我们知道体外诊断试剂的参考区间是判断检测结果是否正常的重要依据，其建立依赖于对目标人群代表性样本的统计分析。

但在实际研发过程中，常因样本量不足、目标人群特殊性或伦理限制等问题导致样本收集困难。为了解决这一问题，结合技术规范与实操经验，提出系统性解决方案。

第一、样本收集难点核心原因

1）目标人群的特殊性：若试剂适用于罕见病、特定生理阶段（如孕妇）或地域性高发疾病，目标人群基数小，样本自然稀缺。例如，用于新生儿遗传代谢病筛查的试剂，需纳入大量健康新生儿与患者样本，但后者发病率可能不足万分之一。

2）伦理与隐私限制：根据《来源于人的生物样本库样本用于体外诊断试剂临床试验的指导原则》，使用生物样本需通过伦理审查，且样本来源需符合知情同意原则。部分医疗机构因流程繁琐或合规风险，拒绝提供样本。

3）样本质量与多样性要求：参考区间需覆盖不同年龄、性别、种族等亚群，若某一亚群（如老年人群）依从性差，或样本保存条件（如低温运输）难以满足，可能导致数据偏差。

第二、样本不足的替代策略与解决方案

1）充分利用生物样本库资源：我国已建立多个生物样本库（如国家人类遗传资源共享服务平台），可通过合作获取符合要求的冻存样本。需注意样本的临床背景信息完整性，包括年龄、性别、健康状态等。或联合多家医院或第三方检测实验室，通过多中心研究扩大样本来源。例如，针对肿瘤标志物参考区间建立，可整合不同地区肿瘤医院的样本资源。

2）优化入组策略与统计方法：

A.分层抽样与亚群合并:当单一亚群样本不足时，可合并具有相似生物学特征的群体。例如，将60-70岁与70-80岁老年人群合并为“老年组”，但需通过统计学检验确认合并合理性。

B.转移参考区间:若已有同类产品在相同地理区域、种族人群中的参考区间数据，可通过验证性试验转移使用。具体步骤包括：使用至少20例样本验证原参考区间的适用性；若超过2例超出原区间，需扩大样本至40例重新验证。

C.非参数统计法的灵活应用:当样本量不足120例时，可采用Bootstrap重抽样法扩大数据集，或使用稳健统计方法（如Horn's算法）降低异常值影响。

3）替代数据来源与模拟研究:

A.公开数据库与文献数据:利用NCBI、GEO等公共数据库中的健康人群检测数据，或引用已发表文献的参考区间数据，结合自身试剂性能进行调整。

B.合成数据辅助建模:通过蒙特卡洛模拟生成符合目标人群分布特征的虚拟数据，但需与实际小样本数据比对验证，确保模型可靠性。

第三、罕见病试剂参考区间建立的实操路径

以某遗传性代谢病检测试剂为例，目标人群发病率约1/10万，常规收集患者样本几乎不可行。解决方案如下：

1）国际合作网络：联合国际罕见病组织（如EURORDIS）获取跨境样本；

2）长周期动态积累：通过连续3-5年的患者登记系统逐步积累样本；

3）生物信息学补偿：利用患者家系基因测序数据，结合代谢物浓度模型预测参考区间边界值。

建议：

1）优先申请伦理豁免：向伦理委员会提交“回顾性研究”申请，使用已脱敏的剩余检测样本，避免重复采集。

2）利用人工智能辅助分析：开发基于机器学习的参考区间预测模型，输入人群特征参数（如年龄、BMI）即可输出区间范围，减少对原始样本的依赖。

3）推动样本共享政策落地：呼吁行业协会建立体外诊断试剂专项样本共享平台，明确数据产权与收益分配机制，提升样本利用率。