北榮大數據新發現:阿斯匹靈可降3成肝癌風險、幽門桿菌新療法根除率達9成

醫療科技

根據衛福部統計,民國104年肝病死亡人數多達13,000人,約占所有死亡人數8%,甚至高過糖尿病(6%)或高血壓(3%),慢性肝病及肝硬化為全國主要死因的第9位,肝癌則為全國主要癌症死因的第2位。

「台灣現在肝癌發生的幾個最主要原因,包括B型肝炎、C型肝炎,C肝目前健保已有大規模的口服藥給付,所以我們預期C肝人數在3到5年間會大幅減,這樣一來B肝就會是全台致肝癌最主要的原因。」台北榮總醫學研究部轉譯研究科主任、胃腸肝膽科主治醫師吳俊穎這麼說。

過去調查發現,死於肝癌的病患中,約70%為B型肝炎帶原者、20%為慢性C型肝炎感染者。B肝帶原者若持續有肝炎的發作,有15-20%會發生肝硬化,大大增加肝癌發生率。雖目前健保有給付藥物治療B肝,但目前並沒有單一藥物可以除去B肝病毒並讓患者痊癒。

不過,現在似乎找到降低肝癌風險的新契機!

北榮靠大數據分析:阿斯匹靈可減少3成肝癌風險

台北榮總醫學研究部主任吳肇卿表示,台灣健保資料庫雖具許多優點,卻也有研究上的限制,像是沒有病歷資料、診斷碼不一定正確、沒有檢驗結果、影像及病理報告等。為解決傳統健保資料庫的不足,北榮在短短9個月內建構完成大數據中心,並於1月9日正式揭牌啟用,肝癌預測APP也預計在今年內上路使用。

吳俊穎指出,北榮大數據研究團隊與台中榮總李騰裕教授合作,研究台灣204,507位慢性B型肝炎患者,發現服用「阿斯匹靈」能有效減少3成肝癌的發生風險,論文發表於全球頂尖美國醫學會內科雜誌(JAMA Internal Med 2019)。

「除了我們過去發現的抗病毒藥物(JAMA 2012)、二甲雙胍(Gut 2013)、史達丁藥物(Cell Death Diseases 2017)能減少肝癌發生風險之外,最新的研究更發現阿斯匹靈可以進一步有效減少肝癌之發生。」李俊穎表示。

北榮也與美國史丹佛大學合作,分析全世界42,588位B型肝炎帶原者,發現B型肝炎的每年陰轉率為1.02%,論文發表於全世界最頂尖的消化學雜誌(Gastroenterology 2018)。「研究發現慢性B型肝炎患者,並非一定終生帶原,平均追蹤10年,有1成多的患者B型肝炎會消失,進而成為終身免疫的狀態。」

最新的研究發現,阿斯匹靈可以進一步有效減少肝癌的發生。(圖片來源/stevepb@pixabay)

不過,也有民眾擔心,使用阿斯匹靈是否會產生其他副作用?

吳俊穎解釋,「事實上阿斯匹靈在文章中有分析到它的副作用,最常見的包括會增加像腸胃道出血的機會,但其實是在可接受的範圍。」他進一步解釋,若患者本身就有一些消化性潰瘍的問題,目前根據台灣腸胃科的臨床指引,會建議患者加上一些保護胃病的相關藥物,就能減少他出血的機會。

最新幽門桿菌「4合1療法」:根除率達9成

北榮大數據團隊還與英國牛津大學合作,整合全世界100多個臨床試驗,總計分析32,852位患者,以尋找根除幽門螺旋桿菌效果最佳的藥物,論文發表於世界頂尖胃腸道雜誌(Gut 2018)。

「我們發現最佳的幽門螺旋桿菌根除療法,優於目前健保給付的幽門螺蜁桿菌治療效果6倍以上,可以顯著減少幽門螺旋桿菌根除失敗的機會。」吳俊穎表示,北榮大數據團隊也發現早期根除幽門螺蜁桿菌,可以有效減少胃癌發生率,「這項研究發表數個月後,改變了日本厚生省的幽門螺旋桿菌根除療法給付政策,並有效降低日本胃癌的發生率。」

吳俊穎表示,原本臨床上根除幽門螺旋桿菌傳統健保給付的3合1的療法,根除率約達8成多,「透過大數據分析後找出4合1的療法,療程從原本7天拉長為10-14天,但根除率達9成多,失敗率也從18%降為3%!」他認為,這樣的比例差距不只影響個人,跟整個國家的公衛防疫都有關。

吳俊穎也指出,台灣幽門桿菌的罹患率可以用自己的年齡減掉5來粗估,「25歲的罹患率大約就是20%、50歲年齡層罹患率大約是45%,隨著年紀越高罹患率也增高。有些低密度的淋巴癌等,也跟幽門桿菌有相關。」他也建議有胃癌家族史、消化性潰瘍、胃癌前期病灶的民眾,一定去做幽門螺旋桿菌的篩檢。

台北榮總大數據中心團隊。(攝影/陳稚華)
台北榮總大數據中心正式啟用。(攝影/陳稚華)

「肝癌APP」能預測3年、5年風險

北榮大數據中心與美國史丹佛大學、英國牛津大學、香港中文大學、澳洲新南威爾斯大學、輔大醫院研究部主任許耀峻等合作,希望以人工智慧讓疾病被精準預測。

「我們過去發現有將近4成左右肝癌患者,過去完全沒做過任何檢查!」吳俊穎表示,但未來像是透過肝癌APP,可以先初步預測發生肝癌3年、5年的風險,「如果發現該患者肝癌風險特別高,也許可以考慮下次到醫院做電腦斷層、核磁共振等檢查,這樣的診斷敏感度會更高一些。」

未來透過肝癌APP,可以先初步預測發生肝癌3年、5年的風險,預計今年內會正式上路。(圖片來源/台北榮總提供)

他也期望透過累積更多臨床經驗,未來大數據根據個人的抽血結果就能給出治療建議,走向「個人化」醫療。