<div class="draft-block draft--p left">- EV 藥物的開發困境</div>
<div class="draft-block draft--p left">儘管EV藥物展示出巨大的應用潛力，但在臨床應用之前，仍需克服一些挑戰，包括：</div>
<div class="draft-block draft--p left">a. EV 的異質性 (Heterogenecity)：異質性不僅包括 EV 的大小不同，還包括它們裡面包含的成分以及表面標誌物 (Surface target) 的分佈不同，即使是來自同一來源的 EV 也可能有不同個性，除此之外，在分離 EV 時那些與 EV 一同分離出來的其他細胞結構可能降低 EV 的純度與品質，進而影響治療的有效性。</div>
<div class="draft-block draft--p left">b. 製造與純化：EV的分離和純化是一大挑戰，需要高度精確的技術來確保獲得純度高、活性良好的EV。目前的分離方法如超高速離心 (Ultracentrifugation) 或層析法 (Chromatography) 等，不僅成本高昂，而且效率相對較低。</div>
<div class="draft-block draft--p left">c. 濃度量化與標準化：缺乏有效的量化方法來準確測定 EV 的濃度和載荷量，以及在不同實驗室之間缺乏標準化的操作流程。</div>
<div class="draft-block draft--p left">d. 安全性和毒性評估：關於EV藥物的長期安全性和可能的毒性效應，仍需進行大量的研究。尤其是當這些EV來源於異體細胞時，其免疫原性和可能引發的免疫反應皆須納入考量。</div>
<div class="draft-block draft--p left">e. 載體容量：如何提高 EV 的容量，確保能夠遞送足夠量的藥物到目標組織或細胞。</div>
<div class="draft-block draft--p left">f. 靶向性和遞送效率：如何提高EV藥物的靶向性和細胞內遞送效率，以確保藥物能夠精確達到疾病部位，並在目標細胞內釋放有效成分，是目前研究的另一大挑戰。</div>
<div class="draft-block draft--p left">g. 對表面蛋白了解不夠：對於特定的 EV 表面蛋白組成的了解仍有限，目前只有一些通用的表面蛋白被識別出來，但是這些表面蛋白如何影響 EV 的遞送和治療效果尚不清楚。</div>
<div class="draft-block draft--p left">因此在設計用於 EV 藥物時，必須全方面的考慮 EV 的表現型、分離方式、什麼方式給藥、藥動及藥效，除此之外，EV 的儲存條件和穩定性也會影響治療效果，如何避免重複的凍融循環導致的囊泡或膜損壞、囊泡碎裂、聚集等，以及在 4℃、-20℃ 和 -80℃ 不同溫度下儲存的總時間皆是需要深入研究的課題。  </div>
<div class="draft-block draft--p left">- AI 如何幫助 EV 藥物開發  <br><br>近年來有越來越多關於生成式 AI 以及深度學習應用在藥物開發上的案例， EV 藥物也不例外，下表是三種 AI 算法類型 (監督式、半監督式及非監督式學習）與藥物開發應用的整理表格：</div>
<div class="draft--imgNormal draft-block"><div><div style="height:1550px" class="image-block-prerender" data-src="https://images.vocus.cc/8ab21d95-bbd8-4c47-93a3-414d06d60d08.png" data-width="1550" data-height="1002" data-position="center"></div><figcaption class="imageCaption draft-block" style="cursor:text;display:block"></figcaption></div></div>
<div class="draft-block draft--p left">實際的例子有：<br> a. <a href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9581534/" target="_blank" class="draft--a">Ramos 等人</a>利用蛋白質結構預測平台如 iTasser 和 ClusPro，發現 CD81 與 CD44 之間的相互作用，並透過轉錄組學和蛋白質組體學研究這些交互作用如何影響 EV 的功能，為精準治療提供了新見解。 <br><br>b. <a href="https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acssensors.2c00259" target="_blank" class="draft--a">Yuyao 等人</a>運用深度學習演算法 AggMapNet，成功地在複雜介質中分類 EV，並以此來診斷乳腺癌，展示了 AI 在提高 EV 藥物遞送系統診斷精準度方面的潛力。<br></div>
<div class="draft-block draft--p left">- AI 提高 EV 藥物的靶向性  <br><br>EV 藥物遞送系統面臨到的其中一個挑戰是如何提高靶向性，因為 EV 能夠被幾乎所有類型的細胞和組織吸收，進而影響藥物遞送的效率。但是目前針對 EV 靶向性所進行的生物工程改良都有可能影響 EV 原生的性質，以及影響其形成的蛋白質冠 (Protein Corona) （蛋白質冠已知與 EV 在細胞中的定位相關）。<br><br>而引入 AI 能夠改善這個問題，AI 可以幫助我們建構新的靶向配體 (ligand) （就是在 EV 上表現能夠被特定細胞辨認接收的蛋白質配體），並且不會影響 EV 的表面性質，增加 EV 藥物的靶向性，AI 還能夠基於特定患者的遺傳組成、環境因素與醫療史提供最有效的治療方法，這種個人化的方法可以提高治療成效並減少不良反應，進而開發出高度定制化和個人化的治療方案。</div>
<div class="draft-block draft--p left"></div>
<div class="draft-block draft--p left">資料來源：<br><a href="https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37356623/" target="_blank" class="draft--a">Towards artificial intelligence-enabled extracellular vesicle precision drug delivery </a><a href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10850029/" target="_blank" class="draft--a">Minimal information for studies of extracellular vesicles (MISEV2023): From basic to advanced approaches</a><br><a href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9856004/" target="_blank" class="draft--a">Extracellular Vesicles: New Classification and Tumor Immunosuppression</a></div>
<div class="draft-block draft--p left"></div>

AI 醫學研究新聞

DR.Q為AI醫學研究平台，透過與全球知名醫學論文網站PubMed授權合作，搭配DR.Q AI醫學研究平台的智能工具提供探索與應用，從深度學習、自然語言、影像辨識、知識圖譜、生成式 AI 、大型語言模型等，讓醫生與醫學研究者能以更簡單、更方便的方式進行醫學研究，促進醫學發展。

DR.Q的沙龍

再生醫學的新希望 — 外泌體藥物與 AI （下）

<div class="draft-block draft--p left">外泌體 (Exosome) 是細胞外囊泡 (Extracellular Vesicles, EVs) 的其中一種，由於 Exosome 的生物相容性高、循環穩定性好 (可以在血液循環中穩定存在）且生物可利用性佳，已經成為奈米醫學中一種新興的藥物遞送方法。  </div>
<div class="draft-block draft--p left">- 什麼是細胞外囊泡（Extracellular Vesicles, EVs）？  </div>
<div class="draft-block draft--p left">按照MISEV2023的定義，細胞外囊泡是指由細胞釋放出、由脂雙層包覆且無法自行複製（即不含有功能性的核）的微小囊泡，這些囊泡在細胞中的主要功能是進行訊號傳遞。這些囊泡中可能包有用於訊號傳遞的物質，在被細胞釋放出去後能夠被目標細胞（recipient cell）接收。 </div>
<div class="draft-block draft--p left">以神經細胞為例，神經細胞的訊息傳遞方向是由軸突端 (Axon) 到下一個細胞的樹突端 (Dendrite) 。然而，兩個細胞的軸突與樹突之間並無直接接觸，而是存在稱為突觸 (Synapse) 的空間。在這個過程中，軸突釋放的神經傳遞質 (Neurotransmitter)（如血清素(Serotonin) 、乙醯膽鹼 (Acetylcholine)）被包裹在EV中，釋放到突觸空間，隨後被下一個神經細胞的樹突端受器接收。</div>
<div class="draft-block draft--p left">（順帶一提，<a href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5884693/" target="_blank" class="draft--a">2018年的研究發現</a>，神經細胞不僅可以傳遞小分子化合物，還能通過類似病毒外殼的蛋白質 (Arc Protein) 包裹，藉助 EV 將mRNA傳輸到下一個細胞中。） <br><br> EV 所包覆的內容非常多樣，不僅包括小分子，還有蛋白質、mRNA、長鏈非編碼RNA（lncRNA）、microRNA、病毒RNA和病毒蛋白質等。除了細胞間的溝通，EV在腫瘤與腫瘤相關細胞之間的溝通，甚至在腫瘤周圍免疫抑制和抗藥性微環境的形成中也發揮著關鍵作用。</div>
<div class="draft-block draft--p left">值得一提的是，EV的傳輸機制—即這些囊泡如何 “知道” 要往哪個方向移動—在2013年贏得了諾貝爾生理醫學獎，由James E. Rothman、Randy W. Schekman和Thomas C. Südhof共同獲得此殊榮。</div>
<div class="draft-block draft--p left">（更多關於 2013 諾貝爾獎的介紹，可參考：<a href="https://case.ntu.edu.tw/blog/?p=14318" target="_blank" class="draft--a">Case 報科學</a>） <br><br>- EV 好讚，拿來當藥物載體 <br><br>EVs 在很多地方找得到，不管是血液、尿液、腦脊髓液 (Cerebrospinal fluid, CSF)、口水等都有他的身影。EV 獨特的生物特性：有膜包覆保護、在身體中穩定、生物相容性高、能夠穿越生物障礙 (ex. 血腦屏障）、能夠將包覆的物質送到特定細胞或組織，這些特性使得EV成為一種極具潛力的藥物遞送系統，尤其是用於治療那些難以通過傳統方法遞送藥物的疾病。 </div>
<div class="draft-block draft--p left">EV藥物的應用範圍廣泛，涵蓋了從癌症治療到神經系統疾病、再生醫學以及遺傳疾病的治療。例如，在癌症治療領域，EV 可以被用來運載化療藥物或針對癌細胞的 RNA 干擾分子，減少對正常細胞的損害並提高治療效果。在神經系統疾病治療中，EV 穿越血腦屏障的能力提供了一條新的路徑來遞送藥物到大腦。  <br><br>EV 是一個大家族，有很多種不同的類型，常見的 EV 類型包括外泌體 (Exosome)、微囊泡 (Microvesicles) 和凋亡體 (Apoptotic bodies) 等。在這之中，大小為 30-200nm 外泌體最常被當作藥物載體。從 2010 到現在，已有 400 多個臨床試驗與 EV 治療有關，其中也不乏有 Phase III 的試驗，但是目前為止 FDA 並未通過任何一項 EV 治療。<br><br>下圖來自 <a href="https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37356623/" target="_blank" class="draft--a">Towards artificial intelligence-enabled extracellular vesicle precision drug delivery</a> 這篇 review，可以看到 EV 治療相關臨床試驗的適應症。</div>
<div class="draft--imgNormal draft-block"><div><div style="height:2060px" class="image-block-prerender" data-src="https://images.vocus.cc/a5172d46-05b5-441e-ba00-a64f780524ef.png" data-width="2060" data-height="1190" data-position="center"></div><figcaption class="imageCaption draft-block" style="cursor:text;display:block"></figcaption></div></div>
<div class="draft-block draft--p left"><br><br>  （<a href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10850029/" target="_blank" class="draft--a">MISEV</a> 對 EV 的分類及命名有很詳細的說明，這個每幾年就會更新一次，因為 EV 的定義太廣泛，基本上會根據大小以及來源定義，具有特定功能的就會賦予它功能相關的名字，還有分離的 guideline (不同來源的預處理及離心儲存等建議））  </div>
<div class="draft-block draft--p left">下篇將會提到 EV 藥物困境與 AI 如何改善<br><br>資料來源：<br><a href="https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37356623/" target="_blank" class="draft--a">Towards artificial intelligence-enabled extracellular vesicle precision drug delivery</a> <br><a href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10850029/" target="_blank" class="draft--a">Minimal information for studies of extracellular vesicles (MISEV2023): From basic to advanced approaches</a><br><a href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9856004/" target="_blank" class="draft--a">Extracellular Vesicles: New Classification and Tumor Immunosuppression</a></div>

再生醫學的新希望 — 外泌體藥物與 AI （上） 

<div class="draft-block draft--p left">(中央社訊息服務20240326 15:43:05)長庚大學於3月18日由湯明哲校長與韓國科學技術院（簡稱KAIST）李光炯校長簽署合作協議，兩校將攜手長庚醫院在精準健康及幹細胞療法互惠組隊，以豐沛研發能量，聯手突破現有技術，期許加速增進全齡健康福祉，雙邊人才未來將更密集交流互訪，共育促進生醫高階專業人才的鏈結及循環。</div>
<div class="draft-block draft--p left">韓國KAIST是國立研究型綜合大學，隸屬韓國科技部，有「韓國MIT」（麻省理工學院）美稱，近年積極投入生命科學與生物工程領域，2023年9月發佈將培養既是醫生又能理解人工智慧(AI)，以工學知識為基礎，解決醫學問題的科學家。長庚大學則是韓國KAIST首次於亞洲締結以生醫領域為主題的姐妹校。</div>
<div class="draft-block draft--p left">3月18日李光炯校長親自率領該校副校長金京洙教授，與生命科學與生物工程學院金大洙院長等教授團隊，參訪長庚大學及長庚醫院細胞治療中心，湯明哲校長、醫學院及國際處師長接待，兩校對於合作育才及研究有高度共識，促成本次與長庚大學、長庚醫院簽約研發合作，將結合台塑生醫、長春藤等創新產業公司，投入幹細胞治療等核心技術研究，組隊攻頂精準健康及幹細胞療法。</div>
<div class="draft-block draft--p left">經由韓國KAIST核心技術提案，長庚大學與長庚醫院將選派精準健康及幹細胞療法研究領域之師生，包含已參與美國癌症登月計畫的長庚大學生物醫學研究所、分子醫學研究中心，攜手林口長庚醫院幹細胞與轉譯癌症研究所團隊，三強組隊，放大台灣生醫跨域協作量能。</div>
<div class="draft-block draft--p left">李校長表示，希望積極推動台灣與韓國於幹細胞治療方案及研究合作。長庚醫院及長庚大學均表示，KAIST教研人員可以來台灣使用醫院及學校相關設施，與長庚研究團隊積極合作縮短核心技術開發，對我國特管法所允許的六項細胞治療開發，也有望大幅加速。對此，金大洙院長多次表達合聘長庚大學醫學院教師的意願，長庚大學也希望合聘KAIST研究傑出教師到台灣，二校將以教師選聘與研究生交換研習合作為起點，踏實培育生物醫學領域之高階專業人才，建立長期教研合作關係。</div>
<div class="draft-block draft--p left">長庚大學是一所以學生為中心的研究型大學，致力培育學生獲得22世紀必備即戰實力：數位力、跨域學習力、國際移動力。長庚大學共有四個學院：醫、工、管理、智慧運算(AI)，具備優異師生比，與全球百所知名大學實質合作，投入頂尖教師延攬合作、雙聯學位、前瞻跨領域研究，湯明哲校長說培育產業所需人才，是大學刻不容緩的工作。</div>
<div class="draft-block draft--p left">資料來源：https://www.cna.com.tw/postwrite/chi/366507</div>

長庚大學、長庚醫院與韓國KAIST 三強組隊攻頂精準健康及幹

<div class="draft-block draft--p left">新加坡國立大學(NUS)成立「人工智慧學院」，推動教育、醫療、金融及永續發展等領域的人工智慧研究一、依據新加坡聯合早報本(2024)年3月26日報導，為推動星國人工智慧(AI)領域發展，新加坡國立大學(NUS)於3月25日正式成立「人工智慧學院」(NUS AI Institute，簡稱NAII)。</div>
<div class="draft-block draft--p left">該學院旨在促進人工智慧領域的研究、開發及應用、壯大人才隊伍、建立與政府及民間的合作關係，進而帶來更多創業機會。二、新加坡國立大學發布之新聞稿指出，上述學院將著重於教育、醫療、金融及永續發展等領域的人工智慧研究，深入探討如何有效利用人工智慧技術，推動人工智慧在相關領域發展。</div>
<div class="draft-block draft--p left">該學院將彙集來自該大學商學、計算機學、數據科學、工程學及醫學等各科系逾20名研究員，展開逾 10個研究項目。三、鑒於人工智慧的安全性往往備受爭議，「人工智慧學院」亦將針對人工智慧的監管方式進行研究，建立其透明度及問責制度，以解決相關的倫理問題及風險。</div>
<div class="draft-block draft--p left">該學院的「教育研究項目」(AI for Education)亦將提供相關科系學生及研究生實習機會。四、除了已取得800萬星幣(595萬美元)外部研究資金，新加坡國立大學亦將另投入2,000萬星幣(1,486萬美元)，啟動「人工智慧學院」在重點領域的項目研究，例如基礎人工智慧研究、人工智慧政策與社會影響力及人工智慧在不同領域的實際應用等。</div>
<div class="draft-block draft--p left">此外，該學院亦將率先與IBM及谷歌雲端(Google Cloud)展開合作研究，以催化技術進步，進而發揮社會影響力。</div>
<div class="draft-block draft--p left">資料來源：經濟部國際貿易署<br>https://www.ttv.com.tw/finance/view/?i=032024261620BBDC8EF8DF0F4F1692323A47F7452D2D88AC&amp;from=587</div>

新加坡國立大學成立AI學院，推動教育、醫療等領域研究

<div class="draft-block draft--p left">新加坡國立大學(NUS)成立「人工智慧學院」，推動教育、醫療、金融及永續發展等領域的人工智慧研究</div>
<div class="draft-block draft--p left">一、依據新加坡聯合早報本(2024)年3月26日報導，為推動星國人工智慧(AI)領域發展，新加坡國立大學(NUS)於3月25日正式成立「人工智慧學院」(NUS AI Institute，簡稱NAII)。該學院旨在促進人工智慧領域的研究、開發及應用、壯大人才隊伍、建立與政府及民間的合作關係，進而帶來更多創業機會。</div>
<div class="draft-block draft--p left">二、新加坡國立大學發布之新聞稿指出，上述學院將著重於教育、醫療、金融及永續發展等領域的人工智慧研究，深入探討如何有效利用人工智慧技術，推動人工智慧在相關領域發展。該學院將彙集來自該大學商學、計算機學、數據科學、工程學及醫學等各科系逾20名研究員，展開逾 10個研究項目。</div>
<div class="draft-block draft--p left">三、鑒於人工智慧的安全性往往備受爭議，「人工智慧學院」亦將針對人工智慧的監管方式進行研究，建立其透明度及問責制度，以解決相關的倫理問題及風險。該學院的「教育研究項目」(AI for Education)亦將提供相關科系學生及研究生實習機會。</div>
<div class="draft-block draft--p left">四、除了已取得800萬星幣(595萬美元)外部研究資金，新加坡國立大學亦將另投入2,000萬星幣(1,486萬美元)，啟動「人工智慧學院」在重點領域的項目研究，例如基礎人工智慧研究、人工智慧政策與社會影響力及人工智慧在不同領域的實際應用等。此外，該學院亦將率先與IBM及谷歌雲端(Google Cloud)展開合作研究，以催化技術進步，進而發揮社會影響力。</div>
<div class="draft-block draft--p left">資料來源：經濟部國際貿易署<br>https://www.moneydj.com/kmdj/news/newsviewer.aspx?a=de20b48d-eecf-493c-ae79-e94cfce8c900</div>

<div class="draft-block draft--p left">台北醫學大學自2019年起，引領台灣高等教育的創新，成立全國首個結合AI與醫學的碩士在職專班，至今已進入第六屆，招生人數年年創新高，顯示出AI醫療領域的熱烈需求與廣泛關注。透過與產業界的深度合作及臨床資源的整合，此專班不僅提供學生理論與實務的全方位學習，更透過跨領域的教學團隊，從臨床醫師到工程師的多元視角，全面強化學生在智慧醫療領域的競爭力。這樣的教育模式，不僅為台灣醫療領域注入創新的活力，也為世界醫療科技的進步貢獻一己之力。北醫大的成功案例，如透過AI技術提升甲狀腺腫瘤檢測的準確度，及利用AI快篩提高肺癌早期檢測率等，都充分展現了AI在提升醫療品質和效率上的巨大潛力，值得國內外相關領域的進一步關注與學習。</div>
<div class="draft-block draft--p left">https://www.mdnkids.com/content.asp?Link_String_=223P00000FDXHCY</div>

台北醫學大學推動AI醫療教育 培育專業人才

<div class="draft-block draft--p left">by ChatGPT4</div>
<div class="draft-block draft--p left">台大醫院臨床試驗研究計畫申請書的撰寫要領涵蓋多個方面，從計畫基本資料、研究團隊資訊到詳細的研究設計和受試者資料。以下是一些主要的撰寫要領摘要：</div>
<div class="draft-block draft--p left">1. 基本資料與研究團隊</div>
<div class="draft-block draft--p left">案件資訊：填寫計畫中文名稱、計畫主持人等基本資料。</div>
<div class="draft-block draft--p left">研究團隊訓練時數規範：主持人及協同主持人需完成特定時數的研究倫理、醫學倫理、臨床試驗相關課程訓練。</div>
<div class="draft-block draft--p left">2. 研究計畫內容</div>
<div class="draft-block draft--p left">計畫類別：明確標明是新案審查、研究目的和預期試驗/研究的開始與結束日期。</div>
<div class="draft-block draft--p left">研究領域與關鍵字：清楚定義研究的領域和相關關鍵字。</div>
<div class="draft-block draft--p left">3. 研究設計與執行</div>
<div class="draft-block draft--p left">研究設計：包括研究類型（介入性研究、觀察性研究等）、試驗藥品或醫療器材資料，以及是否進行主持人手冊、資料安全性監測計畫等。</div>
<div class="draft-block draft--p left">受試者資料：包括受試者的收案地點、計畫執行地點等。</div>
<div class="draft-block draft--p left">4. 經費與資料管理</div>
<div class="draft-block draft--p left">經費贊助來源：說明經費的來源，包括廠商贊助、學術研究單位或自籌等。</div>
<div class="draft-block draft--p left">資料收集與管理：詳細說明資料收集的期間、來源和方法。</div>
<div class="draft-block draft--p left">5. 法律與倫理審查</div>
<div class="draft-block draft--p left">倫理審查：指出是否需要經主管機關核准，是否屬於單中心或多中心研究，以及是否已經完成研究倫理審查委員會的審查。</div>
<div class="draft-block draft--p left"></div>
<div class="draft-block draft--p left">撰寫臨床試驗研究計畫申請書時，需確保所有相關資料準確、完整，並遵守相關法律與倫理指南。此外，需特別注意研究團隊成員的資格和訓練要求，以及研究的安全性和受試者保護措施。</div>
<div class="draft-block draft--p left">--</div>
<div class="draft-block draft--p left">台大IRB計畫書範本 https://drive.google.com/file/d/1ymwq8Fc4iykAzYCnFm9Hv21MMGP9BPO0/view?usp=drive_link </div>
<div class="draft-block draft--p left">IRB計畫書幫你寫 https://irb.akousist.com/</div>

IRB計畫書幫你寫

台大醫院臨床試驗研究計畫IRB申請書的撰寫要領

<div class="draft-block draft--p left">醫學研究計畫常需要過臨床試驗來驗證某種新的治療方法或藥物的效果與安全性。進行臨床試驗是一個複雜而嚴謹的過程，需要遵循一系列的步驟和規範。以下是執行臨床試驗的基本步驟：</div>
<div class="draft-block draft--p left">1. 研究設計：首先，我們需要明確研究的目的、目標和假設。這包括確定試驗的類型（例如，觀察性研究或隨機對照試驗）、選擇適當的研究人群、設計實驗方案以及決定如何收集和分析數據。</div>
<div class="draft-block draft--p left">2. 倫理審查：在開始任何臨床試驗之前，必須提交研究計畫給醫院或研究機構的倫理委員會（IRB）進行審查。倫理委員會將評估研究的倫理性，確保參與者的權益受到保護。</div>
<div class="draft-block draft--p left">3. 獲取知情同意：在參與者進行任何研究相關的程序之前，必須向他們提供詳細的研究信息並獲得他們的知情同意。這是確保參與者完全了解參與研究的潛在風險和好處的一個重要步驟。</div>
<div class="draft-block draft--p left">4. 參與者招募：接下來，我們需要根據研究條件和標準來招募適合的參與者。這可能涉及到廣泛的宣傳和篩選過程。</div>
<div class="draft-block draft--p left">5. 數據收集與管理：在臨床試驗進行期間，需要按照預先設定的計畫來收集數據。這包括跟蹤參與者的健康狀況、藥物副作用以及任何治療效果。</div>
<div class="draft-block draft--p left">6. 數據分析：試驗結束後，將對收集到的數據進行統計分析，以確定新治療方法或藥物的有效性和安全性。</div>
<div class="draft-block draft--p left">7. 結果報告與發表：最後，研究結果將被整理並發表在科學期刊上，以供學術界和公眾了解。這也包括對任何發現的討論和對未來研究方向的建議。</div>
<div class="draft-block draft--p left">進行臨床試驗是醫學研究中非常重要的一部分，它有助於推動醫學進步和改善病人護理的質量。然而，每一步都必須嚴格遵守相關的法律、規範和倫理標準，以保護參與者的安全和權益。</div>