[心得]oncology clinical trials with multiple primary endpoints

今天這場oncology clinical trials with multiple primary endpoints 真的很有意思，我有幸爲這個活動出了一點小小的力覺得非常高興，其實在rheumatology 和dermatology的領域，這樣的multiplicity analysis使用的還蠻多的，有機會再和大家分享今天提到的graphical approach, Hochberg procedure, family-wise gated analysis, 和weighted Bonferroni全部都用的真實案例。最後附上一點我小小的心得。

1. 看multiple endpoints 的trial 應該要注意哪些endpoints 是pre-specified, 有哪些有做type I error control ，下一步是去了解它怎麼control alpha，然後我們才能知道最後的p value是否有意義。所以當一個trial 宣稱它成功的時候，我們更應該去檢視所謂的成功是指哪一個endpoint的成功？以及它所代表的臨床意義是什麼？它是不是也把它不重要的結果當成重要的結果？新聞稿和paper所提及的重點是否一致？我想說的是有很多藥物可能都有很相似的療效，但很重要的是它的clinical development program是怎麼設計的會決定這個藥物的命運，它在什麼族群的什麼樣的病人的什麼outcome measurement 是有效的，也有可能一個失敗的設計徹底毀了這個藥的發展。

2. 一個過於嚴格的統計方法雖然可以control alpha，但是容易犯type 2 error 也就是臨床試驗的power會下降，一個試驗的power太低的結果就表示兩組明明有差，但是試驗結果卻說沒有差，所以財大氣粗的廠商power 一定是在90%以上（至少要80%）。

3. 藥物本身是最重要，如果trial會失敗無論你怎麼加大sample size 或是用各種方法去弄alpha 都還是會失敗。

4. 站在廠商的立場想要加速臨床試驗的速度是必然的，因爲研發成本越來越高，除了法規單位的要求之外還有payer的要求，要看的endpoint 和data的量和性質也是越來越多。站在醫師的立場當然會期待在unmet needs很高的疾病領域，在嚴謹且可信的條件下，能有更新更好的藥可以使用，怎麼根據越來越複雜的data去跟病人溝通，這就是「藝術」了，也是臨床醫師無可取代之處。

5. 個人的白日夢：Bayesian 感覺是個非常有趣的方法，它跟我們用frequentist 的想法完全不同，現在已大量的使用在phase I的clinical trial 裡面，不知道未來當有像穿戴裝置進入臨床試驗用以監測病人反應時，海量的數據搜集輸入Bayesian model 就可以調整劑量，或許就是可以透過這種新的研究方法徹底改變臨床試驗的面貌和藥物發展的世界。

對台灣生技業的看法

全球醫藥市場的確是一個變化非常劇烈的產業，每一個產品都有專利權的年限，每一家公司除了建立重重的專利牆保護之外，還要不斷地開發新藥，但是新藥的研發成本又非常高，而一家公司也不能總是只專注於一兩個領域，原來的領域遇到發展瓶頸，只能想從小的生技公司買進新的藥來繼續研發，或是拓展新領域．這樣的機會點就是小型生技公司的契機．

所以這個問題應該反過來想，台灣市場本來就小，所以我們要做的不是跟國際大藥廠搶藥品銷售的市場，我們也不必憂心我們缺乏成為大公司的條件，台灣的目標應該是盡力發展許多小型的生技公司，去做小公司可以做的研發領域，諸如罕病、劑型改變、包裝改變等，drug development上的任何一個小環節的創新，而不是擔心市場被國際大廠佔據。

連中國內需市場這麼大，他們都志在全球了，台灣小島怎麼可以只想要搶國內市場？

培養人才最重要的不是在學校，學校學的東西都是舊的，是要有好的薪酬，要鼓勵生技領域學生投入職場，即早了解這領域的需求和需要的能力在哪，環境變動非常快的。特別是臨床試驗，要大幅提高研究護士的薪水，錢被誰拿走我就不說了.....但是有好的研究護士才有好的data collection才有好的臨床試驗品質，台灣就會有好的藥物研發。

要加速藥品審查，首先藥品查驗中心要先提高審查醫師和人員的薪水，藥品查驗中心長期人手不足，所以審查很慢，很基本可以改進的就是薪資，可先從提高審查費用開始，這樣才會有人想投入，這樣才能培養法規和藥審的人才。

人才不是書讀出來的，是薪水砸出來的，是從有回報有成就感的工作中培養出來的。

北美智權報 第179期：全球醫藥市場變化劇烈 台灣生技產業挑戰大