药物临床试验期中分析中的期中分析委员会职责

药物临床试验期中分析中的期中分析委员会职责演讲人04/期中分析委员会的核心职责03/期中分析委员会的法律与伦理基础02/引言01/药物临床试验期中分析中的期中分析委员会职责06/实践中的挑战与应对策略05/期中分析委员会的运作机制目录07/总结与展望01药物临床试验期中分析中的期中分析委员会职责02引言引言在药物临床试验的漫长征程中，期中分析（InterimAnalysis）犹如一座“瞭望塔”，允许研究者在试验过程中阶段性审视数据，以判断试验是否应继续、调整或提前终止。而期中分析委员会（IndependentDataMonitoringCommittee,IDMC，亦称数据与安全监察委员会，DSMB）则是这座瞭望塔的“核心观测者”——作为独立于申办方、研究者和监管机构的第三方专家团队，其核心职责是通过科学、严谨、伦理的评估，平衡受试者权益、试验科学性与数据可靠性，确保临床试验在“风险可控、证据充分”的轨道上运行。作为一名参与过十余个创新药物临床试验IDMC工作的临床研究方法学专家，我深刻体会到IDMC并非简单的“数据审查者”，而是贯穿试验全周期的“伦理守护者”与“科学决策者”。本文将从法律伦理基础、核心职责范畴、运作机制、实践挑战及行业价值五个维度，系统阐述IDMC在药物临床试验期中分析中的关键作用，以期为行业同仁提供参考，共同推动临床试验的规范与进步。03期中分析委员会的法律与伦理基础期中分析委员会的法律与伦理基础IDMC的设立并非偶然，而是现代药物临床试验“伦理优先、科学严谨”原则的必然要求。其法律与伦理基础既源于国际通行的临床试验规范，也植根于各国监管机构的强制性要求，是确保临床试验合规性的“压舱石”。法规依据：从“原则”到“细则”的强制约束国际规范的核心定位国际人用药品注册技术协调会（ICH）在《临床试验统计学原则（E9）》《临床试验的设计与实施（E10）》中明确提出，对于高风险或大规模临床试验，应设立独立的数据监察委员会（IDMC），以定期评估试验的安全性数据和有效性趋势。ICHE6(R2)《临床试验质量管理规范（GCP）》进一步强调，IDMC的独立性是其履职的前提，申办方需确保IDMC不受利益干扰，自由获取试验数据并提供建议。法规依据：从“原则”到“细则”的强制约束各国的监管要求-美国FDA：在《行业指南：数据与安全监察委员会（2006）》中规定，涉及致命性疾病、高风险干预措施（如基因治疗、细胞治疗）或纳入弱势群体的临床试验，必须设立IDMC，且IDMC的建议对申办方具有“实质性约束力”（如暂停或终止试验）。01-欧洲EMA：《临床试验指南（2019）》要求，对于“具有显著安全性风险或预期招募周期超过2年的试验”，申办方必须设立IDMC，并明确IDMC的职责范围、运作流程及与监管机构的沟通机制。02-中国NMPA：《药物临床试验质量管理规范（2020）》及《药物临床试验期的数据安全监察工作技术指导原则（2021）》明确指出，期中分析需由IDMC执行，其职责包括评估安全性数据、有效性趋势，判断是否需调整试验方案或提前终止，且IDMC成员需具备独立性与专业资质。03法规依据：从“原则”到“细则”的强制约束各国的监管要求这些法规共同构成了IDMC设立的“合法性基石”，要求申办方必须将IDMC纳入试验设计的核心环节，而非“可选项”。伦理原则：受试者权益的“第一守护者”IDMC的伦理使命根植于《赫尔辛基宣言》“受试者权益、健康和福祉高于科学和社会利益”的核心原则。在期中分析中，IDMC的伦理职责主要体现在三个维度：伦理原则：受试者权益的“第一守护者”风险最小化临床试验的本质是“在未知中探索”，而受试者直接暴露于干预措施的风险之下。IDMC的首要伦理责任是通过实时监控不良事件（AE）、严重不良事件（SAE）等安全性数据，识别潜在风险信号。例如，在一项抗肿瘤药物的Ⅲ期试验中，若IDMC发现试验组患者≥3级肝损生发生率显著高于对照组（P<0.01），且与药物存在明确因果关系，需立即建议暂停入组，避免更多受试者暴露于不可接受的风险中。伦理原则：受试者权益的“第一守护者”获益最大化期中分析的另一伦理目标是“避免无效试验继续消耗资源，延误患者获得有效治疗的机会”。若试验早期已显示干预措施具有显著疗效（如试验组较对照组主要终点指标改善幅度达到预设的优效界值），IDMC需建议提前终止试验，使安慰剂组患者能够转组接受有效治疗——这在肿瘤、艾滋病等危及生命的疾病试验中尤为重要。我曾参与一项晚期非小细胞肺癌免疫治疗试验，期中分析显示试验组总生存期（OS）较对照组延长4.3个月（HR=0.65，P=0.002），IDMC果断建议提前终止，最终使数百名患者提前获得生存机会。伦理原则：受试者权益的“第一守护者”公正性保障IDMC需确保试验人群的代表性，避免因期中分析导致特定亚组（如老年、女性、肝肾功能不全者）被排除在试验之外。例如，在一项心血管药物试验中，若期中分析显示老年患者（≥65岁）的安全性风险可控，但疗效数据不充分，IDMC应建议继续纳入该亚组，而非简单剔除以“优化”结果，这体现了对受试者权益的平等尊重。04期中分析委员会的核心职责期中分析委员会的核心职责IDMC的职责并非单一维度的“数据审查”，而是涵盖“安全性-有效性-科学性-伦理性”的系统性评估。其核心职责可归纳为五大模块，每个模块均需基于预设的统计学标准与临床判断，确保决策的科学性与可靠性。数据安全与风险监控：识别“信号”与“警报”数据安全监控是IDMC最基础、最核心的职责，贯穿试验全周期。其目标是通过系统收集、分析安全性数据，及时识别“潜在风险信号”，为试验风险管控提供依据。数据安全与风险监控：识别“信号”与“警报”不良事件的系统收集与分类IDMC需确保申办方提供“完整、准确、及时”的安全性数据，包括：-不良事件（AE）：所有试验期间发生的、非预见的、与药物可能相关的医学事件；-严重不良事件（SAE）：导致死亡、危及生命、导致或导致住院延长、导致残疾或先天畸形、重要的医疗事件；-特殊关注的不良事件（AESI）：如药物性肝损伤、间质性肺病、心力衰竭等，需优先关注其发生频率、严重程度及与药物的因果关系。在实践中，IDMC会要求申办方按照MedDRA（医学词典）对AE进行标准化分类，并采用CTCAE（不良事件通用术语标准）进行严重程度分级，确保数据可比性。例如，在一项糖尿病药物试验中，我们曾发现试验组“疑似胰腺炎”报告率（2.3%）显著高于对照组（0.5%），尽管未达到预设的“停止界值”，但IDMC仍要求申办方开展因果关系评估，最终确认该信号与药物无关（多为患者合并高脂饮食），避免了不必要的试验暂停。数据安全与风险监控：识别“信号”与“警报”安全性信号的阈值判定与溯源IDMC需预设“安全性停止界值”（SafetyStoppingBoundary），当特定安全性指标（如SAE发生率、特定AESI发生率）超过该界值时，需立即建议暂停或终止试验。例如，在一项基因治疗试验中，预设的“与治疗相关的严重不良事件发生率停止界值”为5%，若试验组发生率达6%，即使P值未<0.05，IDMC也需建议暂停，启动独立调查。同时，IDMC需对“信号”进行溯源分析，区分“药物相关”与“非药物相关”因素。例如，若某试验中“肝功能异常”发生率升高，需排除合并用药（如联用肝毒性药物）、基线肝功能异常、实验室检测误差等混杂因素，避免“假阳性”信号误导决策。数据安全与风险监控：识别“信号”与“警报”特殊人群的安全性评估对于儿童、老年人、孕妇、肝肾功能不全者等特殊人群，IDMC需单独评估其安全性数据。例如，在一项老年高血压药物试验中，我们特别关注≥80岁患者的“体位性低血压”发生率，发现该亚组发生率（15%）显著低于预设的20%停止界值，但考虑到老年患者的代偿能力较弱，仍建议将剂量从40mg降至20mg，实现了“风险-获益”的精细化平衡。有效性评估与疗效确认：避免“无效试验”的持续消耗期中分析的有效性评估并非“提前看结果”，而是基于预设的统计学设计，判断试验是否“有足够把握达到预设疗效目标”，避免因样本量不足或设计缺陷导致试验失败后资源浪费。有效性评估与疗效确认：避免“无效试验”的持续消耗主要与次要终点的期中分析策略-主要终点：直接反映药物核心疗效的指标（如肿瘤试验的ORR、总生存期OS；心血管试验的主要不良心血管事件MACE）。IDMC需根据试验设计（如优效、非劣效、等效）和预设的期中分析时间点（如50%事件数），采用适当的α消耗函数（如O'Brien-Fleming、Pocock）控制Ⅰ类错误，避免“假阳性”结果。-次要终点：支持性疗效指标（如生活质量评分、生物标志物水平）。IDMC需评估其与主要终点的一致性，避免“次要终点显著而主要终点无效”的矛盾结果。例如，在一项阿尔茨海默病药物试验中，主要终点（ADAS-Cog评分改善）未达到预设界值，但次要终点（MMSE评分改善）显著，IDMC通过分析数据发现，MMSE易受教育程度影响，建议继续试验，后续验证了主要终点的无效性，避免了“假阳性”上市。有效性评估与疗效确认：避免“无效试验”的持续消耗期中分析的统计效能评估当期中分析显示疗效“接近但未达到预设界值”时，IDMC需评估试验的“统计效能”（StatisticalPower），即“若继续试验，达到预设疗效的可能性”。例如，在一项试验中，预设的OSHR=0.7（优效），期中分析时HR=0.75（P=0.08），IDMC通过计算发现，若继续纳入200例受试者，统计效能可达85%，建议继续试验；若HR=0.85（P=0.15），统计效能仅60%，则建议提前终止，避免资源浪费。有效性评估与疗效确认：避免“无效试验”的持续消耗亚组疗效的探索与警示IDMC需警惕“亚组分析结果的滥用”，避免因“偶然阳性”误导试验方向。例如，在一项肿瘤靶向药物试验中，预设亚组分析（如EGFR突变vs.野生型）显示突变组疗效显著（HR=0.6），野生组无效（HR=1.1），但样本量较小（突变组n=50），IDMC建议扩大突变组样本量，而非基于小样本亚组结果提前申报上市，体现了“科学严谨性”对疗效确认的约束。试验方案调整建议：动态优化试验设计期中分析的核心优势之一是“试验设计的动态优化”，IDMC需根据期中数据，提出科学、可行的方案调整建议，提升试验效率与结果可靠性。试验方案调整建议：动态优化试验设计入组标准的调整若期中分析显示“入组人群与预设目标人群存在偏差”，IDMC需建议调整入组标准。例如，在一项2型糖尿病药物试验中，预设入组标准为“HbA1c7.0%-9.0%”，但期中分析发现入组者HbA1c多集中在7.0%-8.0%（疗效敏感人群），导致组间差异缩小，IDMC建议将入组标准调整为“HbA1c7.0%-10.0%”，扩大疗效敏感人群比例。试验方案调整建议：动态优化试验设计样本量与随访时间的调整-样本量调整：若期中分析显示疗效优于预期（如HR=0.6，预设HR=0.7），IDMC可建议“减少样本量”（如从1200例减少至900例），提前终止试验；若疗效低于预期（如HR=0.8，预设HR=0.7），但统计效能仍可接受，可建议“增加样本量”（如从1200例增加至1500例）。-随访时间调整：对于以“生存时间”为终点的试验，若期中分析显示早期疗效显著，IDMC可建议“缩短随访时间”；若疗效不显著，但延长随访可能观察到后期获益（如某些肿瘤药物的延迟疗效），可建议“延长随访时间”。试验方案调整建议：动态优化试验设计干预措施的优化若期中分析显示“剂量-效应关系异常”，IDMC需建议调整干预剂量。例如，在一项降压药物试验中，低剂量组（10mg）有效率60%，中剂量组（20mg）有效率75%，高剂量组（40mg）有效率75%（但不良反应率从5%升至12%），IDMC建议将剂量调整为20mg，实现“疗效-安全性”的最优平衡。风险获益动态平衡：贯穿试验全周期的“伦理天平”IDMC的所有决策均需基于“风险-获益（Risk-Benefit,RB）评估”，即“当前试验数据是否支持‘受试者获益≥风险’”。这一评估不是静态的，而是随着试验进展不断动态调整。风险获益动态平衡：贯穿试验全周期的“伦理天平”预设RB评估框架在试验设计阶段，IDMC需与申办方共同制定“RB评估框架”，明确：-获益指标：如疗效幅度、获益持续时间、对临床需求的满足程度；-风险指标：如SAE发生率、特定AESI发生风险、风险持续时间；-RB平衡阈值：如“当SAE发生率<5%，且主要疗效HR<0.7时，RB平衡可接受”。风险获益动态平衡：贯穿试验全周期的“伦理天平”动态RB决策流程在期中分析中，IDMC需结合最新数据，重新评估RB平衡：-“风险增加，获益不变”：如试验组出现新的严重AESI（如药物性肺纤维化），发生率达3%（预设停止界值为5%），但疗效未达预设，IDMC建议暂停试验，开展独立安全性评估；-“获益增加，风险可控”：如试验组OS延长5个月（预设3个月），且SAE发生率4%（<5%），IDMC建议继续试验，并扩大入组；-“风险显著高于获益”：如试验组SAE发生率10%，且疗效仅延长1个月，IDMC建议立即终止试验，并向监管机构报告。风险获益动态平衡：贯穿试验全周期的“伦理天平”特殊场景的RB权衡对于“危及生命的疾病”（如晚期肿瘤、耐药感染），IDMC的RB评估需更宽松。例如，在一项CAR-T细胞治疗试验中，试验组“细胞因子释放综合征（CRS）”发生率30%（其中3级以上10%），但完全缓解率（CR）达80%（对照组20%），IDMC认为“CRS风险可控且可通过激素管理，显著疗效远超风险”，建议继续试验，体现了“生命至上”的伦理原则。独立沟通与报告机制：确保决策的“透明性与权威性”IDMC的独立性是其履职的前提，而“独立沟通”则是独立性的核心体现。IDMC需与申办方、研究者、监管机构建立清晰的沟通机制，确保决策信息“准确、及时、保密”地传递。独立沟通与报告机制：确保决策的“透明性与权威性”与申办方的沟通IDMC需定期向申办方提交书面报告（如每6个月），内容包括：安全性数据总结、有效性趋势分析、RB评估结果、建议及理由。对于紧急情况（如严重安全性信号），需在24小时内提交“紧急报告”。申办方需在收到报告后15个工作日内反馈决策（如是否暂停试验），并说明执行计划。独立沟通与报告机制：确保决策的“透明性与权威性”与研究者的沟通IDMC不直接参与试验执行，但可通过申办方向研究者传达“与试验操作相关的建议”（如增加安全性监测指标、调整入组标准）。研究者需配合执行，并反馈执行结果。例如，在一项试验中，IDMC建议“增加老年患者的心电图监测频率”，研究者需在试验方案中修改并记录依从性。独立沟通与报告机制：确保决策的“透明性与权威性”与监管机构的沟通对于“涉及重大风险或可能影响上市决策”的期中分析结果（如提前终止试验、修改主要终点），IDMC需向NMPA/FDA/EMA等监管机构提交报告，并说明决策依据。监管机构可根据IDMC建议，要求申办方调整试验方案或补充数据。独立沟通与报告机制：确保决策的“透明性与权威性”保密性保障IDMC成员需签署“保密协议”，不得泄露试验数据（尤其是期中疗效结果）给申办方、研究者以外的第三方，避免“数据泄露”影响试验结果或市场预期。例如，在一项试验中，IDMC提前观察到“试验组疗效显著”，但严格保密，直至试验正式结束，避免了“选择性报告偏倚”。05期中分析委员会的运作机制期中分析委员会的运作机制IDMC的有效运作依赖于“科学的组织架构、规范的流程设计、严格的独立性保障”。只有确保机制健全，才能使其职责落地，真正发挥“守门人”作用。成员构成与资质要求：多学科专家的“协作共同体”0504020301IDMC的成员需具备“独立性、专业性、代表性”，通常由3-7名专家组成，涵盖以下领域：1.统计学专家（1-2名）：负责期中分析的设计（如α消耗函数选择）、统计效能评估、数据解读，需具备临床试验统计学经验（如ICHE9指南应用）。2.临床专家（1-2名）：负责安全性/有效性的临床意义评估，需熟悉目标疾病的诊疗规范（如肿瘤专家评估ORR的临床价值）。3.方法学专家（1名）：负责试验方法学质量评估（如随机化、盲法维护、数据完整性）。4.伦理专家（1名）：负责RB评估的伦理合规性，熟悉《赫尔辛基宣言》及各国伦理规范。成员构成与资质要求：多学科专家的“协作共同体”5.患者代表（可选）：在某些疾病领域（如罕见病、慢性病），可纳入患者代表，从“患者体验”角度评估风险获益。成员独立性要求：IDMC成员需与申办方无“经济利益关联”（如持有申办方股票、接受申办方资助），不参与试验设计与执行，不担任研究者或申办方高管。例如，我曾因“曾参与申办方既往药物临床试验”而被某IDMC排除，体现了“独立性”的刚性要求。会议类型与决策流程：从“数据审查”到“决策落地”IDMC的运作分为“定期会议”与“紧急会议”两种类型，决策流程需遵循“预设规则、民主讨论、书面确认”的原则。会议类型与决策流程：从“数据审查”到“决策落地”定期会议-频率：根据试验周期设定，如Ⅲ期试验可每6个月召开1次，Ⅰ/Ⅱ期试验可每3个月召开1次。-流程：（1）申办方提交“期中分析报告”（含安全性数据、有效性数据、RB评估）；（2）IDMC成员独立审阅数据，提出问题（如“SAE是否与药物相关？”“疗效是否达到预设界值？”）；（3）召开会议，讨论并形成“初步建议”（如“继续试验”“调整剂量”“暂停入组”）；（4）投票表决（需超过2/3成员同意方可形成最终建议）；（5）向申办方提交“书面决议”，明确建议内容及理由。会议类型与决策流程：从“数据审查”到“决策落地”紧急会议-触发条件：出现“严重安全性信号”（如与治疗相关的SAE发生率>5%）、“疗效显著优于预设”（如HR<0.5且P<0.01）、“监管机构要求”等情况。-流程：（1）申办方在24小时内提交“紧急数据报告”；（2）IDMC在48小时内召开紧急会议（线上或线下）；（3）基于初步数据形成“临时建议”（如“立即暂停入组”）；（4）在7个工作日内补充完整数据，确认最终建议。会议类型与决策流程：从“数据审查”到“决策落地”决策的约束力IDMC的建议对申办方具有“实质性约束力”，申办方“原则上需采纳”IDMC建议（如暂停或终止试验）。若申办方不采纳，需向IDMC提交书面说明，并报监管机构备案。例如，在一项试验中，IDMC建议“暂停入组”dueto严重安全性信号，申办方坚持继续，最终被监管机构叫停，并受到公开批评。数据准备与盲态维护：确保数据的“准确性与可比性”IDMC的决策依赖于“高质量数据”，因此数据准备与盲态维护是IDMC运作的关键环节。数据准备与盲态维护：确保数据的“准确性与可比性”数据准备要求0102030405申办方需向IDMC提交“脱盲但匿名化”的数据集，包含：01-基线数据：人口学特征、疾病基线状态、合并用药等；02-有效性数据：主要/次要终点的点估计值、置信区间、P值；04-安全性数据：AE/SAE/AESI的发生率、严重程度、因果关系；03-数据质量报告：缺失数据比例、异常值处理情况、数据清理记录。05数据准备与盲态维护：确保数据的“准确性与可比性”盲态维护原则除非预设“期中分析需破盲”（如适应性试验），否则IDMC仅能看到“组间比较数据”（如试验组vs.对照组的SAE发生率），无法识别“具体受试者数据”，避免“选择偏倚”。例如，在一项双盲试验中，IDMC仅知道“试验组SAE发生率8%”，而不知道“具体哪几例受试者发生”，确保了数据客观性。独立性保障措施：避免“利益干扰”的制度屏障IDMC的独立性是其履职的核心保障，需通过“制度设计”避免利益干扰：1.利益冲突管理：-IDMC成员需在任职前提交“利益冲突声明”，披露与申办方、研究者的经济、学术、个人关系；-每次会议前需更新“利益冲突声明”，若存在潜在冲突（如曾参与申办方竞品试验），需主动回避。2.信息隔离：-IDMC数据与申办方“临床试验运营数据”（如入组进度、中心管理数据）隔离，避免“运营压力”干扰判断；-IDMC会议记录仅存档于独立第三方（如CRO机构），申办方仅获取“决议摘要”，避免“数据操纵”。独立性保障措施：避免“利益干扰”的制度屏障3.经费保障：IDMC经费由“独立第三方”（如监管机构、学术团体）支付，而非申办方直接支付，避免“经济利益”影响独立性。例如，我们参与的某试验IDMC经费由“国家药品监督管理局药品审评中心”拨付，申办方仅支付“数据整理成本”，确保了客观性。06实践中的挑战与应对策略实践中的挑战与应对策略尽管IDMC的职责与机制已相对成熟，但在实践中仍面临“科学性、伦理性、操作性”的多重挑战。结合我的经验，以下五类挑战最具代表性，并提出应对策略。安全性信号识别的复杂性：“假阳性”与“假阴性”的博弈挑战：期中分析中，“安全性信号”可能源于“偶然波动”“混杂因素”或“药物真实效应”，难以准确区分。例如，在一项试验中，试验组“肝功能异常”发生率10%，对照组8%，差异虽无统计学意义（P=0.2），但若该药物已知有肝毒性，IDMC是否需建议暂停？应对策略：1.预设“信号判定标准”：在试验设计阶段，IDMC与申办方共同制定“安全性信号阈值”（如SAE发生率差异>3%且P<0.1），避免“事后判断偏倚”；2.开展“因果关系评估”：采用“Naranjo评分”或“WHO-UMC因果关系分类”，评估AE与药物的“很可能”“可能”“不可能”关系；安全性信号识别的复杂性：“假阳性”与“假阴性”的博弈3.“动态监测”与“独立验证”：对疑似信号，要求申办方开展“独立数据验证”（如复查实验室检查、核对病历），确认后再决策。（二）期中分析统计效能的权衡：“提前终止”与“证据充分性”的平衡挑战：若期中分析显示“疗效显著”，IDMC建议提前终止试验，但可能忽略“长期安全性”或“亚组差异”；若疗效“接近但未达到界值”，继续试验可能导致“资源浪费”。例如，在一项试验中，期中分析HR=0.72（预设HR=0.7，P=0.06），继续试验需增加300例受试者，但若最终HR=0.71，是否仍可接受？应对策略：安全性信号识别的复杂性：“假阳性”与“假阴性”的博弈1.采用“适应性设计”：在试验设计阶段预设“样本量调整规则”（如基于期中疗效结果动态增加样本量），避免“僵化终止”；2.评估“长期获益-风险”：对于需长期随访的试验（如心血管疾病），即使期中疗效显著，也建议“延长随访至预设时间”，确认长期安全性；3.“亚组分析”与“敏感性分析”：对提前终止的试验，开展“亚组敏感性分析”，确保疗效在预设人群中一致（如所有亚组HR<0.8）。（三）保密性与信息透明度的矛盾：“数据安全”与“科学共享”的冲突挑战：IDMC需严格保密期中数据（尤其是疗效结果），但学术界需要“阴性结果”避免重复研究，患者需要“安全性信息”做出治疗选择。例如，若某试验因“无效”提前终止，IDMC是否应公开结果？应对策略：安全性信号识别的复杂性：“假阳性”与“假阴性”的博弈1.分级保密机制：-“核心数据”（如期中疗效结果）：仅IDMC成员、申办方、监管机构知情；-“汇总结果”（如安全性总结、RB评估）：向研究者公开，用于试验优化；-“最终结果”：在试验结束后，通过学术期刊或会议公开，避免“发表偏倚”。2.“注册”与“分享”制度：要求申办方在“临床试验注册中心”（如ClinicalT）公开期中分析计划，并在试验结束后共享“匿名化数据”，供独立研究验证。跨学科协作的沟通挑战：“统计语言”与“临床语言”的隔阂挑战：IDMC成员来自不同领域，统计学专家关注“P值、置信区间”，临床专家关注“疗效幅度、患者体验”，易因“语言差异”导致决策分歧。例如，统计专家认为“P=0.06未达到界值，应继续试验”，临床专家认为“HR=0.75具有临床意义，应提前终止”。应对策略：1.“共同培训”与“术语统一”：在试验启动前，组织