
「癌王」的高死亡率,未來有望被翻轉!胰臟癌之所以可怕,在於它「發現即晚期」,臨床上多數病患確診時已屆晚期,五年存活率僅約13%。台大醫院與中央研究院近期聯手發布一項重磅成果「PanMETAI人工智慧代謝體平台」,只要極微量血液,就能大幅提升早期胰臟癌的檢出率,讓過去隱匿的微小病變無所遁形。這項技術成功登上頂尖期刊《自然通訊(Nature Communications)》,為精準防癌帶來全新希望。
為什麼胰臟癌這麼難抓?
胰臟癌因早期症狀隱匿且缺乏有效篩檢工具,長期被醫學界視為「最難診斷」的癌症之首。胰臟藏在人體腹腔最深處、胃的後方,因為位置非常隱密,一般的腹部超音波檢查很容易被胃腸的空氣擋住視線,難以看清全貌。更棘手的是,早期胰臟癌幾乎沒有特異性症狀。
患者頂多覺得肚子悶痛、背痛或消化不良,往往以為只是普通胃病或太勞累。等到出現黃疸、體重急速下降時,腫瘤通常已經擴大或轉移,錯失了金治療期。這也是為什麼,傳統的影像學與理學檢查常在對抗胰臟癌時碰壁,更突顯開發全新檢測技術的迫切性。
走慢一點,吃暖一點,笑多一點,健康就在你身邊。身體會記得你善待它的每一刻!請點我👉免費加入「早安健康LINE」👈讓我們帶著你一起越變越健康!
顛覆傳統,110微升血清解開26萬個代謝密碼
為了解決這個臨床痛點,台大醫院內科張毓廷教授、中研院基因體研究中心胡春美助研究員、以及中研院化學研究所許昭萍特聘研究員打破常規,採用最前端的「液態生檢(Liquid Biopsy)」與「核磁共振代謝體分析」。過去,我們抽血檢查胰臟癌多半只能看單一或少數生物體標記,但這種方式準確率有限。
而PanMETAI平台的強大之處在於,它只需抽取極微量、僅110微升血清(一滴水大小),就能運用高度標準化的核磁共振技術,瞬間讀取多達26萬個代謝訊號。這些龐大的數據會交由AI深度學習模型進行精準比對,從無數的代謝特徵中,抓出早期微小病變。此方法能全面反映胰臟癌從癌前病變至早期癌症的整體代謝變化,未來有望成為強大的「第一線守門員」,不僅能精準篩出高風險者,更能大幅減少民眾需做昂貴或侵入性檢查,將醫療資源用在刀口上。
這項技術最令人振奮的,是它展現了不容置疑的科學硬實力。在台大醫院進行的獨立盲測中,針對台灣本土族群(亞洲人種),PanMETAI的整體預測效能(AUC)是驚人的0.99(滿分為1),敏感度達93%,特異度高達94%。極高的確診率同時將誤判率降到了極低。
不僅如此,為確保AI模型不會只對台灣人有效,研究團隊更將同一套系統應用於立陶宛族群的外部病患驗證。結果顯示,其AUC依然維持在0.93的高水準,證明PanMETAI不受基因或地區飲食習慣的侷限,具備全球通用的強大潛力,是台灣醫療軟實力揚名國際最佳寫照。
從影像到基因再到代謝體,全球AI助精準抓癌
放眼全球,利用AI揪出早期胰臟癌已經成為世界頂尖醫學中心主戰場。例如在美國的影像學領域,近期獲FDA突破性醫材認證的「DAMO PANDA」模型(發表於《自然醫學Nature Medicine》期刊),就是用AI來判讀無顯影劑的CT影像;而在基因學方面,約翰霍普金斯大學的「DELFI」技術則透過AI分析血液中的DNA碎片來尋找癌症蹤跡。
如今,台大與中研院團隊從「代謝體」切入,成功研發出PanMETAI。以「AI 結合無創檢測」是目前全球醫界攻克早期胰臟癌的努力方向,台灣在此領域與國際權威並駕齊驅,為全球的精準醫療貢獻了一塊關鍵拼圖。
AI技術助攻早期發現,胰臟癌高危因子仍須提高警覺
雖然這項AI新技術的臨床普及與常規化仍需一段時間,但在日常生活中,我們仍要保持高度警覺。衛福部豐原醫院整理出以下這幾種胰臟癌高危險因子,更應主動警醒,定期安排腹部影像或內視鏡超音波等健康檢查:
- 好發於男性,是女性的2倍。
- 年齡:大部分發生於60歲以上,而經常主訴上腹部有非特異性上腹部不適感者。
- 吸菸及酗酒。
- 飲食:生活中攝取肉類或脂肪比例偏高者,胰臟癌發生率增加。
- 曾接受過部分胃切除、慢性胰臟炎及糖尿病患者,也較易罹患胰臟癌而胰臟癌本身也可能造成慢性胰臟炎及糖尿病,三者關係密切。
- 遺傳:有幾種遺傳性疾病會增加胰臟癌的發生率,例如:遺傳性胰臟炎,家族一等親中有2個以上胰臟癌患者,其發生率較一般人高2.8~18倍。
參考資料:
- PanMETAI - a high performance tabular foundation model for accurate pancreatic cancer diagnosis via NMR metabolomics
- 'Fast-Fail' AI Blood Test Could Steer Patients with Pancreatic Cancer Away from Ineffective Therapies
- Large-scale pancreatic cancer detection via non-contrast CT and deep learning
- 衛福部豐原醫院
看了這篇文章的人,也看了...
