心臟移植後能少做切片嗎？NYU以心電圖AI結合血液指標評估排斥

換上一顆心臟後，如何及時察覺免疫系統正在攻擊移植器官，是患者與醫療團隊持續面對的課題。心肌切片能提供直接的組織證據，卻也意味著侵入性檢查。紐約大學朗格尼醫療中心（NYU Langone Health）研究團隊嘗試將心電圖與血液檢測交給AI共同分析，希望讓排斥風險的判斷更準確，減少不必要的切片。

這項研究於9月25日在線上刊登於《Journal of Heart and Lung Transplantation》，校方於10月6日公布結果。依據校方新聞稿及其透過PR Newswire發布的同一份研究說明，團隊以2,357名成人心臟移植受贈者的5,300筆心電圖訓練模型，再以切片紀錄檢驗預測表現；這兩個消息管道均來自研究機構，並非兩項獨立研究。

心電圖記錄心臟的電氣活動，血液檢測則提供另一層線索：與細胞性排斥相關的基因活動，以及受贈者血液中的捐贈者DNA片段。研究團隊指出，這些血液指標雖能協助偵測排斥，卻可能出現偽陽性，讓沒有排斥的患者也被列為需要進一步切片的對象。整合模型的用意，是檢驗心電訊號能否補足血液判讀。

研究說明指出，整合分析使用2018至2024年間接受照護者的資料，將心電圖與此前一個月內的切片配對。切片結果分為「無排斥或輕度排斥」及「中度或重度排斥」兩組，對應較嚴重病例通常才需要調整治療的臨床情境。不過，這樣的分組也意味著，模型並不是把所有程度的排斥都視為同一種警訊。

在另外38名受贈者的測試中，整合模型正確辨認出94%未發生排斥的患者。相較之下，單靠血液檢測的判讀錯將19人標記為可能需要切片；研究者估計，整合模型有機會讓這些人免去檢查。這是依據預測結果推估的潛在效益，尚不能等同於已在臨床流程中安全減少19次切片。

94%描述的是辨認未排斥患者的表現，不能直接解讀為偵測排斥的敏感度，也不足以證明模型可以取代切片。測試僅有38人，新聞稿亦未完整呈現漏診率與統計不確定性；心電圖和切片之間最多一個月的時間差，也使資料並非全部反映同一時點的狀態。若要據此決定省略切片，關鍵仍是能否減少誤報，同時避免漏掉需要治療的排斥。

研究由NYU Langone資助，團隊計畫在更多患者與多家移植中心驗證模型。下一階段需要回答的，是這套判讀能否適用於不同中心的患者與檢查流程，以及實際用來安排切片時是否安全。現有結果為較少侵入性的監測提供了線索，距離改變常規照護仍需更完整的臨床證據。