直播回顾 | 破解临床试验入组难题,提速新药研发进程

2025-05-21

有临医药

15 #有临直播

 

5月9日,有临直播间迎来了一场深度聚焦临床试验入组痛点的专业对话。本次直播以“如何有效解决入组进度与质量的难题”为主题,由拥有近9年临床试验经验的主持人李宇,携手项目管理专家刘洋,从行业现状、项目实操、资源协调等多维度展开探讨。

 

 

多领域新药研发全周期的专业合作伙伴

 

直播伊始,李宇以有临核心使命开场:“作为深耕肿瘤、自免、感染、神经及心血管领域的专业临床CRO,我们的目标始终是‘为新药临床提速度,为万千患者谋新生’。”

她进一步介绍了有临差异化服务优势:

  • 全周期多领域服务:覆盖从IND-NDA策略咨询、IIT研究、I期到III期确证性研究的全周期解决方案
  • 智能化平台:依托AI赋能的数字化系统,高效串联患者招募、数据管理与中心协作
  • 全球资源整合:中美双报经验、创新设计及全球多中心服务能力,助力本土创新药国际化

 

“这些能力已帮助多个项目在复杂环境中实现突破。”李宇的总结为后续讨论奠定基调——如何将有临体系化能力转化为入组难题的破局利器。

 

 

入组进度难题的根源与分层解析

 

李宇系统拆解了入组瓶颈,并结合服务案例展开分析:

 

1. 分阶段挑战与应对策略

  • I期试验:针对剂量爬坡的复杂性,我们通过动态患者储备机制风险预警模型,缩短因病例衔接不足导致的试验周期延长,降低因参与者脱落导致的无效费用支出。例如,某肿瘤I期项目中,动态储备结合DLT观察期管理,显著降低入组中断风险,增加有效病例产出。
  • II/III期试验:面对同适应症竞争,我们从覆盖全国100个城市的临床研究网络,精准筛选高潜力中心。如某心血管疾病III期项目中,通过区域病源分析与中心效率评估,快速锁定目标患者群。

 

2. 影响进度的多维度因素

  • 方案设计:我们的医学团队早期介入,与申办方共建高执行性方案。例如,在神经领域项目中优化访视设计,大幅降低了中心操作难度;
  • 中心管理:通过SMO团队与数字化工具,实时跟踪中心流程效率,解决报销延迟、研究者配合度低等问题;
  • 预算平衡:基于历史项目数据,提供招募费用合理性建议,避免盲目加价或低价竞争。

 

 

破局关键:资源整合与生态协同

 

李宇特别介绍了自主研发的有临募小助”平台——专为申办方打造的临床试验受试者招募管理助手。该平台以非开放式运营模式为核心,结合独特的供应商管理体系,实现招募全流程的闭环管理:

  • 精准匹配:基于适应症标签与资源数据库,快速锁定目标受试者;
  • 灵活高效:为早期临床试验提供动态招募支持,灵活纳入符合条件患者;
  • 持续输出:在关键临床试验阶段,通过供应商协同与数据监控,确保入组节奏稳定;
  • 个性化交付:根据申办方需求定制招募策略,兼顾速度与质量。

 

“在某消化道肿瘤项目中,通过‘有临募小助’的智能推荐与供应商分级管理,入组周期缩短40%,脱落率低于行业平均水平。”李宇用实例验证了平台的实战价值。

 

1. 项目资源招募扩展

有临募小助针对入组“攻坚克难的方法”:

  • 按擅长领域、适应症、区域等标签分类管理招募供应商资源,实现快速匹配;
  • 其资源优势在于管理100+招募供应商,通过招募公司针对适应症的调研,迅速摸清项目状态,助力运营清晰定位项目在招募市场所处情况;
  • 通过广泛纳入同类适应症项目,向招募供应商释放出同类项目于募小助处集结。在某项目前提条件不变的情况下,扩展了项目预选参与者来源的广度与深度。
  • 通过为项目组制定“行政支持”招募路径,成功助力某新冠产品在受试者量骤减情况下依然迅速完成入组,最终快速上市。

 

2. 中心选点与PI影响力

李宇强调:“中心选择是项目成功的基石。”有临中心评估体系主要聚焦以下四大方面:

  • 病源基础:优先布局疾病高发区域;
  • 研究者配合度:基于历史合作数据筛选高响应PI;
  • 流程效率:优化伦理审查与启动速度;
  • 竞争预警:规避同类项目扎堆的中心。

 

有临通过PI协作网络,联动如北大一天疱疮研究组等权威专家,在罕见自免领域实现高效资源协同。

 

 

患者信任:全链条服务实践

 

1. 三级管理机制

“患者信任源于专业沟通与高效执行。”李宇以有临的服务流程为例:

  • 招募专员预知情:审核通过之后,专员针对项目进行预知情,通过电话沟通、微信图文文字多形式清晰传递试验信息;
  • CRC全程支持:通过专业受试者管理、经常性试验患教和协调中心流程减少等待时间,注重受试者体感。
  • 研究者强参与举例了某肿瘤项目,在肿评老师和IRC均遗漏病灶的情况下,研究者通过临床经验评估受试者不应该进展出组,通过对比既往的检查报告,成功找出影像和IRC均遗漏的病灶,从而挽回了险些因人工失误导致的受试者出组和试验产品的PFS、DOR、ORR关键指标。

 

2. 高依从性患者来源

刘洋提出高依从性参与者来源的问题,按照有临既往经验,医生推荐与资深招募专员来源的患者依从性显著更高。有临通过长期维护医院合作与专员培训体系,确保优质资源持续输入。

 

 

招募合作:智能招募管理实现共赢生态

 

“选对项目让患者获益,选对患者让项目成功,我们致力于与合作伙伴共赢。

 

针对行业常见的“无效合作”问题,李宇提出“生态化协作”理念:

  • 高契合度团队招募:根据适应症需求筛选资源契合的供应商,避免“无效签约”;
  • 透明化规则/原则:明确对接原则、归属原则、考核指标(如脱落率、数据质量)等,减少对接摩擦;
  • 有效入组:提出有效入组和有疗效数据的两种概念,以及针对两种目标制定的不同解决方向的探索举例。
  • 协同破局:通过招募助力、项目组对接、医学辅助、实验室支持、研究者参与等多方协作,共同助力项目成功。

 

 

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