Cavazzoni主任措辞严厉:数据可靠性问题有着‘非常令人担心的发展趋势,very concerning trend’,点名印度公司 Synchron Research Services,Panexcell Clinical Lab, Semler Research Center 和Synapse Labs。过去20年间,FDA局长、副局长、CDER的各级官员,多次来我国参会,但笔者不记得有过在公开会议上点名我国企业的情况。这一方面说明印度企业的问题严重,另一方面也说明FDA认为印度药业有勇气面对现实。这体现在印度药监局局长Raghuvanshi博士随后的发言中:“关键是我们要严查药品价值链中的每一部分”。
印度药业的数据可靠性问题,虽由来已久、引领全球,但他们举行年度全球药品质量峰会(副标题是:以患者为中心的生产和质量的进步,Advances in Manufacturing and Quality – Patient Centricity)的做法和提法,容易给人以开放进取的印象。说是全球峰会,其实发言人几乎是清一色的印度人。俗话说,名正言顺。印度的这种做法和提法,也许有值得借鉴处。
Cavazzoni建议药业用AI技术来发现数据可靠性问题,通过分析数据轮廓(profile),找出那些too good to be true(好的过分,笔者的用词)的数据。希望国内企业勿钻此建议的漏洞,人为地调整数据轮廓,使其看上去“真实”。10年前,北京大学在开展药品质量量度研究时,发现国内仿制药的偏差数据比原研药的“好”很多,导致有企业问数据“差”到什么程度就行了。