我们经常会在一些药物临床试验中发现，由于招募的受试者较多（原则上越多越好），这些受试者在很多基线特征方面具有较大的差异，包括疾病直接相关以及与疾病不直接相关的特征（如年龄、性别、种族等)。这种情况下，研究人员往往会采取亚组分析。

一、什么是亚组分析？

亚组分析是指除将所有纳入的受试者作为一个整体进行统计分析外，研究人员有时会对其中的部分人群( 亚组) 进行的分析。有的亚组分析在临床方案中就计划开展了，并进行了相关设计——确证性亚组分析。也有的亚组分析在临床试验结束后才决定进行——探索性亚组分析。这两种亚组分析的目的不同，所得的结论及其应用也不同。但只有事先设计好的确证性亚组分析所得的结论才可作为药物申请注册上市的直接依据。

二、亚组分析在临床研究中的作用

进行亚组分析不是试图去挽救一个阴性临床研究结果，而是为进一步的研究可能性提出值得检验的假说，或有助于进一步完善药品使用说明书的信息( 如适应人群，用药剂量等)。虽然亚组分析并不能改变受试药物用于全体人群的阴性结果，但可以为可能获益的亚组人群提供线索，从而通过缩小应用人群而改变一个受试药物被淘汰的命运。

在临床试验中评估不同亚组人群间治疗效应的一致性是药品管理当局最关心的问题之一，也是亚组分析最常见的一种作用。临床研究中某些患者特征（或因素）可能会引起疗效上的异质性，比如患者在人口统计学特征（性别、年龄、种族、地区）、疾病基线特征、吸收或代谢差异、治疗史等，分析药物在这些因素中的疗效是否具有一致性有助于获得药物的全面信息。如果某因素确实导致了疗效上的异质性，那么在评估整个临床试验时就有必要分析相关亚组人群的疗效。

三、亚组分析中需要注意的问题

人用药品注册技术要求国际协调会的指导原则（ICH E9）指出，分析时当以协变量因素“调整后的结果数值可疑时，建议将未校正的分析结果作为主要依据，而将校正后的分析结果作为支持性依据”；“多数情况下，亚组分析和交互作用分析都是探索性的，他们都是用以探索发现总体疗效在不同情况下的一致性”。此外，因为根据全部受试人群分析得到的结论其可靠性要远大于只根据部分人群分析得到的结论。因此，亚组分析将不可避免地会带来一定的试验偏差。

在解释随机对照临床试验的亚组分析结果时，应重点关注所有受试人群的治疗效应，而不是亚组分析结果和亚组效应；研究者要充分认识到事先定义的与事后开展的亚组分析之间存在很大的差异；除非亚组分析结果有强有力的支持性证据证明，或者事先有相应的假设假定，否则不应过分的去解释亚组结果。尤其当证据表明某药物干预只在一个亚组人群具有疗效时，更应该注意。

总而言之，亚组分析在临床研究中较常见，我们在解释亚组分析结果时要谨慎，应恰当地利用亚组分析手段、综合分析各方面的因素，为临床研究做出科学的结论。

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