避開內卷！用數據挖掘糖尿病臨床研究的「隱形冠軍」

當一家藥企計劃啟動一項糖尿病創新藥的臨床試驗時，執行部門選擇PI的第一反應往往是：去找中華醫學會糖尿病學分會（CDS）或者其他權威學協會的主任委員或頂尖醫院的權威教授。這邏輯沒錯，但結果往往是：頂級專家的日程已排到半年后，團隊超負荷運轉，合作門檻高企。

我們基于對醫藥魔方TrialiCube全球臨床研究數據庫中CDS分會數十位專家臨床試驗數據的深入分析，發現了一條更高效、更具戰略價值的路徑：避開最熱門的紅海，利用專業數據工具尋找各具特色的“最佳第二選擇”與“隱形冠軍”。

重要說明：本文僅為展示應用場景案例，文中涉及的專家及相關排名信息，均系場景化演示數據，與真實的、復雜多變的檢索場景存在差異，故得出的檢索結果也會不同。請讀者基于場景演示的視角閱讀本文。

• 01 數據迷思：熱門專家的超負荷現實與數據工具的賦能

分析數據顯示，臨床試驗資源呈現出顯著的頭部聚集效應。例如，南京的朱大龍教授作為前任主任委員，不僅牽頭完成了創新藥多格列艾汀的III期研究，其團隊在GLP-1等熱門領域也持續產出高水平成果?，F任主任委員郭立新教授團隊同樣活躍，在2025年ADA年會上就呈現了12項研究成果。

他們是領域的定海神針，但這也意味著其團隊正同時運作數十個項目。對于一項新的研究，尤其是需要快速啟動或深度投入的早期探索，他們可能無法給予最及時的響應和專注度。

數據來源：醫藥魔方 TrialiCube全球臨床試驗數據庫

純粹追逐“名氣最大”的專家，在當今競爭白熱化的創新藥研發中，可能已不是最優解。我們需要一套更精細的、數據驅動的選人邏輯。這正是像TrialiCube這樣的專業數據庫的價值所在，它能幫助用戶“精準匹配關鍵PI”，通過研究者、臨床試驗機構、專家協會等多種維度高效篩選。

• 02 策略破局：基于數據庫畫像的四大差異化合作路徑

真正的智慧在于，如何利用數據工具，比如醫藥魔方TrialiCube數據庫生成的數據畫像，發現那些尚未被“過度開發”、卻能在特定維度上提供極致價值的關鍵PI。

路徑一：高專注度“特攻隊”

這類專家在重點領域，如GLP-1投入了幾乎全部精力。他們可能不是職務最高的，試驗數量也并不是最多的，但卻是該領域最專注的實踐者。通過數據庫的“藥品”和“靶點”檢索功能，可以快速鎖定這類專家。

典型代表：關海霞（廣東省人民醫院）。根據 TrialiCube 數據庫，關海霞醫生在內分泌領域對糖尿病和甲狀腺相關疾病均有頗多建樹，參與的糖尿病和肥胖領域所有臨床試驗都集中在 GLP-1 領域。與這類專家合作 GLP-1 新項目，可以獲得最匹配的患者池和最前沿的領域洞察。

路徑二：高潛力“明日之星”

這類專家正處于學術與資源的快速上升期。他們總試驗量適中，但 “ 進行中 ” 項目占比高或牽頭意愿強烈，合作意愿和靈活性最佳。 TrialiCube 的 “ 研究者和中心 ” 板塊能清晰展示其項目負荷與歷史角色。

典型代表：侯新國（山東大學齊魯醫學院）。作為常務委員，海外科研經驗豐富，他當前團隊“進行中”占比高，且有牽頭的 GLP-1 研究的經驗，是早期創新試驗的理想合作伙伴。

路徑三：地域性“入組王者”

這是最具“性價比”的一類PI。一些PI位于非一線城市的核心醫院，他們的總試驗量大，但牽頭項目少。這意味著，他們是全國多中心試驗網絡中可靠、高效的入組中心。數據庫可以按“臨床試驗機構”維度篩選，快速定位這些高效執行中心。

典型代表：李平（運城市中心醫院）。李平醫生參與了 53 項試驗，但牽頭數為零。這并非能力不足，而是其定位是超級合作者與執行者。她擁有龐大的患者流量和經過反復驗證的高效執行團隊，有非常豐富的參與 GLP-1 相關研究的經驗。

路徑四：國際標準“方法論專家”

如果項目是國際多中心臨床試驗（MRCT），那么相關經驗至關重要。有些專家積累了較高比例的國際多中心試驗經驗。TrialiCube數據庫收錄全球近百萬臨床研究，能清晰追蹤研究者參與國際試驗的情況。

典型代表：李益明（復旦大學附屬華山醫院）。他的國際多中心試驗占比超過 75% ，深諳國際 GCP 標準與復雜項目管理流程。他的團隊能確保研究中心層面與國際質量體系無縫對接，極大降低合規風險。

• 03 決策指南：如何用數據工具匹配項目需求

面對以上四類“價值專家”，如何選擇？結合TrialiCube的“搜研究、定PI”等功能，一個簡單的決策樹可以提供清晰指引：

首先，明確你的項目階段，利用“研發階段”篩選：

→早期探索（I/II期）、研究者發起（IIT）→ 在數據庫中篩選總試驗量適中、進行中試驗占比較高的研究者，優先選擇“明日之星”。

→關鍵性注冊III期、大規模入組→ 利用 “ 研究者與中心”篩選功能，納入“入組王者”作為核心分中心，同時搭配“特攻隊”或頂級權威作為總 PI 。

其次，界定你的靶點領域，使用“靶點”或“藥品”檢索：

→高度集中于GLP-1等熱門靶點→ 使用 “ 精確聯用 ” 或單藥檢索功能，快速對接“特攻隊”。他們的專業深度無可替代。

→全新作用機制→ 結合數據庫的 “ 相關資訊 ” 功能，尋找在相關領域有早期文獻或會議發表的專家，并考慮與“方法論專家”合作，確保研究設計嚴謹。

最后，評估合作預期，查看“研究者畫像”：

→ 尋求快速啟動、高效執行→ 篩選歷史參與試驗多、牽頭試驗少的專家，“入組王者”和“特攻隊”是絕佳選擇。

→ 需要頂級學術背書并兼顧執行→ 采用“權威+干將”組合：邀請頂級權威擔任總 PI ，同時在數據庫中篩選有潛力、有檔期的“明日之星”或“方法論專家”作為聯合領導者。

• 04 超越CDS：方法論的可擴展性

本文以中華醫學會糖尿病學分會（CDS）為例，展示了如何利用醫藥魔方TrialiCube數據庫進行臨床研究者價值的深度挖掘與差異化合作策略制定。實際上，這套數據驅動的方法論具有強大的可擴展性。

在中國內分泌與糖尿病領域，除了CDS，中國醫師協會內分泌代謝科醫師分會同樣是匯聚頂尖臨床專家的權威組織。通過TrialiCube數據庫，我們可以用同樣的方法，對內分泌代謝科醫師或其他專業學協會的專家進行全景式分析：梳理他們的臨床試驗總量、牽頭與參與比例、專注的治療領域（如甲狀腺、垂體、腎上腺疾?。?、國際多中心經驗以及當前項目負荷等。

更進一步，這套方法適用于腫瘤、心血管、神經等任何新藥研發活躍的領域。核心在于，借助 TrialiCube 這樣全面、及時、可溯源的全球臨床研究情報平臺，將海量的、碎片化的研究者信息，轉化為清晰的、可執行的戰略洞察，從而構建一個層次分明、優勢互補的臨床研究專家網絡。

• 05 結語：從資源競賽到智慧配置

在創新藥研發的競爭中，臨床研究資源的配置本身就是一場戰略博弈。盲目追逐最閃亮的名字，可能意味著漫長的等待和有限的注意力。

真正的戰略家，善于通過以TrialiCube為代表的專業數據工具，構建一個層次分明、優勢互補的專家網絡：用權威奠定信譽，用“特攻隊”攻堅專業，用“入組王者”保障速度，用“方法論專家”把控質量。

這份名單中的 “ 隱形冠軍 ” 們，以及這套可復制的數據分析方法論，正是將臨床開發從 “ 資源競賽 ” 轉向 “ 智慧配置 ” 的關鍵所在。他們的價值，值得被更早、更精準地看見。

TrialiCube全球臨床數據庫

TrialiCube?是一款聚焦于全球臨床研究的數據庫產品，實時收錄了全球14+家試驗登記平臺100萬臨床試驗數據，深度整合學術會議、科研文獻、監管公示及行業資訊等多元信息，構建覆蓋「試驗方案-研究中心-臨床結果-監管獲批-臨床指南」的全周期證據鏈數據。

產品基于藥物研發場景及AI+HI數據加工方法論，致力于為用戶提供值得信賴的臨床研究數據、情報和解決方案，幫助用戶追蹤臨床研究格局變化，全面直觀評估管線臨床價值，提前識別研究失敗信號與機遇窗口，提升臨床開發成功率，助力產品加速上市。

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