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議題背景：

今（2021）年7月6日，國際期刊《公共科學圖書館：醫學》（PLoS Medicine）最新刊登的研究運用病毒動力學模型，分析並探討新冠藥物臨床試驗結果不一致的背後原因，希望有助於未來設計更好的臨床試驗。

研究假設藥物可以減少95%~99%的病毒複製，以及試驗和治療的時間會比症狀出現時間晚一點。結果發現感染的個體之間，病毒量變化狀況相差很大，且由於樣本數太少，對照隨機試驗（RCT）要做出顯著差異會很困難。但如果患者出現症狀後立即招募進入試驗，可以顯著減少需要的樣本量。

作者提到研究使用的是傳統的病毒動力學（即病毒量變化狀況）模型，可能無法完全反映病毒動力學的詳細機制，在參數設定和模型結構上都需要再校正，才能有更可靠的樣本數計算。新興科技媒體中心特邀專家回應。

研究文獻：

• Iwanami, Shoya, et al. (2021)“Detection of significant antiviral drug effects on COVID-19 with reasonable sample sizes in randomized controlled trials: A modeling study combined with clinical data.”PLoS medicine 18.7 (2021): e1003660.  

專家怎麼說？

2021年07月12日

基隆長庚醫院急診醫學科主治醫師／長庚大學臨床資訊與醫學統計研究中心副教授 陳冠甫

日本學者先使用幾個長期追踪上呼吸道病毒量的的研究，配合幾個估計病毒量動態模型的公式，把測得的病毒衰減量分成三個群體：快速、中等、慢速。再來他們運用模型模擬病毒複製，假設抗病毒藥物效果能減少95%和99%的病毒複製，評估臨床試驗最重要的樣本數。然後他們發現，以一比一的試驗對照組比例計算的話，樣本數要收到每一組13,603人和11,670人之多，效果才會有統計學上的顯著差異。日本學者進一步在本研究指出，如果收案的病人在出現症狀一天內就加入試驗的話，樣本數就只需要584和458而已。

1. 這份最新的研究，與先前新冠病毒藥物試驗相關的研究相比，最值得公眾重視的部分是什麼？

回顧先前的抗病毒藥物試驗，由英國醫學期刊（British Medical Journal，簡稱BMJ）提出的「實況系統性回顧統合分析（living systematic review and network meta-analysis）」來看，大部份都沒有達到本篇研究提出的樣本數水準，而且也沒有詳細針對病人症狀發生時間的長度設定收案的規定。

2. 這份研究的推論是否有研究限制？

本篇研究最大的限制，在於用來生成模型的病毒量數據有限。日本學者從文獻上取得30個病人的病毒資訊，但沒有進一步評估病人本身的健康狀態、共有疾病，以致於論文中可清楚發現病人之間病毒量動態變化的差距很大。作者也指出，不同細胞的容易被感染程度（易感性）不同，但因為沒有這方面的詳細資訊，本研究也無法模擬病毒感染細胞的詳細結果，導致生成的結果與實際狀況可能有很大的差異。

3. 我們該如何解讀這份研究？它可以如何幫助我們理解抗新冠病毒藥物的效果與試驗設計的關係？

本研究使用部份真實世界數據，使用在學術界已建立的病毒量動態模型，根據不同感染時期抗病毒藥物的效果，進一步推估在臨床試驗設計時應該考慮的重要樣本數估計原則。在新冠病毒或是日後其他感染性流行病大爆發的時候，社會大眾及產官學界在發展或解讀評估藥物效果的臨床試驗時，還是應該要儘可能考慮早期給予抗病毒藥物的效果，與較晚期才投藥的可能差異。