COVID-19大流行的爆发激起了全球生物医药界和学术界对治疗这一疾病的有效疗法的研发活动。目前世界各地有数千个临床试验在检验不同类型的治疗方法治疗COVID-19的效果。然而，因为疫情的迅速发展，这些临床试验的规模、科学严谨程度、以及可能提供的临床价值难以评估。今日，美国FDA特殊项目主任Kevin Bugin博士和FDA代理局长Janet Woodcok博士联名在Nature Reviews Drug Discovery上发文，对全球新冠疗法的临床试验进行了深入的分析。他们指出，目前在全球进行的很多临床试验，由于没有进行随机化或者参加试验的患者人数不足，可能无法给出具有指导性的信息（actionable information）。

在这项分析中，FDA药物评估与研究中心（CDER）对美国ClinicalTrials.gov和世界卫生组织国际临床试验注册平台（WHO ICTRP）上注册的潜在新冠疗法的临床试验进行了评估。研究人员总计收集了超过2024个临床试验（包含2895个试验组）的信息，这些试验总共入组超过50万名患者。这一分析主要针对检验新冠在研药物和抗体疗法的干预性临床试验。

临床试验数目持续增加，疗法类型分布有所转移

研究人员发现，过去的一年中，检验新冠疗法的临床试验数目持续增加，试验组（trial arm）的数目从2020年3月的443个增加到11月的2790个，平均每月增幅29%。

随着时间的推移以及在大流行过程中获得的临床信息，临床试验检验的疗法类型分布也出现了改变。在2020年3月，大多数试验组检验的是抗病毒药物（31%）或免疫调节剂（31%）。然而到10月份时，抗病毒药物（17%）和免疫调节剂（26%）的比例有所下降，而中和抗体（9%）与其他疗法类型（26%）的比例有所上升。这种转变可能是由于早期一些“老药新用”的研究并没有发现良好的效力，以及中和抗体和康复者血浆疗法进入临床评估阶段。

▲新冠疗法临床试验数目和疗法分布变化（图片来源：参考资料[1]）

大部分临床试验入组人数不足或没有进行随机化

从监管机构的角度来说，即使在大流行期间，它们的决定仍然需要基于科学证据，因此FDA的科学家们对这些临床试验是否为随机化试验，以及入组人数是否能够提供具有统计学效力的信息进行了分析。根据潜在疗法针对的COVID-19疾病阶段，以及FDA以往对临床试验入组人数的经验，研究人员设定了想要给出具有统计学效力的结果，临床试验入组人数需要达到的阈值。

分析结果显示，虽然阈值的标准可以有一定程度的浮动，但是总体来说，对2895个试验组的分析显示，只有5%的试验组同时达到随机化并且入组患者数能够提供具有统计学效力信息的标准。这些临床试验包含的计划入组患者数占总数的26%。

▲5%的临床试验组达到随机化且入组人数能够提供具有统计学效力的信息（图片来源：参考资料[1]）

一些讨论

作者指出，想要迅速而有效地应对一种以前未见过的疾病爆发（例如COVID-19），临床试验生态系统需要具备两个关键性的能力。一是强有力的筛选机制，让研究人员可以根据药物的机制或非临床信息，迅速发现“老药”，优先检测它们治疗疾病的能力。

第二个要求是临床试验生态系统在评估疗法的安全性、疗效和靶向人群时，应该能够迅速并且有效率地生成确定性，高度指导性的信息。这些信息的质量应该符合监管人员和专家团体可以接受的标准。

对目前临床试验数据的分析显示，临床试验生态系统在这两方面的能力上仍然存在缺失。最主要的发现是由于随机化比例低和入组人数有限，很多试验数据可能无法在疗法安全性和有效性上提供可以被解释的结果。值得一提的是，研究人员观察到很多重复研究，多个小型临床试验在使用类似的干预手段治疗类似的患者群。这并没有最有效地利用患者资源。

▲在2020年11月前和11月后启动的临床试验组的特征（图片来源：参考资料[1]）

可喜的是，研究人员发现随着时间的推移，临床试验的质量有所改善。在2020年11月之前启动的临床试验中，只有大约5%的临床试验达到随机化和入组人数标准，而在2020年11月之后启动的临床试验中，接近30%的临床试验达到随机化和入组人数标准。

作者表示，FDA将继续对临床试验的相关因素进行分析，为全球抗击新冠疫情的努力提供洞见。