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輕微到無症狀的感染者,可能是許多傳染的關鍵源頭?

寒波_96
・2020/04/01 ・6273字 ・閱讀時間約 13 分鐘 ・SR值 591 ・九年級

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世界衛生組織(WHO)定名為 COVID-19 的疾病,是由於感染冠狀病毒所致,國際病毒研究學會將這種病毒取名為 SARS-CoV-2,彰顯它與 SARS 的親戚關係,本文之後稱作「SARS二世」。

中文常將 COVID-19 稱作新冠「肺炎」或武漢肺炎,然而,人類被 SARS二世冠狀病毒感染後的症狀差異很大,少數人引發重症致死,不少人卻沒有發展為肺炎,有些人甚至一直毫無症狀。

NBA 爵士隊球員 Rudy Gobert 與 Donovan Mitchell 感染後沒經過太久便恢復健康,而且過程中幾乎沒有出現症狀。圖/取自 clutchpoints

什麼是「無症狀」感染者?

早在疫情初期的 1 月底已經有實例,出現了症狀非常輕微,幾乎沒有症狀的感染者,在開會時傳染給在場的好幾個人。然而當時 WHO 和一些專家都表示根據經驗,無症狀感染者即使存在也不會是傳染的主力,有症狀的病患才值得重視。

但是疫情發展至今,除了 WHO 的作用愈來愈引人疑惑之外,累積的證據也足以讓我們重新思考,非常輕微或無症狀的感染者,在這波疫情中不可忽視的角色。

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智人感染 SARS二世病毒以後,會經過一段時間的潛伏期,大部分介於 2 到 14 天,潛伏期結束後才有症狀。感染病毒之後到尚未發病以前的這段潛伏期,算是尚未出現症狀(presymptomatic),發病後則會出現各種輕重不一的症狀(symptomatic)。卻也有些人感染病毒以後,到自行痊癒之前一直都沒有出現症狀,也就是無症狀(asymptomatic)。

每一位感染者在被傳染以後,都有一段沒有症狀的時期,卻也有為數不明的感染者從頭到尾都沒有症狀,可以將他們一同視為廣義的無症狀感染者。另外也有些感染者儘管出現症狀,卻相當輕微,甚至不需要醫療協助就自行痊癒,假如未經檢驗,根本不會知道這些人曾經染病。

從個人角度來說,一個人感染病毒卻跟沒事一樣,絕對是件好事;但是假如會傳染給他人,仍是防疫需要圍堵的傳染源。而了解有多少無症狀感染者,對於評估病毒擴散和影響程度也相當重要。可是疫情延續至今,仍不清楚究竟有多少無症狀的感染者。

有多少比例,多少人無症狀?

到底有多少感染者無症狀,或是輕微到可以當作無症狀,目前仍不清楚,不過蛛絲馬跡顯示,或許比例還不低。

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史上最知名的無症狀傳染者之一,「傷寒瑪麗」Mary Mallon。圖/wiki

沒有症狀的感染者,不檢驗也就不會知道,但是全世界都面臨的困難在於,檢驗資源有限,光是調查有可疑症狀和接觸者都已經忙不過來,根本沒有多餘資源去檢驗其他人。例如 WHO 二月底發布的中國考察報告中,無症狀感染者比例非常低,這項數據基本上毫無參考價值。至今已知的無症狀感染者,幾乎都是「順便」發現的。1

WHO 在疫情初期不斷建議不用撤僑,但是各國還是陸續派出包機。日本由武漢撤僑的 565 人中有 13 位確診,其中 4 人無症狀,占 31%,不過樣本非常小。一項針對深圳 300 多位感染者的調查,無症狀的比例為 6.4%,但是該論文表示此數據肯定低估了。而義大利的倫巴底前 5800 多位確診者中,無症狀比例為 3.4%,這一定是低估。2, 3, 4

疫情初期受到許多注目的鑽石公主號,3000 位成員被關在一起許多天,解散時約有 700 人感染。成員在確診時約有一半沒有症狀,一項研究以模型估計,無症狀感染者比例約為 18%。不過這批感染者的年齡偏高,而我們知道症狀輕重與年齡密切相關,年紀愈大的族群,症狀嚴重的比例也愈高;由此推論:實際上無症狀的比例很可能比 18% 更高。5, 6

在疫情爆發的第一個中心,武漢,官方確診人數將近 7 萬人,各界卻幾乎一致公認實際的感染人數更多。一項研究以模型評估武漢的疫情,結果十分驚人,估計感染人數遠遠超出帳面,官方到 2 月 18 日以前紀錄的數字很可能不到實際的 41%。假如一大群超過 59% 消失的感染者真的存在,他們很可能沒有症狀或比較輕微,因此在兵荒馬亂下被忽視。7

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以模型估計武漢逐日的感染人數,大深紅是官方確診數,小粉紅是估計沒有列入記錄的感染人數。圖/取自 ref 7

中國官方公開更改過幾次確診標準,其中一次是將病毒檢驗出陽性,卻沒有症狀的人排除在確診之外。也有媒體宣稱獲得中國的機密情報,指出至少有數萬無症狀感染者沒有列為確診紀錄。這或許能部分解釋,模型估計與官方數字之間極大的落差。8, 9 

探討無症狀感染者的另一個問題是「偽陽性」。確診而無症狀的人,也許其實不是沒有症狀,而是根本就沒有被感染!(對!未經量產標準化確認品質的試劑,即使是 qRT-PCR 也可能錯誤率不低)

SARS二世是一種全新的病毒,所有檢驗都要重新設計,在疫情蔓延,各國都在趕時間又大批檢測之下,尚未通過考驗的試劑被大量使用,偽陽性的數目或許不少,這也會影響無症狀人數與比例的判斷。

無症狀感染者的傳染力如何?

幾乎可以肯定,沒有症狀的感染者也有傳染能力。儘管樣本數目不多,至今已有多項研究發現,仍在潛伏期時尚未出現症狀、輕症、無症狀感染者,體內病毒含量都很高,和重症患者沒有多少差異。而即使沒有症狀,人類講話與呼吸時仍然會排出病毒。10, 11

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沒有症狀的感染者,散播病毒的能力或許不如有症狀的患者,但是更具體的問題恐怕在於,身旁有人咳嗽、打噴嚏會引起注意,可是沒有症狀,看起來完全健康的人誰會提防?

例如疫情初期,有人質疑印尼沒有檢驗就放人離開,WHO 的印尼代表表示,被隔離的人都沒有症狀,看起來很健康,為什麼需要檢驗?「看起來很健康,為什麼需要檢驗?」這話講得多麼自然啊,想質疑都不行,不愧是完全聽從 WHO 指示的稱職代表。

Embed from Getty Images

然而,時間會證明一切。疫情最初期 WHO 採信中國單方面的說法,昭告世界 SARS二世病毒只能有限度,或是不會人傳人,幾天後就證實是大錯特錯,成為導致疫情擴散的關鍵失誤。

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對於無症狀患者傳染的可能性,現今在許多中國專家都改口的情況下(或是終於可以講實話了?),WHO 仍一貫堅持症狀嚴重者才是散播病毒的主力,現在看來恐怕是另一起嚴重失誤。假如大部分感染者皆由症狀嚴重者所傳染,很難解釋目前各地這麼普遍又嚴重的疫情。

輕微或無症狀感染者在疫情中的角色

中國是病毒的發源地,韓國、伊朗則是疫情初期最嚴重的國家;各國開始注意中國的狀況,加強管制的時間不一。隨著疫情陸續在歐洲各國與美國爆發,明擺著的事實是:

即使各國已經有所防範,仍然有許多感染者順利進入,成為一段時間後大爆發的傳染源。

然後歐洲與美國又成為第二波傳播中心,向其他地方大批輸出感染者,如中國的鄰居台灣與俄羅斯,都靠著封鎖中國成功擋住第一波,卻在最近出現大量境外移入的確診者。

各國機場的量體溫等防疫措施,仍無法阻止感染者入境。圖/取自 BENSON IBEABUCHI/AFP via Getty Images

美國和歐洲疫情嚴重的國家,如義大利、西班牙、法國、德國等等,上萬感染者不可能在短時間內造成,極可能早在 1 月時已經存在傳染源,經過一到兩個月的醞釀才導致目前的疫情。諸國也不是沒有體溫檢測之類的防範,合理推論,1 月時已經有一些症狀不嚴重的感染者入境各國,成為當今疫情的種子。12

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三個月來,除了大洋洲一些小島以外,SARS二世已經順利入侵世界上絕大部分地區,幾乎是無國不入。

輕微或無症狀的感染者,至少在疫情初期很容易逃過防範,成為新一地疫情的起點。被他們傳染的人當中只有少數會發展為重症,卻有相當比例症狀不嚴重,又成為後續的傳染源,就這樣愈傳愈廣,直到重症患者的數量累積到不可忽視。

口罩的用途,其實是阻止無症狀者散播病毒?

疫情發展至今的眾多防疫手段中,口罩的爭議很大。基本上西洋國家不建議,甚至反對一般民眾戴口罩,直到最近幾天有些國家才改變看法。許多亞洲國家的作法則截然不同,鼓勵民眾出門多戴口罩。13, 14

「1918新型流感」西班牙流感時的留影,一家洋人都不是醫護人員,但是人人戴口罩,連貓貓都戴,和現在截然不同。

醫療人員需要戴口罩,沒有任何質疑,但是口罩對一般人究竟有什麼防疫效果非常曖昧。口罩教範指出:「生病的人要戴口罩,健康的人不戴口罩」,或許仍然反映出大部分的事實。

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一般手術口罩的防護有限,保護健康者的效果不是太完全。不過有個聽起來十分合理,但是仍然沒有實證的論點是:

假如許多感染者介於輕微到沒有症狀,卻仍然有傳染能力,那麼這些看似健康實則生病的人戴上口罩,確實能降低傳染機率,保護沒有生病的人。

不缺口罩的狀況下,減少接觸,與他人接觸時戴著口罩,搭配洗手、清潔等措施,應該能大幅降低被傳染的機率。

避免大象躲貓摔斷腿:了解疫情才不會錯誤防疫

掌握多少感染者沒有症狀,不是單純的學術問題,對於評估疫情也非常重要。有多少感染者沒有症狀,會影響致死率的計算。比方說確診 500 人,50 人死亡,致死率看似為 10%;可是倘若另有 500 位無症狀感染者,那麼致死率其實是 5%。在此之下,疫情實際況狀是傳播得更廣,致死率卻更低。

你知道冰山在水面上只是一部份,但是水面下看不到的地方,冰山到底還有多大?圖/取自 wonderopolis

SARS二世病毒在世界廣傳,各國都提出政策應戰,作戰必需掌握情報,了解病毒的傳播能力和狀況,才能正確調度資源,決定如何面對疫情。包括 WHO 在內,不少人建議各國要「學習中國的防疫手段」,說穿了就是搞嚴密封城那套,把每個人都變成孤島。

姑且不論在長期維持高度管制下,各國的資源是否充足到不至於令社會崩潰,根本問題在於:嚴厲的防疫手段是必要的嗎?

假如疫情其實沒那麼嚴重卻過度反應,對社會將造成不可忽視的反效果,反之亦然。就好像大象為了躲避犀牛衝撞,跳下壕溝摔傷一條腿大概值得;可是如果大象是為了躲貓貓衝撞而斷腿,卻是大大的得不償失

由於資訊有限,目前許多國家的決策十分依賴模型,但是模型很可能與現實不一致,而且疫情變化迅速,必須不斷使用新的正確數據調整模型,才不會有大象被犀牛衝撞卻不躲避,或是面對貓貓竟然反應過度的結果。15, 16

斷航、管制、隔離、封城等防疫措施對社會影響很大,妥善使用能減緩疫情,疫情不嚴重卻不可濫用。

怎麼知道多少人感染過病毒?

檢驗感染的方法很多,都會面臨偽陽性偽陰性,以及資源有限的問題。至今最廣泛使用的 qRT-PCR,偵測病毒的遺傳物質 RNA 核酸,相對準確但是耗費人力,不可能用於大規模的普查。

有些改良版的快速 PCR 已經投入戰場,如亞培的「ID NOW 快篩平台」,不過尚未普及,效果仍等待實戰考驗。也有人開發以 CRISPR 為基底,另一種偵測 RNA 的檢測方法。不過都一樣,各式各樣的檢測在原理上都說得通,但是效果如何仍需等待實測結果17, 18, 19

偵測核酸以外,也能以蛋白質為檢驗目標,通常被稱作各種「快篩」。例如可以偵測病毒的蛋白質。此一作法和偵測核酸一樣,適合了解一個人在檢測當下是否正在感染病毒;一旦確診便可立即隔離與治療,並追蹤接觸者,對於阻止傳播非常有用。

人體感染病毒後會產生抗體,即使康復後一段時間,抗體仍然存在,因此偵測是否有對抗 SARS二世的抗體,也能了解此人是否感染過病毒。若是有許多默默痊癒的無症狀感染者,多半能在他們的血液中抓到抗體。假如沒有出乎意料的技術進展,此一作法應該是普查的最佳手段,能用於了解全體人口中到底多少人感染過病毒,評估疫情的真實狀況。20

不過初步研究指出,感染 SARS二世病毒以後要過幾天才會產生抗體,所以檢驗抗體無法篩選感染初期的病患。必需搭配使用各種方法,才能拼湊出疫情的全貌。

劃重點:

  • 輕微或無症狀感染者究竟有多少,仍不清楚,但無症狀感染者很可能超過 18%。
  • 輕微或沒有症狀的感染者具有傳染力,容易成為防疫漏洞。尤其在疫情開始到仍在醞釀,尚未引發注意的階段。
  • 了解疫情的真實狀況,才能決定防疫手段,以免反應過度或不足。
  • 如果偵測抗體的技術(快篩)成功普及,可以進行普查了解疫情狀況。
  • WHO 就算不是疫情反指標,也是落後指標。

延伸閱讀

參考文獻

  1. WHO 的中國考察報告 pdf〈Report of the WHO-China Joint Mission on Coronavirus Disease 2019 (COVID-19)
  2. Covert coronavirus infections could be seeding new outbreaks
  3. Epidemiology and Transmission of COVID-19 in Shenzhen China: Analysis of 391 cases and 1,286 of their close contacts
  4. The early phase of the COVID-19 outbreak in Lombardy, Italy
  5. Mizumoto, K., Kagaya, K., Zarebski, A., & Chowell, G. (2020). Estimating the asymptomatic proportion of coronavirus disease 2019 (COVID-19) cases on board the Diamond Princess cruise ship, Yokohama, Japan, 2020. Eurosurveillance, 25(10).
  6. What the cruise-ship outbreaks reveal about COVID-19
  7. Evolving Epidemiology and Impact of Non-pharmaceutical Interventions on the Outbreak of Coronavirus Disease 2019 in Wuhan, China
  8. A third of coronavirus cases may be ‘silent carriers’, classified Chinese data suggests
  9. 【武漢肺炎】中國官方密件:4.3萬無症狀者未列入確診紀錄
  10. Zou, L., Ruan, F., Huang, M., Liang, L., Huang, H., Hong, Z., … & Guo, Q. (2020). SARS-CoV-2 viral load in upper respiratory specimens of infected patients. New England Journal of Medicine, 382(12), 1177-1179.
  11. To, K. K. W., Tsang, O. T. Y., Leung, W. S., Tam, A. R., Wu, T. C., Lung, D. C., … & Lau, D. P. L. (2020). Temporal profiles of viral load in posterior oropharyngeal saliva samples and serum antibody responses during infection by SARS-CoV-2: an observational cohort study. The Lancet Infectious Diseases.
  12. Li, R., Pei, S., Chen, B., Song, Y., Zhang, T., Yang, W., & Shaman, J. (2020). Substantial undocumented infection facilitates the rapid dissemination of novel coronavirus (SARS-CoV2). Science.
  13. Not wearing masks to protect against coronavirus is a ‘big mistake,’ top Chinese scientist says
  14. Would everyone wearing face masks help us slow the pandemic?
  15. Mathematics of life and death: How disease models shape national shutdowns and other pandemic policies
  16. Can you put a price on COVID-19 options? Experts weigh lives versus economics
  17. DETECT COVID-19 IN AS LITTLE AS 5 MINUTES
  18. The standard coronavirus test, if available, works well—but can new diagnostics help in this pandemic?
  19. 中國坑人的防疫黑心貨?西班牙陷入「無效快篩」退貨羅生門
  20. New blood tests for antibodies could show true scale of coronavirus pandemic

本文亦刊載於作者部落格《盲眼的尼安德塔石匠》暨其 facebook 同名專頁

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寒波_96
193 篇文章 ・ 1083 位粉絲
生命科學碩士、文學與電影愛好者、戳樂黨員,主要興趣為演化,希望把好東西介紹給大家。部落格《盲眼的尼安德塔石器匠》、同名粉絲團《盲眼的尼安德塔石器匠》。

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早期 HER2 乳癌治療指南:術前、術後策略解讀,提升治癒率的關鍵!
careonline_96
・2024/11/29 ・2440字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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圖/照護線上

「30 多歲的陳女士意外發現乳房內有 3 公分腫瘤並已轉移至淋巴結,確診為早期 HER2 陽性乳癌。」三軍總醫院癌症中心主任戴明燊醫師建議標準治療方式應先接受化療加 HER2 標靶藥物的術前輔助治療,再進行手術切除。

手術後,雖然患者乳房的腫瘤完全消失,但在淋巴結中仍發現兩顆殘存癌細胞。戴明燊醫師強調:「對這位患者來說,術後輔助治療至關重要,這也是她唯一的治癒機會。必須採取更積極的治療策略來清除殘存的癌細胞,防止復發,避免病情惡化至乳癌晚期。」經與患者充分討論後,術後選擇了抗體藥物複合體(ADC)進行全身性治療。目前已三年過去,患者的乳癌未復發,並持續進行追蹤。

破解早期 HER2 乳癌治癒關鍵,戴明燊醫師深入解答。

Q1. 早期 HER2 乳癌治療該如何選擇先手術還是先用藥?復發風險高嗎?

乳癌是台灣女性中最常見的癌症,其中約四分之一為 HER2 陽性乳癌。當 HER 2基因過度表現時,乳癌細胞會迅速增長,大幅提升復發和轉移的風險。戴明燊醫師指出,以往治療 HER2 陽性乳癌的方式多為先進行手術切除腫瘤,隨後再進行全身性術後輔助治療。然而,隨著治療技術和藥物的持續進步,治療目標逐漸前移,致力於提高早期乳癌治癒率,並達到終身控制病情、不復發、不轉移的目標。戴明燊醫師進一步強調:「如果首次治療未能徹底根除腫瘤,復發的機率將大幅上升。」

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早期HER2乳癌治療策略
圖/照護線上

戴醫師說明:「對於腫瘤大於 2 公分或已有淋巴結轉移的患者,術前應優先考慮進行化療合併 HER2 雙標靶藥物治療。」這樣能顯著提升術後達到病理完全緩解(pCR)的機率,也就是體內沒有殘留癌細胞。術後繼續完成為期一年的輔助治療,這種治療策略能大幅降低復發和死亡風險,治癒率可高達九成,並有望實現終生不復發的目標。

Q2. 早期 HER2 乳癌術前輔助治療與術後輔助治療藥物有哪些選擇?

早期 HER2 乳癌的術前輔助治療藥物可選擇單標靶或雙標靶,並需合併化療藥物。戴明燊醫師指出,「研究顯示,術前接受 6 個療程的單標靶合併化療,約有 4-6 成的病友能達到 pCR。若使用雙標靶合併化療,pCR 的比率可提升至7成。」進一步研究表明,這些達到 pCR 的病友若術後接受一年的雙標靶輔助治療,其復發風險可降低超過兩成。

Q3. pCR 對於高風險早期 HER2 乳癌的預後重要嗎?

即使接受了術前 HER2 雙標靶合併化療,仍有約兩至三成的患者無法達到病理完全緩解(non-pCR),這對預後有著重大影響。戴明燊醫師強調:「pCR 是評估術前 HER2 標靶治療效果的關鍵指標,同時也是術後輔助治療藥物選擇的重要依據。」若術後仍有殘留病灶,表示乳癌細胞對 HER2 標靶治療反應不佳,甚至可能已經產生抗藥性。戴明燊醫師進一步說明,研究顯示,相較於達到 pCR 的患者,non-pCR 患者的復發風險增加兩倍以上。因此,對 non-pCR 患者而言,術後輔助治療猶如扭轉戰局的關鍵時刻。若改採 ADC 藥物治療,不僅能顯著延長存活期,還能大幅提高治癒的機會。

Q4. non-pCR 的高風險早期 HER2 乳癌術後該轉換 ADC 藥物治療嗎?

ADC 藥物被稱為「精準導彈」,因其結合了針對 HER2 的單株抗體與有效化療藥物,能精確打擊癌細胞。這種藥物通過 HER2 受體進入癌細胞,釋放毒素,直接摧毀乳癌細胞。與傳統化療相比,ADC 藥物顯著降低副作用,且具備更強的精準毒殺能力。

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ADC藥物景準擊殺HER2乳癌細胞
圖/照護線上

戴明燊醫師指出,大型臨床試驗顯示,對於 non-pCR 的高風險患者,術後接受 14 個療程的 ADC 藥物治療,可將復發風險降低超過四成五,並將死亡風險減少近三成五。這一突破性成果證實了 ADC 藥物在改善存活率上的顯著效果,為 non-pCR 患者提供了更大機會達到治癒。

Q5. 我有符合 ADC 藥物健保有給付的條件嗎?

自民國 113 年 8 月 1 日起,我國健保署擴大給付精準導彈 ADC 藥物,為術後 non-pCR 的早期 HER2 陽性乳癌患者爭取提高治癒率的機會。符合條件的患者可在醫師指導下,申請最多 14 個療程的 ADC 藥物治療。

早期HER2乳癌ADC藥物健保給付
圖/照護線上

戴明燊醫師強調:「早期 HER2 陽性乳癌患者應抓住術後這唯一的治癒機會,為自己爭取最佳治療效果。」隨著治療藥物的進展,即使術後未達 pCR 的患者,仍有機會實現治癒的目標。也呼籲乳癌的早期篩檢,及早發現有助於在治療中取得理想效果,並有效降低乳癌的威脅。定期檢查是守護健康的第一步,別讓乳癌影響你的人生。

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白噪音為什麼是白色?認識三種讓你一覺好眠的彩色噪音
雅文兒童聽語文教基金會_96
・2024/10/23 ・2981字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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  • 文/洪萱眉 雅文基金會聽語科學研究中心 助理研究員

你的日常生活也是這樣子嗎?桌上總是堆滿了待處理的資料與報告,電話聲不斷,會議一場接一場,連坐下來喘息或喝水的機會都沒有。下班後拖著疲憊的身軀回家,睡前仍在想著白天的工作與隔天的待辦事項。日復一日,這些繁瑣的事務不僅讓人感到焦慮與壓力,還影響了生活作息和睡眠品質。為了舒緩壓力、獲得一覺好眠,有些人會在睡前點精油或香氛蠟燭,營造一個舒適放鬆的環境。但你知道嗎?我們的彩色噪音也能讓我們放鬆身心,助我們一覺好眠嗎?

噪音和彩虹一樣也有顏色的區分

聽到「噪音」這個詞,通常會聯想到那些刺耳且令人心煩氣躁的聲音,例如施工時的電鑽聲或敲打聲。但其實噪音也有顏色區分,就像彩虹一樣。

一般而言,我們眼睛所見的顏色實際上是由可見光的不同頻率產生的,當光波刺激我們的眼睛並傳送到大腦時,大腦會根據其頻率和強度將其解釋為不同的顏色。例如,低頻的光波為暖色調,而高頻的光波為冷色調。而同樣的概念也可以套用在噪音上,因為噪音也有不同的強度及頻率[1-2],根據噪音的頻率範圍和強度,我們可以依此區分為白色噪音、粉紅色噪音、棕色噪音等不同類型的噪音[3-4]

一張含有 鮮豔, 光線, 螢幕擷取畫面, 藝術 的圖片

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噪音顏色跟彩虹一樣,也有顏色的區分。不同顏色的噪音在頻率範圍和強度上各有不同。圖/freepik

不同類型的噪音顏色會有不同的功效

不同類型的噪音顏色都具其獨特的頻率分佈特性,其中,最常被討論的三個噪音顏色,分別為白噪音、粉紅噪音、棕色噪音:

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  1. 白噪音(white noise):白噪音是大家最熟悉、最常聽到的噪音顏色。我們人可聽到的聲音頻率介於 20~20,000 赫茲 ( Hz ),而白噪音在所有頻率上具有相同的強度。這與白色光由紅、綠、藍三原色均勻組成的概念相似。
    白噪音的聲音聽起來有如電視機壞掉發出沙沙聲、風扇聲、冷氣運轉聲音等[1, 5-6] 。白噪音通常用來蔽屏 ( mask ) 其他聲音,覆蓋掉環境中我們不想聽到的聲音,營造一個舒服、放鬆的環境。對於有睡眠困擾的人來說,白噪音可以幫助改善睡眠品質。Ebben、Yan、Krieger ( 2021 )針對 10 位因受環境噪音干擾而造成失眠問題的成人,執行一週白噪音的介入,並使用穿戴式睡眠測量器來記錄其睡眠狀況。結果發現,因白噪音介入會覆蓋擾人的環境噪音,這 10 位受試者他們的入睡後醒來時間(wake after sleep onset,簡稱WASO)與入眠期(sleep latency)比在介入前都有顯著降低與改善。然而,即使沒有白噪音的介入,其入睡後醒來時間(WASO)的改善成效依然能持續[7]
  2. 粉紅噪音(Pink noise):相比於白噪音,粉紅噪音的聲音聽起來較為低沉、舒緩且平衡,因為它過濾掉較多高頻的聲音且在低頻的能量上較白噪音強,聲音聽起來接近我們聽到大自然的風聲、雨聲等 [5,8]。研究指出,粉紅噪音能加強我們深度睡眠、提高記憶力[9]。Papalambros et.al(2017)探討使用不同聲音刺激(acoustic stimulation),對提升深層睡眠時間和記憶力的影響。受試者為 13 位 60-84 歲的健康的成人,結果發現,睡覺時有使用粉紅噪音介入能增加他們深層的睡眠時間,且在記憶測驗上也有顯著的提升[10]
  3. 棕色噪音 (Brown noise):又稱為紅色噪音。跟白噪音和粉紅噪音相比,棕色噪音具有更明顯的低音頻率,隨著頻率的增加而音量逐漸降低。所以聲音聽起來像是低沉的隆隆聲[11]。棕色噪音聲音類似打雷聲、大雨聲、海浪拍打聲音[9]。和白噪與粉紅噪音一樣,都能遮蔽環境中讓人干擾的聲音,並營造一個有利於放鬆、專注與睡眠的環境。有研究表明,棕色噪音會對大腦活動產生影響,與放鬆、冥想和深度睡眠有關,因此對於有減輕壓力和焦慮帶來很大的幫助[10]

噪音顏色除了讓我們放鬆、改善睡眠品質外,還是耳鳴、聽覺過敏以及新手爸媽的救星 

從上述可知,白噪音、粉紅噪音和棕色噪音不僅能改善睡眠品質、專注力以及放鬆外,其實在臨床上更被用來治療耳鳴和聽覺過敏等症狀。所謂的耳鳴,指的是在沒有外界聲音刺激的情況下,患者感覺耳中持續有嗡嗡聲。在臨床治療中,白噪音通常用作背景音,以減少患者對耳鳴的感知[12]。對於聽覺過敏患者,他們對日常生活中的聲音敏感度較高,因此粉紅噪音更適合用於治療,因為其低頻聲音的特性有助於患者長時間適應並習慣低強度聲音[12]。此外,許多新手父母使用白噪音來安撫哭鬧寶寶,因為它可以模擬寶寶在母體內聽到的模糊外界聲音,並遮蓋其他可能會驚擾寶寶的聲音,市面上的許多助眠裝置也運用了這個原理[5]

然而,儘管噪音顏色可以提升睡眠品質和專注力,長時間或過度暴露於任何類型的噪音都可能對聽力和整體健康造成負面影響。建議播放時間應限制在10至15分鐘,並給耳朵足夠的休息時間。如果打算使用彩色噪音來幫助自己入睡,應設置播放時間以避免整晚播放,避免聽力造成損傷,那就得不償失了![9, 11, 13]

一張含有 床, 人員, 室內, 安慰 的圖片

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睡前使用噪音顏色幫助自己快速入眠時,應注意音量設定以及播放時間,適時的讓耳朵休息,避免造成聽力損失。圖/freepik

參考資料:

  1. Bulter, R.  & Writer, S. (2023). What Are Sonic Hues? White Noise, Brown Noise, Pink Noise, and More. https://thegatorseye.com/13787/opinion/what-are-sonic-hues-white-noise-brown-noise-pink-noise-and-more/
  1. Sound of Life。(2021)。噪音竟然助眠?白噪音、粉紅噪音是最佳床伴。取自:https://shorturl.at/abdV1
  2. 林奕榮。(2023/10/19)。噪音有顏色? 白、綠、棕、粉紅噪音都能減壓助眠。蔬福生活。取自:https://vegemap.merit-times.com/veganews_detail?id=5682 
  3. Color Energy Soup (2016/11/25)。人的眼睛為什麼能看到顏色?取自:https://color-energy-soup.com/2016/11/25/eyes-light/ 
  4. 鄭俊宇。(2021/4/16)。白噪音更能安撫寶寶?「粉紅噪音」能增強記憶力、改善睡眠。親子天下。取自:https://www.parenting.com.tw/article/5089287 
  5. Surles, T. (2023.3.13). What are white, pink and brown noises? Health Hearing. Retrieved from https://www.healthyhearing.com/report/53430-Noise-colors-white-pink-brown-tinnitus-hearing 
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  9. Papalambros, N. A., Santostasi, G., Malkani, R. G., Braun, R., Weintraub, S., Paller, K. A., & Zee, P. C. (2017). Acoustic enhancement of sleep slow oscillations and concomitant memory improvement in older adults. Frontiers in human neuroscience11, 1-14
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  12. Cleveland Clinic (n.d.). Brown Noise May Help You Focus and Relax. Retrieved from https://health.clevelandclinic.org/brown-noise 
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雅文兒童聽語文教基金會_96
58 篇文章 ・ 222 位粉絲
雅文基金會提供聽損兒早期療育服務,近年來更致力分享親子教養資訊、推動聽損兒童融合教育,並普及聽力保健知識,期盼在家庭、學校和社會埋下良善的種子,替聽損者營造更加友善的環境。

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AI 破解生命密碼!AlphaFold 3 揭開蛋白質折疊的終極謎團
PanSci_96
・2024/10/07 ・1624字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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AlphaFold的誕生:人工智慧的奇蹟

2018 年,Google 旗下的 DeepMind 團隊推出了第一代 AlphaFold,這是一款基於深度學習的 AI 模型,專門用於預測蛋白質的三維結構。AlphaFold 的命名取自「fold」一詞,意為折疊,指的是蛋白質在胺基酸鏈構成後迅速摺疊成其功能所需的三維結構。

AlphaFold 的突破在於其能夠預測出蛋白質折疊的可能性,這是一個傳統計算方法無法達到的領域。第一代 AlphaFold 在國際 CASP 比賽中取得了一定的成功,雖然其預測準確度尚未達到實驗室標準,但其潛力讓科學家們充滿期待。

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為什麼蛋白質結構預測如此重要?

蛋白質是生命的基石,它們的功能取決於其複雜的三維結構。然而,僅靠實驗技術來解析蛋白質的結構既昂貴又耗時。過去科學家依賴於如 X 光晶體繞射等技術來解析蛋白質的結構,然而這種方法雖然精確,但往往需要數年時間來得出一個結論。

到目前為止,人類已知的蛋白質數據庫中,全球僅解析了大約 22 萬種蛋白質的結構,這遠遠不足以滿足生物學和醫學研究的需求。尤其是人類的許多蛋白質結構仍然未知,這成為阻礙醫學進步的一個主要瓶頸,特別是在藥物開發和疾病治療上,因此如何加速對蛋白質的結構的解析至關重要。

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AlphaFold 2:技術飛躍

2020 年,AlphaFold 2 橫空出世,改進了多項技術,預測準確度大幅,幾乎達到了與實驗結果相媲美的程度。這一成就震驚了全球生物學界,許多科學家開始將 AlphaFold 2 應用於實際研究中。

AlphaFold 2 的成功源自於其三大技術革新:

  • 注意力機制:模仿人類的思維模式,從大局出發,關注蛋白質結構中的每一個細節,進而提高預測的準確性。
  • 多序列比對功能:通過搜尋類似的胺基酸序列,推斷新的蛋白質結構。
  • 端到端預測模式:利用深度學習神經網路,不斷反饋預測結果,持續優化模型。
AlphaFold 2 預測準確度大幅提升。 圖/envato

AlphaFold 3:下一代 AI 的力量

隨著 AlphaFold 2 的成功,DeepMind 並未停止其腳步。2024 年 5 月,AlphaFold 3 正式推出,這標誌著 AI 技術在生物學領域的又一個里程碑。AlphaFold 3 的改進再次吸引了科學界的目光,它強化了注意力機制,並引入了擴散模型,這使其能夠更快且更準確地預測複合蛋白質的結構。

擴散模型是一項關鍵技術,它能夠生成大量的可能蛋白質結構,並快速篩選出最可能的解答。與此同時,AlphaFold 3 還內建了「減幻覺」功能,這讓其在產生結果時能夠避免過多不切實際的預測,提升了結果的可信度。

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AlphaFold 的實際應用:醫學與藥物開發

AlphaFold 3 的誕生,不僅是一個技術突破,還為醫學和藥物開發帶來了巨大的希望。過去,癌症治療中的標靶藥物需要經過漫長的實驗才能確定其作用原理,然而現在,通過 AlphaFold 的預測,科學家可以更加精確地針對癌細胞中的錯誤蛋白質,設計出更有效的藥物。

除此之外,AlphaFold 3 還在抗病毒藥物、抗生素以及阿茲海默症等領域展現了潛力。其能夠預測蛋白質與其他分子(如DNA、RNA)的交互作用,這使得研發新藥的過程大大加速。

AlphaFold 3 的挑戰與未來

儘管 AlphaFold 3 取得了驚人的進展,但其仍然面臨一些挑戰。首先,目前 AlphaFold 3 的模型尚未完全開源,這限制了研究人員對其內部運作的了解。為此,一些科學家已聯名要求 DeepMind 開放其程式碼,以便進行更深入的研究和應用。

不過,隨著 AlphaFold 3的逐步推廣,生物學家相信它將繼續改變生物學研究的方式。未來,這項技術有望在解決更多未解難題中發揮關鍵作用,並為醫學領域帶來更大的突破。

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