患者是藥物和醫(yī)療器械的實(shí)際使用人，而藥物的研發(fā)過程則取決于監(jiān)管機(jī)構(gòu)的要求、醫(yī)療專業(yè)人員的需求，以及股東的利益。這意味著藥物研發(fā)需要關(guān)注患者的安全、臨床試驗(yàn)結(jié)果、患者隱私保護(hù)，以及投資回報(bào)，而患者僅被視為臨床試驗(yàn)的參與者，獲得的信息十分有限?！?】然而患者才是藥物和醫(yī)療器械的真正最終用戶，因此藥物研發(fā)人員需要將患者置于其研究的核心位置——也就是以患者為中心理念。

       以患者為中心與藥物研發(fā)和醫(yī)療保健護(hù)理各環(huán)節(jié)均存在相關(guān)性，可以定義為：“將患者放在首位，并讓患者公開、持續(xù)地保持參與，以持有尊重和同理心的態(tài)度為患者及其家人帶來最 佳體驗(yàn)和結(jié)果。”【1】這種做法確保了研發(fā)過程的正確性，也至關(guān)重要，除此之外也是為了提高臨床試驗(yàn)的效率和成本效益。更高效的臨床試驗(yàn)意味著藥物會有更高的概率通過監(jiān)管審核成功上市，從而提高生物制藥公司的投資回報(bào)率。以患者為中心研發(fā)的藥物更容易被患者接受服用，從而改善其短/長期治療結(jié)果。治療效果的改善有助于服務(wù)社會，使醫(yī)療保健系統(tǒng)更具成本效益。

       通過優(yōu)化臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)促進(jìn)以患者為中心理念的貫徹實(shí)施

       通過臨床試驗(yàn)研獲藥物是藥物上市銷售的主要障礙，因?yàn)橥ㄟ^一期到三期研究的候選藥物試驗(yàn)，其失敗率高達(dá)90%?！?】導(dǎo)致試驗(yàn)失敗的主要原因之一是難以保持參試者的持續(xù)參與，因?yàn)槎噙_(dá)40%的參試者可能會在試驗(yàn)完成前退出?！?】這增加了獲得足夠高質(zhì)量數(shù)據(jù)以供監(jiān)管機(jī)構(gòu)批準(zhǔn)藥物所需的試驗(yàn)次數(shù)、耗時(shí)長度或試驗(yàn)規(guī)模。

       有多種方法可以提高臨床試驗(yàn)中以患者為中心的程度：分散研究、使用適應(yīng)性臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)、優(yōu)化劑量方案、利用個性化醫(yī)療，以及納入生活質(zhì)量終點(diǎn)指標(biāo)。【4】

       現(xiàn)場試驗(yàn)次數(shù)和現(xiàn)場位置的選擇，是招募患者參與臨床試驗(yàn)，或使其持續(xù)參與直至完成試驗(yàn)和隨訪所面臨的挑戰(zhàn)?；颊咔巴行呐R床試驗(yàn)地點(diǎn)的時(shí)間可能會很長，依賴公共交通的患者可能很難抵達(dá)這些地點(diǎn)，此外老年人、神經(jīng)多樣性人群、LGBTQIA+社群和少數(shù)族裔群體也面臨著額外的挑戰(zhàn)。轉(zhuǎn)向虛擬臨床試驗(yàn)方法則會顯著消除這些障礙。通過降低差旅報(bào)銷數(shù)額、減少場地和工作人員投入，加快參與者注冊速度等方式，虛擬研究可以大大降低成本。更高的參試者招募率和保留率，將減少擴(kuò)大或重復(fù)進(jìn)行試驗(yàn)的風(fēng)險(xiǎn)?！?-10】

       隨機(jī)對照試驗(yàn)（RCT）多年來一直是藥物研發(fā)的黃金標(biāo)準(zhǔn)。在隨機(jī)對照試驗(yàn)中，患者會被隨機(jī)分配到治療組或?qū)φ战M。但是RCT參試者的納入和排除標(biāo)準(zhǔn)通常非常嚴(yán)格，這導(dǎo)致研究人群的多樣性水平較低，數(shù)據(jù)可能無法代表一般人群。此類研究的耗時(shí)也可能很長，增加了參試者中途放棄的風(fēng)險(xiǎn)?！?1-13】適應(yīng)性臨床試驗(yàn)則更加靈活，研究人員在整個研究過程中進(jìn)行中期數(shù)據(jù)分析，并根據(jù)結(jié)果實(shí)施改進(jìn)。例如，適應(yīng)性臨床試驗(yàn)可以靈活決定放棄無效治療，減少患者就診次數(shù)或提前完成試驗(yàn)，使參試者的體驗(yàn)更加輕松便利?！?, 12】

       劑量探索臨床試驗(yàn)，特別是在腫瘤學(xué)領(lǐng)域，可能涉及有關(guān)患者最大耐受劑量(MTD)的試驗(yàn)環(huán)節(jié)，這可能導(dǎo)致患者出現(xiàn)嚴(yán)重的副作用。通過優(yōu)化劑量，患者可以獲得更好的體驗(yàn)，同時(shí)研究人員仍然可以了解到藥物的治療效果?！?】

       個性化醫(yī)療：即根據(jù)患者的基因組成量身定制的治療方法，使參試者接受到更具療效或副作用更少的治療。通過這種方法，制藥公司還可以避免開展大規(guī)模的臨床試驗(yàn)。雖然這種試驗(yàn)方法存在患者庫規(guī)模較小的缺陷，但研究人員可以使用真實(shí)世界證據(jù)（RWE）、患者登記信息、醫(yī)療記錄和其他數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)來補(bǔ)充試驗(yàn)結(jié)果?！?】

       以患者為中心的試驗(yàn)通常更關(guān)注生活質(zhì)量（QoL）終點(diǎn)，但為了使這些終點(diǎn)變得有效和更加有用，這些試驗(yàn)的設(shè)計(jì)需要關(guān)注特定疾病，并與參試者和患者群體緊密合作?？赏ㄟ^臨床試驗(yàn)團(tuán)隊(duì)提供的器械設(shè)備或參試者自有手段（自帶器械）捕獲收集這些信息?！?】

       通過產(chǎn)品設(shè)計(jì)促進(jìn)以患者為中心理念的貫徹實(shí)施

       疾病惡化、生活質(zhì)量降低、死亡風(fēng)險(xiǎn)增加、醫(yī)療費(fèi)用的增加都會導(dǎo)致患者治療依從性變差。【14】盡管被告知這會對短/長期的治療效果產(chǎn)生不良影響，但患者的依從性水平仍然很低。2019年面向藥店開展的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，慢性病患者的總體依從率為59%，其中19%的患者在沒有告知其醫(yī)療專業(yè)人員的情況下因擔(dān)心副作用而減少藥物劑量甚至停藥。【15】

       從社會經(jīng)濟(jì)因素到醫(yī)療保健服務(wù)的獲取，再到相關(guān)治療因素（如治療的復(fù)雜性和時(shí)間持續(xù)性、不良反應(yīng)和患者對藥物/疾病的理解等等），有很多因素會影響到患者依從率。通過以患者為中心的產(chǎn)品設(shè)計(jì)來解決治療相關(guān)問題是提高患者依從率的一種途徑，這反過來又可能會改善患者、患者家屬，乃至整個醫(yī)療系統(tǒng)的實(shí)際效果。通過患者依從率的改善來提高藥物使用量，這對制藥公司的投資回報(bào)也將產(chǎn)生積極影響?！?6】

       許多與患者相關(guān)的特征會影響到與治療相關(guān)的患者依從率，而這可以從以患者為中心的藥物設(shè)計(jì)過程中予以改善：【16】

       創(chuàng)造以患者為中心的藥物產(chǎn)品

       創(chuàng)造以患者為中心的藥物，即符合患者偏好的藥物，有可能會通過改善患者的短期和長期治療效果而為患者、醫(yī)生和醫(yī)療保健系統(tǒng)帶來重大的變化。了解此類患者偏好是關(guān)鍵所在，可通過與患者、患者群體、研究推動者和護(hù)理人員的充分溝通交流來實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)?！?7】

       References

       1. Yeoman, G., et al., Defining patient centricity with patients for patients and caregivers: a collaborative endeavour. BMJ Innov, 2017. 3(2): p. 76-83.

       2. Sun, D., et al., Why 90% of clinical drug development fails and how to improve it? Acta Pharm Sin B, 2022. 12(7): p. 3049-3062.

       3. Hutson, M., How AI is being used to accelerate clinical trials. Nature, 2024. 627: p. S2-S5.

       4. Ooms, K., The Benefits of Patient Centricity in Clinical Trials: How it can Support Clinical Operations and Study Adherence. IPI Health Outcomes, 2022. 14(2): p. 70-73.

       5. National Academies of Sciences, Engineering and Medicine, Health and Medicine Division, Board on Health Sciences Policy, and Forum on Drug Discovery, Development and Translation, Virtual Clinical Trials: Challenges and Opportunities: Proceedings of a Workshop, ed. C. Shore, E. Khandekar, and J. Alper. 2019, Washington (DC).

       6. Elvidge, S., Queering clinical research. The Peakwords blog: Writing about science, 27 March 2024. Available from: https://www.peakwords.com/the-blog-writing-about-science/queering-clinical-research.

       7. Elvidge, S., Why Diverse Representation in Clinical Research Matters. Pharma Sources: An eye on the biopharma industry, 19 March 2024. Available from: https://www.pharmasources.com/industryinsights/why-diverse-representation-in-clinical-r-76347.html.

       8. Adams, B., Sanofi launches new virtual trials offering with Science 37. Fierce Biotech, 2 March 2017. Available from: https://www.fiercebiotech.com/cro/sanofi-launches-new-virtual-trials-offering-science-37.

       9. Ranganathan, P., R. Aggarwal, and C.S. Pramesh, Virtual clinical trials. Perspect Clin Re, 2023. 14(4): p. 203-206.

       10. Elvidge, S., Decentralising research: Virtual clinical trials. Pharma Sources: An eye on the biopharma industry, 14 May 2024. Available from: https://www.pharmasources.com/industryinsights/decentralising-research-virtual-clinical-76396.html.

       11. Monti, S., et al., Randomized controlled trials and real-world data: differences and similarities to untangle literature data. Rheumatology (Oxford), 2018. 57(57 Suppl 7): p. vii54-vii58.

       12. Fernainy, P., et al., Rethinking the pros and cons of randomized controlled trials and observational studies in the era of big data and advanced methods: a panel discussion. BMC Proc, 2024. 18(Suppl 2): p. 1.

       13. Tysinger, B. and Jakub P Hlávka, Why Diverse Representation in Clinical Research Matters and the Current State of Representation within the Clinical Research Ecosystem, in Improving Representation in Clinical Trials and Research: Building Research Equity for Women and Underrepresented Groups, K. Bibbins-Domingo and A. Helman, Editors. 2022, National Academies Press (US): Washington (DC).

       14. Jimmy, B. and J. Jose, Patient medication adherence: measures in daily practice. Oman Med J, 2011. 26(3): p. 155-9.

       15. Jungst, C., et al., Medication adherence among patients with chronic diseases: a survey-based study in pharmacies. QJM, 2019. 112(7): p. 505-512.

       16. Menditto, E., et al., Patient Centric Pharmaceutical Drug Product Design-The Impact on Medication Adherence. Pharmaceutics, 2020. 12(1).

       17. Lester, N., Should your patient centricity include the carer experience? A Life in a Day: Insights, 25 March 2024. Available from: https://alifeinaday.co.uk/2024/03/25/should-patient-centricity-include-carers-experience/.