Что бы промышленность ни делала и что бы ни говорила о своих благородных мотивах, все сводится к одному: продаже лекарств.

Это достигается путем жесткого контроля информационных потоков и сути информации о продаваемых препаратах, как в научных статьях, так и в маркетинге. Клинические испытания редко являются исследованиями в истинном смысле этого слова (смотрите главу 4, стр. 86); это маркетинг, замаскированный под исследования. Их дизайн часто не выдерживает никакой критики, а в процессе анализа данных возникают дополнительные ошибки, искаженные результаты широко распространяются, и все это с целью стимулировать продажи^2–8.

Моя диссертация показала, что то, что публикует фармацевтическая промышленность, просто не может быть правдой. Я выявил 196 двойных слепых клинических испытаний, в которых новое нестероидное противовоспалительное средство (НПВС) сравнивалось с контрольным НПВС у пациентов с ревматоидным артритом². Это сильно варьирующееся заболевание, что создает трудности в выявлении различий между двумя аналогичными препаратами, но, несмотря на это, испытания были микроскопически малы, со средним размером выборки в 27 пациентов в каждой группе³. Поэтому можно ожидать, что практически все статистически достоверные различия возникли случайно, то есть 5% от разницы были бы статистически достоверными, 2,5% в пользу нового препарата и 2,5% в пользу контрольного препарата.

Однако 14% различий, или в три раза больше, чем ожидалось, были статистически достоверными. В 73 испытаниях все различия были в пользу нового препарата, по сравнению со всего лишь 8 испытаниями в пользу контрольного³. Редко выпадает возможность проверить статистические анализы, но я нашел 12 испытаний, в которых заявленные статистически достоверные различия не были достоверными, и 5 испытаний, которые подозревал в том же. Во всех 17 случаях ложно-достоверные результаты были в пользу нового препарата. Результаты по побочным эффектам были еще более поразительными. Во всех 39 клинических испытаниях с достоверной разницей по побочным эффектам эта разница была в пользу нового препарата.

Таким образом, новые НПВС, казалось, были значительно лучше, чем старые. А искажение в выводах и абстракте было еще более пугающим. В 81 случае смещенные выводы были в пользу нового препарата, и только в одном случае вывод был в пользу контрольного препарата (P = 3,4 × 10^–23).

Однако когда я рассмотрел средние данные, представленные в статьях, впечатляющее превосходство новых лекарств исчезло. Наиболее распространенным исходом оказалась сила захвата, и в среднем не было никакой разницы между новым и контрольным препаратами⁹.

Я рассудил, что самым важным исходом при сравнении двух НПВС является то, какой из препаратов пациенты предпочитают в перекрестных испытаниях, принимая оба препарата в случайном порядке. Пациенты, безусловно, лучшие судьи в степени облегчения боли на фоне побочных эффектов. В большинстве испытаний в качестве компаратора использовали индометацин – старый препарат, находящийся на рынке с 1963 года, который, в соответствии с мифами фармацевтической промышленности и порочными клиническими испытаниями, имеет много побочных эффектов. Однако в перекрестных испытаниях с индометацином пациенты предпочитали его так же часто, как и новое НПВС¹⁰. Исытания показывают, что чем больше клиническое испытание, тем меньше разница между двумя препаратами. Исходя из статистики, это ожидаемо. Когда мы рандомизируем небольшое число испытуемых, иногда больше пациентов с хорошим прогнозом в группе индометацина, а иногда наоборот. Когда же рандомизируем большое число пациентов, группы будут очень похожими, а результат, соответственно, более точным. Мы всегда ожидаем, что результаты аналогичных испытаний будут лежать в пределах симметричного воронкообразного графика. Так и произошло во всех случаях кроме двух, которые настолько сильно удалены от воронки, что есть смысл заподозрить мошенничество.

Два из 32 испытаний – это высокая частота мошенничества (6%), но когда я показал этот график коллеге из промышленности, он засмеялся и сказал, что всем известно, что около 5% испытаний мошеннические в той или иной степени. Фабрикация данных настолько широко распространена в фармацевтической промышленности, что даже возникли сленговые выражения: «ярлык всухую» или «рисование» в США и «формование» – в Японии¹¹.

Когда я в 1990 году защищал диссертацию, два экзаменатора сочли, что НПВС представляет собой особенно сложную область, потому что в этой части рынка очень сильна конкуренция. Мои результаты были слишком шокирующими, чтобы они в полной мере их осознали. С тех пор, однако, мы можем наблюдать подобные проблемы во всех терапевтических областях, которые были тщательно исследованы.

Гиполипидемические средства – еще один пример высококонкурентной отрасли рынка. В клинических испытаниях статинов «лоб-в-лоб» часто не хватает ослепления, не скрыто распределение по группам лечения (что означает, что, возможно, рандомизация была нарушена), присутствует плохое последующее наблюдение за пациентами и нет анализа в зависимости от цели лечения (при котором учитывается судьба всех рандомизированных пациентов, включая и тех, кто выбыл из исследования)¹². Финансирование компанией, производящей тестируемое лекарство, а не той, что производит компаратор, всегда связано с более благоприятными результатами (отношение шансов 20) и более благоприятными выводами (отношение шансов 35). Это не удивительно, учитывая, что дизайн испытаний статинов «лоб-в-лоб» разрабатывается с искажениями, так как сравниваемые дозы в большинстве испытаний не эквивалентны¹³. Более того, нет качественных исследований, которые бы сравнили различные статины по клинически значимым исходам, таким как ишемическая болезнь. В противоположность этому, не менее 29 плацебо-контролируемых испытаний сообщили о таких событиях, что позволяет полагать, что многие из испытаний были неэтичными, так как пациентам, получавшим плацебо, было отказано в эффективном лекарстве.

Многочисленные трюки промышленности делают невозможное возможным. Очень редко название статьи говорит вам все, что нужно знать, но вот яркий пример¹⁵:

«Почему оланзапин бьет рисперидон, рисперидон бьет кветиапин и кветиапин бьет оланзапин: исследовательский анализ испытаний, сравнивающих лоб в лоб антипсихотики второго поколения». В математическом смысле это абсурд. Если А лучше, чем В и В лучше, чем С, то С не может быть лучше, чем А.