Vish Srivastava探讨了扩大真实世界数据在药物发现中的作用所带来的益处，以便更快地提供更有效的疗法。
从识别有前景的生物靶点到提供安全有效的疗法，这一过程漫长、复杂且成本高昂。尽管数十年来科学进步显著且投入巨大，早期药物开发的失败率仍然很高，许多候选药物在进入I期临床试验前就已失败。通常，这是因为在实验室中选择的靶点未能充分反映真实世界中疾病的复杂性，患者表现出的表型多样、合并症多发以及治疗历史各异，这些情况很少符合临床研究中严格的纳入标准。
历史上，真实世界数据（RWD）——在受控试验环境之外收集的临床信息，如电子健康记录（EHRs）、影像和实验室结果——主要应用于研发后期阶段。上市后安全性监测、卫生经济学和结果研究以及报销策略是其主要应用领域。然而，人工智能、数据分析和自然语言处理的最新进展正在改变这一状况。如今，富含深度临床特征的疾病特异性纵向登记系统开始影响靶点发现、验证和转化研究，使科学家在首次患者入组临床试验之前就能获得更具代表性的疾病生物学视图。这些登记系统设计得足够稳健，可用于早期发现和转化研究。
这一转变意义重大，因为在严格控制的试验环境中观察到的生物学现象可能与日常临床实践中观察到的有显著差异。例如，在慢性阻塞性肺病（COPD）和哮喘等呼吸系统疾病中，患者的疾病轨迹可能因环境暴露、依从性模式、合并症和社会经济因素而大相径庭。实验室和动物模型无法完全捕捉这种多样性，II期或III期研究中的狭窄患者群体也无法做到。因此，在理想条件下看似有前景的靶点，在面对真实世界的异质性时可能会失败。
将RWD更早地整合到研发管道中可以帮助弥补这一差距。通过在临床前和转化阶段检查丰富的临床数据集，研究人员可以识别具有独特疾病轨迹的亚群，优化生物标志物策略，甚至发现可能指向新作用机制的意外治疗效果。例如，在哮喘中，将数千名患者的嗜酸性粒细胞计数与急性发作频率和对生物制剂的反应相关联，可以同时指导靶点验证和患者选择策略。此类相关性很少仅在文献或试验数据集中可见。
关键不仅在于能够获取RWD，还在于拥有适合特定目的、针对特定疾病的登记系统，这些系统既具有深度又具有广度。这些登记系统与大型但低分辨率的数据集（如保险索赔数据）有几个方面的不同。为研究设计的COPD登记系统可能包括多年的肺功能测试结果、详细的急性发作和住院记录、描述肺气肿分布的放射学报告以及包括药物转换、停用和超说明书使用的纵向用药历史。当在多个医疗机构间协调，并与结构化和非结构化的EHR数据结合时，此类登记系统可以提供疾病进展的多维度视图。新兴数据公司正在努力填补研究人员和制药公司面临的关键缺口，达到这种粒度水平。
这些见解对靶点验证特别有价值。除了将生物标志物与结果联系起来外，RWD还可以揭示加强或挑战机制假设的真实世界信号。导致可测量患者获益的超说明书处方模式可能暗示相关的生物途径。未经治疗或不同管理队列的自然病史数据可以揭示疾病的真正进程，帮助科学家评估调节特定靶点是否可能产生有意义的影响。合并症的聚类，如COPD与心血管疾病的重叠，可能指向值得探索的共享分子机制。
RWD还可以揭示在受控研究中看不见的未满足需求。哮喘登记分析显示，相当大比例的频繁急性发作患者尽管符合临床指南的资格，但仍未接受生物制剂治疗。识别和量化此类治疗缺口有助于研发团队优先考虑新干预措施可能带来最大益处的领域，以及临床试验患者招募可能既可行又有效的领域。
这些益处不仅限于临床前工作，还延伸到早期临床研究的设计中。登记系统衍生的见解可以为纳入和排除标准提供信息，使其反映最可能产生反应的人群，而非最容易招募的人群。它们可以帮助优化终点，使其捕捉对患者和监管机构都有意义的结果。例如，在COPD中，分析各种亚组的纵向肺功能下降可以指导终点选择和试验持续时间，以最大化检测治疗效果的可能性。
直到最近，以这种方式使用RWD在技术和操作上都具有挑战性。临床笔记、影像报告和实验室数据分散在不同的系统和格式中，提取有意义的变量通常需要数月的人工病历审查。如今，AI驱动的抽象工具可以大规模解析非结构化笔记，在机构间协调数据，并通过去标识化和安全链接保护患者隐私。组织现在正在应用这些技术，在几周内提供经过整理、可直接用于分析的数据集，速度快到足以指导活跃的临床前和转化项目。
机会显而易见。如果从研发管道的最早阶段就整合RWD，它可以帮助降低开发风险、加速时间表并提高临床和商业成功的可能性。考虑到科学和临床问题而构建的疾病特异性登记系统，可以作为发现团队、转化科学家和临床开发人员的共享证据基础。
药物发现始终需要实验室的受控精确性和临床试验的严谨性；但在丰富、具有代表性、纵向的患者数据触手可及的时代，仅依赖实验模型和已发表研究会遗漏有价值的见解。通过将真实世界带入研发的最早阶段，我们可以更好地将科学假设与患者现实对齐，为需要的人带来更有效的疗法。
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作者简介
Vish Srivastava是Century Health的联合创始人兼首席执行官，这是一家利用人工智能解锁真实世界临床数据以加速突破性治疗的医疗数据公司。在创立Century之前，他领导了Evidation和波士顿咨询集团(BCG)的产品团队，开发了惠及数百万患者的医疗技术。他拥有哈佛大学和密歇根大学的设计工程、商业和心理学学位。
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