Понимание клинических исследований: дизайн, анализ и вызовы в исследованиях COVID-19

Перейти к разделу

• Основы клинических исследований
• Рандомизация и ослепление
• Важность размера выборки
• Вызовы исследований COVID-19
• Клинический пример гидроксихлорохина
• Принципы безопасности лекарственных средств
• Полная расшифровка

Основы клинических исследований

Доктор Стивен Эванс, MD, объясняет, что главная цель клинических исследований — проведение достоверных сравнений методов лечения. В идеале мы бы лечили группу людей, затем возвращались во времени и применяли к той же группе альтернативное лечение или его отсутствие. Эта теоретическая модель помогает изолировать истинный эффект препарата. Поскольку это невозможно, исследователи используют контрольные группы для сравнения.

Доктор Стивен Эванс, MD, подчеркивает, что простое наблюдение за исходами без контролируемого дизайна приводит к обсервационному исследованию. Такие исследования не гарантируют, что сравниваемые группы были изначально схожи. Ключевая задача — убедиться, что различия в исходах обусловлены именно лечением, а не другими факторами.

Рандомизация и ослепление

Рандомизация — золотой стандарт создания сопоставимых групп в клиническом исследовании. Доктор Стивен Эванс, MD, отмечает, что случайное распределение пациентов в группу лечения или контрольную группу обеспечивает их схожесть в среднем. Этот процесс минимизирует систематическую ошибку и вмешивающиеся факторы, способные исказить результаты.

Ослепление, при котором участники, а иногда и исследователи, не знают, кто получает лечение, дополнительно снижает систематическую ошибку. Доктор Стивен Эванс, MD, указывает, что объективные показатели исхода, такие как смертность, крайне важны. Субъективные исходы могут искажаться из-за ожиданий, если известно назначение лечения, что ставит под угрозу достоверность исследования.

Важность размера выборки

Достаточный размер выборки критически важен для выявления истинного эффекта лечения. Доктор Стивен Эванс, MD, поясняет, что изучение слишком малого числа пациентов может дать вводящие в заблуждение результаты из-за случайной вариабельности. Например, неблагоприятный исход у пациента в группе лечения может быть связан с его исходным состоянием здоровья, а не с препаратом.

Число участников значительно возрастает при изучении редких исходов. Доктор Эванс иллюстрирует: при уровне смертности в 1% потребуются тысячи пациентов, чтобы обеспечить достаточную статистическую мощность для обнаружения значимой разницы между группами, если она существует.

Вызовы исследований COVID-19

Пандемия COVID-19 создала беспрецедентную срочность проведения клинических исследований. Доктор Стивен Эванс, MD, обсуждает, как эта спешка привела к тестированию как новых, так и перепрофилированных препаратов. Скорость исследований иногда вынуждала использовать разные методы или менять цели по ходу исследования на основе промежуточных данных.

Доктор Эванс признает издержки такого ускоренного темпа, включая потенциальную путаницу среди врачей и риск конфликта интересов. Интервью с доктором Антоном Титовым, MD, раскрывает, как научное сообщество преодолевало эти вызовы, стремясь сохранить целостность исследований.

Клинический пример гидроксихлорохина

Доктор Стивен Эванс, MD, приводит гидроксихлорохин как яркий пример перепрофилированного препарата, изучавшегося во время пандемии. Это средство имело established историю применения при малярии и аутоиммунных заболеваниях, а значит, его профиль безопасности и распространенные побочные эффекты уже были хорошо документированы.

Эти предшествующие знания были критически важны для интерпретации новых результатов. Случай гидроксихлорохина подчеркивает разницу между изучением совершенно нового соединения и препарата с обширными данными по применению у людей.

Принципы безопасности лекарственных средств

Ключевой принцип фармакологии: все эффективные лекарства имеют побочные эффекты. Доктор Стивен Эванс, MD, цитирует максиму: «Каждое эффективное лекарство имеет нежелательные эффекты, обычно неблагоприятные». Это подчеркивает нереалистичность идеи полностью безопасного препарата.

Понимание этой реальности жизненно важно как для клиницистов, так и для пациентов. Обсуждение доктора Эванса с доктором Антоном Титовым, MD, подтверждает: пользу препарата всегда следует соотносить с его рисками — особенно во время чрезвычайной ситуации в здравоохранении.

Полная расшифровка

Доктор Антон Титов, MD: Пандемия COVID-19 привлекла беспрецедентное внимание к клиническим исследованиям лекарств и вакцин. Исследования новых и перепрофилированных препаратов продвигались с огромной скоростью, часто с использованием разных методов. Иногда цели исследований менялись по ходу на основе текущего анализа данных.

Цена такой спешки может быть высокой. Врачи на передовой могли путаться; возможные конфликты интересов приводили к потерянным жизням. Давайте используем ваш огромный опыт в двух направлениях.

Во-первых, обсудим несколько значимых исследований терапии COVID-19. Во-вторых, получим общий обзор и обратимся к основам анализа клинических исследований.

Доктор Стивен Эванс, MD: Нам нужно обеспечивать проведение достоверных сравнений методов лечения — это наша фундаментальная цель. В идеале мы бы лечили группу людей, затем возвращались во времени и наблюдали за ними при альтернативном лечении или его отсутствии, чтобы увидеть разницу. Но нам нужна «кнопка перемотки», потому что после лечения люди уже не те, что были вначале.

Конечно, это математическая концепция. В реальности мы имеем группу лечения и контрольную группу и стараемся обеспечить их схожесть. Если мы просто наблюдаем и позволяем врачам распределять лечение, это обсервационное исследование. Мы не знаем, сопоставимы ли группы. Поэтому мы рандомизируем.

Тогда мы уверены, что в среднем группы схожи, и наблюдаем за ними одинаково. В идеале никто не знает, кто получает лечение, но иногда это невозможно. Тогда мы полагаемся на объективные измерения исхода, особенно такие как смертность — классифицировать мертвых или живых обычно несложно.

С субъективными исходами сложнее: если известно назначение лечения, могут влиять ожидания. Мы стараемся делать сравнения максимально достоверными. Также нам нужно изучать достаточно людей.

Если у меня один человек на лечении и один в контроле, случайная вариабельность может означать, что плохое состояние связано с исходным здоровьем, а не с лечением. Нам нужно нивелировать эту вариабельность за счет числа участников. При редких исходах требуются большие выборки.

Если умирает только 1% , и мы изучаем 90 человек, мы не увидим разницы. При смертности 1%可能需要 тысячи пациентов. Нам нужно правильно планировать исследования.

Что касается COVID-19, иногда мы испытываем что-то совершенно новое, иногда — препараты с уже известным профилем. Например, гидроксихлорохин, применявшийся при малярии и аутоиммунных заболеваниях. Мы много о нем знаем, включая побочные эффекты.

Идея, что у лекарства нет побочных эффектов, нереалистична и неверна. Я говорю студентам: «Каждое эффективное лекарство имеет нежелательные эффекты, обычно неблагоприятные». Сейчас мы пытаемся провести этот процесс как можно быстрее.