精準(zhǔn)入組：提升臨床試驗個體化科學(xué)性演講人01精準(zhǔn)入組：提升臨床試驗個體化科學(xué)性02引言：臨床試驗的時代命題與精準(zhǔn)入組的必然性引言：臨床試驗的時代命題與精準(zhǔn)入組的必然性作為新藥研發(fā)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，臨床試驗是驗證藥物有效性與安全性的“金標(biāo)準(zhǔn)”，其結(jié)果直接決定藥物能否上市及最終的臨床價值。然而，傳統(tǒng)臨床試驗長期面臨“一刀切”入組模式的困境——以寬泛的inclusion/exclusioncriteria篩選患者，雖操作簡便卻忽視了個體差異，導(dǎo)致試驗結(jié)果外推性受限、入組效率低下，甚至因人群異質(zhì)性掩蓋藥物真實效應(yīng)。我曾參與一項針對非小細(xì)胞肺癌的靶向藥試驗，初期因入組標(biāo)準(zhǔn)僅要求“組織學(xué)確診的晚期NSCLC”，未嚴(yán)格篩選EGFR突變陽性患者，導(dǎo)致前100例入組者中僅30例存在靶突變，藥物客觀緩解率（ORR）僅18%，遠(yuǎn)低于靶突變?nèi)巳侯A(yù)期的60%。這一經(jīng)歷讓我深刻意識到：臨床試驗的“科學(xué)性”不僅在于試驗設(shè)計的嚴(yán)謹(jǐn)，更在于入組人群的“精準(zhǔn)性”——只有讓“對的患者”進入“對的試驗”，才能最大化挖掘藥物潛力，為患者個體化治療提供高級別證據(jù)。引言：臨床試驗的時代命題與精準(zhǔn)入組的必然性精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)時代的到來，為這一難題提供了破局思路。隨著基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、多組學(xué)技術(shù)的進步，以及真實世界數(shù)據(jù)（RWD）、人工智能（AI）等方法的成熟，臨床試驗正從“群體均數(shù)導(dǎo)向”轉(zhuǎn)向“個體特征導(dǎo)向”。精準(zhǔn)入組作為精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)在臨床試驗中的核心實踐，通過整合患者生物標(biāo)志物、臨床特征、社會因素等多維度數(shù)據(jù)，實現(xiàn)“患者-試驗-藥物”的精準(zhǔn)匹配，已成為提升臨床試驗個體化科學(xué)性的必由之路。本文將從傳統(tǒng)入組的痛點出發(fā)，系統(tǒng)闡述精準(zhǔn)入組的理論基礎(chǔ)、關(guān)鍵技術(shù)、實踐挑戰(zhàn)及未來方向，為行業(yè)同仁提供可參考的路徑與方法。03傳統(tǒng)入組模式的困境：個體化科學(xué)性的缺失異質(zhì)性導(dǎo)致的臨床效應(yīng)“模糊化”傳統(tǒng)臨床試驗的入組標(biāo)準(zhǔn)多基于“典型病例”定義，如“年齡18-75歲”“ECOG評分0-2分”“無嚴(yán)重合并癥”等，這類標(biāo)準(zhǔn)雖能保障試驗安全性，卻無法規(guī)避人群的生物異質(zhì)性。以腫瘤領(lǐng)域為例，同一種病理類型的肺癌（如肺腺癌）可能存在EGFR、ALK、ROS1、KRAS等多種驅(qū)動基因突變，不同突變亞型對靶向藥物的敏感性差異顯著。若入組標(biāo)準(zhǔn)未明確基因分型，相當(dāng)于將“敏感人群”與“耐藥人群”混合，最終試驗結(jié)果可能呈現(xiàn)“平均效應(yīng)被稀釋”——藥物在整體人群中ORR看似平庸，但在特定突變亞組中卻可能療效突出。更棘手的是，傳統(tǒng)入組對“非生物因素”的忽視進一步加劇異質(zhì)性。例如，老年患者常因合并多種基礎(chǔ)疾病（如高血壓、糖尿病）被排除，導(dǎo)致試驗人群無法代表真實世界的用藥場景；腎功能不全患者因藥物代謝差異未被單獨分析，異質(zhì)性導(dǎo)致的臨床效應(yīng)“模糊化”可能掩蓋藥物在特殊人群中的安全性風(fēng)險。我曾遇到一項降糖藥試驗，因排除了eGFR30-60ml/min的腎功能不全患者，上市后才發(fā)現(xiàn)該人群在常規(guī)劑量下低血糖發(fā)生率升高3倍，最終被迫修改說明書。這種“試驗外推性不足”的問題，本質(zhì)上是傳統(tǒng)入組對個體化特征的“選擇性失明”。入組效率與研發(fā)成本的“雙輸困局”傳統(tǒng)入組標(biāo)準(zhǔn)的寬泛性不僅影響科學(xué)性，還直接拖慢研發(fā)節(jié)奏。據(jù)統(tǒng)計，全球腫瘤臨床試驗中，約30%因“入組緩慢”提前終止，平均入組時間達24-36個月，遠(yuǎn)超預(yù)設(shè)的12-18個月。究其原因，寬標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)致大量“非目標(biāo)患者”占用篩選資源——例如，某阿爾茨海默病試驗要求“MMSE評分10-26分”，但未納入腦脊液Aβ42、tau蛋白等生物標(biāo)志物，結(jié)果入組的患者中40%可能為非AD癡呆，既浪費了影像學(xué)、認(rèn)知評估等檢測成本，又延緩了真正目標(biāo)患者的入組。入組效率低下推高了研發(fā)成本。從患者招募、知情同意到實驗室檢測、隨訪管理，每延遲1個月，中型試驗（300例）成本將增加約150-200萬美元。更嚴(yán)重的是，因入組失敗導(dǎo)致的試驗“爛尾”，不僅造成前期投入沉沒，還可能讓有潛力的藥物因“數(shù)據(jù)不足”被放棄，最終損害患者利益。這種“高成本、低效率”的模式，已成為制約創(chuàng)新藥研發(fā)的瓶頸之一。倫理層面的“公平性質(zhì)疑”傳統(tǒng)入組的“排他性”還引發(fā)倫理爭議。一方面，嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)將部分“邊緣人群”排除在外，如兒童、老年人、合并癥患者等，導(dǎo)致這些群體在藥物研發(fā)中被“邊緣化”，上市后缺乏循證證據(jù)支持用藥。例如，既往腫瘤試驗中，≥70歲患者占比不足15%，而實際臨床中老年患者占比超60%，這種“試驗-現(xiàn)實”的脫節(jié)，迫使醫(yī)生在用藥時只能“經(jīng)驗性減量”，增加治療不確定性。另一方面，入組資源的地域與經(jīng)濟差異加劇了健康公平性問題。優(yōu)質(zhì)試驗中心多集中在發(fā)達地區(qū)，偏遠(yuǎn)地區(qū)患者因信息不對稱、交通成本高等因素難以入組，導(dǎo)致試驗人群的地域分布失衡。我曾參與一項丙肝新藥試驗，因入組中心僅覆蓋北上廣深，西部省份患者占比不足5%，最終藥物上市后，這些地區(qū)患者仍面臨“用不上新藥”的困境。這種“資源虹吸”現(xiàn)象，與臨床試驗“惠及更廣泛人群”的初衷背道而馳。04精準(zhǔn)入組的理論基礎(chǔ)：從“群體導(dǎo)向”到“個體特征導(dǎo)向”精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)驅(qū)動下的范式轉(zhuǎn)變精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的核心思想是“以個體分子特征為基礎(chǔ)，實現(xiàn)疾病分類與治療的精細(xì)化”，這一理念徹底顛覆了傳統(tǒng)“疾病表型導(dǎo)向”的醫(yī)療模式。2015年，美國啟動“精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)倡議（PMI）”，將基因組學(xué)、大數(shù)據(jù)、患者參與列為三大支柱；同年，我國“精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)研究”重點專項啟動，計劃在腫瘤、心腦血管等領(lǐng)域建立精準(zhǔn)診療體系。作為精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)在臨床試驗中的延伸，精準(zhǔn)入組將“個體特征”作為入組決策的核心依據(jù)，通過生物標(biāo)志物、臨床表型、行為特征等多維度數(shù)據(jù)，構(gòu)建“患者-試驗”匹配模型，使試驗人群更接近“目標(biāo)藥物的真實獲益人群”。例如，PD-1抑制劑帕博利珠單抗的KEYNOTE-042試驗，精準(zhǔn)入組PD-L1表達陽性（TPS≥1%）的非小細(xì)胞肺癌患者，結(jié)果顯示PD-L1≥50%患者的總生存期（OS）顯著優(yōu)于化療（中位OS20.0個月vs12.2個月），而若采用傳統(tǒng)“無差異入組”，這一效應(yīng)可能被PD-L1陰性患者的“陰性結(jié)果”掩蓋。這一案例證明，精準(zhǔn)入組通過“聚焦特征人群”，能顯著提升試驗的“信號檢出能力”。生物標(biāo)志物：精準(zhǔn)入組的“導(dǎo)航燈塔”生物標(biāo)志物（Biomarker）是指“可被客觀測量和評估的、作為正常生物過程、病理過程或治療干預(yù)反應(yīng)的指示物”，是精準(zhǔn)入組的核心工具。根據(jù)功能，生物標(biāo)志物可分為三類：1.預(yù)測性標(biāo)志物：用于識別可能從特定治療中獲益的患者，如EGFR突變用于篩選EGFR-TKI敏感人群，PD-L1表達用于篩選免疫治療優(yōu)勢人群；2.預(yù)后性標(biāo)志物：用于判斷疾病進展風(fēng)險，如BRCA1/2突變用于預(yù)測卵巢癌患者的生存期；3.藥效動力學(xué)標(biāo)志物：用于評估藥物作用機制是否被激活，如外周血CTC計數(shù)用于監(jiān)生物標(biāo)志物：精準(zhǔn)入組的“導(dǎo)航燈塔”測靶向藥的早期療效。生物標(biāo)志物的應(yīng)用使入組標(biāo)準(zhǔn)從“經(jīng)驗性”轉(zhuǎn)向“證據(jù)性”。例如，乳腺癌試驗中，傳統(tǒng)入組標(biāo)準(zhǔn)僅要求“HER2陽性”，而精準(zhǔn)入組進一步通過FISH、IHC明確“HER2擴增狀態(tài)”（IHC3+或FISH比值≥2.0），避免“假陽性”患者入組；在阿爾茨海默病領(lǐng)域，Aβ-PET、tau-PET等影像生物標(biāo)志物的應(yīng)用，使“臨床前AD”患者（無認(rèn)知障礙但Aβ陽性）的入組成為可能，為早期干預(yù)試驗提供了人群基礎(chǔ)。真實世界數(shù)據(jù)：補充傳統(tǒng)RCT的“證據(jù)拼圖”傳統(tǒng)RCT以“理想化環(huán)境”控制混雜因素，卻犧牲了外推性；真實世界數(shù)據(jù)（RWD）來自電子健康記錄（EHR）、醫(yī)保數(shù)據(jù)、患者報告結(jié)局（PRO）等真實醫(yī)療場景，能反映“真實世界患者”的多樣性。精準(zhǔn)入組通過整合RWD，可優(yōu)化入組標(biāo)準(zhǔn)的“包容性”與“代表性”。例如，在罕見病試驗中，因患者數(shù)量少、傳統(tǒng)RCT入組困難，可采用“真實世界證據(jù)（RWE）輔助設(shè)計”——通過分析RWD識別疾病表型特征，放寬部分合并癥標(biāo)準(zhǔn)（如輕度肝腎功能不全），或允許“既往治療失敗”患者入組。2021年，F(xiàn)DA批準(zhǔn)了基于RWE的Zynteglo（β-地中海基因療法），其入組數(shù)據(jù)部分來自歐洲多中心的罕見病登記庫，使原本需全球篩選的患者在6個月內(nèi)完成入組。真實世界數(shù)據(jù)：補充傳統(tǒng)RCT的“證據(jù)拼圖”此外，RWD還可用于“動態(tài)調(diào)整入組標(biāo)準(zhǔn)”。例如，在糖尿病試驗中，通過持續(xù)監(jiān)測RWD中的患者血糖波動數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)“餐后高血糖”是心血管事件的獨立風(fēng)險因素，后續(xù)試驗可增加“餐后2小時血糖≥11.1mmol/L”的入組標(biāo)準(zhǔn)，使試驗人群更貼近“有心血管保護需求”的真實患者。05精準(zhǔn)入組的關(guān)鍵技術(shù)支撐：多維度數(shù)據(jù)的整合與應(yīng)用多組學(xué)技術(shù)：解碼個體特征的“分子鑰匙”多組學(xué)技術(shù)通過系統(tǒng)分析基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白組、代謝組等生物大分子數(shù)據(jù)，揭示疾病發(fā)生發(fā)展的“分子圖譜”，為精準(zhǔn)入組提供底層依據(jù)。-基因組學(xué)：二代測序（NGS）技術(shù)可一次性檢測數(shù)百個基因突變，如腫瘤領(lǐng)域的“大Panel”檢測（涵蓋500+基因），不僅能識別已知驅(qū)動基因（如EGFR、ALK），還能發(fā)現(xiàn)罕見突變（如RET、METexon14跳過），使“罕見突變患者”的入組成為可能。例如，普拉替尼（RET抑制劑）的ARROW試驗，通過NGS篩選RET融合/突變患者，ORR達61%，且療效不受既往治療線數(shù)影響；-轉(zhuǎn)錄組學(xué)：單細(xì)胞RNA測序（scRNA-seq）可解析腫瘤微環(huán)境的細(xì)胞異質(zhì)性，識別“免疫浸潤型”或“間質(zhì)型”亞型，指導(dǎo)免疫治療入組。例如，黑色素瘤試驗中，通過scRNA-seq發(fā)現(xiàn)“CD8+T細(xì)胞高浸潤”患者對PD-1抑制劑應(yīng)答更好，可將其作為入組標(biāo)準(zhǔn)；多組學(xué)技術(shù)：解碼個體特征的“分子鑰匙”-蛋白組學(xué)與代謝組學(xué)：液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用（LC-MS）技術(shù)可檢測血液中的蛋白標(biāo)志物（如ctDNA、外泌體蛋白）和小分子代謝物（如乳酸、酮體），用于動態(tài)評估患者狀態(tài)。例如，在肝癌試驗中，AFP、DCP等蛋白標(biāo)志物聯(lián)合影像學(xué)，可提高“早期復(fù)發(fā)患者”的入組準(zhǔn)確性。人工智能與機器學(xué)習(xí)：高效篩選的“智能引擎”臨床試驗入組涉及海量數(shù)據(jù)的處理（如EHR、影像學(xué)、基因組數(shù)據(jù)），傳統(tǒng)人工篩選效率低、易出錯，而AI可通過算法實現(xiàn)“自動化、智能化匹配”。-自然語言處理（NLP）：用于從非結(jié)構(gòu)化EHR中提取關(guān)鍵信息，如病理報告中的“基因突變狀態(tài)”、病程記錄中的“不良反應(yīng)史”，將原本需人工閱讀數(shù)小時的病歷縮短至分鐘級。例如，IBMWatsonforClinicalTrials通過NLP分析全球10萬+份病例，幫助某腫瘤試驗在3個月內(nèi)篩選出符合條件的患者200例，較傳統(tǒng)方法效率提升4倍；-機器學(xué)習(xí)預(yù)測模型：基于歷史試驗數(shù)據(jù)構(gòu)建“入組成功率預(yù)測模型”，通過患者特征（年齡、基因型、合并癥等）預(yù)測其入組可能性，優(yōu)化招募策略。例如，某阿爾茨海默病試驗采用隨機森林模型，預(yù)測“輕度認(rèn)知障礙+APOEε4陽性+腦萎縮”患者的入組成功率，將招募資源向高潛力人群傾斜，最終入組時間縮短40%；人工智能與機器學(xué)習(xí)：高效篩選的“智能引擎”-深度學(xué)習(xí)影像分析：用于自動識別符合入組標(biāo)準(zhǔn)的影像學(xué)特征，如肺癌試驗中，CNN模型可準(zhǔn)確測量腫瘤直徑（RECIST標(biāo)準(zhǔn)）、識別淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移，避免人工測量的誤差。例如，GoogleDeepMind的肺結(jié)節(jié)檢測系統(tǒng)，對磨玻璃結(jié)節(jié)的識別準(zhǔn)確率達96%，顯著提升肺腫瘤試驗的入組篩選效率。動態(tài)入組與適應(yīng)性設(shè)計：靈活匹配的“動態(tài)調(diào)整機制”傳統(tǒng)入組標(biāo)準(zhǔn)在試驗開始后固定不變，難以應(yīng)對患者病情變化或中期分析結(jié)果；精準(zhǔn)入組結(jié)合適應(yīng)性試驗設(shè)計（AdaptiveDesign），可實現(xiàn)入組標(biāo)準(zhǔn)的“動態(tài)優(yōu)化”。-樣本量再估計：中期分析時根據(jù)已入組患者的療效數(shù)據(jù)，調(diào)整總樣本量。例如，某降壓藥試驗初期預(yù)設(shè)樣本量300例，中期分析顯示“合并糖尿病患者”降壓效果更顯著，遂將樣本量增至500例，并增加“合并糖尿病”的入組比例；-入組標(biāo)準(zhǔn)序貫調(diào)整：根據(jù)富集反應(yīng)（EnrichmentResponse）調(diào)整標(biāo)志物閾值。例如，某PARP抑制劑試驗初始要求“BRCA突變率≥10%”，中期分析發(fā)現(xiàn)“BRCA突變率≥20%”患者ORR提升至50%，遂調(diào)整入組標(biāo)準(zhǔn)，最終使試驗陽性結(jié)果更顯著；動態(tài)入組與適應(yīng)性設(shè)計：靈活匹配的“動態(tài)調(diào)整機制”-無縫銜接的II/III期試驗：將II期探索性入組與III期確證性入組合并，根據(jù)II期數(shù)據(jù)動態(tài)篩選III期人群。例如，某抗腫瘤藥采用“無縫II/III期設(shè)計”，II期通過生物標(biāo)志物篩選出“敏感亞型”，III期直接在該亞型中確證療效，縮短研發(fā)周期2-3年。06精準(zhǔn)入組的實踐挑戰(zhàn)與應(yīng)對策略技術(shù)層面的挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與質(zhì)量控制多組學(xué)數(shù)據(jù)、AI模型的廣泛應(yīng)用，帶來了“數(shù)據(jù)孤島”與“質(zhì)量參差不齊”的問題。例如，不同醫(yī)院的NGS檢測panel、生信分析流程不統(tǒng)一，導(dǎo)致同一患者的基因突變檢測結(jié)果在不同中心存在差異；AI模型依賴訓(xùn)練數(shù)據(jù)，若訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在選擇偏倚（如僅來自三甲醫(yī)院），可能導(dǎo)致模型在基層醫(yī)院泛化能力不足。應(yīng)對策略：-建立標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)采集與分析流程：參考ICHE6(R3)指南，制定生物標(biāo)志物檢測SOP，如NGS檢測需涵蓋樣本采集、DNA提取、文庫構(gòu)建、測序、生信分析全流程質(zhì)控；-推動多中心數(shù)據(jù)共享與平臺建設(shè)：依托國家臨床醫(yī)學(xué)研究中心或行業(yè)聯(lián)盟，建立“臨床試驗數(shù)據(jù)共享平臺”，統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式（如CDISC標(biāo)準(zhǔn)），實現(xiàn)跨中心數(shù)據(jù)互聯(lián)互通；技術(shù)層面的挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與質(zhì)量控制-加強AI模型的可解釋性與驗證：采用SHAP、LIME等算法解釋模型決策依據(jù)，通過外部數(shù)據(jù)集（如獨立醫(yī)院數(shù)據(jù)）驗證模型泛化能力，避免“黑箱決策”。倫理與法規(guī)層面的挑戰(zhàn)：隱私保護與準(zhǔn)入規(guī)范精準(zhǔn)入組涉及基因、健康等敏感數(shù)據(jù)，隱私保護風(fēng)險突出；同時，生物標(biāo)志物、AI模型的應(yīng)用，對現(xiàn)有法規(guī)框架提出新挑戰(zhàn)——例如，基于AI的入組篩選結(jié)果是否需經(jīng)倫理委員會審核？生物標(biāo)志物cutoff值的動態(tài)調(diào)整如何符合法規(guī)要求？應(yīng)對策略：-完善隱私保護技術(shù)與管理措施：采用數(shù)據(jù)脫敏（如去標(biāo)識化）、聯(lián)邦學(xué)習(xí)（數(shù)據(jù)不出本地）、區(qū)塊鏈存證等技術(shù)，確保數(shù)據(jù)安全；參考GDPR、《人類遺傳資源管理條例》，明確數(shù)據(jù)使用范圍與患者知情同意條款；-推動監(jiān)管科學(xué)與指南更新：FDA、NMPA已發(fā)布《基于真實世界數(shù)據(jù)的藥物研發(fā)指導(dǎo)原則》《人工智能醫(yī)療器械注冊審查指導(dǎo)原則》，需進一步細(xì)化精準(zhǔn)入組相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，如“生物標(biāo)志物驗證要求”“AI模型驗證流程”；倫理與法規(guī)層面的挑戰(zhàn)：隱私保護與準(zhǔn)入規(guī)范-強化倫理審查的動態(tài)性與專業(yè)性：倫理委員會需納入生物統(tǒng)計學(xué)、分子生物學(xué)、AI等領(lǐng)域?qū)＜?，對精?zhǔn)入組方案進行“全流程審查”，包括數(shù)據(jù)采集、模型使用、結(jié)果解釋等環(huán)節(jié)，確?；颊邫?quán)益不受侵害。臨床操作層面的挑戰(zhàn)：多學(xué)科協(xié)作與患者依從性精準(zhǔn)入組需腫瘤科、檢驗科、影像科、數(shù)據(jù)科學(xué)等多學(xué)科團隊（MDT）協(xié)作，對醫(yī)院綜合能力提出高要求；同時，基因檢測、動態(tài)監(jiān)測等操作可能增加患者經(jīng)濟負(fù)擔(dān)，導(dǎo)致部分患者因費用問題拒絕入組或中途脫落。應(yīng)對策略：-構(gòu)建多學(xué)科協(xié)作網(wǎng)絡(luò)：由申辦方牽頭，建立“醫(yī)院-中心實驗室-數(shù)據(jù)公司”協(xié)作體系，明確各角色職責(zé)（如醫(yī)院負(fù)責(zé)患者招募與樣本采集，中心實驗室負(fù)責(zé)高精度檢測，數(shù)據(jù)公司負(fù)責(zé)AI分析）；-優(yōu)化患者經(jīng)濟支持方案：探索“醫(yī)保+商業(yè)保險+企業(yè)援助”的費用分擔(dān)模式，例如某腫瘤試驗與商業(yè)保險合作，為入組患者提供免費NGS檢測，使檢測費用覆蓋率提升至85%；臨床操作層面的挑戰(zhàn)：多學(xué)科協(xié)作與患者依從性-加強患者教育與溝通：通過“患者手冊”“線上科普視頻”等形式，向患者解釋精準(zhǔn)入組的意義（如“通過基因檢測匹配最適合您的藥物”），減少對“過度檢查”的顧慮，提高入組依從性。07未來展望：精準(zhǔn)入組的深化方向與行業(yè)變革多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：構(gòu)建“全景式”個體特征圖譜未來精準(zhǔn)入組將突破單一組學(xué)限制，整合基因組、蛋白組、影像組、行為組（如飲食、運動）、環(huán)境組（如暴露物、地域）等多模態(tài)數(shù)據(jù)，通過“多組學(xué)聯(lián)合分析+AI融合建模”，構(gòu)建患者的“全景式特征圖譜”。例如，在心血管疾病試驗中，結(jié)合基因多態(tài)性（如APOEε4）、蛋白標(biāo)志物（如hs-CRP）、影像學(xué)（如冠脈CTA）和患者運動數(shù)據(jù)，可精準(zhǔn)識別“心肌梗死高風(fēng)險患者”，為預(yù)防性試驗提供目標(biāo)人群。去中心化臨床試驗（DCT）中的精準(zhǔn)入組創(chuàng)新1DCT通過遠(yuǎn)程監(jiān)測、居家采樣、電子知情同意等技術(shù)，打破傳統(tǒng)“醫(yī)院中心”模式，使患者可就近參與試驗。精準(zhǔn)入組與DCT的結(jié)合，將進一步擴大入組范圍、提升效率：2-遠(yuǎn)程生物標(biāo)志物檢測：采用POCT（即時檢驗）設(shè)備，如指尖血NGS檢測、唾液ctDNA檢測，使偏遠(yuǎn)地區(qū)患者無需前往中心