Bracco, NYU Langone to Collaborate on Imaging Research

放射科的技術話語權，正悄悄向對比劑廠商傾斜。Bracco Imaging 宣布與 NYU Langone Health 於 2026 年 4 月簽署多年期主研究協議（Master Research Agreement，MRA），同步鎖定 MRI、光子計數 CT（PCCT）、靶向超音波、AI 輔助 PET/CT 共 4 個影像模態——對比劑廠商一次押注全部前沿影像研究方向，在業界尚屬罕見。

Bracco × NYU：一份押注 4 個模態的跨模態研究框架

Bracco Group 在全球放射科界以對比劑聞名：釓對比劑（gadolinium-based contrast agents，GBCA）、碘化顯影劑（iodinated contrast media）、微泡超音波顯影劑（microbubble contrast agent）構成其三大產品線，分別對應 MRI、CT、超音波三種主要模態。這份與 NYU Langone 的 MRA，將 Bracco 的角色從「材料供應商」延伸為「影像研究的共同主導者」，性質上已超越傳統廠商贊助研究的框架。

NYU Langone Health 放射科由 Michael P. Recht 醫師（NYU Grossman School of Medicine 放射科主任，Louis Marx Professor of Radiology）主持，在轉譯研究方面素有建樹，特別擅長將 MRI 新技術從實驗室帶入臨床場域。兩方的互補性在此次合作中有清晰的分工架構：Bracco 提供對比劑的材料科學與工業研發能量，NYU 提供病患群組、臨床數據與學術發表平台。

把 MRI、PCCT、靶向超音波、AI 輔助影像分析四個方向列入同一份協議，說明這不是單一產品的優化計畫，而是共同建構跨模態精準醫學研究平台的長線布局。從商業策略角度看，Bracco 正在把對比劑的價值鏈向下游延伸——不只生產顯影劑，更要參與「如何用顯影劑訓練 AI、定義掃描協議標準」的規則制定。

PCCT 的三大臨床優勢：為何是協議最具技術含量的押注

光子計數 CT（photon-counting computed tomography，PCCT）是近五年 CT 技術最重大的架構突破。傳統 CT 偵測器採用能量積分式設計，把所有能量等級的 X 光子加總成一個電流訊號；PCCT 偵測器則逐一計數每個光子並記錄其能量，相當於從「計算總光量」升級為「分析每顆光子的頻譜」。

這個架構改變帶來三項實際臨床效益：第一，空間解析度顯著提升，偵測器像素尺寸更小，冠狀動脈壁的纖維帽、細支氣管管壁等細微結構可見度大增，在傳統能量積分型 CT 上這些細節往往消融在背景噪音中；第二，電子雜訊降低，相同輻射劑量下可取得更乾淨的影像，或以更低劑量達到等效畫質；第三，多能量物質分離能力增強，可同時定量碘、鈣、釓等多種材質分布，在一次掃描中輸出多組虛擬單能量影像（virtual monoenergetic images），有效減少硬化偽影（beam hardening artifact）並提高鈣化鑑別精度。

Bracco 在 PCCT 研究中的核心角色，在於碘對比劑與 PCCT 偵測器之間的動力學互動。目前 Siemens Healthineers 的 NAEOTOM Alpha 系列與 GE HealthCare 的 Revolution APEX 等 PCCT 機台已陸續進入臨床，但針對 PCCT 最佳化的碘劑用量方案（注射劑量、速率、掃描時機）尚無業界公認標準。若 Bracco-NYU 合作能產出 PCCT 專屬注射方案的循證資料，將直接成為採購 PCCT 的醫院設計本地掃描協議的重要外部依據。

對比劑廠進入 AI 訓練：MRI 與 PET/CT 演算法標準之爭

將 AI 輔助 PET/CT 與 MRI 影像分析納入合作範疇，反映 Bracco 的一個清醒戰略判斷：AI 正在重塑對比劑的使用場景，廠商若不介入演算法設計，未來只能被動接受 AI 公司對「如何用對比劑」的詮釋。

以 MRI 為例，動態對比增強（DCE-MRI，dynamic contrast-enhanced MRI）是乳癌、前列腺癌、肝臟病變評估的標準工具，其 AI 分析模型需要對比劑的藥動學參數（pharmacokinetic parameters）作為訓練輸入。不同廠牌釓劑的弛豫率（relaxivity）各異，若 AI 訓練資料以某特定廠牌為主，模型在使用其他品牌釓劑的機構中可能出現性能偏移（performance drift）。Bracco 若能與 NYU 建立標準化的 DCE-MRI 訓練資料集，不只能推進模型準確性，也能強化其釓劑產品在 AI 生態系的長期競爭力。

PET/CT 方面，AI 輔助的衰減校正演算法、病灶自動分割與 SUV 定量模型，訓練資料中的「對比劑背景」往往缺乏一致性。Bracco 若能介入這些演算法的訓練標準制定，等於讓自家產品的使用邏輯嵌入推論框架。對放射科醫師而言，這意味著未來引進 AI 輔助工具時，需要向廠商明確詢問：訓練資料中對比劑的標準化程度如何、是否有跨廠牌的泛化性驗證報告——這些問題將直接關係到 AI 工具在不同院所的實際穩定性。

靶向超音波微泡：距常規臨床仍有 3-5 年的前沿技術

靶向超音波（targeted ultrasound）是協議中最具前瞻性、但也最不成熟的領域。目前的對比增強超音波（CEUS，contrast-enhanced ultrasound）使用「被動」微泡——微泡在血管內流動，偵測其後散信號以呈現血流灌注，不具主動靶向能力。

靶向微泡（targeted microbubble）的核心概念，是在微泡表面接上特異性配體（如抗體片段或短肽），使其主動聚集在表達特定受體的腫瘤新生血管或發炎組織上，實現靶向顯影甚至藥物投遞。Bracco 的 SonoVue（磺酸六氟化硫微泡，sulfur hexafluoride microbubbles）是目前 CEUS 最廣泛使用的試劑，其靶向版本若能進入臨床，將為超音波引導的介入放射帶來新的精準標靶能力，對肝癌、前列腺癌等腫瘤的影像引導具有重要意義。

然而，靶向微泡目前仍處於早期臨床試驗階段，距常規臨床應用至少還有 3 至 5 年的驗證周期。這份協議的靶向超音波研究，目前更可能是可行性驗證與早期安全性數據的累積，而非即將推向市場的產品。台灣放射科在近三年內不會直接受益，但有志參與早期臨床試驗或關注介入超音波技術前沿的學術中心，可定期查閱 NYU Langone 在 ClinicalTrials.gov 登錄的相關試驗進展。

給放射科的行動建議：現在追蹤什麼、5 年後等待什麼

這份 MRA 的簽署確立了研究框架，而非宣告任何產品上市。多年期合作協議的典型時程是：前一到兩年共同發表基礎研究與方法論建立，第三至四年進行臨床驗證，第五年以後的成果才可能進入監管審查或指引更新。

對目前的臨床放射科醫師，以下三件事現在就值得追蹤：其一，若院內已有或正在評估 PCCT 設備，主動追蹤 Bracco-NYU 後續發表的 PCCT 注射方案研究，可作為本地掃描協議設計的外部循證參照；其二，若院內正在導入 AI 輔助 MRI 或 PET/CT 工具，應向廠商詢問訓練資料中對比劑的標準化程度，特別是否有跨廠牌釓劑的泛化性驗證；其三，若從事 CEUS 或介入超音波研究，可設定 ClinicalTrials.gov 的 NYU Langone 靶向超音波試驗提醒。

這份合作也折射出業界更大的趨勢：頂尖學術醫學中心正成為影像技術廠商的「體外研發部門」，研究議程與商業利益之間的界線持續模糊。放射科醫師既是這些研究的潛在受益者，閱讀相關研究發表時也應留意利益衝突聲明（conflict of interest disclosure）的完整性，以及研究設計是否對廠商產品存在選擇性偏移。

下次評估 AI 輔助影像工具時，記得多問一個問題：這個演算法的訓練資料用的是哪個廠牌的對比劑、哪種注射方案？Bracco 與 NYU Langone 的這份協議，正是在替未來的 AI 訓練標準搶先劃定邊界。