[AIDDES 傳承與創新：醫學隨想] FRAX 工具在癌症患者中的適用性—從研究結果到臨床應用的挑戰-張清貿科主任

 

FRAX 工具在癌症患者中的適用性——從研究結果到臨床應用的挑戰

https://tcmcmc.blogspot.com/2025/02/AIDDESJAMAONCOLOGY.html

https://jamanetwork.com/journals/jamaoncology/article-abstract/2824314

Ye C, Leslie WD, Al-Azazi S, Yan L, Lix LM, Czaykowski P, McCloskey EV, Johansson H, Harvey NC, Kanis JA, Singh H. Fracture Risk Prediction Using the Fracture Risk Assessment Tool in Individuals With Cancer. JAMA Oncol. 2024 Nov 1;10(11):1554-1560. doi: 10.1001/jamaoncol.2024.4318. PMID: 39361310; PMCID: PMC11450576.

骨折風險評估在癌症患者中至關重要，因為許多癌症治療（如化療、類固醇、內分泌治療）可能會加速骨質流失，進而增加骨折風險。然而，現有的骨折風險評估工具，如 FRAX（Fracture Risk Assessment Tool），主要是針對一般族群設計的，對於癌症患者的適用性仍不明確。JAMA Oncology 近期發表的一項研究探討了 FRAX 在癌症患者中的預測效能，特別是在考慮骨密度（BMD）後，其對主要骨折與髖骨骨折風險預測的影響。

FRAX 在癌症患者中的預測效能：數據背後的發現

該研究對癌症患者進行了 FRAX 預測風險與實際發生骨折的對比分析，並評估了當 BMD 納入計算時，預測結果是否更為準確。研究結果顯示：

1. 當不考慮 BMD 時，FRAX 仍能提供一定程度的風險評估，但在癌症患者中的適用性略顯不足。
2. 當納入 BMD 後，FRAX 的預測能力顯著提升，顯示 BMD 是影響骨折風險的重要因素之一。
3. 校準分析（Calibration Analysis）：
   • 主要骨折（MOFs）：校準斜率為 1.03，表示 FRAX 的預測與真實骨折風險接近。
   • 髖骨骨折（Hip fractures）：校準斜率為 0.97，雖然與實際風險較為吻合，但在高風險族群中仍可能存在一定的預測偏差。

雖然這些結果表明 FRAX 在癌症患者中的應用具有一定潛力，但研究也顯示，該工具可能無法完全適用於所有癌症族群，特別是在 性別、年齡與治療影響等因素 未被充分考慮的情況下。

https://jamanetwork.com/journals/jamaoncology/article-abstract/2830548

Lien CM, Wang MJ, Chang CM. Improving the Clinical Utility of FRAX in Patients With Cancer-The Need for More Detailed Analysis. JAMA Oncol. 2025 Feb 20. doi: 10.1001/jamaoncol.2024.7009IF: 22.5 Q1 . Epub ahead of print. PMID: 39976931.

補充研究盲點與臨床應用挑戰—— LETTER 討論重點

在閱讀這篇研究後，我跟研究生連建閔、王明仁發現其中有幾個值得進一步討論的重要點，因此撰寫了一封 LETTER 來補充這些觀察，並提出未來研究應改進的方向。雖然該研究為臨床決策提供了有價值的數據，但仍有幾個關鍵影響因素未被納入分析，這些因素可能進一步解釋為何 FRAX 在癌症患者中的適用性仍存挑戰。

1. 更年期後雌激素缺乏對骨折風險的影響

這篇研究的 受試者大多為女性，但未深入探討 更年期後雌激素缺乏 如何影響骨折風險。在臨床上，停經後女性因雌激素下降，骨質流失加速，導致骨折風險顯著上升，尤其是髖骨骨折。此外，許多乳癌患者接受的內分泌治療（如芳香酶抑制劑） 會進一步降低雌激素水平，使骨質疏鬆情況加劇。如果這些因素沒有被納入 FRAX 的風險評估模型，可能會導致風險預測產生偏差，使部分高風險患者的骨折風險被低估，進而影響臨床決策。

2. FRAX 校準斜率的偏差與高風險族群的低估

研究報告 FRAX 校準斜率在 MOFs 為 1.03、髖骨骨折為 0.97，整體預測結果看似合理，但當仔細檢視 Figure B 和 Figure D 時，會發現部分數據點偏離最佳擬合線，特別是在高風險族群中。這可能意味著：

• 高風險患者的骨折風險被低估，可能使臨床醫師錯誤地認為該患者的骨折風險較低，進而影響預防與治療決策。
• FRAX 的預測精準度可能受限，特別是在骨折風險較高的癌症族群中。如果未能有效校正這種偏差，可能會影響 FRAX 在這類患者中的實際應用價值。

3. 建議進行性別與更年期狀態的分層分析

目前這項研究 未提供性別與更年期狀態的分層數據，但這可能是影響骨折風險的重要因素之一。例如：

• 男性與女性的骨折風險機制不同，因為男性的骨質流失模式與女性不同，雖然男性的骨折風險整體較低，但某些癌症類型（如前列腺癌）因治療可能導致骨折風險顯著增加。
• 更年期狀態可能影響 FRAX 的適用性，因為雌激素缺乏在不同年齡段的影響可能有所不同，對於高風險患者的影響更為顯著。

透過 更細緻的分層分析，可以讓臨床醫師更準確地辨識 高風險族群，進一步優化骨折預防策略，確保癌症患者獲得更精準的骨折風險評估與適當的臨床護理。這將有助於 提升 FRAX 在癌症患者中的適用性，並使其在臨床決策中發揮更大作用。

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NYCU 中醫自體免疫暨乾眼症客觀量測實驗室」捐款計畫

Q120120 中醫自體免疫暨乾眼症客觀量測實驗室

https://donate.nycu.edu.tw/contents/project_ct?page=1&p_id=63

中醫自體免疫暨乾眼症客觀量測實驗室 (Traditional Chinese medicine Autoimmune Disease and Dry Eye Syndrome Objective Measurements Lab，AIDDES Lab)致力於結合中醫理論與現代科技，進行前瞻性的研究，探索自體免疫風溼疾病與乾眼症患者的病理機轉及中醫輔助治療。AIDDES實驗室聚焦於透過客觀量測訊號，如中醫體質、舌診、脈診、虹膜、甲褶及心律變異等，加上DNA、RNA、蛋白質體學、口腔微生物菌相等生物醫學指標，深入探討客觀與生物醫學指標與自體免疫疾病的相關性，並進行跨領域的研究，以期建立更科學且精確的診斷與治療方法。

此外，我們也積極運用人工智慧及深度學習技術，對中醫體質、舌診、脈診資料進行自動化分析，並將其應用於處方的個人化設計。並希望可以通過基因序列、蛋白質體學、口腔微生物菌相…等研究，揭示自體免疫風溼疾病及乾眼症在分子生物學層面的機轉，並探索其中草藥及針灸等臨床介入方法的療效與潛力。我們的研究不僅有助於推動自體免疫疾病的精準醫療，還旨在構建真實世界的大數據研究，為未來的臨床決策提供有力支持。

因此，我們發起此捐款計畫，希望借助各界的支持，為患者帶來更好的醫療選擇，並推動中西醫結合。我們研究最終目標是幫助廣大的自體免疫疾病及乾眼症患者，減輕患者口眼乾燥症狀，提升生活品質，促進健康。

本專案將用於下列用途：

1.先進儀器設備的購置與升級：採購各類先進的研究儀器來提升實驗的精確度與效率，這包括心律變異係數分析儀、舌診及脈診儀、虹膜儀、甲褶鏡、基因定序……等設備，用於收集與分析患者的生理訊號與分子數據。

2.人工智慧與深度學習系統的開發與應用：我們計劃進行於人工智慧技術的開發，尤其是在中醫體質、舌診及脈診數據的自動化分析和中醫處方分析系統，目的是提高中醫診斷的準確性與中醫處方的精確度。我們將構建深度學習模型，並持續優化其性能，以應對複雜的臨床數據。

3.基因及多體學研究：為了探索自體免疫風溼疾病及乾眼症的病理機轉，我們將進行基因體、蛋白質體學、口腔微生物菌相等多體學研究，這不僅包括基因序列分析，還涉及RNA定序、蛋白質功能表現及口腔微生物菌相之變化。我們的目標是找出影響疾病發展的關鍵因子，從而發現新的治療靶點。

4.中草藥及針灸的臨床介入研究：我們將以嚴謹的臨床試驗設計，對中草藥及針刺療法在自體免疫疾病及乾眼症中進行療效分析與科學性驗證，中醫藥及針灸的大規模隨機對照試驗，可嚴謹評估中醫療法的有效性與安全性。

5.大數據研究平台的建立：為了促進長期數據的收集與分析，我們將建立自體免疫疾病暨乾眼症的的大數據研究平台，利用真實世界的數據進行病患狀況追蹤、療效評估及疾病預測。這將有助於我們對疾病進行全面的、長期的觀察，並為未來的臨床應用提供科學證據。

6.科研人才的培育與發展：我們希望藉由此捐款計畫，培育優良的碩博士學生與研究員培育，提供學術課程、研討會與研究資源，鼓勵他們投入中醫藥、針灸進行自體免疫疾病與乾眼症相關領域研究。我們也將與國際頂尖學術機構合作，促進國際交流與技術提升。

7.國際學術交流與成果發表：我們將積極參與國際學術會議，發表研究成果，並與全球學者進行交流。我們的目標是讓AIDDES實驗室的研究成果獲得全球認可，並推廣至更廣泛的臨床應用情境，造福更多的患者。

本捐款計畫將為AIDDES實驗室的研究提供強大的支持，幫助我們未來的科學技術提昇、臨床試驗、多體學整分析及大數據研究上持續發展，並加速推動中西醫結合研究的進展。我們衷心感謝您的支持與關注，期待與您共同創造更美好的醫療未來。