行业领导者探讨了加速临床研究的潜在机遇，以及早期规划、技术创新和跨部门协作如何推动临床研究生态系统的持续发展。
"这实际上是关于我们整个行业如何围绕这些技术团结一致，重新设计所有工作流程，同时我们在与患者使用这些技术的方式以及维护人际关系方面非常重要。"
效率提升和临床试验时间线加速已成为今年在佛罗里达州奥兰多举行的SCOPE年度峰会的关键议题。由阿塞纳资本合伙公司医疗健康业务合伙人杰里米·戈德伯格主持的开幕式主题讨论小组聚焦于一个简单问题：临床研究能否实现根本性加速？
参与戈德伯格台上讨论的小组成员包括：阿斯利康数据科学与生物制药研发负责人桑迪普·布鲁古帕利；EMD雪兰诺/德国达姆施塔特默克公司美洲地区在地研究运营负责人肖恩·莫兰；以及亚马逊网络服务(AWS)商业医疗健康与生命科学首席医疗官贾里德·索尔博士。
尽管本次主题讨论聚焦于根本性加速的潜力，但在主旨演讲中，塔夫茨药物开发研究中心的肯·格茨与默克公司的伊利亚夫·巴尔早前的讨论已为会议定下基调，他们讨论了当前研究环境中的运营效率问题。
药物研发时间线上的根本性加速潜力
关于根本性加速的讨论，戈德伯格首先询问每位小组成员，研究的哪些特定阶段最有机会压缩时间线。
布鲁古帕利首先回答，解释说在研究的后期阶段可能没有太多加速机会。然而，在试验前的规划阶段，有许多领域可以大幅提高效率。
"在我看来，我们真正看到机会的领域是方案设计、研究中心申请、研究中心选择和受试者入组准备等方面，"他说，"如果你能真正重视前期决策，创建一个超优化策略，这些领域将产生最大的影响。"
技术在加速中的作用
随后，戈德伯格将讨论转向索尔，他从技术角度参与了讨论。
"如果你思考患者招募和研究中心选择的挑战，其中一个明显问题是，我们不知道患者在哪里，也没有办法实时查看。充其量，你只能查看六个月或一年前的数据，并做出有根据的猜测，"索尔说，"现在有一种非常有趣的技术，可以让数据生产者——在这种情况下是医疗提供者——在无需担心因数据泄露而登上《纽约时报》头版的情况下分享他们的数据。"
索尔强调的这类技术已发展到非常成熟的阶段。通过人工智能(AI)添加另一层功能，甚至可以将事情再推进一步。
"这是一个非常有趣的领域，"他说。
寻找平衡
莫兰表示，在实施这些新技术时，关键在于平衡。她以患者体验为例，说明人际互动是人工智能永远无法替代的。
"当你审视我们为研究中心所做的工作时，我们正在加速进程并想出创造性的、优秀的方法来寻找患者并与前往社区的患者建立联系，但他们是否真的有时间与这些患者相处？"莫兰说，"我是一个坚定的相信者。我热爱人工智能，我热爱生产力提升。我曾参与过临床试验。在与患者讨论医疗状况时，你永远无法替代人际互动这一关键要素。只需将人工智能用于提高生产力，就能加速整个过程。"
根本性加速的预测
最后，每位小组成员分享了他们的最终想法，以及他们认为实现根本性加速需要多长时间。
莫兰和索尔均预测需要两到三年，而布鲁古帕利则表示需要两到五年。
"这实际上是关于我们整个行业如何围绕这些技术团结一致，重新设计所有工作流程，同时我们在与患者使用这些技术的方式以及维护人际关系方面非常重要，"布鲁古帕利总结道。
来源戈德伯格J，布鲁古帕利S，莫兰S，索尔J。《从数年到数月：临床研究能否实现根本性加速？》2026年SCOPE峰会。2026年2月3日。
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