臉部超科學回春！光影、老化與比例對外觀的影響

本文與  益福生醫 合作，泛科學企劃執行

昨晚，你又在床上翻來覆去、無法入眠了嗎？這或許是現代社會最普遍的深夜共鳴。儘管換了昂貴的乳膠枕、拉上百分之百遮光的窗簾，甚至在腦海中數了幾百隻羊，大腦的那個「睡眠開關」卻彷彿生鏽般卡住。這種渴望休息卻睡不著的過程，讓失眠成了一場耗損身心的極限馬拉松 。

皮質醇：你體內那位「永不熄滅」的深夜警報器

要理解失眠，我們得先認識身體的一套精密防衛系統：下視丘-垂體-腎上腺軸（HPA axis） 。這套系統原本是演化給我們的禮物，讓我們在面對劍齒虎或突如其來的危險時，能迅速進入「戰鬥或快逃」的備戰狀態。當這套系統啟動，腎上腺就會分泌皮質醇 (壓力荷爾蒙)，這種荷爾蒙能調動能量、提高警覺性，讓我們在危機中保持清醒 。

然而，現代人的「劍齒虎」不再是野獸，而是無止盡的專案進度、電子郵件與職場競爭。對於長期處於高壓或高強度工作環境的人們來說，身體的警報系統可能處於一種「切換不掉」的狀態。

在理想的狀態下，人類的生理時鐘像是一場精確的接力賽。入夜後，身體會進入「修復模式」，此時壓力荷爾蒙「皮質醇」的濃度應該降至最低點，讓「睡眠荷爾蒙」褪黑激素（Melatonin）接棒主導。褪黑激素不僅負責傳遞「天黑了」的訊號，它還能抑制腦中負責維持清醒的食慾素（Orexin）神經元，幫助大腦順利關閉覺醒開關。

然而，當壓力介入時，這場接力賽就會變成跑不完的馬拉松賽。研究指出，長期的高壓環境會導致 HPA 軸過度活化，使得夜間皮質醇異常分泌。這不僅會抑制褪黑激素的分泌，更會讓食慾素在深夜裡持續活化，強迫大腦維持在「高覺醒狀態（Hyperarousal）」。 這種令人崩潰的狀態就是，明明你已經累到不行，但大腦卻像停不下來的發電機！

長期的睡眠不足會導致體內促發炎細胞激素上升，而發炎反應又會進一步活化 HPA 軸，分泌更多皮質醇來試圖消炎，高濃度的皮質醇會進一步干擾深層睡眠與快速動眼期（REM），導致睡眠品質變得低弱又破碎，最終形成「壓力－發炎－失眠」的惡行循環。也就是說，你不是在跟睡眠上的意志力作對，而是在跟失控的生理長期鬥爭。

從腸道重啟好眠開關：PS150 菌株如何調校你的生理時鐘

面對這種煞車失靈的失眠困局，科學家們將目光投向了人體內另一個繁榮的生態系：腸道。腸道與大腦之間存在著一條雙向通訊的高速公路，這就是「菌-腸-腦軸 (Microbiome-Gut-Brain Axis, MGBA)」，而某些特殊菌株不僅能幫助消化、排便，更能透過神經與內分泌途徑與大腦對話，直接參與調節我們的壓力調節與睡眠節律。這種菌株被科學家稱為「精神益生菌」（Psychobiotics）。

在眾多研究菌株中，發酵乳桿菌 Limosilactobacillus fermentum PS150 的表現格外引人注目。PS150菌株源於亞洲益生菌權威「蔡英傑教授」團隊的專業研發，累積多年功能性菌株研發經驗的科學成果。針對臨床常見的「初夜效應」（First Night Effect, FNE），也就是現代人因出差、換床或環境改變導致的入睡困難，俗稱認床。科學家在進行實驗時發現，補充 PS150 菌株能顯著恢復非快速動眼期（NREM）的睡眠長度，且入睡更快，起床後也更容易清醒。更重要的是，不同於常見的藥物助眠手段（如抗組織胺藥物 DIPH）容易造成快速動眼期（REM）剝奪或導致睡眠破碎化，PS150 菌株展現出一種更為「溫和且自然」的調節力，它能有效縮短入睡所需的時間，並恢復睡眠中代表深層修復的「Delta 波」能量。

科學家發現，即便將 PS150 菌株經過特殊的熱處理（Heat-treated），轉化為不具活性但保有關鍵成分的「後生元」（Postbiotics），其生物活性依然能與活菌媲美 。HT-PS150 技術解決了益生菌在儲存與攝取過程中容易失去活性的痛點，讓這些腸道通訊員能更穩定地發揮作用 。

在臨床實驗中，科學家觀察到一個耐人尋味的現象：當詢問受試者的主觀感受時，往往會遇到強大的「安慰劑效應」，無論是服用 HT-PS150 還是安慰劑的人，主觀上大多表示睡眠變好了。這種「體感上的進步」有時會掩蓋真相，讓人分不清是心理作用還是真實效益。

然而，客觀的生理數據（Biomarkers）卻揭開了關鍵的差異。在排除主觀偏誤後，實驗數據顯示 HT-PS150 組有更高比例的人（84.6%）出現了夜間褪黑激素分泌增加，且壓力荷爾蒙（皮質醇）顯著下降，這證明了菌株確實啟動了體內的睡眠調控系統，而不僅僅是心理安慰。

最值得關注的是，對於那些失眠指數較高（ISI ≧ 8）的族群，這種「生理修復」與「主觀體感」終於達成了一致。這群人在補充 HT-PS150 後，不僅生理標記改善，連原本嚴重困擾的主觀睡眠效率、持續時間，以及焦慮感也出現了顯著的進步。

了解更多PS150助眠益生菌：https://lihi3.me/KQ4zi

重新定義深層睡眠：構建全方位的深夜修復計畫

睡眠從來就不只是單純的休息，而是一場生理功能的全面重整。想要重獲高品質的睡眠，關鍵在於為自己建立一個全方位的修復生態系。

這套系統的基石，始於良好的生活習慣。從減少睡前數位螢幕的干擾、優化室內環境，到作息調整。當我們透過規律作息來穩定神經系統，並輔以現代科學對於 PS150 菌株的調節力發現，身體便能更順暢地啟動睡眠開關，回歸自然的運作節律。

與其將失眠視為意志力的抗爭，不如將其看作是生理機能與腸道微生態的深度溝通。透過生活作息的調整與科學實證的支持，每個人都能擁有掌控睡眠的主動權。現在就從優化生活型態開始，為自己按下那個久違的、如嬰兒般香甜的關機鍵吧。

本文由 肺纖維化(菜瓜布肺)社團衛教 合作，泛科學撰文

在現代醫學的警示清單裡，乳癌、大腸癌這些疾病大家都不陌生；但有一個「隱蔽且致命」的威脅卻常被忽視，那就是「肺纖維化」。其中最常見的類型「特發性肺纖維化」（IPF），其預後往往不太樂觀，確診後的五年存活率甚至比許多常見的癌症還低。

首先，我們得先破解一個迷思：肺纖維化並不是單一疾病，而是許多種間質性肺病的共同表現。當我們聽到「肺纖維化」，腦中常浮現「菜瓜布肺」的形象，患者的肺部外觀充滿一個個空洞與疤痕，像極了乾燥的絲瓜。這精準描繪了肺部組織逐漸硬化、失去彈性的過程。

更重要的是，IPF 這類肺纖維化的威脅在於「不可逆」的特性，一旦形成就很難逆轉。這跟部分 COVID-19 康復者身上、仍有機會復原的肺纖維化，是兩種完全不同的概念。

肺部為何會變成「菜瓜布」？

為什麼好端端的肺會變成菜瓜布？這其實是一場身體修復機制失控的結果。

「纖維化」的組織，就是肺部間質組織（interstitium）的疤痕化。間質是圍繞在肺泡周圍，包含血管與支持肺部結構的結締組織。在正常情況下，肺部損傷後會啟動修復機制，並再生健康組織。但在肺纖維化的患者體內，這套修復機制卻「當機」了。

身體會不斷地發出訊號，導致負責修復工作的「纖維母細胞」（fibroblasts）被過度活化，進而失控地沉積膠原蛋白疤痕組織，最終在肺部形成永久性的纖維化。

科學家發現，這個過程之所以棘手，在於它是一個「惡性循環」，肺部同時存在著「發炎反應」與「纖維化」這兩條路徑 ，它們相互加乘，演變成難以阻斷的強大破壞力。

雖然特發性肺纖維化 (IPF) 的具體成因不明 ，但已知某些特定族群的風險更高。例如抽菸，特定年齡與性別(50歲以上男性)、長期暴露於粉塵環境的工作者(農業、畜牧業、採礦業…)、胃食道逆流者。此外，患有自體免疫疾病（如類風濕性關節炎、乾燥症、硬皮症、皮肌炎/多發性肌炎，）的患者，他們併發肺纖維化的機率遠高於一般人，必須特別警覺。

打斷惡性循環的挑戰，為何只對抗「纖維化」還不夠？

面對這個不可逆的疾病，醫學界長年束手無策，直到 2014 年才迎來一道曙光。美國 FDA 批准了兩種機制不同的新藥：Nintedanib 和 Pirfenidone。這兩種藥物的出現是治療史上的分水嶺，首度被證實能夠「延緩」IPF 患者肺功能的惡化速度。

然而，這場戰役尚未結束。現有的治療雖然帶來了希望，卻也凸顯了「未被滿足的醫療需求」。從機制上來看，這些藥物主要抑制的是「纖維化路徑」。

這讓科學界開始思考這個未被滿足的棘手問題：既然疾病的本質是「發炎」與「纖維化」的雙重打擊，那麼，我們是否能找到「同時抑制」這兩條路徑的全新策略，從而更有效地打斷這個惡性循環？

找到同時調控「發炎」與「纖維化」的新靶點

為了解決難題，科學家將目光鎖定在一個細胞內的酵素：磷酸二酯酶 4B（PDE4B）。

為什麼鎖定它？讓我們看看它的「雙重作用」機制：

1. 關鍵位置： PDE4B 同時存在於免疫細胞（與發炎有關）與纖維母細胞（與纖維化有關）當中。
2. 作用機制： PDE4B 的主要工作是降解細胞內一種叫 cAMP（環磷酸腺苷） 的訊號分子。cAMP 可以被視為細胞內的「穩定信號」。
3. 雙重抑制： 當我們使用藥物抑制了 PDE4B 的活性，細胞內的 cAMP 就不會被分解，濃度會隨之升高。高濃度的 cAMP 能穩定免疫細胞和纖維母細胞，同時產生抗發炎與抗纖維化的雙重效應。

簡單來說，鎖定並抑制 PDE4B，就像是同時抑制了免疫風暴與纖維化的工程，有望從雙從抑制打擊這個惡性循環。

全球臨床試驗帶來的新希望

近十年來，全球在肺纖維化領域投入了大量的臨床試驗，我們相信，在科學家逐步破解肺纖維化惡性循環的複雜難題後，期盼未來能為無數患者爭取到更安全、健康的生活與未來。

最後，我們必須再次提醒，特發性肺纖維化（IPF）與漸進性肺纖維化（PPF）是極具破壞性、且不可逆的疾病。面對這個比癌症更致命的對手，雖然現有的治療手段能延緩惡化，但無法逆轉已經形成的肺部疤痕組織，因此「早期診斷、早期治療」仍是對抗肺纖維化最重要的黃金時刻。

2021年末，小玉的「Deepfake 換臉事件」讓大眾正視 Deepfake 技術的濫用問題。  Deepfake 發展至今不只有造假技術在進步，辨偽也是：目前任職於成大統計所的許志仲老師，從 2018 年開始便在這個主題中專研，並於 2020 年發表相關研究結果，該篇文章起今已有超過 50 次的引用次數。「以這篇論文發表的期刊影響指數（Impact Factor，簡稱IF值）來說，這個引用數相對來說是高的，這代表 Deepfake 辨偽的議題開始變得重要，但研究的人可能沒那麼多。」

許志仲坦言，自己 2018 年研究 Deepfake 辨偽時，Deepfake 影片品質並沒有特別好。沒想到短短兩三年的時間，Deepfake 的效果就已經好到可能會造成問題了。

雙面刃的 Deepfake

Deepfake 技術起初是希望能藉由電腦產生各種不同的逼真圖片或影片，來因應特效製作或老照片修復之類的工作，而要產生逼真圖片或影片，有許多不同的方法都能達成這個目的，目前 Deepfake 最常使用的方法為 2014 年提出的「生成對抗網路（Generative Adversarial Network, 簡稱 GAN）」，透過生成網路與判別網路的對抗，產生逼真的圖片或影片，因此說到 DeepFake，通常都會說起 GAN。

「我們會說 Deepfake 就是 GAN，是因為就目前生成技術還是以 GAN 最好，當然也有新的方法正在發展，所以未來未必還是以 GAN 作為主體，可能用別的方法偽造，也能做得很漂亮。」

許志仲也表示，Deepfake 的發展目標是正面的，技術本身是中立的，但使用者怎麼使用這項技術，就成了重要問題。而在不能確保使用者心態的情況下，辨偽技術成了這項技術的最後一道防線。而 Deepfake 辨識的主要問題，可以分為偏向研究的「偽造特徵不固定」，以及偏向實務面的「辨偽系統的使用情境差異」兩個面向。

Deepfake 辨識的研究困難：偽造特徵不固定

現在已經有可以辨識貓狗、車牌等物體的影像辨識系統，這些辨識系統也相當成熟可靠，直覺來說，要做出一套辨識 Deepfake 的辨識系統，應該也不會太困難吧？

但實際上卻並非如此，過往辨識系統的做法是抓取容易辨別的特徵，例如貓與狗兩者在形態上就有明顯的差異，只要給電腦夠多的訓練資料，就能有一組精確區分貓與狗的判別式，且能用到各種需要分辨貓與狗的情況下。

先不談分辨人臉真假，就人臉辨識本身來說，就是個值得研究的問題，每個人的臉都長得差不多，差異在於五官的相對位置、形狀或大小有微小的差異，這使人臉辨識本身就難有通則可以去分辨。而不同方法生成相似的 Deepfake 圖片，並不一定具有相同的偽造特徵，從人臉特徵到偽造特徵都不固定，使得 Deepfake 辨識具有一定的困難度。

此外，即便用同一種方法製作同樣的 Deepfake 圖片，也會因為當初給的資料不同，使得偽造特徵出現差異，這讓「一組判別式就能判斷是否為 Deepfake」成為近乎不可能實現的夢。

也許，偽造特徵根本不在人臉上!?

面對 Deepfake 辨識的棘手問題，許志仲說：「要辨識的特徵太多元。我們覺得倒不如去尋找有什麼線索是 GAN 一致會產生的，這線索也許是我們眼睛看不到的，但是電腦可以透過學習的方式去挖掘，所以我就用了這種學習機制去抓出，會不會大部分的這種生成系統，都可能有共同的瑕疵。」

一張 Deepfake 照片並不只有人臉與五官，也包含了背景。而許志仲的論文指出，Deepfake 的偽造特徵，經常出現在背景，或是背景與人臉的交界處：

「臉通常都合成的很漂亮，但是背景跟臉的交界處會不自然。通常在髮絲的地方，髮絲的地方會糊掉這是一種，或是眉毛或者是額頭中的髮線也會有明顯差異。另外就是背景，會明顯看不出背景是什麼東西。大家都忽略看這裡（背景）很正常，而實驗結果也確實看到這些部分具有相對好的辨識度。」

然而，即便該篇論文是近期發布的，許志仲也不敢肯定這套辨識方式是否能套用在目前的狀況下，他表示目前每半年，GAN 生成的 Deepfake 影像的逼真度，就會有顯著的突破，且沒有消退的趨勢。

Deepfake 辨識的實務困難：辨偽系統的使用情境差異

在實務上，許志仲認為目前還有更為棘手的問題需要解決，那就是辨偽系統的使用情境差異。以一段 Deepfake 影片上傳 Youtube 平台為例，上傳的時候 YouTube 就會先對影片進行壓縮，這時原有的 Deepfake 偽造特徵很可能會因為壓縮而被破壞，許志仲解釋：「有些人會故意加上一些雜訊、加一些後處理，比方說整個畫面做類似美肌之類的處理，這些都會破壞掉偽造的線索，我們發現這些狀況十分常見，而且很難克服。這也是為什麼現在幾乎沒有軟體或網站，提供 Deepfake 辨識服務。」

在實驗室裡，我們可以拿到 GAN 生成的原始影像去做分析，但在網路世界裡，每一個影像都可能像上述的情況一樣，做了各種後處理才放到網路上，就算現在有研究指出某種辨認方式是有效的，也未必真的能應對網路上的複雜情況。

許志仲表示，目前看到有希望突破壓縮這個問題的辨認方式，是去抓人臉在一段影片中的五官變化是否足夠自然，這個線索可以克服壓縮的一點點問題，因爲是藉由五官相對位置的變化來偵測，這就跟壓縮沒太大關係。但正如前面提到的，人臉辨識是困難的，人臉的五官定位本身就無法做到精準，真要使用這套方法辨識 Deepfake，還需要更多研究來確認可行性。

也有研究者認為 GAN 理論雖然看似完美無瑕，但在產出 Deepfake 過程中仍可能會出現某些關鍵操作，只要藉由偵測畫面中是否有經歷這些操作，就能間接推測這個畫面是否為 Deepfake，不過這個做法的缺點也很明顯，那就是這些關鍵操作，也很可能只是正常的影片後製造成的，並造成不是 Deepfake 的影像也被歸類到 Deepfake 中。

情境逐個突破，讓研究能落地使用

說到這裡，許志仲語重心長地說：「我們研究做了這麼多偵測 Deepfake 的方法，但都不一定能在真實世界使用，這讓我非常意外，而上述的這些情境，也只是冰山一角。」

其實大家都在研究差不多的特徵，像是五官的落差，說話的時候嘴巴的動態變化會比較小或模糊之類的，但這些特徵面在真實的使用情境中，還能有多少辨識度，就真的是未知數。考量到真實情境的複雜度，目前許志仲認為逐個突破不同的情境下它們適合的辨偽方式，才是比較實實際的。

「我們必須先確認好問題是正確的，才能找到正確的答案。」許志仲說，要在實驗室裡做出一套數據漂亮的辨識系統並不困難，但要做出實際能用的辨識系統卻非常不簡單。

許志仲也嘗試將自己的研究成果運用在實際情境中，但面對製作公司精心製作的 Deepfake 影片，許志仲換了好幾套模型，也只有一套能判別出來，也呼應了「使用情境差異」才是辨識 Deepfake 無法落地的最大問題。

各界都在防範 Deepfake 影響生活

GAN 要能生成以假亂真的 Deepfake 圖像，必須建構在有訓練完善的生成模型上，而一個訓練完善的生成模型，並不是隨便餵幾筆資料給 GAN 就會跑出來的，必須要有足夠算力的電腦，配合大量的資料才能完成。除了像 Google 或 Facebook 這種規模的公司有能力製作外，也只有部分研究單位，能做出這種以假亂真的生成模型。

許志仲說：「由於 Deepfake 對社會的影響很大，現在他們都只公開自己的程式碼，但不會公開自己的模型，主要就是怕模型被拿去幹壞事。」許志仲也坦承，對於辨偽技術的研究來說，目前的狀況是非常不利的，這代表研究者必須自己用程式碼生出不那麼精良的模型，來製作 Deepfake 圖片測試。

面對未來 Deepfake 是否會無法辨別，許志仲表示就影像上來說，這件事情是做得到的，總會有方法做出不被任何辨識系統偵測，堪稱完美的 Deepfake 影像。但身為防禦方的我們，並不是只能靠圖片辨識真偽，上傳的使用者、社群平台的 meta-data，這些能標示來源的訊息，都可能是我們辨識這部影片是否為 Deepfake 的線索。

面對持續進化，仍看不見消退的 Deepfake 技術，許志仲也希望未來能有更多人一同加入 Deepfake 辨偽的研究行列，針對 Deepfake 辨偽系統的使用情境，我們還有非常多的問題等著被解答。