Immune-Frame 免疫健康检测
深入了解免疫系统状态，优化个人健康策略
什么是 Immune-Frame？
Immune-Frame 是一项高精准度的免疫功能检测，专为评估个体的免疫系统强度、平衡与功能状态而设计。透过分析关键免疫细胞亚群与细胞激素（如调节性T 细胞、CD 标记、发炎与抗发炎讯号），能够有效识别免疫系统是否处于过度活跃、受抑或失衡的状态。
此项检测结合两项国际公认的实验室技术：ELISA 与流式细胞仪（Flow Cytometry），针对免疫活化、抑制与发炎相关指标进行多面向分析。无论是计划接受细胞治疗、免疫疗法，或仅想更全面掌握自身免疫状态，Immune-Frame 都能提供客观、可量化的临床参考资讯。
谁适合进行此检测？
此检测特别适用于以下族群：
- 正在接受或曾接受癌症相关护理者
- 自体免疫疾病患者
- 有慢性感染病史者，例如EB 病毒、肝炎、莱姆病等
- 容易反覆感染或经常感到疲劳者
- 准备接受干细胞或免疫疗法的病人
- 关注预防医学与整体免疫力的健康人士
测试的检测流程：
- 采集血液样本（约8–20 毫升）
- 实验室进行ELISA 与流式细胞仪分析
- 出具完整免疫报告
- 由专业医师解读结果并提供建议
本检测通常无需空腹，报告约于1 至2 周内完成。
Immune-Frame 如何应用于癌症相关护理
在癌症照护中，免疫系统的表现往往与疗效息息相关。 Immune-Frame 可在以下阶段发挥作用：
治疗前评估：检视免疫抑制状况、慢性发炎指数与T 细胞疲乏程度，有助于医师评估治疗时机与选择合适策略。
治疗后追踪：观察抑制性标记（如CD25、CTLA-4）是否下降、免疫活化标记（如CD28、CD80、CD86）是否上升，以评估疗效反应与记忆免疫细胞形成情形。
Immune-Frame 如何评估干细胞治疗反应
对于进行MSC 干细胞治疗者，Immune-Frame 可于下列阶段提供关键资讯：
治疗前：辨识慢性发炎（inflammaging）与免疫失衡状态，作为判断是否适合接受干细胞疗法的重要依据。
治疗后：追踪发炎指标是否下降，并评估是否产生稳定的免疫调节反应，协助医师调整后续治疗方向。
检测指标范围
本检测涵盖多项免疫细胞及激素，包括：
- T 细胞与B 细胞表面标记：CD3、CD4、CD8、CD19、CD20
- 活化型标记：CD28、CD80、CD86
- 抑制型标记：CD25（Tregs）、CTLA-4
- 细胞激素（经ELISA 分析）：IFN-γ、IL-2、IL-4、IL-6、TNF-α
我的免疫系统目前是否处于过度活跃或受抑状态？
了解免疫系统的整体活性，有助于预测身体对治疗的反应与潜在风险。
- 发炎指数是否会影响治疗成效？
追踪发炎相关标志物，评估慢性发炎是否影响治疗计画或康复进度。 - 我是否适合接受免疫相关治疗或细胞疗法？
结合免疫轮廓与病况，判断是否具备接受特定免疫疗法的基础条件。 - 是否需要根据免疫状况调整营养补充、药物使用或生活方式？
依据个人免疫评估结果，提供更个人化的生活与保健建议。 - 治疗后我的免疫功能是否有改善？
透过后续追踪，了解免疫功能是否有恢复或进一步优化。
※ 想了解更多？欢迎随时与我们联系，一起找到最适合您的方向！
Immune-Frame 可协助回答的问题
Immune-Frame 可协助回答的问题
- 经科学验证，数据准确可靠
- 提供个人化免疫轮廓，支持精准护理
- 帮助医师设计更有根据的个体化方案
- 采检过程非侵入性，仅需少量血液
- 特别适用于RGCC 细胞疗法的前后免疫评估
参考文献
肿瘤免疫反应与免疫治疗相关研究：
- Pandolfi F, Cianci R, Pagliari D, et al. The immune response to tumors as a tool toward immunotherapy. Clinical and Developmental Immunology. 2011;2011:894704.
- Dunn GP, Old LJ, Schreiber RD. The three Es of cancer immunoediting. Annual Review of Immunology. 2004;22:329–360.
- Hanahan D, Weinberg RA. Hallmarks of Cancer: The Next Generation. Cell. 2011;144(5):646–674.
肿瘤免疫微环境与免疫评估相关研究：
- Yuan W, Cai W, Huang X, Peng S. Prognostic value of immune scores in the microenvironment of colorectal cancer. Oncology Letters. 2020;20(5):256.
- Binnewies M, Roberts EW, Kersten K, et al. Understanding the tumor immune microenvironment (TIME) for effective therapy. Cancer Cell. 2018;33(4):550–564.
- Chen DS, Mellman I. Elements of cancer immunity and the cancer–immune set point. Nature. 2017;541:321–330.
细胞因子（Cytokines）与免疫调节相关研究：
- Patel HJ, Patel BM. TNF-α and cancer cachexia: Molecular insights and clinical implications. Life Sciences. 2017;170:56–63.
- Turner MD, Nedjai B, Hurst T, Pennington DJ. Cytokines and chemokines: At the crossroads of cell signalling and inflammatory disease. Biochimica et Biophysica Acta. 2014;1843(11):2563–2582.
- Kang S, Brown HM, Hwang S. Direct Antiviral Mechanisms of Interferon-Gamma. Immune Network. 2018;18(5):e33.
免疫治疗与癌症免疫调节相关研究：
- Couzin-Frankel J. Breakthrough of the year 2013. Cancer Immunotherapy. Science. 2013;342(6165):1432–1433.
- Topalian SL, Drake CG, Pardoll DM. Immune checkpoint blockade: a common denominator approach to cancer therapy. Cancer Cell. 2015;27(4):450–461.
- Hodi FS, O'Day SJ, McDermott DF, et al. Improved survival with ipilimumab in patients with metastatic melanoma. New England Journal of Medicine. 2010;363:711–723.
免疫系统监测与个性化癌症管理相关研究：
- Fridman WH, Pagès F, Sautès-Fridman C, Galon J. The immune contexture in human tumours: impact on clinical outcome. Nature Reviews Cancer. 2012;12:298–306.
- Galon J, Pagès F, Marincola FM, et al. The immune score as a new possible approach for the classification of cancer. Journal of Translational Medicine. 2012;10:1.
- Dagogo-Jack I, Shaw AT. Tumour heterogeneity and resistance to cancer therapies. Nature Reviews Clinical Oncology. 2018;15:81–94.