美国俄勒冈州健康与科学大学奈特癌症研究所DaneDickson等研究员日前在国际顶级期刊Cell撰文分析了精准医学（precisionmedicine）的不同试验类型，包括interventionaltrials、real-worlddata、masterinterventionaltrials以及observationaltrials。分子生物学给循证医学带来了革命性的变化，使我们能够提出更深层次的问题、更完善的假设，做出更详细的诊断，观察到更有针对性的细胞过程以及获取更全面的数据分析。我们对与分子标志相关的临床数据的了解来自于不同的研究方法、临床干预或真实世界研究。每种方法都具备解决特定问题集的能力，同时也有优势和弱点。
图1不同试验类型简介
数据的质量往往与收集数据的成本和复杂性成正比。研究性试验（interventionaltrials）是证据生成方法的金标准，但通常只用于药物开发，只在患者治疗进程中的一个时间点。对真实世界（real-world）研究中得来的数据值得进行更广泛的探索，但“许多患者中的许多药物蕴藏着许多生物标志物”的方法会使寻找无偏见的获益变得非常困难。从理论上说，关于分子检测、罕见病治疗或组合治疗、基因测序、使用未被FDA或专业协会批准的治疗方法的益处等问题，都可以通过真实世界的数据集来回答。但是，这些答案需要有足够质量和数量的数据来降低数据带来的偏差。缺乏患者知情同意往往会限制特定患者的回访以验证获益的能力。分子医学的基础——基因组学的临床意义至关重要。另外，转录组学、蛋白质组学、代谢组学、表观基因组学、细胞代谢、微环境、宿主因素、免疫因素、肠道生物组等更深层次的因素，逐步提升了临床数据收集的复杂程度。理想情况下，我们需要利用一切可以利用的数据收集方法，汇总成倍增加的患者信息，才能真正理解个性化医疗。
摘自：DaneDickson,JenniferJohnson,RaymondBergan,etal.Snapshot
rialTypesinPrecisionMedicine[J].Cell.Apr2;(1):-.e1.
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