突破早期胰臟癌診斷困境！臺大醫院與中研院團隊聯手開發創新AI代謝體平台
胰臟癌一直是全球死亡率最高的癌症之一，不是因為它不能治療，而是因我們發現得太晚。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，臨床上多數病患確診時已屆晚期，五年存活率僅約13%。為扭轉此臨床困境，臺大醫院與中央研究院組成跨領域強大盟軍，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，象徵精準醫療取得關鍵性突破。
代謝體學在癌症的應用
多項研究已發现，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2-3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。這些代謝改變凸顯了代謝體組學早期檢測胰臟癌和標靶治療的潛力。
癌症是由基因改變引起的，這些改變導致RNA轉錄、蛋白質表現和蛋白質功能改變。代謝體組學能夠反映這些上游改變的功能性資訊。代謝組學是對生物系統中代謝物和脂質的研究，代謝穩態失調被認為是胰臟癌發生的關鍵因素，為發現新的胰臟癌生物標記提供了一個很有前景的策略。
時代新工具：人工智慧的醫療應用
人工智慧模型擅長從複雜的數據中找出細微的模式，尤其適合處理像代謝體這樣的高維度且複雜的資料。
臺大醫院與中研院團隊聯手開發PanMETAI創新AI代謝體平台，這項具里程碑意義的研究由臺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共同領軍。團隊完美融合了臺大醫院第一線的臨床實務經驗，以及中研院團隊在基礎科學、代謝體實驗平台與理論計算科學的尖端研發能量。透過跨機構、跨領域的深度協作，成功克服傳統診斷瓶頸，為全球胰臟癌防治開拓嶄新視野。
PanMETAI以代謝體全域特徵為核心 突破單一生物標記限制
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。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。
高效能AI演算法兼顧準確性與可重現性
如果說胰臟癌是一場突如其來的強震，那麼PanMETAI就是胰臟的地震預警系統。PanMETAI所採用的人工智慧演算法，特別針對臨床常見的結構化資料進行最佳化設計。研究結果顯示，該模型在獨立測試與外部驗證中，皆維持高度準確且穩定的表現，展現良好的可重現性與跨族群適用性，有效克服過往 AI 醫療模型易受資料來源限制的挑戰。
台灣—立陶宛跨國驗證 展現國際合作與臨床轉譯潛力
在臺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。此一在台灣與歐洲族群間皆表現穩定的結果，顯示PanMETAI並非僅針對單一資料庫或族群最佳化，而具備高度的跨族群適用性與國際推廣潛力，也突顯國際合作在AI醫療研究與臨床轉譯中的關鍵角色。
可擴充的AI架構 奠定多疾病早期預測平台基礎
張毓廷教授指出，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。
跨機構跨領域結晶 登頂頂尖國際期刊
本研究成果已發表於國際頂尖期刊《自然通訊》( Nature Communications)，論文題為：
“PanMETAI: A High-Performance Tabular Foundation Model for Accurate Pancreatic Cancer Diagnosis via NMR Metabolomics.” 由中研院基因體研究中心博士後研究員吳丹霓擔任第一作者，臺大醫院內科張毓廷教授、中央研究院化學研究所許昭萍特聘研究員，以及中央研究院基因體研究中心胡春美助研究員擔任共同通訊作者。
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