生物製劑後療效不佳的重度氣喘患者，下一步應該選擇 tezepelumab，還是 dupilumab？

🎉 很高興分享我們最新發表於《European Journal of Internal Medicine》2025 Journal Impact Factor 8.1；Medicine, General & Internal 排名 24/336，JCR Q1（前 7%）的研究！

對於接受抗 IL-5／IL-5Rα 生物製劑後療效不佳的重度氣喘患者，下一步應該選擇 tezepelumab，還是 dupilumab？目前兩者之間幾乎沒有直接比較證據。

我們利用 TriNetX US Collaborative Network，以模擬目標試驗（target trial emulation）進行真實世界、頭對頭比較。經傾向分數配對後，共納入 118 對患者，追蹤一年。

🔍 主要結果：

一年內氣喘惡化複合結局發生率：

• Tezepelumab：76.3%

• Dupilumab：78.0%

• HR 0.97（95% CI 0.72–1.29）

急診或住院、ICD 編碼氣喘惡化，以及全身性類固醇使用等次要結局，兩組同樣未見明確差異。四項預先設定的敏感度分析也得到一致結果。

據我們所知，這是第一項針對抗 IL-5／IL-5Rα 治療後轉換策略，直接比較 tezepelumab 與 dupilumab 的真實世界研究。

值得強調的是：「未發現明確差異」並不等於證明兩種藥物療效相等。由於樣本數有限、信賴區間較寬，且資料庫缺乏 FeNO、肺功能、氣喘控制分數及縱向嗜酸性球等重要表型資訊，目前仍不宜據此認定某一藥物較佳。

臨床選擇仍應依患者的氣喘表型、共病、既往療效、安全性及整體臨床情境個別化決定。

衷心感謝所有共同作者與研究夥伴的投入！

🔗 閱讀全文：

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S095362052600419X

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I am pleased to share our latest publication in the European Journal of Internal Medicine. 2025 Journal Impact Factor 8.1；Medicine, General & Internal 排名 24/336，JCR Q1（前 7%）

Which biologic should be considered for patients with severe asthma who respond inadequately to anti–IL-5/IL-5Rα therapy: tezepelumab or dupilumab?

To address this clinically relevant evidence gap, we conducted an active-comparator target trial emulation using the TriNetX US Collaborative Network. After 1:1 propensity-score matching, 118 patient pairs were followed for one year.

Key findings:

• The primary composite exacerbation outcome occurred in 76.3% of the tezepelumab group and 78.0% of the dupilumab group

• HR 0.97 (95% CI 0.72–1.29)

• No clear between-group differences were observed in healthcare utilization, ICD-coded exacerbations, status asthmaticus, or systemic corticosteroid bursts

• Findings remained consistent across four prespecified sensitivity analyses

To our knowledge, this is the first head-to-head comparative-effectiveness study of tezepelumab versus dupilumab as switching strategies after prior anti–IL-5/IL-5Rα therapy.

Importantly, the absence of a clear difference should not be interpreted as proof of equivalence. The modest sample size, wide confidence intervals, and lack of phenotype-rich variables—including FeNO, longitudinal lung function, asthma control scores, and eosinophil trajectories—limit definitive conclusions.

For now, biologic selection should remain individualized according to phenotype, comorbidities, previous treatment response, safety considerations, access, and the overall clinical context. Larger phenotype-rich registries and randomized comparative trials are needed.

My sincere appreciation goes to all co-authors and collaborators who contributed to this work.

Read the article:

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S095362052600419X

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European Journal of Internal Medicine 2025 Journal Impact Factor 8.1；Medicine, General & Internal 排名 24/336，JCR Q1（前 7%）

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【當 AI 遇上醫學大數據：寫在 2026 健康數據科學全球高峰論壇後的思索】

這幾天，我特別到台北參加了由台北醫學大學數據處主辦的「健康數據科學全球高峰論壇」。這是一場匯聚全球頂尖智慧的豐盛饗宴，在會場上，我有幸與來自美國、英國、韓國的臨床數據專家與統計學者面對面交流。這不僅是一次學術的碰撞，更為我們團隊未來在跨國大數據庫的開發與合作上，開闢了全新且令人興奮的管道。

走在會場裡，看著各國學者展示的最新研究，我腦中不斷浮現一個公式：AxB —— 也就是 AI（人工智慧）乘以 Big Data（生醫大數據）。

威力無窮的 AxB 時代

在數位化醫療的浪潮下，從各國的健保資料庫（如台灣的 NHIRD）、英國生物樣本庫（UK Biobank）到跨國臨床實體數據平台（如 TriNetX），我們手中的數據武器越來越龐大。過去，科學家需要花費數月甚至數年的時間去清洗數據、跑統計模型；而現在，有了 AI 的協助，這個過程被壓縮到了極致。大數據提供了豐富的「燃料」，而 AI 則是效率驚人的「引擎」。兩者結合，正在以海嘯般的步伐推翻傳統的科研模式。

未來的科研：人類負責提問，AI 負責執行？

我不禁開始想像一個不久後的未來：科學家最重要的工作，不再是關在實驗室裡調格子或埋頭寫代碼，而是「如何問出一個好問題」。

只要人類科學家提出一個具備臨床價值的核心問題，AI 也許就能自動接手後續的所有繁重工作。這聽起來像是科幻小說，但看看我們眼前的 ChatGPT 5.6 和 Claude Code Skills，它們其實已經基本具備了這類自動化科研的雛形。

面對這樣的科技躍進，身為長期從事大數據研究與臨床試驗的科研人員，我的心情最貼切的形容就是：「既

期待，又怕受傷害」。這無疑會是一個美好的年代，AI 幫我們屏除了重複性的庶務，讓醫學發現的速度提升百倍，最終受益的是全球的患者。但同時，這也是個讓人感到一絲可怕的年代——當 AI 的進化速度超越想像，人類在科研核心中的獨特性該如何保持？這需要我們這一代科學家共同去思考與規範。

比較第二型糖尿病患者使用 SGLT2 抑制劑與 GLP-1 受體促效劑後，新發乾癬性關節炎（PsA）的風險。

很高興與大家分享我們最新發表的研究！

在這項多中心「模擬目標試驗」（target trial emulation）中，我們利用 TriNetX 真實世界資料，比較第二型糖尿病患者使用 SGLT2 抑制劑與 GLP-1 受體促效劑後，新發乾癬性關節炎（PsA）的風險。

研究經傾向分數配對後，共納入 146,810 組患者。追蹤五年的結果顯示：

🔹 使用 SGLT2 抑制劑者發生 PsA 的風險較低約 21%
🔹 HR 0.793（95% CI 0.667–0.944）
🔹 Kaplan–Meier 分析亦達統計顯著差異（p=0.008）
🔹 敏感度分析結果方向一致

這項研究提示，SGLT2 抑制劑除了降血糖、心血管及腎臟保護作用之外，可能還具有值得進一步探索的免疫調節效益。

不過，本研究屬於觀察性研究，仍可能存在殘餘混雜因素；未來需要前瞻性研究及隨機試驗進一步確認。

📄 論文題目：
Comparative Risk of Psoriatic Arthritis in Type 2 Diabetes: An Emulated Target Trial of SGLT2 Inhibitors vs. GLP-1 Receptor Agonists

📘 Journal：Drug Design, Development and Therapy
📊 最新 Impact Factor：6.1；JCR Q1
🔗 https://doi.org/10.2147/DDDT.S614222

感謝所有共同作者與研究團隊的努力，也期待這項結果能為代謝疾病與免疫發炎疾病之間的關係，提供新的研究方向。

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恭喜曾崇芳博士，MD, PhD.

曾崇芳醫師，是我指導的博士生裡面比較不容易的一位。

他就讀中山醫學大學博士班的過程有點辛苦，本身已經是忙碌的開業診所院長，攻讀博士學位期間還經歷新冠肺炎流行、參選市議員、家人生病、心理挫折、投稿不順利…等等身心壓力，六年來有點辛苦，但都能排除萬難，堅持下去。

昨天的博士學位口試非常順利，五位口試委員也都給予很正面的評價，跟積極具體的建議。

會後聽他分享這段辛苦起伏的心理歷程，真是非常不容易，也令人敬佩！

恭喜曾崇芳博士，MD, PhD. 🌹🎉👍

#堅持，就能做到💪

#學術研究不容易，投稿需要毅力！