一、臨床藥代動力學試驗的統計分析問題現狀
       臨床藥代動力學試驗在新藥上市注冊申請中占有重要地位。與大樣本量的臨床試驗相比，這類試驗樣本數少、觀測指標少，其統計分析問題要簡單很多，未引起申請人或研究者的重視，一般較少邀請統計專業人員參與。甚至一些人認為這類試驗是描述性試驗，不需要進行專業的統計分析。其實正是因為這類試驗的樣本數少，才要更加重視其試驗設計和統計分析的規范性，才能得出相對可靠的專業結論。從目前申報資料看，存在較多問題：1）研究設計時未充分考慮“三要素”（受試者、試驗因素、觀察指標），無法滿足研究目標的專業需要；2）研究設計不符合“四原則”（隨機、對照、重復和均衡），不采用常見的設計類型，設計出一些不同尋常的異型試驗； 3）資料整理和統計分析方法選用不當，與研究設計類型不匹配，尤其是濫用t檢驗和單因素多水平設計資料的方差分析方法。
       臨床藥代動力學試驗的一般要求參見技術指導原則^[1]。本文擬介紹這類試驗的常見研究設計類型與統計分析方法，供大家參考。
       二、創新藥物臨床藥代動力學試驗
       這里的創新藥物是指新化學實體。這類藥物通常在健康受試者中進行多項的臨床藥代動力學試驗，包括單次給藥、多次給藥、食物影響、藥代動力學相互作用等藥代動力學試驗。后續還要進行目標適應癥患者和特殊人群的藥代動力學試驗。
       2.1 創新藥物單次給藥藥代動力學試驗
       創新藥物的健康受試者單次給藥藥代動力學試驗通常在I期耐受性試驗結束后進行。受試者例數一般要求每個劑量組8～12例，男女各半。藥物劑量，一般選用低、中、高三種劑量，有時會選用更多劑量。劑量的確定主要根據Ⅰ期臨床耐受性試驗的結果，并參考動物藥效學、藥代動力學及毒理學試驗的結果，以及經討論后確定的擬在Ⅱ期臨床試驗時采用的治療劑量推算。高劑量組劑量必須接近或等于人最大耐受的劑量。
       由于該類藥物初上人體試驗，出于安全性和倫理的考慮，每位受試者只給藥一次，最常采用多劑量組平行設計。一般設計為在健康受試者（男女各半）中、隨機、開放、多劑量組平行、單次給藥的藥代動力學試驗。整理這類試驗的藥代動力學參數時，可以歸類為兩因素（劑量、性別）析因設計。各劑量組內性別間差異無統計學意義或者不考慮性別因素時，可以將該試驗簡化為單因素（劑量）的平行組設計。
       安全性好的藥物，在倫理允許情況下，也可采用多劑量組、多周期的交叉設計。交叉設計的優點是節省樣本量、自身對照、減少個體間變異，缺點是多周期時間長、重復測量次數多、受試者依從性差易脫落、統計分析方法復雜。當選用低、中、高三個劑量組時，通常采用隨機、開放、單次給藥、三劑量組（A、B、C）、三周期、二重3×3拉丁方設計^[2]（也稱為具有3種治療的Williams設計^[3]），見表1。這種設計有6個給藥順序組，均衡性優于普通的3×3單拉丁方設計。選用4個劑量組時，通常采用隨機、開放、單次給藥、四劑量組（A、B、C、D）、四周期、4×4交叉Williams設計^[3]，見表2。4×4交叉Williams設計間兼具平衡性和和治療順序少的優點。交叉設計的三個因素（劑量、周期、個體）在專業上認為無交互作用，統計分析時按照交叉設計定量資料的假設檢驗方法^[4,5]。
表1.具有3種治療的Williams設計

表2.具有4種治療的Williams設計 

       根據試驗中測得的各受試者的血藥濃度-時間數據繪制各受試者的藥-時曲線及平均藥-時曲線，進行藥代動力學參數的估算，求得藥物的主要藥代動力學參數，以全面反映藥物在人體內吸收、分布和消除的特點。主要藥代動力學參數有：T_max（實測值），C_max（實測值），AUC_(0-t)，AUC_(0-∞)，Vd，Kel、t_1/2，MRT、CL或CL/F。
       對藥代動力學參數進行描述性總結和統計分析，為后續臨床試驗提出建議。闡明以下內容：各劑量組單次給藥藥代動力學的規律和特點，各劑量組藥動學參數的性別間差異，各劑量組藥動學參數的個體間差異，以及在試驗劑量區間內的是否呈線性藥代動力學特征。要注意的是，有時劑量-暴露量關系在一定劑量區間內呈線性，在另一劑量區間內呈非線性。劑量-暴露量關系呈線性與否的評價方法有以下幾種^[6]：1）PK = α×Dose^β模型線性回歸分析法。2）Power模型置信區間法。主要參數(AUC)的個體差異較大者(RSD>50%)，提示必要時需作劑量調整或進行血藥濃度監測；AUC集中于高低兩極者提示可能有快代謝型、慢代謝型的遺傳性代謝差異。
       2.2 口服制劑的食物影響藥代動力學試驗
       受試者例數一般要求每個劑量組8～12例。選用Ⅱ期臨床試驗的擬訂給藥劑量。比較研究空腹和進高脂高熱量餐后給藥的藥代動力學參數。常見的研究設計為：1）隨機、開放、單次給藥、自身對照、兩治療（A、B）、兩周期、2×2交叉試驗設計（見表3）。受使者隨機分為兩組，一組在第一周期空腹給藥、在第二周期餐后給藥，另一組接受治療的順序相反。這種設計優點是可以考察周期因素的影響。2）隨機、開放、單次給藥、自身對照、兩治療、兩周期、配對試驗設計，這樣的設計是自身配對設計，可以與單次給藥試驗結合進行。所有受使者在第一階段空腹給藥、在第二階段餐后給藥。
表3.具有2種治療的2×2交叉設計

       這兩種設計，兩個周期間都要求有1個清洗期。第1）種設計，AUC_(0-t)、AUC_(0-∞)、C_max經過自然對數轉換后，對其三因素（治療、周期、個體）的差異性進行方差分析^[7,8]。T_max采用2×2交叉設計資料的非參數檢驗^[8]。此分析檢驗水準為雙側0.05。第2）種設計^[9]，兩組的AUC_(0-t)、AUC_(0-∞)、C_max經過自然對數轉換后，對其差異性進行配對t檢驗。T_max采用配對比較, 的Wilcoxon符號秩和檢驗（Wilcoxon signed rank test）比較兩組差別。此分析檢驗水準為雙側0.05，并假定此研究無延續效應和周期效應。
       2.3 創新藥物多次給藥藥代動力學試驗
       多次給藥藥代動力學試驗，一般參照單次給藥試驗的結果和II期臨床試驗擬采用劑量范圍，選擇一個或者多個劑量。根據單次給藥試驗的消除半衰期確定給藥間隔和給藥天數，估算藥物可能達到穩態濃度的時間。應連續測定3次（一般連續3天）的谷濃度（給藥前）以確定已達到穩態濃度。一些研究中，一般選擇單次給藥試驗一個或幾個劑量組的受試者，在完成單次給藥試驗后進入多次給藥試驗。這樣有利于比較每個受試者單次給藥藥動學參數和多次給藥穩態藥動學參數、計算蓄積因子。當然也可以新入選受試者連續進行單次和多次給藥試驗。常見的試驗設計為在健康受試者中、隨機、開放、單劑量組（或多劑量組平行）、多次給藥的藥代動力學試驗。
       根據試驗中測定的三次谷濃度及穩態血藥濃度-時間數據，繪制多次給藥后藥-時曲線，求得相應的藥代動力學參數，包括達峰時間（T_max）、穩態谷濃度（C_{ss_min}）、穩態峰濃度（C_{ss_max}）、平均穩態血藥濃度（C_{ss_av}）、消除半衰期（t_1/2）、清除率（CL或CL/F）、穩態血藥濃度-時間曲線下面積（AUC_ss）及波動系數(DF)等。
       對試驗結果進行分析，說明多次給藥時藥物在體內的藥代動力學特征。按配對設計定量資料，對多次給藥和單次給藥的相關藥代動力學的參數進行差異性檢驗，特別在吸收和消除等方面有否顯著的改變。連續給藥試驗蓄積分析包括計算末劑和首劑的C_max、C_min、AUC_(0-t) 比值的算數均值及標準差、幾何均值及90%置信區間。有多個劑量組時，也要評價劑量-穩態暴露量關系是否呈線性。
       三、復方藥物與單藥的比較藥代動力學試驗
       在臨床藥代動力學方面，復方藥物一般要求單藥成分間的藥動學特征基本吻合、無藥動學相互作用。復方藥物在臨床藥代動力學試驗中，除了常規藥代動力學研究外，還要進行復方藥物與單藥的比較藥代動力學試驗。
       若是兩種單藥成分組組成的復方，其比較藥代動力學研究，在試驗設計和實施時推薦采用隨機、開放、單次給藥、自身對照、三治療（A復方、B單藥1、C單藥2）、三周期、3×3交叉Williams設計，見表1。若是三種單藥成分組成的復方，其比較藥代動力學研究，在試驗設計和實施時推薦采用隨機、開放、單次給藥、自身對照、四治療（A復方、B單藥1、C單藥2、D單藥3）、四周期、4×4交叉Williams設計，見表2。
       統計分析時，為分別對比較某種單藥（1或2或3）與復方中的相應成分的藥動學參數的差異性，可以將試驗數據抽提簡化為2×2交叉設計的資料進行差異性檢驗。然后進行相應的專業性描述：藥代動力學特征是否基本吻合，是否有藥動學相互作用，組方的藥動學合理性評價及推薦劑量建議。本研究也可以采用平行設計。此類研究有時需要進行多次給藥研究。
       四、改變給藥途徑藥物的藥代動力學試驗
       在臨床藥代動力學方面，改變給藥途徑藥物一般要求比較與原給藥途徑藥物的全身或局部的藥代動力學特征，關注其藥動學參數的變異情況及其對安全性和有效性的影響，為立題和推薦劑量提供藥動學的依據。改變給藥途徑藥物在臨床藥代動力學試驗中，除了常規藥代動力學研究外，還要進行改變給藥途徑藥物與原給藥途徑藥物的比較藥代動力學試驗。推薦采用隨機、開放、單次給藥、自身對照、兩治療、兩周期、2×2交叉試驗設計，并進行藥動學參數的差異性檢驗。本研究也可以采用成組設計。
       五、驗證性臨床藥代動力學試驗
       驗證性臨床藥代動力學研究，一般要在本國人群中重復一些關鍵性藥代動力學研究（和藥效動力學研究），考察藥物的種族差異性，進行橋接分析，為借鑒原研產品說明書的用法用量提供藥動學依據。這類研究在設計時，要考慮種族因素的敏感性和基因多態性。最常見的申報資料形式是健康受試者三個劑量的單次給藥藥代動力學研究加上一個中劑量的多次給藥藥代動力學研究。若已有研究信息提示口服制劑的吸收受食物影響，也應進行食物影響藥代動力學研究。本研究的藥動學參數，除進行規范的統計分析外，還要與原研數據進行比較和橋接分析。若能橋接，采用原研產品的用法用量進行隨機對照臨床試驗，并推薦為本品種的用法用量。若不能橋接，分析原因：本研究的方法學問題、本品種的制劑學問題、種族差異性問題，并對給藥劑量調整和隨機對照臨床試驗設計提出意見。有時為排除本研究的方法學問題和本品種的制劑學問題，可以進行本品種與原研產品的生物等效性研究。
       六、研究數據的整理方式與統計分析
       藥代動力學研究數據基本都是定量數據，其統計描述一般采用均數、標準差、中位數、最大最小值等統計量。研究數據的整理方式和統計分析方法要和研究目的和研究設計類型相一致。臨床藥代動力學試驗中，兩組或多組間的藥動學參數進行比較時，由于每組的樣本量少（8~12例），通常進行差異性檢驗，不采用等效性檢驗（一般每組需要18~24例）。定量資料滿足正態分布和總體方差齊性時，采用參數檢驗如：t檢驗、方差分析等。AUC_(0-t) 、AUC_(0-∞)、C_max一般經過自然對數轉換后，可滿足正態分布和總體方差齊性。T_max等參數一般采用非參數檢驗如：成組資料的Wilcoxon（Mann-Whitney）檢驗、配對資料的Wilcoxon符號秩和檢驗、單因素多水平Kruskal?Wallis秩和檢驗、配伍組設計的Friedman秩和檢驗、兩因素非參數方差分析^{[10, 11]}等。
       申報資料中常見的錯誤是，在研究設計時為節省樣本量采用交叉設計，在數據整理和統計分析時為省事誤用平行設計資料的統計分析方法。交叉設計資料的統計分析比較復雜。2×2交叉設計^{[7, 8]}、具有3種治療的Williams設計^[4]、具有4種治療的Williams設計^[5]的參數檢驗方法（方差分析）分別見相應的文獻。但是交叉設計資料的非參數檢驗較難實現，有待統計學家進一步開發。國內文獻^[12,13]中2×2交叉設計資料的非參數檢驗方法是受到質疑的^[14]，可以采用國外文獻^[8]的方法。有的申報資料采用了一些簡化的辦法，如將2×2交叉設計資料簡化為配對設計資料采用Wilcoxon符號秩和檢驗，將多交叉設計資料簡化為配伍組設計資料采用Friedman秩和檢驗。
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