49、生物统计学家在药物开发中的协作实例解析

生物统计学家在药物开发中的协作实例解析

在药物开发领域，生物化学家和统计学家的协作至关重要。他们的合作在实验结果分析、生物分析测定以及制剂开发等方面发挥着关键作用。

实验结果分析协作

生物化学家和统计学家采用了独特的计划来分析实验结果。他们绘制曲线并将其钉在实验室墙上进行评分。曲线根据质量进行分级，统计学家和生物化学家共同对结果进行分类，评分从1（非常差的曲线）到5（非常好的曲线）。然后使用线性回归模型分析这些分数，以估计影响最大的因素。

然而，实验结果的分析比预期更困难，因为许多曲线的质量低于预期。但他们的协作性质使得能够制定替代分析计划和开发策略。可以说，没有生物化学家和生物统计学家之间的信任与协作，这个实验很难成功。他们各自带来独特的视角，同时能够理解彼此的问题和方法。

通过这次实验，确定了几个关键变量和改进方向。随后，使用从筛选设计的曲线质量分析中选择的操作参数进行测定。根据这些确认运行的结果，生物化学家和统计学家共同决定测定质量足以进入下一阶段：测定验证。

生物分析测定接受标准

在遵循良好临床实践（GCP）指南的研究中使用测量系统之前，需要对其进行开发和验证。验证过程会产生大量数据，需要进行分析和解释，并且测量系统的可接受性决策需要在标准操作程序中预先指定。在这方面，分析化学家和统计学家的互动非常有成效。

以片剂中药物含量测定的验证为例，常用的方法是高效液相色谱（HPLC）。在HPLC中，将感兴趣的化合物（分析物）注入高压（通常高达1500 psi）的流出物中，然后将该混合物通过固相柱，以将感兴趣的分析物与流出物中的其他化合物分离。流出物在末端由某种检测器（紫外可见光分光光度计、放射化学等）进行监测，并随时间测量分析物。色谱图中特定时间的峰面积用于确定流出柱的分析物量。

峰面积（例如单位可以是mV s）需要根据已知标准进行校准。给定已知药物量的标准物（用x表示），则峰面积（用y表示）可以用简单的线性方程表示：
[y = a + bx + e]
其中a和b是待估计的参数，e（均值为0，方差为(\sigma^2)）表示测定变异性。HPLC通常使用线性校准曲线，尽管变异性通常与均值成正比。对于异方差性问题，可以研究以下三种方法：
- 加权回归，权重与(1/x^2)成正比
- Box - Cox变换
- 对数 - 对数变换

下面通过一个表格展示HPLC测定的校准数据示例：
| 浓度 | 峰面积比 |
| ---- | ---- |
| 5 | 0.0632 |
| 5 | 0.0725 |
| 10 | 0.1126 |
| 10 | 0.1344 |
| 50 | 0.6078 |
| 50 | 0.583 |
| 100 | 1.0714 |
| 100 | 1.1227 |
| 500 | 5.129 |
| 500 | 5.4232 |
| 1000 | 10.3892 |
| 1000 | 10.5105 |
| 5000 | 46.7262 |
| 5000 | 51.1182 |

对于回归杠杆，跷跷板是一个很好的例子，能让非统计人员直观理解。跷跷板上的角力（杠杆）与离支点的距离的平方乘以该点的作用力成正比。在回归问题中，支点始终是x，力是拟合值与观测值之间的距离。因此，离支点较远的点（例如x = 1000，而均值x = 180）比离支点较近的点（x = 0）有更大的影响。

加权回归方法通常受到科学家的青睐，因为许多随设备免费提供的软件都使用这种方法。如果假设e服从正态分布，那么这种方法与分布假设兼容。加权(1/x^2)是因为a≈0，因此x近似与y的均值成正比。但科学家不一定完全理解这种方法的性质，统计学家有责任解释相关问题。一个关键问题是极端观测值对拟合的影响。

重新表达数据到更合适的尺度是提高校准性能的好方法，但大多数分析科学家对此认识不足。在统计学中，这种在不同尺度上重新表达的过程称为变换。在这个应用中，稳定校准曲线方差的变换将是首选尺度。Box - Cox方差稳定变换族在许多校准应用中表现良好。该族由参数λ索引的变换组成，表达式为：
[y \to \frac{y^{\lambda} - 1}{\lambda}]
当λ→0时，该变换的极限是对数变换，因此对数 - 对数变换实际上是Box - Cox族的一个特例。该族在参数λ的广泛取值范围内往往会给出相当相似的结果，因此使用非最优值的λ通常也能获得类似的益处。因此，从业者通常会首先尝试一组参数，例如λ∈{0, 0.25, 0.5, 0.75, 1}。

下面通过一个流程图展示HPLC测定的大致流程：

graph LR
    A[溶剂] --> B[梯度阀]
    B --> C[高压泵]
    C --> D[样品注入环]
    D --> E[分析柱]
    E --> F[检测器]
    F --> G[计算机]

关键问题是测定是否足够精确和准确。统计学家的作用是以科学有用、统计有意义且生物化学家能够理解的方式回答这个问题。这将在“回收率百分比”这一指标的背景下进行回答，即把已知样品当作未知样品处理时的预测浓度除以样品中的实际含量。如果校准曲线拟合校准数据，那么回收率应该等于100%，假设曲线严格单调，无论曲线形状如何都是如此。

为了制定接受或拒绝该方法的最佳统计方法，统计学家和科学家需要共同合作。以下是两种有用的方法：
- 假设检验H01 ：(H_{01}: E{R} = 1) 与 (H_{A1}: E{R} \neq 1)。该假设检验实际回收率与期望回收率之间的差异。(H_{01}) 意味着没有差异，(H_{A1}) 意味着有差异。这种方法在测定具有相对明确的方差结构且不确定差异大小是否重要的情况下效果良好。
- 等价假设检验H02 ：(H_{02}: E{R} \leq 1 - \delta) 或 (E{R} \geq 1 + \delta) 与 (H_{A2}: 1 - \delta < E{R} < 1 + \delta)，其中δ是预定义的常数。在许多放行测试案例中，(\delta = 0.06)。

一般来说，等价假设 (H_{02}) 比点零假设 (H_{01}) 是更好的选择，因为它提供了平均回收率与期望回收率可接受接近程度的证据。设置问题的这种方式奖励更好的开发：差异假设 (H_{01}) 在收集的数据较少时更不容易被拒绝，而对于变异性非常小的测定，(H_{01}) 更常被拒绝。相反，拒绝等价假设 (H_{02}) 的能力会随着样本量的增加而增强，并且如果测定的变异性非常小，(H_{02}) 也更常被拒绝。

制剂开发

接下来看干压片剂制剂的开发案例。大多数口服给药的药品不能直接压制成片剂，因此需要额外的成分来支持压片。

片剂制造通常包括以下一系列步骤：
1. 团聚 ：
- 最常用湿法制粒，但有些片剂使用干法制粒
2. 混合药物和辅料
3. 制备粘合剂溶液
4. 将粘合剂溶液与干混合物混合形成湿物料
5. 干燥湿颗粒
6. 将干颗粒与润滑剂混合
7. 压制成片剂：
- 没有润滑剂，混合物会堵塞系统
- 但润滑剂过多而粘合剂不足，片剂在瓶中无法保持完整
8. 包衣

片剂中含有粘合剂以在压制后保持片剂完整。然而，片剂在生物系统中也必须发挥作用，具体来说，片剂需要在适当的器官（胃与小肠/大肠）中有效溶解，并且在此之前不溶解。因此，片剂通常含有崩解剂以促进药物吸收。

与制剂科学家合作时，首先要考虑的问题是正在考虑的成分数量，其次是可以开发的不同制剂数量。这为工作设定了边界。为了开发制剂，使用了响应面设计，并与制剂科学家进行了讨论。

制剂科学家可能对设计实验不太熟悉，因此统计学家可能需要介绍响应面设计的好处。这主要是因为制剂科学家依赖一次一个因素（OFAT）实验的概念。OFAT设计效率低下，并且在存在相互作用时可能会产生误导。

生物统计学家也需要一定的务实精神，因为完美的D - 最优实验可能不适合实验条件，而且开发完美实验所需的时间可能超过可能的收益。例如，在与一位开发片剂制剂的药物科学家合作时，确定了六个需要研究的关键变量：
- 滑石粉的用量
- 硬脂酸镁的用量
- 纤维素的用量
- 湿法制粒步骤中的水量
- 湿法制粒时间
- 冲模压力

由于尚未对产品进行调查，决定进行筛选试验最为有用。在筛选实验中，忽略相互作用项，仅构建主效应的设计。典型的主效应设计是12次运行的Plackett - Burman设计，如下表所示：
| FID | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | X6 | X7 | X8 | X9 | X10 | X11 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 2 | -1 | 1 | -1 | 1 | 1 | 1 | -1 | -1 | -1 | 1 | -1 |
| 3 | -1 | -1 | 1 | -1 | 1 | 1 | 1 | -1 | -1 | -1 | 1 |
| 4 | 1 | -1 | -1 | 1 | -1 | 1 | 1 | 1 | -1 | -1 | -1 |
| 5 | -1 | 1 | -1 | -1 | 1 | -1 | 1 | 1 | 1 | -1 | -1 |
| 6 | -1 | -1 | 1 | -1 | -1 | 1 | -1 | 1 | 1 | 1 | -1 |
| 7 | -1 | -1 | -1 | 1 | -1 | -1 | 1 | -1 | 1 | 1 | 1 |
| 8 | 1 | -1 | -1 | -1 | 1 | -1 | -1 | 1 | -1 | 1 | 1 |
| 9 | 1 | 1 | -1 | -1 | -1 | 1 | -1 | -1 | 1 | -1 | 1 |
| 10 | 1 | 1 | 1 | -1 | -1 | -1 | 1 | -1 | -1 | 1 | -1 |
| 11 | -1 | 1 | 1 | 1 | -1 | -1 | -1 | 1 | -1 | -1 | 1 |
| 12 | 1 | -1 | 1 | 1 | 1 | -1 | -1 | -1 | 1 | -1 | -1 |

在这个设计中，选择了六列用于设计，其余五列被忽略。如果以后决定添加另一个因素，可以使用其中一列。

制剂科学家对这个设计表示感谢，但一周后回来表示这个设计完成时间太长，要求缩小设计规模。另一个选择是2⁶⁻³标准设计，如下表所示：
| FID | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | X6 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 1 | -1 | -1 | -1 | 1 | 1 | 1 |
| 2 | 1 | -1 | -1 | -1 | -1 | 1 |
| 3 | -1 | 1 | -1 | -1 | 1 | -1 |
| 4 | 1 | 1 | -1 | 1 | -1 | -1 |
| 5 | -1 | -1 | 1 | 1 | -1 | -1 |
| 6 | 1 | -1 | 1 | -1 | 1 | -1 |
| 7 | -1 | 1 | 1 | -1 | -1 | 1 |
| 8 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |

在这个设计中，相互作用会直接混淆，因此比12次运行的Plackett - Burman设计风险更大，但好处是需要构建的制剂数量减少33%。再次解释了这个设计的好处和风险后，制剂科学家去计划实验。

又过了一周，制剂科学家回来表示这个设计仍然太耗时，要求再次缩小规模。虽然设计可以缩小到七次运行，即去掉一个变量，但生物统计学家强烈建议不要这样做，因为风险会增加，并且分析运行次数较少的设计是不可能的。此时，生物统计学家询问运行所有八种制剂需要多长时间，答案是2到3天。这是过度优化设计的一个典型例子，因为为了节省1到2天的实验室工作，花费了近3周的时间。最终，以八次运行的形式执行了设计，并确定了关键变量以推动项目前进。

在过程设计和优化问题中，制剂科学家和生物统计学家之间的信任非常重要，尤其是随着实验成本的增加。当有先前数据可用时，科学家们不愿意进行新的计划研究，而更愿意分析已经收集的数据。但这并不总是最优方案，通常只有当生物统计学家被视为团队的一部分时，这个问题才能得到解决。因此，生物统计学家最好与药物科学家多次合作，而不是作为“救援”专家介入。

总之，生物化学家和生物统计学家在药物开发的各个环节都发挥着不可或缺的作用，他们的协作能够推动药物开发项目的顺利进行，提高药物开发的效率和质量。

生物统计学家在药物开发中的协作实例解析

协作的重要性总结

在药物开发过程中，生物化学家和生物统计学家的协作贯穿始终，从实验结果分析到生物分析测定，再到制剂开发，每一个环节都离不开两者的紧密配合。

在实验结果分析中，他们共同面对曲线质量不佳带来的分析难题，通过协作制定替代方案，最终确定关键变量和改进方向，为后续测定奠定基础。在生物分析测定里，统计学家运用专业知识，为科学家解释复杂的统计方法，如加权回归、Box - Cox变换等，助力测定方法的优化和验证。在制剂开发方面，统计学家根据制剂科学家的实际需求，提供合适的实验设计，并在不断沟通中确定最终方案，确保项目顺利推进。

这种协作不仅提高了药物开发的效率和质量，还弥补了双方专业领域的不足，为解决实际问题提供了综合的解决方案。以下通过一个表格总结不同阶段的协作重点：
| 阶段 | 协作重点 |
| ---- | ---- |
| 实验结果分析 | 共同应对分析难题，确定关键变量和改进方向 |
| 生物分析测定 | 统计学家解释统计方法，助力测定方法优化和验证 |
| 制剂开发 | 统计学家提供合适实验设计，与制剂科学家沟通确定方案 |

协作中的挑战与应对策略

虽然生物化学家和生物统计学家的协作带来了诸多益处，但也面临一些挑战。

在知识交流方面，制剂科学家可能对统计实验设计不太熟悉，而统计学家可能对药物开发的具体实验条件了解不足。为应对这一挑战，统计学家需要向制剂科学家介绍实验设计的好处，如响应面设计相较于一次一个因素（OFAT）实验的优势。同时，统计学家也需要具备务实精神，考虑实验的实际可行性，避免追求完美设计而忽略实际情况。

在实验设计规模方面，制剂科学家可能会因为时间或成本等因素要求缩小设计规模。此时，统计学家需要权衡设计的风险和收益，为制剂科学家提供合理的建议。例如，在片剂制剂开发案例中，当制剂科学家多次要求缩小设计规模时，统计学家通过分析不同设计的优缺点，最终确定了合适的方案。

以下通过一个流程图展示应对协作挑战的大致策略：

graph LR
    A[知识交流挑战] --> B[统计学家介绍实验设计好处]
    B --> C[双方增进对彼此领域的了解]
    D[实验设计规模挑战] --> E[统计学家权衡风险和收益]
    E --> F[为制剂科学家提供合理建议]

未来协作的展望

随着药物开发技术的不断发展，生物化学家和生物统计学家的协作将面临更多的机遇和挑战。

在技术层面，新的分析方法和实验技术将不断涌现，如更先进的色谱技术、高通量筛选技术等。这要求双方不断学习和更新知识，以适应技术的发展。同时，数据分析的复杂性也将增加，统计学家需要开发更有效的统计模型和方法，以处理海量的数据。

在协作模式方面，未来可能会出现更多跨学科的团队合作，除了生物化学和统计学，还可能涉及计算机科学、药理学等多个领域。这将促进不同学科之间的知识融合，为药物开发带来更多创新的思路和方法。

为了更好地应对未来的挑战，生物化学家和生物统计学家需要加强沟通和合作，建立长期稳定的协作关系。同时，还需要加强人才培养，培养具有跨学科知识和技能的专业人才，以满足药物开发领域不断发展的需求。

总结与建议

生物化学家和生物统计学家的协作在药物开发中具有不可替代的作用。通过协作，双方能够充分发挥各自的专业优势，解决药物开发过程中的各种问题，提高药物开发的效率和质量。

为了进一步加强协作效果，提出以下建议：
1. 加强知识培训 ：生物化学家和生物统计学家应定期参加跨学科的培训课程，了解对方领域的最新知识和技术，提高沟通和协作的效率。
2. 建立沟通机制 ：建立定期的沟通会议和交流平台，及时分享实验进展和遇到的问题，共同探讨解决方案。
3. 注重实际应用 ：在实验设计和数据分析过程中，充分考虑药物开发的实际需求和实验条件，避免理论与实际脱节。
4. 培养团队精神 ：强调团队合作的重要性，营造良好的团队氛围，提高团队的凝聚力和战斗力。

总之，生物化学家和生物统计学家的协作是药物开发成功的关键因素之一。通过不断加强协作，我们有理由相信，药物开发领域将取得更多的突破和进展，为人类健康事业做出更大的贡献。