台灣生物多樣性資料庫：知識必須透過分享才能被成就

本文與 TRPMA 台灣研發型生技新藥發展協會合作，泛科學企劃執行

如果把癌細胞比喻成身體裡的頭號通緝犯，那誰來負責逮捕？

許多人第一時間想到的，可能是化療、放療這些外來的「賞金獵人」。但其實，我們體內早就駐紮著一支最強的警察部隊「免疫系統」。

既然「免疫系統」的警力這麼堅強，為什麼癌症還是屢屢得逞？關鍵就在於：癌細胞是偽裝高手。有的會偽造「良民證」，騙過免疫系統的菁英部隊；更厲害的，甚至能直接掛上「免查通行證」，讓負責巡邏的免疫細胞直接視而不見，大搖大擺地溜過。

過去，免疫檢查點抑制劑的問世，為癌症治療帶來突破性的進展，成功撕下癌細胞的偽裝，也讓不少患者重燃希望。不過，目前在某些癌症中，反應率仍只有兩到三成，顯示這條路還有優化的空間。

今天，我們要來聊的，就是科學家如何另闢蹊徑，找出那些連「通緝令」都發不出去的癌細胞。這個全新的免疫策略，會是破解癌症偽裝的新關鍵嗎？

免疫療法登場：從殺敵一千到精準出擊

在回答問題之前，我們先從人類對抗癌症的「治療演變」說起。

最早的「傳統化療」，就像威力強大的「七傷拳」，殺傷力高，但不分敵我，往往是殺敵一千、自損八百，副作用極大。接著出現的「標靶藥物」，則像能精準出招的「一陽指」，能直接點中癌細胞的「穴位」，大幅減少對健康細胞的傷害，副作用也小多了。但麻煩的是，癌細胞很會突變，用藥一段時間就容易產生抗藥性，這套點穴功夫也就漸漸失靈。

直到這個世紀，人類才終於領悟到：最強的武功，是驅動體內的「原力」，也就是「重新喚醒免疫系統」來對付癌症。這場關鍵轉折，也開啟了「癌症免疫療法」的新時代。

你可能不知道，就算在健康狀態下，平均每天還是會產生數千個癌細胞。而我們之所以安然無恙，全靠體內那套日夜巡邏的「免疫監測 (immunosurveillance)」機制，看到癌細胞就立刻清除。但，癌細胞之所以難纏，就在於它會發展出各種「免疫逃脫」策略。

免疫系統中，有一批受過嚴格訓練的菁英，叫做「T細胞」，他們是執行最終擊殺任務的霹靂小組。狡猾的癌細胞為了躲過追殺，會在自己身上掛出一張「偽良民證」，這個偽裝的學名，「程序性細胞死亡蛋白配體-1 (programmed death-ligand 1, PD-L1) 」，縮寫PD-L1。

當T細胞來盤查時，T細胞身上帶有一個具備煞車功能的「讀卡機」，叫做「程序性細胞死亡蛋白受體-1 (programmed cell death protein 1, PD-1) 」，簡稱 PD-1。當癌細胞的 PD-L1 跟 T細胞的 PD-1 對上時，就等於是在說：「嘿，自己人啦！別查我」，也就是腫瘤癌細胞會表現很多可抑制免疫 T 細胞活性的分子，這些分子能通過免疫 T 細胞的檢查哨，等於是通知免疫系統無需攻擊的訊號，因此 T 細胞就真的會被唬住，轉身離開且放棄攻擊。

這種免疫系統控制的樞紐機制就稱為「免疫檢查點 （immune checkpoints）」。而我們熟知的「免疫檢查點抑制劑」，作用就像是把那張「偽良民證」直接撕掉的藥物。良民證一失效，T細胞就能識破騙局、發現這是大壞蛋，重新發動攻擊！

目前免疫療法已成為晚期癌症患者心目中最後一根救命稻草，理由是他們的體能可能無法負荷化療帶來的副作用；標靶藥物雖然有效，不過在用藥一段期間後，終究會出現抗藥性；而「免疫檢查點抑制劑」卻有機會讓癌症獲得長期的控制。

由於免疫檢查點抑制劑是借著免疫系統的刀來殺死腫瘤，所以有著毒性較低並且治療耐受性較佳的優勢。對免疫檢查點抑制劑有治療反應的患者，也能獲得比起化療更長的存活期，以及較好的生活品質。

不過，儘管免疫檢查點抑制劑改寫了治癌戰局，這些年下來，卻仍有些問題。

CD47來救？揭開癌細胞的「免死金牌」機制

「免疫檢查點抑制劑」雖然帶來治療突破，但還是有不少挑戰。

首先，是藥費昂貴。 雖然在台灣，健保於 2019 年後已有條件給付，但對多數人仍是沉重負擔。 第二，也是最關鍵的，單獨使用時，它的治療反應率並不高。在許多情況下，大約只有 2成到3成的患者有效。

換句話說，仍有七到八成的患者可能看不到預期的效果，而且治療反應又比較慢，必須等 2 至 3 個月才能看出端倪。對患者來說，這種「沒把握、又得等」的療程，心理壓力自然不小。

為什麼會這樣？很簡單，因為這個方法的前提是，癌細胞得用「偽良民證」這一招才有效。但如果癌細胞根本不屑玩這一套呢？

想像一下，整套免疫系統抓壞人的流程，其實是這樣運作的：當癌細胞自然死亡，或被初步攻擊後，會留下些許「屍塊渣渣」——也就是抗原。這時，體內負責巡邏兼清理的「巨噬細胞」就會出動，把這些渣渣撿起來、分析特徵。比方說，它發現犯人都戴著一頂「大草帽」。

接著，巨噬細胞會把這個特徵，發布成「通緝令」，交給其他免疫細胞，並進一步訓練剛剛提到的菁英霹靂小組─T細胞。T細胞學會辨認「大草帽」，就能出發去精準獵殺所有戴著草帽的癌細胞。

而PD-1/PD-L1 的偽裝術，是發生在最後一步：T 細胞正準備動手時，癌細胞突然高喊：「我是好人啊！」，來騙過 T 細胞。

但問題若出在第一步呢？如果第一關，巡邏的警察「巨噬細胞」就完全沒有察覺這些屍塊有問題，根本沒發通緝令呢？

這正是更高竿的癌細胞採用的策略：它們在細胞表面大量表現一種叫做「 CD47 」的蛋白質。這個 CD47 分子，就像一張寫著「自己人，別吃我！」的免死金牌，它會跟巨噬細胞上的接收器─訊號調節蛋白α (Signal regulatory protein α，SIRPα) 結合。當巨噬細胞一看到這訊號，大腦就會自動判斷：「喔，這是正常細胞，跳過。」

結果會怎樣？巨噬細胞從頭到尾毫無動作，癌細胞就大搖大擺地走過警察面前，連罪犯「戴草帽」的通緝令都沒被發布，T 細胞自然也就毫無頭緒要出動！

這就是為什麼只阻斷 PD-L1 的藥物反應率有限。因為在許多案例中，癌細胞連進到「被追殺」的階段都沒有！

為了解決這個問題，科學家把目標轉向了這面「免死金牌」，開始開發能阻斷 CD47 的生物藥。但開發 CD47 藥物的這條路，可說是一波三折。

不只精準殺敵，更不能誤傷友軍

研發抗癌新藥，就像打造一把神兵利器，太強、太弱都不行！

第一代 CD47 藥物，就是威力太強的例子。第一代藥物是強效的「單株抗體」，你可以想像是超強力膠帶，直接把癌細胞表面的「免死金牌」CD47 封死。同時，這個膠帶尾端還有一段蛋白質IgG-Fc，這段蛋白質可以和免疫細胞上的Fc受體結合。就像插上一面「快來吃我」的小旗子，吸引巨噬細胞前來吞噬。

問題來了！CD47 不只存在於癌細胞，全身上下的正常細胞，尤其是紅血球，也有 CD47 作為自我保護的訊號。結果，第一代藥物這種「見 CD47 就封」的策略，完全不分敵我，導致巨噬細胞連紅血球也一起攻擊，造成嚴重的貧血問題。

這問題影響可不小，導致一些備受矚目的藥物，例如美國製藥公司吉立亞醫藥（Gilead）的明星藥物 magrolimab，在2024年2月宣布停止開發。它原本是預期用來治療急性骨髓性白血病（AML）的單株抗體藥物。

太猛不行，那第二代藥物就改弱一點。科學家不再用強效抗體，而是改用「融合蛋白」，也就是巨噬細胞身上接收器 SIRPα 的一部分。它一樣會去佔住 CD47 的位置，但結合力比較弱，特別是跟紅血球的 CD47 結合力，只有 1% 左右，安全性明顯提升。

像是輝瑞在 2021 年就砸下 22.6 億美元，收購生技公司 Trillium Therapeutics 來開發這類藥物。Trillium 使用的是名為 TTI-621 和 TTI-622 的兩種融合蛋白，可以阻斷 CD47 的反應位置。但在輝瑞2025年4月29號公布最新的研發進度報告上，TTI-621 已經悄悄消失。已經進到二期研究的TTI-622，則是在6月29號，研究狀態被改為「已終止」。原因是「無法招募到計畫數量的受試者」。

但第二代也有個弱點：為了安全，它對癌細胞 CD47 的結合力，也跟著變弱了，導致藥效不如預期。

於是，第三代藥物的目標誕生了：能不能打造一個只對癌細胞有超強結合力，但對紅血球幾乎沒反應的「完美武器」？

為了找出這種神兵利器，科學家們搬出了超炫的篩選工具：噬菌體（Phage），一種專門感染細菌的病毒。別緊張，不是要把病毒打進體內！而是把它當成一個龐大的「鑰匙資料庫」。

科學家可以透過基因改造，再加上AI的協助，就可以快速製造出數億、數十億種表面蛋白質結構都略有不同的噬菌體模型。然後，就開始配對流程：

1. 先把這些長像各異的「鑰匙」全部拿去試開「紅血球」這把鎖，能打開的通通淘汰！
   
2. 剩下的再去試開「癌細胞」的鎖，從中挑出結合最強、最精準的那一把「神鑰」！

接著，就是把這把「神鑰」的結構複製下來，大量生產。可能會從噬菌體上切下來，或是定序入選噬菌體的基因，找出最佳序列。再將這段序列，放入其他表達載體中，例如細菌或是哺乳動物細胞中來生產蛋白質。最後再接上一段能號召免疫系統來攻擊的「標籤蛋白 IgG-Fc」，就大功告成了！

目前這領域的領頭羊之一，是美國的 ALX Oncology，他們的產品 Evorpacept 已完成二期臨床試驗。但他們的標籤蛋白使用的是 IgG1，對巨噬細胞的吸引力較弱，需要搭配其他藥物聯合使用。

而另一個值得關注的，是總部在台北的漢康生技。他們利用噬菌體平台，從上億個可能性中，篩選出了理想的融合蛋白 HCB101。同時，他們選擇的標籤蛋白 IgG4，是巨噬細胞比較「感興趣」的類型，理論上能更有效地觸發吞噬作用。在臨床一期試驗中，就展現了單獨用藥也能讓腫瘤顯著縮小的效果以及高劑量對腫瘤產生腫瘤顯著部分縮小效果。因為它結合了前幾代藥物的優點，有人稱之為「第 3.5 代」藥物。

除此之外，還有漢康生技的FBDB平台技術，這項技術可以將多個融合蛋白「串」在一起。例如，把能攻擊 CD47、PD-L1、甚至能調整腫瘤微環境、活化巨噬細胞與T細胞的融合蛋白接在一起。讓這些武器達成 1+1+1 遠大於 3 的超倍攻擊效果，多管齊下攻擊腫瘤細胞。

結語

從撕掉「偽良民證」的 PD-L1 抑制劑，到破解「免死金牌」的 CD47 藥物，再到利用 AI 和噬菌體平台，設計出越來越精準的千里追魂香。 

對我們來說，最棒的好消息，莫過於這些免疫療法，從沒有停下改進的腳步。科學家們正一步步克服反應率不足、副作用等等的缺點。這些努力，都為癌症的「長期控制」甚至「治癒」，帶來了更多的希望。

本文轉載自中央研究院研之有物，泛科學為宣傳推廣執行單位。

• 採訪撰文｜歐宇甜
• 美術設計｜林洵安

日常壓力會誘發纖維肌痛症

纖維肌痛症 (fibromyalgia) 病患有全身慢性肌肉痠痛，可能伴隨失眠、焦慮和憂鬱等症狀，致病機轉一直是個未解之謎。中央研究院生物醫學科學研究所陳志成研究員與研究團隊，找到纖維肌痛症可能的生理與心理致病機轉和關鍵抑制劑，論文於 2020 年 9 月發表於國際風濕免疫科權威醫學期刊 (Annals of the Rheumatic Diseases)。

無藥可醫的纖維肌痛症

「纖維肌痛症 」最常見的症狀是全身肌肉慢性痠痛，伴隨疲勞、失眠、焦慮和憂慮，有時被稱為稍微累一點就全身痠痛的「公主病」。目前醫學對於該病的致病機制並不清楚，病人往往不斷轉診仍找不到明確病因，因此也尚未有專屬用藥，只能先緩解症狀，但效果相當有限。

不過臨床上發現，日常生活精神壓力會誘發或加重纖維肌痛症症狀。多數病患的背後都是一段故事，可能有家庭、親友、經濟、工作等各種問題。只是心理壓力和纖維肌痛症到底誰是因、誰是果？背後的致病機制是什麼？「我們必須建立一個可以反應纖維肌痛症的動物模式，以驗證心理壓力與纖維肌痛症的關係。」 陳志成說明。

在此之前，先來看看痠痛是怎麼引發的呢？

組織酸化誘發痠痛

過去研究認為組織酸化會誘發痠痛。1980 年德國人曾做過人體實驗，直接把酸性物質注射入人體，結果發現真的會引起痛感，而且流速越快、越痛，初步證明酸與痠痛的因果關係。但酸是透過什麼樣的分子機制來刺激痛覺神經，卻一直沒有定論。

陳志成嘗試以此建立纖維肌痛症的動物模式。他們先幫小鼠注射酸鹽水，然後以壓肌肉或用細尼龍線刺激小鼠腳掌，發現小鼠碰到刺激會縮腳，代表的確有「疼痛過敏化」現象，但這疼痛過敏化現象在 24 小時以後會消失不見。但如果五天之內在同樣位置再打一次，就會導致持續約一個月的疼痛過敏化，而且也會發生鏡像性的疼痛，成功符合纖維肌痛症的特徵。

這個小鼠實驗模式提供了一個平台，讓陳志成可以從神經學的分子機制上，深入研究組織酸化如何誘發慢性肌肉疼痛。

我們身上各個組織都有痛覺神經，神經上有許多可被酸給激活的離子通道或受體分子，最重要的包括酸敏性離子通道（ASICs），以及辣椒素受體蛋白 (TRPV1) 等等。陳志成實驗發現，如果以藥物抑制 ASICs 或 TRPV1，五天後再次的肌肉酸化刺激就無法誘發慢性疼痛。但是，如果再次的肌肉酸化刺激發生於第二天，仍會誘發 7 ~ 10 天的疼痛過敏化現象。因此，陳志成推論出，第一次肌肉組織酸化不僅是誘發短暫的疼痛過敏化現象，也讓肌肉痛覺神經產生了可塑性變化，所以五天以內再次肌肉酸化刺激，就足以發展成慢性疼痛。

用噪音製造壓力源

了解痠痛的神經科學分子機制，下一步就是建立心理壓力造成痠痛的動物模式，怎麼做？噪音是好工具！一般的壓力來源很難定量，但是噪音可以換算分貝並以程式設定，比較好掌握。

他們讓小鼠待在籠中，不定時播放尖銳、人耳可能聽不見的超音波噪音，一天重複六次，隔兩天後再連續兩天重覆進行……結果，受到噪音壓力的小鼠，出現了疼痛過敏化現象持續約一個月。「我們發現，關鍵是要有不確定性、間歇性、重複性的壓力刺激，如果是給予短暫的壓力刺激，小鼠並不會出現慢性疼痛過敏化現象。」

此外，一般纖維肌痛症患者常出現共病，像焦慮、憂鬱等情緒問題。他們觀察具有疼痛過敏化現象的小鼠們，焦慮行為也變得明顯：一般健康的小鼠喜歡到處探索、玩耍， 放入十字迷宮時，敢走到兩側開放懸空的部分，但有焦慮行為的小鼠喜歡躲在隱蔽空間、不敢跑出來。

壓力 –> 氧化脂質 –> 疼痛訊號

建立一套動物模式後，接下來他和研究團隊想知道，體內有什麼東西誘發了痠痛？

他們分析小鼠血液中的脂質，發現小鼠在遭受壓力後，體內有一群特別的脂質被代謝出來。「我們發現到一種氧化脂質 LPC16：0 ，令人眼睛為之一亮！」陳志成說道。原來，幾年前有法國科學家發現這種氧化脂質 LPC16：0 可以專一性的刺激感覺神經元上的 ASIC3 酸敏性離子通道。賓果！全部事情似乎都可以串連在一起了。

經過反覆實驗，致病機轉的輪廓漸漸清楚了！外界的壓力源 (噪音)，會導致小鼠體內的氧化壓力上升，造成脂質代謝異常，產生過量的氧化脂質 LPC16：0 ，活化肌肉感覺神經元上的 ASIC3 酸敏性離子通道，造成疼痛過敏化現象，持續刺激下轉變成慢性疼痛。

纖維肌痛症療法現曙光

在小鼠身上驗證後，回到纖維肌痛症病人身上觀察：他們體內是不是有比較高的氧化壓力？比較高的異常脂質代謝呢？研究團隊將病患根據症狀嚴重程度分類，一群是全身痛、但症狀比較輕微，一群是全身又痠又痛、症狀比較嚴重，發現全身痠痛症狀嚴重的病人體內的 LPC16：0 特別高，另一組症狀輕微的病患則沒有，兩組之間有明顯的差異。

而人體其實本有快速代謝 LPC16：0 的路徑，但在五天內重複刺激，就可能變成慢性痠痛；換句話說，很多纖維肌痛症患者的病因可能是長時間一直受壓力刺激，體內會持續產生氧化脂質 LPC16：0，導致肌肉長期慢性痠痛，「這也能說明一個奇特現象：許多纖維肌痛症病患即使用藥也不見效，但當壓力源去除，像是搬離不幸福的家庭，全身痠痛就可能突然不藥而癒。」陳志成補充。

研究人員證明氧化脂質 LPC16：0 是引起痠痛感的禍首後，就可以嘗試去阻斷它產生。研究團隊用一種可以抑制這種酵素的藥物–血小板活化因子乙醯水解酵素抑制劑 (platelet-activating factor-acetylhydrolase inhibitor; darapladib)，打到小鼠的身上，果真成功降低壓力造成的疼痛反應，此發現已申請國際專利，未來可望運用在纖維肌痛症臨床治療。

纖維肌痛症的神祕面紗，至此終於稍稍揭開！這項重大研究成果於 2020 年 9 月刊登在國際風濕免疫科權威醫學期刊 (Annals of the Rheumatic Diseases) 上。不過這只是陳志成痠痛研究的一角。他首創「痠覺理論」，希望能從更深入、全面解答慢性痠痛的成因，尋找更有效的療法。

建立痠覺理論，尋找新一代止痛藥物

何謂痠覺理論？首先，陳志成認為：痠是痠、痛是痛，兩者並不一樣。

這點對華人沒有問題！在臺語詞彙中有痠（SNG）、也有痛，國語詞彙中有又痠又痛、腰痠背痛等，可是在許多國家語言中只有關於疼痛 (PAIN) 的詞彙，沒有單獨提到痠覺的字彙。目前國際上只有對於疼痛的定義，把痠痛視為同一件事，或認為痠只是比較輕微的痛覺。

但是痠痛成因其實相當複雜，與組織酸化的關係也有待釐清！

比方說，酸可能引起疼痛，但你知道它也有止痛的效果嗎？在上述的小鼠肌肉酸化實驗中，陳志成發現同時抑制 ASIC3 與 TRPV1 ，可抑制酸所誘發的疼痛過敏化現象。但奇怪的是，第二天對於小鼠再次進行肌肉酸化刺激，雖然 ASIC3 與 TRPV1 這次沒被抑制，但小鼠竟完全沒疼痛反應！由此得知：除了 ASIC3 與 TRPV1 之外，還有一個未知、但是很重要的受體參與反應。這個神秘的受體是一個可以止痛的酸敏性受體分子，讓止痛的效果從第一次實驗延續到第二次！

接著，陳志成發現這個受體分子被刺激後，會促使感覺神經末梢釋放重要的神經傳導物質–物質 P。他認為：當痛覺神經被刺激後，在肌肉端的神經末梢會釋放物質 P，物質 P 會抑制神經活性，達成止痛作用，宛如痠痛的煞車系統。陳志成隨即抑制物質 P ，果然一次肌肉組織酸化就足以誘發慢性疼痛，讓小鼠無止盡痛下去。

那麼，問題來了！既然酸可以誘發疼痛、又可止痛，那麼痠痛病人到底是抱怨痠，還是痛呢？痠顯然不只是一種輕微的痛覺這麼簡單！這個「酸止痛」的神奇現象，提供了痠與痛的另類思考，物質 P 也可能成為新一代的止痛藥物。

「我現在就像一個傳教士，必須努力說服大家，痠與痛不一樣！我也跟語言學家合作，了解其他國家的相關詞彙，希望不久後可以將痠覺清楚定義出來。」唯有正視痠痛的不同，分別了解痠、痛背後各自的分子病理機制，才能發展更有效的止痛或止痠療法，嘉惠更多受到慢性痠痛折磨的病患。

本文轉載自中央研究院研之有物，泛科學為宣傳推廣執行單位。

• 採訪撰文｜蕭歆諺
• 美術設計｜林洵安

拚經濟 VS 顧性命，防疫政策可能兼顧嗎？

新冠肺炎席捲全球，各國紛紛祭出的嚴格手段，封城、禁足、邊境管制。但這類政策宛如雙面刃，控制人流接觸、傳播疫情，也可能同時衝擊經濟。性命要顧，生計也不能不管，政府該如何擬定政策才能兼顧兩者？當 Covid-19 可能趨向常態化，從嚴防守零容忍是長期最好政策嗎？中研院經濟研究所團隊建構出一套經濟學運算模型，在健康與經濟權衡間，找出適合各國的最佳防疫政策。

防疫是公衛與經濟的拔河

想像一下，你現在是防疫團隊的決策者，此時正與各領域專家開會。

一群學者嚴厲警示：防疫如作戰，務必嚴格限制邊境、在家工作，用盡一切手段把感染人數降到最低。但另一群專家立刻出聲反對：「沒錢也會沒命！」他們主張防疫必須適度寬鬆，盡量維持日常生活，才不會把人逼上絕境。兩邊爭吵不休，你怎麼決定？

對許多人來說，答案或許直觀：防疫首選應該是愈嚴密愈好，最短時間、最高防堵。但在經濟學家眼中，答案沒有這麼斬釘截鐵。

中研院經濟所助研究員林軒馳、楊宗翰和訪問學者許文泰，耗費近五個月，建構一套量化運算模型，試圖在健康與經濟之間權衡，找出各國的「最佳防疫策略」。

「隔離實在太無聊……」談到研究動機，三人半開玩笑地說，但他們隨後也點出了幾個關鍵動機。

首先，新冠肺炎的衝擊百年罕見，但觀察目前的國外研究，多半仍有限制。例如，總體經濟學家大多忽略國與國之間的互動，沒有納入國際貿易觀點；國際貿易學者則鮮少探討是否有共通的防疫政策。因此，三位學者試圖更全面地找出：在開放經濟體中，什麼才是最佳的防疫政策？

另一個關鍵動機是，他們發現權衡健康與經濟議題，國內輿論幾乎一面倒，「新聞裡的學者專家基本都是公衛或醫學背景，」防疫是公共衛生與經濟的拔河，畢竟健康重要，但放眼各國，長期全境關閉、封城禁足已衝擊眾多產業和商家的營運，擊垮無數家庭生計。因此，經濟問題也不可忽視。

「我們可能同時顧及公衛與經濟，找出經濟損失最少的防疫選項嗎？」，成為研究團隊的核心問題。

各國國情不同 客製化找疾病傳播速率

帶著這樣的問題，團隊以 2020 年初至 7 月 22 日的資料為基礎，建構出一套經濟學運算模型，檢視不同條件對疫情擴散、經濟損失的影響。

第一步，先了解各國疾病傳播速率。

他們使用流行病學的常用指標：基本再生數（Basic Reproduction Number, R₀），意思是每一個感染者平均會傳播給多少人。當 R₀ 越大，代表疾病擴散快，疫情越難控制；若 R₀ 小於 1，傳染人數變少，疾病便會逐漸消失。

但即使是同一種疾病， R₀ 也並不是統一的。「我們根據模型裡人與人的互動參數，或是各國的防疫政策等，反過來推估計各國的 R₀。」

許文泰解釋：「每個國家的國情、防疫措施都不同，例如亞洲人習慣戴口罩，歐洲人打招呼會親吻，所以我們進一步去『客製化』各國狀況——結合各國的 R₀ 、防疫措施，去計算出對應的有效傳染數（Effective Reproduction number, R_e）。」

另外，他們也加入 Dingel and Neiman （2020） 的「各國遠距工作指數」、牛津大學的「防疫政策指標」等重要指標，來做為模型內的運算參數，以提供「客製化」的結果供各國參考。

防疫政策好理解，但為何遠距工作要納入模型？原因是，遠距工作的可行性，也會同時影響疫情傳播與經濟衝擊。楊宗翰舉例：「像美國肉品處理業、或是亞馬遜的雨林工業的工人，很難在家工作，使得工作地就成為群聚感染的破口。」

因此，若一個國家產業的遠距工作可行性愈高，受到的經濟衝擊也相對愈小。國內封城，人們還是可以遠距工作，以及透過國際貿易補足缺口、互通有無，經濟衝擊就可能降低。

結合流行病學、國際貿易的各項參數，建構出模型後，研究員開始進行各項模擬推算，了解實施不同的防疫政策下，經濟表現有何差異。

參照韓國防疫，「短期」經濟變好或變壞？

他們先以第一波疫情的模範國韓國作為參照。假設，世界各國都向好學生看齊，採用韓國政策防疫，各地的經濟狀況會變好嗎？

檢視經濟狀況的指標有兩項：實質收入（real income）和人民福祉（welfare）。

實質收入較好理解，即是指一國的實質 GDP。後者並非我們熟悉的社會福祉，而是考量了個人感受的效用（utilities）總和，包括風險趨避（risk aversion）、跨時間的替代效果（intertemporal substitution effect）等都納入衡量。簡單來說：當疫情愈穩定、個人收入愈平穩、一國的人民感受愈好，福祉就會愈高。

要特別說明的是，「套用韓國政策」並不是模仿施行一模一樣的政策，而是「讓疾病傳播速度限制在某個數值（R_e）之下」。好比，台灣感染案例更低，因此採韓國政策就代表要增加現行 R_e，也就是放鬆現行管制。

至於，為何對照組是韓國，而非超級優等生台灣？說來有趣，答案正是台灣太「模範」了！林軒馳分析：「去年七、八月時，台灣幾乎毫無疫情。如果以台灣做參照，各國經濟活動都要 shut down（全面中止），」台灣就像平行時空，R₀ 太低，多數國家難以企及。

因此，研究團隊以「韓國的有效傳染數（R_e）」做基準，對比現行防疫措施，推算當各國都調整防疫措施，使傳播速度低於這個值時，是否能遏止病毒擴散？對經濟衝擊有何影響？

結果出人意表！除了中國、台灣，短期來看其他國家的實質收入、人民福祉，全都變糟了！加強防疫後，代價是經濟蒙受不小損失。細究原因，韓國疫情比絕大多數國家控制得好，各國需要收緊管制。因此若向韓國看齊，雖然能降低感染人數、少死一些人，但也得承受明顯的經濟衝擊。

看起來，以韓國作為標竿從嚴防疫，對多數國家經濟福祉並不利。難道，防疫真的是經濟殺手？

短期而言，答案似乎是肯定的。但是把時間拉長來看，問題將會複雜許多。因為死亡帶來的各種負面成本，會隨著時間發酵。

比如，一位 30 歲年輕人不幸染疫身亡，假設他原本活到平均年齡的收入、稅金、社會貢獻、消費、可能生養的孩子，將通通化為泡影。另外，狂飆的死亡人數也會讓恐懼陰影擴散，增加不安定的社會成本，「像是賭博一樣，政府都發爛牌給你，知道穩輸的感覺很差，」許文泰解釋。

參照韓國防疫，「長期」經濟變好或變壞？

因此，研究團隊又做了下一個模擬，假定在廣泛施打有效疫苗之前，需要長期防疫。若各國長期採用韓國政策，結果如何？

情況開始出現分流：有人退步，有人進步。也就是說，一半的國家需要收緊管制，另一半的國家需要放鬆管制，才能有較好的經濟表現。

韓國、台灣得放鬆管制，否則長期下來會承受經濟損失；美國、巴西、印度則應收緊防疫，雖然短期受到衝擊，但長期經濟表現反而更好。

把時間拉長來看，佛系國家若收緊管制，既能挽救更多人的性命，還增加整體經濟利益；中、台、韓等從嚴防疫的國家，則需要放鬆。只是後者調整政策的迫切性沒那麼大，因為實質收入雖然可顯著增加，但福祉並不會巨幅提升。

許文泰強調：「防疫該收緊的時候，請一定要做到，不管是收入、福祉、心理成本都有影響，這不是開玩笑的！」

找出各國最佳防疫政策

保錢、保命一定相互衝突嗎？R_e 降到最低，就是最好的防疫政策嗎？顯然，答案未必如此。

從研究結果看來，長期的最佳政策必須在經濟活動、疾病控制之間，找到平衡。強力讓有效傳染數率急速歸零，不見得就能成為模範生，很可能撲滅疾病，但經濟也全面蕭條衰敗，付出慘痛成本，需要考量各國不同的情況，才能計算最佳的防疫政策。因此，下一步，

團隊根據實質收入、人民福祉兩項經濟指標，融合流行病學模型與數據，演算出各國的「最佳防疫政策」──也就是實質收入、人民福祉都能最大化的各國 R_e 值。

世紀大疫爆發至今，應該強力封城或者佛系防疫，仍是爭論不休的議題。三位學者透過經濟模型找出最佳防疫參考值，運算出各國最適合的 R_e 值，也成為這項研究的突破性發現！

研究團隊運算出最能降低經濟損失的最適政策後，接著，三位學者也進一步檢視，實施後有多大成效？

根據模型演算，如果各國採取各自最佳防疫政策，多數能增加 2.5% 福祉，包括美國、英國、印度。2.5% 聽起來微不足道，實際上，一兩年的差異如同發展基底，很有可能關乎後續深遠的經濟影響。

如果有一個超級 WHO，該怎麼防疫？

除了最佳防疫政策，他們也做了其他有趣的模擬。例如，想像全世界是由一個機構（例如進化版 WHO），制定全球統一的防疫手段，結果會如何？

「我滿 shocked 的，最佳政策跟放任政策，整體來說實質收入沒有差很多！」林軒馳指出。

若全世界都走佛系路線，相較於採用各國最佳防疫政策，實質收入差距並不大。然而，人民福祉就有顯著差異！這意謂，若國家長期放任，社會必須承受龐大的心理成本，即使表面看來實質收入損失不大，實際上將重創人民福祉。總結本次研究，實施佛系防疫，無論在控制疫情、經濟表現，都明顯吞苦果；採用像韓國般的嚴謹作法，短期雖然會有可觀的經濟損失，長期而言對國家較有助益，死亡人數減少、經濟表現也更好。

值得注意的是，防疫絕非越嚴格越好！最佳防疫政策的推算，就是在控制疫情與經濟效益之間，尋求平衡。

另外，三位學者也不約而同談到了國際貿易的重要性。

許多人認為，高度的跨國往來讓病毒很容易搭上「順風車」，是防疫大敵。但研究團隊發現，國際貿易也可以是支援防疫的「後備軍」。

「二、三月的時候，一度出現反全球化浪潮。但實際上，有國際貿易的情況下，才能更良好地控制疫情，」楊宗翰說明，如果各國完全回歸自給自足，疫情可能更糟。比如逼得重災區如美國，工人仍得維持畜牧、肉品加工，因群聚而加速疫情傳播。有他國貨物支援下，國家才能加強防疫，減少經濟衝擊。

林軒馳補充，現代商業交易並非只有人流往來，多數貿易其實是貨運，補足各國生產缺口，反而對拉平疫情曲線有正向幫助。更遑論，許多醫療資源的跨國互助，也需要仰賴國際貿易。

要錢？還是要命？二選一的遊戲很殘酷，但現實中，這道抗疫選擇題不一定是零和挑戰，面對長期的病毒抗戰，社會需要更多面向的思考。隨疫苗研發成功，台灣在努力維持抗疫好成績之時，或許也可以納入經濟學家的意見，找到下一階段最適合台灣的防疫政策。

延伸閱讀

1. Wen-Tai Hsu, Hsuan-Chih (Luke) Lin, Han Yang ❬Between Lives and Economy: Optimal COVID-19 Containment Policy in Open Economies❭，2020
2. 許文泰個人網頁
3. 林軒馳個人網頁
4. 楊宗翰個人網頁