类型b

作者及机构
本视角文章由Natasha A. Karp（阿斯利康研发中心数据科学与定量生物学部门）领衔，联合来自牛津大学、威康信托基金会、英国皇家防止虐待动物协会（RSPCA）、纽卡斯尔大学、伦敦玛丽女王大学等15家机构的学者共同撰写，发表于《Nature Communications》2025年第16卷。

主题与背景
文章题为《The Sex Inclusive Research Framework to Address Sex Bias in Preclinical Research Proposals》，聚焦临床前研究中的性别偏见问题。长期以来，此类研究普遍存在单一性别（多为雄性动物或细胞系）主导的实验设计，导致生物学结论存在系统性偏差。尽管资助机构（如NIH、英国MRC）已出台性别包容政策（sex-inclusive mandates），要求研究提案必须纳入两性数据（除非有充分理由），但执行中仍存在样本失衡、分析不当等挑战。为此，作者团队开发了“性别包容研究框架”（Sex Inclusive Research Framework, SIRF），旨在通过标准化评估工具推动性别平等的实验设计。

主要观点与论据

1. 性别偏见的现状与危害

   • 现状：临床前研究中约70%-80%的实验仅使用雄性模型（引用Beery & Zucker, 2011；Mazure & Jones, 2015），且两性数据混合分析时，常忽略性别交互作用（如仅拆分数据或完全忽略性别变量）。
     
   • 危害：这种偏见导致研究成果难以推广至女性群体。例如，镇痛药物研发因依赖雄性动物模型，低估了雌性对疼痛的敏感度差异（引用Mogil, 2020）。
     

2. SIRF框架的设计与功能

   • 核心结构：SIRF基于12个问题的决策树（图1），通过“红绿灯”分类（绿灯/黄灯/红灯）评估提案的性别包容性，覆盖实验设计、样本平衡、统计方法三方面。例如：
     
     • 问题3：“能否确定样本性别？”（针对非二元性别或难以辨别的物种）
       
     • 问题7：“分析计划是否考虑性别相关变异？”（要求交互作用检验而非简单拆分数据）
       
   • 创新性：相比NIH流程图仅关注“是否纳入两性”，SIRF细化了对合理理由的评估标准（如排除雌性需证明疾病模型仅限单性别诱导），并整合了SAGER指南（Sex and Gender Equity in Research）的包容性原则。
     

3. 与其他框架的对比优势

   • NIH流程图的局限：仅要求“报告分性别数据”，未规范分析方法，易导致统计效能下降（如错误比较两性p值）。
     
   • 4Cs框架的互补性：Rich-Edwards提出的“Consider, Collect, Characterize, Communicate”侧重研究全流程，而SIRF专注于提案评估，两者可协同使用。
     
   • 实操性改进：SIRF提供PDF和网页交互工具（含案例库和FAQ），支持研究者、伦理委员会和资助方快速应用。
     

4. 实施挑战与应对策略

   • 文化障碍：研究者常误认为雌性数据变异更大（引用Becker et al., 2016）或增加样本量成本（引用Phillips et al., 2023）。SIRF通过教育模块（如在线研讨会）澄清这些误区。
     
   • 非二元性别问题：文章指出5%-6%物种为雌雄同体（引用Jarne & Auld, 2006），建议通过可测量的生物学变量（如激素水平）定义性别，而非简单二元分类。
     

5. 统计分析的规范性要求

   • 常见错误：拆分分析（disaggregation）或忽略性别变量会降低统计效力（引用Nieuwenhuis et al., 2011）。
     
   • 推荐方法：因子模型（factorial model）检验性别与处理的交互作用，例如：
     Response ~ Treatment * Sex + Covariates
     此方法在保持检验效能的同时，可识别性别特异性效应（引用Buch et al., 2019）。
     

意义与价值
1. 科学价值：SIRF首次系统性解决了性别包容政策落地难的痛点，填补了从政策到实践的空白。其标准化评估工具有助于提升研究的可重复性与泛化性。
2. 社会影响：通过纠正长期存在的性别偏见，推动更具包容性的生物医学研究，最终惠及女性健康。例如，心血管药物研发因历史数据偏向男性，导致女性用药风险被低估（引用Usselman et al., 2024）。
3. 方法论创新：将性别从二元分类拓展为多维变量（如遗传、解剖特征），为研究非典型性别表型（如雌雄同体物种）提供了新思路。

亮点总结
- 工具创新：SIRF是首个针对临床前研究提案的性别包容性评估框架，兼具实操性与开放性（开源网页工具）。
- 文化变革：直面“雄性默认”传统，通过教育消除误解（如雌性数据变异神话）。
- 跨学科协作：整合了学术界、产业界、伦理委员会的多元视角，确保框架的普适性。