以参考物质作通用校准器，确保多组学数据可重复以适配AI

多组学数据长期受批次效应困扰——这类与研究目标无关的技术变异若不加校正会误导结果，校正过度又会埋没真实信号，严重威胁大规模组学数据的可靠性与可重复性 ^[1]；而如何改进组学研究的验证实践，早在十余年前就被提出需要常规重复、公开数据与分析协议等策略 ^[2]。在方法层面，Quartet 项目比较了七种批次效应校正算法，发现以同步测量的参考物质为标尺、将样本绝对特征值相对其缩放的比值法在多项临床相关性指标上明显优于其他方法，在批次效应与生物学因素完全混杂时尤为突出 ^[4]；源自一家四口（父母与同卵双胞胎女儿）永生化细胞系的多组学参考物质，进一步把“无参考的绝对定量”认定为多组学测量与整合不可重复的根源，并证明基于公共参考物质的比值法定量可获得跨批次、实验室、平台与组学类型可比较、可整合的数据 ^[3]，RNA 参考物质与比值型参考数据集也被证明能提升转录组数据质量 ^[5]。但如何让这套做法从单个项目上升为全领域的通用测量规范、并直接服务于人工智能，一直没有统一的主张。

这篇发表于《自然·生物技术》的短评（44 卷 1433–1436 页，2026 年）正是给出了这样的倡议。文章由复旦大学暨国际人类表型组研究院的 Leming Shi 与 Yuanting Zheng 起草，18 位作者横跨学术机构、中国计量科学研究院、美国 FDA 以及 SAS、IQVIA 等企业；两位通讯作者同为 MAQC Quartet 与 Plasmix 项目的共同负责人。核心主张有两条：将参考物质作为多组学测量的通用校准器，与研究样本同步共测；多组学结果一律以样本对参考物质的比值形式报告，从而使数据可重复、并适合人工智能工具使用。文章还援引 ICH M10 生物分析方法验证与样本分析指南（2023），把药物生物分析领域的校准传统延伸到多组学测量。

与已有认识相比，此前工作分别在批次校正、多组学整合与转录组数据质量等具体场景中检验了比值策略的有效性 ^[3][4][5]；本篇的推进在于将其提炼为面向整个多组学测量的通用校准主张，并把可重复性与人工智能工具的适用性直接绑定。作者名单中包含计量机构与监管机构人员，也显示其诉求是测量标准化层面的共识，而非又一种数据分析技巧。

当然，这只是四页篇幅的评论，给出的是原则性框架：参考物质如何覆盖不同组学类型、如何在众多实验室与平台间推广并固化为标准，摘要并未展开；部分作者任职于 SAS、IQVIA、Cellino Bio 与 FDA 等机构（见利益声明），跨部门共识的形成与落地仍需时间检验。