AI病理模型輔助判斷阿比特龍受益族群
UroToday 於 2026 年 6 月 8 日整理一篇發表於 Annals of Oncology 的前列腺癌研究，內容聚焦數位病理與臨床資料組成的多模態人工智慧模型，是否能協助判斷高風險、非轉移性攝護腺癌患者，哪些人較可能從阿比特龍加用治療中獲益。這項分析使用 STAMPEDE 兩項第三期試驗資料，屬於既有隨機試驗資料的事後生物標記分析。
研究團隊納入 1,137 名患者，其中 583 人接受長期雄性素剝奪治療合併放射治療，554 人在相同基礎上加用阿比特龍。模型使用數位病理影像、PSA、腫瘤分期與年齡等變項，將患者分為 MMAI 極高風險組與標準高風險組，主要觀察指標為無轉移存活期。
- 研究資料來自 STAMPEDE 平台兩項第三期阿比特龍試驗。
- 分析對象為高風險、非轉移性攝護腺癌患者，共 1,137 人。
- MMAI 極高風險組加用阿比特龍後，5 年無轉移存活率由 62% 提高至 81%。
- 標準高風險組的 5 年無轉移存活率差異較小，約為 82% 與 84%。
結果顯示，在 MMAI 極高風險組 268 名患者中，加用阿比特龍與無轉移存活改善相關，風險比為 0.47，5 年無轉移存活率從長期雄性素剝奪治療組的 62%，提高到加用阿比特龍組的 81%。相較之下，在 MMAI 標準高風險組 869 名患者中，加用阿比特龍的效益較有限，風險比為 0.83，5 年無轉移存活率約為 82% 對 84%。治療與生物標記交互作用的 p 值為 0.02。
研究作者認為，這類模型若經進一步驗證，未來可能用於協助治療強化決策：讓最可能受益的患者接受加用治療，同時減少部分患者承擔不必要毒性與成本。不過，這項研究仍是事後分析，並不等同於新的臨床標準；實際治療仍需依疾病分期、身體狀況、藥物風險與醫師評估綜合決定。
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