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蛋白質做壞了怎麼辦? 發現 CRL2 蛋白質品管機制

PanSci_96
・2018/06/15 ・1378字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 635 ・十年級
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  • 首圖說明:CRL2 參與的蛋白質降解機制與其辨認的特定短胜肽特徵。

人類的許多疾病諸如老化、退化性神經疾病及癌症等,都和蛋白質的缺陷有關。為了除去缺陷蛋白,細胞會透過品管降解機制(分解成小片段)「去蕪存菁」。

中央研究院分子生物研究所顏雪琪副研究員研究團隊,日前新發現一個由蛋白質管理蛋白質品質的機制:CRL2 蛋白質能辨識出缺陷蛋白的尾端特徵,進而將其標記、清除。此品管機制的發現為蛋白質降解調控之研究豎起一座里程碑,為蛋白質生物工程應用注入了新的思維,並有助發展蛋白質品管缺陷疾病醫療策略。本研究成果於今年(2018) 5 月發表於國際期刊《分子細胞》(Molecular Cell)。

蛋白質為細胞執行生理功能的重要元件,人體細胞中有上萬種的蛋白質,這些蛋白質可能因製程瑕疵或環境刺激產生缺陷,而有缺陷的蛋白質可能影響其他正常蛋白質的運作,進而危害細胞,甚至整個生物體。

缺陷蛋白質堆積導致腦部病變。圖為健康細胞與病變細胞之對照。 圖/中研院分生所提供

「蛋白質品管」找到並降解有問題的蛋白質

「蛋白質品管降解」機制即:具品管功能的蛋白質將缺陷蛋白降解成無害的胜肽或胺基酸,進而維持細胞健康。然而,人體中卻只有少數蛋白質具有品管功能。這些具品管功能的蛋白質是如何在難以計數的缺陷樣態中,精準地辨認出特徵、揪出有缺陷蛋白,是本次研究團隊特別關注的議題。

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CRL2參與的蛋白質降解機制與其辨認的特定短胜肽特徵。 圖/原始論文

顏雪琪副研究員於 2008 年建立「全蛋白質穩定度監測系統」(Global Protein Stability, GPS),可同時偵測細胞中上萬個蛋白質的穩定度。透過此項技術,研究團隊在 2015 年就於在硒蛋白的研究中發現,蛋白質 CRL2 具有蛋白質品管的功能。本次研究團隊沿用此項技術,進一步掌握了  CRL2 的品管機制。

蛋白質 CRL2 如何找到有缺陷的蛋白質?

研究發現,CRL2 可透過多種受器的轉換,快速且準確地辨識缺陷蛋白尾端的特定短胜肽,進而將該蛋白質標記、清除。這些特定短胜肽約由 6 到 10 個胺基酸組成(如附圖),而不同序列的短胜肽也引導不同降解速度。此研究成果將調控蛋白質降解速率的準確度大大提高,可望為蛋白質生物工程的應用帶來新的契機。

除了針對缺陷蛋白,研究團隊也發現蛋白質 CRL2 的品管機制對正常但帶有尾端降解訊號蛋白也適用,由此可知,任何缺陷蛋白質只要接上這些短胜肽,就會被 CRL2 快速且準確地辨識、標記,進而被降解清除。目前,研究團隊已著手檢驗此降解機制的其他生理功能及對蛋白質的整體影響。

顏雪琪副研究員研究團隊。 圖/中央研究院分生所提供
  • 此論文第一作者為國立臺灣大學生命科學院基因體與系統生物學學位學程博士生林秀娟。本研究由中研院前瞻計畫與科技部專題計畫經費支持進行。原始論文請見此〈C-Terminal End-Directed Protein Elimination by CRL2 Ubiquitin Ligases〉。
  • 本文編修自中央研究院分子生物研究所新聞稿,原文為〈自己的品質自己管!發現蛋白質品管機制 可望對生物工程的應用帶來新的契機〉。

參考資料:

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人與 AI 的關係是什麼?走進「2024 未來媒體藝術節」,透過藝術創作尋找解答
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/10/24 ・3176字 ・閱讀時間約 6 分鐘

本文與財團法人臺灣生活美學基金會合作。 

AI 有可能造成人們失業嗎?還是 AI 會成為個人專屬的超級助理?

隨著人工智慧技術的快速發展,AI 與人類之間的關係,成為社會大眾目前最熱烈討論的話題之一,究竟,AI 會成為人類的取代者或是協作者?決定關鍵就在於人們對 AI 的了解和運用能力,唯有人們清楚了解如何使用 AI,才能化 AI 為助力,提高自身的工作效率與生活品質。

有鑑於此,目前正於臺灣當代文化實驗場 C-LAB 展出的「2024 未來媒體藝術節」,特別將展覽主題定調為奇異點(Singularity),透過多重視角探討人工智慧與人類的共生關係。

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C-LAB 策展人吳達坤進一步說明,本次展覽規劃了 4 大章節,共集結來自 9 個國家 23 組藝術家團隊的 26 件作品,帶領觀眾從了解 AI 發展歷史開始,到欣賞各種結合科技的藝術創作,再到與藝術一同探索 AI 未來發展,希望觀眾能從中感受科技如何重塑藝術的創造範式,進而更清楚未來該如何與科技共生與共創。

從歷史看未來:AI 技術發展的 3 個高峰

其中,展覽第一章「流動的錨點」邀請了自牧文化 2 名研究者李佳霖和蔡侑霖,從軟體與演算法發展、硬體發展與世界史、文化與藝術三條軸線,平行梳理 AI 技術發展過程。

圖一、1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧」一詞

藉由李佳霖和蔡侑霖長達近半年的調查研究,觀眾對 AI 發展有了清楚的輪廓。自 1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧(Artificial Intelligence))」一詞,並明確定出 AI 的任務,例如:自然語言處理、神經網路、計算學理論、隨機性與創造性等,就開啟了全球 AI 研究浪潮,至今將近 70 年的過程間,共迎來三波發展高峰。

第一波技術爆發期確立了自然語言與機器語言的轉換機制,科學家將任務文字化、建立推理規則,再換成機器語言讓機器執行,然而受到演算法及硬體資源限制,使得 AI 只能解決小問題,也因此進入了第一次發展寒冬。

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圖二、1957-1970 年迎來 AI 第一次爆發

之後隨著專家系統的興起,讓 AI 突破技術瓶頸,進入第二次發展高峰期。專家系統是由邏輯推理系統、資料庫、操作介面三者共載而成,由於部份應用領域的邏輯推理方式是相似的,因此只要搭載不同資料庫,就能解決各種問題,克服過去規則設定無窮盡的挑戰。此外,機器學習、類神經網路等技術也在同一時期誕生,雖然是 AI 技術上的一大創新突破,但最終同樣受到硬體限制、技術成熟度等因素影響,導致 AI 再次進入發展寒冬。

走出第二次寒冬的關鍵在於,IBM 超級電腦深藍(Deep Blue)戰勝了西洋棋世界冠軍 Garry Kasparov,加上美國學者 Geoffrey Hinton 推出了新的類神經網路算法,並使用 GPU 進行模型訓練,不只奠定了 NVIDIA 在 AI 中的地位, 自此之後的 AI 研究也大多聚焦在類神經網路上,不斷的追求創新和突破。

圖三、1980 年專家系統的興起,進入第二次高峰

從現在看未來:AI 不僅是工具,也是創作者

隨著時間軸繼續向前推進,如今的 AI 技術不僅深植於類神經網路應用中,更在藝術、創意和日常生活中發揮重要作用,而「2024 未來媒體藝術節」第二章「創造力的轉變」及第三章「創作者的洞見」,便邀請各國藝術家展出運用 AI 與科技的作品。

圖四、2010 年發展至今,高性能電腦與大數據助力讓 AI 技術應用更強

例如,超現代映畫展出的作品《無限共作 3.0》,乃是由來自創意科技、建築師、動畫與互動媒體等不同領域的藝術家,運用 AI 和新科技共同創作的作品。「人們來到此展區,就像走進一間新科技的實驗室,」吳達坤形容,觀眾在此不僅是被動的觀察者,更是主動的參與者,可以親身感受創作方式的轉移,以及 AI 如何幫助藝術家創作。

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圖五、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」展出現場,圖為超現代映畫的作品《無限共作3.0》。圖/C-LAB 提供

而第四章「未完的篇章」則邀請觀眾一起思考未來與 AI 共生的方式。臺灣新媒體創作團隊貳進 2ENTER 展出的作品《虛擬尋根-臺灣》,將 AI 人物化,採用與 AI 對話記錄的方法,探討網路發展的歷史和哲學,並專注於臺灣和全球兩個場景。又如國際非營利創作組織戰略技術展出的作品《無時無刻,無所不在》,則是一套協助青少年數位排毒、數位識毒的方法論,使其更清楚在面對網路資訊時,該如何識別何者為真何者為假,更自信地穿梭在數位世界裡。

透過歷史解析引起共鳴

在「2024 未來媒體藝術節」規劃的 4 大章節裡,第一章回顧 AI 發展史的內容設計,可說是臺灣近年來科技或 AI 相關展覽的一大創舉。

過去,這些展覽多半以藝術家的創作為展出重點,很少看到結合 AI 發展歷程、大眾文明演變及流行文化三大領域的展出內容,但李佳霖和蔡侑霖從大量資料中篩選出重點內容並儘可能完整呈現,讓「2024 未來媒體藝術節」觀眾可以清楚 AI 技術於不同階段的演進變化,及各發展階段背後的全球政治經濟與文化狀態,才能在接下來欣賞展區其他藝術創作時有更多共鳴。

圖六、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」分成四個章節探究 AI 人工智慧時代的演變與社會議題,圖為第一章「流動的錨點」由自牧文化整理 AI 發展歷程的年表。圖/C-LAB 提供

「畢竟展區空間有限,而科技發展史的資訊量又很龐大,在評估哪些事件適合放入展區時,我們常常在心中上演拉鋸戰,」李佳霖笑著分享進行史料研究時的心路歷程。除了從技術的重要性及代表性去評估應該呈現哪些事件,還要兼顧詞條不能太長、資料量不能太多、確保內容正確性及讓觀眾有感等原則,「不過,歷史事件與展覽主題的關聯性,還是最主要的決定因素,」蔡侑霖補充指出。

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舉例來說,Google 旗下人工智慧實驗室(DeepMind)開發出的 AI 軟體「AlphaFold」,可以準確預測蛋白質的 3D 立體結構,解決科學家長達 50 年都無法突破的難題,雖然是製藥或疾病學領域相當大的技術突破,但因為與本次展覽主題的關聯性較低,故最終沒有列入此次展出內容中。

除了內容篩選外,在呈現方式上,2位研究者也儘量使用淺顯易懂的方式來呈現某些較為深奧難懂的技術內容,蔡侑霖舉例說明,像某些比較艱深的 AI 概念,便改以視覺化的方式來呈現,為此上網搜尋很多與 AI 相關的影片或圖解內容,從中找尋靈感,最後製作成簡單易懂的動畫,希望幫助觀眾輕鬆快速的理解新科技。

吳達坤最後指出,「2024 未來媒體藝術節」除了展出藝術創作,也跟上國際展會發展趨勢,於展覽期間規劃共 10 幾場不同形式的活動,包括藝術家座談、講座、工作坊及專家導覽,例如:由策展人與專家進行現場導覽、邀請臺灣 AI 實驗室創辦人杜奕瑾以「人工智慧與未來藝術」為題舉辦講座,希望透過帶狀活動創造更多話題,也讓展覽效益不斷發酵,讓更多觀眾都能前來體驗由 AI 驅動的未來創新世界,展望 AI 在藝術與生活中的無限潛力。

展覽資訊:「未來媒體藝術節——奇異點」2024 Future Media FEST-Singularity 
展期 ▎2024.10.04 ( Fri. ) – 12.15 ( Sun. ) 週二至週日12:00-19:00,週一休館
地點 ▎臺灣當代文化實驗場圖書館展演空間、北草坪、聯合餐廳展演空間、通信分隊展演空間
指導單位 ▎文化部
主辦單位 ▎臺灣當代文化實驗場

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青春期提前?兒童性早熟的成因、影響及治療方式解析
careonline_96
・2024/11/15 ・3057字 ・閱讀時間約 6 分鐘

圖/照護線上

「醫師,我的女兒才小學一年級,胸部已經開始發育,這樣OK嗎?」

發現小朋友開始發育時,家長常有許多疑問,究竟小朋友會在幾歲發育?怎樣才算性早熟?性早熟對小朋友有何影響?該如何治療?讓我們請專科醫師來解答。

性早熟的定義是女生在 8 歲之前出現胸部發育,男生在 9 歲之前出現睪丸變大等第二性徵。臺北榮民總醫院兒童遺傳內分泌科主任楊佳鳳醫師表示,臨床上還有許多不符合性早熟定義,但是較早發育的狀況,例如女生在 10 歲左右開始有分泌物增加,11 歲生理期來臨,稱為青春期過早。女生在月經來後,身高仍會成長大約一年半,之後便會達到最終成人身高。性早熟和青春期過早都會使骨骼生長板提早閉合,壓縮生長期,可能導致最終身高降低。

圖/照護線上

對於青春期過早或性早熟的治療,首先要確定是否有其他潛在疾病。楊佳鳳醫師說,性早熟或青春期過早臨床上分類有二,一是中樞型性早熟是因為下視丘-腦下垂體-性腺軸提早被活化,促使性腺激素變得異常亢進;二則為週邊型性早熟,則是週邊荷爾蒙腺體分泌出現問題所導致,通常是某些疾病的症狀,例如腦下垂體腫瘤、卵巢腫瘤、睪丸腫瘤、腎上腺腫瘤等。小女生發生青春期過早的風險約是小男生的十倍,因此小男孩更需要謹慎檢查是否有潛在問題。

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因為某些疾病可能同時影響其他重要器官,所以必須全面檢查,如果發現導致病理性性早熟的原因,需優先治療原發性疾病,再處理性早熟或青春期過早對身高的影響。

導致性早熟的原因很多,基因突變是性早熟的原因之一,目前已有多種基因突變被發現。腦下垂體病灶、生殖系統腫瘤等也可能導致性早熟。楊佳鳳醫師說,環境因素包括空氣污染、水污染、環境荷爾蒙等。另外,研究顯示肥胖與性早熟有關,台灣兒童飲食中甜食、含糖飲料可能促進肥胖,進而導致青春期過早或性早熟的發生。

圖/照護線上

性早熟對兒童的身心都會造成影響,由於骨骼生長板提早閉合,成長時程縮短,可能使最終成人身高降低。楊佳鳳醫師說,性早熟兒童在學校可能因成熟度的差異,往往會承受較多心理壓力、適應不良。性早熟也會讓思想較早熟,提早對性產生興趣。

兒童性早熟該如何治療?

成大醫院小兒部蔡孟哲醫師說,懷疑小孩有青春期過早或性早熟的情況,建議儘快帶小孩到兒童內分泌科進行檢查,在經過完整評估後,醫師會根據結果提供追蹤計劃,必要時也會安排X光骨齡檢查、性釋素測驗(GnRH test)等檢查。

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小兒性早熟的治療因成因而不同,針對週邊型性早熟,治療以處理性腺相關因素導致的腫瘤或囊腫為主;中樞型性早熟的主要治療方法則是使用性釋素類似物(GnRHa)來暫緩第二性徵發育,性釋素類似物是安全的,越接近天然性釋素療效較強,該治療技術已經非常成熟,歷史悠久,主要透過阻斷性荷爾蒙的製造,讓孩童體內的性荷爾蒙水平回到與其年齡相符的狀態,避免青春期過早導致骨齡過快發展,壓縮成長期。

圖/照護線上

性釋素類似物可通過皮下或肌肉注射,包含每月注射一次與每三個月注射一次。皮下注射藥品緩慢吸收,而肌肉注射因肌肉富含血管且具備彈性,療效持久性較佳,且能快速將疫苗的佐劑帶離注射部位,降低局部不良反應的風險並減輕疼痛感。

從成效上來說,一個月注射一次的療程與三個月注射一次的長效療程在治療性早熟上並無顯著差異。接受性釋素類似物治療期間,仍需要定期回診追蹤骨齡與生長狀態。楊佳鳳醫師說,以十歲以後為例,每半年應至少長高 2 公分。目標是符合父母遺傳的預期身高,並且希望患者不要落在三個百分位以下,多數孩童治療期程約莫為 2 年左右,三個月注射一次的長效型劑型能減少小孩的注射次數及回診頻率,提高治療的便利性,因此成為多數診間家長的首選。

性釋素類似物目前已納入健保給付,若開始發育年齡女生在七歲前、男生在八歲前,骨齡至少超前兩年且符合其他預估成人身高條件者,便可向健保申請使用。蔡孟哲醫師說,不過如果女生骨齡已經達到 14 歲,男生骨齡達到 15 歲,或者是每年成長速率不到 2 公分,健保便不再給付。

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除了性早熟之外,還有許多因素會對身高造成影響。楊佳鳳醫師提醒,在成長過程中,請攝取均衡營養,少吃甜食、少喝糖飲、少吃加工食品,每天要在晚上十點前就寢,並維持適度運動。

若有任何疑問,建議至兒童內分泌科或兒童遺傳內分泌科就診,在骨骼生長板閉合後,任何藥物都無法再影響身高,所以一定要把握治療時機!

筆記重點整理

  • 接受性釋素類似物治療期間,需要定期回診追蹤骨齡與生長狀態。以十歲以後為例,每半年應至少長高 2 公分。目標是符合父母的遺傳身高預期,並且希望患者不要落在人口三個百分位以下。
  • 性早熟的定義是女生在 8 歲之前出現胸部發育,男生在 9 歲之前出現睪丸變大等第二性徵。性早熟會使生長板提早閉合,壓縮生長期,可能導致最終身高降低。
  • 對於青春期過早或性早熟的治療,首先要確定是否有其他潛在疾病。性早熟或青春期過早可能是某些疾病的症狀,例如腦下垂體腫瘤、卵巢腫瘤、睪丸腫瘤、腎上腺腫瘤等。小女生發生性早熟或青春期過早的風險是小男生的十倍,因此更需要謹慎檢查是否有潛在問題。
  • 如果排除病理性原因,中樞性性早熟的主要治療方法是使用安全且天然的性釋素類似物(GnRHa)阻斷性荷爾蒙的製造,讓孩童體內的性荷爾蒙水平回到與其年齡相符的狀態,避免青春期過早導致骨齡過快發展,壓縮成長期。
  • 性釋素類似物採皮下注射或肌肉注射,皮下短效注射為有一個月一次、肌肉長效注射則為三個月一次的劑型。肌肉因富含血管且具備彈性,能快速將疫苗的佐劑帶離注射部位,降低局部不良反應的風險並減輕疼痛感。能減少小孩注射次數及回診頻率,提高治療的便利性,為多數診間家長的首選。
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AI 能像人類一樣思考?諾貝爾物理學獎研究助力人工智慧模擬人類大腦
PanSci_96
・2024/11/14 ・2117字 ・閱讀時間約 4 分鐘

即使再怎麼模仿,AI 終究無法以與生物相同的方式思考吧?畢竟電腦的電子元件和我們大腦中的神經細胞結構截然不同。再怎麼模仿,AI 終究無法以與生物相同的方式思考吧?

錯,可以。

2024 年諾貝爾物理學獎跌破所有專家的眼鏡,頒給了兩位研究機器學習的科學家——約翰·霍普菲爾德(John Hopfield)和傑佛瑞·辛頓(Geoffrey Hinton)。他們以「人工」的方法打造了類神經網路,最終模擬出生物的「智慧」,奠定了當代深度學習的基礎。

為什麼解決人工智慧發展瓶頸的,竟然會是物理學?物理要怎麼讓 AI 更像人類?

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從巴甫洛夫的狗到赫布理論:理解學習的基礎

為了解答這個疑問,我們需要一些背景知識。

20 世紀初,俄羅斯心理學家巴甫洛夫發現,狗在食物還沒入口前,就會開始分泌唾液。他進行了一系列實驗,改變食物出現前的環境,比如讓狗習慣在聽到鈴聲後馬上得到食物。久而久之,狗只要聽到鈴聲,就會開始分泌唾液。

大約 50 年後,神經科學家赫布(Donald Hebb)提出了一個假說:大腦中相近的神經元,因為經常同時放電,會產生更強的連結。這種解釋稱為「赫布理論」,不僅奠定了神經心理學的發展,更成為現代深度學習的基礎。

然而,赫布理論雖然描述了鄰近神經元的關係,卻無法解釋大腦如何建構出如此複雜的聯想網路。

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霍普菲爾德網路:物理學家對神經網路的貢獻

然而,赫布理論雖能描述神經元之間的關係,卻缺乏數學模型。物理學家約翰·霍普菲爾德從數學家約翰·康威(John Conway)的「生命遊戲」(Game of Life)中獲得靈感,試圖建立一個可以在電腦上運行的記憶系統。

霍普菲爾德受「生命遊戲」啟發,嘗試建立電腦記憶系統。圖/envato

「生命遊戲」由數學家康威(John Conway)發明,玩家開始時有一個棋盤,每個格子代表一個細胞,細胞可以是「活」或「死」的狀態。根據特定規則,細胞會根據鄰居的狀態決定下一次的生存狀態。康威的目的是展示複雜的系統不一定需要複雜的規則。

霍普菲爾德發現,這個遊戲與赫布理論有強大的關聯性。大腦中的大量神經元,在出生時處於初始狀態,經過刺激後,神經元間的連結會產生或斷裂,形成強大的記憶系統。他希望利用這些理論,創造一個能在電腦上運行的記憶系統。

然而,他面臨一個難題:赫布理論沒有明確的數學模型來決定神經元連結的規則。而在電腦上運行,必須要有明確的數學規則。

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物理學的啟發:易辛模型

霍普菲爾德從物理學的研究中找到了類似的模型:易辛模型(Ising Model)。這個模型用於解釋鐵磁性物質的磁性特性。

在鐵磁性物質中,電子具有「自旋」,自旋產生磁矩。電子的自旋方向只有「向上」或「向下」,這就像生命遊戲中細胞的「生」或「死」。鄰近的電子會影響彼此的自旋方向,類似於細胞之間的互動。

易辛模型能用數學描述電子間的相互影響,並通過計算系統能量,得出自旋狀態的分佈。霍普菲爾德借用了這個概念,將神經元的互動視為電子自旋的互動。

他結合了康威生命遊戲的時間演化概念、易辛模型的能量計算,以及赫布理論的動態連結,創造了「霍普菲爾德網路」。這讓電腦能夠模擬生物大腦的學習過程。

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突破瓶頸:辛頓與波茲曼機

約翰·霍普菲爾德於1982年發明聯想神經網路,即「霍普菲爾網路」。圖/wikimedia

然而,霍普菲爾德網路並非完美。它容易陷入「局部最小值」的問題,無法找到系統的全局最優解。為了解決這個問題,加拿大計算機科學家傑佛瑞·辛頓(Geoffrey Hinton)提出了「波茲曼機」(Boltzmann Machine)。

辛頓將「模擬退火」的概念引入神經網路,允許系統以一定的機率跳出局部最小值,尋找全局最優解。他還引入了「隱藏層」的概念,將神經元分為「可見層」和「隱藏層」,提高了網路的學習能力。

受限波茲曼機(Restricted Boltzmann Machine)進一步簡化了模型,成為深度學習的基礎結構之一。這些創新使得 AI 能夠更有效地模擬人類的思維和學習過程。

AI 的未來:跨學科的融合

霍普菲爾德和辛頓的工作,將物理學的概念成功應用於人工智慧。他們的研究不僅解決了 AI 發展的瓶頸,還奠定了深度學習的基礎,對現代 AI 技術產生了深遠的影響。因此,2024 年諾貝爾物理學獎頒給他們,並非意外,而是對他們在跨學科領域的重大貢獻的肯定。

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AI 的發展,離不開物理學、生物學、數學等多學科的融合。霍普菲爾德和辛頓的工作,正是這種融合的典範。未來,隨著科學技術的進步,我們有理由相信,AI 將越來越接近人類的思維方式,甚至可能超越我們的想像。

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