根據(jù)《自然醫(yī)學》 (Nature Medicine)發(fā)表的立場文件，如果孕婦和準媽媽感染了新冠病毒，利用電子健康記錄(EHR)數(shù)據(jù)模擬孕婦藥檢或許有一天會為目前的早產(chǎn)模式提供解決方案。
出于對胎兒安全的考慮，孕婦通常被排除在藥物試驗之外。此外，當人類處于健康狀態(tài)時，在動物模型中評估胎兒安全性的藥物研究可能遠非結(jié)論性的。由于缺乏胎兒和孕婦安全影響的數(shù)據(jù)，臨床醫(yī)生通常不確定是否為孕婦開藥。
范德比爾特大學醫(yī)學中心(VUMC)傳染病科主任、第一作者、醫(yī)學博士高級作者大衛(wèi)阿羅諾夫(David Aronoff)領(lǐng)導的立場文件概述了這些缺陷如何導致孕婦長期和急性疾病的治療不足，以及如何帶來額外的藥物不良反應風險。
哈佛大學范德比爾特藥物安全研究小組成員、胚胎藥物不良反應模型(MADRE)首席研究員Challa說：“孕婦是特別脆弱的人群，因為接觸許多常見藥物可能會傷害未出生的孩子。”和美國國立衛(wèi)生研究院?！白屵@個問題變得復雜的是，鑒于可能對胎兒造成有害藥物反應的道德問題，不允許懷孕患者參加臨床試驗。
“這些因素大大降低了新冠孕婦的醫(yī)療質(zhì)量，因為目前對婦產(chǎn)科醫(yī)生的指導是，即使孕婦早產(chǎn)，也應該在感染新冠病毒時分娩。他們的胎兒，最近的病例報告顯示，如果沒有母親的治療，新冠病毒的傳播將在子宮內(nèi)發(fā)生。”
Challa和Aronoff提出，使用EHR數(shù)據(jù)模擬隨機對照試驗可以為生產(chǎn)全新冠的孕婦提供一種替代方法。
這些試驗用于比較治療方法，并涉及接受實時干預的受試者。相反，目標試驗是一項觀察性研究，通過對現(xiàn)有臨床數(shù)據(jù)的回顧性分析來模擬試驗。
Aaronov說，“我們可以通過使用機器學習等高性能算法來確定這些患者的安全治療方法，從而從孕婦患者接觸當前候選治療藥物的案例中學習，了解它們對胎兒造成的風險有多大，”他說。
VUMC有200多萬患者的EHR，這使研究人員能夠設計和進行“試驗”，不僅模擬治療策略(藥物與非藥物)和真實試驗的結(jié)果，還包括資格標準和基線隨機治療。
作者認為，這樣的實驗可以說是“收集大量涉及各類藥物的孕婦人體藥物暴露數(shù)據(jù)的唯一道德方法?！?
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