核心观点与关键数据
早期患者识别的需求
细胞和基因疗法(CGT)为高需求患者提供治疗机会,但当前诊断和治疗方案存在滞后问题。例如,罕见病患者的平均诊断时间长达4-5年,部分超过10年;约40%的罕见病患者因误诊导致治疗延迟。细胞疗法中,约50%的潜在患者可能无法接受治疗,早期转诊和跨学科协调至关重要。
从诊断到预测的转变
传统患者识别依赖诊断性方法(如点对点检测或高风险群体筛查),但碎片化策略效率低下。建议采用预测性方法,通过大规模数据库和人工智能技术提前识别患者群体。例如,新生儿筛查对镰状细胞病等疾病效果显著,但需全球推广。
关键成功因素
- 打破数据壁垒:需跨行业合作(患者组织、药企、政府等),建立信任机制。
- 隐私与授权管理:采用匿名化技术(如虚拟身份验证)和患者赋权策略(如选择退出政策)。
- 研究商业化融合:推动数据共享,平衡科研与商业需求,如建立动态授权框架。
- 协同融资:避免单一主体投资,需系统性资金分配机制。
研究结论
当前数据和技术已具备条件实现大规模患者识别,但需行业和医疗系统协同推动。若维持现状,部分患者将错失治疗机会,需建立以患者为中心的识别体系。