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小胖说统计之一八四：肿瘤临床试验中的统计学问题（一） 如果问现在什么药最赚钱，我想很多人都会想到肿瘤药，没办法谁让他是救命的药呢，虽然99.99999%的肿瘤药不能最终挽救生命，而且价格高得离谱，然而人类求生的本能决定了只要你的药有那么一点疗效，他也会不断地去尝试。而抗肿瘤药也因为其新产品多、价格昂贵以及使用人群日益增多，而一举成为各治疗领域药物总销售收入的第一位，每年高达400多亿美元。 面对400多亿美元这么一块大蛋糕，各大制药公司对肿瘤领域可谓寸土必争，纷纷推出自己的重磅药品，我们比较熟悉的有罗氏的美罗华、赫赛汀和阿瓦斯汀，诺华的格列卫，阿斯利康的瑞宁得，赛诺菲-安万特的泰索帝等。而研发出一种新的肿瘤药物，就意味着在这个巨大的市场上分得一杯羹，因此各大制药公司都加大了肿瘤药物的研发，现在几乎每一个大的制药公司后期的pipeline里都可以看见肿瘤药，因此肿瘤药临床试验已成为临床试验中最活跃的领域，据ClinicalT的统计，肿瘤领域已成为临床试验数量排名第一的治疗领域。 如今，肿瘤临床试验已成为最常见的临床试验，但与别的治疗领域的临床试验相比，肿瘤临床试验在研究目的、终点的选择、数据的分析以及结果的解释等方面都有所不同，从下篇博文开始，小胖将结合自己非常有限的经验，和大家一起分享一下肿瘤临床试验中一些涉及到统计学的问题。。。 小胖说统计之一八五：肿瘤临床试验中的统计学问题（二） 研究目的（一） 开展一项临床试验，首先我们必须有一个研究目的，也就是我们想通过临床试验要解决什么问题，对于肿瘤临床试验也不例外。对于肿瘤临床试验来说，针对疗效常见的主要研究目的无非分为两种情况：一种情况是证实一种治疗优另一种治疗，而另一种情况是证实一种治疗非劣于另一种治疗。对此，小胖在这里不再赘述，小胖在这里重点讨论的是肿瘤临床试验中关于治疗方案的选择，这一点与很多别的治疗领域有一些不同。下边我们来看一下常见的几种情况： （1）B vs. A： 对于某一种肿瘤疾病，现已存在一种比较公认的治疗（A），我们研发出一种新的治疗(B)，这种新的治疗(B)能取得更好的疗效，或者说疗效相当，但在安全性或别的方面更有优势。 例1 ：Gordon AN, et al. Long-term survival advantage for women treated with pegylated liposomal doxorubicin compared with topotecan in a phase 3 randomized study of recurrent and refractory epithelial ovarian cancer. Gynecol Oncol. 2004 Oct;95(1):1-8. 这个试验的目的是比较两种化疗药物pegylated liposomal doxorubicin和topotecan治疗复发性和难治性卵巢癌，研究设计为pegylated liposomal doxorubicin疗效优于topotecan。 主要基于这个试验，FDA和EMEA批准pegylated liposomal doxorubicin用于铂类基础化疗后进展或复发的卵巢癌患者的治疗。 例2：M. E. R. O’Brien1 et al. Reduced cardiotoxicity and comparable efficacy in a phase III trial of pegylated liposomal doxorubicin HCl (CAELY /Doxil) versus conventional doxorubicin for first-line treatment of metastatic breast cancer. Annals of Oncology. 2004; 15: 440–449. 这个试验的目的是比较两种化疗药物pegylated liposomal doxorubicin和conventional doxorubicin一线治疗转移性乳腺癌的疗效和安全性的研究，本研究设计为在疗效方面pegylated liposomal doxorubicin非劣效于conventional doxorubicin，但在心脏安全性方面pegylated liposomal doxorubicin优于conventional doxorubicin。 主要基于这个试验，EMEA批准pegylated liposomal doxorubicin用于高危心脏病的转移性乳腺癌患者的单药治疗 小胖说统计之一八六：肿瘤临床试验中的统计学问题（三） 研究目的（二 （2）A+B vs. A: 某种肿瘤疾病已经存在一个比较成熟标准