在2期临床研究中，高质量的研究方案(Protocol)和统计分析计划（SAP）是确保研究结果科学、可信并具有临床指导意义的关键。然而，许多研究者在方案设计与SAP撰写过程中常常面临以下痛点：
1.研究设计不完善：试验目标不清晰，主要与次要终点的设定缺乏逻辑支撑，无法准确评估疗效和安全性。
2.样本量计算不科学：缺乏合理的统计假设与功效分析，导致样本量设计过大或不足，影响资源利用与结果解释。
3.统计方法与分析缺乏规范：敏感性分析、亚组分析及缺失数据处理方法不明确，结果稳健性受到质疑。
4.安全性评估不到位：缺乏规范的不良事件（AE）管理与时间动态分析，无法全面评估药物安全性。
5.缺乏高质量模板与标准化流程：没有成熟的参考模板，导致方案撰写耗时费力，质量参差不齐，难以满足国际发表标准。
6.AI工具应用受限：尽管AI工具逐渐成为科研辅助利器，但缺乏科学的引导，无法有效训练AI生成符合规范的高质量方案和SAP。
解决之道
结合经典模板与AI赋能，高效撰写高质量方案
要撰写一份科学、规范的2期临床研究方案和SAP，研究者需要借鉴经典案例模板，理解其设计逻辑与撰写要点，并通过AI工具实现高效生成与优化。DS-8201a二期临床研究方案作为一份设计严谨、结构完整的经典模板，从研究背景、试验设计、样本量推导、统计分析方法到安全性与终点评估，均展现了二期研究的高标准撰写规范。本文将以DS-8201a二期研究方案(Protocol)与SAP为范例，系统解析该模板中值得学习的关键要点，并介绍如何在《AI赋能研究方案撰写Workshop》中，通过经典模板与AI工具相结合，手把手训练AI辅助撰写与完善高质量的临床研究方案和SAP，帮助研究者高效解决撰写难题，满足国际规范要求。
首先，Introduction部分的目录设计结构清晰且层次分明，通过逐步深入的逻辑框架（从背景到药物描述，再到研究理由和受试者风险评估），全面覆盖了临床试验的背景、现状与科学依据，为方案的后续设计提供了坚实的理论基础。
值得学习的背景撰写要点：
1.1 Background（背景）：
清晰简明地阐述疾病背景，在这里是胃癌（Gastric Cancer）的治疗现状、未满足的临床需求与研究的意义。
逻辑清晰，逐步引出本研究的必要性，为方案的设计提供科学依据。
通过引用权威文献，提供数据支撑，使内容具有可信度和说服力。
1.2 Treatment of Gastric Cancer（胃癌治疗）：
系统总结现有治疗方案及其局限性，强调新疗法的潜在优势与价值。
精简明了地说明本研究所关注治疗方案的创新点，形成与背景内容的自然衔接。
通过数据和实际疗效展示，凸显新治疗方案的必要性，增强读者对方案设计的理解。
1.3 Investigational Product（研究药物）：
1.3.1 Description：详细描述研究药物（DS-8201a）的化学性质、作用机制及核心优势。
1.3.2 Nonclinical Studies：
Pharmacology：总结药效学研究结果，解释药物在临床前试验中的作用机制与疗效。
Safety Pharmacology：提供非临床安全性数据，强调药物在靶向作用与安全性上的平衡。
Pharmacokinetics and Drug Metabolism：系统呈现药物的吸收、分布、代谢和排泄（ADME）数据，确保初步临床剂量合理性。
Toxicology：展示药物的毒理学研究结果，科学支撑初始剂量的安全性评估。
1.3.3 Clinical Experience（临床经验）：
概述药物在先前临床试验中的应用经验，包括I期试验结果、患者反应和安全性数据。
通过简洁的总结，为二期试验的设计提供支持，展示药物的可行性与潜力。
1.3.4 Summary of Clinical Pharmacokinetics（临床药代动力学总结）：
系统总结药物在人类中的PK特征（如半衰期、Cmax、AUC等），为剂量设定和安全性监控提供关键数据。
注重图表与数据支持，确保内容具有说服力和可视化效果。
1.4 Study Rationale（研究理由）：
将前述背景、治疗现状、药物机制与临床前/临床数据有效整合，形成逻辑闭环，充分阐述本研究的合理性与必要性。
逻辑清晰，循序渐进地引出试验设计与主要目标。
1.5 Risks and Benefits for Study Subjects（研究受试者的风险与收益）：
客观呈现受试者可能面临的风险（如AE、不良反应），以及相应的风险管理策略。
强调本研究对受试者及临床领域的潜在益处，增强试验的伦理性与临床价值。
1.结构清晰、逻辑连贯：从疾病背景到研究理由，逐步引出研究的必要性，形成完整的逻辑链条。
2.科学支撑、数据驱动：通过权威文献、临床前试验数据与早期临床经验，支撑研究的合理性与安全性。
3.内容详实、重点突出：涵盖药物机制、药代动力学、毒理学与临床经验等核心要点，为研究设计奠定坚实基础。
该模板的INTRODUCTION部分提供了一个科学规范的撰写范例，研究者可以通过学习其逻辑与细节，为自己的方案撰写奠定扎实基础，并高效训练AI生成高质量内容。
研究目标和研究假设撰写
目标明确，假设严谨，终点科学，层次分明
研究目标和研究假设的撰写特色：
1.逻辑清晰、层次分明：从目标到假设，再到终点，构建了完整的研究验证框架。
2.重点突出、目标明确：主次分明，主要终点和假设紧扣研究目标，具有较高的临床价值。
3.多维度终点评估：结合主要、次要和探索性终点，全面展示研究设计的科学性与前瞻性。
4.可操作性强：通过标准化定义与具体量化指标，使目标和终点具备实际可操作性。
2.3.1 Primary Endpoint（主要终点）：
值得学习的要点：
-
明确且单一的主要终点：通常用于验证主要假设，需具有临床意义和统计学可测量性。
具体描述主要终点的定义、评估标准和时间点，如“无进展生存期（PFS）”或“客观缓解率（ORR）”。
使用统一标准（如RECIST 1.1、CTCAE）进行评估，确保结果的可比较性和一致性。
2.3.2 Secondary Endpoints（次要终点）：
值得学习的要点：
-
次要终点用于补充主要终点，通常包括安全性评估、其他疗效指标或长期随访数据。
列出多项次要终点，涵盖多个维度（如患者生存、生活质量、不良反应等），提供更全面的疗效与安全性证据。
确保终点设计具有层次感，为未来进一步研究奠定基础。
2.3.3 Exploratory Endpoints（探索性终点）：
值得学习的要点：
-
明确探索性终点的设计目的，通常包括生物标志物分析、亚组分析或机制探索等。
强调探索性终点的假设生成性质，为未来临床试验提供初步数据和方向。
指出数据的分析方法与预期目标，避免与主要、次要终点混淆。
研究设计撰写
细节全面，逻辑严谨
3.1 Overall Design（总体设计）：
概述试验设计：清晰地描述整个研究的设计类型，例如单臂、随机对照、开放标签等。
逻辑清晰：从试验的整体布局到具体实施步骤，逐层推进，确保设计思路易于理解。
图示辅助：通常使用流程图、示意图等可视化工具，直观展示研究设计的各个阶段，帮助读者快速把握试验框架。
3.1.1 Overview（设计概述）：
简要总结研究的核心设计：包括研究目标、关键终点、研究人群及试验时间框架等。
突出试验的科学性和创新点，特别是与其他研究的差异与优势。
3.1.2 Duration of the Study（研究周期）：
明确规定整个试验的持续时间（例如总时长、随访周期等）。
将研究周期细分为多个阶段（如筛选期、治疗期、随访期等），每个阶段均有详细的时间节点和任务。
有助于合理分配资源，确保试验按时推进。
3.1.3 Duration of Subject Participation（受试者参与时长）：
详细说明每位受试者从入组到退出的时间范围。
清晰列出受试者在不同阶段所需的参与时间与活动，包括筛选期、治疗期和随访期。
有助于研究者与受试者充分沟通，提高受试者依从性。
3.2 Discussion of Study Design（研究设计讨论）：
从科学性、可操作性和伦理角度，深入讨论研究设计的合理性与创新性。
解释关键设计决策的依据，特别是针对剂量选择、患者分组和终点评估等方面的讨论。
3.2.1 Selection of Dose and Usage（剂量与用法选择）：
系统阐述剂量选择的科学依据：结合药代动力学（PK）、药效学（PD）和临床前试验数据进行合理推导。
提供剂量递增的设计细节：如起始剂量、剂量递增标准和安全监测机制。
确保设计符合伦理规范，优先保障受试者安全。
3.2.2 Treatment Cycle Period（治疗周期）：
详细描述治疗周期的设计，包括给药频率、疗程持续时间和随访时间点。
注重治疗周期的可行性和临床适用性，确保方案设计具备实际操作价值。
结合药物作用机制与临床经验，科学合理地制定治疗方案，优化疗效与安全性之间的平衡。
1.设计全面、逻辑清晰：从总体设计到具体实施步骤，逐层推进，内容结构清晰。
2.细节完整、操作性强：包括研究周期、受试者参与时长及剂量选择等，确保方案易于执行。
3.科学依据、数据支撑：强调设计的合理性，结合临床前数据、药代动力学和实际操作经验。
DS-8201a二期临床研究方案还有许多值得深入学习的撰写要点，在《Protocol撰写实操训练营》和《二期三期研究实操训练营》中，导师团队进行了系统化解读，帮助学员全面掌握二期临床研究方案和SAP的核心技巧。
在即将推出的《AI赋能研究方案撰写Workshop》中，我们将通过经典模板与AI工具结合的模式，为学员提供系统化的实战训练：
1.模板解析：深度拆解Polatuzumab Vedotin研究SAP的结构与设计亮点，包括背景、统计分析方法与终点定义等模块。
2.AI辅助撰写：使用AI工具训练生成统计分析计划初稿，涵盖主要终点分析、敏感性分析、安全性评估等关键内容。
3.实操案例优化：结合学员实际案例，手把手优化AI生成的初稿，确保方案逻辑清晰、科学规范。
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本篇文章来源于微信公众号: 药时代
发布者：haitao.zhao，转载请首先联系contact@drugtimes.cn获得授权
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