Небезпеки “золотого стандарту” в науці про вакцини
Вступ
23 травня 2025 року президент Трамп підписав указ “Відновлення науки золотого стандарту”, який покликаний підвищити відтворюваність, прозорість та контроль за конфліктами інтересів у всіх федеральних дослідженнях. На перший погляд, багато положень, зокрема вимоги до попередньої реєстрації протоколів і відкритого обміну даними, відображають давні рекомендації з боку спільноти відкритої науки та мета-досліджень. Проте вже через кілька днів риторика указу зіткнулася з реальними політичними викликами, коли комісар FDA Марті Макарі зазначив, що 1,8 мільйона даних про безпеку вакцин проти COVID-19 під час вагітності є недостатніми без проведення жодного рандомізованого контрольованого дослідження (RCT). Цей епізод чітко демонструє, як високі стандарти можуть бути використані в політичних цілях.
Встановлення стандартів в указі
Указ закріплює принципи, які вже підтримуються такими організаціями, як Національні академії наук та Міжнародна рада з гармонізації (ICH). Основні елементи включають:
- Відтворюваність: Сприяння проведенню повторних досліджень з використанням спільних протоколів і репозиторіїв сирих даних.
- Прозорість: Вимога публічного розкриття методологій, статистичного коду (наприклад, R, Python) та негативних результатів.
- Заходи проти конфлікту інтересів: Вимога створення незалежних експертних комісій та періодичного розкриття інформації відповідно до рекомендацій ICH E6.
- Дисидентські думки: Захист дослідників, які оскаржують пануючі моделі, подібно до існуючих у FDA механізмів захисту викривачів у сфері добрих клінічних практик (GCP).
- Контроль: Призначення “офіцера з науки золотого стандарту” в кожному агентстві — політичного призначенця, відповідального за тлумачення норм дотримання, ризиків та санкцій.
Відтворюваність та відкрита наука
Попередня реєстрація клінічних та доклінічних досліджень на платформах, таких як ClinicalTrials.gov або Open Science Framework, може зменшити ризики P-hacking та вибіркового звітування. Указ навіть рекомендує використовувати системи контролю версій (Git, GitLab) та контейнеризацію (Docker) для закріплення обчислювальних середовищ. Однак, враховуючи тиск на бюджети агентств, виділення коштів на незалежні лабораторії повторних досліджень чи довгострокове зберігання даних може виявитися складним завданням.
Прозорість та альтернативні погляди
Хоча заклик до прозорості в указі відповідає ініціативам FDA в рамках Закону про лікування XXI століття щодо реальних даних, вимога інституціоналізувати “альтернативні наукові думки” ризикує розмити межу між обґрунтованою дисидентською позицією та запереченням. Вже зараз скептики кліматичних змін і противники вакцинації скористалися “захистом дисидентів”, щоб вимагати ефірного часу для дискредитованих теорій, підкреслюючи тонку межу між легітимною науковою дискусією та дезінформацією.
Конкретний приклад: зміна політики FDA щодо вакцин
1 червня 2025 року під час програми CBS Face the Nation ведуча Маргарет Бреннон згадала про мета-аналіз, що охоплює 67 спостережних досліджень та понад 1,8 мільйона вагітних жінок, який виявив статистично значне зниження випадків прееклампсії (відносний ризик 0,78, 95% ДІ 0,70–0,88) та госпіталізацій у неонатальні реанімації після вакцинації проти COVID-19.
“Вакцини проти COVID-19 ефективні у запобіганні інфекції SARS-CoV-2 та супутнім ускладненням у вагітних жінок,” — підсумували автори. “Невакциновані вагітні жінки мають вищий ризик розвитку гіпертонічних розладів та кесаревих розтинів, а їх новонароджені частіше потребують неонатальної інтенсивної терапії.”
Комісар Макарі заперечив: “Немає рандомізованого контрольованого дослідження; це і є золотий стандарт.” Відмовляючи у визнанні потужних, добре контрольованих когортних даних та масштабних аналізів з урахуванням схильності, Макарі продемонстрував, як посилання на “науку золотого стандарту” може виключити надійні дані з реального світу (RWE) лише тому, що це не RCT.
Технічні виклики в реалізації практик золотого стандарту
- Статистична потужність та дизайн дослідження: Традиційні RCT вимагають великих когорт для виявлення рідкісних небажаних подій (<0,1%), що підвищує витрати та терміни; адаптивні дизайни досліджень та байєсівські послідовні аналізи можуть підвищити ефективність, але не є загальноприйнятими.
- Інфраструктура даних: Необхідні безпечні, відповідні HIPAA хмарні платформи (AWS GovCloud, Azure Government) для обміну даними між кількома майданчиками, проте багато агентств не мають стандартизованих API та єдиних схем даних (FHIR, OMOP).
- Вибір кінцевих точок: Сурогатні біомаркери (наприклад, титри антитіл) швидше вимірюються, але можуть не корелювати з клінічними результатами; золоті стандартні RCT часто вимагають жорстких кінцевих точок, що затримує отримання практичних висновків.
- Розподіл ресурсів: Фінансування повторних досліджень конкурує з ініціативами, такими як розробка ліків на основі ШІ та фізика високих енергій, що викликає питання про пріоритети в умовах обмеженого бюджету.
Порівняння з міжнародними регуляторними рамками
Європейське агентство з лікарських засобів (EMA) та Всесвітня організація охорони здоров’я (ВООЗ) впровадили постійні огляди та умовні затвердження на основі проміжних даних, балансуючи між швидкістю та строгістю під час надзвичайних ситуацій у сфері охорони здоров’я. Натомість сувора позиція щодо виключно RCT може заважати швидкому впровадженню заходів у випадку майбутніх спалахів. Жорстке визначення “золотого стандарту” в указі ризикує ізолювати регуляторів США від глобальних кращих практик у прискореному розгляді та постмаркетинговому моніторингу.
Наслідки для політики охорони здоров’я
Використання “науки золотого стандарту” в політичних цілях може підривати доверие до вакцин та терапевтичних засобів, якщо агентства вибірково ігнорують масштабні спостережні дослідження. Це також створює фрагментацію політики: різні агентства можуть приймати несумісні тлумачення, що призводить до непослідовних рекомендацій у питаннях, що стосуються моделювання клімату та етики ШІ. Регуляторний захоплення стає реальною проблемою, коли політичні призначенці без експертного досвіду приймають остаточні рішення щодо наукової валідності.
Перспективи: ШІ, мета-дослідження та відкриті репозиторії
Прогрес у сфері машинного навчання може автоматизувати мета-аналізи, перевіряти протоколи на наявність P-hacking та виявляти аномалії у великих реєстрах. Ініціативи, такі як Data Commons NIH та ELIXIR в Європі, створюють федеративні центри даних. Якщо їх належно профінансувати, ці платформи можуть реалізувати цілі указу. Однак призначення єдиного “навігатора золотого стандарту” в кожному агентстві може призвести до уповільнення прогресу, якщо не буде доповнено багатопрофільними консультативними комітетами та автоматизованими інструментами аудиту.
Висновок
Указ президента Трампа “Відновлення науки золотого стандарту” містить багато обіцяючих елементів — попередня реєстрація, відкриті дані, правила конфлікту інтересів — проте його реальний вплив залежить від тлумачення та виконання політично призначеними посадовими особами. Відмова комісара Макарі визнавати 1,8 мільйона даних у відсутності RCT слугує раннім застереженням: без механізмів захисту від зловживань наука золотого стандарту ризикує стати риторичним прийомом, а не каталізатором для більш строгих та прозорих досліджень.