临床试验规划：从策略设计到实施要点的全流程解析 一、临床试验规划的核心目标与关键要素 临床试验规划是药物研发中确保试验科学性、效率性和合规性的关键环节，其核心目标是： 验证药物安全性与有效性 ：通过严谨设计证明药物在目标人群中的作用。 降低研发...

在药物研发中选择和应用合适的临床试验预测模型，需结合研究目标、数据特征及实际场景需求，遵循科学方法论与实践经验。以下是具体的选择逻辑与应用策略： 一、明确模型应用场景与目标 1. 按研发阶段分类 研发阶段 模型目标 典型应用场景 临床前 预测化合物...

在药物研发和临床研究中，临床试验预测模型依托不同算法和数据类型，被广泛应用于疗效预测、安全性评估、患者分层等场景。以下是按技术类型和应用场景分类的常用模型及其特点、案例： 一、基于传统机器学习的预测模型 1. 逻辑回归（Logistic Regression） 核...

在药物研发中优化临床试验预测模型性能，需从数据、算法、跨学科协作等多维度系统性改进。以下是具体优化路径及实施策略： 一、 数据层面：夯实预测模型的底层基础 1. 扩大数据规模与多样性 多源数据整合 ： 整合临床数据（电子病历、影像报告、实验室指标）...

人工智能预测 ADC 药物疗效 1 案例背景 ：HER2 阳性乳腺癌具有侵袭性强、易复发转移的特点，新一代抗 HER2 ADC 药物在治疗中虽有显著效果，但不同患者对其敏感性存在差异，缺乏预测疗效的实用工具。 模型建立 ：复旦大学附属肿瘤医院邵志敏教授领衔的团队，...

在药物研发中，临床试验预测通过整合多维度数据与建模技术，可提前预判试验成功率、优化设计并降低失败风险。以下从 预测场景、核心方法、数据整合及应用价值 四方面，系统解析临床试验预测在药物研发中的应用框架： 一、药物研发中临床试验预测的核心场景...

在选择和评估临床试验预测模型的性能指标时，需结合医学研究特点、数据类型及预测目标，兼顾模型的预测能力、临床实用性和统计稳健性。以下从 指标分类、选择逻辑、评估方法 三方面展开说明： 一、临床试验预测模型的核心性能指标分类 （一） 预测准确性指标...

临床试验预测模型的准确性与可靠性保障体系：从数据到验证的全流程管控 一、数据质量管控：模型可靠性的基石 （1）多源数据整合与标准化 数据清洗流程 ： 剔除缺失值超阈值的样本（如临床数据缺失率 30%），通过多重插补（如 MICE 算法）处理非随机缺失； 统...

临床试验预测：从数据建模到研发决策的核心驱动力 一、临床试验预测的本质与目标 定义 ：通过整合历史数据、生物医学信息与计算模型，对临床试验的关键指标（如成功率、风险概率、患者响应等）进行量化预测，为药物研发提供决策依据。 核心目标 ： 降低研发...

Vepdegestrant（ARV - 471）治疗 ER 阳性乳腺癌 ：VERITAC - 2 研究（NCT05654623）正在评估其作为二线治疗晚期乳腺癌的疗效，初步结果预计于 2025 年 3 月公布。若获批，有望成为首款蛋白降解靶向嵌合体（PROTAC）疗法。 Lorundrostat（MLS - 101）治疗顽固...