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無法製造各種血球、死亡率高——認識再生不良性貧血及治療方針

careonline_96
・2023/01/24 ・1925字 ・閱讀時間約 4 分鐘

台灣最常見的貧血是缺鐵性貧血,通常與女性月經流失有關,只要適度補充鐵質便能漸漸改善。至於再生不良性貧血就比較棘手,除了缺乏紅血球,連白血球、血小板都會缺乏。

台中榮民總醫院血液腫瘤科滕傑林醫師指出,再生不良性貧血(aplastic anemia)患者骨髓中的造血細胞遭到破壞,而無法製造各種血球。再生不良性貧血的發生原因仍不太清楚,可能與病毒感染、基因遺傳、免疫失調、接觸有毒化學物質或輻射線暴露有關。

再生不良性貧血較常見於 10 歲到 25 歲的年輕人,或者是 60 歲以上的族群,男性與女性發生的機率差不多。

再生不良性貧血警訊注意!

再生不良性貧血導致紅血球、白血球、血小板的數量都明顯下降,所以會造成多種症狀。

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紅血球負責輸送氧氣,缺乏紅血球讓人臉色蒼白、心跳加速、呼吸急促、體力變差、容易疲倦,長期嚴重貧血可能造成心臟衰竭。

白血球負責對抗入侵的病原,缺乏白血球就比較容易感染、發燒。除了來自外界的病原,也有自身的病原,因為人體的消化道、呼吸道、生殖道都存在許多細菌,當抵抗力低下時,便會伺機入侵。

血小板能幫助止血,缺乏血小板就容易流鼻血、牙齦流血、傷口流血不止、皮膚經常出現出血點或瘀青、月經過多,倘若出現內出血,可能危及性命。

出現明顯症狀的患者,大概都是屬於嚴重或非常嚴重的再生不良性貧血。因為各種血球都缺乏,如果後續沒有好好治療,再生不良性貧血的死亡率很高,滕傑林醫師說,「非常嚴重型再生不良性貧血患者,一年的死亡率可以高達 60% 至 70%!」懷疑再生不良性貧血時,要先排除其他的原因。如果排除可能的致病因素還無法找出貧血的原因,則要做骨髓檢查。

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滕傑林醫師說,再生不良性貧血病患骨髓檢查會發現骨髓空空的,造血細胞被大量脂肪組織所取代,如果已經排除其他原因,且兩側骨髓檢查都是這樣的結果,就可以診斷為再生不良性貧血。

嚴重再生不良性貧血怎麼辦

滕傑林醫師解釋,若是屬於輕度再生不良性貧血,可以持續追蹤觀察;至於嚴重和非常嚴重的再生不良性貧血就必須積極介入治療。

如果是 40 歲以下的患者,可以考慮做兄弟姊妹之間 HLA 完全吻合的造血幹細胞移植(骨髓移植)。滕傑林醫師說,如果是 40 歲以上,或是找不到合適的造血幹細胞捐贈者,可以使用免疫療法;而接受免疫療法,平均要 3、4 個月後才知道有沒有效,在這段時間患者還是有感染、出血的風險需特別小心。

目前的免疫療法是使用抗胸腺免疫球蛋白 ATG 加上免疫抑制劑,此外近期多了促進血小板生成藥物這個選項以提升整體治療反應率。

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再生不良性貧血的問題在於造血的工廠出狀況,而沒有辦法製造各種血球,所以無法單靠輸血或補充營養來改善,真正的關鍵是讓血球趕快長回來,因此一定要積極接受治療。

貼心小提醒

再生不良性貧血是個相對少見但嚴重的疾病,血液中的紅血球、白血球、血小板都會明顯缺乏,而導致臉色蒼白、心跳加速、呼吸急促、容易疲倦、出血不止、容易感染等問題。

對於 40 歲以下的病人,可以考慮兄弟姊妹之間 HLA 完全吻合的骨髓移植;對於 40 歲以上,或是沒有配對成功的病人,可使用免疫療法,或促進血小板生成藥物。在白血球低下時,患者很容易遭到感染,所以要戴口罩、勤洗手、避免生食、避開人潮,降低遭到感染的風險。

若未接受適當治療,非常嚴重型再生不良性貧血患者,一年的死亡率高達 60% 至 70%,滕傑林醫師叮嚀,若有相關症狀,應該盡快至血液科就診,並積極接受治療,改善存活率!

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careonline_96
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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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晚期肝癌只能化療?免疫治療如何改變治療標準?
careonline_96
・2025/02/21 ・1963字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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圖 / 照護線上

「那是位 50 多歲男性,診斷肝癌時腫瘤已經接近 10 公分,且有脊椎骨的轉移,屬於晚期肝癌。」中國醫藥大學附設醫院內科部消化系許偉帆醫師指出,「當時患者恰好有機會參加臨床試驗,利用雙免疫合併療法作為治療。」

接受雙免疫合併治療的成效顯著,腫瘤逐漸縮小,讓病情得相當好的控制。許偉帆醫師說,從發現至今已有兩年時間,目前胎兒蛋白、PIVKA-II 等指數正常,而且不管是電腦斷層掃描、骨頭掃描都沒有找到腫瘤存活的跡象,患者已回到工作崗位,也持續在門診追蹤。

在台灣,每年約有 8000 例新診斷的肝癌。許偉帆醫師說,患者年齡多在 45 至 60 歲之間,通常是家庭的經濟支柱,因此肝癌往往會對家庭與社會的經濟產生嚴重的影響。

B 型肝炎、C 型肝炎是肝癌的主要危險因子,因為肝炎病毒會導致慢性肝炎、肝硬化及肝癌,常被稱為「肝病三部曲」。許偉帆醫師說,酒精性肝炎、脂肪肝也都可能導致肝硬化,增加罹患肝癌的風險。近年來由脂肪肝導致的肝硬化患者越來越多,不可輕忽。

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「由於肝臟缺乏痛覺感受器,所以早期肝癌大多沒有症狀。」許偉帆醫師說,「晚期肝癌可能出現體重減輕、食慾不振、腹脹、腹痛、黃疸等症狀。正常的黃疸指數約 1 mg/dL,曾經有位老太太來就診時黃疸指數已經高達 25 mg/dL,進一步檢查才發現已是晚期肝癌。」

因為肝癌的治療與腫瘤狀態(大小、數目、侵犯血管程度、肝外轉移)、肝臟殘存功能、病人健康狀態等因素有關,臨床上會使用「巴塞隆納分期(BCLC stage)」將肝癌分為 Stage 0、Stage A、Stage B、Stage C、Stage D。根據統計,台灣早期肝癌(Stage 0)患者比例不到 10%,第一期(Stage A)患者約占三成,中期到末期(Stage B、C、D)患者比例超過 50%。許偉帆醫師說,早期肝癌建議接受手術切除,晚期肝癌的治療難度較高,必須仰賴全身性治療。

晚期肝癌的治療過去以化療為主,但是反應率較低,治療成效有限。許偉帆醫師說,隨著免疫療法的發展,晚期肝癌的治療成效漸漸提升,如今免疫治療已成為晚期肝癌的標準治療。

雙免疫合併療法顯著提升治療成效
圖 / 照護線上

研究發現,晚期肝癌患者使用雙免疫合併治療的成效顯著優於過往傳統療法。許偉帆醫師說,過往單用標靶藥物治療時,晚期肝癌患者平均存活期約一年;若使用雙免疫合併治療,患者的存活期有望可延長至近 2 年。

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接受雙免疫合併治療後,治療反應率(objective response rate)約 20-30%,腫瘤有機會獲得穩定控制、甚至縮小,使患者增加長期存活的機會。

然而,雙免疫合併治療還是可能出現皮疹、疲倦、腹瀉、肝功能異常等副作用,治療過程中都會持續監測,並給予適當的處置。

免疫治療的運用顯著提升了晚期肝癌的治療成效,患者要和醫師詳細討論,擬定個人化的治療策略,達到較佳的預後!

筆記重點整理

  • 由於肝臟缺乏痛覺感受器,所以早期肝癌大多沒有症狀。晚期肝癌可能出現體重減輕、食慾不振、腹脹、腹痛、黃疸等症狀。
  • 台灣早期肝癌(Stage 0)患者比例不到 10%,中期到末期(Stage B、C、D)患者比例超過 50%。早期肝癌建議接受手術切除,晚期肝癌的治療難度較高,必須仰賴全身性治療。
  • 晚期肝癌的治療在過去十多年皆以標靶治療為主,但是反應率較低,治療成效有限。隨著免疫療法的發展,晚期肝癌的治療成效漸漸提升,如今免疫治療已成為晚期肝癌的標準治療。
  • 晚期肝癌患者接受過往傳統療法的平均存活期約一年;若使用雙免疫合併治療,患者的存活期有機會延長至約 2 年。
  • 雙免疫合併治療的治療反應率約 20-30%,腫瘤能獲得穩定控制、甚至縮小。部分患者有機會從無法開刀轉變為可進行手術、電燒、栓塞等局部治療,增加長期存活的機會。
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肺癌免疫治療新突破:10分鐘皮下注射,提升便利性與生活品質!
careonline_96
・2025/01/17 ・2181字 ・閱讀時間約 4 分鐘

圖 / 照護線上

「有位 60 多歲的肺癌患者,需要長期接受免疫治療 PD-L1 抑制劑。」新光吳火獅紀念醫院胸腔內科葉育雯醫師表示,「雖然治療成效很不錯,但因為患者的血管條件不佳,所以每次打針和抽血都成為了挑戰,接受靜脈注射後也常出現瘀血的情況。」

其實,臨床治療上經常碰到類似的狀況,過往沒有適切解方,隨著醫療的進步,現在已有突破性的給藥方式問世–皮下注射新劑型。葉育雯醫師說明,PD-L1 免疫抑制劑是肺癌治療的重要武器,能夠降低死亡風險、提升存活率;現在劑型進化出現皮下注射給藥,在相同的療效下,能大幅將注射時間縮短至僅約 10 分鐘,不須留置針頭或人工血管,降低疼痛感,因此能減輕患者的治療負擔,提升生活品質。

近年來,肺癌免疫治療不斷進步,其中 PD-L1 免疫抑制劑的作用機轉,可讓患者自身的免疫系統,破解腫瘤細胞的偽裝,重新發動攻擊。葉育雯醫師解釋,肺癌細胞在生長過程中,會利用人體本來就有的 PD-L1 機制,讓免疫系統無法有效攻擊癌細胞。使用 PD-L1 免疫抑制劑治療時,就可以阻止上述機制,使癌細胞表面的 PD-L1 與免疫細胞上的 PD-1 的無法結合,解除癌細胞對免疫系統的抑制,恢復T細胞的功能,進而對癌細胞發動攻擊。

PD-L1免疫抑制劑解除癌細胞對免疫細胞的抑制,重新發動攻擊
圖 / 照護線上

PD-L1 免疫抑制劑可用於多種癌症的治療,在肺癌上也可廣泛適用於早期與轉移的病患。葉育雯醫師分析,針對非小細胞肺癌,包括早期術後輔助治療以及癌細胞轉移後的治療,PD-L1 免疫抑制劑都有機會可以幫助病患;另外針對小細胞肺癌轉移或復發後的合併治療也可適用。在 PD-L1 免疫抑制劑的多元適用下,能夠有機會幫助不同疾病階段的患者們,降低復發風險、降低死亡風險、延長整體存活時間或是延緩惡化速度。

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PD-L1免疫抑制劑可適用於不同種類與階段的肺癌
圖 / 照護線上

相較於化學治療,PD-L1 免疫抑制劑的副作用較少,因此對生活品質的影響也較小,普遍患者對治療的耐受性較佳。現在更開發出新的皮下注射新劑型,大大縮短給藥時間,便利性又再度提升。

「原本 PD-L1 免疫抑制劑為靜脈注射給藥,注射時間需要 30 至 60 分鐘。」葉育雯醫師分析,「新皮下注射劑型,不再透過靜脈輸注,給藥時間縮短到約 10 分鐘就能完成!有助減少患者在醫院的停留時間,甚至也不再需要找血管打針或使用人工血管,操作上簡便很多。」

免疫治療皮下注新射劑型 提升治療便利性
圖 / 照護線上

葉育雯醫師進一步指出,如果患者不用施打化療、僅需單獨使用 PD-L1 免疫抑制劑時,此時若改採皮下注射劑型,對便利性的提升是最有感,但其實任何需要使用 PD-L1 免疫抑制劑的情況,皮下注射劑型都可以適用,且治療效果與安全性,也與傳統的靜脈注射劑型相當。葉醫師也提醒因每位病友病況不同,是否適合皮下注射劑型,可多與主治醫師討論,方能讓治療事半功倍。

肺癌 PD-L1 免疫抑制劑皮下注射劑型重點整理

  • PD-L1 免疫抑制劑可用於多種癌症的治療,在肺癌上也可廣泛適用於早期與轉移的病患。
  • 非小細胞肺癌:早期術後輔助治療、癌細胞轉移後的治療
  • 小細胞肺癌:轉移或復發後的合併治療
  • PD-L1 免疫抑制劑在肺癌治療的應用上,有機會幫助不同疾病階段的患者們,降低復發風險、降低死亡風險、延長整體存活時間或是延緩惡化速度。
  • PD-L1 免疫抑制劑的副作用比化學治療少,對生活品質的影響也較小,目前最新的皮下注射新劑型,更能大大縮短給藥時間,便利性再提升,療效不打折。
  • 傳統靜脈給藥時間:較久,需 30-60 分鐘
  • 最新皮下注射給藥時間:短,僅需約 10 分鐘
  • 治療效果與安全性:靜脈注射與皮下注射皆相同

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