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第一顆口服避孕藥的誕生 │ 科學史上的今天:06/10

張瑞棋_96
・2015/06/10 ・1156字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 561 ・九年級

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自古以來,婦女總是被賦予生兒育女的責任,一旦結婚,青春往往就耗費在懷孕、生產的循環中。雖然避孕自古有之,例如四千年前的古埃及人就用磨碎的石榴籽混合蠟做成栓劑,放入女性體內;古今中外也都不乏各種千奇百怪的偏方,但這些毫無根據的方法都極不可靠,而保險套、體外射精、算安全期等方式又操之在男性手中,女性還是難以擺脫不斷懷孕生子的宿命。直到一九六○年代,口服避孕藥的問世才改變這一切。

口服避孕藥的發明始自美國一位奇女子桑格(Margaret Sanger)的大力推動。她的母親在二十二年間懷孕了十八次,終於在 49 歲時死於難產,悲憤的桑格因此自 1916 年起即致力於推廣節育運動。1951 年,高齡 72 歲的她認識了專門研究荷爾蒙與生殖系統之關聯性的平克斯(Gregory Pincus),在她的牽線之下,平克斯獲得資助,著手研發桑格畢生企求的「神奇藥丸」──口服避孕藥。

桑格因母親難產,自1916年起即致力於推廣節育運動,而後也推動口服避孕藥的誕生。圖片來源:wikipedia

其實早在 1937 年,科學家就在動物實驗中發現高劑量的黃體激素會抑制排卵,然而天然黃體激素非常昂貴,這項發現也就束之高閣,並未衍伸出實際用途。恰好奧地利裔的化學家翟若適(Carl Djerassi)就在 1951 這一年成功合成出口服的黃體激素,第二年另一家藥廠也做出此合成黃體激素的同分異構物。但要如何做人體實驗呢?跟食品藥物管理局(FDA)說此藥毫無治療用途,只為了避孕,只怕無法通過審核。

平克斯乾脆反其道而行,他請專門治療不孕症的洛克醫生(John Rock)來做人體實驗。洛克醫生讓他的病人連續服用三個月的合成黃體激素,製造身體的「假懷孕」後,再突然停藥,藉由荷爾蒙的「反彈」增加受孕的機會。洛克醫生的實驗結果證明合成黃體激素的確能抑制排卵、改變月經週期,因而讓 14% 的不孕病人成功受孕。而同分異構物那批黃體激素恰好汙染到微量的雌激素,結果反而減少出血的副作用。

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於是 1957 年的今天,FDA 核准含有黃體激素與雌激素的 Enovid 上市,不過其用途卻是為了治療月經不順與不孕症。直到 1960 年 5 月 9 日,FDA 才追認它也可用於避孕,無安全之虞;人類史上第一顆口服避孕藥終於光明正大上市。其實在此之前,至少已有五十萬名婦女為了避孕而吃過此藥了。

口服避孕藥讓女性奪回身體的自主權,不但取得更好的生活品質,也才得以追求更多的學習教育與職場生涯,對於性別平等有極大的助益。《經濟學人》因此於 1999 年評選它為二十世紀最重要的科學進步;這說法或許過譽,但口服避孕藥對於文明的影響程度絕對是名列前茅的。

 

本文同時收錄於《科學史上的今天:歷史的瞬間,改變世界的起點》,由究竟出版社出版。

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張瑞棋_96
423 篇文章 ・ 1028 位粉絲
1987年清華大學工業工程系畢業,1992年取得美國西北大學工業工程碩士。浮沉科技業近二十載後,退休賦閒在家,當了中年大叔才開始寫作,成為泛科學專欄作者。著有《科學史上的今天》一書;個人臉書粉絲頁《科學棋談》。

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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COVID-19 疫苗副作用——月經失調
胡中行_96
・2022/05/10 ・2567字 ・閱讀時間約 5 分鐘

電影《美人心機》(The Other Boleyn Girl)裡,「王后不再流血了!」(”The queen no longer bleeds!”)這句直指王后停經的話,暗示著搶生子嗣,宮廷權鬥的契機。隨著時代演進,當今女性不見得都背負著為夫家傳宗接代的使命,月經卻依舊在性別政治和私人生活中,扮演重要的角色。也難怪不少女性總是以虔誠的心情,忠實記錄定期的來潮。

電影《美人心機》裡的王后,史嘉蕾喬韓森飾。圖/IMDB

月經失調是疫苗惹的禍?

自從 COVID-19 疫苗開打以來,世界各地不斷傳出虛實難辨的副作用災情,月經紊亂不免也成了討論的主題之一。及至目前為止,無論是衛福部疾管署網站的 COVID-19 疫苗介紹,還是臺灣使用的各廠牌中文說明書,都沒有提到月經問題,可見這原本或許不在疫苗開發團隊的意料之中。更別說遇到月經遲來、早到,抑或是經血排放量改變的女性,第一時間未必會聯想到是疫苗惹的禍。

2022 年 1 月美國婦產科醫師學會《婦產科》期刊的研究,首先觀察到 COVID-19 疫苗會稍微改變月經週期,但對出血的天數沒有影響[註 1]。幾乎同時,挪威公共衛生學會發表的論文,卻認為 COVID-19 疫苗會縮短月經週期,增加或減少出血天數,以及增加經血排放量[註 2]。同月,《英國醫學期刊》編者序,以英、美和挪威的統計數字討論 COVID-19 疫苗擾亂月經的現象,假設二劑疫苗之間的間隔長度扮演了重要角色,並駁斥疫苗造成不孕的謠言[註 3]

儘管上述期刊和近來的媒體報導,讓這些案例聽起來像是新聞,人為介入免疫系統而導致經期混亂的現象,並不是第一次在歷史上發生。

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美國和挪威的研究發現 COVID-19 疫苗會導致月經週期紊亂。圖/Pixabay

歷史案例

在明代醫家萬全的醫學著作《痘疹世醫心法》中,提到:「女子種痘,經水忽行,暴暗不能言語。」有些學者望文生義,說這名十六世紀的婦女,因接種「人痘」(天花疫苗)而月經不調,即是免疫史上的第一個案例。但中研院史語所的研究員邱仲麟解釋,「種痘」一詞在明代是「出痘」的意思,因此與疫苗無關。

相較之下,現代醫學的紀錄就明確許多,沒有爭議。1913 年時,紐約有家醫院施打傷寒疫苗的女性護理人員中,53% 月經週期產生變化。有人月經二、三個月沒來;有人則是提早或晚了幾天,而且經痛異常嚴重。另一個例子,是 1982 年日本的某個 B 型肝炎疫苗一期臨床試驗,造成 16 名女性受試者中,有7人的月經週期被打亂。

除了上述意外發生的案例,2018 年日本的一個回顧調查,就直接設計來瞭解疫苗如何干擾月經和其他生理層面。研究學者列出 24 種可能與人類乳突病毒(human papillomavirus,簡稱 HPV)疫苗有關的副作用,讓接種過的青春期男女,從中挑選發生在自己身上的項目。他們回報的結果,包括:不規律的月經、疲憊、皮膚問題和失眠等。其中,月經相關的副作用,例如:週期改變、出血量異常以及嚴重頭痛,終致部份少女到醫院求診。

疫苗如何造成月經失調?

既然從調查和統計中,看得出疫苗與月經變化血肉相連。惹出這腥風血雨的原理,又是如何呢?

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一般正常的月經週期開始時,腦部的下視丘會製造性釋素(GnRH)[註 2]來刺激腦下垂體前葉,釋放黃體激素和促濾泡素(FSH)。[註 3]黃體激素和促濾泡素會影響卵巢,並調節雌激素、助孕酮(progesterone)[註 4],以及其他攸關濾泡期卵細胞成熟和黃體期子宮壁脫落的荷爾蒙。此外,壓力、體重突然增減、糖尿病、甲狀腺問題、多囊性卵巢症候群(polycystic ovary syndrome),以及重大的免疫發炎反應,也都會改變月經的樣態。

Polycystic Ovaries.jpg
多囊性卵巢症候群的症狀是卵巢內出現許多充滿液體的囊腫。圖/Wikipedia

當女性接種疫苗,全身上下的免疫細胞都受到刺激。約翰霍普金斯大學的婦科研究學者波拉黑(Mostafa Borahay)認為子宮內壁的免疫細胞也無法倖免,所以才會導致月經紊亂。不過,正在面臨這種副作用的讀者也無須驚慌失措,因為《婦產科》期刊的研究發現,月經很快就會自動恢復正常[註 1]

未來研究方向

關於 COVID-19 疫苗導致月經副作用的研究,《英國醫療期刊》肯定學界目前探討的方向。同時,指出需要更深入了解背後作用的機制,最好還能找出何種體質的女性較容易受到影響[註 2]。除了廣泛統計整個生育年齡婦女的設計,目前仍在進行中的研究,也特別針對青春期的少女量身訂製,著重在尚未發育穩定的情況下,COVID-19 疫苗是否會帶來不同的影響。這些研究結果將有助於醫療人員未來在面對民眾諮詢時,提供更完善且客製化的資訊。

註解

  • 註 1:Edelman, A., Boniface, E. R., Benhar, E., Han, L., Matteson, K. A., Favaro, C., Pearson, J. T., Darney, B. G. (2022). Association Between Menstrual Cycle Length and Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Vaccination. Obstetrics & Gynecology, 10.1097/AOG.0000000000004695.
  • 註 2:Trogstad, L. (2022). Increased Occurrence of Menstrual Disturbances in 18- to 30-Year-Old Women after COVID-19 Vaccination. Norwegian Institute of Public Health.
  • 註 3:Male, V. (2022). Menstruation and covid-19 vaccination. BMJ, 2022;376:o142.
  • 註 4:國家教育研究院將 GnRH(gonadotropin-releasing hormone)翻譯為「性釋素」或「促性腺激素釋放激素」。不過,在其他專業網站上也有「性腺激素釋放素」或「性腺刺激素釋放激素」。
  • 註 5:國家教育研究院將 follicle-stimulating hormone,譯作「促濾泡素」、「濾泡激素」、「激濾泡素」、「促卵泡激素」、「卵泡刺激素」、「促濾泡成熟激素」和「卵泡刺激激素」。
  • 註 6:國家教育研究院建議 progesterone 的中文翻譯,包括:「孕酮」、「助孕素」、「孕甾酮」、「黃體固酮」、「黃體甾酮」和「黃體脂酮」等。
  1. The Other Boleyn Girl
  2. 疫苗簡介
  3. 核准專案製造或輸入之 COVID-19 疫苗相關資訊
  4. Scientists investigate the COVID-19 vaccine-menstruation mystery – Drug Discovery News
  5. 晚明人痘法起源及其傳播的再思考
  6. 性釋素
  7. 食品藥物管理局提醒:性腺激素釋放素(Gonadotropin-releasing hormone,GnRH)促進劑類藥品之安全資訊
  8. GnRH analogs: agonist 與 Antagonist 在婦產科疾病的應用
  9. Follicle stimulating hormone
  10. Progesterone
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胡中行_96
169 篇文章 ・ 67 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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避孕藥不只用於避孕!認識荷爾蒙與月經週期的關係
Aaron H._96
・2019/06/13 ・1699字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 548 ・八年級

5月 15號,日本 twitter 上一則女高中生的推文,急速獲得關注,大意是這位女高中生的健教老師在上課時點到:「我想在妳們裡面應該沒有人在吃(避孕藥)吧?」。即便是健教老師,也都把避孕藥的作用想得過於狹隘,讓女高中生覺得相當衝擊。

連應該對於基礎藥物有一定認識的健教老師,都以為避孕藥僅用於避孕,就更不難想像一般人對於「使用避孕藥物」所存在的誤解。

避孕藥其實是一種過於簡單的俗稱,口服避孕藥其實是兩種人造荷爾蒙的混合藥物。早期的避孕藥以黃體素 (Progesterone) 為主;較新的避孕藥則還會混合少量的雌激素 (Estrogen)。雌激素與黃體素都是原本就存在於人體體內的荷爾蒙 (Hormone,也稱激素),無論男性或女性的體內,都存有一定的比例。只不過在女性,雌激素的比例遠高於睪固酮;而男性的血液中,睪固酮的比例較雌激素高出許多。

也正是荷爾蒙濃度的改變,影響了女性經期的週期。

荷爾蒙的波動決定了月經週期

雖然月經週期的間隔因人而異,一般而言是 25-38 天左右,都與體內荷爾蒙的波動有關。以平均 28 天一次的月經週期為例,在排卵前雌激素會到達高峰,刺激黃體刺激素 (LH) 的分泌,使濾泡破裂,排出卵子,形成黃體。而黃體則會分泌黃體素,支持子宮內膜的肥厚,等待可能的著床,直到黃體退化,肥厚的子宮內膜逐漸崩解,形成經血,完成一次經期。

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體內賀爾蒙的波動造就了月經週期(圖片以 28 天為一個週期)。圖/由 User KaurJmeb on zh.wikipediazh::commons:Image:MenstrualCycle.png, CC BY-SA 3.0, 連結

而服用人造荷爾蒙可以避孕的原理,便是利用體內荷爾蒙的回饋機制,「欺騙」大腦所得到的效果。

人體分泌荷爾蒙的控制中心,位在大腦的下視丘和腦下垂體。由於口服避孕藥中有少量的雌激素,會誤導下視丘,減少刺激腦下垂體分泌黃體刺激素和濾泡刺激素,讓濾泡無法成熟,抑制或延遲排卵的時間,也讓子宮內膜無法肥厚,使受精卵無法著床,並減少黏液分泌,讓精子很難與卵子結合,達到避孕的目的。口服避孕藥物雖然能干擾受精的過程,卻無法阻止已經著床的受精卵繼續發育。

目前市面上主流使用的口服避孕藥物,大多為極低劑量雌激素與第三代黃體素 (Desogestrol, Gestodene 或 Norgestimate),或是第四代黃體素 (Drospirenone 或 Cyproterone acetate) 的混合型藥物。第三代藥物改善了過往水腫的副作用、第四代則又更降低油脂分泌過多的副作用。

人造荷爾蒙可以避孕的原理,便是利用體內荷爾蒙的回饋機制,「欺騙」大腦所得到的效果。圖/by Gabriela Sanda@Pixabay

人造荷爾蒙除了避孕,還有其他用途

例如健保給付的口服避孕藥黛麗安 (Diane,黃體素成分 Cyproterone,簡稱CPA),由於 CPA 對卵巢囊腫所造成的痤瘡有治療效果,可用於輔助治療青春痘。並非所有的避孕藥都有這樣的效果,也需搭配正確的青春痘藥物進行治療。

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避孕藥由於能夠調整體內荷爾蒙含量,重新整理經期的起始點,所以也用來緩解嚴重的經痛、排卵疼痛、調整經期紊亂。另外部分口服避孕藥,也用來治療因為雄性素比例過高或是卵巢囊腫導致的多毛症等症狀。也用於抑制子宮內膜異位,降緩症狀所造成的疼痛。

避孕藥的使用限制

對於使用避孕藥的錯誤認知,除了顯示日本社會對於女性需要更多同理之外,也表示多數人都應了解如何才能安全使用口服避孕藥物。目前建議,如果年紀大於 35 歲以上,過度肥胖、有抽菸習慣、高血壓、糖尿病、容易形成血栓或是曾經中風的體質,由於口服避孕藥物會使 LDL (低密度膽固醇)和血壓上升,增加風險,並不建議使用。

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