張貼日期
2026-01-26 00:00:00
主旨
非侵入性大腸癌篩檢之新途徑
內容大綱
發表於《Cell Host & Microbe》的研究，由日內瓦大學（UNIGE）團隊利用機器學習(AI)演算法，比對腸道細菌亞種目錄，建立新型糞便檢測技術。研究發現，人類腸道細菌亞種的分辨率能精確比對細菌功能差異（如致癌或無害），同時具備跨人群的通用性，克服了以往菌種分析不夠精確或菌株差異過大的臨床挑戰。
藉此開發出非侵入性的糞便檢測模型，其大腸直腸癌檢測率高達 90%，結果極度接近大腸鏡檢查（94%）。這項技術具備低成本、高準確率的優勢，能有效解決因大腸鏡檢查不適感導致的診斷延誤，對於近年不明原因攀升的年輕病例尤為重要。目前該技術已進入臨床試驗，未來有望成為常規篩檢標準，並擴展至其他疾病的非侵入性診斷。