脂肪肝成肝癌主因　國研院AI揪病變「2週就出報告」

台灣肝癌的主要成因已出現結構性轉變，「代謝性脂肪肝炎」（MASH）正式取代病毒性肝炎，躍升為頭號威脅。國家實驗研究院國家生物模式中心與成功大學電機工程學系特聘教授詹寶珠跨域合作，發表「AI＋MASH病理量化平台」，透過AI影像分析技術，將小鼠肝臟病理檢測報告的產出時程壓縮至原本的四分之一，大約只需2周，加快檢驗速度。

根據肝病防治學術基金會114年調查，國內脂肪肝盛行率高達54.8％，另有研究指出，每1萬名脂肪肝患者中，就有8人可能惡化為肝癌。MASH作為脂肪肝演進至肝硬化、肝癌的關鍵中間階段，其病理評估的精準度與速度，直接影響藥物研發的推進效率。

根據《中時新聞網》報導，國研院生物模式中心研究員蘇裕家指出，傳統由病理師人工判讀肝臟切片的方式，不僅耗時，且僅能針對部分區域進行半定量評分，主觀誤差難以排除。相較之下，「AI＋MASH病理量化平台」採「全景掃描」搭配「AI自動化分析」，得以對切片全區域進行客觀檢視，準確度與人工專業判讀的吻合度高達98％。

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在效率層面，蘇裕家說明，量化報告出爐僅需2週，再經人工確認，整體流程相較傳統全人工判讀所需的至少2個月，時程縮短為四分之一，大約2周時間，大幅提升脂肪肝炎病理診斷的整體量能。

國研院表示，研究團隊以高脂、高糖飲食誘發實驗小鼠脂肪肝模型，並透過上述平台進行病理量化分析。結果顯示，高脂高糖飲食組小鼠肝臟中，脂肪肝細胞分布範圍高達88.39％，而一般飲食組僅約0.09％，兩者差距懸殊，充分反映飲食習慣對肝臟脂肪堆積的顯著影響。

在病理量化指標方面，AI模型可精準分析油滴堆積量、發炎病灶密度、脂肪肝細胞與肝纖維分布占比等4項數據。以發炎病灶密度為例，正常肝臟切片每平方毫米僅3.07個病灶，脂肪肝炎組則高達39.7個，差距逾12倍，研究團隊可據此評估各類藥物對病變進程的干預效果。

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國研院說明，「AI＋MASH病理量化平台」整合國研院生物模式中心的臨床前動物試驗專業、詹寶珠團隊的AI影像分析技術，以及國研院國家高速網路與計算中心的高速運算資源，達成「全景客觀、快速高通量、標準一致」的病理分析目標。平台亦支援跨國同步查閱病理影像，便利全球藥物研發團隊協作討論，並可應用於GLP-1受體促效劑、FXR促效劑等多款MASH藥物的臨床前試驗。