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——2019真实世界研究高峰论坛在北京大学召开

7月20日至21日,“2019真实世界研究高峰论坛”在北京大学召开。本次论坛由北京大学生物统计系、北京国际数学研究中心主办，国际生物统计学会中国分会、中国现场统计学会生物医疗统计分会、北京灵迅医药科技有限公司协办。来自全国各地政府监管部门及有关机构权威人士，学术界，制药工业界，临床试验机构，合同研究组织（CRO），医疗健康大数据公司等300余名代表出席。论坛共分为两个主题：一是中国真实世界研究现状与进展，二是真实世界研究设计与分析。北京大学医学部副主任、北京大学科学研究部部长张宁教授，主办方北京大学生物统计系系主任、北京大学博雅讲席教授周晓华分别在开幕式致辞。

    周晓华教授在全职加入北京大学前为华盛顿大学正教授，曾长期担任美国联邦政府食品和药物管理局（FDA）医疗器械和放射健康顾问委员会委员，美国统计学会流行病统计等三个分会主席。论坛正式环节，他首先以真实世界临床研究的挑战为题，解读了FDA真实世界证据的指南，指出所面临的挑战并探讨了可供解决的统计方法。他从临床登记、索赔数据、电子病历、临床试验和社交媒体方面介绍了真实世界数据（RWD）的常见类型及其局限性，并阐述了FDA关于RWD和RWE（真实世界证据）相关政策。周晓华教授指出，RWE是否可用于药物和生物制品的监管决策时主要要考虑三个方面：一是RWD是否“适合”在监管决策中使用；二是用于生成RWE的方法是否能够提供“充分的科学证据”来解决所提出的监管问题；三是在特定情况下使用的方法是否符合FDA的监管要求。周晓华教授提出RWD需要监管机构更多的指导，从而更好的促进真实世界的研究。

《真实世界证据支持药物研发的基本考虑（征求意见稿）》（以下简称《基本考虑》）两位主要执笔人：国家食品药品监督管理总局药品审评中心临床药理和统计部王骏副部长和南方医科大学生物统计系陈平雁教授均出席论坛，他们分别从监管、统计方法学等角度对意见稿进行了深入解读。

    王骏副部长从监管角度解读了《基本考虑》，介绍了《基本考虑》起草背景、内容、审评考量、挑战与计划。王骏副部长表示，真实世界数据可用于药物研发环节，如获取疾病自然史信息、生物标记物的研发、利用包含真实世界数据的混合模型进行新药的研发等；也可考虑利用真实世界证据支持监管决策，如罕见病药物、已批准药物增加适应症、上市后再评价等。他特别解读了中药医院制剂临床研发的考量。

陈平雁教授介绍了使用RWE支持药物研发面临的挑战：RWE的定义和内涵需在概念上厘清；真实世界数据对RWE的充分支撑作用；监管法规的真空；评价真实世界证据的方法学有待规范；真实世界证据的适用范围有待明确等。RWD是RWE的基础，RWD有效地作为RWE需注意的方面有：研究环境和数据采集接近真实世界；合适的对照；更全面的效果评价；有效的偏倚控制；恰当的统计分析；合理的结果解释等。真实世界研究能使各相关方（患者、医生、监管与决策层等）受益，但具有复杂性，需精心设计；应注重RWD的基础建设（例如开展现有重要数据库的系统评价及国家层面标准数据库的建立等）；因果推断的统计分析是真实世界研究的核心技术。RWE更多的是作为辅助证据，作为主要证据需谨慎，提倡开展RCT结果与源于合格数据库的RWE结果的比较研究及合并使用。

国家卫生健康委统计信息中心统计处蔡玥副研究员从信息发布、分析利用与建立现代化体系等角度，全面介绍了国家卫生健康数据资源与在真实世界研究中的应用。她提到，卫生健康统计数据发布及时，覆盖面广，分为常规统计调查数据和抽样调查与监测数据两种类型，又囊括多个子数据库。丰富的数据为不断深入的统计分析提供良好的基础，包括：以国家人口基础信息库为平台，合作开展了全国及分省预期寿命测算；以医疗卫生机构年报数据库、住院病案首页数据库为平台进行恶性肿瘤经济负担估算；通过深入分析卫生人力数据库等获取我国卫生人力资源发展情况。基于卫生健康数据资源的深入探索也为进一步建立现代化卫生健康统计体系提出新要求和新思路，如加强数据收集和质控过程管理、以及数据的信息化存储，探索建立大规模人群队列数据库，从而达成建立更高水平的研究品牌、开发卫生政策综合分析和决策支持系统的目标。

    北京大学人民医院王天兵副院长针对中国严重创伤救治中致残，致死率高的情况，结合中国创伤救治联盟纲要指导，介绍了中国创伤救治体系建设“一二三工程”。该工程加强了中央医院与地方的联系，推进了院前与急诊/急诊与专科团队合作，并通过收集临床数据，建立院内基于创伤救治标准的电子专病数据库等措施，为进一步推进中国创伤救治的信息化建设与大数据平台作出了探索。基于信息库的大数据系统能够针对不确定的专家知识和不确定的病人临床数据进行推理诊断；知识库中的规则能够根据累计的病人数据进行自动优化学习。这为创伤救治分析与决策提供了更为科学广阔的应用平台。但由于收集病历数据的缺失，不完整等客观因素，信息化支撑下的中国创伤救治体系建设仍然任重而道远。

    国家食品药品监督管理总局药品审评中心中药民族药临床部唐健元部长在报告中指出，监管决策基于获益与风险评估，中医药有其自身的临床特点，如在处方上有广泛的理论基础；讲究辩证诊治，处方应用灵活，讲究个体化治疗；人用历史悠久，如名老中医经验方、院内治剂的广泛应用等。中药的监管应以临床价值为导向，鼓励创新。鼓励有条件的中药企业和研究机构事先与监管机构沟通，并就研究计划与方案达成一致后开展。

     华中科技大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系尹平教授（《基本考虑》专家组成员）介绍了我国中医药院内制剂的现况，面对我国巨大的中医药院内制剂存量资源，指出了在中药研发的早期临床试验阶段充分利用真实世界证据去确立临床定位和目标人群，明晰用法用量及疗程，挖掘临床应用“口碑”好，安全有保障的“明星药”的机遇与挑战。同时，尹教授认为监管决策部门已经为中药研发上市打开了“一扇窗”，只要中医医院、工业界能充分发挥各自的优势，加强合作，以国家深化新药审评审批制度改革为契机，以中医药院内制剂为突破口，是化解制约我国中药上市研发瓶颈的有效途径，并会在行业内产生积极的“蝴蝶效应”。

北京中医药大学东直门医院商洪才研究员、刘岩助理研究员分别结合循证中医药、中医药临床数据挖掘等，认为随着对真实世界研究的不断深入，真实世界研究的运用将进一步扩展和延伸，在中医药研究开发中的应用也将更加广泛。

北京大学第三医院临床研究中心李海燕副所长从亚洲房颤患者流行病学特点、非瓣膜病房颤患者抗凝策略和真实世界应用中剂量选择三方面论述了真实世界药物临床研究对医疗实践的意义。真实世界药物临床研究能针对亚洲房颤患者的特点优化抗凝治疗剂量，在疗效和安全性中取得平衡。

哈尔滨医科大学附属肿瘤医院的郑桐森研究员从临床医生角度对真实世界研究的认识、消化系统肿瘤的真实世界研究、真实世界研究痛点以及践行真实世界研究等方面介绍了消化系统肿瘤真实世界研究现状与进展。

哈尔滨医科大学卫生统计学教研室侯艳副教授从真实世界数据组学生物标志物的获取以及基于组学生物标志物实现精准定位目标人群等方面介绍了基于组学生物标志物的真实世界研究再新药研发中的作用，同时分享了相关探索案例。她指出：临床前和早期临床试验前使用生物标志物对于药物研发具有非常重要的意义，可以帮助企业有效识别对药物敏感或是会产生潜在副作用的人群，帮助企业有效选择适应人群，加快产品上市速度，提高产品的有效率。

北京大学生物统计系贾金柱副教授以“现实世界研究中的因果推断”为题，借“公鸡打鸣与天亮的关系”为例，深入浅出地向各位嘉宾介绍了因果推断的统计学研究。对于现实世界研究中的因果推断，贾老师指出现实世界数据分析更加困难，并以高血压治疗方法的选择为例，介绍了交叉设计估计，该方法可以综合利用现实世界数据和随机对照数据更好地估计因果作用。

北京大学光华管理学院张俊妮副教授介绍了小区域死亡率和期望寿命及其真实世界的应用。她以瑞典婴儿死亡率为例指出了小区域人口学的特征导致抽样变异性很大，直接估计不可靠，从而引入了基于贝叶斯模型的估计，

并应用于新西兰统计局和澳大利亚卫生福利研究所按性别、地区、种族划分的死亡率和预期寿命估计以及荷兰按性别、年龄划分的人均健康花费预测等真实世界的数据。

北京大学妇幼卫生学系刘峥博士从应用的角度，介绍了真实世界中人群肥胖干预依从性及其效果研究。儿童肥胖流行率高，长期患病风险大，是十分重要的公共卫生问题。儿童肥胖干预项目应用整群随机对照试验设计，其在真实世界的实施中，面临的主要问题是研究对象的依从性。如何充分调动项目人员和研究对象的积极性，按照研究方案落实干预措施是需要解决的关键点。同时，她提到，未来在干预研究中将更注重儿童肥胖干预效果可持续性、真实世界中大人群的推广和真实世界干预研究依从性分析。

百济神州统计部主管Tony Guo（郭翔）博士（《基本考虑》专家组成员）站在企业的角度介绍了利用真实数据进行药物研发的相关指南和政策，并从实际应用的过程中提出了目前亟待解决的问题包括法律、政策、管理的空白；数据系统的整合、断裂数据与结构化的缺乏；隐私问题；数据质量较低等。

默克中国统计负责人丁劼博士提到外部数据的使用将会对于后续的实验设计提供更多的信息，也可以作为控制组数据为数据分析提供更多的信息。

Boehringer Ingelheim（勃林格殷格翰）亚太区生物测定学负责人Susan Wang（《基本考虑》专家组成员）以几种药物研发的实际例子详细解读真实世界证据对于临床药物研究的重要作用并提出了真实世界证据研究面临的挑战，包括高质量数据的可及性以及需要除倾向性评分以外的突破性研究方法。

本次论坛专家来自多个领域和学科，从多重视角探讨了真实世界研究的发展现状、面临的挑战和机遇等，所揭示的问题值得沉思，但是对未来大家也充满期待。真实世界研究具有复杂性，需精心设计。随着大数据，人工智能、统计方法等多学科发展和交叉融合，通过多方合作，打破数据孤岛，为真实世界研究共同搭建标准化平台，建立科学有效的统计方法，并通过恰当的统计分析（如因果推断方法的正确使用，合理的缺失数据处理，充分的敏感性分析等）去伪存真，寻找真凭实据，未来的真实世界研究必将为医药研发、临床科研工作提供强有力的支持！

（部分参会人员合影）

拓展阅读：

   1、 真实世界研究（Real World Research/Study，RWR/RWS）

广义的真实世界研究既包括以自然人群为对象的研究，也包括以临床人群为对象的研究；后者所得到的真实世界证据既可用于支持医疗产品研发与监管决策，也可用于其它科学目的。《基本考虑》仅限于用于支持医疗产品研发与监管决策的真实世界研究，将真实世界研究定义为：在真实世界环境下收集与患者有关的数据（真实世界数据，英文Real World Data，简写为RWD），通过分析，获得医疗产品的使用价值及潜在获益或风险的临床证据（真实世界证据, 英文Real World Evidence，简写为RWE），其主要研究类型是观察性研究，也可以是实用临床试验。

药物研发过程中，对于某些缺乏有效治疗措施的罕见病和危及生命的重大疾病等情形，常规的临床试验可能难以实施，或需高昂的时间成本，或存在伦理问题，因此近年来如何利用真实世界证据用以评价药物的有效性和安全性，已成为全球相关监管机构、制药工业界和学术界共同关注且极具挑战性的热点问题。

2、北京大学生物统计系

北京大学生物统计系成立于2018年11月16日，由北京大学公共卫生学院、北京大学数学科学学院和北京国际数学研究中心共建，是国内第一个跨数学和公共卫生学的生物统计系，首任系主任为周晓华教授。其建设目标是培养既掌握统计理论，又能将理论与生物医学研究相结合的创新型及复合型人才。该系建立的宗旨在于促进北京大学在生物统计学科的发展，助力北京大学的“双一流”建设，探索生物统计方法学在转化医学、精准医学、大数据研究等领域的应用。该系目前的主要研究方向包括临床试验、医疗大数据开发与挖掘、因果推断、诊断医学、精准医疗和统计遗传学等。北京大学生物统计系将与相关单位开展广泛交流和合作，尤其是与临床医院和相关研究机构，进一步促进生物统计研究从临床实际问题出发，既推动统计方法学的研究，也促使临床医生在实际应用中建立更完善的方法学基础。