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虚拟临床试验应用现状及趋势

关键词：虚拟临床试验；建模与仿真；模型引导的药物研发

摘要

虚拟临床试验是通过计算机模拟技术进行的临床试验，其突破了传统临床试验的限制，具有节省时间、降低成本、减少人体试验风险等优势。随着群体药代动力学、基于生理的药代动力学、系统定量药理学、人工智能等利用计算机进行建模与仿真新技术的应用，虚拟临床试验医疗健康领域已成为重要发展方向。本文将对虚拟临床试验的内涵、方法及未来发展趋势作初步综述，旨在为新技术、新方法在临床试验中的应用提供参考与借鉴。

正文

临床试验是一种评估新药物、治疗方案或医疗器械安全性和疗效的医学科学研究方法。在传统临床试验中，研究人员可以通过直接观察受试者的疗效和不良反应，收集和分析试验所获得的数据，为临床治疗提供真实、可靠的数据支持[1]。但是临床试验常具有研究成本高昂、研发周期长、研发风险高等特点。首先，全球临床试验的数量每年以7%～8%的速度递增[2]，用于新药临床试验的费用也以每年约6%的速度增长，预计到2030年将达852亿美元[3]，社会经济资源负担巨大。其次，从Ⅰ期的首次人体研究，到Ⅱ期临床探索阶段，再到Ⅲ期确证性临床阶段，一个新药的成功上市，往往耗费6～10年的时间。此外，新药临床试验往往需要申办方、合同研究组织（ContractResearchOrganization，CRO）、临床机构管理组织（SiteManagementOrganization，SMO）、研究团队、医疗机构、药政监管部门等多个机构、部门的通力合作，是一项复杂而庞大的系统工程。但尽管有如此大的投入，新药临床试验仍有可能面临受试者招募困难、患者流失、数据质量参差不齐、罕见病或特定人群难以开展研究等问题。最后，新药临床试验的整体成功率通常较低，一般不到10%[4-5]。这意味着只有极少数药物能够从临床试验中脱颖而出并成功获得批准上市。因此，如何缩短研发周期、减少临床试验阶段的风险是申办方、研究者等多方需要共同面对的难题，发展新的临床试验技术以降低成本，已成为各国新药创新转化亟需解决的问题。

虚拟临床试验作为临床试验的新技术、新方法，在国外已经成为各国临床试验发展的重要方向。美国、欧洲国家等在虚拟临床试验领域具有较为成熟的研究和实践经验。许多制药公司和学术机构都在积极探索虚拟临床试验的应用，以提高药物研发的效率，降低研发成本。在国内，计算机建模虚拟临床试验起步较晚，目前仍处于发展初期，但逐渐受到重视和应用。一些研究机构、大型医院和制药企业正在积极探索虚拟临床试验的应用，通过建立模型进行仿真来评估新药的安全性和疗效。

1虚拟临床试验的内涵

虚拟临床试验（virtualclinicaltrials，VCT），是指通过研究机体对药物的处置和药物发挥作用的各个环节及其影响，将这些过程的重要因素进行数学概念化和抽象化，建立起相应的数学模型进行计算机模拟的临床试验。其可以系统整合药物和生物系统相互作用的信息，发现并建立新的规律，并通过计算机系统表达出来，以提高临床研究决策效率和优化治疗方案[6]。

虚拟临床试验涉及多个学科领域，包括临床医学、临床药理学、生物统计学、计算机科学等。其不断对这些学科的知识体系进行重组和整合，逐渐发展成为具备一定特征的交叉学科。通过建立数学模型和计算机模拟，虚拟临床试验可以模拟药物在人体内的药动、药效和副作用等过程，以预测药物的安全性和疗效，快速、低成本、高效率地评估创新药物，为药物研发和临床实践提供决策支持。虚拟临床试验与去中心化临床试验的概念不全相同，去中心化临床试验是指利用移动电子设备应用程序、电子检测设备和在线社交参与平台等技术，来执行部分或全部试验相关活动在传统临床试验中心以外地点进行的临床试验[6-8]。而虚拟临床试验可以在计算机上进行大规模的试验模拟和数据分析，评估新药的疗效和安全性，优化治疗方案，节约人体试验的病例数和降低研发成本。

2虚拟临床试验的研究方法

当前，群体药动学（populationpharmacokinetics，PopPK），药代动力学/药效动力学（pharmacokinetics/pharmacodynamics，PKPD），群体药代动力学/药效动力学（populationpharmacokinetic/pharmacodyna-mics，PPK/PPD），基于生理的药代动力学（physiologically-basedpharmacokinetics，PBPK），定量系统药理学（quantitativesystemspharmacology，QSP）等定量药理学相关的建模与仿真技术以及人工智能（artificialintelligence，AI）技术已被广泛地应用到虚拟临床试验领域[9-12]。各技术方法的简要概括与技术路线见