Cần thử nghiệm vaccine trên bao nhiêu người để có kết quả tin cậy?

Công ty Nanogen đã gửi đơn xin cấp phép khẩn cấp vaccine Covid-19 Nano Covax. Nếu thuận lợi, đây sẽ là vaccine Covid-19 "made in Vietnam" đầu tiên được đưa vào sử dụng. Giá bán dự kiến của Nano Covax chỉ khoảng 120.000 đồng/liều.

Trong cuộc họp báo vào ngày 23/6, đại diện Nanogen khẳng định: “Công ty đang làm mọi thứ đúng khoa học, không hề nóng vội trong việc xin cấp phép khẩn cấp vaccine Nano Covax lên Thủ tướng”.

Tuy nhiên, nhiều người lo ngại bởi vaccine này được nghiên cứu trong thời gian quá ngắn (từ tháng 6/2020).

Zing đã trao đổi với GS Nguyễn Văn Tuấn, Giám đốc Chương trình Nghiên cứu di truyền dịch tễ học và loãng xương thuộc Viện nghiên cứu Y khoa Garvan, Giám đốc Trung tâm Công nghệ Y tế, Đại học Công nghệ Sydney, Australia, để tìm hiểu về vấn đề này.

Số cỡ mẫu cần thiết có thể lên đến hơn 27.000 người

- Vaccine Nano Covax đã được Bộ Y tế phê duyệt thử nghiệm trên 13.000 người. Con số này đã đủ để cấp phép khẩn cấp?

- Tôi chỉ nói theo kinh nghiệm thiết kế nghiên cứu thử nghiệm lâm sàng. Theo tôi, con số cỡ mẫu (số tình nguyện viên) 13.000 người là thấp so với các nghiên cứu về hiệu quả vaccine của Trung Quốc, Nga, Mỹ, Anh, Đức… Các thử nghiệm lâm sàng do Công ty Pfizer, AstraZenaca, Moderna, Johnson & Johnson và thậm chí Nga đều có số cỡ mẫu trên 23.000 người.

Do đó, tôi không rõ tính toán đằng sau thử nghiệm vaccine ở Việt Nam vì sao có số cỡ mẫu thấp như vậy. Dĩ nhiên, nhóm nghiên cứu có lý do, nhưng chúng ta không biết có hợp lý khoa học hay không.

Chúng ta thử làm vài tính toán xem sao. Trên phương diện lý thuyết dịch tễ - thống kê học, số cỡ mẫu cần thiết cho một nghiên cứu về hiệu quả của vaccine phụ thuộc vào 3 yếu tố chính: hiệu quả của vaccine; độ tin cậy; tỷ lệ dương tính giả và tỷ lệ âm tính giả.

Nhân viên y tế tiêm vaccine Covid-19 cho người dân tại TP.HCM. Ảnh: Duy Hiệu.

Hiệu quả vaccine càng cao, số tình nguyện viên càng thấp. Ngược lại, nếu hiệu quả vaccine thấp, số tình nguyện viên phải nhiều để kết quả nghiên cứu có thể tin cậy được. Tính trung bình, các vaccine khác đang dùng có hiệu quả từ 70% đến 95%.

Vì hiệu quả của vaccine có thể dao động theo quần thể nghiên cứu, nên một yếu tố quan trọng khác là tham số liên quan dao động giữa các mẫu, tạm gọi là RW. Chúng ta cần RW càng thấp càng tốt. Tuy nhiên, RW thấp quá sẽ khó có thể có đủ tình nguyện viên, còn cao quá thì kết quả có độ bất định cao. Do đó, tôi lấy con RW tương đối chấp nhận được là 0,3.

Tỷ lệ dương tính giả là khi kết quả nghiên cứu có ý nghĩa thống kê, nhưng trong thực tế vaccine không có hiệu quả. Thông thường, thử nghiệm lâm sàng xác định giá trị này thấp, từ 1 đến 5%. Tỷ lệ âm tính giả là khi kết quả nghiên cứu không có ý nghĩa thống kê, nhưng vaccine trong thực tế có hiệu quả. Thường, thử nghiệm lâm sàng giai đoạn 3 xác định tỷ lệ này là từ 10% đến 20%.

Với các tham số trên, tôi ước tính rằng với hiệu quả là 70%, thì số cỡ mẫu cần thiết lên đến 27.093 người.

Nhóm nghiên cứu vaccine Nano Covax xác định cỡ mẫu 13.000 người. Tôi cũng đã làm một phân tích mô phỏng nếu nghiên cứu trên 13.000 người và kết quả cho thấy xác suất dương tính giả có thể lên đến 61%. Nói cách khác, kết quả nghiên cứu kết luận rằng vaccine có hiệu quả thì kết luận đó có xác suất sai sót là 61%.

- Tại sao số cỡ mẫu lại quan trọng trong thử nghiệm lâm sàng giai đoạn 3?

- Số cỡ mẫu cho một thử nghiệm lâm sàng rất quan trọng vì liên quan khoa học và y đức.

Nếu cỡ mẫu không đủ, kết quả không có ý nghĩa, nghiên cứu sẽ không cho kết quả đáng tin cậy. Nếu số cỡ mẫu cao hơn cần thiết, nhà nghiên cứu sẽ làm phiền và có thể nguy hiểm cho tình nguyện viên. Cả 2 tình huống đều được xem là một sự vi phạm y đức.

Nano Covax là vaccine Covid-19 đầu tiên ở Việt Nam tiến hành thử nghiệm lâm sàng trên người. Ảnh: Văn Nguyện.

Chưa thể đánh giá được hiệu quả của vaccine

- Đại diện Nanogen thông tin kết quả thử nghiệm lâm sàng giai đoạn 1 và 2 cho thấy độ an toàn của Nano Covax là 100% và khả năng miễn dịch là 99,4%. Con số này có ý nghĩa như thế nào?

- Tôi chưa thấy công bố khoa học trên một tập san khoa học có bình duyệt nào nên rất khó để nói về con số đó. Chẳng hạn như định nghĩa thế nào là an toàn thì mỗi nơi hiểu một cách khác. Những phản ứng như đau cơ, cảm thấy đau tại chỗ tiêm hay sốt thì không phản ánh độ an toàn của vaccine.

Nếu cho rằng những phản ứng đó phản ánh độ an toàn, tôi nghĩ vaccine nào cũng không thể đạt con số 100%. Bởi chắc chắn có một số tình nguyện viên cảm thấy đau cơ, đau chỗ tiêm và bị sốt một thời gian ngắn.

Ngay cả con số 99,4% cũng rất khó nói. Bởi thông thường, người ta đo các chỉ số như Immunoglobulin (IgG) để đánh giá khả năng miễn dịch. Chỉ số này là một biến số liên tục (đơn vị mg/dL). Vì vậy, tôi không hiểu con số 99,4% có nghĩa là gì. Nhưng ngay cả IgG cũng không được FDA khuyến cáo dùng làm chỉ số để đánh giá miễn dịch từ vaccine.

Rất có thể người ta đo chỉ số Seroconversion (chuyển đảo huyết thanh) vốn phản ảnh sự phản ứng của hệ miễn dịch. Khi Seroconversion là dương tính, điều này có nghĩa hệ miễn dịch phản ứng trước một “chất lạ” (hay một vi sinh vật) xâm nhập cơ thể. Đa số chúng ta đều có hệ miễn dịch phản ứng nhạy đối với Seroconversion khi bất cứ một vi sinh vật nào xâm nhập cơ thể.

Do đó, khi Seroconversion đạt 99,4%, chúng cũng không nói lên nhiều, nếu không có nhóm chứng (nhóm không tiêm vaccine) để so sánh. Hơn thế, kết quả xét nghiệm Seroconversion còn phụ thuộc vào liều lượng của vaccine và thời gian tiêm. Vì vậy, chúng ta khó nói con số 99,4% đạt được ở thời điểm nào. Ngay cả xét nghiệm Seroconversion cũng không thể xác định được bệnh nhân đạt được khả năng miễn dịch.

- Ông Nguyễn Ngô Quang, Phó cục trưởng Cục Khoa học công nghệ và Đào tạo, Bộ Y tế, cho rằng 99,4% mới là tính sinh miễn dịch, chưa thể căn cứ vào đó để đánh giá và cấp phép. Vậy yếu tố hay chỉ số nào mới là quan trọng và cần thực hiện như thế nào?

Thông thường, chỉ số lâm sàng quan trọng nhất là tỷ lệ bị nhiễm virus, không phải những chỉ số gián tiếp như IgG hay Seroconversion. Như nói trên, 2 chỉ số về xét nghiệm Serology đó không hẳn phản ánh khả năng miễn dịch của một cá nhân. Do đó, không ai dùng 2 chỉ số đó để đánh giá hiệu quả của vaccine.

GS Nguyễn Văn Tuấn là người gốc Việt đầu tiên được bầu làm Viện sĩ Viện Hàn lâm Y học Australia. Ảnh: NVCC.

Hiệu quả của vaccine chỉ có thể đánh giá qua xác suất (tỷ lệ) nhiễm virus và chẩn đoán nhiễm virus phải thực hiện bằng xét nghiệm RT-PCR. Cụ thể hơn, nếu tỷ lệ bị nhiễm trong nhóm vaccine thấp hơn nhóm chứng, đó là chứng cứ ban đầu (chưa phải là sau cùng) cho thấy vaccine có thể có hiệu quả. Hiện nay, chúng ta chưa có con số này.

- Bộ Y tế thống nhất với Viện Pasteur TP.HCM và Học viện Quân y đẩy nhanh tốc độ thử nghiệm trên toàn bộ 13.000 tình nguyện viên. Trong tháng 8, phải có dữ liệu báo cáo Bộ Y tế. Theo ông, thời gian thử nghiệm như vậy có khả thi không? Rút ngắn tiến độ có ảnh hưởng đến kết quả thử nghiệm?

- Tôi không biết có khả thi hay không vì tình hình phụ thuộc vào địa phương. Theo thông tin đăng ký trên trang Clinicaltrials, nhóm nghiên cứu dự kiến sẽ hoàn tất nghiên cứu vào tháng 8/2022.

Chúng ta nên nhớ rằng công bố thông tin trên trang này không có nghĩa là công bố kết quả nghiên cứu. Bởi Clinicaltrials không có chức năng công bố kết quả nghiên cứu. Nó không có chức năng kiểm tra chất lượng nghiên cứu. Nó chỉ thuần tuý là một trạm thông tin để nhà khoa học đăng ký nghiên cứu trước khi thực hiện.

Theo tôi, vấn đề không hẳn là thời gian thử nghiệm hay bao nhiêu tình nguyện viên. Vấn đề chúng ta cần quan tâm là thời gian có đủ để ghi nhận số ca nhiễm trong nhóm được tiêm vaccine và nhóm chứng.

Nếu số ca nhiễm thấp, nghiên cứu không có đủ độ nhạy thống kê để kiểm định được vaccine có hiệu quả hay không. Giả sử nghiên cứu trên 13.000 người và nếu tỷ lệ nhiễm là 0,005 (chỉ là ước tính từ các nghiên cứu trước) thì nghiên cứu ghi nhận khoảng 65 người bị nhiễm.

Trong các nghiên cứu vaccine trước đây (Pfizer, AstraZeneca, Moderna) số ca nhiễm thường phải hơn 100 mới đủ độ nhạy thống kê cho phân tích hiệu quả vaccine.

Chia sẻ Chia sẻ

Chia sẻ

Lưu tin