美國啟動SURPASS，以模擬與即時分析重塑臨床試驗

一項新療法走向患者，除了必須證明安全與有效，也得跨過試驗據點建置、招募及資料整理等耗時環節。美國衛生及公共服務部（HHS）於9月30日透過健康高等研究計畫署（ARPA-H）啟動SURPASS，希望把電腦模擬、即時分析與共用研究設施結合，讓臨床試驗在進行中持續學習，減少各階段重新起步的負擔。

SURPASS構想中的試驗平台可以持續運作，容納新的治療組，並讓多種療法共用適當的對照組與基礎設施。研究團隊則依據不斷累積的資料，調整試驗安排。這種設計追求的是更早取得足以支持決策的證據；縮短時間、降低成本或減少所需參與者，目前都還是有待驗證的目標。

預測模型的具體用途，是在試驗開始前模擬可能的臨床結果與執行流程，協助選擇研究設計，其中包括數位分身等工具。另一項技術重點是持續統計推論：資料更新時即可分析，同時維持結論的統計可靠性。ARPA-H也希望自動化部分啟動、資料清理及新治療組加入的工作，讓設計上的彈性能真正落實到日常研究。

然而，試驗方法改變，仍需要能執行它的醫療現場。同步宣布的STACK將協助更多據點具備研究能力，讓患者有機會在住家附近參與；COMMONS則要建立以隱私與同意機制為基礎的全國資料架構，支援符合監管要求的資料使用。第三項計畫CINCH聚焦患者，協助他們提供自己的真實世界資料，改善照護銜接並尋找合適試驗。

德州大學奧斯汀分校Dell醫學院將擔任STACK與COMMONS的主要學術夥伴，並成為COMMONS最初提供資料及測試的機構。校方說明，驗證工作將檢查整合後的資料能否重現既有研究發現，以及能否可靠辨識可能符合試驗資格的患者。這讓資料共享有了具體的檢驗方向，而不只是把分散紀錄集中起來。

計畫也已進入徵求方案階段。依ARPA-H公布的時程，SURPASS徵案編號為ARPA-H-SOL-26-164，必要的方案摘要須於2026年11月30日前提交，完整提案截止日為2027年1月22日；線上說明會與提案者交流活動分別安排在10月15日及11月6日。STAT將SURPASS描述為五年計畫，徵求統計、人工智慧、試驗設計、執行與監管等跨領域團隊參與。

這次公告尚未提供SURPASS模型的訓練資料規模、預測表現，或已完成的臨床驗證結果。STAT也指出，初始公告未揭露各項倡議的經費，以及參與者是否會獲得更多彈性或資源。接下來的關鍵，是證明模擬與持續分析能在改變試驗流程時保有可信的證據，並取得監管信任；計畫啟動本身，還不能視為新藥開發已經變快。