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當科技發展跑在世界前面,科學家該做什麼?基因編輯技術 CRISPR 共同發明人——珍妮佛.道納專訪

旻諭_96
・2018/12/22 ・2581字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 571 ・九年級

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上個月底,來自中國南方科技大學副教授賀建奎,因宣稱利用 CRISPR/Cas9 基因編輯技術,使得一對雙胞胎寶寶天生免疫愛滋病,掀起巨大倫理與醫學爭議。

什麼是 CRISPR/Cas9 ?

CRISPR/Cas9 基因編輯技術就像是一把多功能的分子剪刀,可以用來修正基因組成,治療遺傳性疾病。如果把生物體的基因想像成一本書,CRISPR/Cas9 技術出現讓編輯基因就像是編輯文章中某個段落的幾個字一樣容易。(延伸閱讀:編輯基因的超級瑞士刀:CRISPR 技術──《基因編輯大革命》操控基因的工具就在手邊:CRISPR基因編輯工具將帶來怎樣的未來?──《基因編輯大革命》

CRISPR/Cas9 基因編輯技術就像是一把多功能的分子剪刀,可以用來修正基因組成,治療遺傳性疾病。
圖/flickr

由於 CRISPR/Cas9 技術門檻比過往的基因編輯技術低了許多,在 2012 年美國生物化學家珍妮佛.道納 (Jennifer A. Doudna) 和法國微生物學家伊曼紐夏彭提耶 (Emmanuelle Charpentier) 共同合作的研究論文發表之後,學術圈捲起一股 CRISPR 研究風潮,相關研究論文在數年內快速飆升。2013 年初這項技術就已經能夠被用在超過十種以上的基因,也促成這次中國基因編輯寶寶誕生爭議。

當 CRISPR/Cas9 技術發展速度快到政府來不及制定相關法規來因應,或甚至根本來不及知道有它存在,此時科學界該如何應對?

泛科學在今年十月初非常榮幸能採訪到 CRISPR/Cas9 基因編輯技術的共同發明人:珍妮佛.道納 (Jennifer A. Doudna),和我們面對面一起討論,在 CRISPR/Cas9 技術發展如此快速之時,身為科學家是如何突破同溫層,引領不同背景的專家一同討論基因編輯的未來?是什麼原因促使道納持續向大眾解釋自己的研究?為因應科技發展迅速的時代,她又給台灣的科學界什麼建議呢?

如何突破同溫層:從公眾演講開始練功

轉譯專有名詞,對科學家是個大挑戰

科學家平常接觸的對象都是相同領域的教授、研究生,也已經習慣以專業術語介紹自己的研究成果。當科學家開始和不同領域的人對話,往往會需要花很多時間思考如何轉化專有名詞,道納說:「我猜想很多科學家想專注在自己的研究上,不太想解釋自己到底在研究甚麼,也不太接觸跟自身研究相關的倫理與社會問題。」

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道納坦言自己原先也抱持相同想法,但她發現她有責任必須站出來向大眾解釋自己的研究。

那該如何跨出這一步呢?

換位思考,想像自己是圈外人

道納從 2015 年開始,一邊在柏克萊持續運作自己的實驗室,一邊到世界各地舉行公共演講、寫科普書。她說:「我會去想像,如果我完全不知道這些專業術語,我該怎麼去理解這項新技術?」從這個過程中,道納透過不停地修改解釋方式,及不斷思考有哪些新的比喻可以用,漸漸抓到解釋研究成果的訣竅。「慢慢的我也開始瞭解大眾對什麼感興趣,也越來越擅長跟非生物學家討論我的研究,對我而言這變成一個很有趣的挑戰!」

道納透過不停地修改解釋方式,及不斷思考有哪些新的比喻可以用,於是她漸漸抓到解釋研究成果的訣竅,也開始瞭解大眾對什麼感興趣及越來越擅長跟非生物學家討論她的研究。
圖/pixabay

患者家屬的回饋與感謝,是支持道納做研究的強大力量

對科學家而言,和不同領域的學者說明自己的研究內容無非是個大挑戰,對道納而言也是。既然如此,是什麼原因讓她堅持繼續完成這項艱鉅任務?

道納分享她多年前在瑞士一場討論「未來的人性」的論壇中遇到一位歷史學家,在論壇中分享「我們如何從過去的歷史來了解未來的人性」。會後這位歷史學家把道納拉到一旁,滿懷感激的跟她說:「你做的事情真的很重要,我的姊妹患有遺傳性的自發性突變,造成嚴重的神經失調,她經歷非常非常多的痛苦,連帶著家人也都受影響。」她越說越哽咽。她繼續說:「如果未來真的有可能可以利用基因編輯技術來修正基因,勢必非常多人能因此受惠。」

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道納開始她的 CRISPR 研究之後,曾收到世界各地許多來信,說著不同家庭曾因為遺傳性疾病遭受許多痛苦,而這次是道納第一次親自從患者家屬聽到這樣的回饋跟感謝。如此真實的案例就發生在眼前,讓道納既震撼,也大受感動。

道納開始她的 CRISPR 研究之後,在瑞士一場論壇中遇到一位歷史學者是遺傳性自發性突變的患者家屬,這位歷史學者對她的研究表達的回饋跟感謝,讓她既震撼也大受感動。
攝/ TW

當她回到實驗室裡繼續她的研究生活,時不時就會想起這些病患家屬對她的感謝,這些回饋讓她更確信 CRISPR 的研究到底有多重要。「病人在等,沒有時間可以浪費,我們必須趕緊加快研究腳步,讓 CRISPR 技術越趨精準、有效跟安全。」

給科學界的建議:鼓勵投身生科基礎研究、培養知識轉譯能力

走出同溫層泡泡:從學生時期開始練習

從道納分享自己和大眾溝通的經驗,我們知道科學家向各領域的人解釋科學研究,不僅是為了善盡社會責任;同時科學家在溝通的過程中也能獲得更強大的研究能量。道納非常鼓勵台灣的科學家走出實驗室與大眾對話,她特別提到:

「如果科學家想練習向其他專業領域的人介紹自己的研究,或許從學生時期就可以開始練習,比如透過社群媒體試著向身邊的同學、親友解釋自己的研究。」

若能從學生時期就培養這個習慣,知識轉譯的能力可以持續整個學術生涯,也可以形塑校園中討論科學的風氣和文化!

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道納非常鼓勵台灣的科學家走出實驗室與大眾對話。
攝/ TW

讀生科,一生科科?現在正是投身生科基礎研究好時機

除了鼓勵科學家和準科學家培養知識轉譯的能力,道納也鼓勵尚未確定未來方向的學生投入生科領域。她提到:「現在的生命科學領域的前景很看好,有越來越多優秀的新技術被研發出來,是投入生命科學領域的好時機。」

另外道納也聊到,CRISPR/Cas9 基因體編輯技術能夠如此快速地被應用,是因為基礎研究很紮實。這說明了基礎研究需要更多人的支持,紮實的打底之後才會有更多機會轉向應用端,形成更完備的新技術。

因此道納想對生科領域的莘莘學子說:「如果你正在思考未來的研究方向,不一定要選擇可以明顯看見應用層面的研究主題,基礎研究也是非常值得投入心力的領域。」

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旻諭_96
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大學主修生科,研所跳槽科學教育,目前正努力想要聰明又科學的活著。

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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

  • 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
43 篇文章 ・ 54 位粉絲
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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量子科技即將走入生活?最有趣的科學知識傳播 QuBear 量子熊,來了!
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2023/07/10 ・676字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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不知從什麼時候,「量子」取代了磁場、奈米,成了時興的名詞。特別是把量子與資訊兜在一起,無論是在科學或是科技上,都深具潛力。或許有一天,我們將打開以量子位元建構的量子電腦,透過量子演算法進行各種計算,並把資訊用量子傳輸的方式傳遞出去。

這樣的日子可能真的不遠了。

為了因應量子科技時代的來臨,行政院在 2022 年 3 月宣布成立「量子國家隊」,由 17 個產學研團隊組成,包含了通用量子電腦硬體技術、光量子技術、量子軟體技術與應用開發這三大領域。

「量子熊 QuBear」身為量子國家隊的推廣擔當,針對年輕世代學子,激發量子科學與科技的興趣與瞭解,將全力推動 Quantum PAY,以三大多元管道「Podcast、 Article、YouTube」進行知識傳播,內容類型含括播客、文章跟影音短片。量子熊 QuBear 除了打造線上平台,更製作多個 quantum PAY 學習模組,努力朝著建立量子熊的微學習平台,以及建構長遠的科學知識傳播生態圈的目標前進。

最後,你或許會好奇,量子熊的名字是怎麼來的?

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量子電腦的核心技術是量子位元 (qubit)。英文發音快一點,就跟 QuBear 有點相似,於是就裝個可愛,叫做量子熊啦!

記得看到量子熊時,幫忙按讚、訂閱,還有~開啟小鈴鐺~https://www.youtube.com/channel/UCkWM3vYaCd_VoPHQ1hrUdzA

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用迷幻藥治憂鬱?基因編輯療法將通過批准?——2023 最值得關注十大科學事件(上)
PanSci_96
・2023/01/30 ・2348字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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在 2022 年裡,我們見證了低軌通訊衛星在戰爭中的作用、Omicron 肆虐與次世代疫苗、韋伯太空望遠鏡捕捉系外生命印記、銀河中心黑洞初次現身、人類精準回擊小行星、台灣 CAR-T 首例、特斯拉的平價人形機器人、與超強的 LaMDA 跟 ChatGPT AI 語言模型!

2023 年能更刺激嗎?有哪些值得我們關注的科學大事呢?

我們綜合整理了 Nature、Science、Scientific American、NewScientist、富比世雜誌、經濟學人雜誌,結合泛科學的觀察與期待程度,提出這份「2023 最值得關注十大科學事件」;今年的科學界將會熱鬧非凡,令人目不暇給!

No.10 病原體通緝名單

2022 年 11 月,法國科學家在 bioRxiv 上發表了從西伯利亞永凍土中復活的多種病毒;這些「殭屍病毒」中最古老的已經有 48500 歲,在溫度升高後,這些病毒都復甦了過來……。雖然這批古老病毒只能感染變形蟲,但也暗示著,冰層之下存在更多正在休眠、極可能對哺乳動物或人類造成危險的病毒。

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隨著氣溫與海溫升高,這些不定時病毒炸彈正在醞釀著。

世界衛生組織將在今年發布修訂後的「重點病原體清單」,至少 300 位科學家嚴謹審查超過 25 個病毒與細菌家族的各種證據,針對目前還未知、但可能造成全球疫情的未知疾病 Disease X 做出預測,擬出一份優先名單。被列入名單的病原體通緝犯將會被重點研究調查,以利未來開發疫苗、治療與診斷技術。

被列入優先名單的病原體將會被重點研究調查。圖/Envato Elements

No.9 新一代 mRNA 疫苗

乘著在 COVID-19 大流行間快速成熟的 mRNA 疫苗研發平台,許多疫苗正蓄勢待發。

BNT 在 2023 年初針對瘧疾、肺結核和生殖器皰疹的 mRNA 疫苗開始了首次人體實驗;也與輝瑞合作,研發能降低帶狀皰疹發病率的疫苗。另一家 mRNA 大廠莫德納,也在研發能預防生殖器皰疹和帶狀皰疹病毒疫苗。

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除此之外,莫德納開發的黑色素瘤 mRNA 疫苗與默克的藥物合併療法,在去年底公布中期臨床試驗結果,顯示能降低 44% 的死亡率及復發風險,臨床試驗也將在 2023 年進入最後階段。

這些將在 2023 年揭曉的成果,將拓展人類使用 mRNA 疫苗對抗疾病的手段。

新一代 mRNA 疫苗正蓄勢待發。圖/Envato Elements

No.8 CRISPR 療法獲批准

由於之前的臨床試驗結果很不錯,CRISPR 基因編輯療法極有可能會在今年首次正式通過批准!

這種 exagamlogene autotemcel(exa-cel)療法,是由美國波士頓的 Vertex Pharmaceuticals 和英國劍橋的 CRISPR Therapeutics 公司共同開發。用超簡化的方式來説,治療方法就是先收集一個人自己的幹細胞,接著用 CRISPR-Cas9 編輯修正幹細胞中有缺陷的基因,最後再把這些細胞輸回人體。

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Vertex 公司預計會在 3 月向美國 FDA 申請批准,讓 exa-cel 療法可以用於治療 β-地中海貧血或鐮狀細胞病的患者。

然而,隨著療法上市,相關的討論預期也將甚囂塵上……。

CRISPR 基因編輯療法極有可能在今年正式通過批准。圖/Envato Elements

No.7 阿茲海默有藥醫

美國 FDA 將在年初宣布,Eisai 製藥公司和 Biogen 生技公司開發的 lecanemab,是否可以用來治療阿茲海默患者。

該藥物就像一台大腦專用的掃地機器人,為單克隆抗體,可以清除大腦中積累的 β 澱粉樣蛋白;在包含了 1785 名早期阿茲海默患者的臨床試驗中顯示,比起安慰劑,能減緩認知能力下降的速度約 27%。不過,有些科學家認為這效果只能說是還好,也有些擔心藥物不夠安全。

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無獨有偶,另一款由美國的 Anavex Life Sciences 開發的阿茲海默藥物 blarcamesine,目前也正在臨床試驗階段;它能啟動一種可提高神經元穩定性及相互連接能力的蛋白質,就像是幫神經元升級了連線速度與品質,估計在今年會持續帶來新消息。

blarcamesine 能幫神經元升級連線速度與品質。圖/Envato Elements

No.6 迷幻療法

2023 年,也極可能立下迷幻藥被用於醫療用途的里程碑。

多個相關臨床研究都進展到第三期,例如為 PTSD 創傷後症候群設計的新療法,結合了心理治療與 MDMA 亞甲二氧甲基苯丙胺,也就是所謂的搖頭丸,在臨床三期中,67% 的患者不再被診斷有 PTSD。

而來自迷幻蘑菇的裸蓋菇素,則被用來治療難治型憂鬱症,其臨床二期結果令人鼓舞。233 名難治型憂鬱症患者分成三組,在服用不同劑量裸蓋菇素後,每一組的憂鬱症量表分數都降低;而劑量最重的那組,其降幅最顯著。

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最後是 K 他命,竟然成為對抗酒精使用障礙的療法!酒精使用障礙包括酗酒、酒精依賴、成癮等,86% 的臨床試驗病人,在接受新療法後六個月,持續戒除酒精。

然而,也有科學家警告這些樂觀訊息中有炒作成份,就讓我們持續關注吧!

迷幻藥能有效治療病情!?圖/Envato Elements

看到這你可能會想,第六到十名怎麼都是跟醫療健康有關的大事件呢?別急!在下一篇中,我們接著介紹更精采的第五到第一名!

也歡迎大家跟我們分享,你知道的、即將在 2023 年發生的科學大事件!

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期待在 2023 年即將發生的科學大事件!圖/GIPHY

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