（👆，僅限於醫生和生物科研者）
按照年度規劃，從5-6月的主題是“頂咖的臨床科研選題”；即透過Healsan™醫學大資料分析，找到某些領域的頂咖；並透過分析其選題和課題設計思路，找到其研究的策略規劃和成功密碼。
（點選👆，獲取更多"頂咖的臨床科研選題"思路）
在我們對2024年消化科領域的SCI期刊分析中發現，來自美國弗吉尼亞聯邦大學醫學院（Virginia Commonwealth University School of Medicine）的 Sanyal, Arun J. 教授團隊全年共發表了16篇SCI論文，累計分佈在New England Journal of Medicine、Nature Medicine、Hepatology、Journal of Hepatology、Clinical Gastroenterology and Hepatology、Diabetes, Obesity & Metabolism等多個權威高水平期刊中。
（Dr. Sanyal, Arun J）
研究重點聚焦在以下方向：
1️⃣ 代謝相關脂肪性肝病（MASLD）與肝纖維化新療法的多中心臨床試驗
Sanyal教授團隊牽頭或參與了多項全球領先的二期/三期臨床試驗，探索如Retatrutide、Tirzepatide、Survodutide、Aramchol、Cotadutide等新型激素受體激動劑和小分子藥物對MASLD/MASH（代謝相關脂肪性肝炎）患者肝纖維化改善的安全性與有效性。
2️⃣ 數字與人工智慧輔助的肝組織病理新評估系統
該團隊致力於推動肝病臨床試驗評估方式的變革，提出了AI輔助數字病理、多病理專家共識機制、非侵入式評估模型（如NIS2+™）等先進方法，以提升MASH患者的招募效率與療效評估精準性。
3️⃣ MASLD患者併發症與遺傳易感因素的機制探索
研究揭示了MASLD與心血管疾病、高齡、糖尿病、性別等因素的關聯，以及PNPLA3基因多型性在嚴重肝病發生中的作用。
4️⃣ MASLD臨床試驗的標準化路徑與政策建議
Sanyal教授作為國際肝病臨床研究的引領者，參與制定了肝穿刺適應證、藥物性肝損傷診斷路徑、纖維化療效判斷標準等共識檔案，推動MASLD臨床研究的國際規範化。
（新發論文）
👉我們還能從Sanyal, Arun J.教授身上學到什麼？
1）從“病種定義”到“全球共識”：推動MASLD學科體系建設
Sanyal教授不僅是MASLD（代謝相關脂肪性肝病）命名變革的重要推動者，更持續參與構建該疾病的診療指南與評估體系。他主導或參與了多項國際Delphi共識與多中心協作，輸出了：
-
關於脂肪肝新命名（MASLD）及分型的全球多方共識；
-
肝組織病理評分（histologic scoring）與入組標準（enrollment criteria）的臨床試驗統一框架。
✅ 啟示：教授不僅解決科學問題，更引領疾病正規化重構，醫生科學家應關注臨床問題的“語言標準化”和“共識機制”。
2）從“病理金標準”到“非侵入AI診斷”：推動評估方式革新
在其團隊的高水平論文中，頻繁出現以下關鍵詞：
-
AI輔助數字病理（digital pathology）
-
NIS2+、血清生物標誌物等非侵入檢測指標
-
跨專業病理學專家共識機制（pathologist panels）
例如他提出的數字病理與傳統活檢的互補方案，為MASLD臨床試驗節省時間、提高效率，也推動了標準化AI輔助工具的應用。
✅ 啟示：在用技術解構“不可替代”的金標準，為臨床試驗和藥物開發提供了敏捷、客觀、可複製的替代方案。
五年來，Sanyal教授團隊參與/主導了多項MASLD藥物的II/III期全球臨床試驗，涵蓋：
-
GLP-1/GIP類激動劑（如Tirzepatide、Retatrutide、Survodutide）
-
FXR激動劑、CCR2/5拮抗劑（如Cenicriviroc）
-
靶向代謝通路小分子（如Aramchol）
試驗成果多次發表於 New England Journal of Medicine、Nature Medicine 等頂刊。
✅ 啟示：從Sanyal教授身上，我們學到醫生科學家需要具備“從早期臨床到註冊驗證”的全球協作與轉化推動能力。
4）從“MASLD本病”到“心腎腦共病”：強化多系統協同研究視野
文獻中出現高頻疾病關鍵詞包括：
-
心血管疾病（cardiovascular disease）
-
腎病（kidney injury）
-
抑鬱/精神健康（depression, mental health）
其團隊嘗試用MASLD作為代謝病的中樞樞紐，關聯多系統共病發展機制，強調“肝外效應”研究的必要性。
✅ MASLD不僅是肝病，更是全身代謝健康的風向標。他教授提醒我們，現代醫生應走出“器官本位”，關注系統性疾病模型。
總結：
-
“命名，是疾病學科體系建立的第一步。”
-
“標準化，是所有臨床試驗可信的起點。”
-
“非侵入、數字化，是未來的路徑。”
-
“大樣本多中心，是療效的黃金驗證。”
-
“肝臟，是代謝疾病的風暴眼，也是整合醫學的突破口。”
備註：
A. 本報告為PubMed檢索平臺僅以檢索式報告的結果進行的視覺化報告。
B. 本推文很可能存在謬誤；也請各位同仁多多指正，以促進我們提供更高質量的推文。
C. 本文僅為學術交流，不構成任何建議。
作者：Amber Wang，微訊號：Healsana；加好友請註明理由；助理：ChatGPT
美國Healsan Consulting(恆祥諮詢)，專長於Healsan醫學大資料分析、及基於大資料的Hanson臨床科研支援。主要為醫院科研處、生物製藥公司和醫生科學家提供分析和報告，成為諸多機構的“臨床科研外掛”。
網址：https://healsan.com/
點選👆；From Bench to Bedside, Healsan Paves the Path.
▼ 支援基金申請和SCI論文發表，推動臨床科研的創新與發展。
基於Healsan™文獻計量大資料的系列推文，全年安排如下；目前是研究熱門靶點系列。
|
|
|
|
▲ 每年5-6月
|
▲ 每年7-8月
|
|
▲ 每年9-10月
|
▲ 每年11-12月
|
▼ 臨床科研技巧及文獻更新。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|