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在制定临床实践指南（CPGs）时，亚组分析结果的评估和运用存在问题。日本肺癌协会指南审查委员会成员开展 “如何在临床实践指南中报告和讨论亚组分析” 的研究，制定新评估策略，有助于更合理地将亚组分析纳入指南。
在癌症治疗领域，临床试验如同探索宝藏的旅程，为患者寻找最有效的治疗方案是最终目标。而亚组分析，就像是旅程中的指南针，帮助医生为不同患者量身定制治疗策略。然而，这个 “指南针” 并不总是可靠的。在过往的研究中，亚组分析虽然在评估治疗效果方面发挥了一定作用，但也存在诸多问题。一方面，随机化保证的群体平衡可能被打破，导致结果偏差；另一方面，将群体细分会降低研究效能，而且分析时往往没有充分考虑患者多种特征同时对治疗效果的影响 。此外，在评估亚组分析结果时，多数研究仅从统计学角度出发，忽视了临床重要性，这使得亚组分析结果在实际临床应用中面临挑战。
为了解决这些问题，日本肺癌协会（JLCS）指南审查委员会中的肺癌治疗专家和统计学家组成的工作组开展了一项重要研究。他们旨在开发一种新的评估算法，将临床意义与统计可靠性相结合，以便在日本肺癌临床实践指南中更合理地反映亚组分析结果。该研究成果发表在《International Journal of Clinical Oncology》杂志上。
研究人员在开展研究时，采用了多种关键技术方法。首先，他们回顾了过去关于亚组分析可靠性的报告，以此确定评估亚组可靠性所需的关键领域。接着，针对随机对照试验（RCTs）中亚组分析的评估，采用相对测量指标，如风险比（HR）及其置信区间（CI）进行生存分析，同时排除了无法评估统计交互作用的临床试验结果和单臂研究的陈述 。在统计分析方面，通过进行交互检验评估亚组间治疗效果的差异，若论文未报告交互检验结果，则使用 Cochr an’s Q -test 从各亚组的点估计值和 95% CI 近似计算 p 值。
下面来详细看看研究结果：
- 亚组分析纳入 CPGs 的评估算法：该算法包含三个关键步骤。
- 提取 RCTs 中的亚组分析（步骤 1）：明确提取特定亚组的原因，从统计学角度提取的亚组是在森林图中显示出组间差异显著的，从临床角度提取的则是临床关注度高的亚组。临床角度的亚组分析需经外界反馈后重新评估其临床意义和统计学特征。
- 亚组可信度评估（步骤 2）：基于三个必要因素和三个关键充分领域进行评估。必要因素包括研究的主要结局基于意向性分析（ITT）显示出临床意义的获益、亚组变量是随机化前的因素、亚组间在交互检验中有意义差异 。关键充分领域涵盖设计、分析和背景三个方面，根据满足情况对亚组分析的可信度进行四级评分。
- 综合临床评估（步骤 3）：在可信度评估基础上，进一步评估亚组对假设临床问题（CQ）的间接性、对治疗决策的临床影响以及因伤害风险对治疗决策的影响，每项评估通过评分确定，最终根据总得分判断亚组是否适用于临床实践指南。
- 临床试验验证：通过两个具体案例进行验证。
- PACIFIC 试验中肿瘤 PD-L1表达亚组（案例 1）：该试验评估了度伐利尤单抗在不可切除的 III 期非小细胞肺癌（NSCLC）放化疗后的疗效。基于肿瘤 PD-L1表达的亚组分析中，部分必要因素满足进入可信度评估。但由于 1% 临界值的分析是事后分析，且存在设计和分析方面的不足，可信度评估为中等。临床评估中，虽然 CQ 间接性为高，但临床影响和风险评估为高，最终总分为 3 分，评估为部分适用。
- IMpower010 试验中肿瘤 PD-L1表达亚组（案例 2）：此试验研究阿替利珠单抗在完全切除的 NSCLC 辅助化疗后的疗效。亚组分析满足必要因素进入可信度评估，设计、分析和背景方面部分满足，可信度评估为非常高。临床评估中，CQ 间接性无法评估，临床影响和风险评估为高，总分为 5 分，评估为适用。
研究结论表明，该评估算法成功将临床意义纳入亚组分析评估，在肺癌治疗领域具有重要意义。通过对亚组分析进行全面、科学的评估，能够更准确地判断其在临床实践指南中的适用性，为医生制定更精准的治疗方案提供有力支持。然而，研究也存在一定局限性，如在某些方面决策或评估存在主观性，且评估算法未纳入安全性评估。未来随着验证过程的推进，这些问题有望得到解决。这项研究为肺癌乃至更广泛的癌症临床试验亚组分析评估提供了重要参考，推动了临床实践指南制定的科学性和精准性，使癌症治疗向更个性化、更有效的方向迈进。
