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火場裡的隱形殺手:消防員罹患癌症風險高?該如何加強防護?

活躍星系核_96
・2018/11/06 ・3308字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 528 ・七年級

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  • 文/柯灃隆(畢業於國立新竹高中,現就讀成功大學心理學系,對自然科學和社會議題皆有興趣和接觸。)
  • 責任編輯/蔣維倫

今年(2018)七月,美國總統川普簽署了「消防人員癌症登錄法案(The Firefighter Cancer Registry Act of 2018」,該法案要求美國衛生及公共服務部(Department of health and human services)建立一個登錄系統,收集罹癌消防員的年齡、醫療資訊、生活習慣、出勤頻率等資訊,針對消防員癌症發生率進行研究。為什麼美國政府會開始關注這個議題呢?

消防員具有較高罹癌風險

根據美國疾病管制與預防中心(Centers for Disease Control and Prevention)在 2015 年發表的一項研究,消防人員罹患癌症的風險較一般大眾提高了 9%,因癌症而喪生的風險更是提高了 14% [1]。該研究包含了將近 30,000 名在 1950 年至 2009 年間於芝加哥、費城以及舊金山,實際參與第一線火場工作消防人員的資料。

研究發現提高的罹癌風險主要包括與消化道、呼吸系統和泌尿系統相關的癌症。儘管和此研究一樣指出消防員具有較高罹癌風險的研究不在少數,公衛學家仍然需要更多時間和證據來釐清這樣的趨勢是否代表了因果關係。

對於消防員承受的風險,一般認為是災害現場的高溫與濃煙,然而濃煙中的有害物質卻是會附著在消防員的身體和裝備上。在離開災害現場之後,消防員(甚至是其親友)的健康仍然受到這些有害物質的威脅。 圖/12019 @pixabay

國際癌症研究機構(International Agency for Research on Cancer)是世界衛生組織轄下的癌症研究機構,自 1971 年開始評估各種潛在的致癌因子,根據當時可得的證據將這些因子劃分為確定致癌、極有可能致癌(probably)、可能致癌(possibly)以及大概不致癌(probably not)等分類,並且不斷地更新。劃分的依據以流行病學方法為主,同時也參考動物實驗或與致癌機制有關的資料。在 2010 年出版的專書中,IARC 的工作小組將消防工作歸類為可能致癌(possibly),代表支持其致癌的證據有限 [2]。

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但專書中也提到,消防員在工作的過程中確實會接觸到致癌物質,其來源正是燃燒產生的煙霧。

消防員工作現場的致癌物是哪來的?

我們知道在理想的燃燒之下,不論燃燒的材料是由碳、氫、氧、氮、硫或其他元素所組成,最終的產物都是這些元素的氧化物,其中又以二氧化碳和水為大宗,對人體來說相對無害。但實際上,理想的燃燒只能在仔細控制的實驗中被慢慢逼近,唯有當氧氣和易燃物的比例以及燃燒的溫度都恰到好處時才有可能發生。

火場中(以及瓦斯爐上、金爐裡這些日常生活中可見的燃燒)的不完全燃燒,將會導致許多燃燒副產物的生成,這當中也包含了一些致癌物質。另一方面,火場中的高溫會使有機物質發生裂解,燃燒的過程也會將原本封存在固體中的有毒物質以蒸汽或微粒的方式釋出。在火場煙霧中曾經被偵測出的致癌物包括砷、石綿、苯、鎘與甲醛等 [2]。

一家烤肉萬家香,但也要小心木炭不完全燃燒產生的致癌物質。圖/HaiRobe @pixabay

燃燒過程中還會產生另一個不容忽視的副產物──懸浮微粒。顆粒比較大的懸浮微粒可以被呼吸道的黏液和纖毛排除,然而顆粒較小的 PM10 與 PM2.5 可以穿透這些屏障到達支氣管和肺泡,被認為和心血管疾病與肺癌等疾病有關。更細小的微粒更是會穿過肺泡而循環全身。此外,這些懸浮微粒有很大的表面積,因此能夠吸附其他物質,包括本文中提到火場中出現的致癌物質 [2]。吸附在懸浮微粒上的致癌物質不僅能夠隨著微粒被吸入體內,也可以附著在消防員身上的裝備,進而沾染到其他器材、車輛或消防隊的空間。值得留意的是,上述致癌物質與懸浮微粒的產生並不僅限於建築物火警中,開放空間中的車輛、垃圾堆或植被火警都具有同樣的危險。

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消防人員保護指南

簡而言之,消防人員面對的危害,和烤肉、火力發電與露天焚燒等十分相似,都是來自燃燒過程中生成的有害物質。對於消防人員的職業暴露,美國消防協會(NFPA)等組織提出了相對應的指引和建議,筆者在此將其整理、摘要如下,希望能提供第一線消防人員、政府官員、立法者與消防裝備製造商等作參考。

  1. 不論是發生在建築物內的火警,或是發生在開放空間中的車輛、垃圾堆等火警,消防人員都應該穿著全套的消防衣並使用呼吸器,避免有害物質被吸入或與皮膚接觸。
  2. 未直接參與火警搶救,卻仍然有機會接觸到有害物質的人員,也應該穿著防護裝備並使用呼吸器或防護級別夠高的口罩。這些人員可能包括殘火處理、通風排煙與火場調查等人員。
  3. 任務結束的消防人員,若能在拔下呼吸器之前,先將全身裝備做簡單的清洗並脫除,將會大幅減少有害物質的暴露。由於火場中產生的許多有機性的有害物質不溶於水,因此清洗時須使用清潔劑。
  4. 脫去裝備後,在現場就應該盡可能的清潔雙手與頭頸部。這可以透過水和清潔劑或是濕紙巾來達成。歸隊途中,應該把車輛的窗戶打開來通風。歸隊後應該盡快洗澡與更衣,以去除附著在身上的有害物質。
  5. 從火場中攜出的裝備附著有微粒和有害物質,最好能夠在火災現場附近就用水和清潔劑清洗再歸隊。如無法達成,在歸隊途中也應盡量放在車廂以外的地方,或是以大塑膠袋密封起來,歸隊後再做清洗。
  6. 消防衣、褲屬於多孔材質,容易將有害物質與微粒吸附在其中,最好在每趟火場任務結束後都經過清洗才繼續使用。因此也建議消防機關為每位消防員準備兩套消防衣、褲交替使用。
  7. 柴油廢氣是已知的致癌物,故消防人員應盡量避免吸入消防車輛的廢氣。消防隊駐地中停放車輛的地方應保持良好通風,在災害現場也應隨手將門窗關閉,以免內部受到柴油廢氣以及火場煙霧的汙染。
消防衣。消防衣除了替消防人員隔絕高溫,還具備了防水透氣、防切割、反光等功能。另外,這層屏障可以防止有害物質接觸到消防員,因此消防衣的清洗非常重要。圖/Justin DiPierro @wiki,圖片經作者後製。

由於消防人員在執勤與備勤時具有團體生活的特性,上述的措施只有在團體中的每一個人都確實執行時才能發揮最大的效果。這些措施固然有些窒礙難行之處,有些麻煩、有些花錢,卻是和每一位救火英雄的健康息息相關,在保護自己的同時,還能保護身邊弟兄以及家人的健康。筆者建議不妨從更頻繁且確實的使用呼吸器開始,畢竟吸入煙霧是接觸有害物質最直接的方式。

期許本文能夠喚醒第一線執勤人員對於相關議題的重視與實際行動,也希望主管機關能夠透過相關器材的採購、教育訓練的實施等方式來進一步提高對消防人員健康的保障。

參考資料:

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  1. Daniels, R. (2018, May 10). Firefighter Cancer Rates: The Facts from NIOSH Research | | Blogs | CDC.
  2. IARC (2010). Painting, Firefighting, and Shiftwork. IARC Monographs on the Evaluation of Carcinogenic Risks to Humans, 98:9-764
  3. WSCFF (2016). Healthy In, Healthy Out: Best Practices for Reducing Firefighter Risk of Exposures to Carcinogens. 

編按後記:

以下為消防員工作權益促進會理事所提供的經驗談:

  • 本身是消防的外勤隊員,年資 8 年。個人防護這點確實是越早年越不重視,甚至時至今日,同業還是有人會把不做好個人防護當作英勇象徵,把沾滿碳粒、異味的消防衣視為功勳;自己在現場皮膚直接接觸外部的部位常會全部起疹,徒手收拾裝備後雙手也常常會刺痛好幾天。
    後來漸漸接觸歐美國家相關資訊,才知道在火場外圍作業也應該要戴過濾式防毒面具、收拾裝備要戴防水手套,所有離開火場染物的裝備都要視同化學汙染物清洗才能重新上架使用。
    但之前工作中已經接觸不少,健檢也出現輕度肺纖維化的情況。醫師看了 X光片還問我是不是抽菸抽很兇呢。不,醫生我從來不抽菸阿 QQ
綠圈中為「疑似纖維化的區域」,經醫師檢視,但詳細情形仍須視患者個人醫師診視而定。
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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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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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有施打 mRNA疫苗,住院與死亡風險較低
台灣科技媒體中心_96
・2022/05/08 ・1007字 ・閱讀時間約 2 分鐘

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圖/envato elements

2022 年 03 月 16 日,國際期刊《刺胳針》(Lancet)刊登一篇研究「Comparative analysis of the risks of hospitalisation and death associated with SARS-CoV-2 omicron (B.1.1.529) and delta (B.1.617.2) variants in England: a cohort study」,主要是想透過英國衛生安全局(UKHSA)的 COVID-19 國內確診數據,分別從就診、住院和死亡的數據上比較相對風險,了解 Omicron 相較於 Delta 的嚴重程度。

這篇研究,是由英國劍橋大學的湯米・尼伯格教授(Tommy Nyberg)團隊,收集 2021 年 11 月至 2022 年 1 月間,英國國內監測 COVID-19 感染後的確診數據,並比較 Omicron 和 Delta 對不同年齡階段、不同免疫狀態的人群感染的嚴重程度,包括就診、住院治療及死亡風險的變化。

mRNA 疫苗保護力強?

圖/envato elements

其中在比較 mRNA 疫苗施打的結果上,研究發現,施打 mRNA 疫苗加強免疫系統,對防止 Omicron 的住院和死亡,具有高度保護作用。

數據顯示,「有施打 mRNA 疫苗」發生住院與死亡的風險比值(HR)是「未施打疫苗」的 22%。(HR for hospital admission 8–11 weeks post-booster vs unvaccinated: 0·22 [0·20–0·24])也就是與「未施打疫苗」相比,「施打 mRNA 疫苗」的 8 到 11 週後,發生住院的風險下降了約 78%。

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解讀時,要注意!

該研究是在比較「施打 mRNA 疫苗」與「未施打疫苗」發生住院與死亡風險,使用的是風險比(Hazard Ratio, HR),是指在相同時間裡兩個風險率的比值。

針對 mRNA 疫苗的數據,解讀上需小心。圖/envato elements

如同前面提到,在 Omicron 的研究結果中,「有施打 mRNA 疫苗」會發生住院與死亡的風險,是「未施打疫苗」的 22%。意思是與「未施打疫苗」相比,「有施打 mRNA 疫苗」發生住院的風險下降了約78%。

這邊的 22%,是來自「有施打 mRNA 疫苗」 vs. 「未施打疫苗」兩個群體,發生住院狀況的風險比值,而不是指「未施打疫苗者」發生重症與死亡的發生率。也就是說:「400 萬人未施打疫苗,其中會有將近 80 萬人重症或死亡。」這是錯誤的歸納且與該研究觀察結果無關。

此外,我們也無法透過上述的風險比較,回推「未施打疫苗」群體,發生重症或死亡的比例。

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