一滴血就能揪出胰臟癌　台大最新研究解癌王魔咒

（中央社記者沈佩瑤台北26日電）胰臟癌素有癌王惡名，台大醫院今天宣布成功研發高效能診斷模型，只要受試者110微升血清，就能分析血液中上萬個代謝訊號，找出癌前病變至早期癌症訊息，準確度高達9成。

胰臟癌因早期症狀並不明顯，且缺乏有效的篩檢方式，診斷時往往多為晚期，5年存活率僅剩約13%。近年來國內外許多名人，如聲樂家帕華洛帝（Luciano Pavarotti）、時尚界「老佛爺」卡爾拉格斐（Karl Lagerfeld）、蘋果公司創辦人賈伯斯（Steve Jobs）等都因胰臟癌去世。

台大醫院與中央研究院跨領域合作，今天上午公布最新回溯性研究成果，團隊成功研發出高效能診斷模型PanMETAI，透過「液態生檢」創新整合人工智慧與核磁共振代謝體分析，建構出具備高度穩定性、全球可擴展性的篩檢平台。研究成果已登上國際期刊「自然通訊」（Nature Communications）。

過去胰臟癌難以治癒的最大痛點在於「發現太晚」，台大醫院內科教授張毓廷簡報指出，主要是因為其位置深、多數無症狀、影像不明顯，早期幾乎無痛、無明顯症狀。

張毓廷表示，多項研究已發現，胰臟癌會導致一系列進行性代謝和軟組織改變，這些變化通常在胰臟癌臨床診斷前2至3年開始出現，首先是新發高血糖，隨後是血脂水平下降和皮下脂肪減少，最終發展為肌肉萎縮和惡病質，這些代謝改變，成為早期檢測胰臟癌的潛力。

因此，如何在腫瘤早期就捕捉到身體異常訊號，一向是全世界醫界努力的方向。張毓廷會前受訪表示，隨著大數據與AI科技的進步，團隊耗時多年，終於成功將技術整合成一個只需「抽血」就能精準檢測的平台。

張毓廷解釋，研究團隊運用高度標準化的核磁共振（NMR）代謝體分析平台，僅需每名受試者110微升血清，即可取得多達約26萬個代謝訊號，再透過深度學習模型，系統性擷取與胰臟癌相關的關鍵特徵。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，顯著提升早期風險辨識能力。

張毓廷強調，在台大醫院的獨立盲測資料集中，PanMETAI的整體預測效能（AUC）高達0.99，敏感度為 93%、特異度為94%；且不只在台灣，進一步於立陶宛進行的外部驗證中，也維持0.93的高水準，顯示在不同人種間皆表現穩定結果。

這項技術不侷限於胰臟癌。張毓廷透露，團隊目前已著手將此「多癌症檢測平台」應用於胃癌、大腸癌、肝癌等其他重大癌症檢測，初步研究效果皆相當理想，未來有望成為跨癌症的早期篩檢利器。（編輯：張雅淨）1150226