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埃森哲报告:未来临床试验的三波浪潮,新技术和数据应用带来的全新格局

放大字体  缩小字体 发布日期:2019-10-09 20:07:33   浏览次数:95
核心提示:2019年10月09日关于埃森哲报告:未来临床试验的三波浪潮,新技术和数据应用带来的全新格局的最新消息:1928年9月,在两周的假期之后,亚历山大·弗莱明(Alexander Fleming)发现伦敦圣玛丽医院(St Mary's Hospital)实验室的葡萄球菌培养板上长出了霉菌


1928年9月,在两周的假期之后,亚历山大·弗莱明(Alexander Fleming)发现伦敦圣玛丽医院(St Mary's Hospital)实验室的葡萄球菌培养板上长出了霉菌,并就此发现了青霉素的疗效。弗莱明停止研究青霉素之后,其他人仍在继续相关的研究。直到最初发现青霉素疗效的14年后,青霉素才在1942年美国波士顿椰子林大火中烧伤的受害者身上展现出自己的价值。

如今,在弗莱明首次发现青霉素的90多年之后,一款新发现的药物在被批准进入市场之前的平均时间长达9年,研究路径涉及科学家,研究人员,制药公司,患者,医生,诊所和监管机构等,平均成本高达26亿美元。得益于新数据源的引入,包括以患者为中心的数据采集和可穿戴设备或便携式临床设备等简化数据获取的新技术的出现,这片广阔的医疗市场正在悄然发生变化。

埃森哲研究了当前的临床试验环境,并与医疗保健专家和一些国际制药客户讨论了他们的发现。他们主要从患者和临床医生在临床试验中的体验、临床数据收集和管理和最前列的技术手段三个角度对临床试验的当前状态进行了研究。并提出了未来临床试验发展中将出现的三次浪潮:

近期发展:利用新技术将患者、患者数据和临床试验机构以更紧密的方式连接起来;

中期发展:更多数字化手段进入临床试验中,以加速患者纳排、提高患者的依从性、减少数据的周转过程;

未来发展:统一的数据标准带来全新的个性化诊疗体验,并有机会利用数据研究改变原有的临床试验方式。

近期发展:变革的开始

埃森哲的研究表明,由于不断提高的技术水平,实时临床数据的获取和新的使用案例,在下一波浪潮中临床试验的效率和有效性将大大提高。

这同时也将提高行业的创新能力,埃森哲已经确定了临床试验近期发展的四个主要思想:沉浸式治疗、持续采集的患者数据、更灵活的临床试验计划和更紧密关联的支持系统。

1.沉浸式治疗

沉浸式技术已被作为一种有效的治疗手段用于疼痛管理。VR技术通过虚拟现实平台来治疗慢性疼痛、急性疼痛和焦虑症状。

埃森哲预计扩展实境(XR)技术将以这种方式在临床试验中盛行。它还可以提高依从性并帮助获得更好的总体效果。2017年Cedars-Sinai的一项研究表明,VR治疗可使住院患者的疼痛评分降低24%。

XR技术还是用于患者护理的有效工具。它可以帮助教育患者了解自己的治疗计划,解释疾病对人体解剖结构的影响,或解使即将发生的诊疗过程。

随着XR技术成本的不断降低,以及它们在人们日常生活中(例如在游戏或工作培训中)的使用增加,埃森哲预计XR技术将在整个医疗领域产生更大的影响。此外,高盛也曾预测过,到2025年在医疗领域使用AR / VR的收入将达到51亿美元。

患者的依从性和保留率是个有趣的新方向。Annex临床首席数据科学家Moe Alsumidaie称,患者的不依从是临床试验中的一个重要问题。有40%的患者在150天后不依从实验性医疗产品的要求。如果XR技术可以在这一领域产生影响,则其落地效率将大大增加。

2.持续采集的患者数据

人们现在在日常生活中使用可穿戴技术来跟踪运动,心率,睡眠情况等。在医学界,现在可以比以往任何时候都更容易,更即时和更“干净”地收集个人的健康数据。

服装,电话和家用设备中的内置传感器可以每天24小时毫不费力地持续收集患者的数据。

小型,无线,自供电的无源传感器可以放置在人体的特定部位,使用户以更舒适的方式“佩戴”,以提高捕获数据的质量。例如,临时的数字纹身类似于新一代的皮肤补丁,其功能包括ECG监控,跌倒检测甚至药物释放。

这种方法可以通过捕获患者的暴露组,从而提供实时、整体视角的患者健康状况。暴露组是一个个体在一段时间内所有外部环境情况的集合,还包括这些外部环境情况与健康之间的关系。暴露组可以更准确地显示患者环境对其治疗的潜在影响。

在更广泛的患者群体中,暴露组帮助企业更深入的了解治疗反应差异。例如,具有相似病史的患者可能由于其所在城市的空气污染水平不同而对治疗产生不同的反应。有关花粉计数和其他空气微粒传感器的最新本地数据可以为临床医生提供更详细的信息,并查明患者反应中意料之外的差异的原因。

数据透明度和所有权

标准的可穿戴设备市场正在蓬勃发展,这意味着获取和监控患者与健康相关的数据变得越来越容易。在2019年3月,苹果宣布了一个新的心电图应用程序,该应用程序允许用户使用其FDA批准的Apple Watch Series 4产品监视他们的心脏是否心率不规则。

随着医疗电子健康记录(EHR)集成的改善和开放患者直接访问,每个人将能够随时访问他们的个人记录,并对其具有真正的“所有权”。这是医疗保健市场对希望通过共享其数据进行支付的患者开放的第一步。

医疗行业的数据处理一直是个敏感话题。企业对患者数据透明性的需求不仅包括他们的数据的即时取用,还包括患者对所数据的全方位开放。

由此引发的一个重要问题是,使用患者数据的公司是否负责确保对每个人的数据都进行了充分的检测?以及他们在检测后是否有责任以合适的方式将所有结果传达给患者,即使这与该数据的原始使用方式毫无关系?

想象一下,一家公司在获得了完全同意的情况下使用个人的遗传数据来测试新产品。但是在那些测试中,它识别出了可能表明患者正在发生亨廷顿舞蹈症迹象的标记。公司是否有义务告知个人?个人是否首先想知道?如果测试结果是假阳性怎么办?

3.更灵活的临床试验计划

前卫的临床试验会遵循预设的自适应试验设计方法,并随着试验的进展而调整,以迭代的方式进行流程和操作方式更新。这些更新可能包括样本更新(可能招募其他患者以确保不丧失统计学意义)、重新分配患者(调整分配方法,以便为患者分配更好的治疗方法)以及将新的治疗方案添加到试验中。

这些自适应试验已被公认具有提高试验成功率并显着减少时间和资源成本的潜力。目前,适应性试验仅应用于一小部分研究。最近,少量有关其设计和实施的指导开始出现。在BMJ的2018年文章中,作者概述了为此类试验设计操作规程的最佳实践,并且对这种方法表示了支持。

此外,电子捕获的数据可以提供更快的分析速度,从而可以及时进行这些更新迭代。使用合成控制臂尤其有利于降低弱势群体(例如老年或儿科人群)的试验风险。

灵活的试验设计将通过加快“通过/不通过”的决策过程,允许更多相关的分析时间点来减少总体临床试验周期。此外,它还将使患者的副作用降至最低。研究表明,由于担心副作用,患者中有29%会在同意参与试验后退组。灵活的试验设计将有助于减轻这种情况并改善患者保留率。

4.更紧密关联的支持系统

很多相关人士都表示,参加临床试验可能会给患者带来一种孤立的体验。

应该适当地使患者彼此之间以及与研究人员之间建立联系,在整个试验过程中进行更有意义的交流。这将在提高整个试验过程中的信任度和透明度,从而改善患者的参与度和保留率。

社交媒体平台的普遍使用,为制药公司提供了支持此类连接的可能性。

尽管目前行业内不允许这样做(从道德上说,制药公司不能直接联系临床试验患者),社交媒体呈现的可能性仍然吸引了参与这项研究的人们,并且制药公司开始逐渐转向以患者为中心的研究方式。

随着试验的进行,患者需要、要求并获取到更多的试验相关信息。药品和患者之间的保密需求显然是一项挑战。

中期发展:让数字化进入现实

埃森哲的研究表明,在不久的将来,完全数字化的试验可能会成为标准。

在这一浪潮中,医生,患者及其家属将被引导到合适的可用试验中,进行资格检查,并使用智能数字代理对情况进行充分了解并入组。这主要是出于对数据的高标准要求以及对安全性和所有权的考虑,分散的数据存储库将用于管理数据,这将改善临床数据的整体管理。在这种情况下,患者将拥有自己的数据,并可能将其提供给研究人员和诊所以进一步推进研究议程。

埃森哲整理的中期发展思考主要集中在患者体验以及大量数据的快速涌入上,主要集中在智能患者纳排、数据信任度、实时的数据管理和家庭试验四个方面。

5.智能患者纳排

在让患者加入试验之前,他们必须先接触到这项试验。临床试验的86%会由于招募问题而延迟试验计划。

为了从试验开始时就精准募集患者,埃森哲预测医生,患者及其家人将可以使用智能数字代理,根据患者数据将患者引导到现有的适当试验中。然后,代理将检查患者是否符合相关的试验条件,并提供补充信息。征得患者的知情同意后,代理即可完成入组流程。

为此,所有各方(例如试验发起人,药企,临床研究组织和医院)都需要使用无纸化管理系统。这些电子系统可以帮助准确收集试验信息,包括试验纳排标准以及收集患者的EHR数据。为了使这种系统适用于所有已知的临床试验,必须将所有收集到的数据以一致,标准化,统一的形式表示。

人工智能和机器学习将为智能数字代理提供新的技术手段。这些技术的成熟将有能力训练数字代理执行复杂的认知任务,例如根据各种临床试验的要求和每个患者的个人健康状况来确定患者是否有资格进行试验。

通过促进快速,有效的患者发现和注册,这些数字代理应该能够轻松,快速地招募患者。

从患者的角度来看,智能纳排可以通过直接引导他们进入适当的试验和教育材料来提供更全面的支持体验。

但是,系统的高效性可能会影响患者对系统的信任度,尤其是在社会责任和道德方面。由于技术专注于特定人群,因此可能会引入固有的偏见和风险。低收入、中等收入国家或与社会阶层有关的因素可能会引起系统中的固有偏见。只有借助网络连接或是可访问的EHR,患者才有机会连接到智能系统。这也可能使合格的人群偏向特定人群。

 
关键词: 临床实验 埃森哲


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