➥ 直至目前為止,還沒有任何一種藥物被證明能有效對抗COVID-19。
在進行臨床測試的許多治療選擇中,最受到注目的即是remdesivir,分別在中國湖北進行臨床試驗、美國國家過敏症和傳染病研究所(NIAID)負責的ACTT trial以及另一項由Gilead公司主導的SIMPLE trial。本文是ACTT trial(NCT04280705)的初步報告。
該臨床試驗是採隨機雙盲、有安慰劑對照組,且是多國多中心(包括47家在美洲,歐洲22家及亞洲4家,不含台灣)進行。收案條件是發病後任何時間,並有以下任一狀況:胸部影像上有肺炎、血氧小於94%、需要使用氧氣或是呼吸器。治療組病患第一天接受200mg remdesivir,其後9天則是每日一次100mg;對照組病患則給予安慰劑。主要分析目標是恢復的時間。
總計收案1063名病患,初步分析的1059名病患結果顯示,用remdesivir治療的患者平均康復時間為11天(95% 信賴區間是9-12天)、14天的死亡率7.1%,而使用安慰劑的對照組平均康復時間為15天(95% 信賴區間是13-19天)、死亡率11.9%。藥物治療能縮短恢復的時間,很明顯達到統計學上意義;死亡率雖然沒有統計學上差異(p=0.059),但治療組有死亡率降低的趨勢。嚴重不良反應的分析發現,治療組及對照組分別為21%及27%。(「財團法人國家衛生研究院」齊嘉鈺醫師 摘要整理 ➥http://forum.nhri.org.tw/covid19/virus/j_translate/j1119/)
📋 Remdesivir for the Treatment of Covid-19 — Preliminary Report (2020/05/22)+中文摘要轉譯
■ Author:
John H. Beigel, Kay M. Tomashek, Lori E. Dodd, et al.
■ Link:
(The New England Journal of Medicine) https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa2007764?query=featured_home
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➥在提出流行病學預測模型時,有幾個問題須先釐清:
一、此模型是要推估長期或短期趨勢
二、此模型的假設為何?
三、不確定性如何在模型中呈現?
四、用甚麼樣的資料用來建立模型
五、模型僅適用於特定情境或是可以通用?
由於模型的正確性需建立在一些假設和變數上,例如:在新冠肺炎病毒的傳播率及致病率大多未知的情況下,需仰賴不同情境的假設下模型模擬(simulations)以提供可能的風險預測,此外,相關公衛介入措施,更增加流行病學模型準確預測的難度。
因此,流行病學模型預測正確與否,取決於我們對新冠肺炎病毒疾病本身及病毒的了解和相關合理的假設, 流行病學預測模型運用得宜並對其限制有相當的了解,才能輔助政府當局制訂相對應即時的配套措施。(「財團法人國家衛生研究院」蔡慧如博士 摘要整理 ➥http://forum.nhri.org.tw/covid19/virus/j_translate/j1063/)
📋 Wrong but Useful — What Covid-19 Epidemiologic Models Can and Cannot Tell Us (2020/05/17)+中文摘要轉譯
■ Author:
Inga Holmdahl, Caroline Buckee.
■ Link:
(The New England Journal of Medicine) https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMp2016822
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➥如何快速研發對抗新冠肺炎藥物?
迄今新冠肺炎(COVID-19)疫情依舊嚴峻,全球迫切需要有效的治療藥物以對抗疫病。
SARS-CoV-2約有25種蛋白質參與感染宿主及病毒複製的過程,其中包含在感染初期與宿主ACE2受體結合的棘蛋白(Spike protein)、可裂解病毒或人類蛋白質的蛋白酶 (proteases)、負責合成病毒RNA的RNA聚合酶 (RNA polymerase) 及RNA切割核糖核酸內切酶( RNA-cleaving endoribonuclease)。若有藥物可以和這些病毒蛋白質結合,便能影響其功能,進一步阻斷病毒後續的感染及複製。
有別於傳統費時耗工的新藥研發過程,近來以電腦運算進行結構模擬的藥物開發方法(computational structure-based drug discovery)大幅加快了新藥的研發。
此技術以分子動力學 (molecular-dynamics simulation)及整體對接(ensemble docking)方法,模擬測試藥物與目標病毒蛋白的動態對接鍵結狀況,從中挑選最有希望抑制病毒的藥物。
現今具高通量運算效能的超級電腦可以在幾天內完成超過十億種化合物的對接模擬。此技術也檢視已在臨床上使用的藥物,有助快速辨識哪些舊藥具有對治新冠肺炎的潛力。
目前,已有許多具阻斷棘蛋白潛力的化合物被挑選出,其抑制活病毒的能力也正在評估中。最後,篩選出候選藥物或化合物後,則需進行「動物實驗」和「人體實驗」驗證其療效。面對疫情,人工智慧的大數據模擬分析是我們研發藥物的強大助力。(「財團法人國家衛生研究院」吳綺容醫師 摘要整理 ➥http://forum.nhri.org.tw/covid19/virus/j_translate/j1110/)
📋 How to Discover Antiviral Drugs Quickly (2020/05/20)+中文摘要轉譯
■ Author:
Jerry M. Parks, Jeremy C. Smith.
■ Link:
(The New England Journal of Medicine) https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMcibr2007042
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