基于生物等效性研究探讨性别因素对受试者筛选的影响

企业   2024-09-30 17:01   上海  

基于生物等效性研究探讨性别因素对受试者筛选的影响

来源

《医药导报》2024年

作者

何云山,周建军,彭利兰,邹鸿立,彭国茳,李牛秀

湘南学院附属医院药物临床试验机构办公室;I期临床试验研究室

摘要

目的:探讨生物等效性研究中性别因素在受试者筛选中的影响,为提高后续试验中受试者筛选成功率提供参考。

方法:采用回顾性研究,汇总湘南学院附属医院I期临床试验研究室2021年7月—2023年7月开展的生物等效性研究中健康受试者筛选情况信息,统计各项目筛选时受试者在不同环节筛败例次,分析性别因素对受试者筛选的影响。

结果:共纳入生物等效性研究32项,涉及受试者2794例,其中男1816例,女978例。男性在生命体征和体质量指数(BMI)异常方面比例较高,女性在心电图异常和主动退出方面比例较高。合格率男性低于女性(40.0%vs.45.8%,P<0.05)。PCA结果表明,男性数据分布较散,女性数据分布集中,二者可明显区分。二元logistic回归分析显示,男性与女性在实验室检查筛败和BMI方面差异有统计学意义(P<0.05)。进一步分析显示男性在血生化、尿常规、凝血功能、输血4项的筛败率高于女性,但血常规筛败率低于女性。

结论:性别是生物等效性研究筛选环节中的重要影响因素,纳入适当性别比例的受试者有助于提高入组速度,降低临床试验的成本。

关键词

生物等效性研究;受试者;性别差异;原因分析


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正文


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药物临床试验旨在通过对人体(患者或健康受试者)的系统性试验,探索和验证药物的效果及安全性,包括其吸收、分布、代谢和排泄。生物等效性试验则通过比较仿制药与参比制剂在相似条件下的临床效果,评估它们的临床等效性。这类试验通常具有单中心、健康受试者、较少受试者例数、严格饮食控制和密集样本采集等特点。受试者筛选是确保试验科学性和受试者安全的关键,研究健康受试者筛败原因对提高招募速度及入组质量具有重要价值。对生物等效性试验中健康受试者筛败原因及影响因素进行研究分析,可提高招募速度并为保证入组质量,对本机构及其他机构临床试验研究中健康受试者的筛选具有重要参考价值。性别差异随着生物医学以及分子生物学技术的不断发展得到重视,药物研究中对性别差异的关注也日益增加。生物等效性试验试验以生物利用度方法为基础进行的,胃酶、肝酶和转运体是影响生物利用度的一个重要方面,同时也是性别差异形成的基础。既往研究多关注受试者筛败的影响因素,较少考虑性别差异。部分机构研究发现女性受试者合格率高于男性,潜在健康问题较少。然后这些研究并没有阐明以下问题:①男性受试者和女性受试者筛败主要受哪些因素影响? ②男性受试者与女性受试者筛败因素是否具有差异性? 本研究旨在分析湘南学院附属医院I期临床试验的生物等效性试验,通过收集受试者资料和筛败情况,并分析性别因素的影响,以指导后续试验的针对性措施和成本控制,提升筛选成功率。


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资料与方法

1.1 资料来源

收集湘南学院附属医院Ⅰ临床试验研究中心在2021年7月—2023年7月开展的生物等效性试验中参与临床试验筛选的受试者资料。所有的数据资料以递交伦理审查批准文件、申办方的《临床试验总结报告》为准。受试者筛选失败原因中可能存在交叉或者重复现象,因此在数据分类时,针对每位受试者仅选择其中一项作为筛选失败原因。结合我中心实际筛选情况,第一选择为无创检查(知情同意、生命体征、体质指数(Body Mass Index, BMI)、问诊、体格检查等);第2选择为心电图检查;第3选择为有创检查(实验室检查)。同级别的以《临床试验总结报告》中排在最前面的检查为准。

1.2 纳入标准

①药物剂型为口服制剂,研究周期为2周期以上;②研究类别为生物等效性研究,且研究药物无性别倾向;③受试者应签署知情同意书并获得筛选号(无筛选号的受试者不纳入),且受试者的信息记录完整。

1.3 研究方法

从机构项目数据库中按纳入标准筛选生物等效性研究项目,收集、记录受试者的性别、民族、年龄和筛选情况等信息,对不合格情况进行发生率和构成比进行计算,以确定主要的筛选失败原因,并进一步分析性别在不同民族、年龄及检查项目中的差异。

1.4 统计学方法

采用SPSS26.0版软件进行数据处理,计数资料用百分比(%)进行描述性分析。采用χ2检验比较组间差异。单因素分析显示有统计学差异的变量纳入二元Logistic回归方程进行多因素分析,以95%置信区间(95%confidence interval, 95%CI)的优势比(odds ratio, OR)判定影响因素,以P<0.05为差异有统计学意义。

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结果

2.1 受试者人口学分析

本研究共筛选2794人次,其中男性受试者为1816人次,女性受试者为978人次,其人口学分析见图1。可见,随着年龄的增长,参与到临床试验的男性受试者人数逐渐下降,以18~30岁年龄段最多。女性受试者的数量则呈现先升高,后降低的趋势,以31~40岁年龄段居多。对比男性受试者与女性受试者参与临床试验的人数可以看出,在18~30岁年龄段的男性受试者人数远高于女性受试者,而随着年龄的增加,女性受试者的人数逐渐与男性受试者齐平。在民族方面,汉族人数远高于其他各民族,其次是瑶族、苗族、壮族等。

图 1 受试者人口学分析

Fig.1 Demographic analysis of subjects

2.2 受试者筛败因素分析

参与临床试验筛选时各环节筛败人数见图2。可见,无论是男性受试者还是女性受试者,实验室检查环节筛败的人数最多,这与已报道的一些研究结果一致。实验室检查环节包含血常规、血生化、输血4项、凝血功能、尿常规等众多子项目,因而不难理解实验室检查筛败人数占有相当大的比例。而在无创环节中,男性受试者在生命体征异常和身体质量指数(body mass index,BMI)异常占有较大的比例,其次是心电图异常,女性受试者则在心电图异常和主动退出方面比例较大。

图 2 受试者筛败因素分析

Fig. 2 Analysis of screening failure factors

2.3 主成分分析(principal component analysis,PCA)

PCA通过数据降维来描述数据组成结构的相似性,各点分布越集中,说明数据相似度越高。男性受试者与女性受试者PCA分析见图3。

可见,男性受试者数据分布非常散,表明参与临床试验的男性受试者群体差异较大。而女性受试者数据分布相对男性而言较为集中,说明各项目女性受试者群体差异较小。男性受试者与女性受试者的数据能够明显分开,表明性别因素在受试者筛选中起到较大的作用。男性受试者和女性受试者的合格情况和筛败情况表1。

男性受试者和女性受试者的合格率分别为40.0%、45.8%,二者差异有统计学意义(Χ2=8.868,P=0.03)。这也验证了性别因素是生物等效性项目筛选中不可忽略的一个重要因素。

2.4 性别因素差异分析

采用二元logistic回归分析探讨男性受试者与女性受试者的筛败类型,结果显示男性受试者与女性受试者在实验室检查筛败及BMI均差异有统计学意义(均P<0.05)。考虑到男性受试者与女性受试者的基数不一致,故无法直接比较筛败人数,进而转为百分率来进行对比,见图5,可见在2个显著性差异因素中,男性受试者的百分占比均高于女性受试者。考虑到实验室检查主要由血常规、血生化、凝血功能、输血4项、尿常规等组成,进一步对比这些因素可以发现男性受试者中除血常规筛败率低于女性受试者外,血生化、血生化、凝血功能、输血4项、尿常规的筛败率高于女性受试者,见图5。

图5 男性受试者与女性受试者筛败率对比

Fig. 5 Comparison of screening failure rates between male and female subjects

2.5 性别因素影响下的受试者筛选探讨

2.5.1 男女比与合格率

综合前面的分析中可以得知女性受试者的合格率高于男性受试者,但在临床试验中女性受试者筛选所产生的检查费也高于男性受试者。且在试验过程中,女性受试者一旦发生妊娠事件,也将增加临床试验的成本。因此合理的男女比例有利于提高合格率,检查临床试验的成本与风险,见图6,课件,男女比例控制为1.5~2.0时,合格率最高。

图 6 男女比与合格率

Fig. 6 Gender ratio and pass rate

2.5.2 男、女性筛选曲线拟合

通过对纳入本次研究的筛选人数和合格人数进行曲线模拟,得到男性受试者者和女性受试者筛选拟合曲线。男性受试者:Y=X^0.737+1.141,R2=0.542;女性受试者:Y=0.368*X+2.761,R2=0.604。其中Y表示合格人数,X表示筛选人数。

2.5.3 男女合格比与曲线验证

选取本次研究外的6个项目进行拟合曲线的验证,结果见表2,可见,男女合格比主要分布在1.5~2.0,与“2.5.1节”中的结果相符。借助于“2.5.2节”中的拟合曲线预测合格人数,结果显示无论男性还是女性,预测合格人数与实际合格人数均差异无统计学意义(Z男=-1.446,P男=0.148;Z女=-0.802,P女=0.423),表明“2.5.2节”中的拟合曲线具有一定实际应用价值。


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讨论

18~30岁年龄段参加临床试验的男性受试者人数远高于女性受试者的原因可能与女性受试者的妊娠需求有关。研究显示,女性在26~30岁的不良妊娠结局风险最小,其中以27岁最低。相比女性受试者,男性受试者在18~30岁年龄段生育压力较低。第七次全国人口普查数据显示,无论是城镇男性或是农村男性,其初婚概率在30岁以后达到最高值。且该时期身体各机能都较强,认为参加一次临床试验对身体造成不了太大的影响,故而在这个年龄段参加试验的人数远高于女性。而随着年龄的增加,女性在解决妊娠需求后,参加临床试验的人数明显增加。然而,女性受试者的人数在过了31~40岁这个年龄段后开始下降,其原因可能与身体机能和身体素质下降有关。一项针对中国人群的横断面研究发现,随着年龄的增长,体内重要激素水平会发生变化,尤其是雌激素水平的下降,这可能会影响女性身体健康和情绪状态,因而参与临床试验的人数也有所下降。

在药物临床试验过程中,实验室检查指标种类繁多,是导致受试者筛选失败的主要原因,占比达16.63%~54.42%。而在无创环节中,男性受试者在生命体征异常和BMI异常占有较大的比例,其次是心电图异常,女性受试者则心电图异常和主动退出方面比例较大。2023年世界卫生组织发布的《全球高血压报告》中指出高血压的患病率存在性别差异,在30~49岁成年人中,女性高血压患病率较男性低(24%vs.19%)。高血压的主要危险因素包括膳食钠摄入过量、酗酒、吸烟、缺乏运动和空气污染。相关研究显示,即使是低至中等水平的长期饮酒,也会高血压的发病率升高。吸烟和血压之间的关系复杂,关于烟草使用对慢性高血压影响的科学证据尚不足,但吸烟和暴露于二手烟可刺激交感神经系统而产生强烈的高血压效应,戒烟可能对高血压患者有益。与男性相比,健康女性的自主神经压力感受器反射敏感性较低,心率变异性较低。雌激素一方面可以作用于血管、肾脏和心肌细胞,通过减少钙途径直接调节血压;另一方面可调控强效缩血管物质(如血管紧张素II、内皮素1和儿茶酚胺)的表达,并控制肾素-血管紧张素-醛固酮系统(renin angiotensin aldosterone system, RAAS)和内皮素途径间接调节血压。

本次研究发现,男性受试者的合格率低于女性受试者(40.0%vs.45.8%),与国内外其他机构研究情况一致。我国各地高校体检情况显示男生体检合格率普遍低于女生,反映了男性潜在健康问题的概率高于女性。PCA结果显示男性受试者数据分布较散,表明男性受试者群体内部差异较大,且能与女性受试者明显分开,反映出男性与女性存在群体差异。进一步研究发现实验室检查筛败是导致男性受试者与女性受试者在筛选上存在差异的主要环节。王琎等进行了生物等效性试验中常见实验室检查筛选失败原因分析,发现在实验室检查筛选环节中转氨酶、尿酸升高是男性受试者筛选失败最常见的原因,女性受试者则为血小板升高、贫血。在本次研究中也发现了男性受试者的血生化、尿常规等筛败率高于女性受试者,而血常规筛败率低于女性受试者。女性受试者属于易患缺铁性贫血人群,尤其是青少年、育龄期女性,存在月经失血等因素,容易造成血小板升高、贫血等问题。

受试者筛选是临床试验中重要的限速环节,对试验进度的影响起着关键的作用。筛选出符合入选标准的健康受试者,并建立统一且相近的人体药物代谢环境,是保障生物等效性试验科学性和志愿者安全的重要措施。根据前期统计数据,受试者筛选体检的费用占到了整个临床试验费用的15%~25%。过度招募不仅增加试验成本,还会造成健康受试者资源浪费。因此合理的控制受试者筛选数量,有利于降低降低临床试验的经济成本。男女生理差异较大,因此有学者指出在药物临床试验过程中,性别差异本身即具有极强的研究价值。国家食品药品监管理总局出台的《以药动学参数为终点评价指标的化学药物仿制药人体生物等效性研究技术指导原则》(2016版)指出,如果研究药物拟用于2种性别的人群,一般情况下,研究入选的受试者应有适当的性别比例。在此次研究中发现,当本机构的男女比例控制在1.5~2.0时,合格率较高。对纳入本次研究的筛选人数和合格人数进行曲线估算,男性受试者:Y=X0.737+1.141,R2=0.542;女性受试者:Y=0.368X+2.761,R2=0.604。其中Y表示合格人数,X表示筛选人数,通过验证发现拟合曲线具有一定实际应用价值。

根据2023年度药物临床试验登记平台统计,在公示的临床试验中,生物等效性/生物利用度试验占比达46.02%,表明生物等效性/生物利用度试验具有极其重要的地位。对于我国未来制药行业的发展,提供与原研药药学等效和临床等效的优质仿制药是维持公司竞争力和持久发展的核心。本研究基于生物等效性研究探讨了性别因素在受试者筛选中的影响,为更高效筛选合格受试者提供数据支持及,对本机构或其他机构未来开展生物等效性试验中受试者筛选工作具有一定的指导意义。


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不足与改进

本研究采用回顾性研究的方法,分析了性别因素在受试者筛选中的影响。由于地域原因,以及受试者筛选系统的影响,参与不同临床试验项目的受试者可能存在交叉重复现象,导致研究可能产生一定的偏倚。但本研究的重点旨在性别因素在受试者筛选中的影响,因而重复参与临床试验的受试者可能对研究结果影响不大。在今后研究中,笔者将严控入选标准,建立查重系统,减少研究偏倚。



作者贡献声明


何云山、彭国茳共同构思了研究设计,并确定了研究的主要方向;邹鸿立、彭利兰、李牛秀负责据收集和分析以及数据的初步处理和清洗;何云山:负责论文的主要撰写工作,图表的绘制;周建军、李牛秀:负责论文的审阅和修改,
确保论文内容的准确性和完整性。


参考文献

详见《医药导报》2024年


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