第 92 章
癌症 — 19
未來利用數碼雙胞胎於個別層面決定最佳癌症治療方案，具備深遠潛力。這需要建立龐大數據庫，涵蓋數十萬甚至數百萬名已被診斷及治療癌症的患者。數據包括他們的電子健康紀錄、化驗結果、醫學影像、病理全片圖像、基因組數據、液體（微）活檢結果、治療方案及療效。這種多模態數據可讓新診斷患者透過最近鄰AI分析，識別其數碼雙胞胎，從而有信心預測何種治療有效，因為該治療曾在雙胞胎身上奏效。此策略將與隨機臨床試驗互補。當然，沒有雙胞胎是完美的。每種癌症在分子層面均具獨特特徵，每個人亦獨一無二。
但與癌症試驗中參與者的異質性及其對治療的不同反應相比，數碼雙胞胎具備極大改進潛力。迄今為止，尚未建立此類資源，僅有極少數針對單一癌症類型（按器官分類）的微型數據庫。唯有當數碼雙胞胎大規模建成，並能追蹤以此策略指導治療患者的療效，才能真正了解其成效。建立此數據資源的障礙包括數據私隱及安全疑慮，以及算法開發、驗證和數據獲取所需的資金，還有自動化縱向參與者數據輸入。最終，我們可能會見證數碼雙胞胎基礎設施的發展，但短期內前景仍然遙遠。
預防
測試現有癌症預防策略，正是我們需重新思考方法的另一層面。以低劑量阿司匹林預防心血管疾病及結腸癌為例，該策略曾廣泛推薦，且在最近評估時，仍有至少二千九百萬美國人服用。在一項涵蓋超過一萬九千名參與者的隨機試驗中，低劑量阿司匹林（100毫克）與安慰劑對照，隨訪五年，阿司匹林組全因死亡率顯著增加14%，癌症死亡率增加31%，重大出血事件增加38%（見圖6.5）。
此外，該試驗未見心血管疾病或無殘疾生存率下降。雖然該試驗主要招募70歲及以上人士，另一項涵蓋55歲及以上男性及60歲及以上女性的更大型隨機試驗，亦發現心血管疾病無保護作用，且出血事件顯著增加。2022年，在這些及其他具說服力證據的試驗發表四年後，美國預防服務工作組停止建議使用阿司匹林預防結腸癌或心血管事件。其指引中，對40至59歲人士的心血管事件預防，則由臨床醫生自行決定。這種模糊不清的指引，若能在測試干預前精確定義風險，並非僅以年齡一項因素大規模推薦，效果將會大為改善。