臨床試験の理解：デザイン、解析、およびCOVID-19研究の課題

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• 臨床試験の基礎
• ランダム化と盲検化
• サンプルサイズの重要性
• COVID-19試験の課題
• ヒドロキシクロロキン症例研究
• 医薬品安全性の原則
• 全文書き起こし

臨床試験の基礎

Stephen Evans医学博士は、臨床試験の核心的な目的は、治療法の有効性を比較することだと説明します。理想的なシナリオでは、集団に治療を施した後、時間を巻き戻して同じ集団に別の治療、あるいは無治療を適用し、その結果を比較できることです。この理論モデルは、薬剤の真の効果を抽出するのに役立ちます。現実には不可能なため、研究者は代わりに対照群を用いて比較を行います。

Stephen Evans医学博士は、統制されたデザインなしで単に転帰を観察するだけでは観察研究にすぎないと強調します。このような研究では、比較対象となる集団が開始時点で真に同等である保証がありません。根本的な目標は、転帰の差が治療そのものによるものであり、他の要因によるものではないことを確実にすることです。

ランダム化と盲検化

ランダム化は、臨床試験において比較可能な群を作る標準的な方法です。Stephen Evans医学博士は、患者を治療群または対照群に無作為に割り付けることで、群間が平均的に類似することを保証すると述べます。この過程により、結果を歪める可能性のあるバイアスや交絡変数を最小限に抑えられます。

参加者や時には研究者が治療の内容を知らない盲検化は、バイアスをさらに軽減します。Stephen Evans医学博士は、死亡率のような客観的な転帰指標の重要性を指摘します。主観的な転帰は、治療の割り付けが知られている場合、期待によって影響を受けやすく、試験の妥当性を損なう恐れがあります。

サンプルサイズの重要性

適切なサンプルサイズは、真の治療効果を検出するために極めて重要です。Stephen Evans医学博士は、患者数が少なすぎると、個人間の偶然変動によって誤った結果が生じる可能性があると説明します。例えば、治療群の患者の転帰が不良だった場合、それは初期の健康状態によるもので、薬剤の影響ではない可能性があります。

まれな転帰を研究する場合、必要な参加者数は大幅に増加します。Evans博士は、死亡率が1%の場合、群間の有意差を検出する統計的検出力を確保するには、数千人規模の試験が必要だと示しています。

COVID-19試験の課題

COVID-19パンデミックは、臨床試験に前例のない緊急性をもたらしました。Stephen Evans医学博士は、この急ぐ状況下で新規薬剤と既存薬剤の転用の両方が試験された経緯を論じます。研究の速度が速かったため、異なる方法を用いた試験や、進行中のデータ解析に基づき試験中に目標を変更する事例も生じました。

Evans博士は、この加速されたペースに伴う現実的な代償、すなわち現場の医師の混乱や利益相反のリスクを認めます。Anton Titov医学博士とのインタビューでは、科学コミュニティが研究の誠実性を維持しつつこれらの課題にどう対処したかが探求されています。

ヒドロキシクロロキン症例研究

Stephen Evans医学博士は、パンデミック中に研究された転用薬剤の代表例としてヒドロキシクロロキンを挙げます。この薬剤はマラリアや自己免疫疾患に対する使用実績があり、安全性プロファイルと一般的な有害作用は既に十分に文書化されていました。

この事前の知見は、新たな試験結果を解釈する上で極めて重要でした。ヒドロキシクロロキンの事例は、全く新規の化合物を調査する場合と、豊富な既存のヒトデータがある化合物を調査する場合の違いを浮き彫りにします。

医薬品安全性の原則

薬理学の中心的な原則は、すべての有効な薬剤には副作用があるということです。Stephen Evans医学博士は、「すべての有効な薬剤には通常、有害な望ましくない作用がある」という重要な格言を提示します。この原則は、完全に安全で副作用のない薬剤という考えが非現実的であることを強調します。

この現実を理解することは、臨床医と患者の双方にとって極めて重要です。Evans博士とAnton Titov医学博士の議論は、薬剤の利益は常に潜在的なリスクと比較衡量されなければならないことを再確認しており、この判断は公衆衛生上の緊急事態において特に重要です。

全文書き起こし

Anton Titov医学博士: COVID-19パンデミックに話題を移すと、医薬品およびワクチンの臨床試験に前例のない焦点が当たる結果となりました。新規および転用薬剤の臨床試験は非常に速いペースで進められ、非常に異なる方法が用いられました。時には、臨床試験は進行中のデータ解析に基づき、試験の途中で目標を変更することもありました。

そして、このような急ぐことの代償は非常に現実的なものとなり得ます。現場の臨床医は混乱する可能性があり、利益相反が存在すれば生命が失われる結果にもなり得ます。私たち全員があなたの膨大な専門知識から二つの方法で恩恵を受けることができます。

まず、COVID-19治療に取り組んだいくつかの著名な臨床試験について議論できるかもしれません。第二に、高い視点から臨床試験解析の基礎について取り組みましょう。

Stephen Evans医学博士: もちろん、確実に有効な治療比較を行う必要があるということが一つの要点です。それが私たちの根本的な目標です。理想的には、集団に治療を施した後、時間の巻き戻しボタンを押して、治療を受ける前の状態に戻します。

そして、別の治療または無治療で経過を追跡し、人々が治療条件下と無治療条件下でどうなるかを観察できるようにします。ただし、時間の巻き戻しボタンを押す必要があります。なぜなら、治療期間の終了時点では、彼らは開始時点と同じ状態ではないからです。

しかし、もちろんこれは数学的概念に過ぎません。現実には実行できません。したがって、ほとんどすべての場合、治療を受ける群と、無治療または別の治療を受ける別の群を設け、治療群と対照群が同等であることを確実にしようとします。

さて、単に何が起こるかを観察し、医師が患者を試験治療に割り付け、対照の患者を単に受け入れるだけなら、これは観察研究です。そして、それらが真に比較可能かどうかは分かりません。そこで、治療または対照のいずれかを受けるように無作為化します。

そして、治療を受けた群と対照群は全体として平均的に類似していることを確信でき、全く同じ方法で経過を追跡しようとします。理想的には、研究中の誰も自分が治療を受けているか対照であるかを知りませんが、時にはそれが不可能な場合もあります。

したがって、誰かが自分がどのような治療を受けているかを知っているという事実を受け入れなければなりません。少なくとも主治医は知っています。そのような状況では、転帰について客観的な指標を確実に設けようとします。

そして、転帰の客観的な指標、特に死亡率のようなものがあれば、誰かを死亡または生存と分類することは概して比較的容易です。つまり、主観的要素を持ち込むことができません。主観的要素がある場合、治療内容を知っていると、はるかに困難になります。

期待を持ち、治療が効果を発揮することを望んだり、効果がないと感じたりします。したがって、これらの比較が可能な限り有効であることを確実にしようとします。また、十分な人数を研究することも確実にする必要があります。

単に治療群1人、対照群1人だけでは、人々の間の偶然変動により、治療群の人物の経過が不良となる可能性がありますが、それは初期の健康状態によるものであり、治療によるものではありません。したがって、人々の間の偶然変動に対処できる十分な人数が必要です。

そして、全体として類似した群を得ます。まれな転帰を扱う必要がある場合、はるかに大きな数が必要です。100人に1人しか死亡せず、死亡を研究対象としていて、90人しか研究しなければ、治療群と対照群の差は明らかに見えません。

したがって、死亡率が1%しかない場合、それを検出するためには、おそらく数千人規模の患者を研究する必要があります。したがって、十分な数が必要です。試験を適切に設計する必要があります。

COVID-19に関しては、あなたがほのめかしたように、時には全く新しいものを試したい場合があることを認識する必要があります。他の場合では、既にかなりの経験があり、他の疾患で有効であることが分かっている薬剤を使用できます。

この例がヒドロキシクロロキンであり、マラリアおよび自己免疫疾患の治療に使用されてきました。したがって、それについて多くのことを知っています。それが持つ長いリストの有害作用を知っています。

薬剤に有害作用がないという考えは非現実的であり、単に真実ではありません。学生に時々言うことがありますが、「すべての有効な薬剤には通常有害な望ましくない作用がある」という格言があります。現在の状況下では、私たちはこの全過程を可能な限り迅速に行おうとしています。