An Evidence-Derived Framework for Quantifying Translational Risk in Rare-Disease Drug Development
यह शोध पत्र POROS को प्रस्तुत करता है, जो एक ऑडिट करने योग्य, साक्ष्य-व्युत्पन्न ढांचा है जो एक मशीन-लर्निंग मॉडल का उपयोग करके एक ट्रांसलेशन रिस्क स्कोर उत्पन्न करता है, जो दुर्लभ रोगों में ट्रांसलेशनल जोखिम को परिमाणित करता है, जो फेज़ III परीक्षणों की प्रगति की दृढ़ता से भविष्यवाणी करता है और दवा विकास में महत्वपूर्ण साक्ष्य अंतराल की पहचान करने में मदद करता है।
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एक दुर्लभ बीमारी के लिए नई दवा विकसित करने की यात्रा अक्सर उस समय तक रुक जाती है जब तक कि वह उन रोगियों तक पहुँच सके जिन्हें इसकी आवश्यकता है। वैज्ञानिक किसी स्थिति के जैविक कारण को पूरी तरह से समझ सकते हैं, फिर भी उनके पास मनुष्यों में इलाज का परीक्षण करने के उपकरण नहीं हो सकते हैं। उनके पास पर्याप्त रोगी भर्ती करने का तरीका, यह मापने का साधन कि उपचार काम कर रहा है या नहीं, या सरकारी नियमों के माध्यम से एक स्पष्ट मार्ग नहीं हो सकता है। यह अंतराल कि बीमारी कैसे काम करती है और उपचार को परीक्षण के लिए तैयार होने के बीच के अंतर को 'ट्रांसलेशनल रिस्क' (अनुवादात्मक जोखिम) के रूप में जाना जाता है। दशकों से, शोधकर्ता इस जोखिम को विभिन्न बीमारियों में एक समान तरीके से मापने के लिए संघर्ष कर रहे हैं। एक स्पष्ट मानचित्र के बिना, यह जानना कठिन हो जाता है कि कौन सी बीमारियाँ विकास के अगले चरण के लिए तैयार हैं और कौन सी पहेली के महत्वपूर्ण हिस्सों की कमी से जूझ रही हैं।
हान्यु सु नामक एक शोधकर्ता ने इस समस्या को हल करने के लिए POROS नामक एक नई प्रणाली बनाई है। अंतर्ज्ञान या विशेषज्ञों की राय पर भरोसा करने के बजाय, यह प्रणाली एक कठोर ऑडिट की तरह कार्य करती है, जो 100 अलग-अलग दुर्लभ बीमारियों का विस्तृत प्रोफाइल बनाने के लिए हजारों सार्वजनिक रिकॉर्ड को स्कैन करती है। लक्ष्य यह देखना था कि क्या उपलब्ध साक्ष्य की मात्रा और प्रकार यह भविष्यवाणी कर सकता है कि क्या कोई बीमारी बड़े पैमाने पर मानव परीक्षणों, जिन्हें फेज़ III (Phase III) कहा जाता है, में सफलतापूर्वक आगे बढ़ पाएगी। अध्ययन ने 31 दिसंबर, 2015 को दुनिया की स्थिति को एक निश्चित बिंदु के रूप में केंद्रित किया, ताकि अतीत की व्याख्या करने के लिए भविष्य के ज्ञान का उपयोग न किया जा सके। उस समय क्या ज्ञात था, इसे देखकर शोधकर्ताओं ने ट्रैक किया कि कौन सी बीमारियाँ अगले दशक में बड़े परीक्षण शुरू करने में सफल रहीं और कौन सी नहीं।
यह प्रणाली किसी बीमारी की तत्परता को पांच विशिष्ट क्षेत्रों में विभाजित करती है: जीव विज्ञान (biology), नैदानिक विकास (clinical development), नियामक मार्ग (regulatory pathways), आर्थिक स्थिरता (economic sustainability), और अनुसंधान अवसंरचना (research infrastructure)। प्रत्येक बीमारी के लिए, सॉफ्टवेयर विशिष्ट, हेरफेर न किए जा सकने वाले साक्ष्यों की तलाश करता है, जैसे कि क्या कोई रोगी रजिस्ट्री मौजूद है, क्या कोई प्राकृतिक इतिहास अध्ययन (natural history study) पूरा किया गया है, या क्या किसी सरकारी एजेंसी ने समीक्षा को तेज करने के लिए विशेष दर्जा दिया है। इसके बाद यह शून्य से सौ तक एक जोखिम स्कोर असाइन करता है, जहाँ उच्च संख्या का अर्थ है कि बीमारी उन्नत परीक्षण के लिए कम तैयार है। शोधकर्ताओं ने एक स्पष्ट पैटर्न पाया: कम जोखिम स्कोर वाली बीमारियाँ उन्नत फेज़ III परीक्षणों में आगे बढ़ने के लिए बहुत अधिक सक्षम थीं। सबसे कम जोखिम वाले समूह में, प्रत्येक बीमारी आगे बढ़ी और बड़े परीक्षण शुरू किए। इसके विपरीत, उच्चतम जोखिम स्कोर वाली बीमारियों में से केवल 30 प्रतिशत ही वह कदम उठाने में सफल रहीं।
अध्ययन ने यह भी खुलासा किया कि कौन से क्षेत्र सबसे बड़े अड़चन (bottlenecks) थे। हालांकि जैविक समझ महत्वपूर्ण है, प्रणाली ने दिखाया कि सबसे आम कमी अक्सर 'नियामक पूर्ववृत्त' (regulatory precedent) की थी। इसका अर्थ है कि कई बीमारियों में सरकार की मंजूरी का इतिहास या विशेष पदनामों की कमी थी, जो नए ड्रग को बाजार में लाने को आसान बना सके। एक अन्य प्रमुख बाधा बुनियादी ढांचे की कमी थी, जैसे डॉक्टरों के नेटवर्क या रोगी संगठन जो अध्ययन आयोजित करने में मदद कर सकें। दिलचस्प बात यह है कि प्रणाली ने पाया कि लिखित साक्ष्य की उपलब्धता का मात्रात्मक संबंध जोखिम स्कोर से लगभग पूरी तरह से जुड़ा हुआ था। जिन बीमारियों के पास तत्परता का अधिक दस्तावेजी प्रमाण था, उनका जोखिम स्कोर कम था, जिससे पता चलता है कि जानकारी को खोजने और व्यवस्थित करने की क्षमता विज्ञान जितनी ही महत्वपूर्ण है।
अपनी पद्धति की सटीकता सुनिश्चित करने के लिए, शोधकर्ताओं ने अपनी स्वचालित प्रणाली का मानव विशेषज्ञों के विरुद्ध परीक्षण किया। कंप्यूटर ने लगभग 87 प्रतिशत मामलों में प्रमुख साक्ष्यों की उपस्थिति या अनुपस्थिति को सही ढंग से पहचाना, जो मानव समीक्षकों के प्रदर्शन के काफी करीब था। इस सत्यापन ने टीम को विश्वास दिलाया कि ये स्कोर केवल यादृच्छिक संख्याएँ नहीं हैं बल्कि वास्तविक दुनिया की स्थितियों को दर्शाते हैं। शोधकर्ताओं ने एक "क्या होगा यदि" (what-if) विश्लेषण भी चलाया ताकि यह देखा जा सके कि यदि किसी बीमारी को अचानक कोई लापता साक्ष्य प्राप्त हो जाए, जैसे कि एक नई रोगी रजिस्ट्री या सरकारी पदनाम, तो क्या होगा। मॉडल ने सुझाव दिया कि नियामक साक्ष्य जोड़ने से जोखिम स्कोर को कम करने में सबसे अधिक प्रभाव पड़ेगा, जिससे संभावित रूप से कोई बीमारी विकास के अगले चरण की ओर बढ़ सकेगी।
हालाँकि, इस अध्ययन के साथ कुछ महत्वपूर्ण चेतावनियाँ भी जुड़ी हैं। शोधकर्ता इस बात पर जोर देते हैं कि उनका स्कोर अनुसंधान को प्राथमिकता देने के लिए एक उपकरण है, न कि सफलता की गारंटी देने वाला कोई 'क्रिस्टल बॉल' (भविष्य बताने वाला यंत्र)। विश्लेषण 100 बीमारियों के अपेक्षाकृत छोटे समूह पर आधारित था, और मापा गया परिणाम केवल परीक्षण की शुरुआत थी, न कि यह कि वह परीक्षण कितना सफल रहा या उससे कोई स्वीकृत दवा मिली। यह प्रणाली पूरी तरह से सार्वजनिक दस्तावेजों पर निर्भर है, जिसका अर्थ है कि यदि किसी बीमारी के पास बहुत सारा अप्रकाशित कार्य है, तो वह वास्तव में जितनी तैयार है उससे कम तैयार दिखाई दे सकती है। इसके अलावा, बहुत अधिक दस्तावेज़ होने और कम जोखिम स्कोर होने के बीच का मजबूत संबंध यह कहना कठिन बना देता है कि साक्ष्य स्वयं सफलता का कारण हैं या वे केवल अधिक परिपक्वता का संकेत हैं।
इन सीमाओं के बावजूद, यह कार्य दुर्लभ रोग अनुसंधान के परिदृश्य को देखने का एक नया तरीका प्रदान करता है। "तत्परता" जैसी अस्पष्ट अवधारणाओं को एक ठोस, ऑडिट योग्य स्कोर में बदलकर, यह ढांचा यह पहचानने में मदद करता है कि अंतराल वास्तव में कहाँ हैं। यह दिखाता है कि कई दुर्लभ बीमारियों के लिए, एक नए इलाज की बाधा केवल वैज्ञानिक विचारों की कमी नहीं है, बल्कि उन सहायक संरचनाओं की कमी है जिनकी आवश्यकता उन विचारों को मनुष्यों में परीक्षण करने के लिए होती है। निष्कर्ष बताते हैं कि मरीजों की अधिक मदद करने के लिए, वैज्ञानिक समुदाय को नए जैविक लक्ष्यों की खोज करने के साथ-साथ रोगी रजिस्ट्रियों के निर्माण और नियामक मार्गों को स्पष्ट करने पर भी उतना ही ध्यान देने की आवश्यकता है। यह दृष्टिकोण यह तय करने के लिए एक स्पष्ट, साक्ष्य-आधारित तरीका प्रदान करता है कि आगे कहाँ ध्यान केंद्रित करना है, जिससे यह सुनिश्चित हो सके कि वैज्ञानिक अंतर्दृष्टि से वास्तविक उपचार तक की यात्रा यथासंभव सुगम हो।
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