昨(24)日，由台灣新藥產業聯盟(TID)主辦的「新藥開發生物統計論壇」，邀請前國衛院院長梁賡義、SDC Clinical生物統計諮詢副總裁李倩、精睿醫藥科技總裁暨執行長沈志華、美國統計協會(ASA)院士丁迺迪、國衛院群體健康科學研究所名譽研究員熊昭、醫藥品查驗中心(CDE)資深統計審查員王玫、國衛院群體健康科學研究所研究員蕭金福等多位國內外華人生物統計專家，探討生物統計對新藥研發的重要性，以及台灣藥界應用統計時的瓶頸。

前國衛院院長、逢甲大學春雨講座教授梁賡義致詞指出，在美國藥廠中，從開發藥物到臨床試驗結束，報告上都必須有生物統計學家的簽章，顯示美國對於統計學家的重視，不過，目前台灣藥廠對統計的重視度，仍有很大的進步空間。

其實不只有臨床試驗需要生物統計，已經延伸到藥物發現、臨床前試驗都需要用到生物統計，統計是一個幫助科學家的工具，1986年，因愛滋病(AIDS)發展出新的生物標誌物(biomarker)，促使梁賡義與同事共同發表新穎的生物統計方法──「廣義估計公式」(GEE)，至今仍應用在癌症、心臟血管及精神疾病、家族遺傳疾病、基因遺傳學研究及社會科學等領域中。

財團法人醫藥品查驗中心(CDE)林時宜執行長表示，CDE擁有新藥與其他領域的統計專家，106年開辦統計訓練課程，110年更成立CDE學苑，舉辦疫情下發展創新統計方法訓練、臨床一、二期與特殊統計方法系列課程；此外，積極與產官學合作，像是到台大、長庚進行專題演講，與學會開設系列課程、輔導大專院校學生到CDE進行統計相關實習。

林時宜指出，希望能與產學界教學相長，共同培育統計人才，若在審查時產業有專業的統計窗口對接，可讓溝通不打折扣。

國外藥廠統計無所不在！ 從藥物發現到保險議價

美國統計協會院士丁迺迪，曾在輝瑞(Pfizer)工作22年、現為百靈佳殷格翰(Boehringer-Ingelheim, BI)生物統計與數據科學部主任，他以大藥廠的經驗分享，藥物開發的每個步驟都很關鍵，當走到臨床試驗時，最關鍵的就是「Go與No-Go的決策」，不好的藥要越早淘汰越好，生物統計學家在其中並非扮演管控風險的角色，而是在一個樣本數量下，如何量化風險，降低假陽性與假陰性風險並減少成本。

不過，丁迺迪也強調，不要盲目相信統計。他相信：「Good statistics does not help a bad drug. Bad statistics can ruin a good drug.」

沈志華曾擔任艾伯維(AbbVie)數據與統計科學副總裁，目前為精睿醫藥科技總裁暨執行長，他表示，在國外一般大公司中，統計是無所不在的，包含從藥物早期發展階段(early stage)、非臨床試驗、晚期發展階段(late stage)，到與保險公司議價的global medical cares部門都需要很多統計參與，甚至現在很重視的真實世界證據(RWE)都是一個獨立部門。

沈志華指出，進入臨床試驗後，統計學家不只負責統計分析而已，還包含上游的數據管理、下游的圖表製作等等，統計不僅是科學家的工具，而是需要決策的地方就需要統計；而統計兩大最重要的概念，就是將變異數(variance)，以及成本與風險控制的概念帶入公司中。

現任Statistics & Data Corporation (SDC) Clinical生物統計諮詢副總裁的李倩，曾在食品藥物管理局(FDA)、美國國家衛生研究院(NIH)工作長達十幾年，也曾在必治妥施貴寶(BMS)和Regeneron等大藥廠工作過，她分享，美國在1962年實施了《聯邦食品、藥品與化妝品法》(Federal Food, Drug, and Cosmetic Act)，而FDA作為執法單位，最重視的是要有「實質性的證據」來證明安全性與療效，此外，也強調多劑量(Multiple-Dose)、多種方法驗證，若以多種分析方式驗證數據都得到同樣結果，就會增強證據的信賴度。

李倩指出，FDA重視議題設定並經常與藥廠溝通，只要廠商能夠將適應症定義出來，並且設定合理的評估方式、獲得可信的數據，便能說服FDA予以批准。

台灣生物統計學術級已達標 「進入業界」仍為瓶頸

國衛院群體健康科學研究所名譽研究員熊昭表示，國外在藥物審查上運用生物統計發展得相當好，相關人力也很充足，但台灣目前的狀況仍有許多突破空間。

「台灣的生物統計已具備學術級水準，但並未真正踏入業界協助藥物發展。」熊昭直指。

曾協助彭汪嘉康等專家推動癌症臨床試驗的熊昭，在約1990年建立了「台灣癌症臨床研究合作組織(TCOG)」的統計中心，當時她見證多項國內癌症手術臨床試驗，在統計學的協助下，在學術界成果斐然；然而，到了「新藥發展」上，統計學的應用似乎遇到瓶頸。

熊昭表示，台灣在市場上似乎「尚未讓業界產生聘請統計人力的動力」，在學校中雖然學生已有很好的統計學訓練，但在新藥產業中，例如如何將統計結果結合其他藥物開發知識、決定藥物研發「Go與No-Go的決策」等，這些訓練尚有不足。

在CDE有22年經驗，且為CDE開創時的第一位統計專家的王玫則強調，產業與法規是站在互相「說服」的立場，因此兩方必須有良性互動。

CDE剛成立時諮詢了美國臨床試驗專家，其表示，美國製藥業界會透過大量的統計人力開發新的統計方式，來說服FDA其臨床試驗的可行性。

因此，王玫認為CDE也需要聘請更多統計專家，而產業界也相同，「必須打破公司到臨床試驗晚期時才需要統計的觀念，在臨床前、臨床試驗設計等階段，都需要統計的參與。」

國衛院群體健康科學研究所研究員蕭金福則表示，大家不能把統計想成「魔術師」。他表示，統計在試驗設計、資料分析、資料處理、數據闡釋方面上都有很重要的功能，且最終扮演著評估「顯著性」的角色。

蕭金福也以自身參與國內新藥審查的經驗分享，已看過不止一例透過調整統計方式(如刪除某些案例數據)，讓原先「未達到顯著療效」的藥物轉而「達標」的案例。

蕭金福指出，這點也體現了在新藥開發時，早期介入統計學的重要，對於難以成功的產品線，若能早點透過統計工具決定停止開發，就不需到臨床後期再花費更多時間與金錢成本處理。

(報導/李林璦、巫芝岳)