Multi-Lab Testing of Early Preclinical Discoveries Identifies Promising Treatments
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि बढ़ी हुई कठोरता के साथ बहु-प्रयोगशाला पूर्व-नैदानिक अध्ययन आयोजित करना प्रयोगात्मक अंतरों के कारण केवल प्रारंभिक एकल-प्रयोगशाला निष्कर्षों के एक अंश के ही पुनरुत्पादित होने को प्रकट करके अप्रमाणित उपचारों को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर करता है, जिससे नैदानिक परीक्षण के लिए वास्तव में आशाजनक उम्मीदवारों की पहचान होती है।
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एक वैज्ञानिक विचार को लोगों की मदद करने वाली दवा में बदलने की लंबी यात्रा में, एक कुख्यात बाधा आती है। वैज्ञानिक अक्सर एक ऐसा उपचार पाते हैं जो एक एकल प्रयोगशाला में अविश्वसनीय रूप से आशाजनक दिखता है, जो आमतौर पर जानवरों या कोशिकाओं के साथ काम करता है। परिणाम रोमांचक होते हैं, संख्याएँ मजबूत दिखती हैं, और उम्मीदें ऊँची होती हैं। लेकिन जब ये समान उपचार मानव नैदानिक परीक्षणों (क्लीनिकल ट्रायल्स) में जाते हैं, तो वे नब्बे प्रतिशत से अधिक बार विफल हो जाते हैं। शुरुआती लैब सफलता और वास्तविक दुनिया की विफलता के बीच का यह अंतर समय, धन और उम्मीदों की एक बड़ी बर्बादी है। समस्या अक्सर शुरुआती अध्ययनों में ही निहित होती है। वे आमतौर पर छोटे होते हैं, केवल एक ही स्थान पर किए जाते हैं, और उनमें उन सख्त सुरक्षा उपायों की कमी होती है जो यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक हैं कि परिणाम वास्तविक हैं या केवल एक भाग्यशाली संयोग मात्र। इसे ठीक करने के लिए, शोधकर्ताओं ने एक नया दृष्टिकोण परीक्षण करना शुरू किया है: इससे पहले कि कोई दवा किसी मनुष्य तक पहुचे, उसका परीक्षण फिर से किया जाना चाहिए, लेकिन इस बार कई अलग-अलग प्रयोगशालाओं द्वारा मिलकर, सख्त नियमों और विषयों के बड़े समूहों का उपयोग करते हुए। इस पद्धति का उद्देश्य वास्तव में प्रभावी उपचारों को उन उपचारों से अलग करना है जो केवल संयोग या एक लैब की विशिष्ट स्थितियों के कारण सफल रहे थे।
जर्मनी और उससे आगे के वैज्ञानिकों की एक बड़ी टीम ने हाल ही में इस विचार को एक व्यापक स्तर पर परखा। उन्होंने डेटा को दो अलग-अलग समूहों से एकत्र किया। पहला समूह उन बारह परियोजनाओं का था जिन्हें सरकार द्वारा विशेष रूप से आशाजनक शुरुआती खोजों के पुन: परीक्षण के लिए वित्तपोषित किया गया था। दूसरा समूह समान बहु-प्रयोगशाला अध्ययनों का संग्रह था जो पहले से ही वैज्ञानिक पत्रिकाओं में प्रकाशित हो चुके थे। कुल मिलाकर, उन्होंने उन्नीस अलग-अलग शोध परियोजनाओं का विश्लेषण किया जिन्हें अंतिम विश्लेषण में सफलतापूर्वक शामिल किया गया था। प्रत्येक परियोजना एक एकल लैब में की गई एक प्रारंभिक खोज से शुरू हुई, जिसके बाद एक कठोर पुनरीक्षण किया गया जहाँ कई स्वतंत्र प्रयोगशालाओं ने परिणाम को दोहराने का प्रयास किया। लक्ष्य यह देखना था कि कितने शुरुआती "जीत" तब टिक पाते हैं जब परीक्षण अधिक कठिन और स्थितियाँ अधिक विविध हो जाती हैं।
परिणाम स्पष्ट थे। जब शोधकर्ताओं ने प्रारंभिक एकल-लैब परिणामों की तुलना नए बहु-लैब निष्कर्षों से की, तो उपचार के प्रभावों की मजबूती काफी कम हो गई। सरकार द्वारा वित्तपोषित परियोजनाओं में, दस में से केवल तीन अध्ययनों ने मूल सकारात्मक परिणाम की पुष्टि की। प्रकाशित अध्ययनों में, दर अधिक थी, जिसमें नौ में से छह ने निष्कर्षों की पुष्टि की, लेकिन समग्र रुझान स्पष्ट था: प्रारंभिक उत्साह अक्सर एक अतिरंजित अनुमान था। शोधकर्ताओं ने विस्तार से बताया कि यह क्यों हुआ। उन्होंने पाया कि प्रभावशीलता में गिरावट तीन मुख्य कारकों के कारण हुई। पहला, नए अध्ययनों में नियंत्रण समूह (कंट्रोल ग्रुप) मूल वाले समूहों की तुलना में अधिक स्वस्थ थे, जिससे उपचार तुलनात्मक रूप से कम प्रभावशाली लगा। दूसरा, उपचार के प्रति वास्तविक प्रतिक्रिया कभी-कभी विभिन्न वातावरणों में परीक्षण के दौरान कम हो गई। तीसरा, परिणाम अधिक परिवर्तनशील हो गए; जब आप एक दवा का परीक्षण कई अलग-अलग प्रयोगशालाओं में विभिन्न जानवरों और स्थितियों के साथ करते हैं, तो डेटा "शोरपूर्ण" (नोइज़ी) हो जाता है, जिससे एक स्पष्ट प्रभाव देखना कठिन हो जाता है।
कम सफलता दर के बावजूद, शोधकर्ता तर्क देते हैं कि यह पद्धति की विफलता नहीं, बल्कि एक 'फ़िल्टर' की सफलता है। बहु-लैब अध्ययन प्रारंभिक प्रयोगों की तुलना में बहुत अधिक कठोर होने के लिए डिज़ाइन किए गए थे। उन्होंने जानवरों की बड़ी संख्या का उपयोग किया, इसमें नर और मादा दोनों विषयों को शामिल किया, और रैंडमाइजेशन (यादृच्छिकीकरण) और ब्लाइंडिंग (अंधापन) जैसे नियमों को सख्ती से लागू किया, जहाँ वैज्ञानिक अंत तक नहीं जानते कि किन जानवरों को उपचार मिल रहा है। ये सुरक्षा उपाय पूर्वाग्रह को रोकने और परिणामों को विश्वसनीय बनाने के लिए बनाए गए हैं। अध्ययनों ने दिखाया कि जब ये सख्त नियम लागू किए जाते हैं, तो प्रभाव का आकार (इफेक्ट साइज) सिकुड़ जाता है, लेकिन शेष परिणामों में विश्वास बढ़ जाता है। जिन अध्ययनों ने मूल निष्कर्षों की पुष्टि की, वे मजबूत थे, जबकि जो विफल हुए, उन्होंने एक स्पष्ट संकेत दिया कि उपचार व्यापक संदर्भ में काम नहीं कर सकता है।
टीम ने यह भी पता लगाया कि यह कैसे तय किया जाए कि कोई अध्ययन "सफल" है या नहीं। उन्होंने बहुत सख्त नियमों से लेकर अधिक उदार नियमों तक, सफलता को परिभाषित करने के विभिन्न तरीकों का परीक्षण किया। सबसे उदार मानदंडों के साथ भी, अधिकांश अध्ययनों ने मूल निष्कर्षों की पुष्टि नहीं की। यह सुझाव देता है कि एकल-लैब अनुसंधान में देखे गए प्रारंभिक उच्च सफलता दर अक्सर भ्रामक होते हैं। शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला कि ये बहु-लैब अध्ययन एक महत्वपूर्ण स्क्रीनिंग टूल के रूप में कार्य करते हैं। वे अप्रभावी उपचारों को महंगे और जोखिम भरे मानव परीक्षणों की ओर बढ़ने से रोकते हैं। इन अध्ययनों के माध्यम से पहचानकर कि कौन से उपचार जल्दी विफल हो जाते हैं, विज्ञान संसाधनों को बचा सकता है और केवल उन्हीं उम्मीदवारों पर ध्यान केंद्रित कर सकता है जिन्होंने वास्तव में कठोर, वास्तविक दुनिया जैसी स्थितियों में खुद को साबित किया है। यह अध्ययन यह दावा नहीं करता कि इसने दवा विकास की समस्या को हल कर लिया है, लेकिन यह एक स्पष्ट, साक्ष्य-आधारित मार्ग प्रदान करता है: यदि कोई उपचार कई स्वतंत्र प्रयोगशालाओं के परीक्षण में जीवित नहीं रह सकता, तो वह अगले चरण के लिए तैयार नहीं है।
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