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“好药”有统一标准吗?| 老梁说药
产业资讯 研发客 2023-11-08 1475

自从开始写“老梁说药”专栏以来,找我问医问药的人就多起来了。每次,我总是要事先声明,我既没有行医执照也没有处方权,随随便便就给没有见过面的患者提建议是极不负责任的,我只能解释某个药的作用机理和一些常见的毒副作用。

读者:那好,我不问您什么疾病该用哪个药。但是我想知道治疗同一种疾病,两个类似的药哪个更好,您给我比较一下,总可以吧?

老梁:我想,你真正的问题是“这两个药哪一个对‘你’更好?或者对任何一位具体的患者更好?”不是吗? 所以我还是必须了解患者才有发言权啊。

以前我论证过,药企为了市场最大化,一定会尽全力研发“通用型”的药物,所以药物的各种指标,比如应答率(服药后起效患者人数与服药总人数的比率),就必须越高越好。100个患者服药,90个有效总比80个有效更好,没啥好争的。但问题是,面对某个具体的患者,医生是没法事先知道这个药吃了会不会起效的。换句话说,医生不知道你是属于90%的有效患者还是10%的无效患者,我也不知道。

什么是好药:安全与有效

这些年来,国内关于“FIC还是Me Better/Too”的讨论一直方兴未艾,我也写过不少短文,回答过一些读者的具体问题。

拓展阅读后发先至:Me Too的最高境界到底该不该Me Too?被Me Too之后离Me Better还有多远

今天我们换一个角度:既然你要做Me Better,那么你就必须知道两个药相比,应该如何判断哪一个Better。

我个人认为,评价药物好与坏最重要的标准是两个:有效性和安全性。比如经常有读者问我:应该吃中药还是西药?我说作为一个患者,当医生把一个药放在你面前的时候,中药或西药已经不重要了。你需要关心的就两条:这个药是不是安全?是不是有效?其它都不重要。如果需要长期服用,而且还是你自己掏钱,那就再加上“方便使用”和 “廉价”这两条次要标准。把一个已知的注射药物开发成口服的新剂型,其实主要就是在“方便使用”和“廉价”这两条次要标准上做文章,有很多商业上非常成功的案例,同时也非常有助于有限医疗资源的管理与分配。

安全与有效,方便与廉价,听上去好像不难做判断,况且每个药物上市前的申报都有一大堆数据可供分析和参考。过去这几年,我一直在说,数据科学是一门大学问,在大数据和AI时代正在变得愈发重要。如果没有数据科学的基本概念,想要在新药研发领域有所建树是很难的。

药物数据的“硬”和“软”

我们先来看临床前的数据。这里头应该有不少是“硬数据”,是指那些可以直接测量的参数,比如药物体外的抑制活性、血浆的半衰期、实验动物中的口服生物利用度、最低起效剂量和最高(副)无作剂量,等等。除非它们能转化成临床试验中的有效性和安全性,否则比较这些临床前的数据对于判断“药物的好坏”基本上是没有什么实际意义的。

比如,体外活性高的化合物是不是临床有效性就更好呢?答案是不知道。因为“活性”只是众多相关参数中的一个,还有很多其它参数都会影响到药物的好(有效)与坏(毒副作用)。

那么临床研究的数据呢?临床试验的各项终点指标不就是为了看出“药物的好坏”才设定的吗?否则大家也不用花这么多宝贵的资源去获得这些数据了。但临床数据已经不再像临床前那样,是可以用标准误差来界定的“硬数据”,而是基于统计分析结果,由“置信度”来表征的“软数据”了。

这些数据之所以“软”,主要有两个原因。首先是受试者的多样性,每个受试者情况都不一样,只有在“大样本”的条件下才会表现出“统计意义”。其次是有效和安全本身也是“软”指标。举个例子:某一个药物的副作用是引起血压升高,这肯定不是好事。但统计分析结果升高,并不代表每个受试者都会升高,说不定还有人是下降的呢。

考量综合指标:权重与边界

很显然,有效性和安全性都是综合指标,由众多相关的因素组成,而不是单一测量的结果。

如果根据统计结果,某个降压药的患者“应答率”只有50%,但可以让这些患者的血压降低15毫米汞柱;而另一个药有高达90%的应答率,但降压效果却只有10毫米汞柱。哪一个药更好呢?这是一个权重问题。你也许会说:两个药都不错,可用于不同的患者群体。

如果我们换一下:应答率90%的药物,降压效果是15毫米汞柱,那肯定是Me Better了吧?不一定。如果这个药的受试组有几位因为血压降低幅度过大进了急救室呢?这就是“边界条件”的考量了。

当然,对于你来说,首先还是要弄清楚,你是属于90%的有效患者还是10%的无效患者?

2023年10月于新泽西

作者简介

贵柏曾在默沙东新药研究院工作多年,潜心钻研药物化学,颇有建树。几年前回国加入药明康德,从事业务开发、项目管理和驻美运营。梁博士是《新药的故事》一书的作者。他以长期的积累、独特的视角和生动的文字,通过《老梁说药》栏目讲述新药研发“背后的故事”,令人耳目一新,脑洞大开。梁贵柏博士目前是偕怡制药联合创始人兼首席科学家,欢迎读者通过邮箱gbliang55@hotmail.com与梁博士联系。

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