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「全球第一次完整剖析東亞肺癌成因!」陳玉如與臺美癌症登月計畫

研之有物│中央研究院_96
・2020/12/25 ・3953字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 568 ・九年級

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  • 採訪編輯|張容瑱;美術編輯|林洵安

本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

東亞的肺癌患者與歐美大不同,過半為不吸菸者,而且女性比男性多。中研院化學研究所陳玉如所長領導的「臺灣癌症登月計畫」,與臺灣大學、臺北醫學大學、臺中榮總的醫師合作,找出不吸菸肺癌可能的致病機轉,為全世界第一個完整剖析東亞肺癌的研究,成果發表在 2020 年 7 月《細胞》(Cell),並登上當期封面,在眾多新冠肺炎研究中殺出重圍,非常不簡單。更值得稱道的是,她如何在其中整合臺灣各領域專家學者,齊心促成此項臺灣癌症研究的關鍵突破?一起來聽聽陳玉如從不設限、有笑有淚的研究之旅。

從來沒想過……

「說實話,我從來沒有夢想過登上這種期刊,」陳玉如說:「因為我是化學領域的。」這位中研院化學所成立 92 年以來第一位女所長,博士班學的是物理化學,專長是設計質譜儀及研究分子鍵能,到中研院之前,從來沒研究過基因、蛋白質,卻意外成為臺美癌症研究合作的重要推手。

2020 年 7 月,陳玉如所長領導「臺灣癌症登月計畫」,利用深度蛋白質基因體技術和多體學數據整合分析,解析臺灣不吸菸病人與西方不同的基因突變特徵、尋找內生性與外在環境致病機轉,並發現癌症早期出現的類晚期分子特徵,為全世界第一個完整剖析東亞肺癌的研究。研究論文已發表於頂尖期刊《細胞》(Cell),並榮登當期封面。(研究詳情請見研之有物即將推出好文〈肺癌患者半數不曾吸菸?女生比男生容易罹癌?找到臺灣人肺癌關鍵成因〉)

中研院化學所陳玉如所長領導「臺灣癌症登月計畫」,找出臺灣人不吸菸肺癌可能的致病機轉,成果發表在期刊《細胞》(Cell)。圖/中研院秘書處

其實陳玉如的不設限人生,本就是一關又一關的「從來沒想過」。在美國取得博士學位之後,陳玉如舉家回到臺灣,雖然很喜歡動手做實驗,但一開始並沒有想要做研究,也不覺得自己適合走研究的路子。

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因緣際會來到中研院,最初兩年,陳玉如原本以為每天的工作就是繪機械圖、設計質譜儀、幫忙同事分析他們合成的分子,但日子久了,覺得自己一事無成,感到很迷茫。後來在同事的建議下,轉換到分析生化分子,從 DNA 分析做起。

「但慢慢的,我又覺得 DNA 分析技術日趨成熟,只有 ATCG 四種鹼基,沒有太大發展空間。」於是陳玉如轉而挑戰蛋白質,跑去學習用「二維膠體電泳」分析蛋白質。做著做著,她又發現這種方法有很大的限制,一次只能看到幾十個蛋白質,但人類蛋白質成千上萬。她決定利用質譜儀開發更好的蛋白質分析法。而這一轉念,人生風景大不同。

聞名世界的膜蛋白質體分析

陳玉如挑選了膜蛋白質體作為主題,「那時候真是初生之犢,想說細胞上最重要的分子就是細胞膜蛋白質體了,結果,那是全世界最難的主題之一!」陳玉如笑著說。

細胞膜上含有大量的膜蛋白質(人體內至少有 8000 種),膜蛋白質調控了很多重要的細胞功能,例如通道蛋白可負責細胞間物質運輸,醣蛋白可提供免疫系統辨識自身和外來細胞,其他膜蛋白質的功能還包括訊息接收、催化反應等等。
陳玉如團隊以質譜儀全面性定量膜蛋白體,可幫助科學家了解與膜蛋白質相關疾病的原理,開發疾病檢測或是藥物標靶蛋白質。以癌症為例,現在使用的癌症標識分子 (biomarker) 大多數就是膜蛋白質。圖/iStock

膜蛋白不愧為蛋白質界的死亡之組,陳玉如的實驗室持續四年多沒有任何成果。面對這樣的難關,她卻說:「還好,我的個性就是不死心,不死心,一直做做做……」所幸第一個博班學生和助理們,跟她一樣不服輸,終於完成了實驗,也讓陳玉如的實驗室闖出了名號。

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現在,膜蛋白質體分析成了她實驗室的核心技術之一,聞名全世界。去年(2019 年)陳玉如以一個化學背景的研究者,當選了「人類蛋白體組織」(Human Proteome Organization, HUPO) 的理事長 (HUPO President-Elect),將於 2021 年正式上任。HUPO 是國際性最大的蛋白質體學術組織,在蛋白質體學領域具有領導性的地位。

臺美癌症登月計畫

實驗室嶄露頭角之後,2015 年,陳玉如到日本參加會議,認識了時任美國國家癌症研究所 (National Cancer Institute, NCI) 癌症臨床蛋白質體學辦公室主任的羅德里格斯博士 (Dr. Henry Rodriguez),由此開啟了臺灣參與美國「癌症登月計畫」(Cancer Moonshot) 的契機。

2015 年,中研院透過駐美國臺北經濟文化代表處及美國在臺協會,與美國國家癌症研究所簽署「癌症蛋白質體學合作備忘錄」,隨著歐巴馬宣布癌症登月計畫,擴大為蛋白基因體分析,並於 2016 年八月簽訂修正版合約。

同年九月,美國前副總統拜登 (Joe Biden) 於「2016 社會公益高峰會」宣告美國的癌症登月計畫將與臺灣、加拿大、中國、德國、瑞士、日本與南韓等國建立合作關係,利用蛋白基因體學 (Proteogenomics) 技術,使用標準化的分析流程和技術平臺,建立病人癌症組織的蛋白基因體大數據,探討癌症的致病機轉以及治療方法,並共同分享數據。

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生物的基因存在於細胞核中,運作時,基因會先轉錄到 RNA,再從 RNA 轉譯出蛋白質,由蛋白質執行所有的細胞功能。結合基因體、轉錄體與蛋白質體的研究,就是「蛋白基因體學」。

陳玉如認為,癌症研究的跨國分享非常重要,因為即使是同一種癌症,也會因為地域、人種及生活型態而有所差異。以「肺癌」來說,歐美大多是吸菸者罹患肺癌,東亞地區的肺癌卻是不吸菸者多於吸菸者;西方罹患肺癌的大多是男性,臺灣的肺癌女性已經開始多於男性,而且我們的病人日趨年輕化,因此肺癌的預防、檢測、治癌和預後方式可能不同。

陳玉如與來自中研院、臺灣大學、長庚大學等臺灣研究團隊,參加 2017 年「國際癌症登月聯盟」聯合會議。圖/陳玉如

來自拜登的邀請函

加入癌症登月計畫的過程中,有個小插曲讓陳玉如非常難忘。拜登副總統即將宣告癌症登月計畫時,陳玉如正在臺灣忙著中研院與臺灣蛋白體學會一起主辦的第十五屆 HUPO 國際會議。

大會開幕的第一天,她收到來自外交部的電子郵件,信上說美國副總統拜登邀請她去美國參加會議,當天必須立刻搭機前往紐約,「我心想,這是詐騙吧?美國副總統邀請我去參加會議?而且我正在辦國際會議,又有颱風攪局,正忙得焦頭爛額,所以我就不理它——結果,這件事是真的!」不過,她實在分身乏術,最後科技部神通廣大找到正在紐約、中研院分子生物研究所特聘研究員孫以瀚(國科會前副主委)代表臺灣出席。

臺灣癌症登月計畫團隊參與領袖會議,陳玉如與當時的美國副總統拜登合影。圖/陳玉如

癌症登月計畫必須自籌經費,2016 年九月之後,陳玉如四處尋求資助。「除了國防部之外,幾乎和每個部會下屬單位都討論過!」不斷的與各個單位溝通,希望大家能理解這個計畫的重要,最後在科技會報辦公室統籌下,納入了政府的「生醫產業創新推動方案」,也獲得政府政策額度計畫、中研院、臺大的支助。

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「那是一段有趣的歷練,也是學習,」她樂觀的說:「政府的語言和目標與我們做研究的不一樣,他們掛念的是產業發展,我慢慢才學會。現在我就曉得,做研究真的要針對重大議題來選題,不能高興做什麼就做什麼。」

跨領域秘訣:學習 → 理解 → 溝通

說到此次東亞肺癌的突破性研究,陳玉如透露自己「雖然是做蛋白研究,兩年前完全不懂基因,做了這個研究之後,出去演講,別人都以為我是癌症蛋白基因體專家。」她之前沒做過基因研究,也不懂基因。從不懂到專家,關鍵是什麼?陳玉如說,就是「學習」,努力學習,理解研究基因的人和臨床醫師在做什麼,然後把基因和蛋白質的數據,以及臨床症狀整合、連貫起來。「壓力一定是有的,但是很開心,從團隊合作學了很多!」陳玉如說。

更關鍵的是,癌症研究是整合型的分析,需要蛋白體和基因分析技術、資訊分析、臨床醫學等各領域的專家跨領域合作,但要整合這麼多領域的領袖談何容易?「一開始大家並不信任我,因為我只懂蛋白質,不懂基因,但這個計畫要從基因整合到蛋白,要怎麼分析?數據怎麼兜在一起?中間經過很多的磨合,非常謝謝隊員們彼此體諒,也願意跨界了解彼此的領域……」

圖/陳玉如

陳玉如努力學習,去理解各領域的專家在做什麼;不斷的溝通,讓彼此互相了解;更一肩扛下經費重擔,負責到處「掙錢」,慢慢的獲得了大家的信任,完成了東亞肺癌的分析研究。「這是一個很棒很棒的團隊!」陳玉如感動的說:「登上頂尖國際期刊的封面,是中研院及臺大長年耕耘蛋白基因體技術的共同成果,讓我們看到臺灣的希望,也讓世界看到臺灣豐沛的研究能量。」

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延伸閱讀

本文轉載自中央研究院研之有物,原文為《「全球第一次完整剖析東亞肺癌成因!」陳玉如與臺美癌症登月計畫》,泛科學為宣傳推廣執行單位

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研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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「魔術子彈」來了:HER2 基因突變肺癌的致命克星
careonline_96
・2024/10/20 ・2755字 ・閱讀時間約 5 分鐘

圖/照護線上

剛診斷為第四期肺癌的患者都相當沮喪,但現在對於晚期肺癌的治療已有長足的進展!新光醫院血液腫瘤科林瑛珠醫師指出,以前第四期肺癌患者的存活期大約只有6個月,隨著標靶治療的進步,若能找到合適的藥物,便有機會讓病情得到長期穩定控制,患者的存活期便能有望延長。抗癌藥物的進展日新月異,如今抗體藥物複合體(Antibody-drug conjugate ; ADC)漸漸運用於具有 HER2 基因突變的非小細胞肺癌,像魔術子彈一般精準攻擊癌細胞,幫助提升治療成效,讓患者多一項選擇。

肺癌治療已進入精準醫療時代,除了考量病理組織型態,也可透過基因檢測來幫助擬定治療策略。林瑛珠醫師指出,次世代基因定序檢測(NGS,Next Generation Sequencing)可一次檢測數十個甚至上百個基因變異,讓醫師能夠依照基因檢測結果來選擇對應的藥物。

在肺腺癌患者中,大約有 50%~60% 的病人可以找到基因突變,最常見的是 EGFR 突變,其他還有 KRASALKHER2ROS1BRAFMET 等。以具 EGFR 點突變的患者為例,使用相對應的標靶藥物已能有效延長患者的存活時間。林瑛珠醫師指出,一般大眾對 HER2 突變的印象多與乳癌相關,而肺腺癌的 HER2 基因突變佔比約為 3% 至 6%,且多為女性、非吸菸者,不容忽視。因為HER2基因突變與癌細胞的惡性度有關,具有 HER2 基因突變的腫瘤較容易轉移,且對化學治療和免疫治療的反應較差,也較容易復發。

圖/照護線上

過去沒有針對 HER2 基因突變的非小細胞肺癌的治療藥物,患者大多是使用化學治療、免疫治療來進行全身性治療,缺少直接作用於癌細胞的標靶藥物,治療成效較有限。林瑛珠醫師指出,過往討論度很高的 HER2 突變乳癌標靶藥物「魔術子彈」在乳癌治療成效良好,目前已新取得 HER2 基因突變的非小細胞肺癌適應症,讓患者有更多的治療可搭配選擇,有望突破 HER2 基因突變之非小細胞肺癌的治療瓶頸。

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「魔術子彈」屬抗體藥物複合體 ADC,是藉由連接子將 HER2 單株抗體與化療藥物組合而成,林瑛珠醫師解釋,因為單株抗體會與癌細胞表面抗原結合,癌細胞會將抗體藥物複合體內化至細胞內,連接子被癌細胞高度表現的酵素切斷後能釋出化療藥物,所以能夠精準地將化療藥物運送至癌細胞內產生毒殺效果,並且化療藥物可以穿透細胞膜到鄰近沒有表現 HER2 的癌細胞,克服腫瘤異質性問題而達到更好的腫瘤毒殺效果(旁觀者效應)。

非小細胞肺癌患者搭配次世代基因定序檢測 NGS,如果檢測發現具有 HER2 基因突變,便可以考慮使用魔術子彈。林瑛珠醫師指出,由於抗體藥物複合體 ADC 的作用機轉更精準,讓化療藥物直接作用在腫瘤細胞,有望提升腫瘤反應率和存活期,是這類患者的新抗癌利器。不過藥物治療仍須注意藥物相關的副作用,如噁心、疲倦等,因此醫師仍會根據病人的身體狀況,決定合適的治療選擇並妥善安排後續的監測計畫,以確保用藥安全。

圖/照護線上

日前次世代基因定序檢測 NGS(Next Generation Sequencing, NGS)已納入健保給付,可一次檢測多種基因變異,針對非小細胞肺癌實體腫瘤的基因檢測有健保給付相關方案,減輕患者經濟負擔。林瑛珠醫師指出,現在大多會建議患者在確定診斷時便進行次世代基因定序檢測,因為透過切片取得的肺癌檢體相當珍貴,及早進行次世代基因定序檢測,有機會找到最適合的標靶藥物,獲得越多的資訊,對治療的選擇很有幫助。

圖/照護線上

肺癌的治療持續進步,陸續也有新藥被研發出來,讓醫師有更多的武器來對抗肺癌。患者務必和醫師密切合作,善用各種治療工具,達到較佳的治療成效!

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筆記重點整理

  • 如果基因檢測發現非小細胞肺癌具有 HER2 基因突變,可以考慮使用魔術子彈。抗體藥物複合體 ADC 的性質,能夠讓化療藥物直接作用在腫瘤細胞,有望提升腫瘤反應率和存活期。不過藥物治療仍須注意藥物相關的副作用,如噁心、疲倦等,因此醫師仍會根據病人的身體狀況,決定合適的治療選擇並妥善安排後續的監測計畫,以確保用藥安全。次世代基因定序檢測 NGS 已納入健保給付,現在大多會建議患者在確定診斷為肺癌時便進行次世代基因定序檢測,因為透過切片取得的肺癌檢體相當珍貴,及早進行次世代基因定序檢測,獲得越多的資訊,對治療的選擇很有幫助。
  • 肺癌治療已經進入精準醫療時代,除了考量病理組織型態,還可透過基因檢測,幫助擬定治療策略。次世代基因定序檢測(NGS)可一次檢測數十個甚至上百個基因變異,讓醫師能夠依照基因檢測結果選擇對應的藥物。
  • 在肺腺癌患者中,HER2 基因突變大概佔 3% 至 6%,但也不容忽視。因為 HER2 基因突變與癌細胞的惡性度有關,具有 HER2 基因突變的腫瘤較容易轉移,對化學治療和免疫治療的反應較差,而且較容易復發。
  • 治療 HER2 基因突變之肺癌「魔術子彈」屬於抗體藥物複合體 ADC,是藉由連接子將 HER2 單株抗體與化療藥物組合而成,因為單株抗體會與癌細胞表面抗原結合,癌細胞會將抗體藥物服和體內化至細胞內,連接子可被癌細胞高度表現的酵素切斷後釋出化療藥物,所以能夠精準地將化療藥物運送至癌細胞產生毒殺效果,並且化療藥物可以穿透細胞膜到鄰近沒有表現 HER2 的癌細胞,克服腫瘤異質性問題而達到更好的腫瘤毒殺效果(旁觀者效應),就像「魔術子彈」一樣。
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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 ・4403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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