長庚醫院整合臨床代謝體學與蛋白質體核心實驗室，結合高解析質譜、核磁與人工智慧技術，建立跨領域系統生物學平台，支援疾病分型、生物標記發掘與臨床研究應用，強化精準醫療研發能量與轉譯潛力。
長庚醫院宣布將臨床代謝體學核心與臨床蛋白質體核心整合為雙核心研究平台，旨在透過多層次生物資料連結臨床資訊，提升疾病生物標記與風險預測的研究能力。新平台規劃導入人工智慧技術，藉由整合高維度代謝與蛋白資料，支援疾病分類與個人化醫療模型建構。
研究平台的技術特色
蛋白質體核心自2004年建置以來持續升級儀器與分析流程，近年導入高解析質譜，能執行DIA與TMT等定量策略以及磷酸化蛋白體分析。代謝體學核心則建立跨年齡層的代謝資料庫，配合非侵入性分析工具，擴大臨床研究的樣本來源與應用場景。
影像與譜學的應用場景
研究團隊引進動態核極化技術與核磁共振儀，實驗室指出可在無輻射與無顯影劑的條件下，進行即時代謝影像掃描與高通量代謝分析。這類技術在特定臨床試驗與病理機轉研究中，提供新的觀察角度與量化指標。
生物標記發掘與臨床轉譯潛力
結合蛋白質體與代謝體資料能更全面地描繪疾病機制，並用於篩選潛在生物標記，支援癌症、免疫疾病、神經退化與代謝症候群等領域的臨床研究。團隊示範以核磁技術偵測糞便短鏈脂肪酸，嘗試將腸道代謝指標與免疫或過敏風險的關聯納入研究視角。
人工智慧在資料整合的角色
平台規劃利用人工智慧處理高維度資料，協助識別重要特徵與預測模型建立。但研究團隊也強調模型需透過嚴謹的臨床驗證與外部複驗，才能在臨床應用上提高可信度與通用性。
跨領域協同與教育訓練
雙核心平台定位為系統生物學研究鏈的一環，強調跨領域團隊合作與技術資源共享。未來將持續投入教育訓練與研究能量，協助臨床與基礎研究團隊掌握新技術並推動國際合作與產學研轉譯。
整體而言，此一雙核心整合策略旨在提升樣本分析能力與資料整合深度，為精準醫療研究提供技術支援與試驗場域。對於希望了解新一代生物標記研究與跨域資料分析的讀者，平台的發展提供觀察現代轉譯醫學如何從儀器與數據走向臨床應用的實務範例。
重點回顧
長庚整合代謝體學與蛋白質體建立雙核心平台，結合高解析儀器與人工智慧提升生物標記發掘與臨床研究應用，但仍需透過嚴謹驗證與跨中心複驗來驗證預測模型的穩定性與臨床適用性。
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