QIAGEN Ingenuity Pathway Analysis 2026 夏季更新(上)

本文經訊聯基因數位股份有限公司同意轉載；原文出處

關於IPA 與本次更新

如果IPA 不只告訴您「哪些 pathway 顯著」，還可以直接陪您一起追問：為什麼會出現這個結果、哪些 regulator 可能在背後驅動，以及下一步應該怎麼驗證呢？ QIAGEN 在 2026 Summer Release 中，進一步把 IPA 從分析工具推向更互動的研究探索平台。

QIAGEN Ingenuity Pathway Analysis (IPA）可整合 RNA-seq、microarray、蛋白質體、代謝體、磷酸化蛋白體及其他基因／分子清單，利用 QIAGEN Biomedical Knowledge Base 的人工整理文獻與資料庫內容，協助研究者進行 Canonical Pathways、 Upstream Regulators、 Diseases & Functions、 Causal Networks、 Comparison Analysis 等分析。

本次Summer 2026 Current Release最受矚目的更新是全新的 IPA Investigator (Beta）。它是一個直接嵌入 IPA Desktop 的 AI 研究夥伴，能理解您目前正在查看的 Core Analysis、Comparison Analysis、 network 或 pathway，將複雜結果轉成較容易閱讀的生物學敘述，並進一步提出可直接在 IPA 中執行的 Action。

除了IPA Investigator，本次亦大幅更新 IPA Interpret 的 Comparison Analysis bubble map，包括 OmicSoft 分析整合、 hierarchical clustering、進階篩選、 Compare Builder 與圖表客製化； IPA Desktop 的 Grow 功能也增加 molecule type 篩選。內容層面則新增 8 條 Ingenuity signaling pathways、超過 19 萬筆 Knowledge Base findings，並持續擴充 OmicSoft curated datasets。

本次更新一覽

• IPA Investigator（Beta）：AI-powered biological insights，直接在 IPA 中提問、解讀並執行後續 Action。
• IPA Desktop Grow：Upstream Expression Regulators 可依 Molecule type 篩選。
• IPA Interpret Comparison Analysis：可納入最多 50 個 OmicSoft analyses（需Analysis Match license）。
• Comparison bubble map：新增 hierarchical clustering、 Data display / More filters 與視覺化調整。
• Compare Builder：可先從不同頁面收集 analyses，再一次建立最終 Comparison Analysis。
• Bubble chart export：強化顏色、字型、比例等客製化，可輸出 PNG。
• Content：新增 8 條 Ingenuity signaling pathways Knowledge Base 新增 >190,000 findings。
• OmicSoft：總資料集達 237,856，新增 1,555 datasets。

IPA Investigator Beta）：把分析結果變成可以直接對話的研究情境

IPA Investigator 是本次版本的核心新功能。它直接顯示在 IPA Desktop 右側，讓使用者不必離開分析畫面，就能以自然語言詢問正在看到的結果。它會嘗試找出結果中的重要 themes、mechanisms 與 connections，並用較容易理解的文字說明。

對熟悉IPA 的使用者而言， Investigator 可以縮短從「看到結果」到「決定下一個分析步驟」之間的時間；對剛開始使用 IPA 的研究者而言，它也可以把研究者自己的科學語言轉換成 IPA 的 terminology 與操作方式，協助學習 IPA 可以做哪些探索。

語言與 context

IPA Investigator 支援以不同書寫語言提問。當最上層可見視窗為 Core Analysis、 Comparison Analysis、network 或 Canonical Pathway 時，Investigator 會把該內容視為問題的 context；若目前沒有可用的分析視窗，則會把問題視為 open-ended question。

需要特別注意的是，Investigator 的 LLM 並沒有「把整個 IPA Knowledge Base 直接訓練進模型」。對話框中的文字是 LLM 產生，因此仍可能有錯誤；而在對話框之外真正由 IPA 執行的 Build、Grow、Overlay、PathExplorer 等操作，仍由 IPA 與 QIAGEN Knowledge Base所支援。

從一般研究問題開始：先回答，再建議 IPA Actions

使用者可直接在面板底部輸入問題。QIAGEN 的範例為「How do GLP-1 drugs reduce obesity?」。Investigator 先以自然語言整理 GLP-1 類藥物可能涉及的生物學機制，再提出一系列可執行的 IPA Actions，讓研究者不必停在文字回答，而能立即進入 IPA 的 pathway /network 探索。

每個 Action 都代表 IPA 中原本可以由使用者手動完成的一組操作。將游標移到 Action card的說明位置，可以查看此 Action 預計執行哪些步驟。Investigator 的價值在於協助組織這些操作，並將必要參數交給 IPA 執行。

DrugMechanism Action：從藥物問題直接建立機制網路

以 GLP-1 問題為例，執行 DrugMechanism Action 後，IPA 可建立以 liraglutide、 semaglutide 等 GLP-1 receptor agonists 為中心的 network，將藥物、標靶、下游分子與 biological outcomes 串接起來。

當 pathway 建立完成後，Investigator 還可以接著提出 regulators、canonical pathways 或functions 等延伸方向。也就是說，研究者可以從一個問題開始，逐步把文字假說轉換成可視化且可追溯到 IPA Knowledge Base evidence 的 network。

針對 Core Analysis 直接追問「為什麼？」

當 Core Analysis 位於最上層時，Investigator 會把問題理解成針對該分析提出。官方範例使用 cardiomyocyte differentiation 的 RNA-seq Core Analysis，並詢問為什麼 Bone Mineralization Signaling Pathway 會在這個研究情境中顯著。

Investigator 會先提出一個可能的生物學解釋，再提供可進一步驗證的 Action。這類互動特別適合處理「結果看起來與研究主題不完全直覺一致」的情況，協助研究者從共同分子、調控 者或生物學機制尋找合理的連結。

AnalysisTheme 與後續 Grow：把解讀延伸為新的研究假說

執行 AnalysisTheme 等 Action 後，IPA 可建立新的 network / pathway 來摘要分析中的主要主題。Investigator 也可以要求 IPA 計算與目前 network 顯著重疊的 Upstream Regulators、Canonical Pathways、Diseases & Functions，並優先提出尚未包含在圖中的顯著 entities。

接著，研究者可以使用 GrowToBioFunctions 等 Action 將候選 function 加入 pathway。例如依 z-score 排序後，挑選最符合研究假說的 function，逐步擴充 network。這個流程把
「AI 說明」和「IPA 因果分析」連接在一起，讓結果更容易落實成可以繼續驗證的研究模型。

IPA Investigator 可執行的主要 Actions

Action	功能說明
AnalyzeData	分析 gene expression 或類似 dataset，找出 enriched pathways、upstream regulators 與 biological functions。
PathExplorer	建立從 molecules / changes 到 diseases、functions 或 pathways 的因果路徑。
GrowToNeighbors	從指定 genes 或 molecules 向上游、下游或雙向延伸鄰近 分子。
ListPathways	搜尋符合指定 genes、functions 或主題的 Canonical Pathways / MyPathways。
GeneView	快速查看單一 gene 的 functions、interactions、disease links 與 supporting references。
IPAHelp	說明 IPA 功能、分析概念與統計指標，例如 p-value、z- score。
DiseaseBioProfiler	建立特定 disease / function 的 molecular biology profile，整理 genes、clinical information 與 evidence。
NewPathway	建立新的 MyPathway，可加入指定 genes、functions 或 pathways，並依需求連接。

Comparison Analysis 也可成為 Investigator 的 context

當 Comparison Analysis 位於最上層時，Investigator 可以直接解讀不同條件、時間點或處理組之間的共同與相反模式。QIAGEN 以 Ebola-challenged macaques blood RNA-seq 為例，示範 Investigator 如何針對 comparison pattern 提供說明，並提出進一步 filter 結果的 Actions。