滴血辨癌！台大攜手中研院「破解胰臟癌密碼」 準確率逾9成
胰臟癌素有「癌王」之稱，早期無症狀，難以早期有效篩檢及診斷，多數病患確診時已是晚期，五年存活率僅約13%。如今，台大醫院與中央研究院跨領域合作，研發出高效能診斷模型PanMETAI，只需約110微升血清（約0.1毫升血液）就能判讀，準確率高達93%，為胰臟癌早期診斷帶來重大突破。
台大醫院今（26）日召開記者會，公布這項由台大醫院內科教授張毓廷、中研院基因體研究中心助研究員胡春美以及中研院化學研究所特聘研究員許昭萍共同領軍的最新研究成果，成功研發出高效能診斷模型 PanMETAI，該技術透過「液態生檢（Liquid Biopsy）」創新整合人工智慧（AI）與核磁共振代謝體分析（NMR metabolomics），為早期胰臟癌診斷建構出具備高度穩定性與全球可擴展性的篩檢平台。
張毓廷指出，胰臟癌之所以致死率高，並非無法治療，而是「發現得太晚」。由於胰臟位置深層、早期多無疼痛與明顯症狀，加上影像不易辨識，「早期幾乎無痛、無明顯症狀」導致早期診斷極具挑戰性。然而也有研究顯示，胰臟癌會影響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，包括新發高血糖、血脂水平下降、皮下脂肪流失，最終導致肌肉萎縮與惡病質，這些「代謝指紋」正是早期偵測的重要線索。
有別於現行多仰賴單一或少數生物標記的診斷策略，PanMETAI 採用全域代謝體訊號作為分析基礎。台大與中研院研究團隊運用高度標準化的核磁共振（NMR）代謝體分析平台，僅需每位受試者 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。
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%；進一步於立陶宛族群進行的外部驗證中，AUC仍維持 0.93 的高水準。張毓廷表示，國內每年新增逾2000名胰臟癌病患，平均確診年齡約70歲，且55歲以前的早發型胰臟癌患者比例逐年上升，診斷時85％已是晚期。若能於早期發現，病人五年存活率可達44%，晚期確診病人晚期病人存活率小於10%，「早期診斷為提升治療成效唯一方式」。
張毓廷指出，PanMETAI 的核心人工智慧架構具高度擴充性，未來除可應用於胰臟癌高風險族群的早期診斷外，亦可延伸至其他癌症的診斷，或治療療效與預後評估，為建構多疾病早期預測平台與推動精準醫療奠定重要技術基礎。