临床试验再起波澜
作者：袁越
( 阿比盖尔·巴罗斯 )
2001年初，年仅21岁的美国女孩阿比盖尔·巴罗斯（Abigail Burroughs）因患头颈癌症，医治无效死亡。这种癌症非常难治，阿比盖尔的死不算意外。但是，在她病重期间，医生曾经建议她试用一种抗癌新药“爱必妥”（Erbitux）。因为种种原因，阿比盖尔没能吃上这种药，这下问题就来了。
“爱必妥”是一种“表皮生长因子受体的抑制剂”，当时刚刚通过了二期临床试验，证明其对抗头颈癌症效果显著。可是，按照美国FDA的法律，一种新药必须通过三期临床试验才能被批准进入市场，阿比盖尔要想吃到“爱必妥”，只有去当志愿者。可惜，负责临床试验的“百时美施贵宝”（Bristol-Myers Squibb）公司已经完成了三期试验计划，不再需要志愿者了，无论她父亲弗兰克（Frank Burroughs）怎样央求都没有用。
女儿死后，弗兰克成立了一个名为“阿比盖尔同盟”（Abigail Alliance）的组织，于2003年7月向地方法院提起诉讼，指责FDA的新药审批手续剥夺了病人吃药的权利，要求FDA放宽限制，允许重症病人，尤其是晚期癌症患者能够从制药厂拿到正在进行临床试验的新药。
地方法院宣判“阿比盖尔同盟”败诉。但是，2006年3月，“爱必妥”通过了FDA三期临床试验，被批准上市，并迅速挽救了很多癌症病人的生命。这件事让胜利的天平开始向“阿比盖尔同盟”倾斜。同年5月，哥伦比亚特区联邦上诉法院做出了有利于“阿比盖尔同盟”的判决，称美国宪法赋予了“心智正常的绝症病人使用还在试验阶段的药物的权利，只要这种新药通过了FDA的一期临床试验即可”。
FDA自然不干了，立刻向美国巡回法院提起上诉。今年8月，巡回法院的10名法官有8人投票支持FDA，球又被踢给了“阿比盖尔同盟”。于是，后者又向美国最高法院提出上诉。目前这个案子正在审理阶段，“美国临床试验学会”认为，如果FDA败诉，将会搅乱美国的整个临床试验体系，给这个已经运行了45年的新药审批管理系统带来毁灭性的打击。
美国的新药审批程序被公认为是世界上最完备、最科学的程序。这个程序是在1962年开始实施的，被称为是新药临床试验的“黄金标准”。按照这个标准，一种新药必须经过“大规模双盲随机对照试验”，才能被证明有效。
这个标准有多严呢？根据“美国药物研究和生产协会”估计，在美国，每5000种有潜力的化合物当中只有5种会进入人体试验阶段，而其中又只有一种能够最终通过第三期临床试验而投放市场。也就是说，临床试验的淘汰率高达五千分之一，而这个淘汰过程平均需要花费将近10年的时间，其费用更是一个天文数字。
即使如此，仍然有不少人指责FDA审批药品的速度太快！比如，止疼药Vioxx和治疗糖尿病的新药Rezulin就曾在上市后不久发现了新问题，被迫召回。
另一方面，那些身患绝症的病人又在抱怨FDA速度太慢，贻误时机。不少人实在等不及了，便四处打听，要求加入三期临床试验，充当志愿者。可是，美国马里兰大学生化学家阿迪尔·沙穆（Adil Shamoo）撰文指出:“很多病人觉得参加临床试验就好像是去一趟拉斯维加斯，没准就能中大奖（治好病），可惜的是，大部分病人都会空手而归（因为新药的淘汰率其实是非常高的）。”
更让人灰心的是，很多志愿者甚至连药都没吃到。临床试验的“黄金标准”规定，新药试验必须采用“双盲随机对照试验”，志愿者无权选择究竟是吃真药，还是吃安慰剂。“临床试验这个过程本身不是治病救人。”美国国立健康研究所（NIH）的生物伦理学家弗兰克·米勒（Franklin Miller）认为，临床试验就是牺牲现在的试验对象（愿意参加临床试验的病人），找出能够帮助未来的病人的有效药物。这个说法听上去很无情，但却非常准确地揭示了临床试验的真相。
FDA其实早就有所妥协。1987年，FDA在艾滋病人的压力下，通过一项法规，允许那些没有被选中加入临床试验的艾滋病人在小范围内服用尚处试验阶段的新药。FDA的理由是:如果病人肯定即将死亡，那么安全性和危险性之间的平衡就被打破了。
但是，这项规定的标准极为严格，大部分绝症病人还是无法接触到正处于试验阶段的新药。FDA认为，如果扩大新药的试用范围，将会给临床试验的数据收集工作带来极大的影响，其结果反而将会拖延新药的上市。不但如此，一旦放开管制，谁也无法保证制药厂不偷偷收钱，那样的话对病人是不公平的。
这些理由听上去都非常充分，但是“帕金森式病药物研发促进会”的主席佩里·柯恩（Perry Cohen）指出，病人不是傻子，他们会根据自己的病情，选择最有前途的新药。“适合采用黄金标准的主要是一些急性病，其中大部分都已经找到特效药了。”柯恩说，“对于那些慢性病，应该寻找更适合的方法验证药物的有效性。”
柯恩认为，应该加快新药的审批速度，允许大量病人服用新药，然后密切观察病情的变化，这就等于扩大了进行临床试验的人数。柯恩提出，应该采用一种新的统计方法——贝叶斯统计法（Bayesian Statistics）来对付这样的试验数据。这种统计方法不需要临床试验遵循严格的规程，它可以更好地对付“真实世界”里产生的大量“不完美”的数据。■ fda三期临床试验药物安全药物研发临床实验爱必妥药品临床试验阿比盖尔再起波澜