臨床試驗是藥物或疫苗上市過程中至關重要的環節,而適應性臨床試驗則在此過程中展現出尤為突出的魅力。它的主要特點在於能在試驗進行期間根據中期分析的結果進行調整。這種特征的引入,不僅使得藥物開發的速度得到顯著提升,也為患者的安全性提供了保障。
適應性設計的臨床試驗具備根據中期數據靈活調整試驗參數的能力,如劑量、樣本大小及病人選取標準等。
適應性試驗旨在更快速地識別具有療效的藥物或設備,並鎖定適合特定藥物的病人群體。這一過程能夠有效減少那些之後結果顯示療效微弱的治療小組中,暴露於臨床試驗風險的患者人數。
此外,適應性設計允許試驗根據既定的規則靈活調整幾乎所有部分,這樣的變更包括:增加新的試驗組、減少低效組及調整隨機化的概率等。
這些進階設計的巧妙應用,使我們能夠在發掘新療法的同時,降低病人面臨的風險。
適應性臨床試驗在21世紀初開始逐漸發展,特別是2004年美國食品藥物管理局(FDA)推出的《戰略發展路徑倡議》,意在改變藥物從實驗室到市場的方式。這項倡議旨在解決臨床階段觀察到的高流失率問題,也希望在不影響研究有效性的情況下,給予研究者靈活性,尋找最佳的臨床效益。
FDA於2010年發佈了關於適應性試驗設計的初步指導,隨後在2019年底更新了相關建議。
傳統臨床試驗通常依循三大步驟:設計試驗、根據設計進行試驗,最後依據預先設定的分析計劃進行數據分析。適應性試驗則以靈活性著稱,其在進行中可根據試驗進展調整設計。
在臨床研究的第一階段,研究者專注於選擇適合的藥物劑量。傳統的劑量尋找設計多使用基於「規則」的試驗,但隨著適應性設計的發展,更加靈活與科學的「模型基於」設計法逐漸優於過去的做法。
組序列設計通過對目前數據進行的中期分析,來決定試驗是否繼續進行或終止。這意味著,如果某一階段結果未達到預設的療效,則可選擇提前結束試驗,從而保護參加者不受潛在損害。
在COVID-19大流行期間,WHO發起了對新冠疫苗的較大規模的適應性臨床試驗,旨在加速有效疫苗的選擇與開發。在這些試驗中,各種候選疫苗能在短時間內被評估並作出調整,使全球各地的結果能夠迅速共享。
例如,I-SPY 2試驗通過不斷收集數據,及時淘汰無效的腫瘤療法,讓有效的治療迅速進入確認性試驗階段。
適應性設計雖然提供了更多的靈活性,但也帶來了統計分析上的挑戰。如何確保在不同測試之間的結果能夠被正確解讀,對試驗的公正性影響深遠。
在伴隨著這些進步的同時,研究人員也必須謹慎地考量設計的複雜性,確保每次修改都能遵循預設的計劃,而不會帶來數據 收集及結果解讀上的混淆。
適應性臨床試驗的發展不僅為患者帶來了希望,也為醫藥領域的研究提供了新的解決方案。但在這種充滿可能性的設計中,我們是否能夠確保每一次的調整都是為了更好的最終結果而設計的呢?