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沙拉嘿油!你瞭解你家用的油嗎?

衛生福利部食品藥物管理署_96
・2016/09/08 ・2045字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 538 ・八年級

本文由衛生福利部食品藥物管理署委託,泛科學企劃執行

文/林士祥博士

「加工後的油品到底有什麼風險?」

「聽說精煉植物油裡面有反式脂肪,我很害怕!」

油是常見的食品,食品安全中也不乏以「油品加工」為主角的案例,想區分、判斷油脂問題,必須瞭解「油脂」的種類與製造過程。

「油」怎麼來?

一般說來,液態的油脂稱之為「油」,而固態的稱「脂」或「脂肪」。首先,我們可以把「油脂加工法」分為三大類:

1. 壓榨法:通常用於「果實油」,常見例子為初榨橄欖油。
2. 萃取法:通常用於「種子油」,常見例子有黃豆油、葵花子油等。這類油脂與種子之結構緊密結合在一起,因此無法以壓榨的方式直接分離。萃取法亦是目前產量最大且最常被使用的油脂加工方式。
3. 熔出法:為「動物性脂肪」取得方式,直接加熱破壞脂肪細胞使脂肪流出,一般廚房常見的「炸豬油」便是以此方法製成。

或許你會好奇,同樣是處理植物性脂肪的壓榨法與萃取法,究竟有什麼不一樣?我們舉大家十分熟悉的「橄欖油」來說明。

以壓榨法製成的「初榨橄欖油(virgin olive oil)」含有一定量之水分,能夠保存其中屬於水溶性物質的重要抗氧化成份「天然多酚類」,然而由於含水分的油脂遇高溫時容易氧化,產生自由基以及具活性之成分,故此種橄欖油並不適合高溫烹調。相對的,以「萃取法」取得的純橄欖油(pure olive oil),雖然會在後半段精煉過程中的脫臭步驟將橄欖油特有的香氣一併脫除,但在高溫下卻較初榨橄欖油穩定,適合烹調使用。

問題來了,為什麼油品一定要「精煉」?

萃取法中,以有機溶劑「正己烷」萃取出種子中的油脂後,利用油脂與溶劑沸點不同的特點,使溶劑先蒸發,留下油脂部分。蒸發後的溶劑可藉由冷凝方式回收再使用,留下來的油脂則必須經過「靜置去膠、脫酸、脫色、脫臭」所謂的「精煉」過程,移除油脂中會影響安定性的游離脂肪酸、色素、氧化揮發性物質等,才能裝罐銷售,否則萃取出的油脂很快便會無法食用。

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圖/Jennifer C. @ Flickr

反式脂肪好可怕,它們到底躲在哪裡!

既然「精煉」是油品加工不可或缺的過程,「精煉植物油會產生反式脂肪」又該怎麼辦?

想知道反式脂肪(酸)是什麼,必須先了解順式及反式的意義。脂肪酸本身可區分為飽和與不飽和脂肪,前者較後者安定、不易被氧化。動物脂肪多為飽和脂肪,在冰箱冷藏室裡呈現固體狀;植物性油脂則多為不飽和脂肪,在冷藏溫度下是液體(椰子油除外)。

而不飽和脂肪又可再區分為順式與反式脂肪,順式脂肪能被人體代謝利用,包含我們體內存在的脂肪酸,以及新鮮、未經烹調之植物油所含的脂肪酸,都屬於順式脂肪酸。反式者則無法被利用,會堆積在人體內組織、血管等處造成心血管疾病。

反式脂肪酸有兩種主要來源,一種是天然存在的反式脂肪(如反芻動物),另一種是因加工過程而產生(如經高溫烹調氧化後的油脂或部分氫化油)。為了把原本不飽和的脂肪酸變成飽和,將「氫」以化學方法加到不飽和脂肪酸上,好處是增加安定性不易氧化,並擁有動物脂肪的塗抹性,但缺點則會造成風味改變,以及產生副產物:反式脂肪酸。

這件事常常發生在烘焙業的必備油脂 ─「酥油」上。酥油具可塑性,能隨著烘焙食產品如蛋糕、麵包體積的膨脹而改變。其中,含有「純植物性油脂」的酥油,必須加入「飽和」植物油,來源很可能就是氫化過的植物油。

看到這,你想尖叫了嗎?莫急莫慌莫害怕!

目前已有其他製造飽和植物油的方式,稱作「交酯化」。其過程較為複雜,簡單來說,就是以化學方式將植物油中的「不飽和脂肪酸」以「飽和脂肪酸」取代。交酯化可避免因氫化而產生的反式脂肪,但缺點是速度較慢、成本較高。

油品品質判斷:看一看、聞一聞

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我家的油還能不能用?點擊看大圖。

了解製程與成份後,我們又該如何分辨油品的品質呢?實驗室常用的有方式包含:酸價、過氧化價、極性物質含量等,這些數值在各國都有一定標準,但對一般民眾而言可能無法實際測量。

其實,除了簡便地以市售酸價試紙來測定油品酸價外,「感官評估」也是消費者可自己在家裡嘗試的方法,藉由觀察油脂的顏色、黏稠度、氣味、發煙點溫度是否低於 170 或泡沫面積是否超過油炸鍋面積二分之一,判斷是否該繼續使用。隨著使用次數增加,氧化程度也會增高,使顏色漸漸變深。另外,油脂在氧化後,黏稠度也會越來越高,以黃豆油、芥花子油、葵花子油為例,這些油在新鮮時為清淡的黃色,當轉成棕黃色時,則可考慮換油。氣味方面,氧化程度較高的烹調用油會有油耗味,消費者可多加留意,當作判斷基礎。在儲存上,放置於陰暗處、避免陽光直射是首要步驟,有沒有冰在冰箱冷藏室(攝氏 4-7 度)倒是其次,重點是得盡量避免光線。

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圖/Cindy N @ Flickr

說了這麼多,下次油品到了眼前時,除了細讀標示之外,也別忘了看一看、聞一聞喔!

 

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衛生福利部食品藥物管理署_96
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衛生福利部食品藥物管理署依衛生福利部組織法第五條第二款規定成立,職司範疇包含食品、西藥、管制藥品、醫療器材、化粧品管理、政策及法規研擬等。 網站:http://www.fda.gov.tw/TC/index.aspx


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「血液病理診斷」導入 AI 應用,輔助醫師快速精準判讀、減輕負荷量

鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/01/17 ・2491字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 台灣諾華 協助刊登,審定編號 TW2201057472。

  • 作者/許君咏

我們想讓你知道:

被喻為困難診斷疾病的骨髓增生性腫瘤,難在哪裡?由於「病理切片判讀」很難找出「兇手」,因此,林口長庚醫院與台灣諾華及雲象科技合作,將 AI 運用於血液病理診斷,有望幫助醫生進行快狠準的判讀,可以減少經驗多寡限制,以及減輕醫生的判讀的負荷量,更重要的是,為病患做出正確的診斷,幫助及早進行治療。

在血液癌症的診斷中,病理切片是必要條件之一,例如骨髓增生性腫瘤(myeloproliferative neoplasm,簡稱 MPN),因為種類繁多,臨床症狀、病理變化及突變特徵重疊性高,過去需仰賴經驗豐富的臨床血液科及血液病理科醫師人工鑑定,然而對抗血液腫瘤就如同與時間賽跑,若無法立即提供判讀結果,延誤了治療時機,將影響病患存活率。

「骨髓增生性腫瘤」到底是什麼?

骨髓增生性腫瘤(MPN),以前稱為骨髓增生性疾病,是一組以一個或多個血細胞(白細胞,紅細胞,血小板和/或纖維細胞)過量產生為特徵的疾病。

首先,骨髓是人類的造血器官,它的重要功能就是產生造血幹細胞,之後這些造血幹細胞透過分化再生成不同的血細胞,例如紅血球、血小板、顆粒球、單核球等。而骨髓增生性腫瘤是一組罕見的血液癌症,會導致骨髓中產生過多的紅血球、白血球、血小板,根據 2016 世界衛生組織的分類,這組疾病中較常見有四類,各有不同的預後及治療方式,包括原發性血小板增多症(ET)、真性紅血球增多症(PV)、原發性骨髓纖維化(PMF),原發性骨髓纖維化又有兩種亞型:早期骨髓纖維化(pre PMF)及顯著骨髓纖維化(overt PMF)。

骨髓增生性腫瘤種類

至於確切的罹病原因目前並不清楚,科學家尚在研究中。林口長庚醫院血液科郭明宗醫師說:「骨髓增生性腫瘤臨床上常見有 3 種基因突變,分別是 JAK2V617,CALR,MPL。不論是後天的基因變異,或是環境因素等皆為可能致病因子,目前在臨床上面臨的最大挑戰不僅是治療,其實從診斷程序挑戰就已經開始。」

難如登天的「病理切片判讀」,究竟要如何找出「兇手」呢?

被喻為困難診斷疾病的骨髓性增生腫瘤,難在哪裡?

郭明宗醫師進一步說明,因骨髓性增生腫瘤屬於血液增生性疾病,和其他實體腫瘤不同的是,病患沒有明顯可觸及的腫塊,通常是因為出血、中風、脾腫大等併發症而求診,無法直接看出病因是什麼。這時醫生就像偵探一樣,必須從其他類似的症狀、血液檢查數值等尋找線索,列出可能的疾病名單,而最關鍵的證據除了基因變異之外就是「病理切片判讀」。因此, 2016 年世界衛生組織也將「骨髓切片」列為骨髓增生性腫瘤診斷的必要條件之一。

但最難的部分就在於「病理切片判讀」,林口長庚紀念醫院解剖病理部莊文郁副主任說:「骨髓切片主要是由血液病理次專科醫師進行判讀,而骨髓增生性腫瘤判讀的複雜度遠超乎一般人所能想像,病理醫師必須仔細評估各種造血細胞在顯微鏡下的數量及形態,特別是巨核細胞的形態特徵、數量及空間分布,才能得到精準的診斷。」

莊文郁主任實施病理切片判讀

也就是說,傳統的病理切片裡的血球型態與其他疾病極為相似,需由經驗豐富的醫生判讀,並進行診斷,然而人工判讀的缺點在於,難以取得客觀量化的數據,並且可能會有人為誤差。如前段提及骨髓增生性腫瘤有不同種類,預後和病程進展有極大差異,需要不同的治療策略。郭明宗醫師分享:「早期世界衛生組織尚未明確分類時為例,曾有 20% 的患者原先被診斷為原發性血小板增多症(ET),後續分類後重新診斷為早期骨髓纖維化(pre PMF)。」說明病理切片判讀在診斷上有一定的困難及複雜性。

病理切片耗人又講求經驗怎麼辦?AI 來幫忙!

莊文郁副主任說:「林口長庚每月有近萬個案例、高達上萬筆的病理玻片需要判讀,病理團隊每日皆須面臨龐大且急迫的病例,為了能及早且精準幫助病患確診,已全面將病理玻片數位化,為全台少數完成跨院區病理科數位化的醫療院所,可大大提升判讀方便性。」

這次合作跨界三方,結合不同優勢,林口長庚龐大的病理資料庫,雲象科技的 AI 技術,加上台灣諾華長期投入血液腫瘤研發治療的經驗,共同提升台灣血液腫瘤篩檢量能,幫助病患在進入急性期或惡化前獲得及時診斷及擬定適合的治療策略,延續病患生命並提升生活品質。

血液疾病的診斷與治療相當困難,然而因病患數不如其他器官癌症,故新技術如 AI 較不會第一時間應用在血液疾病上;不過,對血液疾病來說,以形態學為基礎的病理診斷扮演關鍵角色,而型形態辨識正是 AI 在醫療上能有最大發揮空間的面向。

這個概念就像是平常大家將合照上傳社群軟體,平台會透過自動人臉辨識系統,標記照片裡的朋友人名。運用 AI 進行深度學習,辨識骨髓玻片裡的細胞型態、特徵和空間分佈的情形,能夠提供量化且客觀的數據。

莊文郁副主任打趣地說,隨著時代與醫療的進步,AI 技術不僅可以認臉,也可以辨別極度困難與複雜的細胞了!

雲象科技骨髓切片判讀

而台灣諾華在癌症治療領域耕耘已久,諾華腫瘤(台灣)總經理陳喬松說:「身為全球製藥領導者,從第一代標靶治療到目前最新的細基因療法,建立了許多治療創新里程碑。」目前除了利用資料科學發展新興藥品外,諾華爲重新改善患者生活品質,並延長其存活期,亦發展大數據分析及 AI 技術,希冀幫助更多血液腫瘤病患及早診斷、治療,讓血液腫瘤的早期診斷向前邁出一大步。在 AI 的加持下,未來血液病理的發展,或許能夠和近年備受重視的分子和基因診斷攜手合作,更進一步加強疾病診斷與治療品質。

 

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