ما هي أحجام العينات الدنيا للدراسات ما قبل السريرية على الرئيسيات غير البشرية؟

لا يوجد حد أدنى واحد لحجم العينة لكل دراسة ما قبل السريرية للرئيسيات غير البشرية.

يعتمد الرقم الصحيح على السؤال، ونقطة النهاية الأولية، وتأثير العلاج المتوقع، والتباين البيولوجي، والتصميم الإحصائي، وأخلاقيات العمل.الصيدلة NHPكقاعدة عامة، تكون المجموعات أصغر من مجموعات القوارض، لكن هذا لا يعني أن عددًا ثابتًا واحدًا ينطبق على نماذج الأمراض أو أهداف الدراسة.

السؤال الأفضل ليس "ما هو أقل عدد من القرود التي يمكنني الإفلات منها؟" إنه:ما هي أصغر عينة يمكنها الإجابة على السؤال الأساسي دون إهدار الحيوانات؟هذا الإطار مهم في عمل NHP، حيث يمثل كل حيوان التزامًا علميًا وأخلاقيًا وماليًا حقيقيًا.

تميل دراسات NHP إلى استخدام عدد أقل من الحيوانات مقارنةً بالقوارض، وذلك لعدة أسباب.

تعد NHPs أقرب إلى البشر في علم وظائف الأعضاء والتشريح، لذا فإن بعض نقاط النهاية الانتقالية تحمل وزنًا أكبر لكل حيوان. تعتمد دراسات NHP أيضًا بشكل كبير على القياس الطولي: سحب PK المتكرر، والتصوير، والتسجيل السلوكي، وتتبع العلامات الحيوية. يقدم أحد الحيوانات العديد من نقاط البيانات خلال الدراسة، لذلك لا يزال بإمكان مجموعة صغيرة أن تنتج الكثير.

علاوة على ذلك، تحمل أبحاث الرئيسيات ثقلًا أخلاقيًا أكبر. ليس من السهل الحصول على القرود والقردة، كما أن مستوى الرفاهية مرتفع. لذا فإن الهدف ليس استخدام أكبر عدد ممكن، بل استخدام أقل عدد ممكن من العناصر التي لا تزال تعطي نتيجة قابلة للتفسير.

الوصول 2.0 يعكس هذا. تتطلب الإرشادات من المؤلفين الإبلاغ عن العدد الدقيق للوحدات التجريبية وشرح كيفية حصولهم عليها، بما في ذلك أي حساب مسبق لحجم العينة. إنهم لا يسلمونك عددًا عالميًا للحيوانات.

بالنسبة لمعظم الأعمال الاستكشافية والصيدلانية، تكون مجموعات NHP مكونة من أرقام فردية، وليس العشرات. لكن النطاق واسع.

يمكن في بعض الأحيان إجراء دراسة استكشافية ذات هدف ضيق، والجدوى، وإعداد النموذج، والتعرض، وإشارات PD المبكرة، مع عدد قليل من الحيوانات لكل مجموعة. تحتاج دراسة الفعالية الخاضعة للرقابة إلى مزيد من الدعم الإحصائي. يمكن إجراء عدة عمليات في كل مجموعة إذا كانت نقطة النهاية ضيقة وكان التأثير واضحًا؛ ستحتاج إلى المزيد عندما تتذبذب نقطة النهاية أو عندما يكون التأثير المتوقع صغيرًا.

يمكن للتصميمات الطولية والمتقاطعة أن تفلت من عدد أقل من الحيوانات، حيث أن كل واحدة منها تعمل كعنصر تحكم خاص بها. والعكس هو الصحيح عندما يكون لديك أذرع متعددة، أو نقاط نهاية صاخبة، أو حالات تسرب متوقعة، أو عدة مقارنات مستقلة مكدسة.

لذا تعامل مع "5 لكل مجموعة" أو "10 لكل مجموعة" كنقاط ارتكاز، وليس كقوانين. إنها نقاط البداية التي تعتمد على التصميم، وليس الأرضيات التنظيمية.

يجب أن يتبع حجم العينة الهدف الأساسي للدراسة، وليس النوع.

1. نقطة النهاية الأولية

عادة ما تكون الرافعة الأكبر. تحتاج القراءة الكمية المستقرة إلى عدد أقل من الحيوانات مقارنة بالسلوك الصاخب أو التصوير أو شدة المرض.

على سبيل المثال، تقوم دراسة PK بسحب قياسات التركيز المتكررة من كل حيوان، بحيث لا يزال بإمكان مجموعة صغيرة الإجابة على سؤال التعرض. تحتاج دراسة الفعالية المبنية على نتيجة سريرية متجولة إلى المزيد من الوحدات لرؤية تأثير علاجي حقيقي. قم بقياس حجم الدراسة حول أي نقطة نهاية تحمل الدليل الرئيسي.

2. حجم التأثير المتوقع

حجم التأثير هو الفرق الذي تحاول اكتشافه. يظهر تأثير كبير ذو معنى بيولوجي مع عدد أقل من الحيوانات؛ واحد صغير يحتاج إلى الكثير.

ولهذا السبب فإن عبارة "دراسات NHP تحتاج إلى ستة على الأقل لكل مجموعة" غير مكتملة في ظاهرها. قد تكون ستة نقاط كافية لنقطة نهاية واحدة ولا تقترب بدرجة كافية لنقطة نهاية أخرى. قم بتثبيت تأثيرك المتوقع في بيانات NHP السابقة، أو التجربة، أو الضوابط التاريخية، أو العمل المنشور، أو تقدير يمكن الدفاع عنه للفجوة ذات الصلة سريريًا.

3. تقلب نقطة النهاية

التقلب يدفع حجم العينة مباشرة. تحتاج المجموعة المتناثرة إلى المزيد من الحيوانات لفصل الإشارة عن الضوضاء؛ يمكن لنقطة النهاية الضيقة والقابلة للتكرار القيام بالمهمة بعدد أقل.

يأتي هذا التشتت من العمر، والجنس، والوزن، وشدة المرض الأساسي، واختلافات PK، وكيفية إحداث المرض، والبيولوجيا الفردية. وفي أعمال NHP، فإن التحكم في هذا التباين في مرحلة التصميم يمكن أن يكون مهمًا بقدر أهمية إضافة الحيوانات.

4. القوة الإحصائية ومستوى الأهمية

بالنسبة للدراسات المبنية على الفرضيات، يحدد تحليل القوة الرقم. المدخلات هي حجم التأثير المتوقع، والتباين أو الانحراف المعياري، ومستوى الأهمية (عادة α = 0.05)، وقوة الهدف (غالبًا 80٪ أو 90٪)، والنموذج الإحصائي والتصميم.

الاتجاه بسيط: تأثير أصغر يجب اكتشافه، أو خطأ من النوع الأول أكثر صرامة، أو قوة أعلى، كل ذلك يدفع n المطلوب للأعلى.

تحذير واحد. قم بتشغيل تحليل الطاقة على نقطة النهاية الأولية الحقيقية. يؤدي استعارة التباين من نموذج غير ذي صلة أو نقطة نهاية مختلفة إلى إنتاج تقديرات لحجم العينة لا تصمد، ويكون هذا التأثير أكثر وضوحًا في عمل NHP حيث تكون مجموعات البيانات التاريخية القابلة للمقارنة ضعيفة.

5. تصميم الدراسة

التصميم نفسه يغير الرياضيات. تحتاج المجموعات المتوازية إلى حيوانات منفصلة في كل ذراع. تعمل تصميمات التقاطع أو التدابير المتكررة على ضغط المزيد من المعلومات من كل حيوان ويمكن أن تقلص التباين بين الحيوانات.

يعد التتبع الطولي لنفس الحيوانات أكثر كفاءة لنفس السبب. لكن التدابير المتكررة لا تلغي الحاجة إلى العدد الكافي. العلاقة بين النقاط الزمنية، والتسرب المتوقع، والبيانات المفقودة، والنموذج الصحيح كلها تنتمي إلى التخطيط.

الخط الأكثر أهمية هو الاستكشافي مقابل التأكيدي.

قد يهدف العمل الاستكشافي إلى إظهار مسببات نموذج المرض بشكل موثوق، أو رسم ملف تعريف PK، أو العثور على نطاق الجرعة، أو التحقق من مشاركة الهدف، أو إنتاج علامات مبكرة للنشاط. غالبًا ما يتم تنفيذ هذه البرامج بشكل صغير عن قصد، لتعلم ما يكفي قبل الالتزام ببرنامج فعالية أكبر.

دراسة الفعالية التأكيدية مختلفة. إذا كنت تحاول إظهار تأثير محدد مسبقًا مقابل عنصر تحكم، فيجب أن يرتكز n على أساس منطقي إحصائي رسمي كلما كانت البيانات موجودة لدعم ذلك.

وهذا أيضًا هو السبب وراء تأرجح أحجام عينات NHP المنشورة على نطاق واسع. لا يمكن مقارنة دراسة استكشافية صغيرة ودراسة فعالية الطاقة لمجرد أن كلاهما يستخدم قرود المكاك.

أكبر n يرفع القوة، لكنه ليس علاجًا شاملاً.

إذا كان التصميم غير متقن، فلن يتمكن المزيد من الحيوانات من إصلاحه. التباين الناتج عن تحريض المرض غير المتناسق، أو نقطة النهاية الخاطئة، أو الضوضاء التقنية، أو التوزيع العشوائي الضعيف يبقى على قيد الحياة في عينة أكبر.

في عمل NHP، عادةً ما تكون الخطوة الأكثر ذكاءً هي تقليل التباين الذي يمكن تجنبه أولاً. قم بتوحيد كيفية إحداث المرض، وتحديد الخطوط الأساسية للحيوانات بشكل صحيح، وموازنة التخصيص، ووضع معايير التضمين والاستبعاد مقدمًا، والحفاظ على اتساق أخذ العينات، واستخدام نقاط النهاية الكمية الموضوعية. وهذا يخدم العلم والأخلاق في آن واحد، ولا يتم استخدام الحيوانات إلا عندما يكون ذلك مبررًا.

عينة صغيرة لا تعني دراسة ضعيفة.

يمكن لدراسات NHP أن تستخلص الكثير من كل حيوان عندما تبني مقاييس متكررة ونقاط نهاية تكميلية. يمكن أن يساهم حيوان واحد في المؤشرات الحيوية PK وPD والتصوير والملاحظات السريرية ودرجات السلوك عبر الدراسة. يتيح لك التصوير المتطور في الجسم الحي تتبع تطور المرض أو الاستجابة له بمرور الوقت دون قتل الحيوان في كل نقطة زمنية؛ على سبيل المثال، تدعم منصة الترجمة الخاصة بـ Prisys التصوير بالرنين المغناطيسي، والتصوير المقطعي المحوسب، والتصوير المقطعي المحوسب (PET-CT)، وDSA لهذا النوع من أعمال NHP الطولية.

السلوك الكمي يعمل بنفس الطريقة. يقيس التتبع ثلاثي الأبعاد بدون علامات، والذي غالبًا ما يعتمد على الذكاء الاصطناعي، الحركة والسلوك بمرور الوقت ويضيف نقطة نهاية طولية أخرى لعلم الصيدلة.

لا شيء من هذا يحل محل الحساب المناسب لحجم العينة. إنه يجعل كل وحدة تجريبية تكسب الاحتفاظ بها.

يبدو تسلسل التخطيط العملي كما يلي:

1. حدد السؤال الأساسي ونقطة النهاية التي تجيب عليه. التصميم حول نقطة النهاية، وليس عدد الموظفين المحدد مسبقًا. 2. قم بتقدير التأثير المتوقع والتباين من بيانات NHP التاريخية، أو التجربة، أو الأدبيات، أو أي مصدر آخر يمكن الدفاع عنه. 3. اختر النموذج الإحصائي وحدد مستوى الأهمية والقوة التي تريدها. 4. قم بإجراء الحساب المسبق لحجم العينة حيثما ينطبق ذلك. 5. قبل قفل الرقم، عامل الاستنزاف، والقياسات المتكررة، وعدد الأسلحة، والمزيج الجنسي، والعشوائية، والرفاهية.

عندما لا توجد تقديرات تباين موثوقة، وهو أمر شائع في عمل NHP، فسوف تعتمد على مزيج من الإحصائيات والخبرة السابقة والبيانات التجريبية والحكم. تشير الأدبيات إلى ما يلي بالضبط: غالبًا ما تكون البيانات الأولية ذات الصلة المباشرة ضئيلة، وحسابات القوة المبنية على نقاط نهاية غير مرتبطة لا تصمد.

ليس دائما.

يكتسب حساب القوة الرسمي مكانته في الدراسات المبنية على الفرضيات والتي تهدف إلى اكتشاف تأثير محدد مسبقًا. بالنسبة لبعض الدراسات الاستكشافية، من الصعب أو الخطأ إجراء واحدة عندما لا يكون لديك بعد تقديرات موثوقة لحجم التأثير أو التباين.

ما يهم إذن هو الشفافية. اذكر سبب اختيارك للرقم، وما هو السؤال الذي صممت الدراسة للإجابة عليه. يطلب ARRIVE 2.0 نفس الشيء: اشرح كيفية تعيين حجم العينة، وأظهر الحساب المسبق إذا قمت بذلك.

لا يوجد رقم عالمي، ولكن هناك قاعدة عامة معقولة: غالبًا ما يتم إجراء دراسات NHP الاستكشافية بأرقام فردية لكل مجموعة، في حين أن دراسة الفعالية التي يتم تشغيلها بشكل صحيح قد تحتاج إلى المزيد اعتمادًا على نقطة النهاية وتنوعها.

قم بتعيين هذا الرقم من الهدف والافتراضات الإحصائية، وليس من جدول حجم عينة NHP عام. سيقوم فريق NHP ذو الخبرة بتقييم نموذج المرض، والتأثير الدوائي المتوقع، والضوابط التاريخية، وتقلب نقطة النهاية، والتصميم، والمقاييس الطولية المتاحة قبل الوصول إلى العدد النهائي.

حجم عينة NHP الصحيح هو الأصغر الذي يجيب على السؤال المحدد مسبقًا.

وهذا يعني أنه لا يوجد "حد أدنى" عالمي يغطي علم الصيدلة، أو نمذجة المرض، أو PK/PD، أو التصوير، أو السلامة. يمكن أن يكون ثلاثة من كل مجموعة على صواب لهدف استكشافي واحد، ويخطئون في هدف استكشافي آخر. ولن يؤدي تراكم المزيد من الحيوانات إلى توفير نقطة نهاية سيئة أو تقلبات غير منضبطة.

تعمل دراسة NHP المبررة على موازنة الحساسية الإحصائية والأهداف الانتقالية والجدوى والرفاهية من السطر الأول من البروتوكول. بالنسبة للرعاة الذين يخططون لدراسة الفعالية أو علم الصيدلة الانتقالي، فإن تخطيط حجم العينة ينتمي إلى اختيار النموذج، وتعريف نقطة النهاية، والعشوائية، والجرعات، وأخذ عينات PK/PD، والتحليل، ولا يتم تثبيته في النهاية.

بيرسي دو سيرت N، هيرست V، أهلواليا A، وآخرون. إرشادات الوصول 2.0: إرشادات محدثة للإبلاغ عن البحوث الحيوانية.علم الأحياء PLoS.2020;18(7):e3000410. دوى:10.1371/journal.pbio.3000410.

اتصل بشركة بريسيس للتكنولوجيا الحيوية