我們知道體外診斷(duan)試劑的參考(kao)區(qu)間是(shi)判斷(duan)檢測結果(guo)是(shi)否正常的重要依(yi)據，其建立依(yi)賴于對目標(biao)人群代表性樣本的統(tong)計分析。

但在實際研發過(guo)程中，常因樣本量不足、目標人(ren)群(qun)特(te)殊性或(huo)倫理(li)限制等問題導致樣本收集困難(nan)。為了解(jie)決這(zhe)一(yi)問題，結合技術規范與實操經(jing)驗，提出系統性解(jie)決方案。

第一(yi)、樣本收集(ji)難點核心原因

1）目標人群的特殊性：若試劑(ji)適用于(yu)罕見病(bing)、特定生理階段（如(ru)孕婦）或地(di)域(yu)性高發(fa)疾病(bing)，目標人群(qun)基數小，樣(yang)本自然稀缺。例(li)如(ru)，用于(yu)新(xin)生兒(er)遺傳(chuan)代謝病(bing)篩查的(de)試劑(ji)，需(xu)納入大量(liang)健康新(xin)生兒(er)與患者樣(yang)本，但(dan)后者發(fa)病(bing)率可能不足萬(wan)分(fen)之(zhi)一。

2）倫(lun)理(li)與隱(yin)私限制：根據《來源于人的(de)生(sheng)(sheng)物樣(yang)本(ben)庫樣(yang)本(ben)用(yong)于體(ti)外診斷(duan)試劑臨床試驗的(de)指導原則》，使用(yong)生(sheng)(sheng)物樣(yang)本(ben)需通過倫理審查，且(qie)樣(yang)本(ben)來源需符(fu)合(he)知情同意原則。部(bu)分(fen)醫療(liao)機(ji)構因流程繁瑣(suo)或(huo)合(he)規風險(xian)，拒絕提供樣(yang)本(ben)。

3）樣本質(zhi)量與多樣性要(yao)求：參(can)考區間(jian)需覆蓋不同年(nian)齡、性別(bie)、種族等亞(ya)群，若(ruo)某一(yi)亞(ya)群（如(ru)老(lao)年(nian)人群）依(yi)從性差(cha)，或樣本保存條(tiao)件（如(ru)低溫運輸(shu)）難(nan)以(yi)滿足，可(ke)能導致數據偏差(cha)。

第二、樣本(ben)不足的(de)替代策略與解決方案

1）充分利用(yong)生(sheng)物樣本庫資源(yuan)：我國已建立多個生物樣(yang)本庫（如(ru)(ru)國家(jia)人(ren)類遺傳資(zi)源共享服務平臺(tai)），可通過(guo)合(he)作獲取符合(he)要求的凍(dong)存樣(yang)本。需注意樣(yang)本的臨床背景信息完整性(xing)，包(bao)括年(nian)齡、性(xing)別、健康狀態等。或(huo)(huo)聯合(he)多家(jia)醫院或(huo)(huo)第三方檢測實(shi)驗室，通過(guo)多中(zhong)心研(yan)究擴大樣(yang)本來源。例如(ru)(ru)，針對腫瘤標志物參考區間建(jian)立，可整合不同地區腫瘤醫院的(de)樣本(ben)資源。

2）優化入(ru)組策(ce)略(lve)與統(tong)計方法：

A.分層(ceng)抽樣與亞群(qun)合(he)并:當單一亞群(qun)樣本(ben)不(bu)足時，可合(he)并具有相(xiang)似生物學特征的群(qun)體。例如，將60-70歲(sui)與70-80歲(sui)老(lao)年(nian)人群(qun)合(he)并為“老(lao)年(nian)組”，但需通過統計學檢驗(yan)確(que)認合(he)并合(he)理(li)性。

B.轉(zhuan)(zhuan)移參(can)(can)考(kao)區(qu)(qu)間(jian):若已有同類產品在相同地理區(qu)(qu)域、種族人(ren)群(qun)中的參(can)(can)考(kao)區(qu)(qu)間(jian)數(shu)據，可通過(guo)驗證(zheng)性試驗轉(zhuan)(zhuan)移使用(yong)(yong)。具體步(bu)驟包(bao)括：使用(yong)(yong)至少20例樣本驗證(zheng)原參(can)(can)考(kao)區(qu)(qu)間(jian)的適用(yong)(yong)性；若超(chao)過(guo)2例超(chao)出原區(qu)(qu)間(jian)，需(xu)擴大樣本至40例重(zhong)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(shu)據來(lai)源與模擬研究(jiu):

A.公(gong)開數據(ju)庫(ku)與(yu)文(wen)獻數據(ju):利用NCBI、GEO等公(gong)共數據(ju)庫(ku)中的(de)健康人群(qun)檢測數據(ju)，或引用已發表文(wen)獻的(de)參考(kao)區(qu)間數據(ju)，結合自(zi)身試劑性能進(jin)行調整。

B.合成數據輔助建模:通過蒙特卡洛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、罕見病試劑參考區間建立的(de)實(shi)操路徑(jing)

以某遺(yi)傳(chuan)性代謝病檢(jian)測試劑為例，目(mu)標人群發病率約1/10萬，常規收集患者樣本幾乎不可行。解決方案如下：

1）國(guo)際合(he)作網絡：聯合(he)國際罕見病組織（如EURORDIS）獲取跨境樣(yang)本；

2）長(chang)周期動態積累：通(tong)過連續3-5年的患者登記系(xi)統逐步積(ji)累(lei)樣本；

3）生物信息學(xue)補償：利用患(huan)者家系基因測序數據，結合代謝(xie)物濃(nong)度模型預測參考區間邊(bian)界值。

建議：

1）優先申請倫理(li)豁免：向倫理委(wei)員會提交(jiao)“回顧性(xing)研究”申請，使用(yong)已脫敏的剩余檢測樣本，避(bi)免重(zhong)復采集。

2）利(li)用人(ren)工智能輔(fu)助分析：開發(fa)基(ji)于(yu)機器學習的(de)參(can)考區(qu)(qu)間預測模型，輸(shu)入人群特征(zheng)參(can)數（如年齡、BMI）即可輸(shu)出區(qu)(qu)間范圍，減(jian)少對原始樣本的(de)依(yi)賴(lai)。

3）推動樣(yang)本共享政策落(luo)地：呼吁行(xing)業協會建立體外(wai)診斷試(shi)劑專項樣本(ben)共享平(ping)臺，明(ming)確數據產權與收益分配機制，提升樣本(ben)利用率(lv)。