大腸癌治療有法寶，營養支持不可少！

• 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？

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。

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：

• 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

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？

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。

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？

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?

（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）或。

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。

• 作者／照護線上編輯部
• 本文轉載自 Care Online 照護線上《轉移性大腸直腸癌精準化醫療，雙標靶時代來臨，提升治療成效，專科醫師圖文解說》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持 Care Online 喔
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「大腸直腸癌患者，確診時已出現多處肝臟、淋巴結轉移的情形並不罕見。」臺北榮民總醫院外科部大腸直腸外科黃聖捷醫師指出，「大腸癌的發展主要以息肉基因突變、漸進式累積的方式形成，因此早期發現並切除息肉，可以避免發展為癌細胞，達到疾病預防的效果。黃聖捷醫師說，世界各國皆大力廣糞便潛血篩檢，主要目的是發現息肉，在還沒有癌化之前就把它處理掉。」

大腸直腸癌初期症狀不明顯，許多早期癌症患者只能靠健康檢查發現。黃聖捷醫師說，第一期大腸直腸癌通常是透過健康檢查才被診斷出來，因為癌細胞在早期時體積不大，且沒有向外侵犯，腸子本身又沒有感覺神經，因此不會有症狀。直到中晚期，腫瘤佔據一定體積才會造成排便異常、腹脹等症狀。由於腫瘤細胞不穩定容易出血，所以能在糞便中發現出血的情況。

「大腸直腸癌初期完全沒有症狀！」黃聖捷醫師說，「相關症狀都需要腫瘤長到一定大小，佔據一定空間後才會出現，因此當出現症狀時，通常不是早期大腸直腸癌。」

根據臺灣癌症登記資料，大腸直腸癌第一期約占一成五至兩成，第二期、第三期大概是兩成五至三成，第四期大概在兩成到兩成五。黃聖捷醫師說，大腸直腸癌患者的五年存活率與分期有關，第一期患者約九成，第二期患者約八成五至九成，第三期患者約七成，第四期患者約兩成。

雖然第四期患者的五年存活率較早期患者低，但是大腸直腸癌的治療持續在進步，即使是第四期患者，仍有兩成的五年存活率，甚至有機會治癒，達到長期存活。

大腸直腸癌的治療取決於癌症分期，第一期和第二期通常以手術為主，第三期除了手術外，還會輔以化學治療。第四期大腸直腸癌的治療瓶頸在於腫瘤分佈的範圍和廣度，若要提高預後，須將大腸腫瘤切除，並清除轉移的腫瘤，但若轉移的腫瘤侵犯到胰臟或主動脈等部位，便會比較棘手。

晚期轉移性大腸直腸癌患者在接受手術治療後，仍需要接受化學治療或標靶治療，才能控制全身的腫瘤。黃聖捷醫師說，化學治療或標靶治療可以殺死或抑制癌細胞的生長，降低疾病復發的風險。大腸直腸癌第四期的治療需要團隊合作，包括醫師、護理師、營養師、心理師等，共同為患者提供全方位的照護，才能提高治療的成功率。

現今癌症治療已趨向個人化醫療，醫師會在使用標靶藥物前進行基因檢測，以了解患者大腸直腸癌的基因突變特性。黃聖捷醫師指出，基因檢測的結果對臨床治療有重大影響，根據不同的基因突變，會選擇相對應的標靶藥物，例如 BRAF 基因突變可以使用 BRAF 抑制劑、HER2 基因突變可以使用 HER2 抑制劑、RAS 基因突變會使用抗 VEGF 標靶藥物。

「在台灣，RAS 基因突變比例約佔三成，MMR 基因突變比例約佔 10%，BRAF 基因突變比例約佔 5%，雖然比例不高，但若檢測到則非常有意義。」黃聖捷醫師說

「在過去，基因檢測若發現大腸癌有 BRAF 基因突變，由於 BRAF 基因突變的患者對化學治療的效果通常較不理想，因此一開始大多不會進行遠端轉移的切除手術。」黃聖捷醫師指出，「但病人如果有機會接受雙標靶藥物治療，往往效果會相當顯著，若腫瘤明顯縮小、後續便可安排手術切除腫瘤，爾後患者繼續接受雙標靶治療，有機會可以有極佳的預後，甚至有痊癒的機會。」

BRAF 基因突變的大腸癌較容易出現轉移，患者在接受傳統化療時，反應率低且容易產生抗藥性，平均存活期不到兩年。黃聖捷醫師說，近年來，BRAF 陽性的治療已經進入了標靶治療時代，透過標靶藥物的介入，有望幫助 BRAF 基因突變的大腸癌患者爭取更好的治療反應，並延長患者的存活時間；同時，還可以幫助縮小腫瘤，增加未來手術切除的機會，進一步提升治療成效。

筆記重點提醒

一、 大腸癌的發展主要以息肉基因突變、漸進式累積的方式形成，因此早期發現並切除息肉，可以避免發展為癌細胞，達到疾病預防的效果。

二、 大腸直腸癌初期完全沒有症狀！相關症狀都需要腫瘤長到一定大小，佔據一定空間後才會出現，因此當出現症狀時，通常不是早期大腸直腸癌。

三、 晚期轉移性大腸直腸癌患者在接受手術治療後，仍需要接受化學治療或標靶治療，才能控制全身的腫瘤，降低疾病復發的風險。

四、 基因檢測的結果對臨床治療有重大影響，根據不同的基因突變，會選擇相對應的標靶藥物，例如 BRAF 基因突變可以使用 BRAF 抑制劑、HER2 基因突變可以使用 HER2 抑制劑、RAS 基因突變會使用抗VEGF標靶藥物。

五、 BRAF 基因突變的大腸癌較容易出現轉移，建議患者透過標靶藥物，爭取更好的治療反應，同時提升存活時間。

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早期大腸癌通常沒有症狀，因此要靠定期篩檢，才能發現早期的大腸癌；如果是比較嚴重的大腸癌，可能會有大便有血，大便的顏色改變，形狀變得更細小，甚至有體重減輕、貧血等症狀。

大腸癌篩檢

篩檢可以分成非侵入性及侵入性的檢查，非侵入性目前是以糞便潛血檢查作為主要方式，國健署有補助 50 到 74 歲的民眾，每兩年可以接受一次免費的糞便潛血檢查；因此民眾只要持健保卡，到相關的合作醫療院所就可以免費檢查，侵入性的檢查當然就是直接做大腸鏡，進去做全腸道的檢查。

• 何時會建議接受大腸鏡檢查？

如果已經接受過糞便潛血檢查，而產生陽性的患者，應該要立即接受大腸鏡檢查；另外如果有些症狀，高度懷疑可能是大腸、直腸方面造成的也應該接受，包含血便，糞便中不管是有血絲、血塊，以及糞便的形狀變得更細小，排便變得不太固定，比方說時而腹瀉，時而便祕，或有非刻意性的體重減輕，無法解釋原因的貧血，等等的症狀都應該接受大腸鏡的檢查。如果家裡有大腸直腸癌的家族史，建議可以跟醫師討論，是否儘早接受大腸鏡的檢查。

如果有大腸息肉該怎麼辦

醫師在施做大腸鏡的過程，如果有看到息肉，在情況允許之下，比方說病人沒有在服用抗凝血劑、凝血功能正常，我們會直接將息肉切除，切除下來的息肉會送病理科做化驗，病理科醫師可以幫我們判讀息肉的組織型態，之後醫師會根據息肉的組織型態，以及整個腸道當中息肉的數目，來決定下一次應該間隔多久追蹤一次大腸鏡。

如何降低大腸癌的風險

首先我們要先了解大腸直腸癌的危險因子，包含有大腸直腸癌的家族史，抽菸、喝酒、體重過重、肥胖、不良的飲食習慣；因此我們首要先做糞便潛血檢查，每兩年一次的國健署補助免費糞便潛血檢查，可以讓我們偵測早期大腸癌。

另外要從生活習慣去改變，包含多吃蔬菜水果，增加纖維質的攝取，也要維持適當的生活運動，不要喝酒、不要抽菸，另外有些飲食習慣要注意，包含避免紅肉、加工類的肉品、高油脂的部位，以及儘量避免煙燻、燒烤的食物。

之前遇過一位年紀相當輕的女性，大概只有 30 幾歲，本身是個上班族，因為工作壓力大，缺乏運動，生活不規律，飲食又常常三餐外食，曾經有過腹痛、血便的症狀大概幾個月，但是不以為意；後來到醫院做大腸鏡檢查的時候，發現已經是大腸癌末期，甚至有多重器官的轉移，因此雖然接受了化學治療，依然在幾個月內就離開了我們。

大腸癌如果早期發現治療的成效非常好，因此早期診斷大腸癌是目前最重要的課題，我們可以藉由糞便潛血的篩檢，來揪出早期大腸癌，另外如果有家族大腸癌的病史，建議可以提早做大腸鏡。

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