为什么医院会不定期开展报名参加临床试验

如今越来越多的医院会让肿瘤患者参加药物临床试验，让很多肿瘤患者会非常忐忑不安。对于一些肿瘤患者来说，他们也非常担心这样的临床试验会是否对自己的身体有所危害。其实大多数的临床试验是为了能够更好的攻破肿瘤难关，所以如若在试验成功的情况下，患者自身的肿瘤会很好的消散。但是临床试用药品对于一些患者来说，如若有过敏症状会引起患者的生命危险。

肿瘤的治疗并没有我们想象中的简单，虽然如今的医学十分发达，但是肿瘤在治疗起来是一个十分耗费金钱的疾病。所以大多数的医生在要求患者参加药物临床试验时，也一定是考虑到了患者自身的家庭情况才做出的这样选择。当然，这样的临床试验很多时候能够很好的解决传统药物并没有达到的疗效，所以在理想的情况下，临床试验药品能够帮助患者在某种情况下得到康复。

由于药品依旧在试验阶段，所以很多时候药品并没有很好的完整性，当然每一个患者自身的情况也会有不同，所以在适用药品的过程当中会产生一定的危险，当然，这样的危险由于在最初并没有达到一定的设想，所以在抢救过程当中或许会产生一定的困难，对于一些临床试验的患者来说，或许这样的危险对于自己或许是是致命的。

肿瘤在治疗的过程当中，无论是患者本身还是家人自身都承受着很大的痛苦，无论是从金钱还是从身体上，每一个人都有着自己完全不同的感受。当然，临床试验有自己的好处，同样便会有自己的危害，但是相信尝试也一定会让自己的身体重回健康。

最近有网友认为自己拥有了对付某种疾病“效果特别好”的治疗方案，他愿意通过打赌来证明这套方案胜过临床上普遍采用的治疗方案。但是，必须明确指出：现代临床医学已经提供了一整套判断治疗方案是否有效的客观评估方法，虽然方法还在不断完善，但在任何时候，打赌肯定是被排除在这套评价体系之外的。

现有的药物疗效认定标准对新问世的治疗方案（包括新药）有着高达999‰以上的“恐怖”的淘汰率。这套标准是所有临床工作者（包括中国医学专家在内）对疾病现象的认知和总结。在它出现和获得认同的过程中，无数的科研工作者、医生乃至病人付出了巨大的代价。因此，在讨论一种药物是否有效之前，必须明确一些最重要的问题：什么叫做有效、如何判断有效。

试图采用各种方法去治疗疾病，是人类的本能。进入文明时代以来，人类作为一种具有自由意识的理性生物，对各种疾病的认知和斗争就伴随着人们对自然界认识的加深而不断深化。除了与天斗，与地斗，还要主动采取各种方法来与疾病斗——从最早的咒语、符箓、圣水、跳大神，到稍后的各种以放血、草药为主的传统治疗体系，都反应出各民族祖先掌握自己生命的愿望。考察世界各文明古国的医学史就会发现，在相当于中国战国至西汉时期（公元前五世纪至一世纪）的约五百多年间，世界各国都开始建立起了一套有别于纯巫术的自有医疗体系。比如公元前五世纪，古希腊的希波克拉底（公元前460-前377年）提出了著名的四体液学说；公元前一世纪，古印度的阿育吠陀医学体系出现了经典医学著作《遮罗迦集》（Caraka Samhita）与《妙闻集》（Susruta Samhit），而此时的中国则有了《黄帝内经》。

但是，考古学和历史学发现，在近似的营养条件下，世界各文明古国的人均寿命都差不多。现代医学出现前世界各地的人类平均寿命通常都在30-40岁内波动，如果发生了战争和饥荒就会降到20来岁甚至十几岁。这说明，尽管人类在漫长的历史中发展出了无数相似的医疗体系，但这些体系对于人均预期寿命却没有什么影响——用不同的方法治疗或者不治疗，其结果都差不多。人均寿命真正的快速增加，则是现代公共卫生体系建立之后的事情了。

随着时间推移，遵循不同医学理论的人惊奇地发现，对于同样的疾病采用完全不同的治疗方法，有可能获得类似的结果（安慰剂效应）。希波克拉底本人还提出了一个很重要的观察原则：如果不知道疾病发生的真实原因，不妨让病人休息，呼吸点清新的空气，再喝一点淡啤酒，很多时候人体就会自发地从疾病中恢复过来（自愈）。非常遗憾的是，对刚刚开始使用抽象思维工具的人类来说，要想对人体健康这种复杂的问题直截了当地得出靠谱的结论，那实在是太困难了。几乎所有文明古国的早期医学文献的总结者，或多或少都会面临一个重要的难题——如何判断治疗方案是否有效。

怎样判断一种治疗方案（药物）是有效的？最为普遍、最为简单的回答就是，如果吃了某种药物之后疾病好了，那么这种治疗就是有效的。且慢，请注意，这种初级认识里蕴含着一个非常重要的、未经证明的预设：生病就要吃药（这里当然指有效的药），吃了（有效的）药病才会好。

这个预设里包含两方面：

一、“生病”是“吃药”的充分条件——生病就得吃药，不生病可以吃药也可以不吃药。

二、“吃了有效的药”是“病好”的必要条件——不吃有效的药病一定好不了，病好了一定是吃了有效的药，病没好一定是没吃有效的药或吃的药无效。

对于一，我们要问：任何病都需要吃药吗？不生病需要吃药吗？科学的回答是：自限性疾病即通常所说的可以自愈的病是不需要、也不应该吃药的；绝症晚期即无可救药的疾病，除了镇痛和缓解症状外也不需要吃药。不生病更不需要吃药，因为“是药三分毒”；所谓“亚健康”、“治未病”都是骗人的噱头和骗子的忽悠；预防某些疾病，除了疫苗别无他法。

对于二，“不吃药病就不会好”、“病好一定是因为吃了药”吗？上面说过了，自限性疾病不吃药也会好，而病情的个人体验还和心理因素密切相关，所以某人的病是否好转不能证明药是否有效。“病没好一定是药物无效”吗？病情有轻重，药物需对症；起效有快慢，好转需时间——除了剧毒的药物，一般都不会出现立竿见影的疗效。所以，病究竟是治好的，还是自己慢慢好的，这个问题无法依靠直觉来进行准确判断，也不能由医生、病人、旁观者、路人甲的个人体验为准。

由此，我们判断一种特定的治疗方案（或药物）有效性的基本标准必须是：通过特定治疗方案在统计学上让患者获得更长的寿命、更高的生存质量，或者在不降低寿命和生存质量的情况下花费更少的资源。

寿命更长，生存质量更高，卫生资源花费更少，三个“更”字意味着我们需要对新旧治疗方案的各种结果进行比较。要比较就需要对照，于是对照组的设立就成为了判定治疗是否有效的最重要步骤。必须指出，对照组的设立并不简单，有时会面临伦理学的挑战。比如某疾病已有公认有效的治疗方案，就不能轻易设立不采用该治疗方案的空白对照组，否则那些被分配到空白对照组的病人，就不能获得已知有效的起码治疗，这类设计很难通过伦理委员会的审查。为迈过伦理学的门槛，严肃的临床试验应当遵循以下一些最基本的原则：

对患者有利的原则

这个原则是所有伦理原则的基础。一方面，要保证参加试验给每个病人带来的好处，在统计学意义上一定要大于不参加试验带来的坏处。分组时，只要任何一组患者所接触到的临床治疗比现有的、公认的治疗方案更差，都是不可接受的。所以有时候需要采用交叉试验的方式，让各组病人先后接受一新一旧两种不同的治疗方案，再依靠严密的数据分析和统计学监测来判断出每种方案对人体的影响，从而获得新的治疗方案的数据。宁可让统计人员多辛苦一点，也不能让病人多承受风险。

另一方面，应该给予参与试验的患者足够的补偿。不管分配到哪个试验组，参加临床试验本身就是对科学的重大贡献。所以临床试验的操作方必须考虑给予患者各种力所能及的经济补偿，最常见的补偿是免费的药物或者免费的符合伦理标准的治疗方案。在整个试验过程中，只有患者付出的时间和经济成本低于常规的标准治疗方案，这样的试验方案才是值得接受的。

随机原则

随机原则最核心的一点就是，确保每个接受试验的患者都有相同的机会分到任何一组，因此需要相对较多的病人数量才可能获得相对客观的结果。必须指出的是，即使是严格的随机试验分组，也并不意味着分配到两个组里面的患者情况完全一样。影响疾病的预后因素非常多，很多无法进行平衡的因素有可能要求研究者去寻找新的统计学和数据挖掘方案。这也是临床试验不断进步的动力。

双盲原则

双盲原则非常重要。因为在实际临床操作中，医护人员对于疗效结局的期待会深刻影响到病人的临床效果；甚至在对病人进行问诊查体的过程中，哪怕轻微的暗示都有可能使患者的临床结局发生重要的变化。解决这一问题最基本的方法就是双盲，也就是说患者和医护人员双方都不应该知道患者接受的是哪一种治疗方案。可能很多敏锐的读者已经察觉到，“中药汤剂怎么双盲？难道能让病人不知道自己喝的是中药吗？”目前中国中医药研究院的专家还真的开始用黄豆面、碳素果糖和一些香精来模拟中药汤剂，来对一些中药的疗效进行双盲研究。虽然有人对这类研究嗤之以鼻，但不管怎样，面对中药使用量如此庞大的现实，能主动按照规范的临床药物评价原则去做一做这方面的研究，总是好的。

标准化原则

所谓标准化原则，是指在处理获得的临床数据时，要采用合适的数学方法进行分析。特别是在一些小样本试验当中，即使遵循了随机分配的原则，不同组的病人也会出现基本病情不一致的情况。最好先用统计学方法去考察试验之前两组患者的某些需要考察的重要数据，是否呈现出一致的分布；如果分布不一致则需要对数据进行标准化处理，用统计学的方法去考察两组患者特定生理功能的改善情况。在数据分布不一致且临床试验又已经完成的情况下，对于临床结局的评估需要更加慎重。

有利于数据挖掘的原则

临床试验会产生大量的患者数据，很多时候一次性的数据分析并不足以挖掘出某次临床试验的全部信息。因此，现代临床试验的一个趋势是，除了试验设计阶段要求必须搜集的数据之外，还要利用电子病历系统、医院的自动化检测系统，尽可能地搜集参加试验的每个患者的其他数据，这些数据可能为该疾病的进一步研究提供宝贵资料。在大数据时代，某些人可能对某些数据造假，但是，要对所有数据造假并做出一套具有逻辑自洽性的“完美数据”则异常困难。数据挖掘技术可以对昂贵的临床试验保留下来的大数据进行进一步分析，从而获得更多宝贵的信息。

要满足上面几条基本原则，就需要大量的经费支撑。为数百个病人在自愿的情况下提供符合临床试验伦理的免费治疗，并不仅仅意味着吃药不花钱。更重要的是，需要支付给参加试验的医院管理人员、医护人员、辅助科室技术人员、数据采集人员、数据分析人员足够的报酬。他们为获得和分析这些数据付出了非常艰辛的劳动，没有足够的报酬，就不可能获得符合临床研究要求的客观数据。

文 / 代谢聚类谨