Định hướng dữ liệu: hướng đi mới của thử nghiệm lâm sàng

william-bout-264826

Từ những ngày đầu tiên cho tới nay, thử nghiệm lâm sàng đã có những bước tiến đáng kể về mặt công nghệ. eClinical xuất hiện và nhanh chóng trở thành một lĩnh vực đầy tiềm năng. Các phần mềm và dịch vụ tiếp tục phát triển giúp thực thi quá trình thử nghiệm dễ dàng hơn, trong đó phần mềm phân tích thử nghiệm lâm sàng (clinical trial analytics – CTA) đang là xu hướng trong phương pháp quản lý.

Không thể bỏ qua các dịch vụ eClinical khi nhắc đến các quá trình thử nghiệm trơn tru hơn. Tuy nhiên thách thức vẫn tồn tại. Với các phần mềm độc lập, ví dụ như hệ thống quản lý dữ liệu lâm sàng EDC/CDMS hay hệ thống quản lý thử nghiệm lâm sàng CTMS, dữ liệu được ghi lại riêng biệt. Nói cách khác, dữ liệu vương vãi khắp nơi và truy vấn chéo (cross-query) trở nên vừa khó khăn vừa mệt mỏi.

Đó chính là lý do CTA xuất hiện. Bằng cách kết hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau và chiết xuất thành dạng hình ảnh, cách tiếp cận theo định hướng dữ liệu này cho phép điều tra viên thử nghiệm theo dõi các chỉ số đo lường hiệu quả công việc (key performance indicators – KPIs) để sắp xếp thử nghiệm hiệu quả hơn. Những chỉ số này bao gồm chỉ số nghiên cứu, chỉ số địa điểm thử nghiệm, chỉ số chất lượng và chỉ số dữ liệu. Bằng cách nắm được xu hướng và biểu hiện của siêu dữ liệu (meta-data), nghiên cứu viên có thể nâng cao chất lượng và hiệu suất của nghiên cứu.

Thiết kế nghiên cứu

Thiết kế của nghiên cứu là điều đầu tiên mà các nghiên cứu viên phải quan tâm. Thông thường, dựa vào kết quả thống kê và vận hành dự kiến, thử nghiệm sẽ được thiết kế dựa trên lý thuyết. Tuy nhiên, cách tiếp cận này có thể không mang nhiều tính thực tiễn, bởi vì những vấn đề nảy sinh có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến quá trình và thậm chí khiến thử nghiệm phải tạm ngưng.

May mắn là chúng ta có thể học được nhiều từ quá khứ. Phân tích các dữ liệu từ trước có thể cho nghiên cứu viên một bức tranh toàn cảnh về những khả năng có thể xảy ra với một loại hình thiết kế thử nghiệm. Ở một mức độ cao hơn, CTA cho phép mô phỏng các thiết kế khác nhau, nhờ đó nghiên cứu viên có thể ước tính sơ qua được thời gian và tổng chi phí của thử nghiệm với giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, giá trị trung bình và sai số. Do vậy, thiết kế theo định hướng dữ liệu mang lại khả năng thành công cao hơn và rủi ro thấp hơn.

Tuyển dụng và duy trì bệnh nhân

Nếu đã tham gia vào một thử nghiệm lâm sàng ít nhất một lần thì ai cũng đều phải đồng ý rằng tuyển dụng và duy trì bệnh nhân là nỗi đau lớn nhất xuyên suốt cả quá trình thử nghiệm. Không chỉ tốn kém nhất, việc này còn là nguyên nhân chính dẫn đến trì hoãn trong thử nghiệm. Tuy nhiên ở mặt tích cực, CTA có thể trợ giúp rất nhiều trong việc cải thiện vấn đề.

Khi khảo sát khả năng tuyển dụng bệnh nhân, nghiên cứu viên có thể tận dụng kho dữ liệu sẵn có từ nhiều nguồn như Cục quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA), các bệnh viện và trung tâm y tế để định vị được các bệnh nhân phù hợp. Các hạn chế sử dụng thuốc (medication restrictions) cũng như các tiêu chí tham gia và không được phép tham gia (inclusion and exclusion criteria) có thể thu hẹp vùng bệnh nhân. Kết quả được hiển thị dưới dạng bản đồ nhiệt, mà trong đó vùng nóng nhất có nguồn bệnh nhân tiềm năng lớn nhất.

Mặt khác, áp dụng quy trình duy trì bệnh nhân giảm thiểu tỉ lệ bỏ dở nghiên cứu. Chiến lược này hoạt động giống hệt chiến lược giữ chân khách hàng. Cũng như các doanh nghiệp thu thập KPIs để có được sự thật ngầm hiểu (customer insight) và nắm rõ hành vi khách hàng nhằm tăng doanh số, nghiên cứu viên cũng dựa vào các chỉ số của bệnh nhân để khuyến khích họ tái khám. Do rõ ràng việc giữ chân một bệnh nhân ít tốn kém hơn nhiều việc tuyển thêm bệnh nhân mới, chiến lược theo định hướng dữ liệu này đã chứng tỏ hiệu quả cao trong việc rút ngắn thời gian thử nghiệm và duy trì chất lượng nghiên cứu.

Nguồn cung thuốc

Mặc dù ít được thảo luận hơn, việc quản lý nguồn cung lâm sàng cũng gây ra vấn đề không nhỏ cho các nhà quản lý. Không phân bổ đồng đều được thuốc tới các địa điểm thử nghiệm có thể dẫn đến việc tái phân phối tới các địa điểm khác cũng như việc lãng phí dược phẩm, gây ra thời gian kéo dài và chi phí tăng cao. Vấn đề này trở nên nghiêm trọng hơn trong thử nghiệm lâm sàng thích ứng (adaptive clinical trial), khi liều lượng thuốc có thể được thay đổi.

CTA cho phép nghiên cứu viên và giám sát viên thử nghiệm dự đoán chính xác hơn lượng thuốc mỗi địa điểm cần. Dựa vào tình hình tuyển bệnh nhân và dữ liệu có sẵn, số lượng thuốc có thể được tính toán tốt hơn để giảm thiểu tối đa tình huống lãng phí.

Lựa chọn địa điểm thử nghiệm

Loại bỏ địa điểm thử nghiệm do không tuyển được bệnh nhân là một vấn đề thường thấy mà các thử nghiệm lâm sàng cần tìm cách giải quyết. 80% số địa điểm báo cáo chỉ tuyển được một hoặc ít hơn bệnh nhân trong Pha II và III từ năm 2008 đến 2009. Việc mở và đóng một địa điểm thử nghiệm tạo ra một gánh nặng tài chính không nhỏ lên thử nghiệm, và đồng thời kéo dài thời gian nghiên cứu.

Tận dụng CTA khi chọn lựa địa điểm nghiên cứu là một giải pháp khôn ngoan. Bản đồ nhiệt về bệnh nhân có thể được dùng kết hợp với kho dữ liệu của FDA mà qua đó những cụm bệnh nhân lớn sẽ hiện lên. Trong khi đó, những dữ liệu từ trước tại các địa điểm này có thể được sử dụng để đánh giá mức độ tiềm năng và phù hợp với mục đích của thử nghiệm. Bằng cách nghiên cứu các chỉ số của địa điểm thử nghiệm, nghiên cứu viên có cơ hội cao hơn để chọn được những địa điểm tối ưu đảm bảo dữ liệu đầy đủ và có chất lượng cao.

Giám sát địa điểm thử nghiệm

Trước đây, giám sát viên nghiên cứu lâm sàng (clinical research associate – CRA) đến các địa điểm khác nhau để kiểm tra và giải quyết các vấn đề với mức độ thường xuyên như nhau. Cách làm này có vẻ quá cứng nhắc để có hiệu quả cao, bởi mỗi địa điểm lại vận hành riêng biệt. Những địa điểm hoạt động trơn tru không cần quá nhiều sự giám sát, trong khi những địa điểm gặp nhiều trục trặc cần kiểm tra thường xuyên hơn. Vì vậy, cách tiếp cận truyền thống không thể tối ưu hoá được nguồn lực.

Hai xu hướng đang nổi lên trong giám sát địa điểm thử nghiệm theo định hướng dữ liệu. Một là sử dụng CTA để dự đoán lượng bệnh nhân tham gia. Giám sát viên lên kế hoạch trước một ngày làm việc đầy đủ để CRA có thể tới vào ngày hôm đó. Xu hướng thứ hai là giám sát dựa trên rủi ro (risk-based monitor), về cơ bản có nghĩa là CRA tập trung vào những địa điểm có rủi ro gặp phải vấn đề về dữ liệu cao nhất. Những địa điểm thử nghiệm này sẽ được kiểm tra thường xuyên nhất trong khi những địa điểm vận hành trơn tru hơn sẽ được kiểm tra ít hơn nhiều. FDA cũng khuyến khích cách tiếp cận dựa trên rủi ro này với mục đích ngăn chặn gian lận dữ liệu cũng như tích cực đẩy mạnh những kết quả sạch và đáng tin cậy hơn.

Cần phải hiểu rằng CTA không phải là thay thế cho CTMS, mà thực chất là một chương trình bổ sung. Bằng cách kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và chiết xuất thành các báo cáo thiết thực, CTA cho phép người dùng ra những quyết định thông minh hơn để có được nghiên cứu hiệu quả hơn. Thử nghiệm lâm sàng theo định hướng dữ liệu chính là con đường của tương lai.

Nguồn tham khảo: