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中研院團隊發現肺腺癌的腫瘤幹細胞 提供肺癌治療新的思考方向

活躍星系核_96
・2012/01/05 ・1282字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 612 ・十年級

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電腦斷層掃瞄,經立體重建影像所見的肺腫瘤。圖片來自維基百科

全世界不論已開發國家或開發中國家,肺癌多年高居癌症死亡率第一位,台灣2010年則有4.1萬人死於癌症,其中20%死於肺癌;同時連續20年肺癌亦是台灣女性十大癌症死亡第一因。肺癌已然嚴重威脅人類健康。本院細胞與個體生物學研究所特聘研究員游正博博士所領導的幹細胞研究團隊,已經於KrasG12D突變基因所引發的肺癌裡鑑定出肺腺癌的腫瘤原始細胞(腫瘤幹細胞)。這項發現已於12月1日正式發表在國際期刊「癌症研究」(Cancer Research)上,未來將有助於發展肺癌治療的新方法。

研究團隊表示,肺癌主要分為兩種:小細胞肺癌(佔15%)、非小細胞肺癌(佔85%)。同時醫學界已經發現,非小細胞肺癌患者中有30%患者被診斷出其Kras蛋白的第12號胺基酸產生突變。此次,游正博特聘研究員團隊建立一個全新的肺癌老鼠模式,藉由分子轉換機制,得以開啟或關閉KrasG12D突變基因之表現,進而控制肺癌的形成與後續癌化的過程。這項由國立陽明大學微生物及免疫學研究所博士生之研究生卓煥傑所完成的老鼠肺癌模式,其鑑定出的「非小細胞肺癌」的腫瘤原始細胞,將對肺癌早期診斷及治療,提供新的思考方向。

研究團隊以透過餵食抗生素(Doxycycline)的方式,活化轉殖基因鼠之KrasG12D蛋白,獲得帶有肺癌腫瘤之老鼠並分析其腫瘤細胞。同時本團隊進一步使用特殊儀器與技術,分離並且高度純化兩種特殊的肺部細胞,分別為「氣管克拉拉細胞」以及「肺泡第二型細胞」。經過腫瘤轉殖實驗發現,大多數的惡性腫瘤細胞源自於「氣管克拉拉細胞」,因為經過KrasG12D蛋白活化的「氣管克拉拉細胞」,有能力同時在氣管與肺泡兩個地方生成二級腫瘤並且大量地散布生長在肺部區域。不僅如此,源自於氣管克拉拉細胞的腫瘤細胞在肺泡區域所生成二級腫瘤,除了表現原本氣管細胞之專一性蛋白- panCK,也會表現「肺泡第二型細胞」的特殊蛋白-proSPC。這些結果顯示,源自於「氣管克拉拉細胞」的腫瘤細胞符合腫瘤幹細胞之特性,不僅細胞能夠自我更新而且還能夠分化成不同的腫瘤細胞族群。

反觀「肺泡第二型細胞」的腫瘤細胞,由於與「氣管克拉拉細胞」同樣具有CCSP啟動子活性,因此也會形成一級腫瘤。但是源自於「肺泡第二型細胞」的二級腫瘤細胞較不惡性而且也無法明顯地分化成不同組織細胞,這些二級腫瘤細胞只能在肺泡區域生長而且大多數的二級腫瘤細胞並不表現panCK蛋白。由這些結果推測「肺泡第二型細胞」的腫瘤細胞不具有分化成不同腫瘤細胞族群的能力,因此「肺泡第二型細胞」並非肺癌的原始起源細胞

游正博特聘研究員表示,源自於氣管的腫瘤細胞較為惡性的原因是由於其腫瘤細胞會開啟活化細胞生長與關閉抑制細胞生長的基因群組,根據這樣的特性亦可推測「氣管克拉拉細胞」為惡性肺癌之原始起源細胞。這個肺癌轉基因老鼠模式提供了一個分析惡性腫瘤的訊息傳遞資訊的平台,藉由這些資訊將有助於發展新的肺癌標靶藥物以及這類的肺腺癌腫瘤幹細胞之專一性治療藥物。

論文連結:Identification of Tumorigenic Cells in KrasG12D-Induced Lung Adenocarcinoma

本文由中央研究院公共事務組提供

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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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AI 是理科「主場」? AI 也可以成為文科人的助力!
研之有物│中央研究院_96
・2022/08/13 ・5646字 ・閱讀時間約 11 分鐘

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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/田偲妤
  • 美術設計/蔡宛潔

AI 的誕生,文理缺一不可

人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱 AI)在 21 世紀的今日已大量運用在生活當中,近期掀起熱議的聊天機器人 LaMDA、特斯拉自駕系統、AI 算圖生成藝術品等,都是 AI 技術的應用。多數 AI 的研發秉持改善人類生活的人文思維,除了仰賴工程師的先進技術,更需要人文社會領域人才的加入。

中央研究院「研之有物」專訪院內人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員,帶大家釐清什麼是 AI?文科人與工程師合作時,需具備什麼基本 AI 知識?AI 如何應用在人文社會領域的工作當中?

中央研究院人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員。圖/研之有物

詩詞大對決:人與 AI 誰獲勝?

一場緊張刺激的詩詞對決在線上展開!人類代表是有「AI 界李白」稱號的蔡宗翰研究員,AI 代表則是能秒速成詩的北京清華九歌寫詩機器人,兩位以「人工智慧」、「類神經」為命題創作七言絕句,猜猜看以下兩首詩各是誰的創作?你比較喜歡哪一首詩呢?

猜猜哪首詩是 AI 做的?哪首詩是人類做的?圖/研之有物

答案揭曉!A 詩是蔡宗翰研究員的創作,B 詩是寫詩機器人的創作。細細賞讀可發覺,A 詩的內容充滿巧思,為了符合格律,將「類神經」改成「類審經」;詩中的「福落天赦」是「天赦福落」的倒裝,多念幾次會發現,原來是 Google 開發的機器學習開源軟體庫「Tensor Flow」的音譯;而「拍拓曲」則是 Facebook 開發的機器學習庫「Pytorch」的音譯,整首詩創意十足,充滿令人會心一笑的魅力!

相較之下,B 詩雖然有將「人工」兩字穿插引用在詩中,但整體內容並沒有呼應命題,只是在詩的既有框架內排列字句。這場人機詩詞對決明顯由人類獲勝!

由此可見,當前的 AI 缺乏創作所需的感受力與想像力,無法做出超越預先設定的創意行為。然而,在不久的將來,AI 是否會逐漸產生情感,演變成電影《A.I. 人工智慧》中渴望人類關愛的機器人?

AI 其實沒有想像中聰明?

近期有一則新聞「AI 有情感像 8 歲孩童?Google 工程師爆驚人對話遭停職」,讓 AI 是否已發展出「自我意識」再度成為眾人議論的焦點。蔡宗翰研究員表示:「當前的 AI 還是要看過資料、或是看過怎麼判讀資料,經過對應問題與答案的訓練才能夠運作。換而言之,AI 無法超越程式,做它沒看過的事情,更無法替人類主宰一切!

會產生 AI 可能發展出情感、甚至主宰人類命運的傳言,多半是因為我們對 AI 的訓練流程認識不足,也缺乏實際使用 AI 工具的經驗,因而對其懷抱戒慎恐懼的心態。這種狀況特別容易發生在文科人身上,更延伸到文科人與理科人的合作溝通上,因不了解彼此領域而產生誤會與衝突。如果文科人可以對 AI 的研發與應用有基本認識,不僅能讓跨領域的合作更加順利,還能在工作中應用 AI 解決許多棘手問題。

「職場上常遇到的狀況是,由於文科人不了解 AI 的訓練流程,因此對 AI 產生錯誤的期待,認為辛苦標注的上千筆資料,應該下個月就能看到成果,結果還是錯誤百出,準確率卡在 60、70% 而已。如果工程師又不肯解釋清楚,兩方就會陷入僵局,導致合作無疾而終。」蔡宗翰研究員分享多年的觀察與建議:

如果文科人了解基本的 AI 訓練流程,並在每個訓練階段協助分析:錯誤偏向哪些面向?AI 是否看過這方面資料?文科人就可以補充缺少的資料,讓 AI 再進行更完善的訓練。

史上最認真的學生:AI

認識 AI 的第一步,我們先從分辨什麼是 AI 做起。現在的數位工具五花八門,究竟什麼才是 AI 的應用?真正的 AI 有什麼樣的特徵?

基本上,有「預測」功能的才是 AI,你無法得知每次 AI 會做出什麼判斷。如果只是整合資料後視覺化呈現,而且人類手工操作就辦得到,那就不是 AI。

數位化到 AI 自動化作業的進程與舉例。圖/研之有物

蔡宗翰研究員以今日常見的語音辨識系統為例,大家可以試著對 Siri、Line 或 Google 上的語音辨識系統講一句話,你會發現自己無法事先知曉將產生什麼文字或回應,結果可能正是你想要的、也可能牛頭不對馬嘴。此現象點出 AI 與一般數位工具最明顯的不同:AI 無法百分之百正確!

因此,AI 的運作需建立在不斷訓練、測試與調整的基礎上,盡量維持 80、90% 的準確率。在整個製程中最重要的就是訓練階段,工程師彷彿化身老師,必須設計一套學習方法,提供有助學習的豐富教材。而 AI 則是史上最認真的學生,可以穩定、一字不漏、日以繼夜地學習所有課程。

AI 的學習方法主要分為「非監督式學習」、「監督式學習」。非監督式學習是將大批資料提供給 AI,讓其根據工程師所定義的資料相似度算法,逐漸學會將相似資料分在同一堆,再由人類檢視並標注每堆資料對應的類別,進而產生監督式學習所需的訓練資料。而監督式學習則是將大批「資料」和「答案」提供給 AI,讓其逐漸學會將任意資料對應到正確答案。

圖/研之有物

學習到一定階段後,工程師會出試題,測試 AI 的學習狀況,如果成績只有 60、70 分,AI 會針對答錯的地方調整自己的觀念,而工程師也應該與專門領域專家一起討論,想想是否需補充什麼教材,讓 AI 的準確率可以再往上提升。

就算 AI 最後通過測試、可以正式上場工作,也可能因為時事與技術的推陳出新,導致準確率下降。這時,AI 就要定時進修,針對使用者回報的錯誤進行修正,不斷補充新的學習內容,讓自己可以跟得上最新趨勢。

在了解 AI 的基本特徵與訓練流程後,蔡宗翰研究員建議:文科人可以看一些視覺化的操作影片,加深對訓練過程的認識,並實際參與檢視與標注資料的過程。現在網路上也有很多 playground,可以讓初學者練習怎麼訓練 AI,有了上述基本概念與實務經驗,就可以跟工程師溝通無礙了。

AI 能騙過人類,全靠「自然語言處理」

AI 的應用領域相當廣泛,而蔡宗翰研究員專精的是「自然語言處理」。問起當初想投入該領域的原因,他充滿自信地回答:因為自然語言處理是「AI 皇冠上的明珠」!這顆明珠開創 AI 發展的諸多可能性,可以快速讀過並分類所有資料,整理出能快速檢索的結構化內容,也可以如同真人般與人類溝通。

著名的「圖靈測試」(Turing Test)便證明了自然語言處理如何在 AI 智力提升上扮演關鍵角色。1950 年代,傳奇電腦科學家艾倫・圖靈(Alan Turing)設計了一個實驗,用來測試 AI 能否表現出與人類相當的智力水準。首先實驗者將 AI 架設好,並派一個人操作終端機,再找一個第三者來進行對話,判斷從終端機傳入的訊息是來自 AI 或真人,如果第三者無法判斷,代表 AI 通過測試。

圖靈測試:AI(A)與真人(B)同時傳訊息給第三者(C),如果 C 分不出訊息來自 A 或 B,代表 AI 通過實驗。圖/研之有物

換而言之,AI 必須擁有一定的智力,才可能成功騙過人類,讓人類不覺得自己在跟機器對話,而這有賴自然語言處理技術的精進。目前蔡宗翰的研究團隊有將自然語言處理應用在:人文研究文本分析、新聞真偽查核,更嘗試以合成語料訓練臺灣人專用的 AI 語言模型。

讓 AI 替你查資料,追溯文本的起源

目前幾乎所有正史、許多地方志都已經數位化,而大量數位化的經典更被主動分享到「Chinese Text Project」平台,讓 AI 自然語言處理有豐富的文本資料可以分析,包含一字不漏地快速閱讀大量文本,進一步畫出重點、分門別類、比較相似之處等功能,既節省整理文本的時間,更能橫跨大範圍的文本、時間、空間,擴展研究的多元可能性。

例如我們想了解經典傳說《白蛇傳》是怎麼形成的?就可以應用 AI 進行文本溯源。白蛇傳的故事起源於北宋,由鎮江、杭州一帶的說書人所創作,著有話本《西湖三塔記》流傳後世。直至明代馮夢龍的《警世通言》二十八卷〈白娘子永鎮雷峰塔〉,才讓流傳 600 年的故事大體成型。

我們可以透過「命名實體辨識技術」標記文本中的人名、地名、時間、職業、動植物等關鍵故事元素,接著用這批標記好的語料來訓練 BERT 等序列標注模型,以便將「文本向量化」,進而找出給定段落與其他文本的相似之處。

經過多種文本的比較之後發現,白蛇傳的原型可追溯自印度教的那伽蛇族故事,傳說那伽龍王的三女兒轉化成佛、輔佐觀世音,或許與白蛇誤食舍利成精的概念有所關連,推測印度神話應該是跟著海上絲路傳進鎮江與杭州等通商口岸。此外,故事的雛型可能早從唐代便開始醞釀,晚唐傳奇《博異志》便記載了白蛇化身美女誘惑男子的故事,而法海和尚、金山寺等關鍵人物與景點皆真實存在,金山寺最初就是由唐宣宗時期的高僧法海所建。

白蛇傳中鎮壓白娘子的雷峰塔。最早為五代吳越王錢俶於 972 年建造,北宋宣和二年(1120 年)曾因戰亂倒塌,大致為故事雛形到元素齊全的時期。照片中雷峰塔為 21 世紀重建。圖/Wikimedia

在 AI 的協助之下,我們得以跨時空比較不同文本,了解說書人如何結合印度神話、唐代傳奇、在地的真人真事,創作出流傳千年的白蛇傳經典。

最困難的挑戰:AI 如何判斷假新聞

除了應用在人文研究文本分析,AI 也可以查核新聞真偽,這對假新聞氾濫的當代社會是一大福音,但對 AI 來說可能是最困難的挑戰!蔡宗翰研究員指出 AI 的弱點:

如果是答案和數據很清楚的問題,就比較好訓練 AI。如果問題很複雜、變數很多,對 AI 來說就會很困難!

困難點在於新聞資訊的對錯會變動,可能這個時空是對的,另一個時空卻是錯的。雖然坊間有一些以「監督式學習」、「文本分類法」訓練出的假新聞分類器,可輸入當前的新聞讓機器去判讀真假,但過一段時間可能會失準,因為新的資訊源源不絕出現。而且道高一尺、魔高一丈,當 AI 好不容易能分辨出假新聞,製造假新聞的人就會破解偵測,創造出 AI 沒看過的新模式,讓先前的努力功虧一簣。

因此,現在多應用「事實查核法」,原理是讓 AI 模仿人類查核事實的過程,尋找權威資料庫中有無類似的陳述,可用來支持新聞上描述的事件、主張與說法。目前英國劍橋大學為主的學者群、Facebook 與 Amazon 等業界研究人員已組成 FEVEROUS 團隊,致力於建立英文事實查核法模型所能運用的資源,並透過舉辦國際競賽,廣邀全球學者專家投入研究。

蔡宗翰教授團隊 2021 年參加 FEVEROUS 競賽勇奪全球第三、學術團隊第一後,也與合作夥伴事實查核中心及資策會討論,正著手建立中文事實查核法模型所需資源。預期在不久的將來,AI 就能幫讀者標出新聞中所有說法的資料來源,節省讀者查證新聞真偽的時間。

AI 的無限可能:專屬於你的療癒「杯麵」

想像與 AI 共存的未來,蔡宗翰研究員驚嘆於 AI 的學習能力,只要提供夠好、夠多的資料,幾乎都可以訓練到讓人驚訝的地步!圖/研之有物

AI 的未來充滿無限可能,不僅可以成為分類與查證資料的得力助手,還能照護並撫慰人類的心靈,這對邁入高齡化社會的臺灣來說格外重要!許多青壯年陷入三明治人(上有老、下有小要照顧)的困境,期待有像動畫《大英雄天團》的「杯麵」(Baymax)機器人出現,幫忙分擔家務、照顧家人,在身心勞累時給你一個溫暖的擁抱。

機器人陪伴高齡者已是現在進行式,新加坡南洋理工大學 Gauri Tulsulkar 教授等學者於 2021 年發表了一項部署在長照機構的機器人實驗。這名外表與人類相似的機器人叫「娜丁」(Nadine),由感知、處理、互動等三層架構組成,可以透過麥克風、3D和網路鏡頭感知用戶特徵、所處環境,並將上述資訊發送到處理層。處理層會依據感知層提供的資訊,連結該用戶先前與娜丁互動的記憶,讓互動層可以進行適當的對話、變化臉部表情、用手勢做出反應。

長照機構的高齡住戶多數因身心因素、長期缺乏聊天對象,或對陌生事物感到不安,常選擇靜默不語,需要照護者主動引導。因此,娜丁內建了注視追蹤模型,當偵測到住戶已長時間處於被動狀態,就會自動發起話題。

實驗發現,在娜丁進駐長照機構一段時間後,住戶有一半的天數會去找她互動,而娜丁偵測到的住戶情緒多為微笑和中性,其中有 8 位認知障礙住戶的溝通能力與心理狀態有明顯改善。

照護機器人娜丁的運作架構。圖/研之有物

至於未來的改進方向,研究團隊認為「語音辨識系統」仍有很大的改進空間,需要讓機器人能配合老年人緩慢且停頓較長的語速,音量也要能讓重聽者可以清楚聽見,並加強對方言與多語混雜的理解能力。

臺灣如要發展出能順暢溝通的機器人,首要任務就是要開發一套臺灣人專用的 AI 語言模型,包含華語、臺語、客語、原住民語及混合以上兩種語言的理解引擎。這需花費大量人力與經費蒐集各種語料、發展預訓練模型,期待政府能整合學界與業界的力量,降低各行各業導入 AI 相關語言服務的門檻。

或許 AI 無法發展出情感,但卻可以成為人類大腦的延伸,協助我們節省處理資料的時間,更可以心平氣和地回應人們的身心需求。與 AI 共存的未來即將來臨,如何讓自己的行事邏輯跟上 AI 時代,讓 AI 成為自己的助力,是值得你我關注的課題。

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研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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鑑識故事系列:定罪兼診斷?!性器黑色素沉著症
胡中行_96
・2022/10/06 ・1475字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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日本警察逮捕了一名年紀約三十出頭的男性嫌犯,認為他強姦年輕女子。[1]

在嫌犯否認指控的同時,警察找到其手機裡的一支影片,內容正是記錄犯罪的行為。就一般的辦案程序而言,警方會期望從中瞭解加害人的生理特徵,例如:髮色、傷疤或刺青等,作為接下來指認身份的根據。然而,儘管其畫面包含性侵者性器的外貌,偏偏就是看不到人臉。嫌犯逮到這個天賜良機,辯稱別人闖入他家,在那裏發生性關係,並用該手機拍攝過程。總之,就是把責任撇得一乾二淨。[1]

幸好鍥而不捨的警方在無奈之餘,注意到錄像中的陰莖,有個不明顯的特徵。這讓他們想到一個好主意。[1]

沒有臉龐的性交畫面,成為指認當事人的挑戰。圖/喜多川歌麿〈歌枕〉(1788;Public Domain)

警方把手機影片中陰莖畫面的截圖和嫌犯下體的照片,帶去日本自治醫科大學附屬埼玉醫療中心(自治医科大学附属さいたま医療センター)的法醫部門。他們請教皮膚科醫師,該陰莖上的色素沉著(pigmentation),是否能夠證明性侵者的身份。醫師觀察到嫌犯的陰莖,有輪廓不規則的零星斑點,呈現濃淡不一的灰黑色,並在接近龜頭處顏色較深。根據嫌犯本人的說法,那些不痛不癢的色斑從青春期就存在。於是,皮膚科醫師以此做出診斷,並針對案件證據以及嫌犯的健康,提供專業意見。[1]

左邊是手機影像截圖;右邊則為嫌犯的陰莖照片。圖/參考資料1,Figure 1(CC BY 4.0)

首先,嫌犯應該患有性器黑色素沉著症(genital melanosis)。這種變異在皮膚科的病人中,僅佔 0.01% 左右。[1, 2]不過,因為除了皮膚顏色改變,沒有其他症狀,以致容易被患者忽略,所以真實的盛行率或許更高。有如此罕見的病徵與錄像吻合,皮膚科醫師當然非常肯定這是足以定罪的重要證據。[1]

其次,雖然性器黑色素沉著症是良性的,但在此皮膚科醫師並沒有取得切片,做更深入的檢查,所以無法排除黑色素瘤(melanoma)的可能性。此外,在生殖器惡性腫瘤裡,有 8 – 10% 為性器黑色素瘤,是第二常見的性器癌症。就算嫌犯陰莖上的僅是黑色素沉著症,這類患者中 15% 的人,在身體的其他部位,也會出現黑色素瘤。換句話說,他罹癌的機率比一般人高。[1]

黑色素瘤有口訣為 ABCDE 的五大徵兆:形狀不對稱(asymmetrical)、邊緣不規則(border)、顏色不均勻(colour)、尺寸比豆子大(diameter),還有持續變化(evolving)。[3]從皮膚科醫師的描述,以及嫌犯陰莖的照片,可知他的情形明顯符合上述徵兆中的幾項。即使沒有任何不適,為了以防萬一,也早該去醫院諮詢。

最後,在皮膚科醫師斬釘截鐵的證詞,以及令人魂飛膽喪的罹癌風險下,焦慮至極的嫌犯終於俯首認罪,而且同意去皮膚科做更進一步的檢查。大功告成之後,自治醫科大學附屬埼玉醫療中心的團隊,把此案寫成論文拿去投稿,登載於 2021 年的《鑑識科學、醫學與病理學》(Forensic Science, Medicine, and Pathology)期刊上,並在結論中強調整合皮膚科理論與刑事鑑定的重要性。[1]

 

延伸閱讀

英國「學童」取代「病理學家」?!辨識癌細胞的人工智慧

陰莖,是社交安全的重要指標?!

參考資料

  1. Yamada A, Demitsu T, Umemoto N, et al. (2021) ‘Video image of genital melanosis provides strong evidence to support identification of a sexual offender’. Forensic Science, Medicine, and Pathology, 17, 510–512.
  2. Haugh AM, Merkel EA, Zhang B, et al. (2016) ‘A clinical, histologic, and follow-up study of genital melanosis in men and women’. Journal of American Academy of Dermatology, 76 (5): 836-840.
  3. What Are the Symptoms of Skin Cancer?’ (18 APR 2022) U.S. Centers for Disease Control and Prevention.
胡中行_96
67 篇文章 ・ 24 位粉絲
曾任澳洲臨床試驗研究護理師,以及臺、澳劇場工作者。 西澳大學護理碩士、國立台北藝術大學戲劇學士(主修編劇)。邀稿請洽臉書「荒誕遊牧」,謝謝。

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【2022 年搞笑諾貝爾醫學獎】吃冰淇淋對抗化療後口腔黏膜破損、潰瘍的副作用
miss9_96
・2022/09/20 ・2894字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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吃冰!降低化療副作用!

超實用!2022 年的搞笑諾貝爾醫學獎,對許多人很重要、而且簡單到可以自己玩的研究,那就是——「吃冰淇淋,對抗化療副作用![1]

吃冰淇淋居然可以對抗化療副作用!圖/Pixabay

痛苦的化療副作用——口腔黏膜潰瘍

化學治療(俗稱化療)是癌症病友常經歷的療程;療程會將藥物打進體內,以期殺死惡性腫瘤細胞。然而,病人普遍對化療充滿畏懼,因為會有許多副作用,包含脫髮、嘔吐、不能吃生魚片等。而其中,最讓人擔心的副作用就是「口腔潰瘍」

高濃度的化學藥物,會破壞各處的黏膜,包含口腔、腸道等,進而造成口腔潰瘍(或稱口腔破、口腔炎)。我們手指被紙割傷就已經很痛了,想像一下、嘴巴裡都是被劃破的傷口,而且牙齒、舌頭還不停地磨擦,那種痛苦會有多難受~

輕微的口腔潰瘍,使病人疼痛不適、對後續治療產生畏懼。嚴重的口腔破,甚至無法吃飯、營養不良;患者必須住院多週、將營養品打入血管裡(腸外營養),必須綁在病床上多日、手上插著點滴、強烈地干擾正常生活[2]。最嚴重的情況下,可能需注射鴉片類麻醉藥來緩解疼痛。而且破損的口腔黏膜容易被細菌入侵,使癌友出現感染、敗血症的風險[3];因此對癌友來說,化療後的口腔潰瘍,是個需認真預防的議題。

高濃度的化學藥物,會破壞各處的黏膜,包含口腔、腸道等,進而造成口腔潰瘍(或稱口腔破、口腔炎)。圖/Pixabay

目前,對抗口腔潰瘍的策略有:抗菌劑沖洗、抗發炎藥物、雷射,以及 2022 年搞笑諾貝爾醫學獎的主題——冷凍療法(cryotherapy)[2]

吃冰!讓你的口腔好健康

化療、為什麼會造成口腔潰瘍呢?

劇毒藥物循環全身時,血管豐富的口腔黏膜也會被灌注藥物;當黏膜累積過高的毒藥後,許多黏膜細胞會死亡、進而口腔破損。

而冷凍療法的原理很簡單,就是讓口腔血管因冷收縮、減少毒藥在黏膜裡的灌注量、進而舒緩口腔破損的程度[2, 3]。2015 年的文獻回顧發現,口腔冷凍療法有效降低嚴重口腔炎的發生率[2]。因此該療法也被國際癌症支持性照護學會暨口腔腫瘤國際協會(MASCC/ISOO)所認證且建議,可有效減少化療後口腔潰瘍的副作用 [2]

而醫院常用的冷凍口腔之儀器,是讓患者「含著低溫的醫療器材(由矽膠、鹽水袋組成)」(圖 1),但此器材不見得舒服,病人的接受度通常不高

於是,有感於含著「不好吃」的醫材之痛苦,波蘭科學家想到:「都是讓嘴巴冰冰的,那幹嘛不直接吃冰呢?」(爽啦~救世的科學家)。於是在 2021 年發表研究,探討「吃冰,能否對抗化療副作用?」的議題 [3]

某醫療用冷凍口腔醫材之外型、使用方法。圖/Chemomouthpiece

募集病友一起吃冰淇淋

團隊徵得了 74 名預計接受高劑量化療的病友(藥物為 melphalan/威克瘤。化療目的是殺死骨髓細胞,病因包含、但不限於骨髓癌),分為「吃冰」和「不吃冰」兩組。

吃冰組有 52 人,從化療藥物打進體內的「同時」、就開始吃冰淇淋。研究沒說明冰淇淋的品牌、口味,或好不好吃(只知道是醫院餐廳裡買到的冰)。病人吃多少不受限制、愛吃多少都 OK,只被要求吃的時候,「慢慢吃、讓冰淇淋在嘴裡融化好好享受以研究為藉口的幸福感)」。

之後評估受試者是否出現口腔潰瘍,若有、則以常見毒性分級(CTCAE, Common Terminology Criteria for Adverse Events)5.0 版分級:輕微(1 級)、中級(2 級)、嚴重(3 級)、致命(4 級),或死亡(5 級)。

化療期間吃冰真的能減少口腔潰瘍的發生率嗎?

結果發現,「化療期間吃冰淇淋」可減少口腔潰瘍的發生率:吃冰組約三成發生口腔炎(52 人裡出現 15 名,28.85 %),將近六成的對照組病患有口腔破損(22 人裡有 13 名,59.09 %)(圖 1、表 1)。

化療後,發生口腔潰瘍的比例。圖/參考文獻 3、表格由本文作者重新繪製。

而且,「化療期間吃冰淇淋」可降低口腔潰瘍「嚴重、致命」的發生率(圖 2、表 1)。吃冰組無人出現「致命」等級的口腔炎、對照組有 1 名患者(4.55 %);在「嚴重」等級裡,吃冰組有 2 人(3.85 %)、對照組有 3 人(13.64 %)。

化療後,若發生口腔潰瘍、其各嚴重度的發生率。圖/參考文獻 3、表格由本文作者重新繪製。

不論在「降低發生」、或「避免重症」的層面上,「爽爽吃冰」都展現了極高的保護效果

口腔炎嚴重程度冰淇淋冷凍療法(52 人)對照組(22 人)
無發生37(71.15 %)9(40.91 %)
1 級11(21.15 %)4(18.18 %)
2 級2(3.85 %)5(22.73 %)
3 級2(3.85 %)3(13.64 %)
4 級0(0 %)1(4.55 %)
表1:受試者口腔潰瘍之統計。表/參考文獻 3

研究結論和限制

須注意,此研究僅針對「高濃度的 melphalan/威克瘤」靜脈注射療法;換言之,吃冰療法能否降低其他化療藥的副作用,尚未可知(但歡迎嘗試分享)。

此篇研究顯示,「打化療、同時吃冰」能有效減少口腔潰瘍的副作用。這可比含著矽膠好吃多了,而且病人的接受度更高!此幸福的研究,不僅榮獲 2022 年搞笑諾貝爾醫學獎的殊榮,更是癌友的福音。趕快把此文拿給您的醫師看看,問問「打化療時、能不能同時順便吃冰淇淋」囉

趕快把此文拿給您的醫師看看,問問打化療時、能不能同時順便吃冰淇淋。圖/Pixabay

搞笑諾貝爾獎不僅僅是搞笑,還很實用

「大笑之後,發人深省」、是搞笑諾貝爾獎的頒獎標準之一。筆者之親人近期確認罹患惡性腫瘤、甫接受化療,故感受甚深。此研究僅管看似搞笑,但真的能帶給人類幸福。願所有癌友和家屬勇敢面對、平安順心。

更多有趣的研究,請到【2022 搞笑諾貝爾獎】

參考文獻

  1. Ig® Nobel Prize Winners. Improbable Research.
  2. Li Wang , Zhenyang Gu. et. al. (2015) Efficacy of Oral Cryotherapy on Oral Mucositis Prevention in Patients with Hematological Malignancies Undergoing Hematopoietic Stem Cell Transplantation: A Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials. PLoS ONE. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0128763
  3. Marcin Jasiński, Martyna Maciejewska. et. al. (2021) Ice-cream used as cryotherapy during high-dose melphalan conditioning reduces oral mucositis after autologous hematopoietic stem cell transplantation. Scientific Reports. https://doi.org/10.1038/s41598-021-02002-x
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miss9_96
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蔣維倫。很喜歡貓貓。曾意外地收集到台、清、交三間學校的畢業證書。泛科學作家、科學月刊作家、故事作家、udn鳴人堂作家、前國衛院衛生福利政策研究學者。 商業邀稿:miss9ch@gmail.com 文章作品:http://pansci.asia/archives/author/miss9