Nat. Commun. | 21世纪药物临床试验成功率的动态评估

DrugOne

发布于 2025-12-17 17:04:58

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全球新药研发长期面临高风险、高投入和长周期的三重挑战。在药物开发过程中，两个核心问题始终备受关注：（1）药物在临床试验中的成功率是多少？（2）这一成功率随时间如何变化？准确评估临床试验成功率不仅有助于制药企业优化研发布局，也为投资机构制定资本策略以及监管部门评估政策效果提供重要依据。然而，既往研究由于数据来源、计算方法及时间窗口等存在差异，导致成功率结果差异显著（约7%–20%）。这种不一致性不仅削弱了不同研究间的可比性，也限制了对临床成功率演变规律的动态分析与持续更新。

近日，围绕“如何准确、可持续地评估药物在临床试验中的成功率及其变化趋势”这一关键问题，浙江大学药学院朱峰团队在《Nature Communications》发表题为“Dynamic clinical trial success rates for drugs in the 21st century”的研究论文。研究团队提出了一套透明、可重复、可持续更新的动态评估体系，揭示了药物研发成功率的演变趋势、不同疾病领域间的显著差异以及新兴研发策略的实际成效。同时，团队还构建了开放平台ClinSR.org (https://ClinSR.org/)，实现临床成功率的动态监测与可视化更新，为药物研发决策提供了科学、实时的支持。

建立统一、透明、可持续更新的评估体系

团队建立了严格的数据标准化流程，统一了药物命名体系、临床阶段定义及试验状态分类，确保数据的完整性与一致性。通过敏感性分析确定了9年时间窗口与2年无进展阈值为最优参数，平衡了数据时效性与统计稳定性。基于此，团队构建了用于评估药物在不同临床阶段推进效率（Phase Success Rate, PSR）与整体成功率（Overall Success Rate，OSR）的动态计算框架，系统分析了2000至2023年间9,682个分子实体涉及的20,398个临床开发项目数据，实现了对药物临床成功率的长期动态描绘。这一体系不仅保证了数据的开放性与结果的可重复性，也为未来的实时更新与趋势监测奠定了技术基础。

揭示药物研发成功率的长期演变规律

药物临床试验整体成功率呈“先降后稳”趋势。药物临床试验的整体成功率（OSR）自21世纪初起持续下降，并在近年趋于稳定。其中，二期成功率（P2SR）始终最低，被认为是临床开发中最具挑战的环节；一期成功率（P1SR）也由约70%降至约50%，反映出药企在早期评估中更倾向于快速淘汰低潜力候选物。这一趋势不仅揭示了药物研发复杂度与风险的不断提升，也反映了行业在科学创新与临床验证间寻求平衡的过程。

不同疾病领域差异显著，抗肿瘤与抗感染药物成功率走低。研究显示，不同疾病领域的临床试验成功率存在显著差异。其中，肿瘤性疾病、神经系统疾病和感染/寄生虫疾病是涉及临床开发项目数量最多的三大领域，也是全球创新药研发最为活跃但挑战严峻的方向。肿瘤药物的整体成功率在过去二十年持续走低，尤其在早期临床阶段表现出较高的不确定性；感染性疾病药物同样面临成功率下降的趋势，特别是在应对新发传染病时，试验失败率较高，反映出研发复杂性与临床验证难度的不断增加；相比之下，神经系统疾病药物的成功率在经历低谷后有所回升，显示技术与机制研究进展正逐步改善其研发前景。

药物重定位面临现实瓶颈，成功率低于行业预期。药物重定位项目的临床成功率并未显著高于传统研发模式。进一步分析发现，学术机构主导的重定位研究因聚焦高风险、低收益领域（如罕见病或复杂神经疾病），在转化效率上存在劣势。这提示未来药物重定位应加强产业与学术间的协同，优化项目筛选与资源配置，避免盲目探索，从而提升整体研发成功率与社会效益。

打造药物临床成功率动态评估平台

为实现药物临床成功率（ClinSR）的自动化、动态化和个性化评估，该团队构建了开放式在线平台ClinSR.org，集成了自动数据采集、个性化分析和临床开发路径重建三大核心功能。自动化数据更新与动态分析：平台通过对接ClinicalTrials.gov和FDA官网接口，定期自动采集并整合多源临床信息，结合WHO ICD-11、DrugBank和TTD等数据库，实现临床成功率的实时更新与可视化分析。多维度自定义分析功能：公司用户可以自行定义或上传感兴趣的药物列表进行准确的ClinSR计算，实现多维度、个性化分析。临床开发路径系统重建：平台系统重构药物在不同适应症下的临床开发路径，直观呈现其完整研发历程。