«Золотым стандартом» проверки эффективности лекарственного препарата признан подход, получивший название «двойное слепое плацебоконтролируемое исследование». Слово «слепое» в названии метода указывает на то, что пациенты — участники эксперимента не знают, получают ли они лекарственный препарат или «пустышку» — плацебо. «Двойное слепое» подразумевает, что не только пациенты, но и медицинские работники, непосредственно принимающие участие в исследовании, не в курсе, какой из двух препаратов они дают тому или иному больному. Все лекарственные пробы зашифрованы и расшифровываются лишь после завершения эксперимента, когда данные по эффективности лечения уже собраны. Такой подход позволяет минимизировать вмешательство «личного фактора» как со стороны больных, так и со стороны врачей и максимально приблизить «клинический эксперимент» к «лабораторному». В случае тестирования нового препарата от болезни, для которой уже существуют лекарства, вместо плацебо используется известный препарат, и именно в сравнении с ним анализируется новое средство. Является ли оно более эффективным? Более безопасным?
Лекарства, не прошедшие подобной проверки, по умолчанию считаются препаратами с недоказанной клинической эффективностью и в идеале вообще не должны назначаться врачами. К сожалению, реальность, особенно российская, далека от идеала, и многие доктора «по старинке» или, напротив, «в русле новейших тенденций» вписывают в рецепты и такие сомнительные средства.
Как отличить лекарственный препарат от «пустышки», если вы не специалист? Самым простым решением будет обратиться к доступным в интернете спискам лекарств с недоказанной эффективностью. Но если вы не доверяете чужому мнению и хотите разобраться самостоятельно, то можете провести собственное исследование. Для этого нужны время, терпение и приличное знание английского языка.
Если лекарство позиционируют как «уникальное» и «не имеющее аналогов», необходимо прежде всего проверить, существуют ли публикации, посвященные действию этого препарата, в международных научных изданиях. Для этого нужно обратиться к базе данных PubMed. Публикаций должно быть не одна-две, а по меньшей мере десяток. Есть ли какие-то ссылки на «двойные слепые плацебоконтролируемые исследования» лекарства, особенно если его позиционируют как «новейшую разработку»? Если нет — это должно насторожить. Посмотрите, какое действующее вещество указано в препарате, и проверьте, используется ли эта субстанция в зарубежных аналогах, производимых известными фармацевтическими компаниями в Европе и США, и если да, то в каких концентрациях она там присутствует. Разумеется, существуют различные дозировки для разных терапевтических целей, однако если разница в количестве активного компонента между зарубежным и отечественным аналогом очень велика (и не в пользу отечественного препарата), то это повод заподозрить лекарство в недостаточной эффективности. Если выяснится, что лечащий врач регулярно назначает вам «пустышки», то это серьезная причина задуматься о консультации с другим специалистом.
В реальном мире, где далеко не все имеют доступ к качественной медицинской помощи и «спасение утопающих — дело рук самих утопающих», полезно иметь в виду, что существуют международные протоколы лечения тех или иных заболеваний (в том числе и онкологических), основанные на мировом опыте медицинского сообщества (и результатах клинических исследований). Информацию и доступ к интернациональным стандартам предлагает, в частности, Guidelines International Network, всемирный банк данных рекомендаций по диагностике и лечению.
Информация о клинических испытаниях, которые проводятся в мире и в России, является открытой. В частности, портал Российского общества клинической онкологии предоставляет список клинических испытаний, направленных на борьбу с раком, в которых могут принять участие заинтересованные пациенты с соответствующими диагнозами.
Использование статистических методов для объективного анализа эффективности лекарственных препаратов — это лишь вершина айсберга, и оно обозначает тенденцию современных наук о живом к движению в сторону строгости и точности. Таким образом биология пытается ответить на вызовы сегодняшнего дня, самым серьезным из которых является проблема «больших данных» (Big Data).
ФАКТ: все гомеопатические препараты являются лекарствами с недоказанной эффективностью.
Тихая революция — big data в молекулярной онкологии
Мы все живем во времена революции, но эта тихая, ползучая трансформация общества лишь изредка обнаруживает себя в публичных скандалах вроде обсуждения влияния социальных сетей на выборы президента США. Старые политические игроки пока еще сохраняют свое влияние, но новое и отнюдь не иллюзорное могущество принадлежит тем, кто владеет данными и умеет обращаться с ними, и эта власть со временем будет только возрастать. Big Data меняет правила политической игры, оказывает влияние на экономику и социальную жизнь. Что же касается науки, то использование больших данных в биологии радикально изменило облик этой науки на глазах всего лишь одного поколения ученых.
Всего каких-то два-три десятка лет назад, не говоря уже о временах более отдаленных (ничтожный по историческим меркам промежуток времени), главной проблемой молекулярной биологии был острый дефицит экспериментальных результатов. Очистка и кристаллизация белков и получение информации об их пространственной структуре были сложным многолетним таинством, похожим на алхимическое превращение. Секвенирование (расшифровка последовательности) гена или белка — многомесячным проектом, достойным отдельной статьи. Теоретическая биология занималась разработкой предсказательных алгоритмов для всего и вся. Предсказания эти при всей своей неточности были очень востребованы, поскольку позволяли хоть как-то прикрыть и залатать зияющие прорехи нашего незнания.
Внедрение новых методов со временем, конечно, повышало производительность научного труда, но это происходило медленно и постепенно. Если за первую кристаллизацию белка дали Нобелевскую премию, то всего несколько десятилетий (подчеркнем — десятилетий!) спустя эта задача стала рядовой темой для дипломной работы в каком-нибудь профильном институте. Научные данные накапливались медленно и обдумывались подолгу. Было время, и его свидетели еще живы, когда хорошим тоном для ученого, изучавшего закономерности пространственного строения белков, считалось помнить (в общих чертах) структуры всех известных белков — сейчас такое просто невозможно себе представить.
Так же медленно накапливалась информация о динамических свойствах живых систем. С кем взаимодействует данный белок? Как изменяется активность данного гена в ходе определенного биологического процесса? Ответ на каждый такой вопрос требовал серии непростых экспериментов.
Ситуация изменилась быстро и драматично. Появились экспериментальные методы, позволяющие анализировать экспрессию десятков тысяч генов одновременно, следить за поведением тысяч белков, отслеживать мутации во всем геноме. Результаты, полученные в ходе таких высокопроизводительных экспериментов, расширили наши представления о молекулярных основах живого и одновременно стали источником принципиально нового системного кризиса, который в свое время был предсказан писателем-фантастом и по совместительству глубоким философом-футуристом Станиславом Лемом. Он назвал его «самозатемнением» науки.
Иногда, обозревая многостраничные перечни статей, выдаваемые поисковыми системами в ответ на небольшой запрос, нет-нет да и подумаешь: не исключено, что мы уже обладаем всей необходимой для понимания жизни информацией, просто эта информация из рук вон плохо организована… Молекулярная биология перестала страдать от дефицита данных и стала задыхаться, придавленная их избытком. Этот кризис в полной мере затронул и молекулярную онкологию.
Что мы могли узнать о той или иной опухоли при помощи методов «классической» молекулярной биологии? Проверить типичные мутации — p53, BRCA и т. д. Посмотреть уровень экспрессии основных лигандов и рецепторов факторов роста и гормонов, чтобы понять, какие именно сигнальные пути усиливают клеточное деление, определить особенности обмена, проверить маркеры присутствия иммунных клеток и на их основании сделать вывод об иммунном статусе — обо всех этих методах уже говорилось выше, и многие из них успели стать частью повседневной клинической практики.
Какие возможности у «новейшей биологии» охарактеризовать ту же самую опухоль? Во-первых, можно отсеквенировать весь опухолевый геном и проверить мутации ВО ВСЕХ генах (а не только в известных онкогенах и онкосупрессорах). Во-вторых, можно измерить уровень активности опять-таки ВСЕХ генов в данной опухоли и посмотреть, как он изменяется, например, в ответ на лечение. ВСЕ гены — это примерно 20 000. 20 000 данных, полученных при изучении одной-единственной опухоли (на самом деле больше), вместо 20–30 (и это если брать по максимуму) параметров, определяемых классическими методами. Вы уже примерно представили масштаб проблемы?
А ведь это только цветочки. В последние годы стремительно развивается технология «поклеточного» анализа, позволяющего исследовать уровень активности генов не в образце, а в каждой конкретной клетке. С помощью этого метода с одного образца ткани можно собрать уже не 20 000 данных, а 20 000 * N, где N — количество клеток, причем необязательно раковых. Данный метод можно использовать и для того, чтобы охарактеризовать качество клеточного микроокружения. А речь, повторюсь, идет все еще об одном пациенте и одном-единственном образце опухоли. А пациентов таких в мире (потенциально) миллионы и миллионы, и опухоль у каждого может быть вовсе даже не одна…
Так рождаются огромные таблицы, бесконечные ряды данных. Разливаются моря и океаны научной информации, в которой, однако, современная биология чувствует себя не как «рыба в воде», а скорее как утопающий, из последних сил пытающийся выбраться на сушу. Информация далеко не то же самое, что знание! Чтобы превратить первое во второе, требуется значительное интеллектуальное усилие. И результат его отнюдь не гарантирован. На сегодняшний день существует огромный зазор между бескрайней мощью высокопроизводительных методов и ограниченными возможностями сущес