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全基因組分析能讓我們知道多少事?

研之有物│中央研究院_96
・2018/05/18 ・4821字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 571 ・九年級

「全基因組分析」有什麼用?

每個人的身體狀況會因為居住環境、生活習慣而有相當大的差異。但對於同一家族裡的成員來說,相似的基因存在親戚手足之間,彼此未來健康與否,可以從家族病史中看出一些端倪。不過,或許在不久的將來,就可以透過個人的基因資訊,直接評估患病風險,還能篩選適合自己的用藥。

中研院生物醫學科學研究所(簡稱生醫所)所長郭沛恩與研究團隊,正努力推行兩個基因分析計畫:一個針對罕見遺傳疾病;另一個則力求讓大眾問診、用藥更加精確。攝影│張語辰

請問家族病史?

身體不舒服去看醫生時,會填一張病歷表,其中一項常見的問題是:

家族有哪些病史。

疾病的成因,有些是因為先天基因變異,有些是後天環境、飲食、傳染病造成。詢問家族病史的目的在於,相似的基因自祖父母、雙親,再傳到子代,想知道罕見遺傳疾病、甚或癌症、心血管疾病、糖尿病等發生的機會,過往是透過詢問「家族病史」來瞭解。

但未來將有更精確的方式預估患病風險——直接查看基因資訊

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圖/wikimedia

罕見遺傳疾病:分析單一基因變異

針對單一基因異常造成的罕見遺傳疾病,郭沛恩團隊使用「全基因組遺傳分析」(full genome analysis) 來分析病因。

這類罕見遺傳疾病,包含先天性異常 (congenital anomalies) 、神經退化性疾​​病 (neurodegenerative disease) 等等。全基因組遺傳分析分成兩個部分,只要從血液、口水取得可供分析的 DNA,就可以進行全基因體定序 (whole genome sequencing),了解該 DNA 片段的鹼基如何排列;以及繪製全基因體圖譜 (whole genome mapping),了解該 DNA 片段在染色體上的位置。

郭沛恩研究團隊的成員,從血液細胞樣本裡抽取 DNA 。攝影│張語辰

首先,「全基因體定序」,是將已發病患者的 23 對染色體中,每一個基因全部都定序。定序完成後,參考已知的生物學、基因組學、醫學等知識,確認影響發病的基因;或是藉由比對健康雙親的基因,從可能的序列中搜尋基因變異處,再找出罕見遺傳疾病的發病機制。

接著,再利用「全基因體圖譜繪製」,來組裝長片段的 DNA,以提高基因排列的正確性、以及偵測結構性變異的靈敏度。

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全基因體圖譜繪製流程。資料來源│Vilella Genomics  圖片重製│張語辰

如上圖所示,郭沛恩團隊建立基因圖譜 (gene map) 的方法,是先將 DNA 分成較大的片段,利用特定的酵素來標記 DNA 上的特定序列,並黏上螢光當作標籤 (label)。透過機器測量各個螢光標籤之間的距離後,再從影像組合成長 DNA 片段,並定位出該 DNA 片段在染色體的位置。

全基因體圖譜繪製,彌補了全基因體定序讀取長度限制的缺憾;而全基因體定序,則提供了準確的 DNA 序列。藉由這兩個方式,團隊得以進行全基因組遺傳分析 (full genome analysis) ,進而探討罕見遺傳疾病的致病因子。郭沛恩提到:

「DNA 裡充滿重複的序列,讓重建工程增添難度。但如果找到特殊的序列,對定序會很有幫助。」。

相較於小片段 DNA,團隊所使用的較大 DNA 片段有更多序列線索,可以辨認、拼湊出基因原本排列的順序。將辨認大片段 DNA 得到的基因圖譜拼在一起,就能重組整條染色體。

圖/wikipedia

大眾常見疾病:分析多基因關聯

對於「單一」基因異常造成的罕見遺傳疾病,能藉由全基因組定序 (whole Genome Sequencing) 和全基因組圖譜繪製 (whole genome mapping) ,找到可能致病的遺傳因子,再進一步研究發病原因與機制。

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但面對「多基因」交互影響的疾病,例如糖尿病、癌症、心血管疾病、精神疾病等等,上述的全基因組遺傳分析 (full genome analysis) 就無法測出各個單一基因對疾病的影響程度。因為,以心血管疾病來說,少部分為單基因遺傳疾病,而大部分為多基因加上環境飲食等因子交互影響所致,病因相當複雜。

圖/maxpixel

針對多基因影響的常見疾病,郭沛恩研究團隊利用另一種方法:全基因組關聯分析 (genome-wide association study,簡稱 GWAS )。

全基因組關聯分析 (GWAS) 搭配醫療資料的大數據分析,期望能找到與疾病預防、進程、及治療相關的生物標記 (biomarker),也就是體內可以反應某種疾病狀態的指標。目前,郭沛恩團隊正積極地與臺灣各大醫院合作,運用此方法,推行和大眾健康息息相關的「臺灣精準醫療計畫」。

在臺灣精準醫療計畫中,郭沛恩團隊透過文獻收集與疾病相關的「已知」基因變異點,並設計適合檢測該基因位點的晶片,之後病人的檢體就會利用這張晶片進行全基因組關聯分析 (GWAS),確認病人的基因是否在該處有變異情況。

另一方面,由於多數疾病的基因變異點尚「未知」,團隊可藉由全基因組關聯分析 (GWAS) 探究大量的病患基因樣本,從大數據找出與該疾病相關的致病基因;換句話說,當某種疾病的大多數病患,幾乎都在某處基因出現問題,就能推測其為關鍵的基因變異位點。

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若想了解個人罹患糖尿病、癌症、心血管疾病等等這類常見疾病的風險,大眾可先進行基因檢測,建立自己的基因遺傳輪廓 (gene profile),並透過上述的全基因組關聯分析 (GWAS) 觀察基因變異點或表現量,再與自己的臨床病歷比對分析,就可從基因評估患病風險,比參考家族病史更為準確。

圖/wikipedia

降低藥害風險:體外基因檢測

由於不同的基因型會影響人體對藥物的反應,經由體外的基因檢測 (gene test),也能事先得知病患對藥物的反應,協助醫生選用最適合的藥物。基因檢測除了讓醫療決策更精準,用藥也能更符合個人需求。目前市面流通的藥物,多數是由歐美國家針對西方人開發,用在亞洲人身上可能沒有效果、甚至有害。例如,治療心血管疾病常用的抗凝血劑 Warfarin (音譯華法林)。

Warfarin 是從老鼠藥研發而來,具有相當程度的毒性,運用於人體醫療可以預防中風、心臟病。但因為亞洲人缺乏代謝此藥物的基因,很容易產生副作用,用藥過量會出血死亡。2006 年,中研院陳垣崇院士已經找到 Warfarin 的基因標的,並與醫院合作進行用藥前的基因篩檢。

至於常用於治療癲癇與三叉神經痛的藥物 Carbamazepine (卡巴氮平),誤用會引起史蒂文生氏強生症候群 (SJS), 與毒性表皮溶解症 (TEN) 等皮膚病徵。在用藥前先進行基因檢測,可以避免病人為副作用所困擾。

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圖/flickr

目前在臺灣部分大醫院進行單一位置的基因檢測,所費不貲。後續郭沛恩研究團隊若與健保合作,可以讓大眾用較低的費用了解自己的基因組資訊。

但為了達成精準醫療,除了檢測個人基因資訊,還需要蒐集臨床病歷資料、日常運動與飲食習慣等等。資訊越詳細,對疾病預測、治療越有幫助,但前提是要獲得個人的同意。郭沛恩想像,或許有一天,人人身上都有穿戴式裝置的追蹤器,就可以精確蒐集各種訊息。

「但個人意願如何,這就不知道了。」郭沛恩說。

需要時間證明成效

圖/pexels

2018 年初,針對罕見遺傳疾病的全基因組遺傳分析 (full genome analysis) 計畫才剛開始,至少需要一年的時間來執行;至於目標是運用全基因組關聯分析 (genome-wide association study) 提升大眾健康的「臺灣精準醫療計畫」,郭沛恩則期望在這個計畫推行一年半的時候,評估與健保系統合作的可行性,以及是否能真的找到目前未知的致病基因。

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與疾病篩檢的「目的性」檢驗不同,臺灣精準醫療計畫偏向「預防性」檢測,計畫推廣的同時,需要更大量的樣本協助研究。但基因組分析通常會是在人們健康的時候進行,不同於以往大眾所熟悉的目的性疾病篩檢,推廣的過程勢必會受到質疑。面臨這個挑戰,郭沛恩表示研究團隊必須加強示範基因檢測的實際益處,而非以純粹提供數據讓科學家研究為理由來說服民眾。

可預先分析新生兒的基因嗎?

圖/pexels

分析雙親的基因組資訊,的確可以預測新生兒可能面臨的遺傳疾病,但實際狀況依然要等胚胎成形後才能確認。若是從胚胎中取出細胞,並將細胞核中的基因組完全定序,避開疾病與缺陷,只留下優良的基因組合就不再只是夢想。

要完整分析基因組,需要約一百萬個細胞。但在胚胎時期,頂多只能取得幾個細胞,遠不及基因定序所需的量。但即使技術上可行,在倫理層面,郭沛恩還是覺得極不妥當。「我們不知道甚麼樣的寶寶是最好的。」郭沛恩認為,聰明的、健康的、外貌出色的,對每位父母而言「最好的寶寶」都不一樣。

況且,不符合這些特徵的新生兒,並不代表沒有活下來的權力。因此郭沛恩強調,用全基因組分析來篩選小孩,絕對不是個好主意。

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臺灣得天獨厚的優勢

圖/wikipedia

時任生醫所所長的劉扶東升任中研院副院長後,原本一年約莫來臺灣一次的郭沛恩收到擔任所長的邀請。但對於香港長大,在美國就讀大學,並一路當上加州大學舊金山分校皮膚科教授、心血管研究所特聘教授的郭沛恩來說,離開熟悉的環境需付出相當龐大的代價。「我其實沒有想過要離開舊金山,因為研究進行得很順利。」

不過,得知有機會能將精準醫療計畫付諸實行後,郭沛恩對來到臺灣工作相當期待。因為歐美國家也曾推行精準醫療,但歐洲國家如瑞典、荷蘭,將重點放在費用昂貴的全基因體定序。「一個人定序要一千美金,瑞典全國定序要花一百億,很難找到這麼多經費。」郭沛恩提到執行的困難時說。

至於美國,除了民族組成複雜增加分析難度,缺乏完善的健康福利政策更讓基因醫療窒礙難行。由於美國人民的健康保險,是由任職的公司向合作的私人保險集團投保,只要換工作就會由新的保險公司接手,因此當下發生意外或疾病才會給付醫療服務。加上私人保險集團以營利為宗旨,防患未然的基因檢測很難要求保險公司給付。

有些國家有健康照護問題,有些國家則是樣本數量不足。擁有全民健保、人口又夠多的臺灣,確實是個合適的地方。「再說,政府也很有興趣,因為這計畫有機會節省醫療支出,又讓大家更健康。」郭沛恩說。

在美國進行研究多年,後應邀來臺灣,熟悉兩方研究環境的郭沛恩指出,兩國在研究領域都有聰明的人才,差異在於行政系統。在美國,每一筆花費都必須各別申請,雖然申請很困難,但獲得的經費很多;至於臺灣,整筆研究經費是來自國家,雖然資源有其侷限,但研究員有較大的自主空間,可以探索感興趣的領域。

和能力相應的薪資與友善的環境,是招募人才不變的道理

圖/flickr

對於人才招募,郭沛恩認為:

資源(或薪資)、名譽、還有工作的快樂,是讓人有動力工作的要素。

只要臺灣能提供與能力相對應的待遇,就能吸引各地優秀的人才一起來合作。問及現在工作的心得,郭沛恩笑著說:「這裡的同事彼此會熱心地提供協助,工作起來很愉快。」

延伸閱讀

本著作由研之有物製作,原文為《破解遺傳疾病、評估大眾用藥風險──全基因組分析》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。

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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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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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不抽菸也會得肺癌?PM2.5 如何「叫醒」沉睡的癌細胞?
PanSci_96
・2024/06/25 ・4400字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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不好意思,你很可能會得這種癌症。其實,我也是。

它就是台灣十大癌症榜首,肺癌。

現在,根據 2023 年 11 月衛福部發布的最新統計數字,肺癌一年的新增病人數已經超越大腸直腸癌,成為台灣每年癌症發生人數之最,堪稱臺灣人的「國民病」。

可怕的是,肺癌在癌症之中有三個之最:死亡率最高、發現時已經是晚期的比例最高、醫藥費也最高。現在再加上發生人數最高,堪稱從癌症四冠王。

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你說肺癌是抽菸的人的事?錯!台灣抽菸人口比例在全球排名 30,比日本、韓國、中國和多數歐洲國家都還低!顯然抽菸並不是肺癌的唯一主因!那難道是二手菸?還是空污惹的禍?還是台灣人的基因天生脆弱?我們到底要怎麼做才能遠離肺癌?

臺灣人的肺癌特別在哪?癌症和基因有關嗎?

根據衛福部國健署的說法,肺癌人數的增加,其實與 2022 年 7 月開始推動肺癌篩檢的政策有關。

隨著篩檢量的上升,近年內肺癌的確診人數預期還會再往上。

原來是因為篩檢量啊,那就不用擔心了。但換個角度想,這才是肺癌最可怕的地方,它可能已經存在在很多人身體裡,而我們卻沒能發現它。肺癌早期幾乎沒有症狀,高達 50% 的患者發現時已經是第 4 期。屆時不只肺部遍布腫瘤,癌細胞可能還轉移到大腦、骨頭等器官,讓治療變得加倍困難。

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對付肺癌,最關鍵點是愈早發現愈好。按照國健署統計,如果第 1 期就發現,5 年存活率可達九成以上,第 2 期發現降為六成,第 3 期存活率大約三成,一旦到第 4 期,僅僅剩下一成。

當然,最好的方法,就是做好預防,打從一開始就不讓癌細胞誕生。

那麼我們就要先了解問題到底是出在環境,還是你、我身體中的基因? 過去關於肺癌的遺傳研究,多半以歐美國家為主,套用到我們身上總有些牛頭不對馬嘴。幸好,我這裡一份以臺灣人為主角的大規模研究報告,將為我們揭露答案。

這份研究是由中央研究院團隊主導,結合臺灣大學、臺北醫學大學、臺中榮總等單位的研究,還登上生物領域頂尖期刊《Cell》2020 年 7 月的封面故事。非常具有權威性,不能不看。

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同時,這也是全球第一次完整剖析東亞地區肺癌的成因。他們的主題很明確:「為什麼不吸菸也會得肺癌?」

在西方,肺癌病人裡面只有 20% 左右的人不吸菸。但是在臺灣,卻有超過一半的肺癌病人都不抽菸,顯示有其他致癌要素潛伏在基因裡作怪。另外,臺灣肺癌病人的男女比例和西方人也大不同,臺灣女性通常更容易罹患肺癌。 為了瞭解肺癌,研究團隊取得肺癌病人的腫瘤和正常組織,解讀 DNA 序列和蛋白質表現量,最後鑑定出 5 種和西方人明顯不同的變異特徵。

其中最受關注的,是一種 APOBEC 變異,因為它有可能是臺灣女性為什麼容易罹患肺癌的關鍵。

這種變異特徵屬於內生性的,也就是人體機制自然產生的 bug。

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APOBEC 不是指單一基因,它是細胞內負責編輯 mRNA 的一組酵素,包含 11 個成員。主要功用是把胞嘧啶核苷酸(C)轉變尿嘧啶核苷酸(U)。簡單來說,APOBEC 原本是細胞正常活動的一環。但因為它有改寫核酸序列的能力,在 DNA 修復過程同時活躍時,就很有可能出事。這就像是一個創意豐富的阿嬤,看到破損的古畫,就在沒和別人討論的情況下上去東湊西補,用自己的方式重新修復了這件藝術。一個與原本不同的突變細胞可能就這樣產生了。

APOBEC 變異在臺灣女性病人身上特別明顯,舉例來說,60 歲以下沒有吸菸的女性患者,就有高達四分之三有這種變異特徵。研究團隊認為,APOBEC 出錯造成的基因變異可能是導致女性肺癌的關鍵。 除了內生性變異,另外一個容易導致肺癌發生的,就是周遭環境中的致癌物。

致癌物有哪些?

研究團隊總結出 5 種肺癌危險物質:烷化劑、輻射線、亞硝胺(Nitrosamine)、多環芳香烴(PAHs),還有硝基多環芳香烴(Nitro-PAHs)。

其中,亞硝胺類化合物主要來自食品添加物和防腐劑,多環芳香烴大多來自抽菸和二手菸,硝基多環芳香烴則是透過汽機車廢氣和 PM2.5 等毒害肺部。

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圖/unsplash

他們進一步分析,大略來說,女性在不同年紀,致癌因素也有差異。60 歲以下的女性肺癌病人,APOBEC 特徵的影響比較明顯;70 歲以上的女性患者,和環境致癌物的相關度比較高。 既然找到致癌原因,我們該如何著手預防呢?你知道肺癌,其實有疫苗可打!?

空氣污染和肺癌有關嗎?有沒有癌症疫苗?

想預防肺癌,有 2 種對策,一種是「打疫苗」,一種是「抗發炎」。

是的,你沒聽錯,英國牛津大學、跟佛朗西斯.克里克研究所,還有倫敦大學學院在 2024 年 3 月下旬公布,他們正在研發一款預防性的肺癌疫苗,就叫 LungVax。它所使用的技術,和過往牛津大學協同阿斯特捷利康藥廠製造 COVID-19 AZ 疫苗時的方法相似。

他們已經募到一筆 170 萬英鎊的經費,預計未來兩年資金陸續全數到位,第一批打算先試生產 3000 劑。不過,關於這款肺癌疫苗,目前透露的消息還不多,我們挺健康會持續追蹤這方面研究的進展。

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在疫苗出來之前,我們還有第二個對策:抗發炎。發炎和肺癌有什麼關係呢?這就要先回到一個問題:為什麼空污會提高得肺癌的機率呢?

一個很直觀又有力的推測是,空污會導致肺部細胞 DNA 突變,因此而催生出腫瘤。

圖/unsplash

但是修但幾勒,科學要嚴謹,不能只看結果。科學史上發生過很多次表象和真實截然不同的事件,空污和肺癌會不會也是這樣?

2023 年 4 月《Nature》的一篇封面故事,明確地說:Yes!肺癌真的和我們想的不一樣。

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其實早在 1947 年,就有以色列生化學家貝倫布魯姆(Isaac Berenblum)質疑主流觀點,他提出的新假設是:除了 DNA 突變以外,癌細胞還需要其他條件才能坐大。用白話說,就是肺癌是個會兩段變身的遊戲副本頭目,正常細胞先發生變異,接著再由某個條件「扣下扳機」,突變細胞才會壯大成腫瘤。

也就是説,只要攔住任一個階段,就有機會能防範肺癌。假如這論點正確,全球肺癌防治的方向將會直角轉彎。

《Nature》的研究支持這個假說,扭轉了過去 70 多年來的看法。在這項里程碑研究中,臺灣也是要角。

時間回到 2020 年,《Nature Genetics》上發表了一份針對 20 種致癌物質的研究報告,包括鈷、三氯丙烷和異丙苯等,但注意,這研究指出這些致癌物大多沒有增加實驗鼠的 DNA 變異量。

這個現象實在太違反直覺,過了 3 年,疑團還是懸而未決。直到《Nature》的跨國研究出爐,才解開部分謎底。

英國倫敦佛朗西斯.克利克研究所主導 2023 年的一項研究,他們鎖定對象為肺腺癌。肺腺癌是典型「不吸菸的肺癌」,台灣每 4 個肺癌病人就有 3 人是肺腺癌,尤其是女性肺腺癌患者有高達九成不抽菸。 為了抽絲剝繭探明空污和肺癌的關係,研究團隊聚焦在肺腺癌患者常發生的表皮生長因子受體基因變異,縮寫 EGFR。他們收集英國、加拿大、韓國和臺灣四國大約 3 萬 3 千名帶有 EGFR 突變的病人資料,進行深入分析,並且發現 PM2.5 和肺腺癌發生率有顯著關聯。研究團隊進一步用小鼠做試驗,把小鼠分成吸入和未吸入 PM2.5 兩組,結果發現吸入組更容易長出惡性腫瘤。

圖/pexels

到目前為止都還不算太意外,然而,團隊切下肺部細胞、分析 DNA 以後發現,DNA 的突變量居然沒有明顯增加!但是有另一件事發生了:堆積在肺的 PM2.5 顆粒會吸引免疫細胞從身體各處聚集過來,並分泌一種叫做 IL-1β 的發炎因子,導致肺組織發炎。

這下子有趣了,根據克利克研究所團隊的檢驗結果,估計每 60 萬個肺部細胞有 1 個帶有 EGFR 突變,這些細胞在發炎環境裡會快馬加鞭生長。相反的,當他們給小鼠注射抑制 IL-1β 的抗體,肺癌發病率就跟著下降。 《Nature》一篇評論引述美國加州大學舊金山分校分子腫瘤學專家波曼(Allan Balmain)的看法。他總結說,空污致癌的主要機制,可能不是因為空污誘發了新突變,而是持續發炎會刺激原本已帶有突變的細胞生長。換句話說,本來在熟睡的壞細胞會被發炎反應「叫醒」。

這會給肺癌防治帶來巨大衝擊,這樣一來,問題就從「用公衛或醫療方法防止 DNA 變異」變成了「如何抑制發炎」。

人體的細胞每天不斷分裂,用新細胞替換老舊細胞。但是這就像工廠生產線,良率無法百分百,組裝幾十萬產品難免會做出幾件瑕疵品,也就是帶有基因突變的細胞。換句話說,從自然界角度來看,DNA 變異是一種自發現象,醫療手段實際上幾乎不可能阻止。

但是,降低發炎卻是有可能做到的,例如注射抑制 IL-1β 因子的抗體。不過,就公共衛生來說,要給幾千萬人施打抗發炎因子藥物根本不切實際,因為太花錢,而且也可能造成其他的副作用。 波曼在《Nature》評論裡建議,透過簡易可行的飲食方式來降低體內發炎,或許有機會減少某些癌症的風險。這也就是說,科學家應該重新回來審視,怎樣把每天的生活點滴點石成金變成防癌手段。

圖/unsplash

這也等於預告了肺癌的下一階段研究方向,除了內科、外科醫療科技持續精進,尋求預防惡性疾病的最佳飲食要素,也成為聚焦重點。

也想問問你,關於肺癌,你最看好的下一個突破是什麼呢?

  1. 希望有篩檢技術 2.0,不但百發百中,如果連X光都不必照,只要抽血就能順便驗出有沒有癌細胞,那該多好。
  2. 當然是癌症疫苗,最好是能一勞永逸。
  3. 科學證實有效的抗發炎防癌食物組合,我一定立刻加入菜單,不過還是希望味道要好吃啦。

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侏羅紀公園的場景可能真實發生?生物複製技術有哪些發展?複製人要出現了嗎?
PanSci_96
・2024/06/15 ・5062字 ・閱讀時間約 10 分鐘

如果用我們的基因製造複製人,可以代替我們上班上課嗎?想像一下,如果世界上每個人都有一個雙胞胎分身?或者,如果我們可以克隆出已故的名人?甚至複製已故的寵物或親人?

當然,這些都是幻想,但複製生物技術的發展正在讓這個幻想漸漸變為現實⋯⋯

科幻小說的故事照進現實,在技術層面上有哪些困難?道德上又會引發哪些問題呢?

讓我們一起探索這項驚人技術的曲折歷程吧!

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今天的文章將會回答以下問題:

  1. 複製生物技術的早期實驗有哪些?又帶來什麼影響?
  2. 基因複製技術最大的困難是什麼?
  3. 複製技術面臨哪些主要挑戰和倫理道德問題呢?
  4. 複製生物技術除了複製生物還能有哪些應用?

克隆實驗早期的探索與突破?

複製生物技術的發展是一個漫長而曲折的過程,從 19 世紀末的早期實驗,到 20 世紀中葉的技術突破,再到 21 世紀的應用與挑戰。

胚胎實驗的歷史可以追溯到 19 世紀末,當時德國生物學家杜里舒(Hans Driesch,1867-1941)進行了一項開創性的實驗。他通過搖晃的方式將四個海膽胚胎細胞分離,並觀察到每個分離的細胞都能發育成完整的幼體,儘管體型較小。這一實驗證明了早期胚胎細胞具有全能性(totipotency),即早期胚胎的每個細胞都能發展成完整個體,這為後來的細胞核移植技術奠定了基礎。

圖/giphy

在 20 世紀初,植物學家發現通過嫁接和分裂植物組織可以產生與母體相同的植物。奧地利植物學家戈特利・哈伯蘭特(Gottlieb Haberlandt,1854-1945)提出了「植物細胞全能性」(totipotency)的概念,即每個植物細胞都具有發育成完整植物的潛力。哈伯蘭特的實驗主要是通過無菌技術培養植物細胞,雖然當時他並未成功培育出完整的植物,但他的理論和研究為後來的植物組織培養和克隆技術奠定了基礎。

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1914 年,德國生物學家漢斯・斯佩(Hans Speman,1869-1941)進行了另一個具有里程碑意義的實驗。他利用了一根嬰兒頭髮製作的環狀結,將其繫在受精的蠑螈卵細胞上,並將細胞核推到一側。當細胞核所在的一側開始分裂成多個細胞後,他鬆開結讓一個細胞核滑回未分裂的細胞一側,從而產生了兩個獨立的細胞群,這些細胞群最後發育成了兩個完整的胚胎。這是最早的核移植(nuclear transfer)實驗,顯示了細胞核在胚胎發育中的重要性​。

20 世紀中葉,科學家們進一步推動了克隆技術的發展。1952 年,美國科學家羅伯特・布里格斯(Robert Briggs,1911-1983)和湯瑪斯・金恩(Thomas Joseph King,1921-2000)首次成功地將青蛙胚胎細胞的細胞核移植到去核的卵細胞中,並培育出蝌蚪,雖然這些克隆青蛙無法存活至成年,但這實驗證明了細胞核可以在去核卵母細胞中重新編程,進而發育成新個體。

圖/giphy

桃莉羊的誕生:克隆技術的重要里程碑

克隆技術的重大突破出現在 1996 年,當時英國羅斯林研究所的伊恩・威爾穆特(Ian Wilmut,1944-2023)和基思·坎貝爾(Keith Campbell,1954-2012)成功地克隆了第一個成年哺乳動物,也就是廣為人知的——桃莉羊(Dolly)。他們使用的是一隻成年綿羊的乳腺細胞核,將其移植到一個去核的卵細胞中,最終培育出桃莉。這一成就震驚了全世界,因為它證明了成體細胞的基因信息可以被重置為胚胎狀態,並成功發育成為一個完整的生物體,標誌著克隆技術的一個重要里程碑​。

1996 年,成功地克隆了第一個成年哺乳動物,也就是廣為人知的——桃莉羊(Dolly)。圖/wikipedia

桃莉羊的誕生引發了廣泛的科學和倫理討論。一方面,科學家看到了複製技術在醫學研究、保護瀕危物種以及農業中的潛力。另一方面,社會各界對複製技術的倫理問題表示擔憂,特別是人類複製的可能性。

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桃莉羊的成功開啟了克隆技術的新篇章,此後,小鼠、牛、山羊等多種哺乳動物相繼被成功複製,展示了這一技術的廣泛應用潛力。同時,科學家們將目光投向了更為複雜的靈長類動物。

靈長類動物的複製技術在 21 世紀取得了進一步的突破。2018年,中國科學家成功利用與桃莉羊相同的「體細胞核轉植」技術複製出兩隻有相同基因的長尾彌猴「中中」和「華華」,標誌著克隆技術的又一個突破​。2020年中國又成功複製了恆河猴,並取名為「ReTro」,不同於印象中印象中複製動物壽命都很短或是飽受疾病之苦,ReTro 在今年(2024年)已經要滿四歲了,是首隻平安長大成年的複製恆河猴。

複製技術的挑戰?

儘管克隆技術在基因層面上已經相對成熟,但要複製出健康的個體仍然面臨巨大挑戰。許多克隆動物都表現出健康問題,如免疫系統缺陷、心血管問題、早衰、壽命縮短或在在肝、腎、肺、大腦、關節等地方產生發育上的缺陷,也有部分出現體型異常巨大的問題​​。例如綿羊的正常壽命約在 12 年左右,但桃莉羊在 6 歲時,就因關節炎與肺部感染而去世。

這主要是因為,細胞核在卵細胞中的重新啟動過程容易出現問題,導致克隆個體可能存在基因表達異常。即便是中國科學院成功複製的 ReTro 也只是難得成功的個案。

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基因複製出的人類會和本人完全一模一樣嗎?

克隆技術,特別是克隆人類,涉及複雜的倫理和道德問題。一方面,克隆技術可能會被用來治療某些疾病,或是用於治療遺傳疾病和器官移植,甚至延長壽命;但另一方面,它也可能被濫用,導致倫理危機。例如,克隆人類可能引發身份認同問題,並挑戰現有的社會和家庭結構​,反對者擔心擔心這樣的技術會對社會和人類本質造成不可預見的影響。

如果突破細胞核重新啟動的困境,複製出來的克隆人會和本人完全一樣嗎?

答案是:「不會」。

圖/imdb

美國演化生物學家阿亞拉(Francisco J. Ayala,1934-2023)在《美國國家科學院院刊》上提出,我們目前進行的生物複製實驗複製的只是「基因型」而非「表現型」。基因型指的是基因組成;而表現型指的是包含個體外表、解剖結構、生理機能以及智力、道德觀、審美、宗教價值觀等行為傾向和屬性,還有透過經驗、模仿、學習所獲得的特徵。表現型是基因與環境間複雜作用下的產物。基因型的複製就像是同卵雙胞胎,就算長得再像,他們怎麼樣都不會是「同一個人」。透過生物複製技術基因複製出的克隆人,其實也只不過是跟你擁有相同基因的雙胞胎而已。

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不過目前世界上也存在一種能複製表現型的技術,那就是——「AI」。

隨著人工智能技術的進步,模擬人類個性和行為變得越來越現實。例如,AI 可以通過學習大量數據來模擬特定個體的行為模式,甚至在某些情況下,AI 克隆可能會比生物克隆更具實用性。然而,這也帶來了新的風險,包括隱私泄露、數據濫用等​​。

複製技術在生物醫學領域來能有哪些應用?

複製技術的應用範圍廣泛,涵蓋了醫學研究、農業、生態保護等多個領域。

複製技術在生物醫學領域具有巨大的潛力。幹細胞治療可以利用克隆技術培育出患者自身的幹細胞,從而避免免疫排斥反應。製藥公司可以利用克隆動物來進行藥物測試,提高藥物研發的效率和準確性​。科學家也可以生產出大量具有相同基因組的細胞,用於研究疾病機制和開發新藥。克隆技術被用於創建動物模型,這些模型有助於研究人類疾病的機制和治療方法。例如,科學家利用克隆技術創建了患有阿爾茨海默症和帕金森症的動物模型,這些模型為藥物開發和治療策略的研究提供了重要的工具。

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在農業領域,複製技術被用於繁殖優良品種,增加牲畜的生產力和抗病能力。通過克隆優秀的畜禽個體,農民可以提高產量,降低疾病風險,從而提高農業生產的效益。

此外,複製技術在生態保護方面也有重要的應用。許多瀕危物種由於種群數量減少,面臨滅絕的危險。科學家們利用複製技術試圖保護這些物種,例如,已經有研究成功克隆了瀕危的野生動物,為保護生物多樣性提供了新的方法。

圖/imdb

結論

總結而言,複製生物技術的發展歷程充滿了挑戰和機遇。從早期的胚胎細胞分離實驗,到 20 世紀中葉的核移植技術,再到 1996 年桃莉羊的成功,科學家們在不斷探索和突破。儘管技術上取得了許多進展,但複製健康個體的挑戰仍然存在。此外,倫理和道德問題也不容忽視。未來,隨著技術的不斷進步,克隆技術在生物醫學領域的應用將更加廣泛,但我們也必須謹慎對待其可能帶來的社會和倫理影響,我們需要謹慎管理這項強大的技術,在發揮其潛力的同時,避免可能帶來的社會和倫理風險。

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參考資料

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