药学学报  2015, Vol. 50 Issue (11): 1408-1409   PDF    
引用本文
HUANG Qin, WANG Jun. The importance of clinical data management in improvement of drug evaluation[J]. Acta Pharm Sin, 2015, 50(11): 1408-1409.  
黄钦, 王骏. 加强临床数据管理对药品审评的重要作用[J]. 药学学报, 2015, 50(11): 1408-1409.  
加强临床数据管理对药品审评的重要作用
黄钦 , 王骏    
国家食品药品监督管理总局药品审评中心, 北京 100038
收稿日期: 2015-10-10; 修回日期: 2015-10-20.
* 通讯作者: huangq@cde.org.cn
摘要: 国内虽然对于临床研发和临床数据质量的认识一直在不断提高, 但从现状来看, 仍然存在研究团队的数据管理水平不高等问题。而互联网和信息技术的发展以及药物创新作为国家战略对我国临床试验数据进行规范管理的要求已非常迫切必要。药品审评中良好的临床数据质量是首要基础, 近年来药审中心开展了多方面工作着力加强国内临床试验中的数据管理工作, 本文对此进行了介绍和阐述。
关键词: 药品审评     临床试验     数据管理    
The importance of clinical data management in improvement of drug evaluation
HUANG Qin , WANG Jun    
Center for Drug Evaluation, China Food and Drug Administration, Beijing 100038, China
Abstract: Although the importance of clinical data is drawing more attention in drug development in China, the clinical data management is not good enough in the clinical trials right now. With the development of internet and progress of information technology, especially with the setup of the state innovation strategy for drug development, it is necessary and urgent to improve the clinical data quality. Good data quality is the primary basis of technical evaluation of drug at the marketing authorization. So Center for Drug Evaluation of CFDA has made some endeavors to enhance data management in the clinical trials in recent years. This article is focused on these aspects of data managment.
Key words: drug evaluation     clinical trial     data management    

众所周知,在新药的研发过程中,临床试验的研究结果和数据是论证药品安全有效的最重要证据。在我国,长期以来医药企业的药品研发模式以仿制药为主,多倚重药学研究,数据规范化管理的不足与新药临床试验科学要求之间的矛盾还不是十分突出,然而随着信息技术进步和药物创新国家战略的推进,这一矛盾的表现已越来越明显。

1 现状和问题

从历史发展和法规要求沿革来看,从1985年7月我国首部《药品管理法》[1]开始实施算起至1999年,期间的药品临床研究不规范,没有GCP要求; 1999年起至2003年,《新药审批办法》[2]和《药品临床试验管理规范》[3] (GCP) 进一步细化规范了试验分期,同时明确要求执行GCP; 2003年至2005年期间修 订和完善GCP要求; 2005年至2007年颁布实施“生物统计学指导原则”[4]、“临床研究报告结构和内容”[5]等多个临床方面技术指导原则; 2007年修订法规,明确要求提交临床数据库[6],同时开展临床真实性现场核查以加大监管力度。虽然对于临床研发和临床数据质量的认识一直在不断提高,但从现状来看,仍然存在缺乏系统性技术指南、研究团队的数据管理水平良莠不齐、审评及监管要求不高等问题。

另一方面,互联网和信息技术的日新月异为临床试验的数据管理工作提供了更加高效便利的手段支持,呈现出自动化数据采集取代手工采集、电子病历取代纸质病历的趋势,实现了实时监查取代定期监查,数据格式也从多样化向统一标准化发展; 推动了各国政府和国际社会积极探索临床试验及数据管理新的规范化模式,纷纷出台应对新的临床试验实践情况的系列技术规范和法规。我国如果不迎头赶 上,国际间的差距会越来越大。当前随着经济社会的发展,公众对用药品质的需求更高,特别是建设创新型国家政策的提出,我国创新药物研发逐步增多,面对全球化的药品研发模式,中国参加越来越多的早期国际多中心试验,操作和标准已与国际接轨,要求更高的基于数据控制风险的能力,所以药物创新作为国家战略对我国临床试验数据进行规范管理的要求已非常迫切必要。

2 高质量临床数据是药品审评的首要基础

一般而言,用于支持药品上市的安全性、有效性数据主要来源于关键的Ⅲ期临床试验,这是监管机构批准新药上市的主要科学依据。数据质量的好坏 直接影响了审评效率高低、结果能否重现、结论推断是否可信正确的判定。基于质量差的数据进行统计分析,其结果意义有限甚至导致结论和审评决策错误。因此,良好质量的临床数据是药品审评的首要基础,而申请人能否提供可溯源的、真实完整、准确可靠的高质量数据和记录,则取决于数据管理工作是否规范化,这又将直接影响对新药安全性和有效性的客观技术评价。

3 已开展的相应措施

近年来,药审中心在系列调研和行业讨论基础上,主要开展了以下工作: ① 拟定了《规范药物临床试验数据管理工作的实施方案》[7]在中心网站予以公布,同时研讨和起草了《临床试验数据管理工作技术指南》[8]、《临床试验的电子数据采集技术指导原则》[9]等多个临床数据管理的相关技术规范,② 积极参与行业协会和学术团体 (如CDMC) 的相关技术共识研究讨论,以着力提升临床数据的质量,为技术审评奠定基石。③ 牵头组织和启动了临床数据标准化工作[10],

依托临床数据交换标准协会 (CDISC) 中国协调委员会 (C3C) 开展临床数据获取标准协调 (CDASH)、研究数据制表模型 (SDTM)、分析数据模型 (ADaM)、受控术语 (CT)、中医药 (TCM) 五个专题标准的研究测试工作,计划在不久的将来,逐步强制要求递交标准化数据以提高药品审评的质量和效率。④ 通过统计专业审评工作探索数据质量的评价要点,统计学审评包括数据质量和统计分析两个方面,数据质量的审评通过临床现场核查报告、数据管理计划和总结等关键资料对试验数据库进行审核,探索评价数据质量的方法学和指标体系。今后在数据质量审评中也会进一步加强与省局和认证核查部门的专业协作和互动,共同努力保障临床试验数据达到良好质量以服务于审评决策。

参考文献
[1] Standing Committee of the National People's Congress. Drug Administration Law (药品管理法) [S]. 1984.
[2] State Food and Drug Administration. Provisions for New Drug Approval (新药审批办法) [S]. 1999.
[3] State Food and Drug Administration. Good Practice for Drug Clinical Trial (药品临床试验管理规范) [S]. 1999.
[4] State Food and Drug Administration. Guideline of statistical principals in clinical trial for drugs and biologics (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) [S]. 2005.
[5] State Food and Drug Administration. Guideline of structure and content of clinical study report for drugs (化学药物临床研究报告的结构和内容技术指导原则) [S]. 2005.
[6] State Food and Drug Administration. Provisions for Drug Regulation (药品注册管理办法) [S]. 2007.
[7] Center of Drug Evaluation, CFDA. Clinical trial data management standardization plan [EB/OL]. 2013. http://www. cde.org.cn/news.do?method=viewInfoCommon&id=313176.
[8] Center of Drug Evaluation, CFDA. Technical Guidelines for Data Management in Clinical Trials (临床试验数据管理工作技术指南) [S]. 2012. http://www.cde.org.cn/news.do?method=largeInfo&id=312673.
[9] Center of Drug Evaluation, CFDA. 2013. http://www.cde. org.cn/news.do?method=viewInfoCommon&id=313230.
[10] Center of Drug Evaluation, CFDA. 2013. http://www.cde. org.cn/news.do?method=viewInfoCommon&id=313177.