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综述
评价疫苗效力的免疫学替代终点
中华预防医学杂志, 2015,49(12): 1110-1114. DOI: 10.3760/cma.j.issn.0253-9624.2015.12.018
摘要

免疫学替代终点是疫苗诱导产生的可预测临床终点事件发生(感染或患病)的免疫学反应(体液或细胞免疫),并在疫苗临床试验中被用于评价疫苗的效力。与观察临床终点的现场效力试验相比,免疫学疫苗试验可以减少研究人群的样本量、缩短临床试验的期限,从而推动了新试验疫苗的上市和研发。鉴于这些原因,建立免疫学替代终点是美国国立卫生研究院以及比尔和梅琳达盖茨基金会确定的14大全球健康挑战之一。本文从免疫学替代终点的定义和评价免疫学替代终点的统计学方法进行较为全面的阐述。

引用本文: 金鹏飞, 李靖欣, 周洋, 等.  评价疫苗效力的免疫学替代终点 [J]. 中华预防医学杂志,2015,49( 12 ): 1110-1114. DOI: 10.3760/cma.j.issn.0253-9624.2015.12.018
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传染病一直是造成全球疾病负担的主要病因之一,特别是在低中等收入水平的国家,疫苗接种是降低传染病负担最经济有效的方法[1]。在传染病流行发展过程中,新型和改良疫苗也不断地被研制生产。新疫苗在批准上市之前,都要设计实施严格的疫苗临床试验来评估试验疫苗的有效性和安全性,评价疫苗效力的传统方法是比较疫苗组和安慰剂组的临床终点事件发生率(如发病率、感染率、细菌定植等)来证实疫苗的效力[2]。当存在以下时间、费用或伦理等问题时,应用传统的方法来评价试验疫苗的效力或许不可行:当存在已批准上市的有效疫苗时,实施安慰剂对照临床试验来评价新疫苗的效力时,将会产生伦理学问题而不可行;当评价两种有效疫苗(阳性对照试验)或评价的临床终点事件发生率较低,通过观察临床终点的效力试验来评价试验疫苗的效力,则会增大研究人群样本、延长随访时间,在实际实施过程中不太可行[3]。为了解决上述的问题,疫苗研究者们提出了免疫学替代终点的概念和一些确定免疫学替代终点水平的方法。免疫学替代终点是与临床终点事件发生相关,且可以预测疫苗的保护效力的免疫学指标。在血清学临床试验中,可以直接应用已确定的免疫学替代终点水平分析试验疫苗组和对照组间的血清阳转率或四倍增长率,评价试验疫苗与对照疫苗间的保护效力是否有差异[4]。与观察临床终点事件的效力试验相比较,应用疫苗免疫学替代终点的血清学临床试验能有效的减少研究人群样本量,缩短随访时间,减低研究费用,有利于新疫苗的研发和发展。因此,确定免疫学替代终点被美国国家卫生研究院、比尔和梅琳达盖茨基金设立为全球健康14大挑战之一[2]

一、定义

"相关性保护"和"免疫学替代终点"已在相关文献中被应用,但各自的定义均不一致[5,6,7],在该篇综述中,我们使用了WHO推荐的相关定义[8]

1.相关性保护(CoP):

与研究的临床终点事件相关的免疫学指标,两者间一般呈负相关,即免疫学指标水平越高,对应的临床终点事件发生概率越低。

2.免疫学替代终点(SoP):

介导疫苗接种与产生保护效应因果链上的免疫学指标,该免疫学指标与研究的临床终点事件相关,且可以预测疫苗的保护效果。免疫学替代终点均属于免疫学相关性保护,但并非所有的免疫学相关性保护均属于免疫学替代终点,如图1所示。

图1
疫苗接种与临床终点事件间的效应机制
图1
疫苗接种与临床终点事件间的效应机制

例如,脑膜炎球菌疫苗诱导产生的免疫反应可以通过ELISA或杀菌抗体试验来检测,但研究已证实杀菌抗体介导疫苗产生的保护效果,故将杀菌抗体作为评价疫苗效力的免疫学替代终点,而ELISA抗体水平则作为免疫学相关性保护[9]。关于带状疱疹疫苗免疫学替代终点的研究表明免疫后抗体水平和细胞免疫均与疫苗效力相关,从疾病的生物学角度来看,细胞免疫是免疫学替代终点;但抗体水平更方便被检测,所以应用抗体水平评价疫苗效力的意义更大[10]。大部分疫苗都是通过诱导机体产生抗体来达到预防保护效应,抗体水平在预防病原体感染的过程中起着重要作用,因此多用介导疫苗效力的功能性抗体作为免疫学替代终点,如杀菌抗体、中和抗体等[11]。WHO推荐参照的一些疫苗可预防性疾病的免疫学替代终点水平。见表1

表1

疫苗可预防性疾病的免疫学替代终点水平

表1

疫苗可预防性疾病的免疫学替代终点水平

疾病试验方法免疫学替代终点水平参考文献
侵袭性肺炎ELISA0.35 μg/ml[12]
乙型脑膜炎SBA(人补体)1:8[13]
水痘ELISA5 U/ml[14]
白喉中和试验≥0.01或≥0.1 U/ml(加强剂量)[15]
破伤风ELISA≥0.1 U/ml[15]
HibELISA0.5或1.0 μg/ml[16]
日本脑炎中和试验PRNT50≥l ∶ 10[17]
脊髓灰质炎中和试验1:4~1:8[18]
抂犬病中和试验0.5 U/ml[19]
乙型肝炎ELISA10 mU/ml[20]

注:Hib:侵袭性b型流感嗜血杆菌;SBA:血清杀菌抗体;PRNT:蚀斑减少中和试验

二、不同水平的免疫学替代终点

定性评价免疫学替代终点,很难根据疫苗介导的免疫学保护机制及因果链确定选定的免疫学反应能否作为免疫学替代终点。Qin等[21]、Gilbert等[22]应用统计学框架从2级水平来评价免疫学替代终点。

1.一级免疫学替代终点(Level 1 SoP):

是根据一个疫苗临床试验的数据来评估确定的免疫学替代终点,但1级免疫学替代终点只能用来预测与该疫苗临床试验背景环境一致的疫苗效力(相似的受试人群、相同的病原体、相同的疫苗类型)。

2.二级免疫学替代终点(Level 2 SoP):

是在多个不同临床试验的基础上,应用Meta分析评估确定的免疫学替代终点,2级免疫学替代终点可以用来预测不同试验背景环境下的疫苗效力。

3.建立一级免疫学替代终点的统计学方法:

Qin等[21]在疫苗临床数据的基础上,应用两种不同的统计方法来评估一级免疫学替代终点。第一种方法是将满足Prentice准则[23]的免疫学指标作为免疫学替代终点,定义为SoPs(SoP statistical)。Prentice准则包括以下4条准则,分别为:疫苗能有效预防临床终点事件的发生;免疫学替代终点和疫苗接种水平相关;免疫学替代终点和临床终点事件的发生相关;免疫学替代终点能完全解释疫苗对预防临床终点事件发生的保护效应,该条准则是Prentice准则中最重要的准则,在统计回归模型中即满足控制免疫学替代终点,疫苗接种水平(接种/未接种疫苗)对临床终点事件发生不产生影响。

Prentice准则四中,在随机分组的基础上分析同一免疫反应水平时,疫苗接种水平对临床终点发生概率的影响。然而,疫苗组和安慰剂组间,同一免疫学反应水平受试者的基线水平和人口学特征或许不一致,可能会存在随机分组后再选择时造成的偏倚。为了避免这种偏倚,Frangakis和Rubin[24]根据因果推断理论框架应用疫苗效力曲线法评估免疫学替代终点,定义为SoPp(SoP principl)。满足以下条件即可确定选定的免疫学指标作为评价疫苗效力的免疫学替代终点:(1)接种疫苗后无免疫反应或免疫水平很低的受试者发生临床终点事件的概率与这些受试者在未接种疫苗情况下发生临床终点事件的概率是一致的。(2)接种疫苗后免疫学反应水平足够高的受试者发生临床终点事件的概率要低于他们在未接种疫苗情况下发生临床终点事件的概率。

在统计学上,免疫学指标水平(x1)对应的疫苗效力(VE)公式为VE(x1)=1-。其中,IFNv:接种疫苗后免疫学指标水平为x1受试者发生临床终点事件;IFNc:如果该免后免疫学指标水平x1的受试者不接种疫苗时发生临床终点事件,分析免疫学指标水平与疫苗效力间的曲线关系[25]。如果免疫学反应特异性疫苗效力与免疫学反应水平间呈正相关,则该免疫学反应可以作为评价疫苗效力的免疫学替代终点。预测VE(x1)时,分析组间临床终点事件的受试者为同一受试者人群,故避免了上述的偏倚。

在疫苗临床试验中,未接种疫苗者在接种疫苗情况下发生临床终点事件的概率很难获得。Follman[26]推荐了两种预测方法:(1)根据基线水平来预测免疫学替代终点水平x1,从而预测临床终点事件发生概率;(2)在临床试验结束时,对安慰剂组中未患病的受试者进行疫苗接种,根据免后免疫学反应水平来预测临床终点事件发生概率。在带状疱疹疫苗Ⅲ期临床试验的基础上,Gilbert等[27]应用疫苗效力曲线法评价带状疱疹疫苗的免疫学替代终点(免后6周抗体水平、免后抗体水平增长倍数),研究中应用免前抗体水平与免疫学替代终点间的相关预测未接种疫苗受试者在接种疫苗时发生带状疱疹的概率。研究的结果表明免后第6周抗体水平的增长倍数可以作为免疫学替代终点,而免后第6周抗体水平不是一个好的免疫学替代终点,如图2所示,与免后第6周抗体水平相比,免后抗体水平增长倍数作为免疫学替代终点的意义更大。

图2
免疫后6周疫苗效力随抗体水平增长倍数(A)和抗体水平(B)变化趋势图[27]

实线表示预测值,上下两条虚线间为预测值的95%CI

图2
免疫后6周疫苗效力随抗体水平增长倍数(A)和抗体水平(B)变化趋势图[27]
三、评价免疫学替代终点的统计学方法
1.阈值法:

在传染病流行病学研究中,理论上传染性疾病患病的风险与免疫学反应(抗体水平)间的函数关系应该是一种连续的logistic函数关系。为了获得免疫学替代终点界值水平,阈值法中假设患病风险与抗体水平间呈一种阶梯函数关系,即抗体水平大于界值的受试者完全受保护[28],并将这种阶梯函数关系与疫苗的保护效力联系起来。

疫苗组受试者患病概率P= Pva+(1-Pv)b;对照组受试者患病概率P= Pca+(1-Pc)b;VE=1-(疫苗组受试者患病概率/对照组受试者患病概率)=(a-b)(Pc-Pv)/[b+Pc(a-b)]。其中,Cprot为免疫学替代终点的阈值水平,在疫苗临床试验中,根据观察到的临床终点事件发生概率获得VE以及抗体水平的反向累积分布曲线(RCDC)就可以直接确定界值;Pv为疫苗组中受试者抗体水平<Cprot的比例,Pc为对照组中受试者抗体水平<界值Cprot的比例;a为抗体水平<Cprot患病的概率;b为抗体水平≥Cprot患病的概率。当b接近0时,VE=1-Pv/Pc

Andrews等[29]应用阈值法评价免后杀菌抗体作为评价C型脑膜炎奈瑟球菌结合疫苗效力的免疫学替代终点。通过上市后监测的数据评估观察到的疫苗效力,应用阈值法预测不同杀菌抗体水平对应的疫苗效力,结果显示免后4周的杀菌抗体滴度1∶8作为界值时,预测的疫苗效力与观察到的疫苗效力最接近。

目前WHO已经推荐新生儿首次接种肺炎球菌结合疫苗1个月后,IgG抗荚膜多糖抗体水平ELISA≥0.35 μg/ml作为预防侵袭性肺炎的免疫学替代终点水平[28]。在3个随机对照疫苗临床试验的基础上,WHO工作组综合3个临床试验数据得出观察到的疫苗效力为93%,将上述的阶梯函数模型应用到抗体水平的RCDC中,从而得出免疫学替代终点阈值水平ELISA=0.35 μg/ml。见图3

图3
疫苗组和安慰剂组IgG抗荚膜多糖抗体水平分布的反向累积曲线[28]

纵轴为受试者免后抗体水平大于界值的百分比;垂直于横坐标的虚线表示免疫学替代终点的阈值水平,为0.35 μg/ml

图3
疫苗组和安慰剂组IgG抗荚膜多糖抗体水平分布的反向累积曲线[28]
2.受试者工作特征曲线(ROC曲线)法:

该方法是应用筛查诊断试验的原理来确定免疫学替代终点阈值水平,试验中将实验室诊断的临床终点事件作为"金标准",免疫学替代终点水平作为筛查的界值。将试验的灵敏度定义为患病个体中相关性保护水平小于界值的比例;特异度定义为未患病个体中相关性保护水平大于或等于界值的比例。绘制ROC曲线比较不同界值所对应的灵敏度和特异度,当约登指数最大时,对应的免疫学替代终点水平为最佳阈值。

Zhu等[30,31]在肠道病毒71疫苗Ⅲ期临床试验基础上,将第56天的中和抗体水平作为免疫学替代终点,计算不同中和抗体水平界值对应的灵敏度和特异度,ROC曲线显示中和抗体水平为1∶16时约登指数最大,推荐1∶32作为免疫学替代终点水平。Barrett等[32]在评价新型Vero细胞源性的三价裂解流感疫苗的免疫学替代终点水平时,ROC曲线显示免后第21天血凝抑制(HI)抗体水平为1∶20时约登指数最大。

3.连续法:

阶梯函数模型只说明了高抗体水平与患病风险间的关系,即高于免疫学替代终点阈值水平的个体完全受保护,而没有说明低抗体水平与患病风险间的关系,低抗体水平个体患病的风险与暴露强度以及疾病的流行强度间关联性更大。Siber[33]根据抗体水平与保护性水平间的连续函数关系,提出了抗体水平相对应的疾病发生率概念,Dunning[34]在此方法的基础上建立scaled logit model模型来直接预测疫苗的效力。个体患病的概率=个体易感的概率×易感者患病的概率;Pc (logit)为抗体水平t个体受保护的概率,公式为exp(α+ βt) /[1+ exp(α+ βt)];个体患病的概率P=[1-Pc(logit)]λ= λ/ [1+ exp(α+ βt)]。其中,λ为易感者患病的概率,α、β均为模型中的参数,分别表示截距和系数。通过SAS中NLMIXED算出参数α、β、λ。根据Pc公式求得不同保护率所对应的抗体水平t。预测的VE= 1-1/Nv ∑1/[1 + exp(α + βt)] /1/Np ∑1/[1 + exp(α+ βt)]。在三价流感灭活疫苗临床试验的基础上,Black等[35]应用Dunning模型建立评价疫苗效力的免疫学替代终点水平。结果表明流感保护水平达到50%所需的HI抗体水平为1∶110,在成年人中HI抗体1∶40即能达到50%的保护水平,而在儿童中只能达到22%的保护水平。Forrest等[36]应用Dunning模型建立的保护性曲线显示细胞免疫ELIspot试验≥100 Spot-forming cells/106(每1×106个外周血单核细胞中斑点形成细胞数)时,80%以上受试者受到保护。

阈值法是在两个假设的前提下进行:一是抗体水平大于免疫学替代终点阈值水平的个体是完全受保护的,但抗体水平低于阈值水平个体的保护水平在该模型中没有体现出来,因为抗体低水平时个体是否患病与是否暴露及暴露强度有很大的相关性[34];二是疫苗组和安慰组免疫学指标保护效应是一致的,但自然感染和疫苗接种产生的保护效果可能有所不同。在ROC曲线法中,约登指数同时权重了灵敏性和特异性,但在传染性疾病致病的过程中,抗体水平低的受试者的患病概率可能与暴露以及疾病的流行强度间关联性更大。在抗体水平低的受试者中,未被感染的个体可能真实受保护,也可能未受保护但同时也未被暴露的结果,故会出现假阴性的结果。因此,在评价确定免疫学替代终点阈值时,应适当提高灵敏度,从而降低假阴性率[37,38]。在考虑暴露因素对传染性疾病重要影响的基础上,Scaled logit model模型建立了免疫学反应水平与保护性水平间的曲线关系。对于以上的统计学方法,应根据实际的研究设计和数据并结合各自的优缺点进行选择应用。

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主题词
免疫学替代终点
临床试验
统计学