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TED 到底該不該讓你/妳看那兩個演講?

洪靖 Ching Hung
・2014/07/15 ・4198字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 585 ・九年級
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最近在網路上,有一個關於 TED 的科學爭議。知名部落客王大師前些日子寫了一篇〈TED死都不想讓你看的兩個演講!〉(後簡稱王文),批評 TED 刪去兩場演講──謝爾瑞克(Rupert Sheldrake)「科學的迷妄」與漢克(Graham Hancock)「意識之戰」──的作為, 無異於「論述守門人」(gatekeeper of narratives),看似中立地提供有意義、有價值的觀點一個發表管道,但實際上卻一再過濾那些不符合主流科學研究的論點,因此公信力需要打個折扣。 此文受到大量轉貼,引起泛科學(PanSci)常駐寫手 Gene Ng 的注意,並且為文〈TED 死都不該讓你看的兩個演講?〉(後簡稱 Gene 文)回應,指稱 TED 的精神標語本來就是「Ideas Worth Spreading」,而被刪除的那兩場演講本身不論是科學哲學上或研究證據上都不夠科學,只能歸屬科幻小說,所以理當沒有傳播的價值。

Photo Credit: ~C4Chaos~C4無秩序 (CC BY-NC-SA 2.0)
Photo Credit: ~C4Chaos~C4無秩序 (CC BY-NC-SA 2.0)

根據王大師的一些「自述」與文章內容,大概可以知道王大師的背景立基人文社會領域;而 Gene Ng 在泛科學的個人資料則明白寫著一路接受生物學訓練,換句話說有著堅實的科學領域背景。對於從理工轉換到人社的我來說,這樣的爭議自然容易引起我的高度興趣。更有趣的是,Gene Ng 在文章中大量引述科學哲學作品,尤其是孔恩(Thomas Kuhn)的典範理論,來說明不符合常態科學的理論自當不具價值。回想當初,正是因為受到孔恩〈科學革命的結構〉一書的影響,進一步接觸其他科學哲學作 品,也才逐漸堅定轉換跑道的志向,加上目前研究又待在以科學技術為研究對象的科技與社會(science and technology studies)領域,因此對於眼前兩造爭議、對於怎樣算是科學,不禁想說點什麼。

首先,Gene 文對於孔恩(以及其他科學哲學家)的引述相當正確,大體能夠忠實傳達孔恩觀點的內容,不過不得不說,有些地方有待商榷,甚至有誤解典範理論之處。孔恩雖然指出常態科學(normal science)是科學發展的動力,但他同時也認為常態科學是科學發展的阻力。 原因在於,常態科學可以提供理論基礎、提供世界觀(worldview),奠定科學社群的努力方向,使得各種案例、證據、與應用能夠大量累積,直到出現太多無法被既有典範吸納的「異例」(anomaly),才會逐漸導致既有理論失去公信力以及新理論的興起,然而,在提供路徑(approach)的同時,常態科學其實也在限制科學社群的研究取向,哪些問題應該被問、哪些主題值得研究、哪些答案算是合理,幾乎都被常態科學給定,也因此常態科學屬於類似「拼圖」 的解謎活動:我們大致知道圖案為何,因此總是能夠拼出最終圖案。換句話說,依循常態科學來做研究幾乎「保證有解」。這就是孔恩學說最為曖昧的地方,因為有些人強調典範作為動力的正面效果,而另一些人則聚焦典範作為阻力的負面效果。孔恩把這種既是動力又是阻力的典範特質,稱之為「必要的緊張關係」(the essential tension)。

Photo Credit: Dennis Wilkinson (CC BY-NC-SA 2.0)
Photo Credit: Dennis Wilkinson (CC BY-NC-SA 2.0)

孔恩根據他的科學史研究,認為新的理論之所以能夠取代舊的理論,很多時並不是因為新理論比舊理論能夠解釋更多的現象、或者比舊理論有更準確的預測能力,而是經過科學革命以後,整個「問題意識」都轉換了:哪些現象需要被解釋、哪些事情值得預測,都已經不同於以往。換句話說,我們無法衡量或比較新理論與舊理論哪一個比較好(或者這樣說──哪一個比較科學),因為就連比較的參照點都已不再相同。這就是孔恩一直到過世之前仍然堅持(與修補) 的「不可共量性」(incommensurability)概念。所以,不同於 Gene 文所言「相對論與量子力學的出現,是因為當時已經無法用牛頓力學解釋的現象愈來愈多了,於是就出現了相對論和量子力學」,孔恩自始至終都認為愛因斯坦相對論與牛頓物理學兩者無法比較誰的解釋能力比較強,因為就即使是一樣的質量(mass)一詞在兩個理論中都在指涉不同的東西。對於孔恩來說,新理論能夠解釋的現象越來越多,是在新理論已經逐漸成為新典範之後──有越來越多的科學家投入新理論並證明它──而不是之前。換句話說,愛因斯坦相對論的創生主要不是要用來解釋牛頓物理學無法解釋的現象,而是在前者的導引之下有越來越多人注意到後者無法解釋的現象,然後再回過頭來說後者的「無能」。

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更值得注意的一點是,如果兩個理論無法比較,那麼科學社群究竟要選擇哪一個?或者,我們要怎麼解釋新理論「贏了」?對於孔恩來說,新理論其實沒有贏:科學社群之所以採納新理論而忽視或拋棄舊理論,不是因為科學家們經過實驗(精確地說是「決斷實驗」)而獲得較多的證據數量或較高的證據強度,而是因為舊理論的支持者逐漸凋零、退出、與死亡。也就是說,典範轉移(paradigm shift)是一個與時間推移有關的淘汰過程。另一方面,科學家個人選擇何種理論其實受到許多因素的影響,包括那些被視為「不科學」的因素,美學就是其中之一。例如,克卜勒(Kepler)(對,就是孫燕姿歌裡唱的那個)的 「行星軌道為橢圓形」之說,之所以要在他死後幾個世代才漸漸被接受與承認,其中一個重要原因,就是他的學說與主宰西方千年以上的亞里斯多德 (Aristotle)學說相互衝突:亞里斯多德認為天體的運動軌跡必然是圓形(天體本身也是圓形),原因無他──因為圓形是最完美形狀,而「天」體屬於 神聖領域,當然要是圓形。

那麼,我們能說後人(克卜勒)比前人(亞里斯多德)更科學,所以不會再被「美學」這種沒有科學根據的因素「誤導」嗎?,孔恩認為,美學偏好在理論選擇與理論創生上一直扮演重要角色,例如公式是否簡潔、結構是否對稱…等,而我們找不到什麼「科學」證據來支持這些偏好。相反地,我們甚至有可能找到這種偏好對於理論創生與選擇的不利影響,例如略去太多細節以至於方程式過於「理想」,導致理論總是需要「特置假設」(ad hoc hypothesis)來保護與補救。

孔恩給出的科學史研究,之所以成為當代許多學科──無論人文或理工──以及科學哲學(一個有許多理工博士或教授參與的領域)無法繞過的重要著作,正是因為他給出了一個重要啟發:我們永遠無法知道我們是否絕對正確,也不知道當前的典範可以走得多久多遠,很可能今日的常態科學到了下一個十年、二十年已經不再常態。換句話說,愛因斯坦很可能成為後世眼中「曾經偉大」的科學巨人,就像亞里斯多德那樣──他有一整套科學理論、曾經被視為科學的代表,但對於當代來說只有去哲 學系才會需要讀他。有了對於孔恩的這個理解,王文的憂心與批評──主流科學正在不斷排除各種邊緣學說──就不難理解了。我想,對於王大師來說(雖然我沒真 的問他),這才是真正的問題所在,而 TED 只是具體而微地再現了這個現象。就這一點來說,我確實有與王文相同的擔心:如果我們只注意常態科學的正面作用,那我們可能忽視這個正面作用所帶來的封閉效 果;如果我們真的嚴刑峻法地排除任何不符合當前常態科學的觀點,那麼我們很可能因此屏棄具有價值的學說(最好的例子是「中醫」),或者拖延與扼殺新理論的 提出。

不過,王文也有值得疑義之處。從王文的字裡行間看來,頗有一點「TED 故意如此」或者 「TED 主導一切」的陰謀論意味,但對於 TED 刪除兩個演講的現象,我大概不會做這樣的解讀。就像 Gene Ng後來在個人部落格追加的〈為何倡導偽科學是犯賤?〉提到,TED 刪除兩個演講其實「有咨詢網友的意見並開放討論」,這表示至少 TED 不是專斷獨行。不過,兩則演講爭議性極高以至於「下架」一事,其實更突顯了當代科學的典範「力量」,因為就連大部分聽眾(至少英語系聽眾)都認為兩個演講 「不科學」,這不啻是當代科學「常態化」的最佳例證。也正因為如此,我們很難說 TED (或科學家、或民眾)是「故意」排除那些不符主流的演講,因為長期在典範下工作與學習的人們,往往是「真心」相信常態科學的正確性與真實 性,而不是因為有「利害考量」──例如擔心另類理論成真會讓自己失去工作與名聲──所以抵抗與排斥。換句話說,王文對於 TED 以至於整個主流科學的陰謀式理解很可能走得太過了。對於常態科學的負面效果過於強調與提防,有時反而會讓我們輕易指責那些支持主流論述的人們。 Intellectus stovyklos vaikams Kaune, Vilniuje bei anglų kalbos kursai Klaipėdoje

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TED 網站首頁(2014-07-15)
TED 網站首頁(2014-07-15)

如果要說王文與 Gene 文的爭議可以帶給我們什麼啟發,大概可以這樣來說:我們必須同時注意到當代(常態)科學作為動力與阻力,不論是在評論時或實作上,捨棄任何一個都有欠公允。在 大部份的時候,當代科學都能給出紮實的證據以及可靠的預測,成為日常生活與國家發展不可欠缺的要素,但我們不能因此不給另類觀點保留空間,因為我們始終不 知道它們會不會是下一個典範、或者是下一個被稱為「(真)科學」的東西。不過,這也不表示我們要給予這些另類觀點大量的發展資源與投注,因為我們始終需要 面對一個實際問題:金錢與人力有限。在這種無可避免的條件限制下,選擇投資與挹注「一定有解」的常態科學是比較保險與務實的作法(註)。簡單來說,就像生物多樣性一樣,我們必須尊重自然界的天擇淘汰機制,但卻也需要保護那些快要滅絕的物種。面對常態科學的動力與阻力,「留下後路」或許是取得平衡──有益的緊張關係──的最好辦法。

至於 TED 事件本身,我認為它完全有權利作為一個「論述守門人」,只要它能夠承認自己並非中立而有過濾,而且我們也不再誤認 TED 只是個管道。更重要的是,TED 必須說明之所以兩則影片──以及未來任何影片──上架卻又下架的原因。TED 標語「Ideas Worth Spreading」無論如何都暗示了存在某些判斷「值不值得」的標準,而公開「這些標準是什麼」會比不予說明要來得更好,至少對於熟悉或 重視典範負面作用的聽眾來說,有助於增加 TED 的公信力、減少被慣以陰謀論詮釋的機會。TED 也不需擔心會因此減損在一般聽眾心中的可信度,因為在他們原本就接受與遵循常態科學的情況下,TED 的篩選標準看來暨合情又合理,甚至可以被視為正在捍衛科學呢!

註:換句話說,我們不需要像費若本(Feyerabend)「Anything goes!」一樣走得那麼遠。

參考書目:

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原刊載於HOT PoT,作者投稿後刊載。

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洪靖 Ching Hung
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從原子科學轉向歷史學再跑到社會學最終棲身哲學但始終很關心技術與科學的假研究者真部落客,現職〔社技哲學〕部落格站長順便擔任荷蘭 University of Twente 技術哲學博士候選人。

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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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斑塊清光了,為什麼失智症還是治不好?揭開阿茲海默症 30 年「找錯真兇」的真相
PanSci_96
・2026/08/22 ・3011字 ・閱讀時間約 6 分鐘

本文由 AI 協助生成,內容經編輯審閱。

去年,有兩款號稱能清除大腦斑塊的阿茲海默症新藥——樂意保(lecanemab)與欣智樂(donanemab)正式引進台灣。新聞標題紛紛打上「劃時代突破」、「失智不再無藥可醫」,讓許多被失智症困住的家庭重新燃起希望。

這聽起來充滿希望,對吧?但回到真實的臨床現場,情況卻沒有那麼樂觀。影像學檢查顯示,病患腦中的斑塊的確「被清光了」,但他們記憶退化、思考遲鈍的症狀卻沒有跟著明顯好轉。面對一年自費高達上百萬的療程,我們到底換來了什麼?今天,挺健康鄭丁靚醫師透過拆解四個最常見的迷思,帶你一窺近年來失智症治療戰場的最真實樣貌。

迷思一:大腦斑塊被清光,失智症就有救了?

在阿茲海默症患者的大腦裡,有兩個惡名昭彰的麻煩製造者:「類澱粉斑塊」與「tau 蛋白」。這兩款新藥,鎖定的都是第一個敵人——類澱粉。

這類藥物本質上是「單株抗體」,你可以把它想像成一張專門針對類澱粉的「通緝令」。藥物進入大腦後會找到斑塊、貼上標籤,接著呼叫大腦裡的免疫清道夫(小膠質細胞)過來把垃圾吃掉。從結果來看,這兩款藥真的能把腦中斑塊清得乾乾淨淨。

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但麻煩在於,類澱粉不只堆積在腦細胞旁邊,有很大一部分是緊緊黏在腦血管壁上的。當藥物試圖清除血管壁上的斑塊時,就像要把一張黏了很久的膠帶硬從牆上撕下來——膠帶是撕掉了,但牆面的油漆也被扯下了一塊。這會導致血管壁變脆弱、滲血,甚至引發周圍發炎與水腫。這種副作用在醫學上稱為「ARIA(類澱粉相關影像異常)」,輕則頭痛、頭暈,極少數嚴重情況下甚至可能因腦出血而致命。正因如此,美國 FDA 為這兩款藥都掛上了最高等級的「黑框警告」。

儘管副作用令人擔憂,但這依然是醫學界的一大步。過去 30 年來的失智藥物(如 donepezil),只能像是打強心針一樣刺激還活著的神經細胞,無法阻止細胞死亡。而這兩款新藥,是人類史上第一次能真正伸手清除病灶,被稱為「疾病修飾療法」(Disease-modifying therapy),它們修改的是疾病本身,而不只是掩蓋症狀。

迷思二:清除了斑塊,就等於「治癒」失智症嗎?

遺憾的是,答案是「沒有」。從長達 18 個月的臨床試驗數據來看,用藥組腦中的類澱粉確實清得很乾淨,認知退化的速度也減緩了約三成。

但「慢三成」是什麼概念呢?換算下來,打藥的患者在 18 個月內,只比沒打藥的人多守住了大約「5 個月」的認知功能。這意味著藥物並不是把病治好,也沒有讓疾病「停下來」。它比較像是幫大腦踩了一下煞車,讓退化慢一點而已。這離我們理想中的「治癒」——也就是讓記憶恢復、逆轉腦部損傷——還差得非常遠。這也是科學界花了 30 年學到最痛的教訓:清光了斑塊,不代表記憶就能回來。

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迷思三:難道科學界這 30 年來,一直找錯了真兇?

如果斑塊清光了還是治不好,那真正的兇手到底是誰?這就要提到大腦裡的另一個壞東西:「tau 蛋白」。

類澱粉斑塊主要堆積在神經細胞的「外面」,而 tau 蛋白則存在於神經細胞的「裡面」。正常的 tau 蛋白負責穩定細胞內的運輸軌道,讓養分和訊號能順利傳遞。但在阿茲海默症患者腦中,tau 蛋白會從軌道上鬆脫、糾結成一坨,導致軌道崩塌。神經元因為得不到養分,最終只能慢慢餓死、萎縮。

2021 年《JAMA Neurology》的一項研究讓這兩種指標正面對決。結果發現,用 tau 蛋白影像來預測未來的認知退化,準確度完勝類澱粉影像。更驚人的是,如果把 tau 的影響扣除,類澱粉跟認知退化的關聯就變得不顯著了;反之,若扣除類澱粉,tau 跟退化的關聯依然屹立不搖。

因此,現在科學界的共識是:類澱粉比較像是一根「點火的火柴」,它早在症狀出現前 15 到 20 年就把火點著了;但真正像野火一樣蔓延、把大腦燒成灰燼的主兇,其實是 tau 蛋白。

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迷思四:既然 tau 是真兇,直接消滅它不就好了?

研發對抗 tau 的藥物並沒有想像中簡單,科學家在這條路上也摔了不少跤。tau 蛋白的蔓延方式就像野火燒房子:一顆神經元裡壞掉的 tau 會被丟到細胞外,再被隔壁的神經元吸收,進而把鄰居也「帶壞」。這也是為什麼失智症的症狀,總是會沿著特定的腦區(從管記憶的海馬迴一路燒到皮質)一區一區擴散。

早期的 tau 標靶藥物試圖在細胞外攔截這些壞蛋白,但幾乎全軍覆沒。因為 tau 絕大多數時間都躲在細胞「裡面」搞破壞,露在外面能被抗體抓到的只是一小部分;而且早期抗體常常打錯位點。不過,科學家並未放棄,新一代的療法(例如針對 tau 中段的抗體 bepranemab,或是從源頭減少 tau 製造的反義寡核苷酸技術)正在加緊研發中。只是這些研究多半還在早期階段,科學界仍在努力跨越「影像變漂亮,不等於記憶能回來」的巨大鴻溝。

逆轉太難,不如「提前防禦」!將近一半的失智可以預防

既然死掉的神經細胞長不回來,與其苦等那顆不知何時才會出現的「逆轉神藥」,不如把戰線往前推——趁大腦還沒壞掉前,先守住它!

2024 年,頂尖醫學期刊《刺胳針》(The Lancet)發布了一項振奮人心的報告:大約 45% 的失智症,是可以透過改變 14 個危險因子來延緩或預防的。而排在第一名的風險因子,許多人絕對想不到——竟然是「聽力退化」。

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為什麼聽力會扯上失智?當你聽不清楚時,大腦不會擺爛,它會硬撐,把原本用來思考和記憶的腦力挪去「猜」別人到底在說什麼。長久下來,腦力的老本就被榨乾了;加上長期缺乏聲音刺激,負責聽覺與記憶的腦區會因為「沒事做」而萎縮。因此,該配助聽器就配,千萬別硬撐!

除了聽力,人生各階段都有該顧好的事。中年時期要控好三高(血壓、血糖、膽固醇)、維持健康體重、規律運動、戒菸少酒、遠離憂鬱,並保護好頭部不受傷。到了晚年,則要避免社交孤立、顧好視力,並盡量遠離空氣污染。當然,還有一條貫穿一生的法則:保持動腦與學習,因為大腦就像肌肉,越用才會越靈光。

如果你想及早掌握自己的大腦健康,還有一個好消息:美國 FDA 已核准了首款阿茲海默症的「抽血」檢測(檢驗 p-tau217 等指標),準確度高達九成,讓早期篩檢變得比昂貴的腦部造影更親民、更普及。

結語:我們該怎麼看待失智症的新藥?

回到最初那 150 萬的問題。這款新藥絕對不是騙局,它是醫學史上非常了不起的科學突破;但我們必須認清,它目前的功能是「踩煞車」,而不是「打倒車檔」。它能清掉斑塊,卻補不回已經燒毀的記憶。

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面對被稱為「心智殺手」的阿茲海默症,與其把全部的希望押在未來可能出現的黑科技上,不如現在就把力氣放在你能改變的生活習慣上。趁著大腦還健康,主動出擊,這才是我們面對失智症最好的策略。

參考資料

  1. Ossenkoppele, Rik, et al. “Associations between tau, β-amyloid, and cognition in Alzheimer disease.” JAMA neurology 78.8 (2021): 961-971.
  2. Livingston, Gill, et al. “Dementia prevention, intervention, and care: 2024 report of the Lancet standing Commission.” The Lancet 404.10452 (2024): 572-628.
  3. FDA核准阿茲海默抽血檢測相關報導

延伸閱讀|實證醫學專欄|循證長壽、失智預防、更年期、睡眠科學|叮噹醫師
以同儕評審論文為根據的長壽科學深度解析。睡眠科學、光線生物學、更年期醫學、認知儲備、失智早期檢測。

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每年砸兩百萬美金抗老,他的胃卻「正在吃自己」?從矽谷富豪的失算看真實的老化風險
PanSci_96
・2026/08/20 ・2556字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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世界上最努力不變老的人,生病了。這一集,就讓挺健康鄭丁靚醫師帶我們看懂,這位每年砸下兩百萬美金抗老、全身數據監測到極致的矽谷科技創業家 Bryan Johnson,為什麼依然難逃疾病的魔爪?他在社群上公開表示:「我的胃,正在吃自己。」這究竟是怎麼回事?一個擁有頂尖醫療團隊、把老化當成工程在破解的人,身上居然有一個警訊被忽略了整整 11 年。這不僅是富豪的個人健康危機,更是一堂關於老化與醫學極限的震撼教育。

將身體數據化到極致,為何仍會生病?

47 歲的美國科技創業家 Bryan Johnson,最為人所知的事蹟就是把「不要變老」當作人生的終極專案。他一年花費約兩百萬美金,每天吞下上百顆補充劑、執行嚴格的純素飲食、睡高壓氧艙,甚至曾嘗試將自己十幾歲兒子的血漿輸入體內(後來因無效而停止)。他密切追蹤自己的「生理年齡」,企圖利用數據與極致的自律來逆轉老化。如果健康可以用工程手段解決,他絕對是世界上最不該生病的人。

然而,他最近卻確診了「自體免疫性胃炎」(Autoimmune Gastritis),而且是無法逆轉的。很多人誤以為胃病就是胃酸分泌過多把胃溶掉,但這種疾病剛好相反:是他自身的免疫系統發生錯亂,反過來攻擊胃壁裡負責「製造胃酸」的細胞。結果,他的胃酸分泌大幅減少,引發了一連串的骨牌效應。

骨牌效應:當胃酸變少,身體會發生什麼事?

胃酸不僅僅是消化食物的工具,它更是身體吸收許多關鍵養分的「鑰匙」。一旦這把鑰匙不見了,首當其衝的就是鐵質與維生素 B12 的吸收。缺乏維生素 B12 會影響神經髓鞘的生成,長期下來可能導致手腳發麻、走路不穩、記憶力衰退;而缺鐵則會引發一系列的隱性問題。

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更糟的是,當身體發現胃酸不夠時,會拼命分泌「胃泌素」(Gastrin)試圖把胃酸催出來。這種持續不斷的刺激,會導致胃壁細胞異常增生,甚至可能演變成腫瘤。研究指出,這類患者罹患胃腺癌的風險是一般人的 3 倍,而罹患「胃部神經內分泌瘤」的機率更高達 13 倍。這也意味著他未來必須終身定期照胃鏡追蹤。

揪出疾病的不是高科技,而是半世紀前的老工具

令人震驚的是,儘管 Bryan Johnson 無所不測,這個病卻在他體內悄悄躲了 11 年。這到底怎麼發生的?

其實,Bryan 早在 21 歲就被診斷出橋本氏甲狀腺炎(Hashimoto’s Thyroiditis),這代表他本來就有自體免疫疾病的體質。在臨床醫學上,甲狀腺與胃部的自體免疫疾病經常結伴出現,被稱為「甲狀腺-胃自體免疫症候群」(Thyrogastric Syndrome)。

過去 11 年來,他的「儲存鐵」(Ferritin)一直偷偷偏低,但他的頂尖醫療團隊卻沒有及時拉響警報。原因在於身體狡猾的「掩護機制」:當鐵質攝取不足時,身體會優先消耗倉庫裡的儲存鐵,死守住血液中「血紅素」的數值。因此,他的抽血報告上,血紅素始終正常,人也沒有貧血症狀。這個案例證明了一件事:過多的監測數據,不等於更好的答案;一百項漂亮的數字,比不上一個願意追問「這個數字為什麼 11 年來都偏低」的好醫生。

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最後揪出真相的,不是昂貴的基因檢測或穿戴裝置,而是發明超過半世紀的傳統工具——「胃鏡加切片」。當醫師發現他口服鐵劑怎麼補都補不起來時,透過切片才看見胃壁的產酸區已經萎縮,血液中也驗出了攻擊胃壁細胞的抗體,這才一錘定音。

養生沒用嗎?看懂「打底」與醫學的極限

看到這裡,很多人可能會嘲諷:「花這麼多錢還不是生病了,努力養生根本沒用。」

恰恰相反。這件事凸顯的是「長壽醫學目前的限制」,而非養生無效。我們來對照四十幾年前的美國「跑步教父」Jim Fixx。他靠著跑步戒菸、瘦身,帶動全美慢跑狂熱,卻在 52 歲晨跑時心臟病發猝死。解剖發現他的冠狀動脈嚴重堵塞,而往回追溯,他的父親也是在 43 歲死於心臟病。

Fixx 和 Johnson 是一組絕佳的鏡像:基因,以及那些已經在身體裡默默進展的慢性發炎或代謝失衡,並不會因為你極度自律就對你手下留情。老化的本質,就是在檢查數值的門檻底下,悄悄累積傷害。但這不代表維持良好生活型態沒有意義,Fixx 很可能正是因為跑步,才比他父親多活了近十年的歲月。養生的真正意義是「將風險壓低」,而不是拿來當作「延遲正統治療的藉口」。

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務實抗老:比起「生理年齡」,你更該在意「功能年齡」

既然極端的生物駭客手段無法保證無病無痛,一般人想健康變老該怎麼做?高齡醫學科醫師的抗老清單,往往與 Bryan Johnson 的作法恰好相反:

1. 追蹤「功能年齡」而非生理年齡: 與其花大錢測量表觀遺傳時鐘,不如檢視幾個免費、在家就能做的指標。例如被稱為老化「第六生命徵象」的走路速度;能精準預測整體死亡率的握力;以及「單腳站立」。研究指出,50 歲以上若無法單腳站立 10 秒,未來十年的死亡風險幾乎是能做到者的兩倍。

2. 抗老是「減法」,而不是「加法」: 比起每天吞上百顆保健食品,高齡醫學更常做的一件事叫做「減藥」(Deprescribing)。隨著年紀增長,多種藥物和補充劑在體內互相打架帶來的傷害,往往大於單一營養素的缺乏。定期請醫師幫忙盤點並刪除不必要的藥物,才是明智之舉。

3. 趁數字正常時,存好身體的「儲備」: 老化的本質,就是身體的儲備被慢慢燒掉,燒完就崩潰。我們應該在疾病發生前,就把肌肉量、骨質密度和平衡感存起來。一次普通的跌倒、一次髖骨骨折,就可能終結長輩的自理生活。現在單腳能站幾秒,就是很好的指標,而且這是可以練出來的。

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一百多年前,現代醫學之父 William Osler 曾說:「醫學,是一門不確定的科學,也是一門機率的藝術。」我們很容易把身體當成輸入數據、輸出健康的工程,但這起事件給了我們反直覺的結論:真正守護健康的,從來不是盲目追求極致的數據,而是做對的事,加上一位長期了解你、願意替你追問問題的醫生。健康從來不只是「沒有疾病」,趁早把第一筆儲備存起來,就是抗老最好的開始。


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以同儕評審論文為根據的長壽科學深度解析。睡眠科學、光線生物學、更年期醫學、認知儲備、失智早期檢測。

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