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記憶變差、反應變慢,神經退化是怎麼一回事?

研之有物│中央研究院_96
・2017/05/07 ・3991字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 532 ・七年級

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從基礎研究,了解神經退化原因

失智症是個難解的神經退化疾病,國內外科學家皆投入大量研究,希望找出病理機制以研發新藥。但人腦的神經網絡複雜程度,遠超出目前理解範圍,在用藥之前,無論是科學家或是我們自己,都需要對神經網絡有更清楚的認識。

中央研究院生物醫學科學研究所的陳儀莊特聘研究員,帶領團隊與跨領域專家合作,除了研究神經細胞與神經膠細胞之間的影響,亦盼能以亨丁頓舞蹈症為模型,發展可沿用於治療其他神經退化疾病的藥物。

神經退化疾病,至今仍無藥可醫

2016 年年底,美國一個著名的大藥廠宣佈了其研發 27 年的失智症藥物,在臨床研究上效果不佳。消息一出,無論是科學家、病人或投資者都很沮喪,全美生技股市甚至降了 8-10 %。在這個低迷的氣氛中,曾得過諾貝爾生理學暨醫學獎的生物學家 David Baltimore 站出來鼓勵大家:

其實我們對神經細胞還不夠了解,如果夠了解,很多問題我們會事先想到。我們應該更努力發展新的科技,並加強分享資訊和數據,才能成功。

在台灣,距今十幾年前政府就開始推動藥物發展,例如 NRPB 生技醫藥國家型科技計畫。而在 2012 年立法院的臨時議案中,數十位立法委員聯合簽名,要求政府會同中研院研發改善失智的抗體與藥物。這幾年來,我們社會老年化的狀況更為嚴重,報紙上社會版面常出現因家人無力長期照顧失智長輩而發生的悲傷故事。

但羅馬不是一天蓋成,若只急著研究藥物的藥效,而忽略全面的了解,就很容易出差錯。例如當科學家發現一個新藥物可以修復退化神經細胞的功能時,若在尚未了解此藥物是否造成身體其他組織的副作用時, 就立刻進行開發,此藥物在臨床實驗失敗的機率就很高,因此藥物研發應更深入。

人腦的神經網絡複雜程度遠遠超出目前的理解範圍,這也是為什麼至今仍無藥物可快速根治神經退化疾病的原因。國內外科學家尚在努力地從基礎研究了解人腦的神經網絡,中央研究院也投入大量心力在此領域中,其中一個研究方向是以研究神經細胞為主體,探討神經細胞和其他腦細胞(包括神經膠細胞)之間的影響。

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本文透過陳儀莊特聘研究員的解說,一同從基礎出發,先了解自己的神經網絡,並探討如何發展神經退化疾病模型,進而開發藥物的可能性。

在吃藥前,先認識自己的神經網絡

人腦中的神經網絡各司其職,包含神經細胞、星形膠質細胞、血管、少突膠質細胞、微膠細胞。圖/洪宗宏繪製

人腦的神經網絡中,負責連結神經網絡的「神經細胞」最為重要,神經細胞活動時會有很多電位經過,電位傳導地越快,神經網絡傳遞功能效果越好。但在傳導電位的過程中,如何避免「短路」?就靠「少突膠質細胞」將神經細胞包起來保護。而在腦中佔了 85% 的「星形膠質細胞」,就像支持整個國家發展的基礎工作人員,非常重要。

「星形膠質細胞」一腳連接神經細胞、一腳連接血管,幫助神經細胞接收養分、並協助清理代謝廢物。

個子很小的「微膠細胞」數量很少,僅佔全部腦細胞的百分之五,他們彷彿人腦中的警察,看到壞東西會將之吞噬。當看到發炎狀況時,會釋放出細胞激素 ( cytokine ) 殺死入侵的細菌或抗發炎。幾乎所有的神經退化疾症都和微膠細胞的失能有關。但微膠細胞是個雙面刃,如果它分泌太多細胞激素也會傷害神經細胞,這種情況在人腦老化時很容易發生。

血液中的葡萄糖,經過星形膠質細胞變成乳酸,再進入神經細胞轉成能量。圖/洪宗宏繪製; 圖說改編/林婷嫻、 張語辰

能吃就是福,對於神經細胞而言,順利獲取能量是一件很重要的事。血液中的葡萄糖,會先經過星形膠質細胞變成乳酸,乳酸再進入神經細胞轉成能量。這個乳酸釋放、吸收與轉換能量的過程,有時候效果會變差,對長期記憶的形成及維繫造成不利影響。

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Cristina M. Alberini 博士的研究室曾以實驗證實(註一),在老鼠負責記憶的海馬迴組織中打入大量乳酸,發現老鼠的記憶變好了,因為神經細胞獲得很充足的能量、得以順利運作。所有的記憶的形成和維持,都依賴神經網絡順利運作。如果有人變得健忘,可能是這個神經網絡傳導效果變差了,若能透過增加神經細胞能量的方式,來促進神經網絡傳導效能,也許可以改善失智,以前的記憶也許並不是消失,而是無法順利傳導。

神經退化原因:壞蛋白質堆積致禍

便秘是因為廢物阻塞在腸道,會導致極不舒服的感覺,嚴重時甚至會喪失生活和工作的能力。對人腦中的神經細胞而言,若無法順利代謝壞蛋白質,則會導致堆積成斑塊,也會阻礙神經傳導功能,嚴重甚至造成神經退化疾病,例如失智症、亨丁頓舞蹈症、漸凍人等等。

腦脊髓液流過神經網絡,幫助神經細胞代謝不好的蛋白質,例如造成失智症的類澱粉蛋白( A-β )。圖/洪宗宏繪製;圖說改編/林婷嫻、張語辰

但神經細胞如何倒垃圾呢?就要靠「腦脊髓液」幫忙。星形膠質細胞的腳會包住血管和神經細胞,在血管和星形膠質細胞中間形成一個極小的空間,足以讓大腦中的腦脊髓液通過,把存在於神經細胞的壞蛋白質帶出腦部加以排除、以防堆積成斑塊,例如造成失智症的類澱粉蛋白(A-β)。當腦脊髓液流通地越順暢,代謝效果就越好。

如果家裡突然出現一個隕石,越來越大,越來越大,那你正常的生活機能就會喪失。這就是蛋白質斑塊對神經細胞的威脅。

許多種神經退化疾病的神經細胞,都有蛋白質不正常堆積的情形,包含亨丁頓舞蹈症(下圖 A)、阿茲海默症(下圖 B)、帕金森氏症 、及漸凍人。年輕的時候,神經細胞會把壞蛋白質分解或排出,小小的微膠細胞也會跑來試著吞噬壞蛋白質,如果排清和吞噬的能力好,壞蛋白質累積在腦中就會少。但壞蛋白質終究還是會累積,當累積越來越多,會在神經細胞周圍(或細胞中)累積成一大坨斑塊,導致神經細胞死掉、神經網絡傳導功能降低,這就是神經退化疾病產生的原因之一。

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不同神經退化疾病中,神經細胞都有蛋白質不正常堆積的情形。資料來源/Christopher A Ross & Michelle A Poirier, Nature Medicine 10, S10 – S17 (2004) 圖說改編/林婷嫻、張語辰

為了神經細胞好,你有理由多睡覺

Maiken Nedergaard 博士的研究室,以老鼠做了一個實驗(註二),在腦膜打進去不同分子大小的染料,觀察染料如何隨著腦脊髓液在腦中流動擴散。紅色的染料分子比較大,綠色的染料分子比較小。他們發現腦脊髓液流動擴散的效果,和「年齡」及「睡眠」息息相關。

年輕的老鼠(左方腦切片)與年老的老鼠(右方腦切片),年老的老鼠腦脊髓液流通擴散的效果差很多。資料來源/Dr. Maiken Nedergaard , The nightlife of the brain (2/11 . 2015; NIH Seminar) 圖說改編/林婷嫻、張語辰

如上圖所示,年輕的老鼠(上方腦切片)腦脊髓液流通效果很好,大分子的紅色染料和小分子的綠色染料遍布腦中混成黃色,大小分子在腦中跑得差不多快。但年老的老鼠(下方腦切片)就不是這樣了,只有小分子的紅色染料透過腦脊髓液傳輸得比較快,大分子的綠色染料還是停在從腦膜打入的位置、沒什麼移動。

無論是老鼠或人類,年紀增長之後腦中的代謝功能都會變差,進而出現神經退化,這是個殘酷的事實。

但先別數著年齡哭泣,大家可以從現在開始好好地睡覺,而且要睡飽。因為在 Dr. Maiken Nedergaard 的實驗中,發現睡覺時神經膠細胞會變小,讓腦脊髓液流通的空隙變大、流速變快,是清理神經網絡中壞蛋白質的最佳時機。

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為了讓神經細胞順利清理廢物,每個人都需要好好睡個覺。

以亨丁頓舞蹈症為模型,發展神經退化疾病藥物

了解神經網絡之後,下個目標是藉由神經退化疾病的動物模型,了解哪些機制影響發病,藉以找出用藥的機會。

失智症是老年最常見的神經退化疾病,但病因相當複雜、目前並無完善的動物模型。而「亨丁頓舞蹈症」只有一個基因突變就造成疾病,現階段已經有相當好的動物模型供科學家探討。

陳儀莊與研究團隊從亨丁頓舞蹈症著手研究藥物發展,是由於亨丁頓舞蹈症和其他神經退化疾病有類似的病理機制,例如神經細胞都會有壞蛋白質堆積的狀況、沒辦法正常分解。若有藥物能藉著促進壞蛋白的分解來治療亨丁頓舞蹈症,就能進一步探討同樣的藥物是否也能用於治療漸凍人或失智症等其他神經退化疾病。

人的身體中,所有東西都是雙面刃。

在藥物成功開發前,很多人希望專家可以先告訴自己吃什麼病就會好、吃什麼會糟,但陳儀莊提醒,神經網絡是個相當複雜的系統,每個食物的作用也很複雜,並非一言就能定之。希望大眾可以從認識自己的神經細胞開始,進而了解如何保護神經網絡正常運作。

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另外,亨丁頓舞蹈症會透過基因代代遺傳,目前在世界上有些落後地區仍認為罹患此病可能是家族受到妖魔附身或詛咒,這是對於神經退化疾病不夠了解而產生的誤會。其實神經退化疾病並不會危害他人,反而是病人因為無法好好走路、容易跌倒,或是忘了自己有沒有吃過飯,造成自身的危險。在藥物成功開發前我們都能做到的事,是對神經退化疾病更加了解,照顧好自己的神經網絡,也願意為病友及家屬提供協助。


延伸閱讀

  • 在神經細胞世界裡探險!專訪神經科學家陳儀莊
  • 陳儀莊的個人網頁
  • 中研院知識饗宴「敵我難料──神經退化疾病中的星形膠質細胞」
  • 註一. Gao et al., 2016, PNAS 113: 8526- 8531.
  • 註一. Suzuki et al., 2011, Cell 144: 810-823.
  • 註二. Xie et al., 2013, Science 342: 373-377.
  • 註二. Kress et al., 2014, Ann. Neurol. 76: 845-861.
  • Kao* , Lin* et al., 2017, Human Molecular Genetics (doi: 10.1093/hmg/ddw402).
  • Chiu*, Lin*, Chuang*, Chien* et al., 2015, Human Molecular Genetics 24: 6066-6079.
  • Liu Y-J et al., 2015, FEBS Letters 2015, 589: 432-439
  • Liu Y-J et al., 2015, Human Molecular Genetics 24: 787-801.
  • Hsiao et al., 2014, Human Molecular Genetics 23: 4328-4344.
  • Lin et al., 2013, Mol. Cell Biol. 33:1073-1084.
  • Ju et al., 2011, Journal of Cell Biology 194: 209 – 227.
  • Huang*, Lin *, 2011, PLoS ONE 6: e20934.
  • Chou et al., 2005, Journal of Neurochemistry 93: 310-320.

執行編輯|林婷嫻  美術編輯|張語辰

CC 4.0

本著作由研之有物製作,以創用CC 姓名標示–非商業性–禁止改作 4.0 國際 授權條款釋出。

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

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

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  • 作者/賴昭正|前清大化學系教授、系主任、所長;合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒,那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬.霍金(Stephen Hawking) 英國理論物理學家

大約在八十年前,當第一台數位計算機出現時,一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧;但七十年後,還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」(Artificial Intelligent,簡稱 AI)的能力最近十年突然起飛,在許多(所有?)領域的測試中擊敗了人類,正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元(graphic process unit,簡稱 GPU)是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia(英偉達)股票從每股不到 $5,上升到今天(5 月 24 日)每股超過 $1000(註一)的全世界第三大公司,其創辦人(之一)兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳(Jenson Huang)也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人!可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎?到底是時勢造英雄,還是英雄造時勢?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

在回答這問題之前,筆者得先聲明筆者不是學電腦的,因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事,不是我們外行人需要了解的;但作為一位現在的知識分子或公民,了解基本原理則是必備的條件:例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析,即可判斷永動機是騙人的;又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上,它們不用往室外排廢熱氣,就可以提供屋內冷氣,讀者買嗎?

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」(central process unit,簡稱 CPU)。CPU 是電腦的「腦」,其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務,如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作;但為了簡單化,我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作(arithmetic and logic unit,簡稱 ALU),如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下,CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

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在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時,CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後,CPU 開始顯示心有餘而力不足:例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素(pixel),每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年,英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定/裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」(註二)定位為「世界上第一款 GPU」,「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU,GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作,快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢?因每一時刻只能做一件事,所以其步驟為:

  • 計算 7×5;
  • 計算 6/3;
  • 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢?很多工作便可以同時(平行)進行:

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  • 同時計算 7×5 及 6/3;
  • 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間,但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢?單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間(16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間),而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間(1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間)!

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了,如何將它擺正成右圖呢? 一句話:「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點(座標 x, y)組成的,所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了:每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

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即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算!如果每一運算需要 10-6 秒,那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉,便需要 6 秒,這豈是電動玩具畫面變化所能接受的?

圖形處理的例子

人類的許多發明都是基於需要的關係,因此電腦硬件設計家便開始思考:這些點轉換都是獨立的,為什麼我們不讓它們同時進行(平行運算,parallel processing)呢?於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 106 運算,那上圖的轉換只需 10-6 秒鐘!

GPU 的興起

GPU 可分成兩種:

  • 整合式圖形「卡」(integrated graphics)是內建於 CPU 中的 GPU,所以不是插卡,它與 CPU 共享系統記憶體,沒有單獨的記憶體組來儲存圖形/視訊,主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上;早期英特爾(Intel)因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤,在這方面的研發佔領先的地位,約佔 68% 的市場。
  • 獨立顯示卡(discrete graphics)有不與 CPU 共享的自己專用內存;由於與處理器晶片分離,它會消耗更多電量並產生大量熱量;然而,也正是因為有自己的記憶體來源和電源,它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年,英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後,科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化,在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效,因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理,不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化,也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬(註三)等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分,正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲,遠遠落在英偉達(80%)及超微半導體公司(Advance Micro Devices Inc.,19%,註四)之後,大約只有 1% 的市場。

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典型的CPU與GPU架構

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」,而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心(core)單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心,因此其核心功能不如 CPU 核心強大,但它們能同時高速執行大量相同的指令,在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心;GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書,不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等,也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺,它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是:嘴巴在講,腦筋思考已經不知往前跑了多少公里,常常為了追趕而越講越快,將不少學生拋到腦後!這不表示筆者聰明,因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技,因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣(matrix)的讀者應該知道,如果用矩陣和向量(vector)表達,上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的(註五)。而矩陣和向量計算正是機器學習(machine learning)演算法的基礎!也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在!因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石:它們的架構就是充分利用並行處理,來快速執行多個操作,進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」(deep learning)。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂:「下一次工業革命已經開始了:企業界和各國正與英偉達合作,將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升,幫助企業降低成本和提高能源效率,同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子:下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後,讀者是不是認為筆者該退休了?

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GPU(圖形處理單元)和 AI(人工智慧)之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力,特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步,使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率,使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐,而且使其更具成本效益,因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展,GPU 的角色可能會變得更加不可或缺,推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標,這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作,使我們能夠執行複雜的任務,例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外,研究表明,與非人類動物相比,人類大腦具有更多平行通路,這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上,一邊聽音樂一邊做飯,或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技,因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵:透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

(註一)當讀者看到此篇文章時,其股票已一股換十股,現在每一股約在 $100 左右。

(註二)組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」(GeForce 256)插卡吧?

(註三)筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時,就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士(fellow)」Enrico Clementi 的團隊:因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層,我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦(非 IBM 品牌!)與一大型電腦連接來做平行運算,進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

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(註四)補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商:英偉達及 ATI(Array Technology Inc.)。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立,2006 年被超微半導體公司收購,品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐(Lisa Tzwu-Fang Su)博士為執行長後,股票從每股 $4 左右,上升到今天每股超過 $160,其市值已經是英特爾的兩倍,完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色,正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題:超微半導體公司現任總裁(兼 AI 策略負責人)為出生於台北的彭明博(Victor Peng);與黃仁勳及蘇姿豐一樣,也是小時候就隨父母親移居到美國。

(註五)

延伸閱讀

  • 熱力學與能源利用」,《科學月刊》,1982 年 3 月號;收集於《我愛科學》(華騰文化有限公司,2017 年 12 月出版),轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
  • 網路安全技術與比特幣」,《科學月刊》,2020 年 11 月號;轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。
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賴昭正_96
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成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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眼睛痛、視線模糊、視力退化?小心!可能是多發性硬化症
careonline_96
・2024/07/05 ・2072字 ・閱讀時間約 4 分鐘

「那是一位 50 多歲的婦女,因為視力變差而就醫。檢查發現是視神經發炎,於是住院接受治療。」臺北榮民總醫院眼肌神經科主任鄭惠禎醫師指出,「腦部核磁共振檢查顯示,除了視神經發炎之外,腦部也有病灶,最終診斷為多發性硬化症。」

剛聽到罹患多發性硬化症時,患者非常難以接受。鄭惠禎醫師說,經過一段時間後,患者漸漸能夠理解這是一個需要好好控制的疾病,也願意聽從醫師的建議接受治療,目前狀況維持穩定,在門診持續追蹤。

多發性硬化症(Multiple Sclerosis,簡稱 MS)是種自體免疫疾病,患者的免疫系統會攻擊自己的中樞神經系統,引起發炎反應,漸漸造成神經退化、中樞神經系統功能受損。鄭惠禎醫師說,多發性硬化症可以在任何年齡發病,較好發於 20 至 40 歲的年輕族群,以女性患者占多數。

多發性硬化症的表現與受到攻擊的部位有關,可能的症狀包括複視、視力異常、色覺異常、眩暈、疲勞、肢體無力、痙攣、手腳發麻、感覺障礙、失去平衡、口齒不清等,而且每次發作可能出現不同的症狀。

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約有 80% 的多發性硬化症患者會表現眼部症狀,而至眼科就診。鄭惠禎醫師指出,視神經炎會造成視力減退、視野缺損、伴隨眼球轉動疼痛、光反射遲緩、甚至失明等;眼球運動系統受到影響,可能出現複視、眼瞼下垂、眼球轉動困難等;中樞神經系統受到影響,可能出現眼球不自主跳動、凝視性麻痺等。

很多原因都會造成視力模糊,大家如果發現有視力模糊的狀況,千萬不能掉以輕心,請盡快至眼科檢查,仔細找出病因。鄭惠禎醫師提醒,至於多發性硬化症患者一定要按時回診追蹤。

「曾經遇過一位多發性硬化症患者,已經發作過視神經炎,但是沒有按時回診追蹤。直到有一天,患者因為視力模糊回到門診。檢查發現患者的視力相當差,視神經已明顯萎縮。若等到視神經萎縮再接受治療,效果大概也相當有限。」鄭惠禎醫師說,「多發性硬化症可能會有一些小發作,而病人沒有明顯的感覺,但是傷害會漸漸累積,神經學後遺症便越來越嚴重。患者務必定期回診!」

積極治療、穩定控制多發性硬化症

針對視神經發炎急性發作的患者,必須先排除感染、壓迫等問題,然後評估是否進行類固醇脈衝治療,以控制發炎。鄭惠禎醫師說,急性期的治療,通常以類固醇治療為主。

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在急性期的症狀緩解後,多發性硬化症患者可能需要接受改變病程的治療。改變病程的治療有助於減少發作次數,讓病情維持穩定,盡可能減少神經破壞,避免神經學後遺症持續累積。

有多種藥物可用於改變病程的治療,包括干擾素、標靶藥物、免疫調節藥物等,醫師會根據患者的狀況選擇合適的藥物。目前也有口服藥物可供 13 至 18 歲之青少年使用,便利性高,有助提升治療遵從度。

多發性硬化症患者務必與醫師密切配合,積極接受治療,減少發作次數,維持生活品質!

筆記重點整理

  • 多發性硬化症是自體免疫疾病,患者的免疫系統會攻擊自己的中樞神經系統,引起發炎反應,使神經系統功能受損。多發性硬化症可以在任何年齡發病,較好發於 20 至 40 歲的年輕族群,以女性患者占多數。
  • 多發性硬化症的表現與受到攻擊的部位有關,可能的症狀包括複視、視力異常、色覺異常、眩暈、疲勞、肢體無力、痙攣、手腳發麻、感覺障礙、失去平衡、口齒不清等,而且每次發作可能出現不同的症狀。
  • 約有 80% 的多發性硬化症患者會表現眼部症狀,包括視力減退、視野缺損、眼球轉動疼痛、光反射遲緩、失明、複視、眼瞼下垂、眼球活動受限、眼球不自主跳動、凝視性麻痺等。
  • 針對視神經發炎急性發作的患者,若無禁忌症,通常會考慮進行類固醇治療。
  • 在急性期的症狀緩解後,多發性硬化症患者可能需要接受改變病程的治療。改變病程的治療有助於減少發作次數,讓病情維持穩定,盡可能減少神經破壞,避免神經學後遺症持續累積。

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含糖飲料讓思考能力受損,還和失智有關聯?——《大自然就是要你胖!》
天下文化_96
・2024/06/24 ・2352字 ・閱讀時間約 4 分鐘

認知與失智

阿茲海默症是現代社會面臨的一大困擾,這種可怕的疾病是俗稱老年痴呆的失智症最常見的原因,也是 2022 年全美第七大死因。阿茲海默症是一種行為失能疾病,目前尚無有效的治療方法。這項疾病的特徵是神經元會持續死亡、大腦萎縮、神經元之間形成富含 β 澱粉樣蛋白(beta-amyloid)的蛋白質斑塊,並在神經元內部出現濤蛋白(tau)累積。患者通常一開始的症狀是短期記憶喪失,並在幾年內發展為完全的失智。

阿茲海默症中,Tau蛋白異常會造成腦細胞內的微管瓦解。圖/wikimedia

大多數科學家認為,若能阻止澱粉樣蛋白在腦部沉積或濤蛋白在腦神經中累積,就可以預防失智症。然而,目前有幾種治療失智症的方法,正是採行預防或減少澱粉樣斑塊累積,只是全都失敗,導致有人質疑澱粉樣蛋白斑塊是否真的是致病原因,並開始嘗試尋找其他可能的解釋。

許多科學家指出,阿茲海默症患者在早期通常會表現出兩種顯著的特徵。首先,患者大腦中的某些區域,會減少對葡萄糖的吸收和代謝,因此有人將阿茲海默症稱為「大腦糖尿病」或「第三型糖尿病」。其次,大腦神經元內的能量工廠粒線體,不論是數量或功能都出現下滑,導致 ATP 產量減少。這兩項特徵都顯示生存開關可能涉入其中。

的確,大量攝取糖、高升糖碳水化合物和鹽,全都是阿茲海默症的危險因子,而這些食物正好都會啟動生存開關。肥胖症和糖尿病等疾病也可能提高罹患阿茲海默症的風險。若果糖是導致肥胖症和糖尿病的根本原因,而肥胖症和糖尿病又與阿茲海默症的罹患風險上升有關,那可以合理懷疑:果糖也可能是造成阿茲海默症的原因。

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實驗研究也支持糖與認知之間的關聯。例如,實驗室大鼠飲用含糖飲料之後,思考能力會受損。我的同事生理學家魯尼(Kieron Rooney)每天餵食大鼠兩小時的蔗糖水,濃度為 10%,大約與軟性飲料相同,為期一個月。結果這些喝糖水的大鼠,變得很難找到走出迷宮的路。更令人擔憂的是,即使大鼠停止飲用糖水,這種情況還是持續了六週。同樣的,經常飲用軟性飲料的兒童,在閱讀、寫作、文法和數學方面的學業表現,都相對較差。

經常飲用軟性飲料的兒童,在閱讀、寫作、文法和數學方面的學業表現,都相對較差。圖/envato

這些研究顯示,攝取含糖飲料可能對認知功能造成影響,而且影響所及的時間有可能持續。然而,這不一定代表蔗糖會導致失智。即使每天喝一種或多種含糖飲料,與情節記憶(episodic memory,對過去經歷或事件的回憶)受損和腦容量萎縮有關,但目前還無法做出任何定論。

不過,有愈來愈多證據將果糖與阿茲海默症聯繫起來。阿茲海默症患者大腦中的果糖濃度偏高,且含量比同年齡、同性別的非患者高出四至六倍,而果糖濃度最高的地方通常就是病變區域。也有證據顯示,大腦中的果糖大多是透過多元醇途徑生成。這些患者腦內有大量的山梨糖醇,也就是果糖的前驅物,這跟躁鬱症患者的情況類似。正如我們所知的,果糖一旦生成,會刺激生存開關啟動,造成細胞中的 ATP 含量減少。此外,阿茲海默症患者大腦中負責「清除」AMP 的酵素濃度,比同年齡對照組高出約兩倍。AMP 原本可重新轉化為 ATP,當愈多 AMP 遭到清除,腦內的能量濃度也就隨之下降。

我認為果糖導致阿茲海默症的途徑大致如下。之前提過,在缺少食物時,身體會活化生存開關以保護大腦,這時血液中的葡萄糖無法進入肌肉和肝臟,而會保留在血液中供大腦吸收與使用。這道開關的運作是透過阻斷胰島素作用來完成,因為肌肉和肝細胞需要胰島素才能吸收和使用葡萄糖,但大腦多半不需要。

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阿茲海默症患者大腦中的果糖濃度偏高,且含量比同年齡、同性別的非患者高出四至六倍,而果糖濃度最高的地方通常就是病變區域。圖/envato

然而有例外,大腦中與記憶和決策相關的區域,需要借助胰島素的作用才能攝取葡萄糖。加州大學洛杉磯分校的神經生理學家戈梅茲皮尼拉(Fernando Gomez-Pinilla)發現,大鼠攝取果糖後,大腦中與記憶和決策相關的區域會失去對胰島素的反應,導致葡萄糖吸收減少。實際上,果糖引起胰島素抗性的區域除了肌肉和肝臟,還有與記憶相關的大腦重要區域,這或許正是阿茲海默症的根本原因。

但限制大腦的這些特定區域攝取葡萄糖,對生存有什麼好處?之前提過,衝動和探索屬於覓食行為。記憶受壓抑的動物,可能更願意前往危險區域探索,因為牠們忘了潛在危險,而決策區受損的動物則會變得更衝動。因此可合理推測,果糖會透過在特定大腦區域引發胰島素抗性,以促進覓食行為,這是一種生存反應。

生存開關活化導致特定腦區的功能受到短期抑制,一開始的確能帶來生存優勢,但如果是反覆或慢性的刺激,反而可能導致腦部損傷。這些重要的神經元長期得不到足夠的葡萄糖,最終可能因為營養不良而功能受損。而且果糖代謝會對粒線體造成氧化壓力,使得 ATP 產量減少,更使狀況進一步惡化。一旦 ATP 濃度過低,神經元會死亡,最後的結果就是阿茲海默症。依此觀點來看,阿茲海默症患者大腦的後續變化,例如澱粉樣蛋白和濤蛋白的積累,都是次要的,而阿茲海默症的根本原因,主要是生存開關慢性活化。

——本文摘自《大自然就是要你胖!》,2024 年 06 月,天下文化出版,未經同意請勿轉載。

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天下文化_96
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