向“多组学”综合模型的跨越，为复杂疾病解析和个体化治疗探索提供了宝贵的生物大数据资源。 相较于欧美发达国家，中国队列在标准化、规范化与系统化层面仍显薄弱，科学管理、数据质控与 随访体系尚待健全，跨队列合作与共享机制函须解决。 通过开展基于多组学大数据的临床队列研究，持续监测心脑血管、肿瘤、代谢及呼吸系统等 主要疾病的发病趋势，提供重大疾病风险评估和预测；持续采集纵向多维数据和长期随访，动态 收集个体健康数据，追踪从健康状态到疾病发生的演进轨迹，精准锁定早期生物标志物与可干预 风险因子；利用统计与因果推断模型，探究遗传变异、生活方式及环境暴露对疾病发生的独立效 应与交互作用，系统阐明疾病发生、发展与遗传－环境因子的复杂关联；基于疾病高危因素谱， 分层推进生活方式干预与药物治疗，实现慢性疾病的早期预防与控制；整合分析多组学数据，系 统解析恶性肿瘤等复杂疾病的多维异质性，促进疾病精准诊断与分子分型；精准定位与疾病相关 的核心分子、信号通路和调控网络，从而揭示复杂疾病分子机制与关键驱动节点，寻找诊断标志 物与治疗靶点，研发创新靶向治疗药物，指导个体化精准用药方案；基于纵向多时点采样与多组 学深度解析，开发高灵敏度的可测量残留病（measurable residual disease，MRD）监测技术，动 态监测患者治疗反应，实时评估疗效，及时为复发高风险患者调整治疗方案。 当前，“基于多组学大数据的临床队列研究”工程研究前沿中核心论文数排在前三位的国 家分别是美国、英国和中国。其中，中国的论文占比为21.19%，是该前沿的主要研究国家之一 总的来说，中国的发展与全球研究趋势保持同步。 “基于多组学大数据的临床队列研究”核心论文数排名前十的机构来自美国、英国和瑞典，