血液腫瘤科/細胞治療中心/台灣細胞免疫醫學會 陳駿逸醫師
傳統影像學的偵測極限與術後復發的隱形焦慮
臨床醫師在癌症術後追蹤面臨的最大挑戰，在於傳統影像學對「微小殘疾病」（MRD）存在偵測盲點，導致醫療行為往往處於被動追趕的狀態。,
我們經常聽到病患在完成腫瘤切除手術（Resection）後問道：「醫師，既然手術切乾淨了，為什麼還要持續追蹤？」 這是因為目前的臨床檢測手段，如:電腦斷層（CT）、磁振造影（MRI）或正子造影（PET），在偵測腫瘤復發（Recurrence）上具有物理極限。 通常腫瘤必須要生長到 0.5 至 1 公分以上，體積內累積超過 100 萬顆癌細胞，影像學才能夠捕捉到信號。
這就像是在俄烏戰爭中，傳統雷達只能偵測到大規模的裝甲部隊，卻無法察覺潛伏在邊境森林裡的微小特種游擊隊。,當雷達終於顯示敵軍蹤跡時，這些「微小殘留病灶」（MRD）其實早已在體內存活多時，並悄悄從原發部位轉移至血液、骨髓或淋巴系統中。, 這種「影像上的遲滯期」往往讓患者錯失了在癌細胞尚未形成規模前，進行早期干預（Early Intervention）的最佳時機。,
解決方案：AI 助力液態切片，捕捉癌細胞的數位足跡
液態切片可以偵測循環腫瘤 DNA（ctDNA），結合 AI 人工智慧模型多維度的訊號分析，能在臨床症狀出現前數個月就偵測到癌症復發的風險。,
為了解決過去影像學「看得到癌症才治得到癌症」的困局，「液態切片」（Liquid Biopsy）應運而生。 這項技術並非直接尋找癌細胞實體，而是透過抽血偵測癌細胞在分裂或凋亡時所釋放到血液中的「循環腫瘤 DNA」（ctDNA）片段。
以棒球賽事來比喻，ctDNA 就像是即便我們沒看到球員（癌細胞）本人，但能夠從休息室所留下的球棒、手套（癌細胞在分裂或凋亡時所釋放的基因片段/碎片），判斷出特定癌細胞是否仍潛伏在場館內。,
以往 ctDNA 的偵測難度在於其濃度極低，讓偵測起來如同「在大海裡撈一滴墨水」。 但現在，AI 人工智慧正徹底改變這場競賽。 新世代的 AI 模組不再僅僅盯著單一的基因突變（Mutation），而是像足球比賽中的 VAR（影像助理裁判）一樣，同時可以分析數十億個基因訊號，包括 DNA 片段長度（Fragment length）、甲基化（Methylation）模式、突變趨勢以及數位足跡（Digital footprint）。 AI 甚至能根據病患最初的腫瘤基因圖譜，量身打造出專屬之個人化的追蹤模型，實現真正的「精準醫療」。,
臨床應用MRD：重塑治療強度與預後決策
癌細胞之MRD 的陽性或陰性狀態，已成為醫師調整術後輔助性治療（Adjuvant therapy）強度的關鍵指標，協助實現癌症治療的「降階」。,
MRD 的檢測結果正直接地影響臨床決策邏輯。 在籃球比賽中，教練會根據實時數據（Real-time stats）決定是否需要加強防守強度或是採取全場緊迫盯人；同理，若病患術後 MRD 呈現陽性，代表癌症正準備要復發，醫師便可提早介入，甚至根據 ctDNA 的動態變化去滾動式地調整治療強度。,
以大腸癌為例，越來越多的研究顯示，MRD 陽性與術後復發風險高度相關。 對於這群高復發風險大腸癌患者，我們可以及早給予化學治療或標靶藥物；而對於 MRD 持續陰性的患者，則有機會避免不必要的術後輔助化學治療及其所衍生的副作用，優化病患的生活品質。 這代表醫療正從「看到腫瘤才處理」轉向「偵測風險即預防」，就像在火災發生前，AI 已先偵測到冒煙處並進行預先撲滅，而非等火勢蔓延才動用消防車。
結語：從看見腫瘤到預見風險的範式轉移
AI 輔助液態切片雖然尚面臨了成本偏高、偽陰性及技術一致性等挑戰，但它正將癌症從「不可測的威脅」轉化為「可預測、可管理的疾病」。,,
儘管 AI 輔助的 MRD 偵測目前仍面臨高昂成本、腫瘤異質性（Tumor heterogeneity）引發的偽陰性/偽陽性，以及跨平台檢測結果不一等臨床侷限，但它所帶來的「時間優勢」是不言而喻的。, 在癌症治療中，最珍貴的資源就是時間；越早發現風險，我們手上的武器與治療選項就越多。
未來的癌症診療，或許不再仰賴頻繁的影像掃描。 透過一管血液，在幾分鐘內分析出復發風險、抗藥性變化，甚至推薦最適合的個人化用藥。 這種從「被動等待復發」到「主動預測風險」的轉變，不僅能優化預後，更能讓長年活在復發恐懼中的病患獲得實質的安心感，這才是科技與醫學結合的終極價值。,
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