南京医科大学陈峰：生物统计——从配角到主角
作者：Vivienne
作为参加过多届DIA中国药物研发定量科学论坛（Quantitative Science Forum，QSF）的“元老”，生物统计和数据学科领域近年来产生的变化让南京医科大学陈峰教授感到既高兴又烦恼。
高兴的是，过去为大家所忽视的生物统计学正日益受到广泛关注，而烦恼的是，统计学人才匮乏的矛盾也随着重视程度的提高被进一步放大。
“这也正是QSF平台的价值所在，”陈峰在今年的QSF论坛中担任组委会联席主席，为论坛主题的拟定出谋划策，“通过DIA搭建的这一学习交流的平台，将进一步促进我国生物统计学在药物研发中的应用。”
随着我国加入ICH与国际接轨，我国药品监管体系、审评标准、临床试验管理、统计分析等各方面将得到快速提升，推动国内临床研究整体水平迈向新的台阶，数据挖掘和人工智能也开始得到重视。与此同时，这也对国内企业、临床试验机构、高校科研院所提出更高要求，尤其在薄弱的统计学方面。
据陈峰介绍，针对业界关注的E9(R1)、E17等指导原则的解读与分析，也将在今年的药物研发定量科学论坛中重点呈现。
接轨ICH提出挑战
上世纪90年代末，随着ICH E9文件《临床试验中的生物统计学指导原则》（Statistical Principles For Clinical Trials）的发布，我国新药临床试验才刚刚起步，临床试验统计学才开始受到各方关注。国内学术界和监管机构引进、翻译、学习ICH E9，并组织专家起草我国的生物统计学指导原则稿。
2005年3月，我国正式颁布《化学药物和生物制品临床试验的生物统计学技术指导原则》，为国内临床试验提供了统计学方法的指导。该指导原则也在2016年进行了修订，整体来看我国生物统计学技术指导原则与E9越来越接近。“指导原则的发布对于繁荣学科发展、培养专门人才、促进临床试验整体水平的提高，发挥了重要的作用。”在陈峰看来，统计学在药物研发中的地位正在从配角转变为主角。
过去，由于人才匮乏及认识不足等原因，统计学在药物研发中往往处于边缘地位，药企通常把药物研发过程中的统计工作交由CRO企业负责，导致临床试验的数据挖掘和深入分析不到位。而现在，生物技术和医药创新的持续发展和全球化对数据科学创新提出了更高要求，越来越多的国内企业、科研院所、医疗机构开始引进和培养相应的统计学人才并组建团队。
值得关注的是，今年QSF论坛以“在全球化药物开发和数据科学创新中的领导力”为主题，将进一步探讨应用更具创新性的设计和分析方法有效地辅助药物临床研发的方案设计和决策制定，提升数据科学在药物研发中的领导力。
在陈峰看来，如果充分发挥统计学在药物研发中的领导地位，根据药物特征和适应症、临床先验信息等提出更合适的临床试验设计方案，以最小的样本达到最大检验效能，深入挖掘前期试验数据以指导后期临床试验等等，就能帮助企业设计把握度大、成功率高的试验方案。
人才难题亟待纾解
随着我国加入ICH，统计学审评在药品监管中发挥着日益重要的作用。目前我国生物统计学指导原则的要求基本上与ICH标准接近，但在执行上还不够严格，在一些具体问题上指导还不够细致。
例如，FDA、ICH、EMA又陆续颁布了一些更具体、更细致的生物统计学指导原则，包括：临床试验中缺失数据的处理，基线与协变量的处理，多重性问题的处理、先验信息的利用、等效性与非劣效性检验、高变异药物的生物等效性检验等。
尽管国内生物统计学分析研究取得了长足的进步，但仍然还有很大的提升空间。“眼下我们面临的最大挑战就是人才匮乏，包括数据管理、计算机编程和统计学三个方向的人才。”据陈峰介绍，国外企业大多具有自己的统计团队，这些专业人才为临床试验方案提供设计和把关，如果遇到复杂的统计难题，企业也会主动与高校、科研院所共同合作探讨。而国内无论是企业界还是学术界都缺乏相应人才。
对于国内统计学人才之匮乏，陈峰举了一个例子：在美国FDA，参与药品审评审批的统计学工作者有200多名，参与医疗器械审评审批的统计学工作者有100多名，合计约400多名统计学工作者。对比国内，在90余所设有公共卫生学院/系的高校中，卫生统计专业的教授全部加起来不足300人，而其中有一半以上实际上从事的是流行病学研究，真正关注临床试验统计学方法和规范研究的学者不到百人，而国家药品审评机构中的统计学家则更是屈指可数。
在陈峰看来，短期内依靠高校高等教育填补生物统计学人才缺口并不现实，更多需要依靠社会力量来实现。他也对此提出了三点建议：第一，加强职业培训大规模培训专业人才；第二，国内学术界加强与国外企业之间的合作；第三，进一步加强国际合作交流，加强人才引进。
作为一家连接政府、工业和学术机构的全球性中立组织，DIA提供的药物定量研发科学论坛平台，为药物研发中其它关键参与者，包括临床、注册、运营等相关人员提供了深入了解数据科学方法进展和相关法规的窗口，将加深国内与国际企业定量科学人员的交流，并通过讨论和交流进一步阐释定量科学如何在药物研发中塑造以及提升领导力，真正在新药研发中实现“让数据说话”。
“无论是制药企业、CRO企业、临床试验机构还是监管部门，都需要提高和加强对统计学的认识和理解，”陈峰表示QSF论坛搭建的国际化平台无论对于国内从事生物统计学工作还是从事非生物统计学工作的专业人士都是一个很好的学习机会，他也呼吁药品审评机构专家积极参与讨论。
2018 DIA 中国定量科学论坛
主旨演讲嘉宾揭晓
主旨演讲嘉宾
Dionne PRICE 博士
美国FDA药物评估和研究中心转化科学办公室生物统计学办公室主任
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Dionne PRICE 博士此次在DIA中国定量科学论坛的主旨演讲为“药物开发的变化格局：统计挑战和机遇”：美国FDA一直在努力满足不断变化的药物开发环境和格局的需求，这一点从2018-2022财政年度再授权的《21世纪治愈法案》和《处方药使用者费用法案（PDUFA）》的各种承诺中得到了明显的体现，即PDUFA VI。FDA的这些承诺涵盖范围广泛，包括：真实世界研究、复杂的创新设计、以患者为导向的药物开发、了解药物开发模型。统计学的投入、创新、协作和领导力将对促进药物开发以满足患者不断发展的需求至关重要。PRICE博士将概述这些承诺，并讨论FDA生物统计学办公室在实现21世纪治愈法案和PDUFA VI目标方面的重要作用。
Dionne PRICE 博士是美国FDA药物评估和研究中心转化科学办公室生物统计学办公室主任。在FDA的职业生涯中，PRICE博士在抗感染、抗病毒、眼科学、移植、镇痛、麻醉和成瘾药物产品的管理中发挥了积极的作用。她通过参与影响众多相关方的跨领域努力，为推进FDA的使命做出了重大贡献。
Dionne PRICE 博士从北卡罗来纳大学教堂山分校获得生物统计学硕士学位，并获得埃默里大学生物统计学博士学位。PRICE博士是美国统计协会的活跃成员，曾担任生物制药部门的主席、项目主席和秘书。她还曾在国际生物统计学会北美东部地区委员会和区域咨询委员会任职。
*特色案例分析*
E17和E9专家案例讨论 - 国际临床多中心实验亚组药物有效性评估的解读，以及估计目标(estimand)框架和敏感性分析的考量
主持人
王勇 博士
精鼎生物统计高级总监
王玥 博士
阿斯利康全球药物开发中国新药开发部生物统计负责人
中国药监部门最近推出了全面的鼓励药品医疗器械创新并加快新药医疗器械上市审评审批的相关政策。其中包括鼓励应用国际多中心临床实验进行中国新药开发途径。与此同时，ICH新出版了E17和E9 (R1) 指南，提供了新药全球同步研发的研讨框架并对临床实验规划/设计/分析和解读做了进一步的推动。
国际临床多中心实验中，如何有效地对药物在某一亚组的疗效评估，在统计技术层面上有不少的挑战。本场邀请来自监管机构，学院，和工业界的多名专家，对RAISE study这个实际案例展开讨论。 RAISE 是Ramucirumab在二线晚期结肠癌患者中与FLOFIRI联用优效性确证的随机双盲三期国际多中心临床实验。本案例主要介绍伴发事件的分析处理对RAISE 实验中日本亚组有效性评估的影响。专家讨论将针会对MRCT亚组 疗效评估，包括实验设计和统计分析的考量，以及E9 (R1) 疗效评估框架的应用等。
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