[演講] 21屆ICOM 東洋醫學會國際大會講:整合中西醫治療修格蘭氏症暨乾眼症
很高興今天參加第21屆ICOM 東洋醫學會國際大會
睽違好幾年,終於今年又在臺灣舉辦
這次演講一場「整合中西醫治療修格蘭氏症暨乾眼症」
也擔任一場雷射針灸主持人
有機會跟各位專家交流,非常高興~~
[演講] 21屆ICOM 東洋醫學會國際大會講:整合中西醫治療修格蘭氏症暨乾眼症
很高興今天參加第21屆ICOM 東洋醫學會國際大會
睽違好幾年,終於今年又在臺灣舉辦
這次演講一場「整合中西醫治療修格蘭氏症暨乾眼症」
也擔任一場雷射針灸主持人
有機會跟各位專家交流,非常高興~~
近年,AI 在醫療領域的滲透速度,遠遠超過一般患者的感知。
在放射科,它已經能自動標記肺結節;在心臟科,它可即時判讀心電圖;在眼科,它能在醫師開口之前,就給出青光眼風險分數。對於醫師與醫院管理者而言,這些功能代表著效率提升、成本下降、診斷一致性改善。
但問題是——患者真的希望這樣嗎?
2025 年 7 月,Mello 等人在 JAMA 發表的《Ethical Obligations to Inform Patients About Use of AI Tools》(Mello MM, Char D, Xu SH. Ethical Obligations to Inform Patients About Use of AI Tools. JAMA. 2025 Jul 21. doi: 10.1001/jama.2025.11417. Epub ahead of print. PMID: 40690211.) 便挑戰了這個看似理所當然的假設。他們提醒我們:在醫師與機構為 AI 技術的效益興奮之時,患者可能正對它保持著審慎、甚至懷疑的態度。
人工智慧(AI)正快速滲透醫療各環節,但臨床上對 AI 工具使用的「患者告知與同意義務」尚無明確共識。現行多數臨床決策支援系統(如自動心電圖判讀、風險分類工具)通常不告知患者,然而調查顯示,多數患者若知曉 AI 參與其診療,態度與信任會受影響。因此,Mello 等人研究的重要性在於提出一套基於風險與患者自主性的倫理判斷框架,為醫療機構在 AI 工具使用時制定告知或同意政策提供依據。
在多數臨床現場,AI 工具是「默默在背後運作」的——自動生成心電圖報告、自動篩檢病歷摘要、自動分級檢驗數值。患者很少知道它的存在,因為這些步驟幾乎沒有進入醫患溝通的環節。
然而,社會調查顯示,一旦患者得知 AI 參與了他們的診療,有相當比例的人會要求更多人工覆核,有些甚至會對診療的安全性與準確性產生疑慮。這代表,AI 的介入不僅是技術問題,更是倫理與信任問題。
https://tcmcmc.blogspot.com/2025/07/AIDDESVision.html
在現代醫療快速發展的今日,我們仍時常遇見一群被長年受自體免疫疾病與乾眼症所苦的患者。他們的病情難以以單一科別、單一儀器、或單一療法清楚定義。身為一位中醫師與臨床研究者,我始終相信:
這樣的挑戰,正是中醫所能發揮關鍵力量的地方。
AIDDES,即「中醫自體免疫暨乾眼症客觀量測實驗室」,由此出發。我們結合中醫的全人視角與現代科技的客觀工具,從舌診、脈診、體質分析、心率變異等中醫特有訊號出發,透過中藥、針灸及雷射針灸等治療方法,並進一步整合 DNA、RNA、蛋白質體學、口腔微生物組等多體學指標,力求建立一個真正跨越中西、橫貫分子與整體的診療平台。
AIDDES 不是一間典型的實驗室。它的存在是為了解答一個問題:「病人痛苦卻查不出原因,我們能不能幫上忙?」
AIDDES LAB 所進行的每一項研究,最終目的不只是發表論文或累積績效,而是:
從病人的苦痛中找到問題,從臨床回到機轉,再把答案送回病人的床邊。
我們的研究強調「轉譯醫學雙向循環」:
以臨床為起點,帶著問題回到實驗室探索機轉
以機轉為憑據,重新設計中藥、針灸、雷射針灸等治療策略
最終目標,是能夠「個人化處方、客觀化療效、真實世界適用」
這樣的研究,是有溫度的。我們不只關心數據,更關心病人是否真正改善。每一位參與研究的個案,都是一段醫者與病人之間互信合作、共同探索的旅程。
張清貿醫師擅長以中西醫整合醫學照護修格蘭氏症(Sjögren’s Syndrome)/乾燥症、紅斑性狼瘡(SLE)、類風濕關節炎(RA)等自體免疫性疾病,結合精準的辨證論治與現代醫學檢驗數據追蹤,並使用中藥與針灸療法提供真正的全人照護。
修格蘭氏症的乾燥症狀出現與確診常有1.5至2年的落差
僅極少數能在3個月內迅速確診
發病2年內,中醫治療反應極佳,有些病人吃1–2劑中藥或當場針灸即有淚水口水反應
5年內仍多有效果,但發病超過10–20年後,療效顯著下降,但仍可延緩退化與維持功能
AIDDES LAB 的設計,就是要捕捉這個關鍵治療期,將這些臨床經驗轉化為精準治療的科學基礎與預測模型。
我們目前同步進行以下四大研究,建構整合中醫臨床、機轉驗證與AI智能應用的轉譯平台:
SS-1 中藥 RCT 臨床試驗:針對 Sjögren’s syndrome 的隨機對照試驗,結合症狀、免疫指標、乾眼評估進行多面向療效驗證
春雨清化飲2.0標準化開發:以三倍濃縮中藥茶包為核心,結合外泌體 miRNA 驗證,走向臨床與保健品雙軌並行
ACUDES 風池穴針灸研究:整合 HRV、睡眠、基因體與神經免疫,探索針灸機轉
AI中醫舌診系統開發:建構大型資料庫與影像分析模型,實現自動化辨證與處方輔助決策
AIDDES LAB 不僅是研究基地,更是訓練場域。
我們培養的是未來能同時掌握「臨床邏輯」與「科研素養」的中醫師
從真實病人中找到問題意識
進入基因體、多體學、AI等核心技術探索答案
回到診間重新設計有療效的個人化治療策略
我們相信,這樣的中醫師,才能帶領臺灣中醫走入世界,走入未來。
AIDDES LAB 是一個開放的整合平台,邀請來自各領域、各背景、各階段的人加入:
給學生:如果你渴望從臨床中學會思考、從研究中找出答案,AIDDES 提供你一條能兼顧實作與創新的中醫師科學家養成路徑。
給年輕醫師:如果你想突破科別限制,用更完整的方式照顧病人,我們的跨域臨床研究與個案討論制度,會是你轉化臨床力的實驗場。
給工程師與資料科學家:如果你對 AI 醫療、數據分析、感測器開發有熱情,我們擁有豐富的臨床數據與影像資料庫,期待與你共同打造下一代中醫智慧診療平台。
給研究學者:如果你也相信中醫應該走出舊象、連結國際,AIDDES 的多體學分析與國際研究網絡,歡迎你一同參與共同計畫。
給行政與組織夥伴:你們的專業,是讓資源精準落地、團隊穩定成長的關鍵。我們重視組織文化、流程管理、對外溝通的每一環節。
給病友與家屬:你們是我們研究的出發點與最終落點。我們希望能理解你們、陪伴你們,也誠摯邀請你們成為參與研究、共同設計照護的夥伴。
AIDDES LAB 的每一篇論文、每一項研究,都代表著我們對病人、對醫學、對這片土地的承諾。
我們堅信,這不只是一間實驗室的未來,更是一場來自臺灣、由臨床出發、走向世界的整合醫療革命。
從現在起,我們一起為「尚未被看見的病人」與「尚未被實現的醫療願景」,共同努力。
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[AIDDES 傳承與創新:醫學隨想] 臨床決策支援系統 CDSS在學術醫院的真實效益-從隨機試驗到臨床整合的省思-張清貿科主任
https://tcmcmc.blogspot.com/2025/07/aiddes-cdss.html
https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2830127
Dijk SW, Wollny C, Barkhausen J, Jansen O, Mildenberger P, Halfmann MC, Stroeder J, Rizopoulos D, Hunink MGM, Kroencke T. Evaluation of a Clinical Decision Support System for Imaging Requests: A Cluster Randomized Clinical Trial. JAMA. 2025 Apr 8;333(14):1212-1221. doi: 10.1001/jama.2024.27853. PMID: 39928308; PMCID: PMC11811869.
在醫療體系日益複雜與醫療資源有限的背景下,「臨床決策支援系統」(Clinical Decision Support Systems, CDSS)被視為提升醫療品質、減少過度檢查與不當用藥的重要工具。儘管過去多數研究集中於門診或初級照護場域,CDSS 在高壓、高複雜度的學術醫院環境中是否能實際改善臨床決策行為,仍缺乏大型隨機試驗的驗證。
本研究的獨特之處,在於聚焦「影像學檢查是否適當」這一具體、可操作的臨床行為,並將 CDSS 直接嵌入電子病歷與醫囑系統中,觀察其是否能即時改善醫師的影像檢查決策,填補學術醫院中相關實證的缺口。
嵌入式 CDSS 能否顯著降低學術醫院中不適當的影像學檢查請求比例。
本研究為一項 多中心、開放標籤、群集隨機臨床試驗,於荷蘭 11 所學術醫院進行。以「部門」為隨機化單位,分配至介入組(CDSS 開啟)與對照組(CDSS 關閉),並透過病歷系統自動記錄超過 20,000 筆影像請求紀錄。
CDSS 根據國家級影像適應性指引,針對每筆請求提供即時建議(建議進行/建議不要進行/視情況而定),但並不強制限制醫師的決策。主要評估指標為「不適當影像請求比例」,依據獨立審查者回顧標準進行分類。
CDSS 在學術醫院實務操作中,未能顯著降低不適當影像檢查比例。
本研究顯示,儘管 CDSS 系統設計符合專業指引並已嵌入醫囑流程,但若缺乏醫師的主動參與與信任,即使技術成熟也難以產生實質影響。該研究強調:CDSS 的設計與成效不僅是技術問題,更牽涉到臨床文化、使用行為與資訊疲勞(alert fatigue)等因素,未來若無法提升使用率與信任度,CDSS 的潛力將難以充分發揮。
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https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2835395
Wu PH, Ho YY, Chang CM. Clinical Decision Support System for Imaging Requests. JAMA. 2025 Jun 16. doi: 10.1001/jama.2025.5282. Epub ahead of print. PMID: 40522646.
我們自體免疫暨乾眼症客觀量測實驗室(AIDDES Lab)最近的成果,我與國立陽明交通大學傳統醫藥研究所碩士班吳品萱同學及何懿祐同學(同時就讀於馬偕醫學系)共同撰寫的 Letter to the Editor:《Clinical Decision Support System for Imaging Requests》已正式發表於 JAMA!
本 LETTER 針對 Dijk 等人發表於 JAMA 的一項大型群集隨機試驗提出評論。該研究探討在學術醫院中導入 Clinical Decision Support System(CDSS),是否能降低不適當的影像學檢查申請。儘管研究顯示介入組與對照組的不當影像請求比例相近(6.4% [461/7206] vs. 5.2% [518/10,055],P = .69),未達統計顯著,我們指出原文並未深入分析 CDSS 低效背後的潛在原因。
我們在 LETTER 中從四個層面提出批判與建議,包括:
我們進一步指出,CDSS 的低效可能與系統設計無法充分涵蓋臨床情境、醫師使用意願低落、以及操作介面不友善等因素有關。未來研究應納入 CDSS 實際使用率資料、結合問卷探索醫師使用經驗與信任度,並進行影像類型的次組分析。為提升系統效能,我們也建議導入可解釋人工智慧(Explainable AI, XAI)與層級式警示設計,以減輕資訊過載、提升決策透明度,增進臨床接受度。
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https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2835394
Dijk SW, Kroencke T. Clinical Decision Support System for Imaging Requests-Reply. JAMA. 2025 Jun 16. doi: 10.1001/jama.2025.5285. Epub ahead of print. PMID: 40522643.
作者在 JAMA 的回覆中,對我們所撰寫的 LETTER 表示感謝,並針對我們提出的關鍵批評點進行了具體回應,說明如下:
作者說明本研究的 CDSS 是整合於電腦化影像申請系統中,所有介入組部門在決策支援期間的請求皆有接收到 CDSS 的建議。在 Figure 2 所呈現的 9532 筆 session 中,共有 316 筆影像請求在 CDSS 回饋後被修改(其中 43 筆分數提升、52 筆分數下降、211 筆為同一類別內改動),反映一定程度的互動,但比例仍相對偏低
雖然原始文章主體著重整體 CDSS 成效,但作者補充指出,確實進行了不同影像模態(MRI、CT、X-ray、ultrasound)的 subgroup analysis。結果顯示各模態間介入效果的差異皆未達統計顯著性(例如 MRI:−1.90%, 99% CI −7.92 to 4.13;CT:1.91%, CI −3.53 to 4.38),呼應我們對於分項探討的建議
作者澄清本研究使用的 iGuide 並非 AI 系統,而是依據歐洲放射學會 (ESR) 所制定的明確指引與準則建構,並非深度學習模型,也非「黑盒子」式的 AI 工具,因此建議使用 XAI(可解釋人工智慧)的意見並不完全適用於本研究的系統背景
作者也認同我們提出的觀點,即醫師使用率不高可能源自介面設計、額外工作負擔、或與系統建議產生分歧等因素。他們支持未來研究應進一步探討如何改善 CDSS 的設計與導入流程,以促進臨床決策的採納與信任
整體而言,作者回應肯定我們的觀察,並提供補充數據與澄清,特別針對使用頻率與模態分析進行說明,也誠懇回應我們對於信任度與設計優化的關切,展現良好的學術對話精神。
總結來說,這一系列針對 JAMA 發表之臨床決策支援系統(CDSS)研究的評論與回應,體現了 AIDDES Lab 致力於推動臨床 AI 應用與實證評估的學術參與精神。我們的 LETTER 強調:單靠技術導入並不足以保證臨床成效,醫師參與度、信任建立、介面設計與警示機制等因素,才是影響 CDSS 成敗的關鍵。很高興我們的建議獲得作者回應與補充說明,特別是針對次組分析與實際使用數據的揭露,促成一次有深度的學術對話。未來,我們期望持續以批判性思維參與國際論述,推動醫學決策輔助系統從「工具導入」走向「臨床整合」,實現科技與醫療決策真正的融合與優化。
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https://tcmcmc.blogspot.com/2025/07/2025-jama-letterclinical-decision.html
https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2835395
Wu PH, Ho YY, Chang CM. Clinical Decision Support System for Imaging Requests. JAMA. 2025 Jun 16. doi: 10.1001/jama.2025.5282. Epub ahead of print. PMID: 40522646.
很高興與大家分享,我們自體免疫暨乾眼症客觀量測實驗室(AIDDES Lab)最近的成果,我與國立陽明交通大學傳統醫藥研究所碩士班吳品萱同學及何懿祐同學(同時就讀於馬偕醫學系)共同撰寫的 Letter to the Editor《Clinical Decision Support System for Imaging Requests》已正式發表於 JAMA!
這封 LETTER 是我們針對 Dijk et al. 於 JAMA 發表之研究的一篇評論,該研究評估臨床決策支援系統(Clinical Decision Support Systems, CDSS)在學術醫院環境中是否能減少不適當的影像檢查請求。該試驗結果顯示介入組與對照組的不適當影像請求比例相近(6.4% vs. 5.2%,P = 0.69),並未達到統計顯著。
我們在這封 LETTER 中指出,CDSS 的低效可能與臨床情境適用性不足、醫師對系統信任度不高,以及實際使用率低落有關;然而這些關鍵機制並未在原始研究中深入探討。我們建議未來研究應納入系統使用率資料、分影像類型進行次組分析,並結合問卷了解醫師對 CDSS 的接受程度與使用經驗。此外,我們也提出「警示疲勞」與「可解釋人工智慧(XAI)」的概念,作為優化未來 CDSS 設計與應用的方向。
這封 LETTER 不僅展現我們對臨床 AI 系統應用的觀察,也希望透過批判性討論,讓科技工具真正融入臨床決策流程。學術對話的價值,不在於發表長篇論文,而在於透過思辨與互動,一步步推進醫學知識的邊界!
https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2830127
Dijk SW, Wollny C, Barkhausen J, Jansen O, Mildenberger P, Halfmann MC, Stroeder J, Rizopoulos D, Hunink MGM, Kroencke T. Evaluation of a Clinical Decision Support System for Imaging Requests: A Cluster Randomized Clinical Trial. JAMA. 2025 Apr 8;333(14):1212-1221. doi: 10.1001/jama.2024.27853. PMID: 39928308; PMCID: PMC11811869.
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https://tcmcmc.blogspot.com/2025/06/2025-jama-lettertranscriptomic-profiles.html
https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2834161
Ma CP, Liao CC, Chang CM. Transcriptomic Profiles in Nasal Epithelium in Youth With Asthma. JAMA. 2025 May 19. doi: 10.1001/jama.2025.3311IF: 63.1 Q1 . Epub ahead of print. PMID: 40388180IF: 63.1 Q1 .
很高興與大家分享,我們AIDDES Lab最近的成果,我跟長庚大學馬鍾佩博士、中山醫藥大學附設醫院中西整合醫療科廖崇智醫師共同撰寫的的 Letter to the Editor 《Transcriptomic Profiles in Nasal Epithelium in Youth With Asthma》 已正式發表於 JAMA!
這封 Letter to the Editor是是我們針對 Yue et al. 發表的研究所提出的專業回應。原文以鼻上皮轉錄組分析分群青少年氣喘的內型,提供了跨族群氣喘異質性的重要線索。我們在信中提出兩大觀察與建議: 1. 我們指出該研究僅聚焦於 T2-high、T17-high 以及 T2/T17-low 內型,卻未納入 Th1 炎症路徑。這在病毒引發的氣喘或嗜中性白血球主導的氣喘中尤為關鍵。我們建議未來應將 Th1 相關標記(如 CXCL10、IFN-γ、IL-12)納入轉錄組分析中,以更完整捕捉小兒氣喘的異質性。 2. 我們發現 T2-high 基因群顯著富含醣蛋白合成與代謝相關基因。蛋白質醣化是調控免疫反應與過敏發炎的重要修飾機制,過去也被證實與氣喘發炎路徑密切相關。我們延伸引用了 Xie 等人近期在 Frontiers in Immunology 的研究,指出調控醣化作用、甚至靶向醣識別受體(如 siglec 或 galectin),有潛力成為氣喘治療的新策略。
在這封 Letter to the Editor中,我們不僅提出生物標記的納入建議,也開啟了以「蛋白質醣化」為切點思考氣喘機轉與治療的新方向。我們期望這樣的論點,能為氣喘內型分類與精準醫療策略提供更多討論空間與研究契機。
https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2828721
Yue M, Gaietto K, Han YY, Rosser FJ, Xu Z, Qoyawayma C, Acosta-Perez E, Canino G, Forno E, Chen W, Celedón JC. Transcriptomic Profiles in Nasal Epithelium and Asthma Endotypes in Youth. JAMA. 2025 Jan 28;333(4):307-318. doi: 10.1001/jama.2024.22684IF: 63.1 Q1 . PMID: 39745770; PMCID: PMC11775736.
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Sjögren’s disease 是一種影響淚腺、唾液腺與全身免疫系統的慢性自體免疫疾病,目前缺乏明確核准的標靶治療。Iscalimab 是針對 CD40 訊號路徑設計的非耗竭性單株抗體,TWINSS 是首個針對兩個不同 Sjögren’s 族群進行劑量探索與安全性評估的全球多中心、雙盲、隨機安慰劑對照第二期試驗。
該研究設計分為兩組:
Cohort 1(劑量探索組):ESSDAI ≥5 的中重度全身性病患,分配接受 iscalimab 150 mg、300 mg、600 mg 或 placebo。
Cohort 2(症狀主導組):ESSDAI <5,但症狀嚴重(ESSPRI ≥5 且 IDEEL ≥30)的病患,隨機分配 iscalimab 600 mg 或 placebo。
主要目的是評估 cohort 1 中不同劑量對 ESSDAI(疾病活動指數)的劑量反應關係,以及 cohort 2 中 iscalimab 600 mg 對 ESSPRI(症狀指數)的效果。
https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(24)01211-X/abstract
Fisher BA, Mariette X, Papas A, Grader-Beck T, Bootsma H, Ng WF, van Daele PLA, Finzel S, Noaiseh G, Elgueta S, Hermann J, McCoy SS, Akpek E, Bookman A, Sopala M, Montecchi-Palmer M, Luo WL, Scheurer C, Hueber W; TWINSS study group. Safety and efficacy of subcutaneous iscalimab (CFZ533) in two distinct populations of patients with Sjögren's disease (TWINSS): week 24 results of a randomised, double-blind, placebo-controlled, phase 2b dose-ranging study. Lancet. 2024 Aug 10;404(10452):540-553. doi: 10.1016/S0140-6736(24)01211-X. Epub 2024 Jul 31. PMID: 39096929.
在 Cohort 1 中,iscalimab 150 mg 與 600 mg 對 ESSDAI 皆達到統計顯著改善,600 mg 的改善幅度(LS mean diff –2.9)與 150 mg(–3.0)幾乎相當。
在 Cohort 2 中,600 mg 對 ESSPRI 總分僅呈現輕微改善(LS mean diff –0.57,p=0.12),未達統計顯著,僅乾燥亞指標具顯著改善。
安全性方面,600 mg 劑量雖無顯著毒性,但 cohort 1 中仍有 9% 出現嚴重不良事件,提示需謹慎監測。
研究結論認為 iscalimab 具有潛在療效,後續將進一步分析 week 48 與恢復期資料,以支持未來劑量與亞群選擇。
https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(25)00356-3/fulltext
Ho YY, Lin HC, Lien CM, Wang MJ, Chang CM. Iscalimab 600 mg: justified or excessive? Lancet. 2025 May 3;405(10489):1578. doi: 10.1016/S0140-6736(25)00356-3IF: 98.4 Q1 . PMID: 40318875IF: 98.4 Q1 .
在閱讀該研究後,我與國立陽明交通大學傳統醫藥研究所碩士班何懿祐同學(同時也就讀於馬偕醫學系),林虹均醫師、連建閔獸醫師與王明仁醫師撰寫了一封發表於 The Lancet 的 Correspondence ,針對試驗設計與劑量選擇進行了深入討論與補充說明。以下為我們提出的三大重點建議:
試驗結果顯示 150 mg 與 600 mg 在 ESSDAI 改善上效能相當。
然而,600 mg 被視為推薦劑量,但未見明確 superior efficacy(如更長效期、更佳症狀改善或生物標誌物變化)。
我們建議未來劑量選擇應考量 benefit-risk 比較,並非僅依最高劑量設計。
在低 ESSDAI 病患(cohort 2)中,雖然 iscalimab 600 mg 對乾燥亞指標有改善,但總 ESSPRI 與疲勞改善未達顯著。
本研究及其他 CD40 抑制劑(如 dazodalibep)顯示在低系統性活動患者中,ESSDAI 與 ESSPRI 皆難以做為靈敏 endpoint。
建議未來採用複合指標(如 STAR, CRESS)進行更全面療效評估。
我們參考其他疾病中的資料(如肌無力、猴子毒理研究)指出,CD40 抑制可能伴隨免疫抑制風險。
對於 600 mg 劑量,應強化長期追蹤計畫與安全監測策略。
https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(25)00357-5/fulltext
Fisher BA, Mariette X, Hueber W. Iscalimab 600 mg: justified or excessive? - Authors' reply. Lancet. 2025 May 3;405(10489):1578-1579. doi: 10.1016/S0140-6736(25)00357-5. PMID: 40318874.
針對我們的評論,Fisher 博士團隊於 The Lancet 發表了簡潔且具建設性的 REPLY,回應了我們在 Correspondence中提出的三項觀察與建議:
作者澄清:600 mg 並非推薦劑量,而是在 cohort 2 中選擇該劑量是基於先前研究顯示的良好安全性與免疫反應活性,作為“最大劑量”的 exploratory 試驗,目的為探索其潛在療效,並非劑量優化結果。
後續規劃:正式推薦劑量將結合 48 週資料、藥動學(PK)、藥效學(PD)、生物標誌物與免疫學變化進行全面評估後才會決定。
作者認同:ESSDAI 與 ESSPRI 雖為現行標準,但在 cohort 2(低系統性活動但症狀顯著)中確實有其侷限。
進一步表示:未來研究將考慮採用更能反映病患體驗與臨床變化的複合療效評估工具,例如 STAR(Sjögren’s Tool for Assessing Response)與 CRESS。
作者回應:安全性一直是 iscalimab 發展的核心考量,將持續進行長期追蹤與風險監控,未來大型試驗將特別注意不同亞群的安全性差異與個體化劑量需求。
這封發表於 The Lancet 的 Correspondence,不僅是一次具體的學術評論,也是一段學習與參與國際臨床研究討論的歷程。對我而言,這封信反映了我長期關注 Sjögren’s disease 所累積的臨床觀察與對國際研究脈動的持續追蹤。透過這次的撰寫,我有機會重新思考試驗設計的核心邏輯,也從中獲得幾項深刻的體會與收穫:
能夠針對全球大型 RCT 的劑量設計、療效評估與安全性考量提出具體觀點,並獲得原作者的回應與肯定,對我而言,是一次寶貴的學術經驗。這讓我更理解如何從科學出發,參與國際級的研究討論。
從 iscalimab 劑量選擇的邏輯,到 endpoint 敏感度的限制,再到安全性監測的未竟之處,我學會如何在閱讀中發現試驗設計的關鍵變因,也更清楚如何在未來的臨床試驗中思考劑量—風險—族群三者的平衡。
這次的 LETTER 是與年輕研究生一同討論與完成的。在寫作過程中,我們練習如何從資料中抽取爭點、如何精煉論述、如何使用文獻支持自己的判斷。這對學生而言不只是寫作訓練,更是邏輯思辨與臨床決策能力的實戰演練。
我們的評論意在提醒,在不同亞型 Sjögren’s 病患中,療效與風險的衡量標準應更精緻、更個體化。未來的試驗設計若能納入更多族群特性與生物標記反應,將更接近真正的 precision medicine。
撰寫這封 Correspondence,讓我從一位讀者的角色,轉變為一位積極參與者。在這個過程中,我學會了如何提出具體而溫和的評論,如何用資料與邏輯支持觀點,也更理解國際學術對話的規則與節奏。
雖然我們的觀點僅為其中一聲,但能夠被刊登於 The Lancet,也得到原作者認真的回應,對我與我的團隊而言,是一次深具啟發與鼓舞的經驗。我們會繼續努力,讓臺灣的臨床觀察與思考,能持續參與到國際藥物試驗與精準醫療發展的對話之中,為自體免疫疾病患者爭取更好的照護未來。
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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。
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:
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.
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。
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。
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:
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:
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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