为什么要做临床试验？-如何通过临床试验来确定一种药物是否有效
2014-03-26 彭谨Matlab 新浪微博
最近网上有网友认为自己拥有了某种“效果特别好”的治疗哮喘的方法，他认为可以通过打赌的办法来判断出自己的方法要超过临床上普遍采用的治疗方案。但是，我必须很有把握的指出：现代临床医学的研究者门已经提供了一整套判断治疗方案是否有效的客观评估方法，虽然这套方法还在不停的完善过程中，但是在可预见的将来，打赌肯定会是会被排除在这套评价体系之外的。 每年，全世界有无数的科研工作者，通过自己的辛勤努
最近网上有网友认为自己拥有了某种“效果特别好”的治疗哮喘的方法，他认为可以通过打赌的办法来判断出自己的方法要超过临床上普遍采用的治疗方案。但是，我必须很有把握的指出：现代临床医学的研究者门已经提供了一整套判断治疗方案是否有效的客观评估方法，虽然这套方法还在不停的完善过程中，但是在可预见的将来，打赌肯定会是会被排除在这套评价体系之外的。
每年，全世界有无数的科研工作者，通过自己的辛勤努力，获得了一些据称对某些特定的疾病有疗效的各种治疗方案。但实际上，这些治疗方案（相当一部分是某些化合物或者生物提取物）中，只有也许不到千分之一的机会，能够真正的通过严格的临床检验，从而成为一种能够被世界各地的临床医生接受的治疗方法。如此高的淘汰率，使得有部分人认为，这样的一套检验方法是来自于以美国FDA为首的世界各国药物监测机构的阴谋。这些机构存在的目的就是为了让各种各样的非标准治疗方案不能被通过。
其实，现有的认定药物疗效的标准并非由某个国家或者政府的权威机构所制定。实际上，这些标准是包括中国医学家在内的所有临床工作者人类对疾病现象的认知和总结。无数的科研工作者，医生乃至病人对这样一套标准的认定都付出了巨大的代价。因此，在讨论一种药物是否有效的时候，有必要拟定一些最重要的前提：什么叫做有效，如何判断一种药物是有效的。
自有人类开始，对于各种疾病的认知就伴随着人类对自然界的认知而处在不停的演化当中。作为一种具有自由意识的理性生物，得了病肯定不能完全听天由命，因此人类总是会主动采取各种办法来与疾病展开斗争。从最早的跳大神，再到往后的各种以草药为主的非主流的治疗体系的建立是一个客观的过程。如果我们考察世界各文明古国的医学史的发展，我们会发现，大约在古代中国的春秋-战国时期（公元前五世纪到公元纪元）的五百多年的时间当中，世界各文明古国都开始建立起了一套自己的有别于跳大神的医疗体系，比如在公元前一世纪年的时候，古代的印度的吠陀医学体系出现了两本经典阿育吠陀医学的两本主要著作—《遮罗迦集》(Caraka Samhita)与《妙闻集》(Susruta Samhita)，而这个时候的古代的中国，开始拥有了黄帝内经（一般认为成书在战国中期）。几乎与此同时，古希腊的希波克拉底则提出了著名的四体液学说。
我们会很吃惊的发现，世界各文明古国开始抛弃跳大神开始建立自己的医学体系的时代和我们历史上所称的哲学爆炸时期是相似的，在那个时代古希腊有柏拉图和亚里士多德，古印度有释迦牟尼，古代中国有孔子。从现代历史学的眼光来看那个时代，这种突然涌现出的哲学爆炸其实并不神秘。因为只有当社会经济发展到一定阶段，在整个人群中才逐渐有这么一部分的人，比其他人更多的闲暇时间，可以坐下来开始认真的思考问题，并且把这些问题用文字整理成为书籍，在这种情况下，各种知识的典籍才会逐渐的出现在人类的文明中。
记得孔子在世的时候就有人骂他四体不勤五谷不分。但如果认真思考一下，一个社会里面没有这样一批会使用文字且四体不勤（其实主要是不打猎和采集罢了）的人，要搞出一整本医书来流传他后世是不可能的。不过很遗憾，对于刚刚开始掌握抽象思维工具的人类来说，要想直接对于健康这种复杂问题得出靠谱的结论，那是太困难了。几乎所有的文明古国的早起医学文献的总结者来说，他们都会或多或少的走入了一个非常重要的思维误区---就是如何判断治疗方案是否有效。
要判断什么治疗方案是有效，一种非常直观的想法就是，吃了某种药物之后疾病好了，这种药物就是有效。但是，这种想法里面已经蕴含着一个非常重要的假设：那就是人如果不吃药，疾病就不会好，甚至还会越来越重。随着时间的推移，当世界各地遵循不同医学理论的人开始互相交流的时候，他们就会吃惊地发现，对于同样的疾病，采用完全不同的治疗方法有可能获得类似的结果。甚至就是在希波克拉底的时代，他本人就提出了一点很重要的观察原则：那就是如果不知道疾病发生的真实原因，不妨让病人休息，呼吸点清新的空气，再喝一点淡啤酒，很多时候疾病会自发的恢复。
我们现在已经很难拿到希波克拉底时代具体的病人的病案资料。但是如果通过考古学技术去考察现代医学发展起来之前的人类平均寿命，即使是不考虑战争和饥荒，那么世界各地的人普通人的平均寿命，都是差不多在30-40岁的范围内波动，当然，如果发生了战争和饥荒（这两样东西在人类历史上太常见了）这个数字就会降到20来岁。当然人均寿命太低了也不行，如果某个部落大部分人寿命都在10多岁的水平，那么这个部落很可能会因为太多的部落成员不能活到成功抚育下一代而逐渐消亡。
换句话说，尽管人类在漫长的历史中发展出了无数的医疗体系。但是这些体系对于人均预期寿命却没有什么影响。真正的人均寿命快速增加，则是现代公共卫生体系的建立之后的事情了。直到今天，我们依然可以看到，某些南部非洲的国家因为没有建立起相对完善的公共卫生体系，那么这个国家的平均寿命依然会在30-40左右徘徊。任何传统的医学治疗体系并不能改变这种情况。基于这一点，我们就可以明白，有了病采用各种方法想去治疗，是人类的本能，但是病是治好的，还是自己慢慢好的，这个问题是无法依靠直觉来说清楚，当我们用统计学方法去考察这个问题的时候，才会发现，用传统的方法治或者不治大概整体寿命都只有那么几十年。
因此，我们就大致可以提出：判断一个特定的治疗方案有效的基本标准：必须是通过特定治疗方案在统计学上让患者获得更长的寿命、更高的生存质量，或者在不降低寿命和生存质量的情况下，花费更少的卫生资源，这样的治疗方案才叫有效。
寿命更长，生存质量更高，卫生资源花费更少，三个更字意味着我们需要对新的治疗方案的各种结果进行比较。要比较就需要对照，于是对照组的设立就成为判定治疗是否有效的最重要的步骤。必须指出的是对照组的设立并不简单，有时候会面临很多的伦理学的挑战：比如如果某种疾病已经拥有了公认的有效治疗方案，这个时候我们就不能轻易的去设立不采用改治疗方案的空白对照组，否则那些被分配到空白对照组的病人，就不能够获得至少现在知道有效的基本治疗，这样的对照组设计肯定不能通过伦理委员会的审查。为了避免上面提到的一些伦理学挑战，严肃的临床试验一定要遵循一些最基本的原则：
1、对患者有利的原则
这是最基本的一个伦理学原则也是其他伦理原则的基础，那就是，参加试验给每个病人带来的好处在概率上一定要大于不参加试验带来的坏处，在任何试验分组的过程当中，任何一组患者所接触到的临床治疗，比现有的公认的治疗方案更差都是不可接受的。有时候需要采用交叉试验的方式，让各组病人先后接受一新一旧两种不同的治疗方案，依靠严密的数据分析和统计学监测来判断出每种方案对人体的影响从而获得治疗数据。宁可让统计人员多辛苦一点，也要好过让病人多承受风险， 对患者有利的原则，另外一个方面则是，参加临床试验本身就是一种重大的付出，所以在这，在各种力所能及的条件下需要给予患者经济上的补偿，最常见的补偿原则，当然就是免费的药物，或者更进一步，免费的符合伦理标准的治疗方案。至少也要让整个试验方案当中患者付出的时间和经济成本低于常规的标准免费治疗，这样的试验方案才是值得接受的。
2、随机原则
随机原则最核心的一点就是确保每个接受试验的患者，都有相同的机会分到任何一组。在这种情况下，结合相对较多的病人数量才可能获得相对客观的结果。必须指出的是即使是严格的随机分组影响疾病的预后因素还是太多，很多无法进行平衡的因素的或则可能要求我们找到新的统计学和数据挖掘方案。
3、双盲原则
双盲原则非常重要，在实际临床操作中，医护人员对于疗效结局的期待会深刻地影响到病人的临床结局。甚至在采集数据，对病人进行问诊查体的过程当中，一些轻微暗示都有可能使得患者的临床结局发生重要的变化。解决这一问题最基本的方法就是双盲。也就是说患者和医护人员都不应该知道自己接受的是哪一种，治疗方案。说到这一点，可能很多非常敏锐的读者已经察觉到，中药汤剂怎么办？难道让病人不知道喝的是中药吗？其实目前倒是也有一些方法来解决这一问题。中国中医药研究院的专家已经开始用黄豆面、碳素果糖和一些香精来模拟中药汤剂。虽然有人对这一类的研究嗤之以鼻，但是我认为不管怎样，面对着每年如此庞大的中药使用数量，尽量按照规范的临床药物评价原则去做一做这方面的研究总是好的。
4、标准化原则
所谓标准化的原则，则是在获得临床数据之后，在处理的时候已然要考虑采用合适的数学方法来对患者的临床结局进行分析，特别是在小样本试验当中，有时候即使遵循了随机分配的原则，分配到两个组当中的病人已然会出现基本病情不一致的情况。这个时候，考察的临床结局最好就是利用统计学的方法去考察试验之前两个组患者的某些需要考察的重要数据是不是呈现出一致的分布，如果分布不一致，比如某个组的患者呼吸状态和另外一个组的患者相比的确不一致，这个时候则需要对数据进行标准化处理。用统计学的方法可以去考察出两组患者特定生理功能的改善情况。在数据分布不一致且临床试验又已经完成了的情况下，对于临床结局的评估要更加的慎重。
5、有利于数据挖掘的原则
最后，临床试验会产生大量的患者数据，很多时候一次性的数据分析并不足以挖掘出某次临床试验的全部知识，因此，现代临床试验的一个趋势是，除了试验设计阶段要求必须搜集的数据之外，利用电子病历系统，医院的自动化检测系统，对于参加试验的每一个患者的其它数据也要尽可能的对数据进行搜集。在大数据时代，这些搜集的数据可能为对该疾病的进一步研究提供宝贵资料。在大数据时代，某些人可能对某些数据造假，但是对所有数据统统造假做出一套相互之间具有逻辑自洽性的“完美数据”则异常困难。数据挖掘技术可以对昂贵的临床试验保留下来的大数据进行进一步的分析，从而获得更多的宝贵知识。
要满足上面的基本原则，很重要的一点就是需要大量的资金的支撑。对于数百个病人在自愿的情况下提供符合临床试验伦理的免费治疗，并不光是意味着病人吃药不花钱。更重要的是，需要支付给参加试验的医院管理人员，医护人员，辅助科室技术人员，数据采集人员，数据分析人员足够的报酬，他们为获得和分析这些数据付出了非常艰辛的劳动。没有足够的报酬，就不可能获得符合临床研究要求的客观数据。
小编：根据作者阐述的内容，将原文中的“临床实验”改为“临床试验”。
小提示：本篇资讯需要登录阅读，点击跳转登录
版权声明：
本网站所有内容来源注明为“梅斯医学”或“MedSci原创”的文字、图片和音视频资料，版权均属于梅斯医学所有。非经授权，任何媒体、网站或个人不得转载，授权转载时须注明来源为“梅斯医学”。其它来源的文章系转载文章，或“梅斯号”自媒体发布的文章，仅系出于传递更多信息之目的，本站仅负责审核内容合规，其内容不代表本站立场，本站不负责内容的准确性和版权。如果存在侵权、或不希望被转载的媒体或个人可与我们联系，我们将立即进行删除处理。
在此留言
本网站所有内容来源注明为“梅斯医学”或“MedSci原创”的文字、图片和音视频资料，版权均属于梅斯医学所有。非经授权，任何媒体、网站或个人不得转载，授权转载时须注明来源为“梅斯医学”。其它来源的文章系转载文章，或“梅斯号”自媒体发布的文章，仅系出于传递更多信息之目的，本站仅负责审核内容合规，其内容不代表本站立场，本站不负责内容的准确性和版权。如果存在侵权、或不希望被转载的媒体或个人可与我们联系，我们将立即进行删除处理。
在此留言
上面讲的并不完全正确
118