李子奇 教授 | 健康促進與衛生教育學系
李子奇教授使用大型衛生資料庫進行研究,已發表列名第一或通訊作者SCI/SSCI大數據統計分析論文達70篇以上,其中有部分論文刊登於JAMA network, British Journal of Psychiatry等知名學術期刊。李教授的研究興趣在於開發大數據統計分析程式,結合自行研發的高效率分析程式、流行病學與基因體學的研究方法,並以實際資料庫進行分析程式的驗證,實證醫學資料庫在嚴謹的方法學架構下的臨床醫學研究潛力。
【本篇報導由健康促進與衛生教育學系 李子奇教授研究團隊提供】
胰臟癌是最致命的癌症之一,然而,胰臟癌的危險因素尚未充分確定。研究團隊試圖同時篩選所有與胰臟癌發病率相關的先前疾病,並為這些疾病構建關係網路。本研究方法為臺灣全人口病例對照研究,研究使用全民健保資料庫1997-2013年期間的數據。病例組包括3,726名新診斷為胰臟癌的患者,根據病例組性別、年齡、居住地城鄉別和投保薪資精確配對3,726名對照組。逐步二元邏輯斯迴歸用來分析第一次診斷胰臟癌的1年以前、2年以前…9年以前的既往疾病。路徑分析用於構建先前相關疾病與胰臟癌之間的關係路徑。研究結果顯示,胰臟癌確診1年以前,與胰臟癌顯著相關的疾病共11種,其中正相關9種,負相關2種。路徑分析顯示糖尿病為胰臟癌直接正向影響的先前疾病,而失智症則與胰臟癌呈負相關性。糖尿病、消化性潰瘍和消化系統疾病為胰臟癌發病率相關的先前疾病。
本篇研究是一系列「AI醫學科學家」驗證論文之一:探索胰臟癌之相關共病症[1],類似的分析程式也成功在肌萎縮性脊髓側索硬化症[2, 3]、失智症[4, 5]、全身性紅斑狼瘡得到印證[6]。
胰臟癌是致死率很高的癌症,大多數胰臟癌患者在疾病進入晚期甚至已轉移到遠處器官之前都無症狀,使得胰臟癌死亡率與發生率非常接近。因此,儘早識別胰臟癌的發生至關重要,越來越多醫學科學家們的研究證據顯示胰臟癌受多種因素的影響,包括具有特定遺傳疾病或有胰臟癌家族史、糖尿病、高齡、吸煙、肥胖、慢性胰腺炎病史、消化性潰瘍等都與胰臟癌的發生有關。有鑑於胰臟癌的高致死率,本研究團隊也嘗試利用自行開發的「AI醫學科學家」透過嚴謹的大數據分析篩選所有可能與胰臟癌相關的先前疾病,除了驗證「AI醫學科學家」的有效性外,也期望瞭解更多與胰臟癌發病率有關的訊息。
分析結果顯示,糖尿病、消化性潰瘍和消化系統疾病為胰臟癌發病率相關的先前疾病,這些發現與前人研究一致。另外,分析結果顯示失智症與胰臟癌呈負相關性(圖1),許多研究指出,失智症患者罹患癌症的風險較低。但也有許多研究人員認為,認知功能的減損促使許多失智症病患忽視癌症相關症狀而疏於就醫與診斷。也有研究認為失智症患者不易患上癌症,因為癌症的特徵是不受控制的細胞增殖,而與失智症相關的神經退化性變化是神經元細胞過早衰亡,這與癌症的異常細胞增殖特徵相背離。
「AI醫學科學家」自動識別胰臟癌的先前疾病結果都可以找到前人研究相佐證,雖然未有更新的發現,但也再次驗證本團隊開發的機器學習程式具有高度的穩定性與有效性。
圖1:胰臟癌首次診斷1年以前相關疾病的路徑分析模型。紅線和藍線分別表示先前疾病與胰腺癌的正負相關性。國際疾病分類第九修訂版代碼顯示在方框中。
參考文獻:
原文出處:
Lee, C.T., J.X. Hu, and C.M. Liu, Exploring prior diseases associated with pancreatic cancer. Curr Probl Cancer, 2021. 45(5): p. 100707. https://doi.org/10.1016/j.currproblcancer.2021.100707
李子奇教授使用大型衛生資料庫進行研究,已發表列名第一或通訊作者SCI/SSCI大數據統計分析論文達70篇以上,其中有部分論文刊登於JAMA network, British Journal of Psychiatry等知名學術期刊。李教授的研究興趣在於開發大數據統計分析程式,結合自行研發的高效率分析程式、流行病學與基因體學的研究方法,並以實際資料庫進行分析程式的驗證,實證醫學資料庫在嚴謹的方法學架構下的臨床醫學研究潛力。