一項最新發表於《JAMA Surgery》期刊的研究指出，科學家已開發出一種機器學習模型，能利用血液中循環的「外泌體」（Exosomes）微小RNA來識別胰臟癌患者術後發生早期肝轉移的風險。這項突破對於胰臟癌的早期診斷與治療策略，具有潛在的重大意義。

「外泌體」是細胞釋放到血液中的微小囊泡，能夠攜帶包括「微小RNA」（microRNAs）在內的許多分子。微小RNA是一種小型的RNA分子，在細胞內扮演調控基因表達的角色。研究團隊發現，這些在血液中循環的外泌體微小RNA，可用於偵測胰臟癌細胞是否可能擴散至肝臟並形成「早期肝轉移」（指術後六個月內發生的肝臟復發）。

這項由美國貝克曼研究所（Beckman Research Institute of City of Hope）的 Takayuki Noma 及其同事領導的研究，涵蓋了來自中國、日本和南韓四個醫學中心，共 372 名於 2011 年至 2024 年間接受治療的胰臟導管腺癌（PDAC）患者。研究分為三個階段，首先是透過外泌體微小RNA定序進行基因組範圍的探索，接著開發機器學習模型，最後在兩個獨立的患者隊列中進行了驗證。

研究團隊運用「極限梯度提升（XGBoost）」模型，整合了七種外泌體微小RNA來預測早期肝轉移。結果顯示，外泌體微小RNA分數較高的患者，其整體存活率顯著較低。具體來說，發生早期肝轉移的患者，中位整體存活期僅為 9.1 個月，而其他復發模式的患者則可達 26.6 至 31.8 個月。高分數與早期肝轉移獨立相關，其發生風險高達 26.49 倍。

這些發現表明，透過液態活檢（liquid biopsy）檢測循環外泌體微小RNA，未來可望協助臨床醫師識別出即使經過看似治癒性手術，仍有高機率早期發生轉移性復發的胰臟癌患者。這類資訊最終可能支持治療方案的決策，例如在特定患者術前考慮全身性治療。不過，研究人員也強調，這項發現仍需經過前瞻性驗證，才能在常規臨床實踐中採用。未來還需更多研究來確立其臨床實用性，並評估以生物標誌物為導向的治療決策能否改善患者預後。

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