長庚醫院整合蛋白質體與代謝體學核心實驗室，建構雙核心研究平台，結合AI與臨床資料，推動精準醫療與轉譯研究，強化疾病標記與代謝影像應用。
平台整合的目標與意義
醫院宣布將臨床蛋白質體與代謝體學實驗室資源整合為雙核心研究平台，以提升跨領域研究的效率與資料整合能力。此一布局旨在串接高解析質譜、核磁共振等技術，並導入人工智慧輔助資料分析，目標在於協助疾病分類、風險預測與個人化研究模型建置。
蛋白質體技術與研究焦點
蛋白質體分析可揭示細胞功能相關的關鍵分子變化，是探索疾病機制與生物標記的重要工具。實驗室已發展多種分析模式，包括定性與定量方法，支援如TMT與DIA等技術，適用於癌症、免疫疾病及神經退化等研究主題，並逐步導向臨床轉譯應用。
代謝體學的技術特色
代謝體學以核磁共振與動態核極化等平台，擷取不同年齡層的代謝資料，建立代謝資料庫並推動臨床研究。超極化碳13技術能在無輻射、無顯影劑條件下提供即時代謝影像，為代謝路徑的動態觀察提供新工具，並有助於研發新的分子檢測方法。
跨領域應用與臨床示範
研究團隊運用NMR與質譜技術，在糞便與血液樣本中偵測短鏈脂肪酸等代謝物，作為腸道菌群與免疫功能的指標，並探索其與兒童過敏與氣喘風險的關聯。同步結合蛋白質體資料可強化生物標記的多維度驗證，促進臨床樣本到應用的轉譯流程。
資料整合與人工智慧的角色
引入人工智慧用於高維度生物資料與臨床資訊的整合分析，可協助從大量變數中辨識潛在模式，支持疾病分層與預測模型的發展。不過，資料驅動的模型仍需嚴謹的驗證流程才能評估其臨床可用性與外部適配性。
研究訓練與未來發展方向
雙核心平台亦強調人才培育與跨單位合作，透過共享設備與技術訓練，提升研究能量與方法學一致性。未來規劃包括擴大臨床樣本來源、優化資料標準化流程，以及促進跨機構的驗證研究，以推動更穩健的精準醫療應用。
臨床與公眾的期待與注意事項
此類研究有助於識別潛在生物標記並優化診療工具，但從研究成果到臨床實施仍需經過多階段臨床驗證與法規審查。病人與民眾在閱讀相關報導時，應理解研究進展不等同於即時可用的診斷或治療方案，遇到健康問題仍應諮詢合格醫療專業人員。
未來若雙核心研究平台持續推動跨領域整合，將有助於建立系統生物學的研究鏈，並強化精準醫療與創新研發的基礎能量。研究團隊表示，技術與資源的共享將是朝向國際級研究與教育中心的重要一步，期望為臨床研究與公共衛生提供更紮實的科學基礎。
重點回顧
長庚整合蛋白質體與代謝體學形成雙核心平台，結合高解析儀器與AI分析，強化生物標記發掘與臨床轉譯，但仍需嚴謹驗證與資料標準化以確保臨床應用的可靠性。
本文章內容僅供健康知識參考，不能替代專業醫療建議、診斷或治療。如您有任何健康疑慮，建議諮詢合格的醫療專業人員。
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