我們(men)知道體(ti)外診斷試劑的參考區間(jian)是(shi)判斷檢測結果是(shi)否正常的重要依據(ju)，其(qi)建(jian)立依賴于(yu)對目標人群代(dai)表性樣本的統(tong)計分析(xi)。

但在實(shi)際(ji)研發過程(cheng)中，常(chang)因樣本量不(bu)足、目標(biao)人群特殊性或倫(lun)理限(xian)制等問(wen)題導致樣本收集困難(nan)。為了解決這一(yi)問(wen)題，結合技(ji)術規范與實(shi)操經(jing)驗，提出系(xi)統性解決方案(an)。

第一、樣(yang)本收集難點核心原(yuan)因

1）目(mu)標人群的特殊性：若試(shi)劑適用于罕見病(bing)(bing)、特(te)定生理階(jie)段（如孕婦）或(huo)地域性高發疾病(bing)(bing)，目標人群基數小，樣(yang)(yang)本自然稀(xi)缺。例(li)如，用于新生兒(er)遺傳代謝(xie)病(bing)(bing)篩查的(de)試(shi)劑，需納入大量(liang)健康新生兒(er)與患者(zhe)樣(yang)(yang)本，但后者(zhe)發病(bing)(bing)率可能不足萬分之一。

2）倫理(li)與(yu)隱私限(xian)制(zhi)：根據(ju)《來(lai)源于人的生物樣(yang)(yang)本庫(ku)樣(yang)(yang)本用于體外診斷試劑臨床試驗的指導原則(ze)》，使用生物樣(yang)(yang)本需通過倫理審查，且樣(yang)(yang)本來(lai)源需符合知情同意(yi)原則(ze)。部分醫療機構因流程繁(fan)瑣或合規(gui)風險，拒絕提供樣(yang)(yang)本。

3）樣本(ben)質量與多樣性要求：參考(kao)區(qu)間需覆蓋不同年齡(ling)、性(xing)(xing)別、種族(zu)等亞(ya)群，若某一(yi)亞(ya)群（如(ru)老年人(ren)群）依從(cong)性(xing)(xing)差，或樣本保(bao)存條(tiao)件（如(ru)低溫運(yun)輸(shu)）難以滿足(zu)，可(ke)能導致數據偏(pian)差。

第二、樣本不足的替代策略(lve)與解(jie)決方案

1）充分(fen)利用生物樣本庫資源：我國已建(jian)立多個(ge)生物樣(yang)本庫（如國家(jia)人類遺傳資源共享服務平臺），可通過合作獲取(qu)符(fu)合要求的(de)凍(dong)存樣(yang)本。需注意樣(yang)本的(de)臨(lin)床背景信(xin)息完整性(xing)，包括(kuo)年齡、性(xing)別、健(jian)康狀態等。或聯合多家(jia)醫院(yuan)或第三方檢測實驗室，通過多中心研究擴大樣(yang)本來(lai)源。例如，針(zhen)對腫瘤標志物參考區(qu)間(jian)建立，可(ke)整合不同地區(qu)腫(zhong)瘤醫院的(de)樣本資源。

2）優化入組策略(lve)與統計方(fang)法：

A.分層抽樣(yang)與(yu)(yu)亞群(qun)合(he)(he)并(bing):當(dang)單一亞群(qun)樣(yang)本不足(zu)時，可合(he)(he)并(bing)具有相似生(sheng)物(wu)學特征的群(qun)體。例如，將60-70歲(sui)與(yu)(yu)70-80歲(sui)老年(nian)人(ren)群(qun)合(he)(he)并(bing)為“老年(nian)組”，但需通過統計學檢驗確(que)認合(he)(he)并(bing)合(he)(he)理性。

B.轉移參(can)(can)考(kao)區(qu)(qu)間(jian):若(ruo)已有同類產(chan)品(pin)在相同地理(li)區(qu)(qu)域、種(zhong)族人群中(zhong)的參(can)(can)考(kao)區(qu)(qu)間(jian)數據(ju)，可通過驗證(zheng)性試驗轉移使用。具(ju)體(ti)步(bu)驟包括：使用至少20例(li)(li)樣(yang)本(ben)驗證(zheng)原參(can)(can)考(kao)區(qu)(qu)間(jian)的適用性；若(ruo)超過2例(li)(li)超出(chu)原區(qu)(qu)間(jian)，需擴大樣(yang)本(ben)至40例(li)(li)重新驗證(zheng)。

C.非參數統計法的靈活應用:當樣本量不足120例時，可采用Bootstrap重抽樣法擴大數據集，或使用穩健統計方法（如Horn's算法）降低異常值影響。

3）替代數據來(lai)源與模擬研(yan)究(jiu):

A.公開數據庫(ku)(ku)與文獻數據:利用NCBI、GEO等(deng)公共數據庫(ku)(ku)中的(de)健康(kang)人群檢測數據，或引用已(yi)發(fa)表文獻的(de)參考區間(jian)數據，結合自身試劑性能進行(xing)調整。

B.合成數據輔助建模:通過蒙特卡洛(luo)模擬生成符合目標人群分布特征的虛擬數據，但需與實際小樣本數據比對驗證，確保模型可靠性。

第三(san)、罕見病試劑參考區間(jian)建立(li)的實操路徑

以某遺傳性代謝病檢(jian)測試劑為例，目標(biao)人群發病率約1/10萬，常(chang)規收集患者樣本幾(ji)乎不可(ke)行。解決方案如下：

1）國(guo)際(ji)合作網絡：聯合國(guo)際罕見(jian)病(bing)組織(zhi)（如EURORDIS）獲取(qu)跨境(jing)樣本；

2）長周期動態積累：通過連(lian)續(xu)3-5年的(de)患者登記系(xi)統逐(zhu)步(bu)積累樣本；

3）生物信(xin)息學(xue)補償：利用患者家(jia)系基因測序(xu)數據，結(jie)合(he)代謝物濃度模型預測參(can)考區間(jian)邊界值。

建議：

1）優先申請倫理豁免：向倫理(li)委員(yuan)會提(ti)交“回(hui)顧性(xing)研(yan)究(jiu)”申請，使(shi)用(yong)已脫敏的剩余檢測樣本，避免重復采(cai)集。

2）利用人工智能(neng)輔助分(fen)析：開(kai)發基于機器學(xue)習的(de)參考區間(jian)預測模型，輸(shu)入人群特征參數（如(ru)年齡、BMI）即可輸(shu)出區間(jian)范圍，減少對原始樣本的(de)依賴。

3）推動樣本(ben)共享(xiang)政策落地：呼吁行(xing)業協(xie)會建立體外(wai)診(zhen)斷試劑(ji)專(zhuan)項(xiang)樣本共(gong)享平臺，明確數(shu)據產權與收益(yi)分配機制，提升(sheng)樣本利用率。