临床试验研究

什么是2019冠状病毒病“团结”临床试验？“团结”临床试验是世界卫生组织与合作伙伴发起的一项国际临床试验，旨在帮助找到有效治疗2019冠状病毒病的方法。团结试验将四种治疗方案与标准护理进行比较，以评估它们对治疗2019冠状病毒病的相对有效性。团结试验在多个国家招募患者，旨在快速发现是否有任何药物能够减缓疾病进展或提高存活率。根据新出现的证据，其他药物也可能加入该试验。世卫组织将很快启动“团结”临床试验II和“团结”临床试验III，作为“团结”临床试验的一部分。“团结”临床试验II是一项2019冠状病毒病血清流行病学研究，旨在为早期调查设计一个主方案，包括收集和共享关于传播模式、严重程度、临床特征和感染风险因素以及其他病毒特征的数据。“团结”临床试验III将特别关注在预防2019冠状病毒病和预防医务人员暴露后治疗方案的作用。为什么要开展“团结”临床试验？一般随机临床试验的设计和实施需要数年时间，但团结试验会把所需时间减少80%。将患者纳入单个随机试验将有助于促进未经证实的治疗方法在全球范围内的快速比较。这将克服多个小规模试验不能产生确定潜在药物相对有效性所需的强有力证据的风险。团结试验提供简化程序，使超负荷医院也能参与，而无需任何文书工作。截至2020年3月27日，已有70多个国家确认将为该试验做出贡献，还有许多其他国家正在加入。参与国家越多，产生结果的速度就越快。通过若干药厂的捐赠，世卫组织正推动为参试机构提供数千个疗程的用药。世卫组织还邀请开发者和公司合作，确保最终证明有效的药物有货且负担得起。“探索冠状病毒知识需要全球共同努力。团结试验是这项工作的重要组成部分。我感到自豪的是，挪威能够对此有所贡献，已经有第一位患者入组参加研究。我要赞扬世卫组织在开展团结试验方面的全球领导力和主动性，”挪威卫生和护理服务部长Bent Hie说道。有哪些正在进行试验的治疗方案？世卫组织一直在对全球各种治疗方法进行监测，并于3月21日更新了各种治疗方法的形势分析，详情可以点击“阅读原文”进行了解。基于实验室、动物和临床研究证据，“团结”临床试验选择了以下治疗方案：瑞德西韦；洛匹那韦/利托那韦；洛匹那韦/利托那韦和干扰素β-1a；氯喹或羟氯喹。瑞德西韦曾被用于治疗埃博拉的临床试验。它在中东呼吸综合征（MERS）和严重急性呼吸综合征（SARS）的动物研究中产生了有希望的结果，这两种疾病也是由冠状病毒引起的，所以它可能对2019冠状病毒病患者有一些作用。洛匹那韦/利托那韦是一种已经获批的艾滋病毒治疗药物。2019冠状病毒病、MERS和SARS的证据还没有显示它能改善临床结果或预防感染。试验旨在确定并确认它对2019冠状病毒病患者的任何益处。虽然实验室研究表明这种组合可能对2019冠状病毒病有效，但迄今为止在2019冠状病毒病患者中进行的试验尚未得出结论。干扰素β-1a用于治疗多发性硬化症。氯喹和羟氯喹关系非常密切，分别用于治疗疟疾和风湿病。在中国和法国进行的小型研究提供了氯喹磷酸酯对2019冠状病毒病引起的肺炎的可能益处，但需要通过随机试验加以确认。“团结”临床试验是如何运作的？在参试医院住院的2019冠状病毒病成年患者可以加入该研究。符合条件的患者将被要求签名表示自己理解可能的风险和益处并同意加入研究。负责每位患者的医疗团队将检查是否有任何试验药物肯定不合适该患者。在这些检查之后，对患者的简要识别细节和任何其他情况进行数字记录，然后将患者随机分配到一个研究选项中。这可能涉及也可能不涉及其中一种试验用药。患者和医务人员都不能选择患者接受哪种选项，因为计算机会随机进行分配。试验的关键匿名信息仅在随机分配阶段和患者出组或死亡时收集，包括所用研究药物（用药天数）；是否采取通气措施或重症监护（如果是，何时开始）；出组日期或住院期间的死亡日期和死亡原因。中期试验分析由全球数据和安全监测委员会监测，该委员会是一个独立专家组。各国或特定的医院团体也可合作进行病毒学、血气或化学和肺部影像等领域的进一步系列测量或观察。还可以通过电子医疗记录和常规医疗数据库的链接来整合有关疾病状态其他方面的文件。虽然有组织地开展对疾病自然史或试验用药效果的额外研究很有价值，但这些不是核心要求。最近住院或已经住院的确诊2019冠状病毒病成年患者（年龄≥18岁），且经主管医生确认不存在对任何试验方案的禁忌症，将随机分配到以下各组：当地标准护理或者当地标准护理加以下之一 ：瑞德西韦 氯喹或羟氯喹 洛匹那韦和利托那韦 洛匹那韦和利托那韦加干扰素β-1a 记录的基础性疾病包括：糖尿病、心脏病、慢性肺病、慢性肝病和哮喘。非洲地区还需记录艾滋病毒和结核病。入组时记录以下情况则确定为重症：呼吸急促、吸氧、已上呼吸机、双侧肺部大片影像异常（如有肺部影像学检查结果）。“全世界只有一种办法可以摆脱这次大流行，那就是通过科学。我们需要诊断制剂来检测和限制这种病毒的传播，需要疫苗来提供长期保护，需要治疗来在短期内拯救生命，需要社会科学来理解行为和社会影响。至关重要的是，全球研究工作要快速、有力、大规模开展且进行跨国协调。世界卫生组织的‘团结’试验将通过测试现有的和新的治疗2019冠状病毒病的药物来提供这一点，并确保公平获得任何证明有效的药物。这些临床试验的开始非常重要，也是一项不可思议的成就。全球力量现在必须加强努力，确保世卫组织获得所有需要的支持，” 惠康基金会主任、世卫组织研发蓝图科学咨询小组主席Jeremy Farrar博士评论道。更多关于2019冠状病毒病有关资讯

干货！创新药III期临床试验实操分析来源：药智网|中华小吃临床试验是新药上市的必经之路，可分为0、I、II、III、IV期，其目的是在质量可控的基础上，逐步确认并验证新药的安全性和有效性。0期“微剂量试验”，并不适合所有药物，国内通常不做；I期临床主要验证耐受性和单次/多次给药及药动学特点；II期临床主要验证初步的有效性及安全性；那么，决定上市成功与否的临床III期试验，具体都做什么？需要怎样的药学支撑？又是如何开展试验？请看下文。III期临床试验的定义与方法III期临床试验，是扩大的多中心临床试验，以进一步评价新药的安全性和有效性，也是治疗作用的确证阶段。III期临床试验，通常其试验组例数一般≥300例（也有标准要求至少480例，但当前开发的入组数量通常远大于上述数字），对照组与治疗组的比例不低于1:3，具体例数应符合统计学要求；同时，可根据本期试验的目的来调整选择受试者的标准、适当扩大特殊受试人群，以进一步考察不同对象所需剂量及其依从性。图1：III期临床试验在药物开发中的位置III期临床试验的设计要求按照NMPA颁布的《药品注册管理办法》，III期临床试验应在新药申报生产前完成，试验组通常≥300例。单一适应症，一般可考虑试验组100例、设对照组100例（1:1），试验组另200例不设对照，进行无对照开放试验；有2种以上主要适应症时，可考虑试验组与对照组各200例（1:1），试验组另100例不设对照，进行无对照开放试验。若有条件，试验组300例全部设对照当然最好；若NMPA根据品种的具体情况明确规定了对照组的例数要求，则按规定例数进行对照试验；小样本临床试验中试验药与对照药的比例以1:1为宜。III期临床试验在设计方面，原则上与II期盲法随机对照试验相同，但III期临床的对照试验可以设盲也可以不设盲进行随机对照开放试验。某些药物类别，如心血管疾病药物往往既有近期试验目的如观察一定试验期内对血压血脂的影响，还有长期的试验目的如比较长期治疗后疾病的死亡率或严重并发症的发生率等，则III期临床试验就不单是扩大II期试验的病例数，还应根据长期试验的目的和要求进行详细的设计，并做出周密的安排，才能获得科学的结论。图2：NMPA最新公布的药品注册管理办法III期临床试验的多中心问题当下，1类新药挺近III期，会开展多中心临床，且更倾向于全球多中心...全球多中心有很多优点，如病例收集快、代表性广、推进合作；而缺点也不容小觑，如管理难、耗费大、试验结果不易一致等等。因此，开展全球多中心必须要试验前制定好方案，并严格执行。开展多中心临床试验时试验方案及其附件必须考虑到多中心的特殊性，原则上试验方案及其附件要由各研究机构的伦理委员会讨论通过并做出书面同意，抑或由该临床试验组长单位的伦理委员会的同意意见和批件作为覆盖性的措施，但研究机构有独立伦理委员会且产生不同意见时较难实施。多中心临床试验应规定各中心第一名受试者人组时间与最后一名受试者入组和完成时间，保证各中心同步进行试验。表1：多中心临床试验实施要点III期临床试验的药学基础临床试验的开展，离不开药学研究的前置配合，药学研究是根本，如房屋的根基一般，一旦出现问题，对于项目而言则有致命风险。一般，Ⅲ期临床的研究周期较长、受试者较多、临床样品需求量较大，同时伴随研究进展所获得的药学信息也逐渐丰富，这决定了进入Ⅲ期临床试验所需提供的药学研究信息不同于Ⅰ/Ⅱ期临床试验。01 原料药方面按照工艺流程图中的工序，须列表说明生产中用到的所有物料（如起始原料、反应试剂、溶剂、催化剂等），说明其质控信息、使用步骤。对于所用物料引入终产品的杂质，包括异构体（如适用）、毒性有机溶剂/催化剂、潜在遗传毒性杂质和生物外源性物质（如适用）等，需进行控制或结合后续步骤的转化、清除情况进行说明。对起始原料选择的合理性进行说明，提供起始原料供应商、制备路线和简要工艺描述以及控制标准（包括检查项目、分析方法描述和暂定限度）。PS：原料药到了III期临床阶段，通常已处于稳定且适合大生产，变动极小。02 制剂方面与Ⅰ/Ⅱ期临床样品相比，如剂型、处方、规格发生了可能影响到产品质量特性（如引起杂质谱的改变、影响到体内行为等）的重大变更，应说明具体变更内容、变更原因，并注意评估风险，视风险程度对变更前后样品开展适当的体外和/或体内桥接研究。与Ⅰ/Ⅱ期临床样品相比，如生产工艺发生了可能影响到产品质量特性的重大变更，应说明具体变更内容、变更原因，并注意评估风险，视风险程度对变更前后样品开展适当的体外和/或体内桥接研究。小结综上，即为III期临床试验的核心研究内容，以及需要前置配合的药学研究内容；实际上，在开展临床试验的过程中，还会前置进行临床前的试验支持，在这里不再详细赘述。总的来说，III期临床最主要的目的是要扩大化验证药品的有效性；即在完成“临床药理学研究”、“探索性临床试验”，而冲刺最后的“确证性临床试验”。III期临床试验的结果，关系着一个新药开发的最终生死命运，需要比较出足够的优势，以说服药监部门批准。能进入到该阶段的新药，无疑是幸运的，但风险成本也随之增高，故在了解临床试验开展模式的基础上，如何高效的对方案进行设计，则更为重要。

随着新冠疫苗临床试验受试者的招募消息不胫而走，药物临床试验第一次以正面积极的形象出现在大众面前，第一批挺身而出的受试者，受到了社会各界的高度评价，人们纷纷为这种行为点赞。他们被网友尊称为“疫苗勇士”“疫苗108将”“民族英雄”，临床试验行业也借由此机会得到了一波好感，很多人第一次开始重视并承认临床试验的必要性。特别是年轻人，说起临床试验，不会再像以前一样，下意识恐惧、拒绝，面对丰厚的回报和背后巨大的社会意义，都按捺不住的想尝试。一时间，无数对临床试验感兴趣的朋友涌向「和募家」临床试验志愿者公益服务平台。 但是，大家在决定参加临床试验前，务必充分了解项目的相关信息，尽管入组前，咱们会有研究专家，苦口婆心为你讲解项目的有关情况，和其中的权益与利害，既要做到“知情”，还要得到大家的“同意”，才能正式开展临床研究。 此时，你肯定会问了，那我如何该确定自己掌握的信息已经是“充分”的呢？毕竟我对医学可一窍不通，就算有遗漏，我也发现不了啊。说实话，真的有可能，为此，小编专门搜集了相关资料，为你整理了一篇听知情的重点思路，请阅↓↓↓核心问题是权衡收益与风险在权衡临床研究的风险时，有两个问题非常关键： 研究过程中可能发生哪些副作用，试验过后这些副作用还会存在吗？ 副作用发生的可能性有多少？1．潜在的收益真正合法合规的临床试验，承载了患者和药企的希望，如：研究者通过临床试验获得更新更好的治疗方法。通过临床试验进一步验证药物的安全性与有效性，为医学发展做贡献。患者志愿者可以节省一大笔医疗、药物支出，尤其是经济困难者。健康志愿者可以获得相应的误工补贴，增加收入。 2．潜在的风险每个药的理化性质不一样，不管临床用药还是日常用药中，都有可能会产生不良反应。比如，对患者来说，可能出现新药治疗效果未达预期甚至有可能没反应；可能存在不良反应。此外，与标准治疗相比，参加临床研究需要投入更多的时间和精力，包括需要多次回访，进行额外的血液检查和治疗，住院时间更长，还要严格遵循相对复杂的服药剂量时间表等。3．带着问题去听“知情同意”在研究医生向你展示项目情况，以及讲解试验过程中可能存在的各种风险时，记得遇到不懂的地方，一定要敢于提问，多提问，做好相关记录。看完了讲解，大家有没有get到小技巧呢，欢迎留言讨论！

作者：广东省药学会 中山市人民医院 副主任药师 王桂凤临床试验指以人体（患者或健康人群）为对象的试验，意在发现或验证某种试验药物的临床医学、药理学以及其他药效学作用、不良反应，或者试验药物的吸收、分布、代谢和排泄，以确定药物的疗效与安全性的系统性试验。简单地说，临床试验是新药、医疗器械等在上市之前，在健康人或者患者身上进行的研究。这不是拿我当小白鼠吗？NO! NO! NO!临床试验不是随意拿人体做试验，必须要遵守一系列的法律法规，包括国际公认的《世界医学协会赫尔辛基宣言》及我国的《药物临床试验质量管理规范》（以下简称“GCP”）。GCP对于试验方案设计、组织实施、分析、总结和报告等均有明确的规定，确保在临床试验过程中患者的权利、人格和隐私受到保护。GCP明确指出受试者的权益和安全是考虑的首要因素，优先于对科学和社会的获益。参加临床试验的风险有哪些呢？患者的疾病可能没有改善；可能会经历一些副反应；血样采集增多；回院访视次数增多，给工作和生活带来不便。参加临床试验这么多风险，为什么还要参加呢？使用任何药物都可能存在副作用。患者参加临床试验，必须是其获得的受益大于所承担的风险，否则这项临床试验就是不符合伦理的，也是不允许的。当然，在临床试验过程中，医生会尽量使受试者风险最低程度。临床试验如何保护患者的权益？临床试验中，知情同意书和伦理委员会是保护患者权益的两种形式。伦理委员会是指由医学、药学及其他背景人员组成的委员会，其职责是通过独立地审查、同意、跟踪审查试验方案及相关文件、获得和记录受试者知情同意所用的方法和材料等，确保受试者的权益、安全受到保护。知情同意书为患者提供该项临床试验相关信息，作为患者自愿参加某一临床试验的证明文件。知情同意并不是单纯的签字仪式，患者可以与医生充分讨论临床试验的内容，医生会以患者能理解的语言告知其将进行怎样的治疗，以及可能发生的不良反应。患者有任何疑虑均可以向医生咨询，医生会详细地予以解答。同时，患者也可以将知情同意书带回家，与家人和朋友商量后再做决定是否参加临床试验。受试者的相关权益，并不会因为签署了知情同意书而减少。参加临床试验有哪些受益呢？患者可以提前使用新药、医疗器械等，并可能从中获益；临床试验免费为患者提供该项目的试验药物和医疗器械；患者能够得到医生密切的临床随访及身体状况的检查。最重要的一条是，参加临床试验是自愿的，任何人（包括医生在内）都不能强迫，如果不想参加就可以直接告诉医生不参加；同时，即使参加了试验，也可以根据自己的意愿在试验过程中退出试验。审稿专家：广东省药学会中山市人民医院 主任药师 刘锐锋以上为“药品安全合作联盟”志愿者的原创作品，如若转载请注明作者和来源！【药盾公益】以中国非处方药物协会、中国药学会，中华医学会等共同发起和成立的公益性组织——PSM药盾公益（公众号：PSMChina），广汇资源，凝聚力量，促进公众用药安全。

2020年11月13日-15日，第三届监管-生物统计高峰论坛(2020)在广州隆重召开，西安里恩生命科学技术有限公司受邀参会。大会期间，里恩公司正式推出“Riehen研究者赋能计划”，诚邀广大临床试验研究者参与和推动这项临床试验研究专项公益事业，为推动中国临床医学试验研究的发展添砖加瓦。高峰论坛现场为弘扬公益慈善精神、践行社会责任、助力临床医学科研，中国医药教育协会、中国临床肿瘤学会(CSCO)生物统计学专家委员会、中国药理学会临床试验专业委员会、中国医药教育协会医药统计专业委员会、中国卫生信息与健康医疗大数据学会统计理论与方法专业委会五家行组织，联合西安里恩生命科学技术有限公司和西安康博瑞生命科学技术有限公司推出临床试验研究专项公益活动·“Riehen研究者赋能计划”。现场介绍“Riehen研究者赋能计划”为临床试验研究者无偿提供临床试验所需的电子化数据采集系统(EDC)和随机分组及药物管理系统(RTSM)，以及相应的技术服务支持，旨在鼓励临床学科创新和人才培养，助力研究者提升科研能力和效率，促进产出高水平的研究成果。交流探讨开展公益项目是一个有责任心的企业立足长远的表现。目前已有超过20个临床试验研究项目参入了“Riehen研究者赋能计划”，赋能8个省市地区的十几家医院、中心和药企。相信在里恩公司的坚持推动下，这项针对临床试验研究的专项公益事业一定能帮助更多的临床研究者，为促进我国临床医学试验研究事业的发展添砖加瓦。Riehen研究者赋能计划申报入口：funeng@rh-clinical.com

测试新药是一种缓慢、昂贵且耗费人力的过程。而人工智能有可能颠覆临床试验过程的每个阶段——从符合条件的患者到研究，再到监测依从性和数据收集。（图源：Labiotech）惊人的数据今年，美国将有170多万人首次被诊断出患有癌症。与此同时，超过10,000项临床试验将招募成千上万的新患者，用于研究拯救生命的实验性癌症药物。然而，不到5％的癌症患者最终参加了试验。不难猜出为什么。对于像癌症这样的晚期疾病，当现有治疗形式已经失败时，患者可能只参加药物试验。最重要的是，并非所有被诊断患有无法治愈的癌症的患者都有资格参与——单是要发现他们是否符合资格对许多人来说也是一项艰巨的任务。对于那些符合条件的人来说，参加试验需要高成本、时间充裕，而基本的数据收集方法会使问题更加复杂。对于其他利益相关者而言，这一过程效率低下：药物试验平均近十年，耗资高达数十亿美元。许多试验都因登记问题而失败。价值65亿美元的临床试验市场，需要改造。AI可以极大地简化笨重的临床试验过程，从用于远程监控的物联网，到用于EHR处理的机器学习，到用于数据保护的基于AI的网络安全。为什么更快的试验对制药公司至关重要？虽然目前还没有全球药物研发相关支出和具体时间表的统一数据库，但研究显示，临床试验过程平均需要7.5年，每种药物的成本在1.61亿美元到20亿美元之间。临床试验分多个阶段进行，III期试验需要更多的患者，并且比I期试验显着更昂贵和复杂。另外，只有十分之一的药物进入临床试验的第一阶段，并将获得FDA的批准。临床试验会由于各种原因而失败，包括未能招募足够的参与者、患者中途退出、意外和严重的副作用以及不良的数据收集方法。而越是到后期受到试验失败因素的影响，损失和代价就会越大。总部位于瑞士的诺华公司将其2017年第一季度的净收入下降了15％，主要是因为用于治疗心力衰竭的III期药物失败。美国制药公司Tenax Therapeutics的主要药物在III期试验中失败两个月后，首席执行官引咎辞职，据报道该公司正在考虑合并或出售。进入该领域的小型生物制药和制药初创公司的失败成本更为明显。失败的风险是绝对的，特别是当他们寄希望于较为单一的产品时。与药物研发相关的高成本最终会影响医生和消费者的医疗保健价格。AI如何改变临床试验的每个阶段目前的临床试验路径很容易失败，而且往往低效。许多临床研究仍然在用最基本的和过时的方法进行数据收集和验证。人工智能技术有可能改变临床试验过程的每个阶段，从发现试验案例到注册到药物的依从性。找到一个临床试验将正确的试验与合适的患者相匹配，对于临床研究团队和患者来说都是一个耗时且具有挑战性的过程。根据Cognizant关于招募预测的报告，大约80％的临床试验未及时跟上时间表，并且大约三分之一的III期临床研究终止是由于招募困难。就上下文而言，目前美国有超过18,000项临床研究正在招募患者，其中仅仅是针对乳腺癌的研究就包括约1,000项。如果医生知道正在进行的试验，患者可能偶尔会得到医生的试用建议。否则，通过ClinicalTrials.Gov进行搜索的责任会落在患者身上。匹配患者和试验而利用人工智能软件，可从患者的医疗记录中提取相关信息，将其与正在进行的试验进行比较，并建议匹配研究。事实上，从医疗记录中提取信息——包括电子健康记录（EHR）和实验室图像，已经成为了人工智能在医疗保健领域最受欢迎的应用之一。但是，该技术将不得不应对诸如非结构化医疗数据和不相互通信的不同数据源之类的挑战。EHR互操作性挑战尽管联邦政府在过去十年中花费超过28亿美元用于数字化电子健康记录（EHR），但是没有用于患者医疗数据的集中存储库或标准格式。事实上，患者很难从他们访问过的所有医疗机构获取自己的记录。HIPAA是一项保护患者医疗数据和隐私的法律，通常在患者签署一般同意书后，允许通过姓名和SSN号码等个人身份信息共享患者数据。这使得AI初创公司可以分析这个医疗数据集，并在几分钟内并标识出符合条件的患者，否则这个过程需要数月。但是，互操作性问题——即跨机构和软件系统轻松共享健康信息的能力——仍然存在。治疗同一患者的不同医院和提供者可能不是使用相同的EHR软件来输入数据。在临床试验中，研究人员仍将特定患者记录的请求传真给不同的医院，然后通过传真或电子邮件发送信息，通常作为图像（包括手写笔记或PDF文件的图像）。这对AI技术构成了挑战。麻省理工学院、哈佛大学、约翰霍普金斯大学和纽约大学的研究人员进行的一项研究强调：“标准的自然语言处理任务，例如情绪分析和词义消歧，在临床笔记中是很难的，这些笔记往往拼写错误，还有首字母缩略词，复制粘贴的痕迹很重。”健康AI公司Flatiron Health在专利申请中进一步解释了这一点：“由于传输方法，结构化数据也可能变得非结构化。例如，传真或转换为只读文档（如PDF）的电子表格会失去其大部分结构。”这种过时的手动系统，使临床试验研究人员难以收集和确定患者资格所需的准确数据。Mendel.ai正在开发机器学习算法，以从数字记录中提取信息，并使患者与最适合他们需求的持续试验相匹配。该创业公司在订阅的基础上向患者收费，前3个月仅收费99美元就可以帮忙处理医疗记录中的所有数据。但不久之后Mendel.ai网站上的信息和上传医疗记录的选项不再可用，而且没有任何的扩张和额外融资迹象。其他初创公司，如Antidote.me，正在使用机器学习来简化ClinicalTrials.Gov试验中列出的“包含/排除”标准中的术语。在B2B方面，初创公司现在正在使用深度学习和自然语言处理，通过直接与卫生机构合作，实现临床试验匹配的自动化。通过收购来获取患者数据Flatiron Health通过在2014年收购一家专注于肿瘤学的EMR公司Altos Solutions解决了互操作性问题。当时，Flatiron正在向医疗保健和生命科学公司出售其云分析平台，而Altos的EMR正在被佛罗里达癌症专家等肿瘤学机构使用。该交易使Flatiron可以直接访问原始患者数据，而不是仅仅依赖于访问第三方EMR。超过2,500名临床医生使用Flatiron的OncoEMR，据报道有超过200万的患者记录可用于研究。罗氏控股于2018年2月以19亿美元的价格收购了Flatiron，成为人工智能最大的并购交易之一。与罗氏公司近期收购Foundation Medicine和Viewics相似，这凸显了罗氏对重新定位为机器学习驱动的制药公司的兴趣，并强调数据。充满挑战当患者选择适当的临床试验时，入组程序不会结束。相反，患者必须访问参与的网站，看看他或她是否有资格参加试验，通常是在与临床研究团队的研究调查员进行初步电话筛选之后。试验列出了每位患者必须符合才有资格参加研究的纳入和排除标准。这些术语常常充斥着医学术语，可以在下面的目前招募乳腺癌患者的II期试验的资格标准截图中看到。使用AI从患者医疗记录中提取信息的一些解决方案，可以通过自动验证某些包含和排除标准来帮助简化注册过程。AI如何帮助开药和确定药物依从性当患者不遵守规则服用其他药物时，研究必须招募新患者，并且干扰研究结果的准确性，这样又会产生费用。临床研究赞助商迫切希望改变这一点，并投资于技术。除了使用移动技术向患者发送药物提醒，制药公司辉瑞和诺华一直在投资物联网和“可摄入的传感器”来跟踪药物摄入量。在2017年第一季度，Merck Ventures参加了一项价值1450万美元的B系列产品，用于开发能联网开药的Medisafe。AI创业公司通过提供视觉确认更近了一步。位于纽约的移动SaaS平台AiCure使用图像和面部识别算法来跟踪依从性。患者使用他们的手机拍摄他们吞下药丸的视频，而AiCure确认合适的人服用了正确的药丸。在国家健康研究所和国家药物滥用研究所等一系列拨款之后，AiCure继续筹集超过2700万美元的股权资金。上图显示了AiCure监测药物依从性（左）和物体分形识别（右）的专利之一。此类别中的另一家创业公司，Khosla Ventures支持的Catalia Health，正在开发使用AI的医疗保健伴侣和教练。Catalia希望通过询问具体问题、设置提醒以及为每位患者定制对话，来强制促成患者的行为改变。该公司的目标之一是了解患者可能错过剂量的原因。Catalia的机器人助手本质上是一款带触摸屏的平板电脑，但据报道，该创业公司也致力于语音激活。AI助手成功帮助患者改变生活方式的能力在很大程度上取决于患者每天与其进行互动的意愿，这些可以使用AI-IoT技术进行监控。AI-IoT提供持续的每日反馈一种新兴趋势是将生物传感器与AI融合。为此，一些初创公司正在开发自己的监控设备和传感器，然后添加机器学习来编译数据。其他人只开发人工智能软件，并与第三方家用监控设备集成。下面的市场地图显示了生活方式监控和AI-IoT领域的一些创业公司：总部位于以色列的ContinUse Biometrics公司正在开发自己的传感技术。该创业公司监测20多种生物参数——包括心率、血糖水平和血压，这些是药物试验期间测量的标准生物识别技术——并使用AI来发现异常行为。它在2018年第一季度筹集了2000万美元的B轮融资。Biofourmis正在开发一种人工智能分析引擎，该引擎可从FDA批准的家庭监测设备中提取数据，并预测患者的健康结果。临床试验中的AI-IoT具有实时、持续监测患者生理和行为变化的潜力，可能降低现场检查的成本、频率和难度。苹果如何颠覆临床试验小型初创公司进入临床试验的最大障碍是这些技术相对较新，而且行业适应缓慢。然而，像苹果这样的科技巨头已经成功地为合作伙伴提供了以医疗保健为重点的计划。 苹果已经解决了医疗保健信息流中的一些瓶颈问题，允许研究人员使用其API构建AI应用程序。特别是，苹果正在围绕其两个设备构建临床研究生态系统：iPhone和Apple Watch。数据是AI应用程序的核心。通过这些产品，Apple可以为医学研究人员提供两种患者健康数据流，这些数据直到现在还不易获取。苹果的替代大数据流自2015年以来，Apple推出了两个开源框架——ResearchKit和CareKit，以帮助临床试验招募患者并远程监控他们的健康状况。该框架允许研究人员和开发人员创建医疗应用程序来监控人们的日常生活。例如，杜克大学的研究人员开发了一款Autism＆Beyond应用程序，该应用程序使用iPhone的前置摄像头和面部识别算法来筛查孩子的自闭症。同样，近10,000人使用mPower应用程序，该应用程序使用手指敲击和步态分析等练习来研究已经同意与研究团体分享数据的帕金森病患者。该应用程序的其他变体——如适用于Android用户的HopkinsPD——使用机器学习来处理从智能手机收集的数据，以为患者创建关乎病情严重性的分数。颠覆EHR共享今年1月，苹果宣布iPhone用户现在可以通过iPhone的Health应用程序访问参与机构的所有电子健康记录。这项功能被称为“健康记录”API，是AI医疗保健创业公司Gliimpse在2016年被苹果收购之前所做的工作的延伸。根据其现已关闭的网站上的信息，Gliimpse的“核心技术将医疗文档转换为数据，轻松地允许搜索和过滤最重要的图表。”这符合苹果开发的健康记录功能，只需一个易于使用的界面，用户就可以找到他们在过敏、病症、免疫、实验室结果、药物、程序和生命体征方面所需的所有信息。苹果还与Cerner和Epic等流行的EHR供应商合作解决互操作性问题。这些合作伙伴关系的一个潜在最终目标可能是双向数据流，其中EHR供应商被激励将患者生成的数据集成到苹果软件中。“超过500名医生和医学研究人员使用苹果的ResearchKit和CareKit软件工具进行临床研究，涉及300万参与者，其症状包括自闭症和帕金森病，以及手术后家庭康复和物理治疗。” 6月，苹果为开发人员推出了Health Records API。用户可以选择与第三方应用程序共享数据，医学研究人员为疾病管理和生活方式监控开辟了新的可能性。这些数据对于临床研究意味着什么？苹果处于新的医疗保健数据生态系统的中心，可以提供以前无法获得的日常数据，同时还收集难以合并的EHR信息。当涉及到使用AI和机器学习进行早期诊断，推动药物设计决策，招募合适的患者进行研究以及远程监控患者在整个研究过程中的进展时，可能性似乎无穷无尽。苹果在这个领域的一个潜在竞争对手是谷歌。谷歌的项目旨在招募10,000名患者并在5年内监测他们的日常生活，最终可能有益于临床试验。许多试验有实验组（获得研究药物的患者）和对照组（获得安慰剂药物的患者）。对照组的要点是建立一个基线，与实验组的症状进行比较。患者通常不知道他们服用的是哪种药物。患者生成的数据 - 如项目基线正在收集的数据 - 可以消除对控制组的需求，提供控制所需的数据并最终减少招聘瓶颈。然而，该项目仍处于早期阶段，这些好处可能未来几年内还难以凸显出来。AI单枪匹马仍不能掀动医疗革命医疗保健行业正引领着一股人工智能应用的潮流，使用人工智能软件设计新药成为了新机遇。例如，制药巨头默克公司与创业公司Atomwise的合作，以及葛兰素史克与Insilico Medicine合作。但实际临床试验过程中的AI采用仍处于早期阶段。与其他医疗保健领域相比，较少的创业公司直接针对临床试验领域的客户。在临床试验的许多方面，在AI的应用需求之前还得先展开数字化行动。临床试验中最大的障碍之一是克服惯性，以彻底检查不再有效的当前流程。另一个挑战是准确理解AI可以提供哪些帮助以及它目前的局限性。研究人员必须围绕可实现的短期目标集中讨论，而不是期待人工智能使所有问题消失。目前，产生新的数据来源并将数据交到患者手中——正如Apple所做的那样——对临床研究来说是革命性的，正如新的AI应用程序一样，例如为帕金森病患者创建严重程度评分。最终，人工智能应用在临床试验中的目标将是缩小患者目前的生活状态与他们长期需要更健康、更明智的生活之间的差距。

今天上午，市十五届人大常委会第二十三次会议听取了《关于北京市2020年国民经济和社会发展计划上半年执行情况的报告》。资料图，新华社供图市发改委主任谈绪祥介绍，北京经受住了新发地批发市场聚集性疫情的严峻考验，经济社会秩序逐步恢复，主要经济指标明显改善，上半年GDP下降3.2%、降幅较一季度收窄3.4个百分点，新经济新动能逆势上扬，首都经济的韧性和抗风险能力进一步增强。科技抗疫支撑作用突出，目前已有5个新冠疫苗获批进入临床研究，其中2个已进入Ⅲ期临床试验。下半年，本市将推进P3实验室建设，将市区两级事业单位招聘高校毕业生比例提高到80%。数据显示，本市重点产业形成有效支撑。工业生产快速恢复，上半年规模以上工业增加值同比下降3.7%、降幅比一季度收窄11个百分点。显示器、集成电路产品需求旺盛，带动电子行业增长15.2%，汽车行业降幅较一季度收窄27个百分点。上半年金融、信息行业增加值分别增长5.7%和8.3%，北京25家企业在科创板上市，融资额431.36亿元。关键词：新基建年底前新增5G基站1.3万个本市新基建在提速，上半年已经出台加快新型基础设施建设行动方案，上半年新开通5G基站5135个、累计开通2.25万个，国家工业互联网标识解析顶级节点上线试运行二级节点14个。高级别自动驾驶示范区规划建设已经启动，人工智能创新中心行动计划也在加快建设。年底前将新增5G基站1.3万个，实现五环内和城市副中心室外连续覆盖，新增5万个千兆固网用户。同时，加快建设可支持L4级别以上自动驾驶运行的高可靠、低时延专用网络，实施自动驾驶示范区车路协同信息化设施建设改造。此外，下半年将推进国家工业互联网大数据中心、中关村工业互联网产业园及先导园建设，积极推动国家北斗创新应用综合示范区建设，促进北斗与人工智能等新技术加速融合，在轨道交通项目中推广应用非降水施工、智能安检、北斗导航等技术。城市副中心、“三城一区”、冬奥会、北京大兴国际机场等都会有一些重大应用场景示范组织设计。关键词：抗击疫情4个中和抗体药物获批临床试验谈绪祥表示，上半年，全市79所发热门诊发挥了监测哨点作用，引导患者及时检查、就诊。同时，北京大规模开展核酸检测，日最大检测能力增至50万份左右，核酸检测量超1200万人，实现“应检尽检”人员动态清零，超半数病例为核酸检测筛查发现。本市已部署7批23个科技攻关项目，目前，卓诚惠生、金豪制药等企业7个诊断试剂获批上市，5个新冠疫苗获批进入临床研究，其中2个已进入Ⅲ期临床试验，4个中和抗体药物获批临床试验。可重复使用新型口罩、数坤科技AI影像辅助诊断系统等为精准“战疫”提供新手段。此外，上半年争取国家调配各型口罩1.1亿只，并建立和恢复了自己的口罩生产线。关键词：应急保障推进P3实验室建设针对疫情防控暴露出的一些短板问题，如疾控力量不足、基层公共卫生网底还不牢靠、农副产品现代化流通体系建设亟需加强等，下半年，本市将改革完善疾病预防控制体系，提升疫情监测预警和应急响应能力，将推进市疾控中心和公共卫生救治中心新址、发热门诊升级和改扩建、负压病房、P3实验室等建设。同时，加强农产品供应保障，推进大兴粮食应急保障中心等重点工程建设，严格食品供应链防疫，完善农产品批发市场布局，推动规范管理和转型升级。“菜篮子”继续落实市长负责制，提高蔬菜、猪肉等农产品自给率。关键词：援企稳岗两级事业单位招聘比例提高至80%谈绪祥介绍，本市已出台支持中小微企业稳岗政策，向4.2万家企业返还失业保险费26亿元、涉及433.5万人。2-6月阶段性减免养老、失业、工伤和职工基本医疗保险费806.5亿元。开展线上招聘活动3000余场，提前半年为2020年高校毕业生发放一次性求职创业补贴556.7万元。下半年，将建立“互联网+就业”工作平台，鼓励“共享用工”“兼职配送”“临时客服”等灵活就业新模式。此外，将市区两级事业单位招聘高校毕业生比例提高到80%。关键词：交通治理将编制市郊铁路建设三年行动计划上半年，本市轨道交通1号线与八通线贯通运营工程已经开工建设，13条线路运力提升，目前，本市地铁线路有10条跑进2分间隔。在市郊铁路发展方面，已出台了指导意见，上半年，城市副中心线西延、通密线实现简捷开行。下半年，将力争房山线北延、16号线中段年底达到初期运营标准，城市轨道交通运营里程突破700公里。在市郊铁路方面，将出台区域快线（含市郊铁路）线网规划，编制市郊铁路建设三年行动计划，加强与国铁合作，提升市郊铁路运营服务水平。怀密线9月底前引入北京北站，年底前开工亦庄线，实现东北环线简捷开行。谈绪祥介绍，下半年的交通方面的计划还有，建成通车来广营北路等主干路及24条次支路；继续开展27条公交大客流走廊沿线公交专用道施划工作，推进378公里慢行系统整治；持续加强CBD等10处一级堵点治理，完成57处二级堵点、266处三级堵点治理；编制实施停车专项规划三年行动计划，开展公共建筑停车设施有偿错时共享。来源：北京日报客户端 | 记者 高枝 张楠流程编辑：TF015

为了贯彻落实《关于深化医药卫生体制改革的意见》、《“健康中国2030”规划纲要》、《“十三五”卫生与健康科技创新专项规划》和《中华人民共和国慈善法》等文件精神，支持临床研究与基础研究的发展，中国医药教育协会、中国临床肿瘤学会(CSCO)生物统计学专家委员会、中国药理学会临床试验专业委员会、中国医药教育协会医药统计专业委员会、中国卫生信息与健康医疗大数据学会统计理论与方法专业委会联合发起了临床医学试验研究专项公益扶持活动，交由西安里恩生命科学技术有限公司和西安康博瑞生命科学技术有限公司联合承办，配合活动的开展而推出“Riehen研究者赋能计划”。2020年11月13日-15日，由药物监管-学术界-工业界三方协调委员会主办的“第三届监管-生物统计高峰论坛(2020)：监管指南助推创新药研发”将在广州召开，众多国内临床研究人员、医院临床研究机构、高校及其他学术机构的生物统计教学科研人员也将汇聚一堂，里恩公司有幸受邀参加本次大会。里恩立志成为临床试验行业最专注、最专业、最具影响力的IT软件系统提供商，始终秉持公益赋能的理念推动“Riehen研究者赋能计划”的，为公益类或前瞻性临床研究项目提供无偿的IT软件系统及相应的技术服务支持，以期为中国临床研究发展贡献一份力量。值此第三届监管-生物统计高峰论坛是盛大举办之际，Riehen研究者赋能计划也将正式公开亮相，里恩诚邀广大临床研究者参与，一起推动这项临床试验研究公益事业。自“Riehen研究者赋能计划”推出后，已有10余家医院、中心和药企加入，成功赋能超20个临床试验研究项目，涵盖新冠肺炎、心血管、皮肤病等临床研究方向。相信随着该项目在第三届监管-生物统计高峰论坛正式亮相后，一定吸引更多临床研究者者的关注，越来越多的临床试验研究项目也能得到公益赋能扶持，并取得令人满意的研究成果。西安里恩生命科学技术有限公司始于2009年，专注于研发自主知识产权的临床试验软件系统，符合监管部门法规要求和CDISC国标标准，通过信息安全管理体系ISO27001:2013、质量管理体系ISO9001:2015、ISO14001:2015、ISO45001:2018等认证体系，与北京跨代科技以系统验证商的身份加入国际验证组织IVT。目前，各系统已经通过多家公司的稽查，用户包括北京科兴、江苏豪森、扬子江药业、民海生物、云南沃森、智飞龙科马、福建海西、浙江华海、江苏万邦、永铭诚道、上海灿明、北京海金格、北京科林利康、北京康特瑞科、深圳康泰、成都生物制、以岭药业、智飞绿竹、北京四环、正大天晴药业、贵州百灵、浙江华海、华润三九、北京斯丹姆赛尔、齐鲁制药、浙江海正、江苏恩华、武汉生物、北京生物等，里恩凭借扎实的技术与专业的服务赢得了客户良好的口碑。Riehen研究者赋能计划申报邮箱：funeng@rh-clinical.com

日前，国家药品监督管理局药品审评中心(以下简称药审中心)发布《药物临床试验多重性问题指导原则(试行)》《药物临床试验协变量校正指导原则》《药物临床试验亚组分析指导原则(试行)》和《药物临床试验富集策略与设计指导原则(试行)》多个和药物临床试验有关的指导原则，为药物临床试验中相关问题的解决提供指导意见。上述指导原则自发布之日起实施。临床试验中普遍存在的多重性问题，指在一项完整的研究中，需要经过不止一次统计推断(多重检验)对研究结论做出决策的相关问题，如多组间比较等。对于确证性临床试验，将总I类错误率(FWER)控制在合理水平是统计学的基本准则，而有的多重性问题可以导致FWER膨胀。《药物临床试验多重性问题指导原则(试行)》主要阐述了常见的多重性问题和相应的决策策略，介绍了常用的多重性调整方法和多重性分析方法，旨在为确证性药物临床试验中如何控制FWER 提供指导意见。在随机对照临床试验中，除处理因素外，还存在其他协变量，如果在试验设计时不进行有效控制，或在统计分析时不进行合理的校正，则可能使检验效能降低，或使疗效估计产生偏倚。人口统计学指标、疾病特征、社会学因素以及研究中心等都可能是协变量，随机对照试验中协变量校正的主要目的是减少终点变量中与处理因素无关的冗余变异，从而使疗效估计更加精确。此次发布的《药物临床试验协变量校正指导原则》包括试验设计中有关协变量的考虑、校正协变量的统计分析方法等内容，旨在阐明确证性随机对照临床试验中协变量的处理原则，并为试验设计、统计分析、临床试验报告中如何处理和解读重要的协变量提供建议。参与临床试验的患者受遗传学、合并用药等因素的影响，往往具有不同程度的异质性，从而可能导致试验药物在不同患者中的疗效不同。临床试验中将具有不同特征的患者分组，是探索不同患者人群之间疗效差异的直观方法，同时也是获益-风险评估不可缺少的一部分。《药物临床试验亚组分析指导原则(试行)》阐述了亚组的识别和定义、亚组分析的类型、一般考虑以及确证性临床试验中的亚组分析等内容，旨在为申办者在临床试验中对亚组分析进行正确设计、实施和评价提供指导性建议。临床试验中的富集，是指根据受试者的某些特征，前瞻性地精准定义从试验药物中获益最大化的目标人群。临床试验中有多种选择受试者的富集策略，例如，可以选择对现有药物治疗效果不明显而可能对试验药物敏感的受试者。《药物临床试验富集策略与设计指导原则(试行)》阐述了常用的富集策略与设计的原理与方法、各自的优缺点，并从实际应用和监管角度说明需要考虑的关键问题。随着创新引领医药产业发展，我国药物临床试验申请数量逐年攀升，仅2019年，药审中心就受理了1类创新药的新药临床试验申请302个品种，较2018年增长了26.4%，目前许多创新药研发正处于临床试验的关键节点。(记者落楠)