Vaccine mang kí danh “RV 144” là kết hợp hai loại vaccine được sản xuất bằng kĩ thuật di truyền. Nghiên cứu trước đây cho thấy cả hai vaccine này đều không có hiệu quả ở con người.
Công trình nghiên cứu do quân y Mĩ tài trợ và thực hiện qua sự hợp tác của các chuyên gia Thái Lan. Năm 2006, nhóm nghiên cứu tuyển 16,395 đối tượng từ cộng đồng (không phải nhóm có nguy cơ cao), tuổi từ 18 đến 30, theo các tiêu chuẩn định sẵn từ 2 tỉnh của Thái Lan. Tất cả những người này đều không bị nhiễm HIV lúc tham gia công trình nghiên cứu; họ được chia thành 2 nhóm một cách ngẫu nhiên: 8197 người được tiêm 6 liều vaccine RV144, 8198 người dùng giả dược (tức placebo). Sau 3 năm theo dõi, kết quả như sau:
Kết quả nghiên cứu vaccine RV144
• Nhóm vaccine có 51 người nhiễm HIV, tỉ lệ 0.62%(hay 6 trên 1000 người);
• Nhóm giả dược có 74 người nhiễm HIV, tỉ lệ 0.90% (9 trên 1000 người);
Như vậy con số 31% đến từ đâu? Tôi nghĩ các nhà nghiên cứu tính theo nguy cơ tương đối (relative risk), tức là lấy 0.62 chia cho 0.90 và kết quả là 0.69. Nói cách khác, xác suất nhiễm HIV trong nhóm vaccine thấp hơn nhóm giả dược 31%. Đây chính là con số mà giới báo chí được các nhà nghiên cứu cung cấp và chuyển tải đến công chúng trên thế giới.
Nhưng cách tính và cách phát biểu đó có thể gây hiểu lầm. Con số giảm 31% mà giới báo chí rầm rộ đưa tin không có nghĩa là giảm 31% ca nhiễm HIV, mà giảm 31% nguy cơ nhiễm HIV. Chú ý, ca nhiễm HIV khác với nguy cơ nhiễm HIV. Một cá nhân hoặc là nhiễm hoặc là không nhiễm HIV; do đó, con số ca nhiễm là những ca cụ thể. Nguy cơ là xác suất phản ảnh tính bất định của tình trạng nhiễm HIV, dao động từ 0 đến 1. Một cá nhân có thể có nguy cơ nhiễm cao (hay thấp), nhưng điều đó không có nghĩa là cá nhân bị nhiễm HIV.
Vậy thì chúng ta phải diễn giải kết quả trên như thế nào? Chúng ta phải quay lại với số liệu trên: nếu tính bằng nguy cơ tuyệt đối (absolute risk), vaccine chỉ giảm 0.28% (lấy 0.90% trừ cho 0.62%) mà thôi. Nói cách khác, trong 3 năm, cứ 1000 người được tiêm chủng thì vaccine giảm khoảng 3 người so với nhóm không tiêm vaccine. Đây chính là kết quả thật của công trình nghiên cứu.
Với một hiệu quả quá khiêm tốn như thế, người hoạch định chiến lược y tế cộng đồng phải đặt câu hỏi: có đáng đồng tiền bỏ ra hay không? Giả dụ 6 liều vaccine tốn 300 USD, kết quả trên có nghĩa là xã hội phải chi ra 300,000 USD chỉ để giảm 3 ca nhiễm HIV! (Nên nhớ rằng người được tiêm chủng vaccine cũng bị nhiễm HIV, chứ không phải hoàn toàn miễn nhiễm).
Câu hỏi kế tiếp là kết quả trên có phải do ngẫu nhiên hay ảnh thưởng sinh học? Khó có câu trả lời cho câu hỏi này, bởi vì ngay cả nhóm làm nghiên cứu cũng không tiên lượng được. Thật ra, công trình nghiên cứu là một chủ đề tranh cãi ngay từ lúc bắt đầu. Các nhà khoa học Mĩ, kể cả Robert Gallo (người có công khám phá HIV), kí tên trong một tuyên bố trên tập san Science cáo buộc rằng chính phủ Mĩ đã phung phí 119 triệu USD cho một thử nghiệm, vì họ cho rằng vaccine sẽ không có hiệu quả. Như tôi đề cập trên, vaccine sử dụng trong thử nghiệm này được sản xuất từ 2 vaccine (ALVAC của công ti sanofi-aventis và AIDSVAX của VaxGen), và cả hai vaccine thành tố này trước đây đều không có hiệu quả ở người, vậy thì tại sao khi 2 vaccine kết hợp nhau lại có hiệu quả? Không (hay chưa) có câu trả lời.
Trong khi chưa có câu trả lời mang tính sinh học, chúng ta phải đặt câu hỏi: có phải kết quả là do yếu tố ngẫu nhiên? Có nhiều cách để trả lời câu hỏi này. Cách đơn giản nhất là ước tính trị số P, và trong trường hợp này (với các số liệu trên), P = 0.048. Nói cách khác, nếu vaccine không có hiệu quả, thì xác suất mà chúng ta có kết quả trên là khoảng 5%. Như vậy, chúng ta vẫn chưa có bằng chứng thuyết phục để tuyên bố rằng vaccine thật sự có hiệu quả, bởi vì kết quả có thể chỉ là tình cờ. Nếu các nhà nghiên cứu lặp lại thử nghiệm, chưa chắc họ đã có kết quả trên.
Nhưng trong thực tế chắc chắn chẳng ai lại tiêu ra 119 triệu USD chỉ để lặp lại nghiên cứu trên! Do đó, một cách lí giải khác nhanh hơn là sử dụng lí thuyết Bayes. Gọi D là dữ liệu mà công trình nghiên cứu vừa thu thập được, H0 là giả thuyết vaccine không có hiệu quả, H1 là giả thuyết vaccine có hiệu quả. Chúng ta tính hai xác suất có điều kiện: P(D H0) là xác suất dữ liệu quan sát được nếu giả thuyết H0 đúng; và P(D H1) là xác suất dữ liệu quan sát được nếu giả thuyết H1 đúng. Tỉ số của 2 xác suất này được gọi là Bayes Factor (BF): BF = P(D H1) / P(D H0).
Bởi vì dữ liệu D là bằng chứng, cho nên BF chính là một đo lường bằng chứng nghiêng về giả thuyết nào. Nhìn qua công thức trên chúng ta có thể thấy: Nếu BF = 1, bằng chứng không nghiêng về một giả thuyết nào cả (hai giả thuyết có xác suất như nhau); nếu BF > 1, bằng chứng nghiêng về (yểm trợ) giả thuyết H1 hơn là H0; và nếu BF < style="font-style: italic;">BF trên 30 thì bằng chứng mới có tính thuyết phục. Trong trường hợp y tế công cộng (liên quan và ảnh hưởng đến nhiều người), BF phải trên 100.
Với những dữ liệu trên, tôi ước tính BF khoảng 2.5. Do đó, có thể nói rằng bằng chứng về hiệu quả của vaccine phòng chống HIV vẫn chưa thuyết phục. Rất có thể kết quả mà các nhà nghiên cứu công bố chỉ là tình cờ, ngẫu nhiên. Con đường đi đến một vaccine phòng chống HIV vẫn còn xa.
NVT
0 nhận xét:
Đăng nhận xét