技術與實證基礎

MetaGuard 的

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模型來源與驗證

模型來源與驗證

MetaGuard 的每一個分數——生理年齡、健康風險——都建立在高維度代謝體數據 × 大規模醫療資料 × 已發表的生物學機制之上。本頁針對技術、研究與臨床轉譯有興趣的專業人士整理。

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60M+

醫療資料筆數

2,000+

代謝指標 / 次

10yr+

模型實務運行

6

健康風險模型

矽谷科技基因

MetaGuard 的

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核心技術夥伴

核心技術夥伴

MetaGuard 的技術基礎源自舊金山灣區三大世界級機構的深度合作：mProbe Inc. 提供臨床質譜檢測平台、史丹佛大學提供 AI 模型與學術驗證、HBI Solutions 提供風險評估與臨床轉譯能力。

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🏛️

3 家頂尖機構

🌉

矽谷・舊金山灣區

🔬

臨床 + 學術 + 產業

舊金山灣區 · 矽谷

全球頂尖科技與生物醫學創新中心

mProbe Inc.

美國矽谷

臨床質譜檢測

"全球領先的臨床級代謝體學平台"

CAP/CLIA 認證實驗室

1,000+ 代謝物檢測

臨床級數據品質

CAP/CLIA 雙認證

50,000+ 樣本

1,000+ 代謝物

訪問官網

史丹佛大學

美國矽谷

AI 模型與學術基礎

"世界頂尖的多體學與精準醫學研究中心"

100+ 頂尖期刊發表

AI 驅動預測模型

科學驗證與背書

Stanford Medicine

AI 驅動研究

100+ 頂尖發表

訪問官網

HBI Solutions

美國矽谷

風險評估與臨床應用

"大規模醫療數據與 AI 風險評估專家"

6000 萬筆臨床數據

700+ AI 評估模型

多系統風險分層

6000 萬筆數據

700+ AI 模型

多系統評估

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合作宣言

這三個機構是 Homnia 技術的堅強後盾：mProbe Inc. 與 HBI Solutions 不僅是核心股東，更深度參與技術開發；史丹佛大學則提供學術研究基礎與科學驗證支持。透過這個獨家的科學合作體系，Homnia 將世界級的代謝體分析、AI 健康風險模型與臨床質譜能力，真正落地到個人與診所的日常健康決策中。

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透過這個獨家的科學合作體系，Homnia 將世界級的代謝體分析、AI 健康風險模型與臨床質譜能力，真正落地到個人與診所的日常健康決策中。

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01 · 資料來源與基線建構

大規模醫療資料

大規模醫療資料

作為訓練基礎

作為訓練基礎

模型的可信度來自訓練資料的規模與多樣性。MetaGuard 的資料基礎涵蓋電子病歷、檢驗數據、診斷碼與長期追蹤紀錄，並以亞洲成人代謝體基線作為風險分層的族群參考面板。

模型的可信度來自訓練資料的規模與多樣性。

MetaGuard 的資料基礎涵蓋電子病歷、檢驗數據、診斷碼與長期追蹤紀錄，並以亞洲成人代謝體基線作為風險分層的族群參考面板。

60M+

醫療與人群資料庫

超過 6,000 萬筆醫療資料，來源涵蓋電子病歷、檢驗數據、診斷碼與長期追蹤紀錄，用於健康風險模型訓練與效能評估。

代謝體基線

數萬例亞洲成人代謝體全譜

作為生理年齡和健康風險分數的族群參考面板，用來計算相對風險百分位與年齡差異。

多體學資料維度

代謝體學（Metabolomics）作為臨床維度與生物學維度的交匯點，整合 Proteomics 與 Peptidomics 形成完整的多體學資料立方體。

代謝體學（Metabolomics）作為臨床維度與生物學維度的交匯點，整合 Proteomics 與 Peptidomics 形成完整的多體學資料立方體。

mProbe Personalized Fingerprint

個人化代謝指紋圖——每個節點代表一個代謝物，顏色反映相對濃度偏差。

個人化代謝指紋圖——每個節點代表一個代謝物，顏色反映相對濃度偏差。

01.2 · 代謝體全譜資料

LC-MS/MS 技術平台

LC-MS/MS

技術平台

單次分析，2,000+ 代謝指標

單次分析

2,000+ 代謝指標

以 LC-MS/MS 為核心技術平台，配合內標準品與 QC 策略，減少批次效應與儀器漂移，確保每次分析的高重現性與可比性。

以 LC-MS/MS 為核心技術平台，配合內標準品與 QC 策略，減少批次效應與儀器漂移，確保每次分析的高重現性與可比性。

實際儀器設備

MetaGuard 使用的 LC-MS/MS 質譜儀

這是 MetaGuard 實際用於代謝體全譜量測的 LC-MS/MS 質譜分析儀。液相層析（LC）將複雜生物樣本中的代謝物依極性與疏水性分離，串聯質譜（MS/MS）對每個代謝物進行精確的質量偵測與碎片化鑑定，確保 2,000+ 代謝物的高靈敏度與高特異性量測。

2,000+

代謝物 / 次

CAP / CLIA

雙重實驗室認證

< 1 mL

血液需求量

10yr+

連續穩定運行

MS Acquisition — 3D Signal Profile

LC-MS/MS 3D 質譜訊號圖：X 軸為保留時間，Y 軸為 m/z 質荷比，Z 軸為訊號強度。高峰對應特定代謝物，紫色／橘色標記為關鍵識別峰。

LC-MS/MS 3D 質譜訊號圖：X 軸為保留時間，Y 軸為 m/z 質荷比，Z 軸為

訊號強度。高峰對應特定代謝物，紫色／橘色標記為關鍵識別峰。

Longitudinal Signal Stability · Time Series

縱向量測穩定性曲線，反映 QC 樣本在多批次分析中的信號一致性，驗證批次效應已有效控制。

縱向量測穩定性曲線，反映 QC 樣本在多批次分析中的信號一致性，驗證批

次效應已有效控制。

涵蓋代謝物類別

01

中樞碳代謝

糖解、TCA、五碳糖磷酸途徑

02

胺基酸代謝

Glycine/Serine/Threonine、分支鏈胺基酸

03

脂質代謝

脂肪酸、磷脂、醯基肉鹼

04

氧化壓力 & 發炎

甲基乙二醛、乳酸等代謝物

實驗室認證

CAP 認證 / CAP Certified

CLIA 認證 / CLIA Certified

合作實驗室通過 CAP 與 CLIA 雙重認證，確保每次分析符合醫療級品質標準。

合作實驗室通過 CAP 與 CLIA 雙重認證，

確保每次分析符合醫療級品質標準。

Individual Metabolite MS Spectra & Longitudinal Tracking

Panel A — 九項代謝物的個別質譜圖

DHEAS、Prolylleucine、3-(4-Hydroxyphenyl)lactate、Citrulline、Citrate、Kynumine、Gulonate、Ornithine、Phenylalanine 等代謝物的 LC-MS/MS 質譜圖。每張圖呈現輸入樣本（藍線）與比對樣本（紅線）的 m/z 特徵峰，確保代謝物識別的精確性。

Panel B & C — 特徵重要性排序與縱向追蹤

Panel B 呈現各代謝物在生理年齡模型中的特徵重要性（importance score）排序，驗證哪些代謝物對預測結果貢獻最大。Panel C 呈現這些代謝物數值隨實際年齡（40–90歲）的縱向變化曲線，反映其與年齡老化的生物學關聯性。

實際儀器設備

MetaGuard 使用的

LC-MS/MS 質譜儀

這是 MetaGuard 實際用於代謝體全譜量測的 LC-MS/MS 質譜分析儀。液相層析（LC）將複雜生物樣本中的代謝物依極性與疏水性分離，串聯質譜（MS/MS）對每個代謝物進行精確的質量偵測與碎片化鑑定，確保 2,000+ 代謝物的高靈敏度與高特異性量測。

2,000+

代謝物 / 次

< 1 mL

血液需求量

CAP / CLIA

雙重實驗室認證

10yr+

連續穩定運行

02 · 生理年齡模型與衰老速度

Regression / Ensemble

Regression / Ensemble

預測「代謝表型年齡」

預測「代謝表型年齡」

以「健康人群 + 多疾病族群」為訓練樣本，採用 regression / ensemble 模型，預測代謝表型對應的年齡。模型輸出三項核心指標，並在實務端連續運行超過 10 年。

以「健康人群 + 多疾病族群」為訓練樣本，採用 regression / ensemble 模型，預測代謝表型對應的年齡。模型輸出三項核心指標，並在實務端連續運行超過 10 年。

1

內在年齡

Predicted biological age — 代謝體特徵所對應的年齡

2

年齡差 ΔAge

ΔAge = 生理年齡 − 實際年齡，正值代表老化加速

3

老化速度指標

根據縱向資料估算隨時間的變化斜率，反映衰老的動態走勢

報告呈現策略

對外呈現以「百分位排名」與「年齡差」方式溝通，避免將預測年齡誤解為診斷結果。模型已連續運行 10+ 年，累積大量實際應用資料。

模型架構示意

多層神經網路架構：從 2,000+ 代謝特徵輸入，通過隱藏層特徵提取，輸出生理年齡預測值。

模型輸出範例

實際年齡

45

內在年齡

38

ΔAge

-7

老化速率指數

0.84×

百分位排名：前 12%（老化較慢族群）

03 · 健康風險模型

從代謝指紋到六大身體系統

從代謝指紋到六大身體系統

六個獨立的 AI 模型

六個獨立的 AI 模型

MetaGuard 針對每個身體系統獨立訓練專屬模型——非通用模型，每個模型各自萃取其系統特有的代謝前驅訊號。

MetaGuard 針對每個身體系統獨立訓練專屬模型——非通用模型，每個模型各自萃取其系統特有的代謝前驅訊號。

建立流程（簡化描述）

🔍

特徵提取

由全譜代謝體中選取與目標疾病顯著相關的代謝物組合，透過 pathway enrichment 映射至 KEGG / Reactome 代謝途徑。

由全譜代謝體中選取與目標疾病顯著相關的代謝物組合，透過 pathway enrichment 映射至 KEGG / Reactome 代謝途徑。

⚙️

特徵工程

對代謝物進行正規化、批次校正與缺失處理。建立 pathway-level 特徵（特定途徑內代謝物表達的 aggregate score）。

對代謝物進行正規化、批次校正與缺失處理。建立 pathway-level 特徵（特定途徑內代謝物表達的 aggregate score）。

🤖

模型訓練與驗證

使用 gradient boosting、random forest 或 deep learning 變體，在 AUC、校準度與解釋性之間取得最佳平衡。切分訓練／驗證／測試集，對不同族群進行外部驗證。

使用 gradient boosting、random forest 或 deep learning 變體，在 AUC、校準度與解釋性之間取得最佳平衡。切分訓練／驗證／測試集，對不同族群進行外部驗證。

📊

風險分數輸出

輸出 0–100 相對風險分數，依人群分布定義低/中/高風險區間。例：阿茲海默症 0–7.3 低風險、7.3–35.8 中風險、35.8–100 高風險。

輸出 0–100 相對風險分數，依人群分布定義低/中/高風險區間。例：阿茲海默症 0–7.3 低風險、7.3–35.8 中風險、35.8–100 高風險。

代謝途徑 — 疾病關聯圖

弦圖呈現代謝途徑與多疾病之間的交叉關聯

mProbe Molecular Taxonomy

正常 → 過渡 → 疾病階段的代謝體聚類熱圖

橫軸：不同人群分群（健康 A、亞健康 B、過渡 C、疾病 D）。縱軸：與疾病相關的代謝途徑。顏色：藍色=低表達，黃/紅色=高表達，清晰呈現疾病進程中的代謝變化軌跡。

橫軸：不同人群分群（健康 A、亞健康 B、過渡 C、疾病 D）。縱軸：與疾病相關的代謝途徑。顏色：藍色=低表達，黃/紅色=高表達，清晰呈現疾病進程中的代謝變化軌跡。

目前支援的六項疾病

各疾病均有獨立模型、獨立訓練資料、獨立驗證結果

阿茲海默症

低風險

0–7.3

中風險

7.3–35.8

高風險

35.8–100

腦中風

低風險

0–10.2

中風險

10.2–40.1

高風險

40.1–100

急性心肌梗塞

低風險

0–8.5

中風險

8.5–38.2

高風險

38.2–100

代謝異常相關脂肪性肝病

低風險

0–12.0

中風險

12.0–44.5

高風險

44.5–100

第二型糖尿病

低風險

0–9.1

中風險

9.1–36.7

高風險

36.7–100

慢性腎臟病

低風險

0–11.3

中風險

11.3–42.0

高風險

42.0–100

阿茲海默症

低風險

0–7.3

中風險

7.3–35.8

高風險

35.8–100

代謝異常相關脂肪性肝病

低風險

0–12.0

中風險

12.0–44.5

高風險

44.5–100

腦中風

低風險

0–10.2

中風險

10.2–40.1

高風險

40.1–100

第二型糖尿病

低風險

0–9.1

中風險

9.1–36.7

高風險

36.7–100

急性心肌梗塞

低風險

0–8.5

中風險

8.5–38.2

高風險

38.2–100

慢性腎臟病

低風險

0–11.3

中風險

11.3–42.0

高風險

42.0–100

04 · 案例深度解析：第二型糖尿病

從代謝途徑到

具體代謝物

以第二型糖尿病示範完整的技術與解釋鏈條：從相關代謝途徑 → 關鍵代謝物 → 方向性與文獻支撐 → 具體行動建議。

以第二型糖尿病示範完整的技術與解釋鏈條：

從相關代謝途徑 → 關鍵代謝物 → 方向性與文獻支撐 → 具體行動建議。

以第二型糖尿病示範完整的技術與解釋鏈條：從相關代謝途徑 → 關鍵代謝物 → 方向性與文獻支撐 → 具體行動建議。

代謝物交互作用網路圖

以網路圖呈現與第二型糖尿病相關的代謝途徑節點連結關係——紅色節點為在高風險族群中一貫上調的關鍵代謝物，邊線代表代謝反應或酵素催化關係。

高風險上調

一般節點

保護性

Citrate Cycle (TCA)

粒線體能量代謝核心，糖尿病患者 TCA 通量下降，造成乳酸與丙酮酸堆積。

Pentose & Glucuronate Conversion

五碳糖磷酸途徑活性異常，影響 NADPH 生成與氧化壓力控制能力。

Amino Sugar Metabolism

Hexosamine 路徑過度活化是胰島素阻抗的重要機制，與多種糖尿病併發症高度相關。

Citrate Cycle (TCA)

粒線體能量代謝核心，糖尿病患者 TCA 通量下降，造成乳酸與丙酮酸堆積。

Amino Sugar Metabolism

Hexosamine 路徑過度活化是胰島素阻抗的重要機制，與多種糖尿病併發症高度相關。

Pentose & Glucuronate Conversion

五碳糖磷酸途徑活性異常，影響 NADPH 生成與氧化壓力控制能力。

相關代謝途徑（節錄）

1

Amino sugar and nucleotide sugar metabolism

2

Glycolysis / Gluconeogenesis

3

HIF-1 signaling pathway

4

Pentose phosphate pathway

5

Glycine, serine and threonine metabolism

6

Propanoate metabolism

以上途徑與葡萄糖代謝、胰島素敏感性、氧化壓力與微血管病變有高度生物學關聯。

以丙酮酸為例：實務建議

✓

避免高升糖指數飲食，降低葡萄糖代謝負荷

✓

增加有氧運動，改善粒線體功能與糖代謝效率

✓

補充特定 B 群，促進糖解產物流向 TCA 循環

以上建議皆有機制與文獻可循，報告中有完整引用。

關鍵代謝物與方向性

相對於大人群基線的濃度變化百分比

丙酮酸 / Pyruvate

+1%

正相關

糖耐測試中濃度上升延後且偏高，反映胰島功能下降

乳酸 / Lactate

+25%

正相關

糖解代謝異常，與胰島素抵抗高度相關

甲基乙二醛 / Methylglyoxal

+18%

正相關

糖基化壓力標記，加速微血管病變

beta-D-Glucose

+12%

正相關

直接反映血糖代謝失調程度

文獻支撐說明

報告引用文獻說明：糖尿病患者在葡萄糖耐受測試中，丙酮酸濃度上升延後且維持偏高，反映糖代謝異常與胰島素作用受阻，並可能與胰島功能下降相關。

報告引用文獻說明：糖尿病患者在葡萄糖耐受測試中，丙酮酸濃度上升延後且維持偏高，反映糖代謝異常與胰島素作用受阻，並可能與胰島功能下降相關。

代謝物交互作用網路圖

以網路圖呈現與第二型糖尿病相關的代謝途徑節點連結關係——紅色節點為在高風險族群中一貫上調的關鍵代謝物，邊線代表代謝反應或酵素催化關係。

高風險上調

一般節點

保護性

Citrate Cycle (TCA)

粒線體能量代謝核心，糖尿病患者 TCA 通量下降，造成乳酸與丙酮酸堆積。

Pentose & Glucuronate Conversion

五碳糖磷酸途徑活性異常，影響 NADPH 生成與氧化壓力控制能力。

Amino Sugar Metabolism

Hexosamine 路徑過度活化是胰島素阻抗的重要機制，與多種糖尿病併發症高度相關。

05 · 參考文獻與學術基礎

技術白皮書與完整參考文獻

技術白皮書與

完整參考文獻

MetaGuard 報告的「附錄 4：參考文獻」中，收錄多篇已發表文獻。

以下為主要涵蓋領域：

MetaGuard 報告的「附錄 4：參考文獻」中，收錄多篇已發表文獻。

以下為主要涵蓋領域：

1

生理年齡與多體學 / 代謝體關聯分析

生理年齡與多體學 / 代謝體關聯分析

2

阿茲海默症、腦中風、心肌梗塞、糖尿病、脂肪肝、腎臟病等疾病的代謝體 signature

阿茲海默症、腦中風、心肌梗塞、糖尿病、脂肪肝、腎臟病等疾病的代謝體 signature

3

代謝途徑（糖解、五碳糖磷酸途徑、氨基糖代謝等）與疾病風險的機制研究

代謝途徑（糖解、五碳糖磷酸途徑、氨基糖代謝等）與疾病風險的機制研究

4

代謝體在實務醫療系統中作為慢性病早期預測工具的應用

代謝體在實務醫療系統中作為慢性病早期預測工具的應用

📄

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完整版技術白皮書、模型驗證報告與完整參考文獻清單，提供醫師、研究者與機構合作洽談時使用。

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