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肺炎|旧药新用自治绝症，这位科学家如今又帮新冠患者找药

2010年 ， 美国宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院副教授大卫·法伊根鲍姆（David Fajgenbaum）患上了一种罕见的致命疾病——特发性多中心卡斯特曼病（Castleman disease） 。
此后的三年多时间里 ， 法伊根鲍姆曾多次濒临死亡 。 为了自救 ， 他发明了一种方法 ， 最终从成千上万的药物中找到了挽救自己生命的药物西罗莫司 。 这段堪称传奇的经历 ， 也让他成为了研究这种疾病的“领军人物” 。
“截至今天 ， 我已经有六年半没有复发了 。 ”近日 ， 法伊根鲍姆博士接受了红星新闻的专访 ， 讲述了自己做这项工作的初衷和愿景 。 “我想把我们在卡斯特曼病的经验带到全球对抗新冠病毒的战斗中 。 ”
肺炎|旧药新用自治绝症，这位科学家如今又帮新冠患者找药
法伊根鲍姆在住院期间与父亲的合影 图据CNN新闻
今年来 ， 法伊根鲍姆博士带着自己的团队投入了一场新的战斗之中——寻找治疗新冠肺炎的方法 。 身为一名免疫学家 ， 他希望借鉴自己发现西罗莫司的经验 ， 找到可以重新利用的旧药物来对抗新冠肺炎 ， 而这也已成为了一项全球性的当务之急 。
据悉 ， 迄今为止 ， 法伊根鲍姆博士的团队已经研究了14000多篇关于如何治疗新冠感染者的论文 ， 他们的贡献对全球战斗在一线的医护人员 ， 以及正紧锣密鼓研究着新冠病毒的科学家都产生了影响 。
患罕见病数次濒死 旧药新用成功自救
2010年 ， 还在宾夕法尼亚大学医学院就读的大卫·法伊根鲍姆突然因身体状况急剧恶化住进了医院 ， 然而在整整7周的时间里 ， 医生也没能诊断出病因 。 直到不久后病情第二次发作时 ， 他才被确诊患上了一种罕见疾病——特发性多中心卡斯特曼病 。 这是一种罕见的自身免疫性疾病 ， 患者的淋巴结细胞过度生长,导致免疫系统失控 。
“我看到一项研究 ， 基本上80%的患者在确诊后都活不到两年 。 而这种疾病如此致命的原因之一是因为医学界对它知之甚少 。 ”法伊根鲍姆说 。
在此后三年多的时间里 ， 他曾4次濒临死亡 ， 每次病情复发 ， 都会引发体内的细胞因子风暴 ， 导致多器官衰竭危机生命 。 医生只能通过高强度化疗 ， 一次次将他从死神手中拉回 ， 有一次医生甚至认定他没救了 ， 家人也在病床前为他举行了临终仪式 。 但幸运的是 ， 每一次法伊根鲍姆都挺了过来 。
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大卫·法伊根鲍姆 图据CNN新闻
但法伊根鲍姆从未放弃过拯救自己 。 “在我与这种疾病的斗争中有一个非常重要的时刻 ， ”他说道 。 “那是在我第四次复发后 ， 当时我得知没有更多的治疗药物在研发中 ， 如果我不参与研究 ， 就没人去搜寻可以拯救我生命的药物了 。 于是 ， 我从寄希望于治疗能成功 ， 希望有人能找到一种药物 ， 变成了将希望付诸行动 ， 通过自己的方式来对抗这种疾病 。 ”
于是 ， 法伊根鲍姆创建了卡斯特曼病协作网络（CDCN） ， 号召医生、科学家和患者寻找治疗方法 。 通过网络联络了全球上百名研究人员 ， 借助众包效应列出了可能的病症研究清单 ， 然后排出优先顺序 。 同时 ， 他将目光优先锁定在美国食药监局（FDA）已经批准的安全药物的重新使用上 。
经过大量的研究和合作伙伴的帮助 ， 法伊根鲍姆逐渐锁定了一种已经可用的免疫抑制剂西罗莫司上 。 “这种药此前完全没有用来治疗过卡斯特曼病 ， 于是我决定在自己身上试验 。 ”他告诉红星新闻 。 “事实证明 ， 我做到了 。 尽管仍然需要辅助治疗 ， 但到今天为止 ， 我的病情已经6年半没有复发过了！”
值得一提的是 ， 法伊根鲍姆自创的协作网络可以应用于几乎每一种疾病 。 他介绍说：“这其实就是解剖一种疾病的过程 ， 寻找可以重新使用的药物 ， 然后追踪它们是如何工作的 ， 进行临床试验 ， 这正是我们所做的 。 这种方式帮助我活到了 。 ”
【肺炎|旧药新用自治绝症，这位科学家如今又帮新冠患者找药】成功抑制体内细胞因子风暴的经历让法伊根鲍姆在这方面有了独特的见解 ， 而细胞因子风暴正是新冠肺炎的致命因素之一 。 他告诉红星新闻 ， 自己能活下来 ， 就是因为旧药新用 ， “而现在我们希望用同样的方法来帮助解决新冠肺炎的治疗 。 ”
在新冠疫情暴发后不久 ， 他决定运用自己在免疫系统研究和寻找药物新用途方面的专业知识 ， 建立一个中央数据库 ， 用于识别和跟踪治疗新冠肺炎的现有药物 。
“大海捞针式”的数据整合 建立治疗数据库
目前 ， 法伊根鲍姆的实验室开始将所有资源用于帮助医生抗击新冠疫情 。 自3月13日以来 ， 他从未踏出自家门一步 。 除了吃饭、睡觉和照顾女儿之外 ， 他每天的时间都泡在书房里 ， 与团队一起紧张地开展着工作 。
“每当我触摸到我胸部的注射口时 ， 我就会想起自己遭遇的细胞因子风暴 。 我非常希望能像卡斯特曼病那样解决新冠肺炎的问题 ， 对此同样有着紧迫感 。 ”他说道 。
实验室原本的13人团队远远无法满足庞大的工作量需求 ， 于是他又招募了数十名其他同事和志愿者加入其中 。 目前 ， 他每天都会在书房里工作14个小时以上 ， 带领所有人一起“大海捞针式”对迄今用于治疗新冠肺炎的所有药物进行系统评估 ， 希望能尽快找出治疗新冠病毒的药物 。
肺炎|旧药新用自治绝症，这位科学家如今又帮新冠患者找药
自从疫情暴发后 ， 法伊根鲍姆的团队一直忙着查看治疗数据 。 他们将研究中的数据制成表格 ， 并上传到CORONA数据库 图据CNN新闻
法伊根鲍姆表示 ， 迄今团队已经研究了14000多篇关于如何治疗新冠病毒患者的论文 ， 并将数据的分析信息整理上传到他们建立的一个名为“新冠肺炎适应证外及新制剂注册表（简称CORONA）”的数据库中 。
这等同于医学期刊上所有可用数据的中央存储库 ， 这些数据涉及到迄今为止遏制疫情所使用的所有疗法 。 而这些信息能有效帮助各国医生治疗患者 ， 并告诉研究人员该如何进行临床试验 。 基于这个数据库 ， 法伊根鲍姆的团队在5月份的《传染病与治疗》杂志上发表了第一篇关于新冠肺炎治疗的系统综述 。
由于疫情蔓延的速度 ， 以及全球科学家的科研进度 ， 维持CORONA数据库是一项巨大的工作 。 “我们雄心勃勃的目标就是开始这项工作 。 ”法伊根鲍姆说道 。 “这是一项艰巨的工作 ， 但我们都在竭尽所能 。 将数据输入数据库是第一步 ， 然后我们必须寻找模式 ， 以表明某些东西可能起效或不起效 。 ”他说道 。
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研究团队正通过视频电话讨论了新冠肺炎的治疗数据 图据CNN新闻
但CORONA数据库的存在并非是为了找到一种神奇的万能药物 ， 而是帮助医生设计更好的临床试验 ， 从而在药物制剂和个体生存之间建立真正的因果关系 。 在这场与新冠病毒的战斗中 ， 法伊根鲍姆希望CORONA能为前线医护人员提供帮助 ， 以便他们更清晰地了解如何打击新冠病毒 。 “如果不跟踪针对敌人的武器 ， 就很难打赢一场战争 。 ”他说 。
【肺炎|旧药新用自治绝症，这位科学家如今又帮新冠患者找药】新冠影响人类方式复杂 锁定特定药物很难
除了海量的工作 ， 法伊根鲍姆的研究团队在锁定特定药物的工作上也遇到了瓶颈 。
在对数据的首次分析中 ， 该团队回顾了截至2020年3月27日发表的2706篇相关期刊文章 。 结果只有155项研究符合研究小组纳入进一步审核的标准 ， 这些标准包括队列规模、研究性质和研究人员选择的调研截止点 。
“这令人沮丧 ， 因为我们想要一种对每个人都有效的药物 ， ”法伊根鲍姆说 。 “但这并没能如愿 ， 因为新冠病毒影响人类的方式要复杂得多 。 ”
他表示 ， 首先考虑的第一个关键问题是 ， 新冠肺炎患者的经历各不相同 ， 这无疑让研究人员很难锁定一种特定的治疗方法 。 例如 ， 在使用药物的时间、感染个体的严重程度以及病情发展的阶段等方面存在巨大差异 ， 而这些变量任何一个发生变化都可能导致原本有效的药物失效 。
肺炎|旧药新用自治绝症，这位科学家如今又帮新冠患者找药
7月17日 ， 《新英格兰医学杂志》在线发表的一项研究表明 ， 地塞米松对于使用有创呼吸机的患者 ， 可降低其死亡率 ， 但过早用药可能会带来风险 图据网络
除此之外 ， 团队面临的最大挑战之一是如何将不同研究的拼图拼凑起来 ， 形成一个系统的治疗方案 。 由于每个研究的设计不同 ， 一个数据集不一定能准确地嫁接到另一个数据集上 。 在大多数新冠患者最终都得以好转的情况下 ， 这一点尤其棘手 ， 很难分析出某一特定药物是否有效并挽救了生命 。
令人庆幸的是他们的工作并没有白费 ， 由于患者数量庞大 ， 团队依然从临床数据中发现了一些值得参考的结果 。 比如 ， 发生严重细胞因子风暴的新冠患者可能更需要靶向抑制免疫系统的药物 ， 而那些细胞因子风暴不太严重的患者 ， 则可能会从增强免疫力的药物中受益 。
此外 ， 除了用于增强或抑制免疫系统的药物外 ， 另一类主要治疗新冠患者的药物是抗病毒疗法 。 法伊根鲍姆解释道 ， 各种抗病毒药物都能产生“病毒级联反应” 。 有些是通过阻止病毒感染细胞 ， 有些是通过阻止细胞内的复制 ， 其他抗病毒药物则作用于细胞和病毒之间 。
根据他们的研究 ， 抗病毒药物洛匹那韦和利托那韦的联合治疗是迄今为止发表研究最多的新冠肺炎治疗方案 。 紧接着 ， 是皮质类固醇 。 在阅读了关于类固醇地塞米松的研究后 ， 法伊根鲍姆特别兴奋地说：“这是一种已经存在了60年的廉价重新利用药物 。 这就是它存在的意义所在 。 ”
在团队的电子表格中 ， 地塞米松就像一个灯塔般的存在 。 “我们建立CORONA数据库就是为了帮助发现像地塞米松这样的药物 。 ”他向红星新闻表示 。 “我们希望找到更多具有类似效果的药物 。 ”
红星新闻采访人员 王雅林 徐缓
编辑 张寻
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