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跌入「癌症發生率」的數字沼澤─《癌症探秘》

天下文化_96
・2015/09/16 ・2315字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 526 ・七年級

有一天,為了要搞懂這一切,我把自己關在辦公室裡,讀起最新一期的SEER統計資料。太執著於總癌症發生率,可能會錯失一些細節,或許這些細節背後,還隱藏了某些值得參考的訊息。總癌症發生率下降的主要原因,是幾個最常見的癌症發生率都降低、或是不再成長了,包括發生在男性的攝護腺癌、發生在女性的乳癌,以及在兩性都很常見的肺癌和直腸癌。

但是這同時,也有些癌症的發生率是呈上升趨勢的,這類癌症多屬於較少見的癌症,像是黑色素瘤、胰臟癌、肝癌、腎臟癌和甲狀腺癌。這些數字每年都有微幅的改變,然而,相對於肺癌十萬分之62.6的發生率,胰臟癌的發生率只有十萬分之12.1——當數字小到這麼小的時候,我們其實很難區分這樣的增加到底是實質的增加,還是報告較完善、或是發現得較早的結果。

這是流行病學的一大難處。愈少見的癌症,就愈容易受到隨機波動的影響,也就是統計學上所謂的雜訊。以兒童癌症為例,兒童癌症算是癌症類別中非常罕見的,其中,霍奇金氏淋巴瘤的發生率僅有十萬分之0.6,腦部與神經系統癌症的發生率是十萬分之3.2,血癌的發生率是十萬分之5.0。這些兒童癌症的死亡率,比起幾十年前已經減少了一半,可謂醫學上最偉大的成就之一。但是發生率,也就是孩童罹患癌症的機率,卻讓人讀不透。

總癌症發生率似乎有些微的上升,但不是很明確。從1975年的十萬分之11.5變成2009年的十萬分之15.5,聽起來挺可怕的,但是這當中的趨勢其實是起起伏伏的。1991年也曾經出現過十萬分之15.2的機率,只不過隔年又回到十萬分之13.4,十一年後來到十萬分之13.0,接著是十萬分之15.0、十萬分之16.4、十萬分之14.2。後續發展如何呢?不如擲個銅板來決定吧!

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pansci sunbathing 泛科學選書 《癌症探秘》
臭氧層破洞、日光浴盛行及衣服材質改變都可能是黑色素瘤發生率上昇的原因。                                          Source: Mikael Tigerström

每種癌症的故事也都不一樣,像是在肺癌方面,由於戒菸帶來的效應,男性的肺癌發生率連續幾年都呈現下降趨勢。女性則因為開始吸菸的年代較晚,因此反應的時間稍有延遲,直到最近才有下降的趨勢。二十世紀最後的二十五年,乳癌發生率曾出現過一個高峰,當時一些體積小、生長速率緩慢,甚至有些醫師根本不認為是癌症的原位癌,也包含在內,因此推論,除了月經初潮提早以外,造成這個高峰的原因還包括診斷技術的進步。大體來說,乳癌的發生率近年來有趨緩的跡象,原因可能是更年期使用荷爾蒙替代療法的人變少了。

黑色素瘤方面,發生率早在我們發現臭氧層有破洞時,就有崛起的趨勢。我們可以將原因歸咎於日光浴、晒黑沙龍的流行,另外,現代人的衣服做得比較輕薄,無法有效阻隔紫外線也有關係。還有一個原因可能是旅遊型態,來自北國、皮膚顏色較淺的白人,總喜歡到陽光普照的地方渡假。至於孩童癌症發生率會提高,美國國家癌症研究院認為,那是現在的影像技術比較高明的緣故;除此之外,一些原本歸在良性腫瘤的病,現在改分到惡性腫瘤門下,也是原因。最後,兒童肥胖也難辭其咎。

你可以盡情的分析這些數據,將SEER龐大的數據資料,用性別、年齡、種族和地域性等等,進行分類,然後選擇不同的人口組合,看看這些癌症曲線如何上下擺盪。癌症在黑人男性比在白人男性常見,但是在黑人女性的發生率卻比白人女性低。若再進一步細分,美國黑人罹患攝護腺癌、肺癌、直腸癌、肝癌、胰臟癌和子宮頸癌的機率較高,但是他們罹患皮膚癌、子宮癌和腦癌的機率較低。皮膚癌的部分,我們可以用他們的皮膚色素較深,可以防護來自太陽的傷害,當成解釋;但是其他癌症的差異,解釋起來就不容易了。

泛科學選書
居住在環境汙染嚴重地區的弱勢族群,癌症罹患率可能較高。Source: Sudipta Arka Das

弱勢族群可能會有營養缺乏、吸菸、酗酒,以及醫療照護不足的情形。另外,他們也可能居住在汙染較高的地區,從事風險較高的工作。但是西班牙後裔、美國印第安人後裔、阿拉斯加原住民和太平洋島嶼住民的癌症罹患率,卻明顯低於美國黑人和白人。中間牽扯到的變因實在太多了。愈往深處挖,就愈顯露出其中的不一致性。以腦癌的發生率為例,最低的是夏威夷的十萬分之4.23,最高的是愛荷華州的十萬分之7.54,不免讓人懷疑,是否和愛荷華州的以農立州有關。我原想要比較一下相鄰的堪薩斯州和內布拉斯加州的數據,可惜這兩個州沒有參與SEER。在肝癌方面,夏威夷居最高位,發生率為十萬分之10.68,猶他州則以十萬分之3.94墊底。會是猶他州的摩門教徒人數多的緣故嗎?或是有什麼原因,使得他們感染肝炎病毒的比率較低嗎?

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幾個小時之後,我從這個數字沼澤中走出來,不再對瞭解這些數據抱持任何希望。要是癌症都是化學汙染引起的,一切將會簡單得多了。然而事與願違,這裡頭牽扯到太多不明不白的因素了,就像自然界無可避免的逐漸失序一樣,這個世界也無可救藥的往亂度(熵)更大的方向前進。癌症的發生是突變累積的結果,沒有人可以找出每一次突變發生的原因。甚至,基因複製時的偶發性突變,會不會也另有其因?

我想像著一支複製人軍隊,每個人的基因都是一樣的,他們生活在同樣的地理環境,也擁有同樣的生活經歷。他們吃相同的食物、做同樣的事,但是有些人會在五十歲或六十歲時死於癌症,也有人要過幾十年後,才會因為其他原因死去。就像多爾和佩托所說的,「一個人會不會得癌症,受到先天與後天的影響。」但是,最後得癌症的是誰,憑的恐怕只是運氣。

泛科學選書 癌症本文摘自《癌症探祕:揭開最深沉的醫學謎團》,天下文化出版。

 

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天下文化_96
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天下文化成立於1982年。一直堅持「傳播進步觀念,豐富閱讀世界」,已出版超過2,500種書籍,涵括財經企管、心理勵志、社會人文、科學文化、文學人生、健康生活、親子教養等領域。每一本書都帶給讀者知識、啟發、創意、以及實用的多重收穫,也持續引領台灣社會與國際重要管理潮流同步接軌。

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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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復發淋巴瘤的希望之光:ADC 治療的革新突破
careonline_96
・2024/10/21 ・2212字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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圖/照護線上

肺癌後又罹淋巴瘤!復發靠突破性治療–抗體藥物複合體 ADC 續命

「瀰漫性大 B 細胞淋巴瘤(Diffuse large B-cell lymphoma),簡稱 DLBCL,是一種有機會治癒的疾病,但並非每個人都能如此幸運。曾碰過一位讓我印象深刻的患者,他的淋巴瘤在第一線治療緩解多年後又再復發。」林口長庚醫院血液科施宣任醫師表示,「患者過去曾因罹患肺癌切除過肺臟,身體狀況難以承受自體幹細胞移植,面臨治療選擇相當有限的困境,狀況一度很不樂觀。」

幸運的是,當時針對 DLBCL 淋巴瘤的突破性新治療–抗體藥物複合體 ADC(Antibody-drug conjugate)剛好核准通過。根據臨床試驗數據,針對復發的病患,若於治療時再加上 ADC 藥物,完全反應率是傳統化療的兩倍,整體存活期更較傳統化療增加將近三倍!因此當時在討論後,立刻幫患者將 ADC 藥物加入治療組合中,後續也順利地達到完全緩解快一年,目前沒有復發跡象,持續門診追蹤。

瀰漫性大B細胞淋巴瘤(DLBCL)治療不能等
圖/照護線上

台灣常見淋巴瘤 DLBCL 惡性度高!復發具抗藥性急需新治療突破

DLBCL 是台灣最常見的淋巴瘤。根據國健署癌症登記報告,台灣一年新增超過四千例淋巴癌個案中有九成屬於非何杰金氏淋巴瘤,超過一半是惡性度很高的 DLBCL,不僅進展快速,且可能侵犯全身器官,因此治療要越快越好,盡量避免等待空窗期。

施宣任醫師強調,「不像一些小細胞的低惡性度淋巴瘤可以等症狀明顯再治療,大細胞病變通常來勢洶洶,像 DLBCL 雖然會因為分期等因素,治療選擇上略有差異,但基本就是完全不能等!」過去 DLBCL 標準的第一線治療為化療藥物再加上 CD20 單株抗體的『免疫化學治療』,除化療毒殺腫瘤細胞外,同時藉由單株抗體直接促使帶有 CD20 的 B 細胞死亡達到緩解的效果。「大約 5~6 成的病患接受免疫化學治療後可以達成長期完全緩解也就是痊癒;剩下無法完全緩解的這群病患,又被稱作頑固型 DLBCL 淋巴瘤,因為已經對第一線藥物產生抗藥性,治療上較為棘手,需要更有效的新藥物選擇。」

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抗體藥物複合體ADC雙管齊下,結合單株抗體+化療
圖/照護線上

ADC 治療雙管齊下 提升療效降低副作用 健保已開放第三線給付

ADC 是經臨床試驗證實有效 DLBCL 淋巴瘤治療的新突破選擇。ADC 藥物的『複合』二字,指的就是單株抗體與化療的結合,藉由單株抗體對腫瘤的精準指向性,將化療藥物直接送到腫瘤身邊,進行毒殺。施宣任醫師進一步解釋,「ADC 藥物的專一性優勢,除了讓治療效果更顯著外,相較傳統化療沒有目標性地作用,ADC 藥物透過單株抗體可達成如同讓淋巴瘤細胞直接把化療吞進去的效果,自然副作用也降低很多,病患比較少感覺噁心、想吐、掉髮等。」

臨床研究顯示,ADC 藥物合併免疫化學治療一起使用後,能夠增加頑固型或復發淋巴瘤病人的整體存活期和完全反應率,並具有更長的療效持續時間。「整體存活期約增加近3倍、達成完全反應的機率則增加2倍以上,對已產生抗藥性的病人來說,這樣的數字實屬難能可貴。」施宣任醫師指出,因此美國 NCCN 治療指引也建議,符合特定條件的 DLBCL 淋巴瘤病人,可優先考慮接受 ADC 藥物的治療組合。

「台灣的醫療基本都是與國際同步,特別會參考美國的作法,因此健保署也於今年(113年)2 月將 ADC 納入 DLBCL 淋巴瘤第三線給付,讓患者能夠在減輕經濟負擔的狀態下,快速接受與國際同步的最新治療。」

ADC藥物或健保給付:提升頑固型或復發DLBCL反應率
圖/照護線上

彌漫性大B細胞淋巴瘤(DLBCL)治療與日常照護小提醒

現今 DLBCL 淋巴瘤的治療已朝多元選擇邁進,但免疫化學治療仍是重要的骨幹治療。施醫師提醒,包括 ADC 藥物等不同治療組合,都會搭配不同的化學藥物,毒性雖有高有低,但都可能造成免疫力低下,因此治療期間,應盡可能降低感染的機會,避免出入人潮較多的公共場所;近期流感、新冠等呼吸道傳染症疾病也較盛行,DLBCL 的病人更應提高警覺,小心預防。

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「魔術子彈」來了:HER2 基因突變肺癌的致命克星
careonline_96
・2024/10/20 ・2755字 ・閱讀時間約 5 分鐘

圖/照護線上

剛診斷為第四期肺癌的患者都相當沮喪,但現在對於晚期肺癌的治療已有長足的進展!新光醫院血液腫瘤科林瑛珠醫師指出,以前第四期肺癌患者的存活期大約只有6個月,隨著標靶治療的進步,若能找到合適的藥物,便有機會讓病情得到長期穩定控制,患者的存活期便能有望延長。抗癌藥物的進展日新月異,如今抗體藥物複合體(Antibody-drug conjugate ; ADC)漸漸運用於具有 HER2 基因突變的非小細胞肺癌,像魔術子彈一般精準攻擊癌細胞,幫助提升治療成效,讓患者多一項選擇。

肺癌治療已進入精準醫療時代,除了考量病理組織型態,也可透過基因檢測來幫助擬定治療策略。林瑛珠醫師指出,次世代基因定序檢測(NGS,Next Generation Sequencing)可一次檢測數十個甚至上百個基因變異,讓醫師能夠依照基因檢測結果來選擇對應的藥物。

在肺腺癌患者中,大約有 50%~60% 的病人可以找到基因突變,最常見的是 EGFR 突變,其他還有 KRASALKHER2ROS1BRAFMET 等。以具 EGFR 點突變的患者為例,使用相對應的標靶藥物已能有效延長患者的存活時間。林瑛珠醫師指出,一般大眾對 HER2 突變的印象多與乳癌相關,而肺腺癌的 HER2 基因突變佔比約為 3% 至 6%,且多為女性、非吸菸者,不容忽視。因為HER2基因突變與癌細胞的惡性度有關,具有 HER2 基因突變的腫瘤較容易轉移,且對化學治療和免疫治療的反應較差,也較容易復發。

圖/照護線上

過去沒有針對 HER2 基因突變的非小細胞肺癌的治療藥物,患者大多是使用化學治療、免疫治療來進行全身性治療,缺少直接作用於癌細胞的標靶藥物,治療成效較有限。林瑛珠醫師指出,過往討論度很高的 HER2 突變乳癌標靶藥物「魔術子彈」在乳癌治療成效良好,目前已新取得 HER2 基因突變的非小細胞肺癌適應症,讓患者有更多的治療可搭配選擇,有望突破 HER2 基因突變之非小細胞肺癌的治療瓶頸。

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「魔術子彈」屬抗體藥物複合體 ADC,是藉由連接子將 HER2 單株抗體與化療藥物組合而成,林瑛珠醫師解釋,因為單株抗體會與癌細胞表面抗原結合,癌細胞會將抗體藥物複合體內化至細胞內,連接子被癌細胞高度表現的酵素切斷後能釋出化療藥物,所以能夠精準地將化療藥物運送至癌細胞內產生毒殺效果,並且化療藥物可以穿透細胞膜到鄰近沒有表現 HER2 的癌細胞,克服腫瘤異質性問題而達到更好的腫瘤毒殺效果(旁觀者效應)。

非小細胞肺癌患者搭配次世代基因定序檢測 NGS,如果檢測發現具有 HER2 基因突變,便可以考慮使用魔術子彈。林瑛珠醫師指出,由於抗體藥物複合體 ADC 的作用機轉更精準,讓化療藥物直接作用在腫瘤細胞,有望提升腫瘤反應率和存活期,是這類患者的新抗癌利器。不過藥物治療仍須注意藥物相關的副作用,如噁心、疲倦等,因此醫師仍會根據病人的身體狀況,決定合適的治療選擇並妥善安排後續的監測計畫,以確保用藥安全。

圖/照護線上

日前次世代基因定序檢測 NGS(Next Generation Sequencing, NGS)已納入健保給付,可一次檢測多種基因變異,針對非小細胞肺癌實體腫瘤的基因檢測有健保給付相關方案,減輕患者經濟負擔。林瑛珠醫師指出,現在大多會建議患者在確定診斷時便進行次世代基因定序檢測,因為透過切片取得的肺癌檢體相當珍貴,及早進行次世代基因定序檢測,有機會找到最適合的標靶藥物,獲得越多的資訊,對治療的選擇很有幫助。

圖/照護線上

肺癌的治療持續進步,陸續也有新藥被研發出來,讓醫師有更多的武器來對抗肺癌。患者務必和醫師密切合作,善用各種治療工具,達到較佳的治療成效!

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筆記重點整理

  • 如果基因檢測發現非小細胞肺癌具有 HER2 基因突變,可以考慮使用魔術子彈。抗體藥物複合體 ADC 的性質,能夠讓化療藥物直接作用在腫瘤細胞,有望提升腫瘤反應率和存活期。不過藥物治療仍須注意藥物相關的副作用,如噁心、疲倦等,因此醫師仍會根據病人的身體狀況,決定合適的治療選擇並妥善安排後續的監測計畫,以確保用藥安全。次世代基因定序檢測 NGS 已納入健保給付,現在大多會建議患者在確定診斷為肺癌時便進行次世代基因定序檢測,因為透過切片取得的肺癌檢體相當珍貴,及早進行次世代基因定序檢測,獲得越多的資訊,對治療的選擇很有幫助。
  • 肺癌治療已經進入精準醫療時代,除了考量病理組織型態,還可透過基因檢測,幫助擬定治療策略。次世代基因定序檢測(NGS)可一次檢測數十個甚至上百個基因變異,讓醫師能夠依照基因檢測結果選擇對應的藥物。
  • 在肺腺癌患者中,HER2 基因突變大概佔 3% 至 6%,但也不容忽視。因為 HER2 基因突變與癌細胞的惡性度有關,具有 HER2 基因突變的腫瘤較容易轉移,對化學治療和免疫治療的反應較差,而且較容易復發。
  • 治療 HER2 基因突變之肺癌「魔術子彈」屬於抗體藥物複合體 ADC,是藉由連接子將 HER2 單株抗體與化療藥物組合而成,因為單株抗體會與癌細胞表面抗原結合,癌細胞會將抗體藥物服和體內化至細胞內,連接子可被癌細胞高度表現的酵素切斷後釋出化療藥物,所以能夠精準地將化療藥物運送至癌細胞產生毒殺效果,並且化療藥物可以穿透細胞膜到鄰近沒有表現 HER2 的癌細胞,克服腫瘤異質性問題而達到更好的腫瘤毒殺效果(旁觀者效應),就像「魔術子彈」一樣。
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