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加國大學的新發現有助於治療由大腸桿菌造成的腎衰竭

國科會 國際合作簡訊網
・2012/03/11 ・764字 ・閱讀時間約 1 分鐘 ・SR值 597 ・九年級

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自從2000年安大略省(Ont.)Walkerton市大腸桿菌(E. coli)汙染自來水事件發生以後,多倫多大學(University of Toronto)教授Philip Marsden一直試圖找出細菌特定菌株所釋出的毒素引起兒童腎臟受損的過程。

現在Marsden與其在多倫多大學和聖邁可醫院(St. Michael’s Hospital)的團隊新發現內皮細胞(endothelial cell)的基本作用,內皮細胞是血管內壁的上皮細胞,其可能有助於開發溶血性尿毒症候群 (hemolytic uremic syndrome, HUS)的診斷測試及可能的治療方法。HUS是一種嚴重的腎臟疾病,受HUS影響最嚴重的細胞就是內皮細胞,HUS也是最常導致兒童突然腎功能衰竭的原因之一。

醫學系教授Marsden也發現藥物plerixafor/AMD3100(廠牌名為Mozobil)改變了接觸到大腸桿菌毒素的老鼠的存活率,並改善牠們的腎臟疾病,建議未來可以用來治療人類。

他的研究在2011年5月大腸桿菌大爆發席捲德國北部時突出現轉折,研究人員發現不同的細菌菌株產生相同的毒素。那一次HUS主要影響是成年人,特別是婦女,並與嚴重腎衰竭及中風有關。

Marsden的團隊取得健康人的內皮細胞,使之與培養皿中的毒素接觸,他們發現一種過去不知道的生物途徑在HUS的發展中發揮作用。

具體地說,他們發現這種毒素會提高一種小蛋白質SDF-1及其受體 CXCR4的濃度。Marsden發現SDF-1蛋白質與其受體分子交流太多,也會影響動物和人類的腎臟疾病發展。

從感染大腸桿菌兒童取得的血液測試顯示,那些發展出HUS的兒童血液中的蛋白質濃度較高,是其他有感染大腸桿菌但沒有繼續發展成HUS的兒童的4倍。這顯示血液測試可以用來預測哪些人最有可能發展成可能造成致命的疾病,這代表應該更密切地監控他們。

這項研究發表於《臨床研究期刊(Journal of Clinical Investigation)》。

腎病學家Marsden表示,安全的自來水和潔淨的食物供應鏈是預防由大腸桿菌引起的溶血尿毒症候群最重要的一步。

資料來源:New findings could lead to a test and therapy for kidney failure caused by E. coli [2012.01.10]

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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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血脂逐漸降低,「壞膽固醇」卻節節高升!高血脂治療要注意「翹翹板效應」
careonline_96
・2021/10/12 ・3331字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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血脂超標,傷心又傷腎!預防翹翹板效應,腎臟專科醫師圖解說明

四十多歲的李先生是位上班族,多年的糖尿病讓他的腎臟功能變得比較差,而且高血脂的問題也讓他相當在意。

「醫師,我的三酸甘油脂 TG 之前都很高,吃藥一段時間後,三酸甘油脂已經漸漸達標」李先生拿著一疊抽血報告,憂心地問:「可是,最近驗的低密度脂蛋白膽固醇 LDL-C 卻越爬越高,為什麼會這樣啊?」

「這個現象叫做翹翹板效應,臨床上還蠻常見的。」高雄長庚醫院腎臟科楊智超醫師指出,「腎臟功能較差的患者,心血管疾病的風險較高,不僅低密度脂蛋白膽固醇 LDL-C 要達標,也同時要考慮到病人更常會合併高三酸甘油脂以及偏低的高密度脂蛋白膽固醇 HDL,需要更積極的治療來控制混合型高血脂的問題,不過,控制三酸甘油脂 TG 後,低密度脂蛋白膽固醇 LDL-C 可能爬升,兩者的關係像翹翹板一樣。」

經常被稱為「壞膽固醇」的低密度脂蛋白膽固醇 LDL-C 若是超標,對心血管相當不利,對於慢性腎衰竭的病人來說,偏高的三酸甘油脂更是反映出這些低密度脂蛋白膽固醇的顆粒比較小,楊智超醫師說,顆粒越小的低密度脂蛋白膽固醇可以用地溝油來比喻,因為更容易會造成粥狀動脈硬化斑塊(plaque)。為了解決這樣的問題,可以併用不同機轉的藥物,幫助患者改善血脂肪的質與量,以免顧此失彼。

血脂超標,傷心又傷腎!

高血脂是極為常見的問題,常用的指標包括三酸甘油脂(TG,triglycerides)、高密度脂蛋白膽固醇(HDL-C,high-density lipoprotein cholesterol)、低密度脂蛋白膽固醇(LDL-C,low-density lipoprotein cholesterol)。楊智超醫師解釋,僅膽固醇過高,稱為「高膽固醇血症」;僅三酸甘油脂過高,稱為「高三酸甘油酯血症」;若是兩者皆超標,稱為「混合型高血脂症」。

有些膽固醇高得很離譜的患者,皮膚上會出現「黃色瘤」,一顆顆像米粒大小,黃色或橘黃色的丘疹,楊智超醫師提醒,大多數患者在血脂超標時往往沒有明顯症狀,需要抽血檢驗才能察覺,千萬不能因為沒有症狀而輕忽高血脂的危險性。

高密度脂蛋白膽固醇 HDL-C 是好膽固醇,至於低密度脂蛋白膽固醇 LDL-C 與三酸甘油脂 TG 超標時,可能產生粥狀動脈硬化,導致血管狹窄、阻塞,使心臟、腎臟、腦部等各個器官的功能受到影響。

慢性腎臟病或者接受透析的病人,大概 50% 都有糖尿病,是最高心血管風險的病人,歐美心臟學會所發佈的治療指引都認為對這一個高風險的族群,治療要越來越積極。楊智超醫師解釋,腎臟病患者還有一個較特別的現象「高血磷」,可能進一步讓血管鈣化。

因為腎臟功能不好,無法排除體內的磷,當血中的磷升高,會刺激副甲狀腺素分泌,副甲狀腺素上升則讓骨頭釋放出鈣和磷。除了導致骨質疏鬆,多餘的鈣和磷會沉積在血管壁,使血管鈣化。地溝油的存在也會進一步的促進這樣的血管硬化和骨質疏鬆的現象。

「腎臟不好,骨頭會越來越軟,血管則會越來越硬!」楊智超醫師說,高血磷將衍生骨質疏鬆、骨折、血管鈣化等多種併發症,都會影響慢性腎臟病患者的預後及死亡率。

血脂超標很傷腎!

大家對於低密度脂蛋白膽固醇 LDL-C 都很熟悉,因為是不好的,所以可以叫它為回鍋油,不過低密度脂蛋白膽固醇 LDL-C 其實還可以分為大顆粒、中顆粒、小顆粒,楊智超醫師用淺顯易懂的比喻解釋,「小而緻密的低密度脂蛋白膽固醇(sdLDL-C,small dense low density lipoprotein)」常見於慢性腎衰竭尤其是合併糖尿病的病人身上,就像是地溝油,地溝油相較回鍋油更加劣質,對身體造成更壞的影響,也就是說當 sdLDL-C 在血液中滯留更長的時間時,更容易被巨噬細胞吞下去形成泡沫細胞,就會對心血管造成危害。

因此,在治療高血脂時,除了關心低密度脂蛋白膽固醇 LDL-C,也希望可以降低小而緻密的低密度脂蛋白膽固醇 sdLDL-C。

積極治療,預防翹翹板效應

根據治療指引,對於高血脂的建議越來越積極,楊智超醫師說,針對慢性腎臟病第三期的患者,便建議將低密度脂蛋白膽固醇 LDL-C 控制到 70 mg/dL以下;針對慢性腎臟病第四期進入透析、心血管風險更高的患者,甚至建議降到 55 mg/dL 以下。越來越多證據顯示,積極控制高血脂對患者有保護效果,目前已有多種藥物可以使用。

臨床上常見到患者的低密度脂蛋白膽固醇 LDL-C 達標,但是三酸甘油酯 TG 依舊比較高,楊智超醫師說,我們都會積極處理,以降低相關風險。

何謂翹翹板效應?

「使用降三酸甘油酯 TG 的藥物時,患者的低密度脂蛋白膽固醇 LDL-C 可能會代償性上升,像翹翹板一樣,」楊智超醫師解釋,「翹翹板效應跟身體的膽固醇生成路徑有關係,你阻斷了一個,另外一個會代償性的上升。如果想要將三酸甘油酯 TG 壓的越低,低密度脂蛋白膽固醇 LDL-C 的上升情形也會更加顯著,這是經常遇到、較為困擾的狀況。」

「很多慢性腎臟病患者的三酸甘油酯 TG 都高到 300 至 400 mg/dL,甚至大於 500 mg/dL。三酸甘油酯 TG 很高時,急性胰臟炎的風險會上升,必須積極控制。在降低三酸甘油酯 TG 的過程中,若沒有考慮到低密度脂蛋白膽固醇 LDL-C 上升的話,便會有一點顧此失彼。」,楊智超醫師說,「對於慢性腎臟病的病人合併有混合型血脂異常,要預防翹翹板效應,又希望可以改善血脂的質與量,就得運用不同機轉的藥物。例如含有 Niacin 成份的複方降血脂藥物,除了藥錠本身有 statin,可以有效降低 LDL,Niacin 不會造成 TG 的反跳,提供了一個很好的解決方案能更有協同藥效的加乘性,讓血脂治療上更有效果。」

併用不同機轉的藥物,可以發揮互補的效果,讓三酸甘油酯 TG、低密度脂蛋白膽固醇 LDL-C 更容易達標,而且高密度脂蛋白膽固醇 HDL-C 也可以提升,對改善混合型血脂異常相當有幫助。另外 Niacin 還有其他的益處,除了有抗發炎抗氧化的效果外,還可以抑制腸胃道對磷的吸收,這種降低血磷的效果對於慢性腎衰竭的病人特別受用。

預防高血脂,日常保養重點

除了藥物治療外,生活型態調整也對改善高血脂非常重要。規律運動、減重、戒菸等皆有助於改善高血脂,楊智超醫師說,「運動方面不能只有散步,要做阻力運動,才能維持肌力。」

飲食方面要少喝糖飲、少吃加工食品,增加含有膳食纖維的食物,多注意油脂的質與量,請減少攝取飽和脂肪、不要使用反式脂肪。

預防高血脂,日常保養重點

蛋白質是人體不可或缺的營養,一般成年人的蛋白質建議攝取量為每天每公斤體重 1.2 公克蛋白質;若是腎功能較差,則會限制蛋白質攝取量,慢性腎臟病第三期、第四期的患者,蛋白質建議攝取量為每天每公斤體重 0.6-0.8 公克蛋白質;進入透析治療的患者,蛋白質建議攝取量為每天每公斤體重 1.2 公克蛋白質。

攝取足夠的高生物效價蛋白質與熱量,才能避免蛋白質-能量損耗(protein-energy wasting),而導致更多併發症。

楊智超醫師補充,請勿聽信偏方或使用來路不明的草藥,以免讓病情雪上加霜。

貼心小提醒

血脂過高通常沒有明顯症狀,必須抽血檢驗才能發現,但是日積月累下來會導致動脈粥狀硬化,而對心臟、腎臟、腦部造成傷害。

楊智超醫師叮嚀,不管是胖、還是瘦,只要血脂異常,包括混合型和單純型,都需要積極介入,透過生活型態調整及規則用藥,將三酸甘油酯 TG、低密度脂蛋白膽固醇 LDL-C 控制達標,以降低心血管疾病的風險!

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痛風發作腳腫到沒辦法穿鞋?及早治療才能避免惡化傷害器官!
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・2021/10/07 ・2462字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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痛風發作,腫到沒辦法穿鞋!治療高尿酸減少併發症,腎臟專科醫師圖文解析

對很多人來說,痛風發作是相當難忘的經驗,原本活動自如的關節,可能在一覺醒來之後就腫脹、發熱,伴隨而來的劇痛更是讓人舉步維艱、痛苦不堪。

痛風的表現可能相當戲劇化,但這其實是種慢性病,需要長期的藥物控制。高雄長庚紀念醫院腎臟科吳建興主任指出,痛風的原因是「高尿酸血症(Hyperuricemia)」,血液中尿酸濃度過高,會逐漸在關節或周圍組織形成尿酸結晶,尿酸結晶可能導致發炎,使關節出現紅、腫、熱、痛。

「痛風性關節炎常在晚上與清晨發作,而且在 24 小時內到達最痛的程度。容易發生在腳拇趾的關節,患者可能會痛到無法走路,甚至腫到沒有辦法穿鞋。」吳建興主任說,「痛風性關節炎可能持續幾天,也可能長達兩個禮拜。」

導致高尿酸血症的原因很多,較常見的原因是身體排除尿酸有問題, 例如:脫水、高血壓、腎臟病、肥胖, 鉛中毒等狀況。有些狀況則是身體製造過多的尿酸,例如:攝取較多高普林或果糖的食物,以及肥胖、高血脂、過量飲酒等。

尿酸超標莫輕忽

尿酸超標時,患者往往沒有明顯症狀,所以容易輕忽高尿酸血症的危害,吳建興主任解釋,痛風的病程可分為幾個階段,無症狀期、急性期、間段期、慢性期。

高尿酸血症通常會經過一段很長時間的無症狀期(asymptomatic  hyperuricemia),必須抽血檢驗才會發現尿酸過高。直到有一天尿酸結晶造成關節發炎、腫脹、疼痛,進入急性期(acute gouty arthritis )。

經過治療後,關節疼痛會緩解,屬於間段期(intercritical gout)。倘若沒有好好控制讓尿酸達標,痛風將反覆發作,發作的頻率會增加,持續的時間也會拉長。

隨著尿酸結晶越積越多,痛風終將進入慢性期(chronic tophaceous gout),患者平時便會持續感到疼痛,發作的時候更是劇痛難耐。大量堆積的尿酸結晶,會形成痛風石,讓關節長期發炎、甚至變形。

痛風的進程

痛風石常出現在關節附近,摸起來軟軟的,流出來的時候像粉筆渣。「痛風石非常麻煩,可能妨礙關節活動、影響工作。」吳建興主任回憶,「曾經有位患者的痛風石出現在手腕,漸漸壓迫到腕隧道裡的神經,而演變成腕隧道症候群,讓他的手又麻又痛,非常困擾。」

尿酸控制達標,預防器官受害!

尿酸超標除了會引發痛風性關節炎外,還會對身體各個器官造成危害,吳建興主任分析,由於高尿酸血症會引起全身性發炎反應,在不知不覺中導致器官病變,進而出現多種併發症,例如高血壓、糖尿病、腎臟病、心血管疾病皆是常見的共病。

我們的身體主要是透過腎臟排除尿酸,當尿酸超標時,尿酸鹽結晶可能沉積在腎臟裡,導致腎臟病變;當痛風性關節炎發作時,患者往往會透過非類固醇消炎止痛藥(Non-Steroidal Anti-Inflammatory Drug,NSAID)來緩解症狀,但頻繁使用非類固醇消炎止痛藥亦可能影響腎臟功能。

吳建興主任說,「如果患者的腎臟功能很差,又因為痛風經常發作,而持續吃消炎止痛藥,可能就會讓腎臟功能惡化到需要洗腎的地步。」

假使經過飲食控制,患者的尿酸依舊超標,痛風一年發作超過兩次,就必須要介入降尿酸藥物的治療。吳建興主任解釋,高尿酸血症的治療可以透過不同的機轉,包括促進尿酸排除或減少尿酸生成。

促進尿酸排除的藥物可以促使尿酸由腎臟排除,但在腎臟功能較差的患者,便無法發揮效果。

尿酸控制達標,預防器官受害

減少尿酸生成的藥物已使用多年,傳統藥物可以降尿酸,吳建興主任說,「不過某些特殊體質的患者在服藥後可能產生嚴重過敏反應,稱為史帝芬強生症候群(Steven-Johnson Syndrome,SJS),皮膚會潰爛,可能導致殘疾甚至死亡。開立藥物前,建議先進行 HLA-B 5801 基因檢測,減少藥物不良反應的機會。」

新一代降尿酸藥物較不會出現嚴重過敏反應,能有效降尿酸,即使是腎臟功能較差的患者也可以使用,而且有助消除痛風石。

「曾經有位患者的痛風石很大,大到沒辦法穿鞋,而且經常腫脹、感染。因為疏於照顧,來到門診的時候,腳都快爛掉了。」吳建興主任分享,「我們很用心幫他換藥、治療感染,並積極控制尿酸。因為患者腎臟功能較差,他使用新一代降尿酸藥物,經過一段時間後,尿酸順利降到 6 mg/dL 以下,痛風較少發作,痛風石也漸漸變小,關節活動度變好,且能夠穿較大的鞋,患者的生活品質改善許多。」

「及早治療痛風是很重要的觀念,如果抽血發現尿酸超標時,應該請醫師評估,看看有沒有出現其他共病,並考慮使用藥物控制尿酸。」吳建興主任說,「把尿酸控制好,不只能減少痛風性關節炎發作的機會,還能預防未來產生更嚴重的腎臟病變、心血管疾病、中風等問題。」

貼心小提醒

抽血檢驗發現尿酸過高時,要嘗試找出尿酸過高的原因,吳建興主任提醒,如果有痛風發作的經驗,千萬別以為只要吃止痛藥,不痛就好。因為尿酸超標對身體的危害,不單只有關節,還與腎臟病、心血管疾病、中風等多種共病有關。
高尿酸與高血壓、高血糖等慢性病相同,需要做好飲食控制,並規則服藥,好好與醫師配合,才能降低各種急性、慢性的健康危害!