Bringing medical advances from the lab to the clinic.
关键词：Hanson临床科研；大数据分析；发展
感谢大家的关注和支持！

公众号关注人数突破20万人！！！
（2023年5月27日）
Hanson临床科研公众号注册于2018年，由在美国的七位生物医学科学家主持并担任独立理事。
主要通过大数据分析，分享生物医学前沿、及对临床科研的启发；通过文献计量分析，把脉最新技术进展、及生物医学研发趋势；通过专家讲座，交流SCI论文撰写、课题设计规范。
只提供以数据为基础的客观报告，及专业、独立的思考。
很多朋友知道“Hanson临床科研”公众号，是由于在新冠疫情期间我们发起了“新冠日报”专辑，并连续发布了1300多篇原创文章。

面临这场世纪瘟疫，我们也更加坚定了我们推文的基石：提供以数据为基础的客观报告，及专业、独立的思考。
而在这个过程中我们对大数据分析的利用，则是我们数据的严谨性和可靠性的根源。
A，针对新冠疫情的准确预测
1，新冠研究。
第一时间确定了新冠研究的三大关键点。
2020年1月22日
，我们率先通过大数据分析，总结了美国20年来对于冠状病毒研究的资助。

原始推文见：
美国20年来对冠状病毒研究的资助热点概述
我们当时展示的新冠研发图如下所示，
RNA技术、S蛋白、融合蛋白等三个新冠疫苗研发的关键点赫然在列。
科学家们正是针对新冠病毒的
S蛋白融合前蛋白
成功研发出效力极高的
mRNA疫苗
。

（2020年1月总结的冠状病毒关键点）
2，治疗。
第一时间准确判断瑞德西韦的确切疗效；指出抗病毒药物加单克隆抗体的组合，很可能会是新冠感染者的理想疗法。
2020年2月3日
，当媒体到处都在宣扬“人民的希望”瑞德西韦是神药时，我们做了通过大数据分析，系统梳理了瑞德西韦的所有关键研究资料，指出：

根据目前的证据，Remdesivir并不是有些媒体宣传的那么“神药”；更不能因此而停止寻找其他有效治疗手段的努力。
当时推文见：正在做新冠肺炎临床试验的Remdesivir（瑞德西韦）是神药吗？
同时，我们很认真地解释：要想对疾病产生最好疗效，需要患者及早就诊，
尽早用药
。

瑞德西韦是针对住院患者，显然错失了第一时间治疗这个最关键的因素；后来，尽管瑞德西韦口服制剂研发失败，但仍一直是美国住院患者的重要治疗措施。
而辉瑞的Paxlovid使用适应症，正是发病5天以内的患者；并最终成为最有效的抗新冠病毒药物。
3，疫苗。
从疫苗的1期临床试验结果，准确预测了其3期结果及有效性。
从新冠疫苗研发、到临床试验第一针、再到临床接种第一针；我们密切关注着新冠疫苗的研发，并收集到完善而确切的数据。
我们第一时间指出：1期临床试验的中和抗体水平，与疫苗的预防有效性和保护力呈线性正相关；接种疫苗，是走出疫情的最佳手段。
当时推文见：新冠病毒是个傻病毒；这是疫苗预防感染保护力的关键指标，也是选择强化接种疫苗重要依据
(总结：Hanson临床科研。2021年8月6日的数据)
4，大数据指导临床实践
对于上述数据，最重要的应用自然是我们自己的选择。
我和王宇歌博士在前三针都接种了Moderna
疫苗
，因为这个最高效；而二价疫苗不约而同地选择了辉瑞的疫苗。因为我们俩接种Moderna疫苗后反应都很重，当已经有了足够的抗体，不想再难受成为重要的考虑因素。

而感染后，则是第一时间应用paxlovid抗病毒，我在10点多确诊，中午就口服了第一次paxlovid，第二天就完全恢复。
见：
忍无可忍，这个家庭终于决定硬扛新冠病毒！丨终于“如愿以偿”感染了新冠时，却遭遇了"始料未及"的病症
Healthy, Wealthy.
大数据分析的第二个应用自然是投资
。美国的退休金可以自己管理，还可以自己开现金账号。

对于Moderna和Novavax新冠疫苗的有效性预估，以及疫情趋势的把握，使得多位朋友一下子攒够了退休金。

实际上，我们最高兴的、也是最有意义的莫过于，这些数据影响并帮助到了很多人。
B，如何把大数据分析应用于临床科研及新药研发
细心的朋友可能已经发现了，我们公众号的Logo做了修改，目前更像一个创新药。

是的，Hanson临床科研目前正在做的事情，正是把大数据分析应用于临床科研及新药研发：把脉创新科技，准确判断趋势。
从2019年开始，我们就为2个国际制药公司提供大数据分析及咨询服务；2022年长期在做的项目已经遍及12个制药公司。

在2023年之前，我们的做法是：基于大数据分析的发现，由专业人士做出判断。

大数据数据来源，既包括Medline数据库（最新科研进展），也包括NIH基金（临床前研发）和clinicaltrials（临床研发）等作为原始数据的直接来源；以及Nature、Science、Cell、纽约时报、华尔街日报等生物医学版块的资源，作为验证和公众把握度的估算。
2023年，ChatGPT的出现，为大数据分析的最佳助攻；因为ChatGPT在专业领域处于TOP 5%的位置，超过了大部分专业人士。
由此，我们的分析步骤也成为：
1）大数据分析；
2）ChatGPT审阅分析提取到的数据，并撰写报告；
3）专家审核补充。数据都在，见而不识是主要问题；天生敏感+系统训练的医生科学家才能正确把握。
4）对于特别重要的项目，会单独运营文献计量分析
，达到可以发表SCI标准的报告。

C，Hanson临床科研公众号的转变
我们这个公众号最初确定的使命是：传播规范的临床科研设计、SCI论文撰写信息。

因为我在美国的老板，100多例研究发在新英格兰医学杂志；而隔了很多年，我审稿的一篇中文中文，500多例相同的研究，却被我拒稿。科研设计有问题，不能说结论一致就是科学的文章。

但经过这么多年的发展，中国生物医学科学家的水平已经普遍较高，中国学者的自然指数甚至已于2022年超过美国。

所以我们的使命和愿景也做了调整：把脉最新技术进展、解析生物医学研发趋势；分享生物医学前沿、探索对临床科研的启发。但“只提供以数据为基础的客观报告，及专业、独立的思考”永远不变。
我们需要做别人做不到、而生物医学研发急需要的资料和数据。
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