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「血液病理診斷」導入 AI 應用,輔助醫師快速精準判讀、減輕負荷量

鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/01/17 ・2491字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 台灣諾華 協助刊登,審定編號 TW2201057472。

  • 作者/許君咏

我們想讓你知道:

被喻為困難診斷疾病的骨髓增生性腫瘤,難在哪裡?由於「病理切片判讀」很難找出「兇手」,因此,林口長庚醫院與台灣諾華及雲象科技合作,將 AI 運用於血液病理診斷,有望幫助醫生進行快狠準的判讀,可以減少經驗多寡限制,以及減輕醫生的判讀的負荷量,更重要的是,為病患做出正確的診斷,幫助及早進行治療。

在血液癌症的診斷中,病理切片是必要條件之一,例如骨髓增生性腫瘤(myeloproliferative neoplasm,簡稱 MPN),因為種類繁多,臨床症狀、病理變化及突變特徵重疊性高,過去需仰賴經驗豐富的臨床血液科及血液病理科醫師人工鑑定,然而對抗血液腫瘤就如同與時間賽跑,若無法立即提供判讀結果,延誤了治療時機,將影響病患存活率。

「骨髓增生性腫瘤」到底是什麼?

骨髓增生性腫瘤(MPN),以前稱為骨髓增生性疾病,是一組以一個或多個血細胞(白細胞,紅細胞,血小板和/或纖維細胞)過量產生為特徵的疾病。

首先,骨髓是人類的造血器官,它的重要功能就是產生造血幹細胞,之後這些造血幹細胞透過分化再生成不同的血細胞,例如紅血球、血小板、顆粒球、單核球等。而骨髓增生性腫瘤是一組罕見的血液癌症,會導致骨髓中產生過多的紅血球、白血球、血小板,根據 2016 世界衛生組織的分類,這組疾病中較常見有四類,各有不同的預後及治療方式,包括原發性血小板增多症(ET)、真性紅血球增多症(PV)、原發性骨髓纖維化(PMF),原發性骨髓纖維化又有兩種亞型:早期骨髓纖維化(pre PMF)及顯著骨髓纖維化(overt PMF)。

骨髓增生性腫瘤種類

至於確切的罹病原因目前並不清楚,科學家尚在研究中。林口長庚醫院血液科郭明宗醫師說:「骨髓增生性腫瘤臨床上常見有 3 種基因突變,分別是 JAK2V617,CALR,MPL。不論是後天的基因變異,或是環境因素等皆為可能致病因子,目前在臨床上面臨的最大挑戰不僅是治療,其實從診斷程序挑戰就已經開始。」

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難如登天的「病理切片判讀」,究竟要如何找出「兇手」呢?

被喻為困難診斷疾病的骨髓性增生腫瘤,難在哪裡?

郭明宗醫師進一步說明,因骨髓性增生腫瘤屬於血液增生性疾病,和其他實體腫瘤不同的是,病患沒有明顯可觸及的腫塊,通常是因為出血、中風、脾腫大等併發症而求診,無法直接看出病因是什麼。這時醫生就像偵探一樣,必須從其他類似的症狀、血液檢查數值等尋找線索,列出可能的疾病名單,而最關鍵的證據除了基因變異之外就是「病理切片判讀」。因此, 2016 年世界衛生組織也將「骨髓切片」列為骨髓增生性腫瘤診斷的必要條件之一。

但最難的部分就在於「病理切片判讀」,林口長庚紀念醫院解剖病理部莊文郁副主任說:「骨髓切片主要是由血液病理次專科醫師進行判讀,而骨髓增生性腫瘤判讀的複雜度遠超乎一般人所能想像,病理醫師必須仔細評估各種造血細胞在顯微鏡下的數量及形態,特別是巨核細胞的形態特徵、數量及空間分布,才能得到精準的診斷。」

莊文郁主任實施病理切片判讀

也就是說,傳統的病理切片裡的血球型態與其他疾病極為相似,需由經驗豐富的醫生判讀,並進行診斷,然而人工判讀的缺點在於,難以取得客觀量化的數據,並且可能會有人為誤差。如前段提及骨髓增生性腫瘤有不同種類,預後和病程進展有極大差異,需要不同的治療策略。郭明宗醫師分享:「早期世界衛生組織尚未明確分類時為例,曾有 20% 的患者原先被診斷為原發性血小板增多症(ET),後續分類後重新診斷為早期骨髓纖維化(pre PMF)。」說明病理切片判讀在診斷上有一定的困難及複雜性。

病理切片耗人又講求經驗怎麼辦?AI 來幫忙!

莊文郁副主任說:「林口長庚每月有近萬個案例、高達上萬筆的病理玻片需要判讀,病理團隊每日皆須面臨龐大且急迫的病例,為了能及早且精準幫助病患確診,已全面將病理玻片數位化,為全台少數完成跨院區病理科數位化的醫療院所,可大大提升判讀方便性。」

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這次合作跨界三方,結合不同優勢,林口長庚龐大的病理資料庫,雲象科技的 AI 技術,加上台灣諾華長期投入血液腫瘤研發治療的經驗,共同提升台灣血液腫瘤篩檢量能,幫助病患在進入急性期或惡化前獲得及時診斷及擬定適合的治療策略,延續病患生命並提升生活品質。

血液疾病的診斷與治療相當困難,然而因病患數不如其他器官癌症,故新技術如 AI 較不會第一時間應用在血液疾病上;不過,對血液疾病來說,以形態學為基礎的病理診斷扮演關鍵角色,而型形態辨識正是 AI 在醫療上能有最大發揮空間的面向。

這個概念就像是平常大家將合照上傳社群軟體,平台會透過自動人臉辨識系統,標記照片裡的朋友人名。運用 AI 進行深度學習,辨識骨髓玻片裡的細胞型態、特徵和空間分佈的情形,能夠提供量化且客觀的數據。

莊文郁副主任打趣地說,隨著時代與醫療的進步,AI 技術不僅可以認臉,也可以辨別極度困難與複雜的細胞了!

雲象科技骨髓切片判讀

而台灣諾華在癌症治療領域耕耘已久,諾華腫瘤(台灣)總經理陳喬松說:「身為全球製藥領導者,從第一代標靶治療到目前最新的細基因療法,建立了許多治療創新里程碑。」目前除了利用資料科學發展新興藥品外,諾華爲重新改善患者生活品質,並延長其存活期,亦發展大數據分析及 AI 技術,希冀幫助更多血液腫瘤病患及早診斷、治療,讓血液腫瘤的早期診斷向前邁出一大步。在 AI 的加持下,未來血液病理的發展,或許能夠和近年備受重視的分子和基因診斷攜手合作,更進一步加強疾病診斷與治療品質。

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「生物相似藥」不只能治病,也讓更多人受惠——長庚醫院血液科主任張鴻醫師專訪
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2021/09/06 ・3407字 ・閱讀時間約 7 分鐘

本文由 台灣諾華 協助刊登。

  • 作者/許君咏

生物相似藥以較低的價格,提供與原廠生物製劑相仿的治療能力。像癌症需要長期使用生物製劑,來治療或控制病情的慢性病,如果使用生物相似藥的話,不僅能減輕病患的負擔,健保也才能走得長久。

「可是,生物相似藥不是原廠生產的。」這是許多人最後不選擇生物相似藥的原因,認為原廠生物製劑,一定比生物相似藥來得好,但事實真是如此嗎?

針對這個問題,長庚醫院血液科主任張鴻醫師說:「難道原廠的,就一定比副廠好嗎?」他表示修車時,如果師傅問你要換「原廠」還是「副廠」零件,你會怎麼回答?相信價格與性能交織的 CP 值,會是你很在意的點。

究竟,非原廠出產的生物相似藥,真的比原廠的生物製劑來得差嗎?還是說這其實是「原廠迷思」呢?在回答這個問題前,我們必須先了解怎麼會有「非原廠藥」出現?

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圖/Pexels

在藥品專利過期之後?原廠藥與學名藥、生物製劑與生物相似藥

藥物的研發歷程很長,需要經過漫長研發以及臨床試驗,從實驗室到動物實驗、人體實驗等,才能和各國家主管機構申請藥證,這樣擁有專利的「原廠藥」,在其專利有效的期間,其他廠商不得生產、仿製。而非原廠藥、或是我們有時會聽到的「學名藥」,是指在原廠藥專利到期後,其他有能力製造的廠商便可以生產,到醫療市場銷售以及提供醫師作為處方。

張醫師舉例,在一百多年前便已存在的阿斯匹靈,過去是由德國的拜耳藥廠生產,但時間拉到現在,到處都可以看到阿斯匹靈,不會有人在意它是不是原廠藥,因為成分、內容都是一樣的。事實上,許多藥在專利到期後,便會有其他藥廠製造。

在解釋完原廠藥與學名藥後,張醫師也特別說明「原廠藥」並非是指「來自原廠的藥物」。在藥品分類中,「原廠藥」特指「在專利內,可經由化學方法合成的藥品」,例如阿斯匹靈的成份為乙醯柳酸,是能透過化學方法合成的化合物。而這些「原廠藥」在專利到期後,就會成為「學名藥」,開放給其他藥廠製造。

不過,並不是所有藥品都能透過化學方法合成出來。某些疾病是由特定的「發炎因子」所導致,要阻止發炎因子作祟,必須透過生物科技研發出的抗體來中和發炎因子,這種藥品則稱為「生物製劑」,必須透過相對複雜的生物技術才能製造。

舉例來說,我們近期常聽到的「標靶治療」,顧名思義便是找到標的進行治療,例如B細胞淋巴瘤,B細胞會表現一個叫「CD20」的抗原,因此研發對抗 CD20 的抗體,便是一種標靶治療,而抗體是一種蛋白質,因此我們便可以利用生物製劑進行治療。張醫師說明:「許多癌症都有特定抗原或是蛋白表現,而我們針對此種表現研發生物製劑與其對抗,當此種生物製劑專利到期後,其他藥廠所製造的產品便稱為標靶治療的『生物相似藥』。」

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另一方面,生物製劑也常被用來治療「免疫性疾病」,因這類型的疾病經常引起發炎反應,會表現出細胞酵素,且經常為一個反應觸發另一個反應,使發炎反應越來越嚴重,因此我們可以利用生物製劑之中的蛋白質阻斷細胞酵素,在其中一個訊號端阻絕一連串的反應。

因此,生物製劑及生物相似藥大多用於「癌症治療」以及「免疫性疾病」,以及一部分「癌症輔助治療」與蛋白質有關的治療等。

為何要選擇「生物相似藥」?它可靠嗎?

無論藥品是否來自原廠,大家最重視的不外乎是安全性與治療效果。原廠藥與生物製劑是經過嚴格的臨床試驗才取得專利與使用許可,那生物相似藥在上市之前有經過臨床試驗嗎?到底要多相似才能稱為「生物相似藥」呢?

在上市之前,生物相似藥與生物製劑審核方式不同的地方在於,生物製劑已經在市場上有二十年之久,因此生物相似藥的審核著重在結構與原本生物製劑的相似度,以及對同一症狀的療效如何。

首先,必須比對生物相似藥的蛋白質序列及結構,必須和原本的生物製劑完全一樣。此外,蛋白質有不同層級的結構,例如次級結構的折疊方式也要完全相同,以及附著在蛋白質上的醣基會影響功能,也必須在不同層級的結構上達到一定程度相似,才能被稱為「生物相似藥」。

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張醫師說:「生物相似藥研發時,有極大的成本是投資在實驗室端的合成分析,因為必須確認成品一級結構、二級結構、三級結構等,和參考品的相似程度達到標準。」此外,生物相似藥仍須經過短期的臨床試驗,確認安全性以及療效,才能夠核准上市。

張醫師解釋,目前生物相似藥在臺灣只是一個開端,它的發展其實並不久遠,以「B細胞淋巴瘤」為例,它的生物製劑研發大約是二十多年前,待第一波的蛋白質生物製劑專利到期,才會有所謂的「生物相似藥」出現。

而近幾年許多第一波生物製劑的專利才漸漸到期,目前臺灣核可表列的生物相似藥,雖然看似不多,「但是我們可以預期,在未來三到五年內,會有越來越多生物相似藥出現。因為原本的生物製劑已經在專利期間獨霸二十年了,證明它是有需求的,目前大小藥廠皆有在生產生物相似藥,因此生物相似藥的興起是指日可待的。」張醫師說明。

歐洲目前至少有一半的市場是生物相似藥所佔據,這幾年也越來越多人在討論藥物價格太高,然而價格高最主要的成本都是來自新藥。

張醫師說:「因此如果沒有生物相似藥,未來的藥價只會越來越高,所以在歐美國家是非常鼓勵生物相似藥的。」

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世界衛生組織也曾提出「任何治療,必須要讓病人負擔得起。」生物相似藥的問世,若能夠在與原廠藥相同療效的前提下,同時減輕病患與其家屬的負擔,對於醫療平等來說會是一大進步。

世界衛生組織曾提出「任何治療,必須要讓病人負擔得起。」圖/Pixabay

但「生物相似藥」的推廣在醫療現場也常遇到難關。

張醫師坦言,最大的障礙其實是民眾的信任度,即使是在結構、成份一樣的學名藥及原廠藥之間選擇時,大多數民眾還是會選擇原廠藥,一部分原因和健保給付有關,民眾不論選擇何者,自費負擔是差不多的。但是有些疾病療程健保並非全部給付,如同前面提到的「B 細胞淋巴瘤」,在一個療程中,使用原廠藥大約需自費五至六萬元,使用生物相似藥則只需三萬五千元,幾個療程加總之下,原廠藥與生物相似藥的總花費差異可以大至十幾萬元左右。

醫病溝通——與病人共同做決定

在醫師與民眾知識的資訊不對等之下,醫師該如何和病患進行溝通呢?

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張醫師強調,現在醫療重視的事情是「與病患共同做決定」,因此醫生的責任也包含讓病人知道有哪些選擇,重要的是「公正」與「溝通」,應該客觀地和病人說明,再與他共同做決定。醫生根據學術論文、主關機關的資料等科學根據,將治療與藥物的療效提供給患者與家屬參考。

張醫師說:「醫療訴諸於人性,溝通的重點是站在對方的立場看事情。很多時候病人無法在當下接受如此大量的資訊,因此我會給病人一些時間做決定,讓病患有空間來了解疾病、了解他的選擇,也能夠提高病人對治療的信任感。」

在執業多年後,張醫師表示,他年輕時總會意氣風發地想成為「英雄」,想給病人最好的治療,然而什麼是「最好的治療」呢?現在的他,最珍視的是如何「幫助」病人,設身處地的思考病人的需求,讓病人尋求醫療資源治療疾病的同時,能夠沒有後顧之憂,因此提供更多安心的治療選擇,才能真正「與病人共同做決定」。

在幫助病人的過程中,生物相似藥便成為其中重要的角色。

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Sandoz 自 2006 年起,陸續取得歐盟 EMA、美國 FDA、臺灣 TFDA 的第一個生物相似性藥品核准, 十五年來持續深耕臨床,作為生物相似性藥品的領導品牌,期盼未來能幫助更多的患者。


更多生物相似藥的精采內容,請聽:藥品大補帖來啦!一次解析生物相似藥品!ft. 長庚醫院血液科主任張鴻【科科聊聊EP51】

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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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打破小細胞肺癌復發魔咒!PD-L1免疫合併化療讓存活率翻倍,健保給付條件一次看
careonline_96
・2026/05/12 ・1905字 ・閱讀時間約 3 分鐘

擴散期小細胞肺癌第一線健保治療首選:PD-L1免疫抑制劑合併化療存活率翻倍有望!專科醫師圖文解析

小細胞肺癌惡性高且復發快。如今「PD-L1免疫合併化療」打破治療瓶頸,有效阻斷腫瘤逃逸,讓患者五年存活率翻倍!健保已將其納入一線給付,助病友延長壽命並兼顧生活品質。

「過往小細胞肺癌患者往往在第一線化療結束後,兩、三個月就面臨猛烈復發,高達三分之二的病人活不過一年,身為醫師不禁常感覺束手無策之憾。」三軍總醫院內科部胸腔內科主任蔡鎮良醫師表示,「如今,在PD-L1免疫抑制劑問世後,越來越多小細胞肺癌病友能跨過『存活一年』的門檻,且在進入維持治療後,得以卸下化療的沉重負擔,單用PD-L1免疫抑制劑也有機會穩定控制疾病,重拾美好的日常生活。」

肺癌主要分為小細胞與非小細胞兩大類,其中與抽菸高度相關的小細胞肺癌雖罹病比例逐年下降,僅佔約7-8%,但因其細胞分裂增殖與擴散極快,即使進行低劑量電腦斷層(LDCT)也不一定能早期揪出疾病。小細胞肺癌患者多數確診時已無法進行手術,過往近六成存活期少於一年,能活超過五年者僅約6%,被視為惡性度極高的癌症。

蔡鎮良醫師指出,小細胞肺癌預後極差的關鍵點在於「復發快速」。雖然初期對化學治療反應率高,但極易產生抗藥性;一旦復發,僅剩少數患者對化療仍有反應,也沒有其他有效藥物選擇,導致治療陷入難以突破的瓶頸。

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破解小細胞肺癌的「免死金牌」:PD-L1免疫抑制劑破壞腫瘤免疫逃逸!

所幸,醫學迎來了近二十年來極為重要的進展–PD-L1免疫抑制劑。蔡鎮良醫師說,醫學界發現小細胞肺癌腫瘤會利用PD-1與PD-L1的結合機制,躲避免疫系統的追殺,就宛如拿著「免死金牌」般。PD-L1免疫抑制劑能精準阻斷這項結合,破解腫瘤的免疫逃逸機制,讓免疫系統重新主動攻擊癌細胞。

PD-L1免疫抑制劑破解小細胞肺癌的「免死金牌」

顯著降低死亡風險!PD-L1免疫抑制劑合併化療受國際治療指引肯定

研究證實,PD-L1免疫抑制劑合併化學治療可顯著改善無惡化存活期,降低死亡風險。蔡鎮良醫師分享診間觀察,過往能存活過一年的患者很少,如今可說過半數都有機會可存活超過一年;最新的延續性追蹤更顯示,試驗組的五年存活率從過往的6%成功翻倍達12%,為患者帶來了長達五年的長期生存效益。目前PD-L1免疫抑制劑合併化療,已被國際權威癌症治療指引NCCN列入擴散期小細胞肺癌的第一線治療首選。

PD-L1免疫抑制劑合併化療

免疫治療分階段:維持期可免除化療或搭配新型化療兼顧療效與生活品質

小細胞肺癌免疫合併化療可分為前、後兩治療階段:

  • 第一階段(起始治療):前4到6個療程會同步使用化學治療與PD-L1免疫抑制劑。因化學治療較易導致白血球低下,預防感染是保命關鍵。
  • 第二階段(維持治療):進入維持治療期後,視情況患者可完全移除化學治療,或是亦可PD-L1免疫抑制劑合併來自於海洋生物衍生物的新機轉化療藥物,為已接受過含鉑化療又復發的小細胞肺癌患者,提供了有效且副作用較低的治療選擇,成為維持治療的首選組合。

在整體治療期間,病友務必落實健康生活,並且「絕對要戒菸」,同時維持充足營養,確保有足夠體力應付療程。PD-L1免疫抑制劑的安全性較高,但仍需配合常規監測甲狀腺、血糖等數值,若出現症狀如皮疹、腹瀉等,請及時向醫師反應。

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維持期可免除化療或搭配新型化療 兼顧療效與生活品質

蔡鎮良醫師說,目前台灣健保針對擴散期小細胞肺癌患者,將PD-L1免疫抑制劑合併標準化療納入第一線給付,至今已滿兩年;給付條件雖限定於「無腦部轉移」,但若經濟許可或有私人保險時,仍建議腦轉移病友自費使用,因為從臨床實際療效來看,PD-L1免疫抑制劑合併化療對腦轉移病患也有效果,長遠也呼籲健保可積極考慮放寬限制,以盡可能嘉惠更多有需要的病友。

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