本文由 台湾诺华 协助刊登,审定编号 TW2201057472。

  • 作者/许君咏

我们想让你知道:

被喻为困难诊断疾病的骨髓增生性肿瘤,难在哪里?由於「病理切片判读」很难找出「凶手」,因此,林口长庚医院与台湾诺华及云象科技合作,将 AI 运用於血液病理诊断,有望帮助医生进行快狠准的判读,可以减少经验多寡限制,以及减轻医生的判读的负荷量,更重要的是,为病患做出正确的诊断,帮助及早进行治疗。

在血液癌症的诊断中,病理切片是必要条件之一,例如骨髓增生性肿瘤(myeloproliferative neoplasm,简称 MPN),因为种类繁多,临床症状、病理变化及突变特徵重叠性高,过去需仰赖经验丰富的临床血液科及血液病理科医师人工监定,然而对抗血液肿瘤就如同与时间赛跑,若无法立即提供判读结果,延误了治疗时机,将影响病患存活率。

「骨髓增生性肿瘤」到底是什麽?

首先,骨髓是人类的造血器官,它的重要功能就是产生造血干细胞,之後这些造血干细胞透过分化再生成不同的血细胞,例如红血球、血小板、颗粒球、单核球等。而骨髓增生性肿瘤是一组罕见的血液癌症,会导致骨髓中产生过多的红血球、白血球、血小板,根据 2016 世界卫生组织的分类,这组疾病中较常见有四类,各有不同的预後及治疗方式,包括原发性血小板增多症(ET)、真性红血球增多症(PV)、原发性骨髓纤维化(PMF),原发性骨髓纤维化又有两种亚型:早期骨髓纤维化(pre PMF)及显着骨髓纤维化(overt PMF)。

至於确切的罹病原因目前并不清楚,科学家尚在研究中。林口长庚医院血液科郭明宗医师说:「骨髓增生性肿瘤临床上常见有 3 种基因突变,分别是 JAK2V617,CALR,MPL。不论是後天的基因变异,或是环境因素等皆为可能致病因子,目前在临床上面临的最大挑战不仅是治疗,其实从诊断程序挑战就已经开始。」

难如登天的「病理切片判读」,究竟要如何找出「凶手」呢?

被喻为困难诊断疾病的骨髓性增生肿瘤,难在哪里?

郭明宗医师进一步说明,因骨髓性增生肿瘤属於血液增生性疾病,和其他实体肿瘤不同的是,病患没有明显可触及的肿块,通常是因为出血、中风、脾肿大等并发症而求诊,无法直接看出病因是什麽。这时医生就像侦探一样,必须从其他类似的症状、血液检查数值等寻找线索,列出可能的疾病名单,而最关键的证据除了基因变异之外就是「病理切片判读」。因此, 2016 年世界卫生组织也将「骨髓切片」列为骨髓增生性肿瘤诊断的必要条件之一。

但最难的部分就在於「病理切片判读」,林口长庚纪念医院解剖病理部庄文郁副主任说:「骨髓切片主要是由血液病理次专科医师进行判读,而骨髓增生性肿瘤判读的复杂度远超乎一般人所能想像,病理医师必须仔细评估各种造血细胞在显微镜下的数量及形态,特别是巨核细胞的形态特徵、数量及空间分布,才能得到精准的诊断。」

也就是说,传统的病理切片里的血球型态与其他疾病极为相似,需由经验丰富的医生判读,并进行诊断,然而人工判读的缺点在於,难以取得客观量化的数据,并且可能会有人为误差。如前段提及骨髓增生性肿瘤有不同种类,预後和病程进展有极大差异,需要不同的治疗策略。郭明宗医师分享:「早期世界卫生组织尚未明确分类时为例,曾有 20% 的患者原先被诊断为原发性血小板增多症(ET),後续分类後重新诊断为早期骨髓纤维化(pre PMF)。」说明病理切片判读在诊断上有一定的困难及复杂性。

病理切片耗人又讲求经验怎麽办?AI 来帮忙!

庄文郁副主任说:「林口长庚每月有近万个案例、高达上万笔的病理玻片需要判读,病理团队每日皆须面临庞大且急迫的病例,为了能及早且精准帮助病患确诊,已全面将病理玻片数位化,为全台少数完成跨院区病理科数位化的医疗院所,可大大提升判读方便性。」

这次合作跨界三方,结合不同优势,林口长庚庞大的病理资料库,云象科技的 AI 技术,加上台湾诺华长期投入血液肿瘤研发治疗的经验,共同提升台湾血液肿瘤筛检量能,帮助病患在进入急性期或恶化前获得及时诊断及拟定适合的治疗策略,延续病患生命并提升生活品质。

血液疾病的诊断与治疗相当困难,然而因病患数不如其他器官癌症,故新技术如 AI 较不会第一时间应用在血液疾病上;不过,对血液疾病来说,以形态学为基础的病理诊断扮演关键角色,而型形态辨识正是 AI 在医疗上能有最大发挥空间的面向。

这个概念就像是平常大家将合照上传社群软体,平台会透过自动人脸辨识系统,标记照片里的朋友人名。运用 AI 进行深度学习,辨识骨髓玻片里的细胞型态、特徵和空间分布的情形,能够提供量化且客观的数据。

庄文郁副主任打趣地说,随着时代与医疗的进步,AI 技术不仅可以认脸,也可以辨别极度困难与复杂的细胞了!

而台湾诺华在癌症治疗领域耕耘已久,诺华肿瘤(台湾)总经理陈乔松说:「身为全球制药领导者,从第一代标靶治疗到目前最新的细基因疗法,建立了许多治疗创新里程碑。」目前除了利用资料科学发展新兴药品外,诺华爲重新改善患者生活品质,并延长其存活期,亦发展大数据分析及 AI 技术,希冀帮助更多血液肿瘤病患及早诊断、治疗,让血液肿瘤的早期诊断向前迈出一大步。在 AI 的加持下,未来血液病理的发展,或许能够和近年备受重视的分子和基因诊断携手合作,更进一步加强疾病诊断与治疗品质。

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