三、亚组分析的类型 在进行研究计划时，申办者应充分探索影响试验药物疗效的因素，并根据相关证据强度以及对药物疗效的影响程度等方面的知识确定相关影响变量。在制定方案时应充分讨论已知影响变量并具体说明对这些变量的考虑，如作为统计学检验策略中的一部分、作为随机分层变量或作为事先规定的支持性亚组分析变量等。 根据研究目的，亚组分析分为探索性亚组分析、支持性亚组分析和确证性亚组分析。对于探索性亚组分析，亚组既可以在设计阶段事先定义、也可以在分析阶段事后定义（如根据数据驱动划分亚组）。对于支持性亚组分析，亚组一般应在临床试验的设计阶段事先定义，并在试验方案中详细描述。而对于确证性亚组分析，则必须在临床试验的设计阶段事先对亚组进行定义，并在试验方案中详细描述。 （一）探索性亚组分析 探索性亚组分析主要用于早期临床试验或在确证性临床试验的探索性分析中，其目的是发现药物在不同亚组间疗效和/或安全性方面的差异，进而提出研究假设，以待在后续的临床试验中进一步探索和验证。因此，探索性亚组分析主要关注的是其结果在生物学上的合理性或临床上的可解释性，是否进行多重性调整由申办者自行决定。 （二）支持性亚组分析 在以考察试验药物在全人群中的疗效为目的的确证性临床试验中，当全人群的主要终点同时具有统计学意义和临床意义时，通常还需要进行支持性亚组分析，目的是进一步考察试验药物在各个亚组中疗效的一致性。如果试验药物在各亚组间的疗效一致，可为药物适用于全人群提供进一步支持性证据；如果各亚组间的疗效不一致，特别是方向相反时，则亚组分析结果的解释可能会出现困难，需要对其做进一步的分析和研究。当全人群的主要终点没有统计学意义或临床意义时，亚组分析结果只能为进一步研究提供线索。 （三）确证性亚组分析 确证性临床试验中，按照临床试验方案和/或统计分析计划中预先规定的亚组和多重性调整方法，考察试验药物在目标亚组和/或全人群中的疗效，其结果应同时具有临床意义和统计学意义，以支持药物说明书的撰写。确证性临床试验也可以对目标亚组进行确证性亚组分析，而对其它（非目标）亚组进行支持性或探索性亚组分析，以支持试验药物在目标亚组中的有效性和安全性的结论，并为非目标亚组的进一步研究提供线索。
四、一般考虑 除临床意义和获益-风险评估外，亚组分析中需要考虑的因素包括但不限于以下几个方面。 （一）生物学合理性 生物学合理性指亚组的生物学特征与研究终点（如主要疗效终点、不良事件等）之间的因果关联在生物学上的可解释性。例如，不同患者之间潜在的病理生理学或遗传学的差异可能导致药物治疗效果的不同，亚组分析能够据此给出合理的解释。 （二）异质性 亚组分析的主要目的是为了更好地了解试验药物在各亚组和全人群中的疗效，而是否需要和如何设计亚组关键在于临床试验中目标人群的异质性。异质性与预后因素或预测因素对试验药物疗效的影响程度有关。虽然试验前可能无法识别所有潜在的异质性因素，但在计划临床试验时，申办者应充分讨论已知的预后因素和预测因素对药物疗效评价可能带来的影响。 临床试验方案中应明确研究的目标人群。通常，入排标准的限制条件越严格，招募的患者异质性就越小；反之，宽松的入排标准可能导致入组患者的异质性增加，此时进行亚组分析就显得非常必要。 （三）一致性 一致性是指不同亚组间显示出相同或相似的治疗效果。它反映了亚组结果对全人群疗效适用于试验总体人群的支持程度。在临床试验中需要考虑药物在所关心的亚组间的疗效差异，若亚组间结果不一致则需进一步评估不一致的原因和在特定亚组的疗效。 （四）可信度 可信度是指亚组分析结果的可靠性或证据强度。可信度评估包括但不限于以下几个方面：①亚组是否预先定义；②定义亚组的变量是否具有生物学上的合理性，包括对患者预后因素的选择或治疗应答的预测是否有科学依据；③划分亚组的依据是否充分；④亚组分析结果的可重现性，即在相同或相似条件下的其他临床试验中，具有相同或相似的亚组效应。 在研究设计阶段，有时基于先验知识指定用于亚组分析的变量。这种预先指定亚组变量的方法，通常用在确证性和支持性亚组分析中，蕴含了亚组之间疗效有差异的推测，因此得到的亚组分析结果具有一定的可信度。然而，即使亚组分析的变量不是预先指定的，也要予以重视，尤其是对在安全性亚组分析中发现的亚组之间的差异，要特别关注其生物学上的合理性和结果的可重现性。 当亚组的样本量不足、无法准确估计药物在亚组中的疗效时，应主要考察其生物学上的合理性和结果的可重现性。当亚组疗效在试验条件（如研究设计、目标人群、亚组定义、治疗方案、结局测量等）相同或相似的一系列临床试验中一致时，即使没有明确的临床和生物学方面的解释，亚组结果也具有一定的可信度。另外，虽然随机化可以使不同治疗组间入组患者的基线变量分布趋于平衡，但由于亚组内样本量的减少，可能会出现亚组内不同处理组间基线不均衡的情况，因此必须检查药物在各亚组间的疗效差异是否是由于处理组间基线分布不均衡所致。
五、确证性亚组分析 确证性亚组分析是在确证性临床试验中对事先指定的目标亚组进行假设检验的分析，目标亚组可以作为主要或共同主要分析人群。确证性亚组分析的临床试验需要考虑的关键问题包括但不限于以下几个方面：①亚组的选择；②试验设计类型（如固定样本设计、适应性设计）；③多重性；④亚组分析结果的解释。 （一）亚组的选择 确证性亚组分析应在临床试验方案中预先规定目标亚组。关于亚组的选择，如果是基于医疗知识或实践，例如按照疾病严重程度、人口学特征（性别、年龄等）或已知的能够分辨亚组的生物标志物（如基因突变）进行分类，通常具有一定的临床意义。另一方面，亚组的定义是否合理取决于亚组分类器（如标志物）是否能够可靠地识别最有可能从药物中获益的亚组人群。亚组分类器的确定通常基于早期临床研究数据，由于样本量往往不足，因此分类器的性能可能有限，在研究设计时要考虑到这一问题。 （二）试验设计 把亚组作为主要或共同主要分析人群的试验设计应考虑亚组的样本量以及是否使用分层随机化等关键问题。 在进行确证性亚组分析的样本量估计时，除了常用的试验设计参数（如期望治疗效应大小及其变异度、I 类错误和Ⅱ类错误等）之外，还必须考虑亚组分类器分辨亚组的准确度，以及亚组人群在总体人群中所占的比例。 如果有可靠的证据表明试验药物在不同亚组中的疗效不同，且其具有生物学上的合理性和重要的临床意义，可以采用固定样本量设计，以验证药物的疗效。此时，临床试验的目标人群可以是亚组人群和/或总体人群，设计时至少有以下三种方案（以标志物举例）： （1）如果只有标志物阳性的患者才能从试验药物中获益，入组患者可以仅限于这个亚组。 （2）如果标志物阳性和阴性的患者都能从试验药物中获益，但阳性患者获益高于阴性患者，而试验的主要目的是验证药物在阳性患者中的疗效，则样本量和药物疗效的估计可以主要针对标志物阳性的亚组，但标志物阴性的亚组也可纳入试验，以便更好地了解试验药物在该人群中的疗效，用于获益-风险评估或后续研究设计。 （3）如果标志物阳性和阴性的患者都能从试验药物中获益，但不能确定哪个亚组人群的获益更大，而试验的主要目的是验证药物在总体人群中的疗效，则患者可以在总体人群中招募，也可以在两个亚组人群中进行分层随机化。如果是后者，则需要注意各亚组样本量的比例应与总体人群中各亚组人群患者的比例相近，以避免由于过多纳入疗效较好的亚组人群而夸大了药物在总体人群中的疗效。 如果没有充分的证据表明不同亚群间的疗效差异具有临床意义时，可以采用适应性设计的方法进行亚组的选择。例如，当试验药物在标志物阳性和阴性患者中的疗效不确定时，可以考虑两阶段适应性设计。第一阶段试验的数据可用于估计药物在亚组中的疗效，然后据此调整第二阶段的入组人群及其样本量。对于适应性设计中的亚组选择，应重点考虑试验设计和统计分析方法的有效性。 （三）多重性 多重性是确证性亚组分析中需要重点关注的问题之一。对于将全人群和亚组作为共同主要分析人群的临床试验，由于要进行多次检验，因此如果不进行多重性调整，会增加总 I 类错误率。为了将总 I 类错误率控制在预设的水平，有多种多重性调整方法，不同的多重性调整方法各有其优缺点。多重性调整的方法应在临床试验方案和/或统计分析计划中事先指定并阐明方法的合理性。 值得注意的是，由于亚组属于全人群的一部分，亚组和全人群的统计量呈正相关，因此使用统计量的联合分布来确定检验界值，可以提高检验效能；但通常由于数据有限，估计统计量的相关系数往往不可靠，并可能增加 I 类错误。因此，使用基于统计量的联合分布来确定检验界值的多重性调整方法需要特别谨慎。 （四）结果的解释 亚组分析的结果提示不同亚组人群可能的获益与风险，因此直接影响决策和说明书的撰写。 在一项以预先规定的某一目标亚组和全人群作为共同主要分析人群的确证性临床试验中，与对照组相比，试验药物的疗效经过多重性调整后的统计分析可以得出下述四个统计学结论之一：①全人群中的疗效差异有统计学意义而目标亚组的疗效差异无统计学意义；②目标亚组的疗效有统计学意义而全人群的疗效无统计学意义；③全人群和目标亚组的疗效都有统计学意义；④全人群和目标亚组的疗效都没有统计学意义。需要注意的是，如果结论③是由于药物在目标亚组中的疗效较大所致，而其余亚组很少甚至不获益时，将其使用限定于该目标亚组可能更合适。 对亚组分析结果解释时，除了要考虑统计学意义，还需要考虑临床意义，只有同时具有统计学意义和临床意义，才可支持药物的上市和说明书的撰写。 |
