亚组分析指基于某些临床病理特点,如性别、年龄、吸烟状态及分子类型等,将研究人群分为若干子集,并在这些子集中进行数据分析。某些III期临床研究可能就是基于II期临床研究的亚组分析进行的。但是,亚组分析的结论是否靠谱?本期,从JCO杂志发表的一篇最新文献谈起。该III期临床研究探索了对于晚期鳞癌患者,在标准化疗的基础上联合维拉帕利的疗效及安全性。该研究之所以聚焦于鳞癌,就是因为在II期临床研究的亚组分析中,鳞癌患者,尤其是吸烟的鳞癌患者中观察到了明显的获益,但是,最终,III期临床研究并未重现出来II期研究亚组分析的结果。
研究背景
25~30%的非小细胞肺癌患者为鳞癌,多数患者在诊断时已处于局部晚期或转移状态,鳞癌患者具有更复杂的遗传背景且与DNA损伤关系更为密切,这部分患者驱动基因突变发生率往往较低,因此缺乏有效的靶向治疗。尽管免疫联合化疗为这部分患者的一线治疗提供了新的治疗选择,但多数患者并不能出现持续的客观响应,且缺乏有效的标志物对患者的获益进行筛选,因此,鳞癌患者的治疗仍然代表了未被满足的需求,多聚腺苷二磷酸核糖聚合酶(PARP)在DNA损伤修复过程当中发挥重要作用。临床前研究发现,PARP抑制剂(PARPi)可以增强以损伤DNA为机制的治疗方案的疗效。维拉帕利是一款口服PARP1/2抑制剂,在实体瘤中可提高以铂类药物为基础的化疗疗效。在一项II期临床研究中,维拉帕利联合化疗相较于安慰剂联合化疗,可提高鳞癌患者的疗效。这一III期临床研究旨在确认鳞癌患者中,在标准化疗的基础上联合PARPi维拉帕利的疗效及安全性。
研究方法
这是一项随机、双盲、安慰剂对照的多中心临床研究,于37个国家218个研究中心进行,纳入组织病理学或细胞病理学确认的局部晚期或转移性鳞癌患者,患者年龄≥18周岁且具有一个可测量病灶。符合入组标准的患者按照1:1的比例随机分为化疗联合维拉帕利或化疗联合安慰剂治疗。维拉帕利剂量为120mg,口服,每日两次,从化疗前2天至化疗结束后5天,连续口服一周,化疗方案为紫杉醇(200mg/m2)联合卡铂(AUC=5),治疗上限为6周期。治疗持续进行,直至疾病进展、出现不可耐受毒性反应或患者撤销知情同意。第一年每6周进行一次疗效评估,随后每12周进行一次疗效评估。该研究主要研究终点为当前吸烟人群当中的OS,次要研究终点包括ITT人群中的OS、PFS及ORR。
研究结果
从2014年4月至2019年11月,共计970例患者接受随机化,联合维拉帕利组和安慰剂组分别入组486例和484例患者,其中967例患者至少接受1次维拉帕利或安慰剂治疗。两组分别有59%和55%的患者接受6周期化疗疗效。
研究的入组流程
联合维拉帕利组和安慰剂组在吸烟人群当中的中位OS随访时间分别为19.3个月和20.6个月。两组中位OS分别为11.9个月和11.1个月,HR=0.90,P=0.266。ITT人群中,两组中位OS分别为12.2个月和11.2个月,HR=0.853,P=0.032。ITT人群中的中位PFS为均为5.6个月,HR=0.897,P=0.107,ORR均为37%。两组中位响应持续时间分别为5.4个月和5.5个月,缓解深度分别为-35.1%和-31.0%,差异均无统计学意义。
当前吸烟人群中的OS
从安全性看,两组均有96%的患者出现任何级别不良反应,其中,分别有21%和23%的患者因不良反应而导致治疗终止,分别有24%和23%的患者因不良反应导致治疗中断,3度及以上不良反应发生率分别为60%和58%。两组分别有7.8%和9.1%的患者因不良反应导致死亡事件的出现。
安全性数据
研究结论
在当前吸烟的鳞癌患者中,在标准化疗的基础上联合维拉帕利并不能改善患者预后。
亚组分析靠谱吗?
在临床试验中,经常会基于不同的临床特点进行亚组分析,以确认可能获益的人群,但是,亚组分析得到的结论是否可靠呢?
在这项研究的前期II期临床研究中,就是基于亚组分析发现,鳞癌患者在标准化疗的基础上联合维拉帕利,可降低46%的疾病进展风险和27%的疾病死亡风险,基于此结果,设计了该III期临床研究。但是,III期临床研究并未重复出II期临床研究的亚组分析数据,这提示我们对于亚组分析的数据解读应该更加谨慎。
对于一项临床研究,其研究设计、样本含量计算等均是围绕主要研究终点进行,亚组分析的本质是探索性的,只能提供提示性的结论,对于亚组分析的结论是否可靠,不仅仅关注统计分析的显著性水准,更要结合专业背景,才能做出全面的判断。既往一项研究发现,12项基于II期研究的亚组分析开展的III期确证性临床试验(这些临床试验均是在II期临床研究失败后或疗效不突出,基于亚组分析得到某一阳性亚组,并在这部分亚组人群中进一步开展确证性III期临床研究),结果只有1项被重复出来,阳性率不足10%。
如何判断亚组分析的结果是否可靠呢?首先,该亚组效应是否存在生物学机制可以解释。对于一个生物标志物,如果没有合理的理论解释,那么这种差异只能是统计学的差异,只能是数字上的差异而已,而不能给临床带来影响。其次,亚组效应在主要研究终点和次要研究终点是否稳定出现同样重要。如果主要研究终点和次要研究终点结果互相支持和印证,那么结果的可信度会大大提高。最后,亚组分析因素是否是预设的或分层变量。如果是分层变量,就意味着两组之间的基线特点均衡可比,由此排除其他因素引入的偏倚,结果自然更可信。
整体而言,亚组分析的数据是探索性的,不能代表确认性的结论,因此,对他的解释需要十分小心。