专利撰写时如何证明“协同作用”？

协同作用区别于拮抗作用和相加作用，在药学领域中常常指两种或两种以上药物同时应用（包括不同途径）所产生的效应，包括药效增强或不良反应减轻，也可使药效减弱或出现不良反应，甚至中毒反应。

在专利撰写以及答复中，除药学领域外，撰稿人在各个领域的专利撰写中，往往都会使用到“协同”一词以便体现技术方案取得了优异的技术效果，也即1+1＞2。

对于协同作用的证明，不同领域均有各自不同的方式，例如剂量-效应曲线法、相互作用指数计算法等，笔者在本篇中不再赘述，仅以一件特殊案例来说明在实施例和对比例的设置，以及比对效果阶段协同作用的证明方式：

在证明药物协同作用时，发明人可能会设置诸如表1或表2中的实施例和对比例，以实施例1对应产品的效果优于对比例1和对比例2的效果从而证明A与B之间的协同作用。

但事实是，即使实施例1的效果远远优于对比例1和对比例2，表2中所记载的情况并不足以证明A与B具有协同作用。这是因为，在对比例1的配方仅去除A，对比例2的配方仅去除B时，对应组合物的实际效果之所以减少，也仅仅是因为丧失了A或B的对应作用，此时，作为一个整体，即使各组给药总量一致，但其余的组分（也即C）的占比也同样发生了改变，在变量较多的情况下，不足以证明A与B之间的协同作用。

而在进一步比对效果时，仍以表1中的配方为例，实施例、对比例以及模型对照组的功效体现如下表所示：

由上表可以发现，相比于模型对照组，不仅实施例1，对比例1和对比例2与模型对照组相比均具有显著性差异，此时在比对效果时，部分人可能会选择比对显著性差异，从而认为对比例2（p＜0.05）的效果差于实施例1（p＜0.01）。

但事实上，以上方式可能仅仅是p值的滥用，p值的实际意义并不表示两组差别的大小，仅反应组别间是否有统计学意义，也即，以p＞0.05为例，其含义可以理解为将同一实验重复100次，出现结果差异的原因有5次以上是抽样误差造成的，故而此时，仅能判断，是否具有显著意义，而不能判断差异大小。

因此，基于本案例，当与对模型照组相比，对比例2的p＜0.05，实施例1的p＜0.01并不表示实施例1的药效更优于对比例2。故而在实务中，审查员并不必然会认可，与模型对照组相比，p＜0.01的药物对应的效果优越于p＜0.05的药物对应的效果。此时，在比对药物A和药物B之间功效差异性时不妨进行组间数值和组间显著性差异比对。

如下表所示，先尝试使用组间显著性差异比对分析，去说明实施例和对比例之间具有显著性差异：

基于显著性差异的辅助判断，再去比对18.02、15.52、14.06之间的数值结果的差异可能更为合适。此时，若比对出实施例1优于对比例1和对比例2的情况，虽不能保证效果的增量是否超过本领域技术人员基于对比文件以及其他现有技术可合理预期的A与B复配时间的效果增量，但在证明A与B之间存在协同作用时可能更具说服力。

因此，撰写阶段可以直接写清实施例和对比例的组间差异性以便更具有说服力，但若此时已到答复阶段，则可尝试补充原始数据以作佐证，而更进一步的，若审查员认为补充内容超过了原申请的记载而不认可相关补充，则可依据原申请记载的平均数和标准差通过SPSS软件或STATA软件等直接计算出p值。