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1118趙啟宏

本次演講探討了癌症治療的高成本與複雜性，強調尋求與腫瘤共存的策略及早期診斷的重要性。特別是針對不同乳癌亞型的治療策略，以及癌細胞代謝在腫瘤發展中的核心作用，提出未來研究的方向。結合人工智慧的癌症研究有望提升診斷與治療效率，並為個性化治療提供新思路。

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本次演講探討了癌症治療的高成本與複雜性，強調尋求與腫瘤共存的策略及早期診斷的重要性。特別是針對不同乳癌亞型的治療策略，以及癌細胞代謝在腫瘤發展中的核心作用，提出未來研究的方向。結合人工智慧的癌症研究有望提升診斷與治療效率，並為個性化治療提供新思路。

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生物科技概論作業

學號 姓名
112350053 楊舒涵

日期 演講者
2024.11.18 趙啟宏教授

研究領域
微型 RNA、腫瘤幹細胞

演講內容
癌症治療的高成本和複雜性促使研究者不斷探索更加經濟且高效的方法，治療的目標不一定是完全去除腫瘤，而是尋求與腫瘤共存的策略，這樣的方式在技術上更易實
現且成本更低。此外，預防癌症的難度遠低於治療，因此如何通過生活方式調整或早期診斷來降低癌症發生率，也成為目前研究的重點方向。
在乳癌的分類和治療中，不同亞型的特徵決定不同的治療策略。例如，Luminal A 型乳癌相對易於治療，因為它的增殖速度較慢且對內分泌治療敏感。而
Luminal B 型乳癌增殖速度更快，對治療的反應性降低，增加了治療難度。HER2 型乳癌則因 HER2 基因的過度表達導致細胞異常增殖，其預後相對較差，
但單株抗體治療，可通過阻斷 HER2 表現有效抑制腫瘤進展。相比之下，Basal-like 三陰性乳癌由於缺乏關鍵受體（ER alpha、PR 和 HER2），
傳統療法對其無效，且因腫瘤幹細胞比例高，其惡化速度和轉移能力更為顯著。
從基因層面來看，癌症的發展與致癌基因的活化以及抑癌基因的失活密切相關。特別是在腫瘤轉移的過程中，癌細胞需經歷進入血管、在血液循環中存活、脫離血管並
進入新組織等多個階段，最終形成微轉移腫瘤。這一過程複雜且涉及多種細胞信號機制，其中上皮-間質細胞轉型顯著提高了癌幹細胞比例，進一步助推了腫瘤的侵襲性和轉移
性。
另外，老師特別提及代謝在癌症中的重要性，P53 突變被發現能促進癌細胞的氧化磷酸化和脂肪酸代謝，為腫瘤生長提供能量和物質支持，尤其是在三陰性乳癌中表
現尤為顯著。這些發現強調了癌細胞代謝在腫瘤發展中的核心作用，也為未來的代謝靶向治療提供了新的思路。
目前，老師的實驗室正致力於活細胞代謝分析和活體腫瘤系統的研究，試圖揭示腫瘤代謝的具體機制。這些研究不僅加深了我們對癌症代謝特性的認識，也為開發更精
準和有效的治療策略提供了科學依據。這類以代謝為核心的研究能在未來改變癌症治療的格局，為患者帶來更多治療選擇和更好的生存預後。

未來與可能的延伸

當癌症研究結合人工智慧（AI）時，可以顯著提升診斷和治療的效率。AI 能夠處理和分析大量來自癌症代謝研究的數據，並能迅速識別癌症的關鍵特徵，進而預測最
有效的治療方案。舉例來說，AI 可以根據癌細胞的代謝變化，幫助醫生更快速地診斷癌症，並精確地找出最適合的治療方式。此外，也能利用 AI 模擬不同藥物對癌細胞的
影響，並幫助找出最有可能成功的治療方案，這不僅能節省大量的實驗成本和時間，還能提高研究的成功率。

另外可利用 AI 根據每位病人的基因、代謝特徵及病史來設計個性化的治療計劃，從而提高治療成功的機會。透過這樣的精準治療，病人能夠得到更符合其需求的治
療，減少不必要的副作用。同時，AI 還能分析癌症轉移的過程，預測腫瘤是否會擴散，並提前識別轉移風險，幫助醫生做出更加精確的治療決策，及時進行預防。

更進一步，AI 可協助醫學研究人員加速新療法的發現，通過大數據分析和機器學習技術，探索治療的潛在新途徑。這樣不僅可以減少診斷和治療的成本，還能提高研
究的精確度，為未來的癌症治療提供更多的希望和可能性。總結來說，AI 和癌症代謝研究的結合將成為未來癌症治療的關鍵推動力，開創一條更快速、更精準、更具成本效益
的治療之路。

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