有些不够充分。所以需要在药物上市后,进行更大规模的临床试验,也就是所谓的Ⅳ期临床试验,这种研究一般需要纳入2000例以上的患者,观察药物在更广泛人群中的安全性。
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归根结底,更多的样本,更多的试验,更多的尝试,才有可以让我们逼近那条可能性最高的道路。或者借用贝叶斯主义的观点:我们因此才增加了对我们的知识是正确的信念。
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" [: J* P( {! ?! w! }; v参考文献/ f6 w5 t; w8 c# E
https://commons.wikimedia.org/wiki/Fileuentin_Matsys_-_A_Grotesque_old_woman.jpg- O4 z! m) B. V  ^  A! {8 q% M
https://commons.wikimedia.org/wi ... -P4140363-black.jpg
' n4 w3 l+ D# H4 u! {https://www.youtube.com/watch?v=Qxx14RCxblg
. n) E1 P3 j6 lhttps://blogs.bl.uk/digitisedman ... english-herbal.html% J, z9 t  e$ O7 v, z
https://wellcomecollection.org/works/ayd5f9
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