臺大醫院與中研院團隊聯手開發PanMETAI創新AI代謝體平台突破"癌王"困境 早期胰臟癌精準診斷受國際肯定

新網記者麻念台台北特稿
2026/2/26 下午 05:17:54 / 醫療保健

　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，5年存活率僅約13%。臺大醫院今(26)日宣布成功研發高效能診斷模型，為扭轉此臨床困境，該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，準確度高達9成，象徵精準醫療取得關鍵性突破。

臺大醫院內科教授張毓廷說明，胰臟癌早期無症狀，就醫確診時多已是晚期。(歸鴻亭攝影)

　臺大醫院內科教授張毓廷說明，胰臟癌早期無症狀，病人身體不適就醫確診時多已是晚期，5年存活率僅13%，國內每年新增逾2千名胰臟癌個案，平均70歲，確診年齡早於55歲的早發型胰臟癌病人數量增加，診斷時85％已是晚期，僅15%病人在第1、第2期被發現，若能早期診斷，病人5年存活率可達44%，晚期確診病人晚期病人存活率小於10%

臺大醫院副院長何奕倫說明成功研發早期胰臟癌高效能診斷模型。(歸鴻亭攝影)

　臺大醫院副院長何奕倫表示，這項具里程碑意義的研究由臺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及中研院化學研究所特聘研究員許昭萍共同領軍。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。

張毓廷簡報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。(歸鴻亭攝影)

　過去胰臟癌難以治癒的最大痛點在於「發現太晚」，主要是因為其位置深、多數無症狀、影像不明顯，早期幾乎無痛、無明顯症狀。張毓廷表示，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。

臺大醫院今日宣布成功研發胰臟癌早期高效能診斷模型。(歸鴻亭攝影)

　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。

　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。

臺大醫院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。(歸鴻亭攝影)

　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。

　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，張毓廷、昭萍及胡春美擔任共同通訊作者。