ในระยะแรกของโครงการพัฒนายาแก้ปวดหลายโครงการ มีข้อสันนิษฐานทั่วไปว่า: "ถ้ามันสำคัญในสิ่งเดียวแบบจำลองความเจ็บปวดเราก็สามารถก้าวไปข้างหน้าได้"
เป็นเวลานาน นี่เป็นกลยุทธ์ที่ใช้ได้ วันนี้มันกลายเป็นความรับผิดชอบที่สำคัญ ปัญหานี้ไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ แต่เป็นคำถามพื้นฐานมากกว่า:จริงๆแล้วเรากำลังวัดอะไรเมื่อเราวัด "ความเจ็บปวด"?
ปัญหาในการลดความซับซ้อนของประสบการณ์ที่ซับซ้อน
โมเดลความเจ็บปวดพรีคลินิกแบบดั้งเดิมอาศัยมานานในการลดประสบการณ์ความเจ็บปวดที่ซับซ้อนให้เหลือเพียงเมตริกหลักเดียว-เวลาตอบสนอง เกณฑ์การถอนออก หรือคะแนนตามระดับ ตรรกะนั้นชัดเจน: ง่าย ทำซ้ำได้ และเปรียบเทียบได้ง่าย
อย่างไรก็ตาม ไม่มีความเจ็บปวดเพื่อความสะดวกในการทดลอง
ในสถานพยาบาล ผู้ป่วยไม่ค่อยบรรยายถึงความเจ็บปวดของตนเองในแง่ของความรุนแรงเพียงอย่างเดียว พวกเขาพูดถึงผลกระทบต่อชีวิตประจำวัน:
- ความสามารถในการเคลื่อนไหวอย่างอิสระ
- การหลีกเลี่ยงการกระทำบางอย่างโดยไม่รู้ตัว
- รบกวนการนอนหลับและอารมณ์
- ความตระหนักรู้ที่คอยจู้จี้อยู่ตลอดเวลาถึงการมีอยู่ของมัน
เมื่อการทดลองกับสัตว์ของเราแยกเฉพาะวิถีทาง "กระตุ้น-การไหลย้อน" แสดงว่าโดยพื้นฐานแล้วเรากำลังทำให้ความเจ็บปวดเรียบง่ายเกินไป แม้ว่าการทำให้เข้าใจง่ายนี้อาจยอมรับได้ในระหว่างการค้นพบครั้งแรก แต่ก็กลายเป็นจุดบอดที่สำคัญเมื่อโครงการมุ่งไปสู่การแปลทางคลินิก
ไม่สมบูรณ์ ไม่ถูกต้อง: ข้อจำกัดของจุดสิ้นสุดจุดเดียว
เพื่อให้ชัดเจน จุดสิ้นสุดของความเจ็บปวดจุดเดียวไม่ได้ "ผิด"; มันไม่เพียงพอ ทำให้ได้ภาพที่ไม่สมบูรณ์
ตัวอย่างเช่น สารที่เข้าข่ายระงับปวดอาจทำงานได้ดีเป็นพิเศษในการทดสอบแผ่นความร้อน ซึ่งจะช่วยยืดเวลาแฝงของปฏิกิริยาได้อย่างมาก นี่แสดงให้เห็นว่ามันปรับวิถีทางประสาทสัมผัสที่เฉพาะเจาะจง อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์นี้ไม่ได้บอกเราว่าสารประกอบนั้นด้วยหรือไม่:
- ปรับปรุงกิจกรรมและความคล่องตัวที่เกิดขึ้นเอง
- ลดความเจ็บปวด-พฤติกรรมการหลีกเลี่ยงที่เกี่ยวข้อง
- บรรเทาสภาวะทางอารมณ์ด้านลบที่เกิดจากความเจ็บปวด
ผลที่ตามมา เมื่อยานี้เข้าสู่การทดลองทางคลินิก ผลลัพธ์ที่คุ้นเคยก็ปรากฏ: ตัวเลขดีขึ้น แต่ผู้ป่วยไม่รู้สึกดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ นี่ไม่ใช่ความล้มเหลวของแบบจำลองในการทำนายผลลัพธ์ ถือเป็นความล้มเหลวในส่วนของเราที่จะถามคำถามที่ถูกต้องตั้งแต่ต้น
มองความเจ็บปวดเป็นสภาวะ ไม่ใช่เพียงปฏิกิริยา
ฉันทามติกำลังเติบโตภายในชุมชนวิทยาศาสตร์:อาการปวดเรื้อรังไม่ใช่เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นชั่วขณะ แต่เป็นสภาวะทางสรีรวิทยาและพฤติกรรมที่คงอยู่
มันจะค่อยๆ เปลี่ยนแปลงสิ่งมีชีวิต:
- กลยุทธ์ด้านพฤติกรรม:มันเคลื่อนไหวอย่างไรและจะหลีกเลี่ยงอะไร
- รูปแบบมอเตอร์:การแบกรับน้ำหนัก การเดิน และระดับกิจกรรมโดยรวม
- จังหวะทางสรีรวิทยา:วงจรการนอนหลับ-
- การตอบสนองทางอารมณ์:ความวิตกกังวล ความระมัดระวัง และความเกลียดชัง
หากเราวัดความเจ็บปวดโดยการใช้สิ่งเร้าภายนอก ณ จุดเวลาเดียว เราก็จะจับภาพสถานะที่ซับซ้อนนี้ได้เพียงเสี้ยวเดียว การเปลี่ยนแปลงเชิงระบบ-ในระยะยาวคือสิ่งที่กำหนดผลลัพธ์ทางคลินิกและคุณภาพชีวิตของผู้ป่วยอย่างแท้จริง
เหตุใดการประเมินปลายทางแบบหลาย-จึงเป็นข้อได้เปรียบเชิงกลยุทธ์ในโมเดล NHP
คุณค่าอันเป็นเอกลักษณ์ของโมเดลที่ไม่ใช่-ไพรเมตมนุษย์ (NHP)ไม่ใช่แค่ความใกล้ชิดทางพันธุกรรมกับมนุษย์เท่านั้น แต่ยังมีความสามารถในการแสดงความเจ็บปวดในลักษณะที่สะท้อนประสบการณ์ของมนุษย์ได้อย่างใกล้ชิดยิ่งขึ้น
ในการศึกษาของ NHP นักวิจัยสามารถสังเกตและหาปริมาณ:
- การเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมที่เกิดขึ้นเองในระยะยาว-
- ความแตกต่างที่มั่นคงและวัดได้ในรูปแบบและฟังก์ชันของมอเตอร์
- ลำดับการตอบสนองที่สูงขึ้น- เช่น การแสดงออกทางสีหน้าและการหลีกเลี่ยงอย่างกระตือรือร้น
- อิทธิพลซึ่งกันและกันระหว่างความเจ็บปวด การนอนหลับ และจังหวะการเต้นของหัวใจ
กรอบการทำงานนี้ช่วยให้สามารถระบุลักษณะความเจ็บปวดเป็นชุดคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องกับสถานะ{0}} ที่ครอบคลุม ไม่ใช่เพียงการตอบสนองแบบสะท้อนกลับ ในบริบทนี้ การใช้ตัวชี้วัดตัวเดียวถือเป็นการก้าวถอยหลังที่ชัดเจน การนำการประเมินปลายทางหลาย-มาใช้ไม่ได้ทำให้การทดสอบซับซ้อนมากขึ้น แต่เป็นการสร้างข้อมูลที่ชัดเจนและเฉียบขาดยิ่งขึ้น
ก้าวจาก "การพิสูจน์ประสิทธิภาพ" สู่ "การทำความเข้าใจประสิทธิภาพ"
การวิจัยและพัฒนายาแก้ปวดกำลังอยู่ระหว่างการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญ จากการพิสูจน์เพียงอย่างเดียวถ้ายาออกฤทธิ์เพื่อความเข้าใจอย่างไร ทำไม และเพื่อใครมันได้ผล การเปลี่ยนแปลงนี้ขึ้นอยู่กับคำจำกัดความและการวัดความเจ็บปวดที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น
เมื่อเรามองว่าความเจ็บปวดเป็น-สถานะหลายมิติ กลยุทธ์-การประเมินปลายทางหลายจุดไม่ใช่ "ดี-ที่-มี"-อีกต่อไป แต่กลายเป็นข้อกำหนดเบื้องต้นที่สำคัญสำหรับความสำเร็จ
ยาแก้ปวดรุ่นต่อไปจะถูกค้นพบไม่เพียงแต่ในระดับโมเลกุลเท่านั้น แต่ยังผ่านความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับวิธีการที่เราวัดปัญหาที่เรามุ่งหวังที่จะแก้ไข
อ่านเพิ่มเติม:
