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哈柏觀測呈現GJ 1214b是個怪異物質組成的水世界

臺北天文館_96
・2012/02/23 ・1336字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 535 ・七年級

我們的太陽系行星基本上可分成三大類:第一類是岩質的類地行星,包括水、金、地、火等4顆;第二類是氣體巨行星(gas giant),包括木星和土星;第三類則是冰質巨行星(ice giant),包括天王星和海王星。太陽系以外的行星種類更多,已知有熔岩行星和所謂的「熱木星(hot Jupiter)」。哈佛史密松恩天文物理中心(Harvard-Smithsonian Center for Astrophysics,CfA)Zachory Berta等人藉助哈柏太空望遠鏡(Hubble Space Telescope)的幫助,發現一種新型態的系外行星—被濃厚、水汽蒸騰的大氣包圍的水世界。

這顆編號為GJ 1214b的系外行星由CfA的David Charbonneau於2009年利用地面望遠鏡發現,直徑約為地球的2.7倍,質量則約為地球的6.5倍,介在天王星和地球地球之間,是個所謂的「超級地球(super-Earth)」。它的母星是顆M4.5型的紅矮星,直徑約為太陽的1/5,質量約為太陽的10%,表面溫度僅約3000K。GJ 1214b距離母星約200萬公里,公轉一周僅需38小時,天文學家由此估計它的表面溫度約為攝氏230度左右。當時就認為這顆行星上一部份的水可能是所謂的冰7(Ice VII),這是種在高於20,000倍地球表面平均大氣壓的極高壓狀態下才能存在的水結晶晶形。

CfA學者Jacob Bean等人曾於2010年時測量GJ 1214b有大氣層,發現可能絕大部分是由水所組成的(請參見天文新知 2010-12-02 超級地球的大氣層可能充滿水蒸氣或霧霾)。然而,他們的測量也可以用大氣中出現全球性的霧霾現象來解釋。Berta等人於是決定利用哈柏太空望遠鏡3號廣角相機(Wide Field Camera 3, WFC3),趁它越過其母恆星前方的凌日(transit)時機來觀察研究GJ 1214b的紅外光譜。在凌日期間,母恆星發出的光會先透過行星的大氣層才能抵達地球,行星大氣因而會吸收一部份特定波長的光而形成吸收譜線,天文學家便可藉由這些譜線反推行星大氣中的組成成分。

若GJ 1214b大氣中是霧霾,那麼在紅外波段的透明度就會比可見光波段高,因此由哈柏觀測結果便可判定這顆行星的大氣究竟是富含水蒸氣,還是霧霾。結果發現,GJ 1214b的光譜在很寬的一大帶波段中都沒什麼特徵。最接近哈柏觀測資料的大氣模型,便是由水蒸氣所組成的濃厚大氣層。

既然這顆行星的質量和體積大小均為已知,天文學家便可計算行星的密度,估算僅為2g/cm3。純水的密度是1g/cm3,地球的平均密度則為5.5g/cm3。由此可知,GJ 1214b所含有的水量比地球多很多,岩石含量則比地球少很多。換言之,GJ 1214b的內部是個與地球截然不同的世界。Berta表示:這顆系外行星的內部很可能是高溫高壓下產生的怪異物質,例如「熱冰(hot ice)」或「超流體水(superfluid water)」等。

理論學家猜測在該行星系統形成初期,GJ 1214b應該在離母星比較遠、含水量比較豐富的地方形成,之後軌道位置才逐漸向母恆星逐漸靠近。在往母星靠近的過程中,穿越這顆恆星的適居區(habitable zone),即行星表面溫度與地球相當,行星表面的水可以以液態方式存在的區域。不過,它曾在適居區逗留過多久,就不得而知了。

GJ 1214b位在蛇夫座方向,距離地球僅約40光年,因此才會被選為下一代太空望遠鏡—韋柏太空望遠鏡(James Webb Space Telescop)發射升空後將要進行的主要研究觀測目標之一。

資料來源:2012.02.21, KLC

  1. http://www.spacetelescope.org/news/heic1204/
  2. http://hubblesite.org/newscenter/archive/releases/2012/13
  3. http://www.cfa.harvard.edu/news/2012/pr201204.html

轉載自台北天文館之網路天文館網站


 

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臺北天文館_96
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臺北市立天文科學教育館是國內最大的天文社教機構,我們以推廣天文教育為職志,做為天文知識和大眾間的橋梁,期盼和大家一起分享天文的樂趣!


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天文影像工具也能找腫瘤?——臺灣首創 3D 數位病理影像暨 AI 分析平臺

科技大觀園_96
・2022/01/23 ・2878字 ・閱讀時間約 5 分鐘

攝影師運用影像,留存許多珍貴的記錄,講述不少精彩的故事。但影像的力量,可不僅限於此。科學家和醫生也拍照錄像,只不過對象不是一般人事物,而是遙遠的星辰,或微小的組織細胞。而臺灣的科研團隊,更成功讓傳統病理影像突破 2D 平面限制,完整展現 3D 全貌,幫助我們看清病魔的真面目,奪得搶救性命的機會。

為什麽癌症大魔王如此棘手?

在臺灣十大死因排行榜上,癌症已蟬聯榜首將近四十年。原本安分工作的人體細胞,可能受到細菌或病毒的感染、環境中的重金屬、放射線等致癌因子的影響,走上叛變、不正常增生一途,變成惡性腫瘤——也就是癌症。癌細胞會破壞各種重要臟器,掠奪體内大部分營養,最終可能造成人體因器官衰竭、營養不良、併發症而死亡。

十大死因
109 年國人十大死因。(資料來源:衛生福利部

癌症療法中,化療是以化學藥物來毒殺癌細胞,卻因為專一性低,讓病患往往傷敵一千,自損八百。後來發展出的標靶藥物療法,雖然不會無差別攻擊,但治療效果有限,有些種類的癌症更可能出現抗藥性。狡猾的癌細胞,還會產生抑制免疫細胞活性的蛋白質,來避開免疫系統的偵察和追擊。而 2018 年獲得諾貝爾生理醫學獎的「免疫療法」,就是以投放癌細胞表現的蛋白質之阻斷劑,來維持免疫細胞的戰鬥力的突破性療法。

然而,癌細胞也不是省油的燈。它們會與周圍細胞,如血管、纖維母細胞、免疫細胞等打成一片,藉由分泌各式細胞因子,創造利於自己生長的小天地,即腫瘤微環境(Tumor microenvironment)。例如,癌細胞會在微環境促進血管新生,且具備免疫抑制能力,讓免疫細胞鎩羽而歸。這麽一來,即使是副作用較低的免疫療法,也可能無用武之地。

當醫學邂逅天文學,跨領域碰撞出新解方

目前,癌症的診斷與療程的決定,主要還是仰賴切片檢測所得到的影像。所謂的切片檢測,就像到腫瘤細胞大本營去刺探敵情,醫生藉由手術開刀、内視鏡或針筒取得檢體組織,透過這第一手的情報,來判識腫瘤型態和病情嚴重程度,才能擬定對抗癌細胞的有效戰略。

麻煩的是,顯微鏡下的切片樣本只能看見同一平面上的細胞間交互作用,組織上還有用來標示特定蛋白質活細胞的螢光染劑。要把有著會互相干擾螢光訊號的樣本影像,拼接成可以觀察細胞交互作用的三維影像,可讓腫瘤學家傷透了腦筋。不過這個難題的解方,就剛好掌握在以望遠鏡觀察無數星星的天文學家手中!

有著不同特徵的衆多天體,就像是組織中發出不同螢光訊號、數百萬計的細胞。天體在宇宙中的相對位置與相互關係,也類比於細胞間的交互作用。這般異曲同工之妙,讓美國約翰 · 霍普金斯大學的腫瘤學家和天文學家決定並肩作戰,利用天文學的影像處理工具,來建立分析腫瘤切片影像的模型,這個跨領域碰撞的研究成果——AstroPath,更在今年 6 月登上 Science 期刊。

天體
有著不同特徵的衆多天體,就像是組織中發出不同螢光訊號、數百萬計的細胞。圖/pixabaywikipedia

臺灣打造全球第一個 3D 數位病理檢驗暨 AI 分析平臺!

腫瘤學家和天文學家的跨界合作,大大提高了組織切片影像分析的效率,表現令人贊嘆。不過臺灣研究團隊跑得更前面,直接突破傳統薄切片的限制,以獨家專利取得組織完整的立體影像,還進一步藉助人工智能之力,創立全世界首個 3D 數位病理檢驗暨 AI 分析平臺!

這個實現 Taiwan No.1 的團隊,緣起於國立清華大學生科系的楊嘉鈴教授研究團隊,邀請清華大學腦科學中心江安世院士團隊、分子與細胞生物所張大慈教授團隊及清華大學腦科學中心林彥穎研究員,携手合作克服過去 3D 組織影像的技術瓶頸。透過科技部價創計劃的輔導,承接了光電、生醫、影像及 AI 各領域最先進技術的捷絡生物科技股份有限公司 (JelloX Biotech Inc.) 在 2018 年成立。

捷絡生技獨步全球的病理檢驗平臺,包含了關鍵的三大部分:(1)快速組織澄清、(2)高速影像擷取及(3)3D 人工影像智慧分析。

流程示意圖
3D 人工智慧影像分析流程示意圖。圖/捷絡生技公司

過去 3D 組織影像無法實現,最大的難點,在於無法突破組織的透光障礙。捷絡生技專利化的光學組織澄清技術,最厲害之處是讓檢體樣本不被破壞就可以「變透明」,達到清水般的穿透率。傳統樣本處理,會經過物理切片及脫水,組織結構發生形變無可避免,讓病理全貌難以被量化和標準化來進行評估。但這項獨家的組織澄清處理技術,可最大程度保存樣本原來的面貌,還能讓樣本進行重複染色,再利用於各式生物檢驗。更重要的是,不再是單一切面的樣本,讓全自動影像掃描擷取,從不可能變得可能。

把檢體樣本透明化之後,研究團隊接著以高速鐳射顯微鏡,對樣本進行全身掃描後,數位縫合平行多叠影像。只要搭配適當的染色技術,就可迅速取得比傳統檢測還多百倍資訊量的高精度 3D 腫瘤影像。這些病理組織樣本的全景 3D 細節,讓醫生可以更清楚判別癌細胞的型態、分佈與周圍細胞的交互作用。

研究團隊也沒有停留在 3D 影像產製的完善,更抓緊大數據、巨量分析的趨勢,目標是要提供 AI 自動化病理組織影像分析。研究團隊建立不同癌症的 3D 數位病理影像資料庫,讓電腦進行機器學習,透過癌組織的特徵辨識訓練,目前已可得到超過 90 % 的準確度。AI 自動化分析能克服傳統人工判讀模式潛藏的誤差(如不同判讀者的差異、視覺疲勞與檢體採樣量不足等問題),大大減輕臨床病理醫師的工作負擔,加快診斷的效率。癌症的治療,就像與死神賽跑,所以盡速決定對風險最小、成效最佳的療法,對提高病患的存活率至關重要。

未來,捷絡生技這個領先全球的 3D 數位病理檢驗暨 AI 分析平臺,預期可實際應用在檢測藥物的穿透性、篩選適合免疫療法的病患、分析腫瘤微環境等方向。不管是從美國或是臺灣的例子,都讓我們看見不同領域相互激蕩的成果,並非止步於學術象牙塔的研究,而是可以被實際應用在日常生活中的技術。

參考資料


 

科技大觀園_96
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