「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

1 月 12 日立法院三讀通過修正「菸害防制法」部分條文，你有曾想過，小時候而熟能詳的吸菸對身體有害，這句話的出處是哪裡嗎？還有吸菸如何對身體有害呢？

菸草什麼時候開始被認為對身體有害？

最早可以追溯到 1602 年的匿名投稿論文《煙囪清潔工的工作》^{[ 2 ]}，其中指出，煙灰經常造成煙囪清潔工出現一些疾病，而菸草可能也有類似的影響，這是已知最早將吸菸與對身體有不良影響掛勾。

但直到 1964 年，美國公共衛生部長路德·泰瑞 (Luther Terry) 發佈了一篇名為《吸煙與健康》^{[ 3 ]}的報告，文章中直接寫到「香菸與人類肺癌有關」、「罹患肺癌的風險隨吸菸期間和每日吸菸數量而提高，並隨戒菸時間而降低」，並做出了一個結論「吸煙會導致癌症」。

這時候你可能會想，那所以他們有直接證據來證實嗎？但事實是在這篇論文發布的當下，其他他們手中握有的證據並不是非常足夠，但為何當時候美國公共衛生部長就直接結論吸菸是肺癌的成因呢？

為何研究證據不足，還說吸菸會造成癌症呢？

首先，我們先介紹一下時空背景：

1. 約 1960 年，美國的吸菸人數推測有大約 40 %，而且其中半數以上的人每天至少吸一包煙，也就是 20 支以上^{[ 4 ]}。
2. 在 1900 年初期，其實肺癌是十分罕見的疾病。1898 年有一名博士生寫了一篇文章，檢視當時全世界所有的肺癌病例，總共只有 140 例^{[ 5 ]}。但二十世紀時，肺癌案例激增，同時香菸的銷售量也增加。
3. 1950 年代，越來越多期刊將吸菸認為可能是造成癌症的成因^{[ 7-11 ]}。

這時候你可能發現了，吸菸和癌症似乎真的有點關聯，那我們該怎麼證明呢？這時候我們可以透過隨機對照實驗來比較吸菸者與非吸菸者，兩者在於肺癌發生率的差別。

你可能會問，那隨機對照實驗是什麼？簡單來說就是找兩組人，並將其分為變因控制幾乎相同的兩組，並讓一組保持不吸菸的狀態，讓另一組保持著持續吸菸的狀態，然後每年檢查他們的身體狀況，這樣我們就可以有個最直觀的證據來檢測吸菸到底有沒有害。

這時候你一定很好奇，那結果呢？這邊我簡單介紹兩個結論：吸菸者死於肺癌的機率平均是不吸菸者的 11 倍，而吸菸量較多的人死亡的風險比不吸菸者高出 120 %^{[ 3 ]}，這時候你一定會說，明明都有這些統計數字了阿，那為什麼還會說證據不足呢？

因為當時並不知道吸菸是如何造成肺癌的，就像當時菸草業者說：「有任何人能夠證明香煙煙霧中發現的任何成分是造成肺癌的原因嗎？並沒有。^{[ 6 ]}」，他們的說詞是：「很多都有關聯，但你們沒有明確證據的猜測，這件事就是『不一定』是對的。」

那為什麼美國公共衛生部就直接說吸菸就會導致肺癌呢？其實他們並不知道，但他們藉由一下幾點原因才決定禁止：

1. 肺癌人口比例激增發生在吸菸人口增加後。
2. 絕大多數的肺癌患者有吸菸。
3. 不同族群中都出現這關聯。
4. 吸菸風險相當高，如果吸更多菸風險更高。
5. 肺癌存活率低。

所以雖然沒有像現在一樣多的證據來支持吸菸是如何造成肺癌，但美國公共衛生部還是決定宣布吸菸會導致癌症。

越來越多的證據證明，吸菸是如何傷害身體

前面我們說到，科學家從統計上面找到吸菸與肺癌之間的關聯，現在我要從生物與化學的角度來探討，煙霧與肺癌之間的直接關聯。

這時候我們可以從香菸含有的成分下手，找出其中的致癌物，也就是引起癌症的分子，從實驗數據來看，香煙煙霧至少含有 3500 種化合物和 55 種致癌物質，其中以多環芳香烴（PAHs）和 4 -甲基亞硝胺基 – 1 – 3 – 吡啶基 – 1 -丁酮（NNK）作為致癌的主要分子^{[ 12 ]}。

這邊我以 NNK 為例，實驗人員利用給予老鼠不同劑量的 NNK ，來測試老鼠食用多少 NNK 才會罹癌，從數據上來看老鼠的半數致死量 (LD50) 為每公斤 1 克^{[ 13 ]}。半數致死量換句話來說，也就是多少劑量可以造成一半的生物致死，拿上述的實驗為例，假設老鼠平均體重為 300 克，那我們投放含有 0.3 克 NNK 的物質就可以造成半數的老鼠死亡。

那究竟為什麼 NNK 會造成癌症呢？別急，我們先看看 NNK 進入身體內會發生什麼事？不難想像的是，大部分 NNK 就會順著身體的清理機制離開身體，但少部分的 NNK 會被 P450 細胞色素(身體裡的一種蛋白質，主要作用是催化氧化有機化合物)代謝成具活性的 NNK ，而這個活性物質就會與身體裡的 DNA 結合，結合後就會造成致癌基因和腫瘤抑制基因的有害突變，這可以被認為是腫瘤造成的起始^{[ 14 ]}。

最後你可能會問，到底是什麼基因突變才會造成肺癌？答案就是 KRAS 和 TP53 這兩個基因，同時它們也被認為是肺癌的預測指標^{[ 15 ]}。

結論

我們可以簡單來說，吸菸為何會造成癌症，因為吸菸中的有害物質 NNK ，會進入人體中，然後被 P450 細胞色素激活並與 DNA 結合，然後碰巧與 KRAS 和 TP53 其中一個基因結合，就會讓人有很高機率會的癌症。

這個看起來很簡單的結論，其實也是每個科學家花很多時間，與實驗動物們的貢獻，才讓他們說明了燃燒後的菸草產生化學物質是如何對我們的健康產生威脅，使得我們制訂嚴苛的法案，去警告大家香菸的危害，讓我們可以活得更健康。

後記-有趣的小故事 

從歷史我們能夠了解，要釐清真相並非一件容易的事，其實在 1920 年代就有一名化學家 Angel Honorio Roffo 通過實驗證明，燃燒煙草產生的焦油會誘發癌症，可惜不幸的是因為二戰的緣故，德語的醫學期刊就被世人給遺忘，不然就不會有找不到菸草致癌的實驗證據^{[ 16 ]}。

參考資料

1. 菸害防制法三讀祭重罰 禁電子煙 (https://reurl.cc/rZWmYb) (1.14.23)
2. A brief history of smoking (https://reurl.cc/jR0L71) (1.14.23)
3. Terry, Luther, and S. Woodruff. “Smoking and health: report of the Advisory Committee to the Surgeon General of the United States.” U-23 Department of Health, Education and Welfare. Washington DC: Public Health Service Publication 1103 (1964).
4. Fewer Heavy Users Among Shrinking US Smoking Population (https://reurl.cc/GX3LEv) (1.17.23)
5. Zaidan, George. Ingredients: The Strange Chemistry of What We Put in Us and on Us. 1st ed., Dutton, 2020.
6. K. Michael Cummings, Anthony Brown, Richard O’Connor; The Cigarette Controversy. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 1 June 2007; 16 (6): 1070–1076. https://doi.org/10.1158/1055-9965.EPI-06-0912.
7. Schrek R, Baker LA, Ballard GP, Dolgoff S. Tobacco smoking as an etiologic factor in disease. I. Cancer. Cancer Res 1950;10:49–58.
8. Wynder EL, Graham EA. Tobacco smoking as a possible etiologic factor in bronchogenic carcinoma. JAMA 1950;143:329–336.
9. Levin ML, Goldstein H, Gerhardt PR. Cancer and tobacco smoking. JAMA 1950;143:336–8.
10. Wynder EL, Grahmam EA, Croninger AB. Experimental product of carcinoma with cigarette tar. Cancer Res 1953;13:855–4.
11. Hammond EC, Horn D. The relationship between human smoking habits and death rates: a follow-up study of 187,766 men. JAMA 1954;155:1316–28.
12. Stephen S. Hecht, Tobacco Smoke Carcinogens and Lung Cancer, JNCI: Journal of the National Cancer Institute, Volume 91, Issue 14, 21 July 1999, Pages 1194–1210, https://doi.org/10.1093/jnci/91.14.1194.
13. Lewis, R.J. Sr. (ed) Sax’s Dangerous Properties of Industrial Materials. 11th Edition. Wiley-Interscience, Wiley & Sons, Inc. Hoboken, NJ. 2004., p. 2486.
14. Xue J, Yang S, Seng S. Mechanisms of Cancer Induction by Tobacco-Specific NNK and NNN. Cancers (Basel). 2014 May 14;6(2):1138-56. doi: 10.3390/cancers6021138. PMID: 24830349; PMCID: PMC4074821.
15. Gao W, Jin J, Yin J, Land S, Gaither-Davis A, Christie N, Luketich JD, Siegfried JM, Keohavong P. KRAS and TP53 mutations in bronchoscopy samples from former lung cancer patients. Mol Carcinog. 2017 Feb;56(2):381-388. doi: 10.1002/mc.22501. Epub 2016 Jun 6. PMID: 27182622.
16. Proctor RN. Angel H Roffo: the forgotten father of experimental tobacco carcinogenesis. Bull World Health Organ. 2006 Jun;84(6):494-6. doi: 10.2471/blt.06.031682. Epub 2006 Jun 21. PMID: 16799735; PMCID: PMC2627373.

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。

• 採訪撰文｜歐宇甜
• 美術設計｜林洵安

日常壓力會誘發纖維肌痛症

纖維肌痛症 (fibromyalgia) 病患有全身慢性肌肉痠痛，可能伴隨失眠、焦慮和憂鬱等症狀，致病機轉一直是個未解之謎。中央研究院生物醫學科學研究所陳志成研究員與研究團隊，找到纖維肌痛症可能的生理與心理致病機轉和關鍵抑制劑，論文於 2020 年 9 月發表於國際風濕免疫科權威醫學期刊 (Annals of the Rheumatic Diseases)。

無藥可醫的纖維肌痛症

「纖維肌痛症 」最常見的症狀是全身肌肉慢性痠痛，伴隨疲勞、失眠、焦慮和憂慮，有時被稱為稍微累一點就全身痠痛的「公主病」。目前醫學對於該病的致病機制並不清楚，病人往往不斷轉診仍找不到明確病因，因此也尚未有專屬用藥，只能先緩解症狀，但效果相當有限。

不過臨床上發現，日常生活精神壓力會誘發或加重纖維肌痛症症狀。多數病患的背後都是一段故事，可能有家庭、親友、經濟、工作等各種問題。只是心理壓力和纖維肌痛症到底誰是因、誰是果？背後的致病機制是什麼？「我們必須建立一個可以反應纖維肌痛症的動物模式，以驗證心理壓力與纖維肌痛症的關係。」 陳志成說明。

在此之前，先來看看痠痛是怎麼引發的呢？

組織酸化誘發痠痛

過去研究認為組織酸化會誘發痠痛。1980 年德國人曾做過人體實驗，直接把酸性物質注射入人體，結果發現真的會引起痛感，而且流速越快、越痛，初步證明酸與痠痛的因果關係。但酸是透過什麼樣的分子機制來刺激痛覺神經，卻一直沒有定論。

陳志成嘗試以此建立纖維肌痛症的動物模式。他們先幫小鼠注射酸鹽水，然後以壓肌肉或用細尼龍線刺激小鼠腳掌，發現小鼠碰到刺激會縮腳，代表的確有「疼痛過敏化」現象，但這疼痛過敏化現象在 24 小時以後會消失不見。但如果五天之內在同樣位置再打一次，就會導致持續約一個月的疼痛過敏化，而且也會發生鏡像性的疼痛，成功符合纖維肌痛症的特徵。

這個小鼠實驗模式提供了一個平台，讓陳志成可以從神經學的分子機制上，深入研究組織酸化如何誘發慢性肌肉疼痛。

我們身上各個組織都有痛覺神經，神經上有許多可被酸給激活的離子通道或受體分子，最重要的包括酸敏性離子通道（ASICs），以及辣椒素受體蛋白 (TRPV1) 等等。陳志成實驗發現，如果以藥物抑制 ASICs 或 TRPV1，五天後再次的肌肉酸化刺激就無法誘發慢性疼痛。但是，如果再次的肌肉酸化刺激發生於第二天，仍會誘發 7 ~ 10 天的疼痛過敏化現象。因此，陳志成推論出，第一次肌肉組織酸化不僅是誘發短暫的疼痛過敏化現象，也讓肌肉痛覺神經產生了可塑性變化，所以五天以內再次肌肉酸化刺激，就足以發展成慢性疼痛。

用噪音製造壓力源

了解痠痛的神經科學分子機制，下一步就是建立心理壓力造成痠痛的動物模式，怎麼做？噪音是好工具！一般的壓力來源很難定量，但是噪音可以換算分貝並以程式設定，比較好掌握。

他們讓小鼠待在籠中，不定時播放尖銳、人耳可能聽不見的超音波噪音，一天重複六次，隔兩天後再連續兩天重覆進行……結果，受到噪音壓力的小鼠，出現了疼痛過敏化現象持續約一個月。「我們發現，關鍵是要有不確定性、間歇性、重複性的壓力刺激，如果是給予短暫的壓力刺激，小鼠並不會出現慢性疼痛過敏化現象。」

此外，一般纖維肌痛症患者常出現共病，像焦慮、憂鬱等情緒問題。他們觀察具有疼痛過敏化現象的小鼠們，焦慮行為也變得明顯：一般健康的小鼠喜歡到處探索、玩耍， 放入十字迷宮時，敢走到兩側開放懸空的部分，但有焦慮行為的小鼠喜歡躲在隱蔽空間、不敢跑出來。

壓力 –> 氧化脂質 –> 疼痛訊號

建立一套動物模式後，接下來他和研究團隊想知道，體內有什麼東西誘發了痠痛？

他們分析小鼠血液中的脂質，發現小鼠在遭受壓力後，體內有一群特別的脂質被代謝出來。「我們發現到一種氧化脂質 LPC16：0 ，令人眼睛為之一亮！」陳志成說道。原來，幾年前有法國科學家發現這種氧化脂質 LPC16：0 可以專一性的刺激感覺神經元上的 ASIC3 酸敏性離子通道。賓果！全部事情似乎都可以串連在一起了。

經過反覆實驗，致病機轉的輪廓漸漸清楚了！外界的壓力源 (噪音)，會導致小鼠體內的氧化壓力上升，造成脂質代謝異常，產生過量的氧化脂質 LPC16：0 ，活化肌肉感覺神經元上的 ASIC3 酸敏性離子通道，造成疼痛過敏化現象，持續刺激下轉變成慢性疼痛。

纖維肌痛症療法現曙光

在小鼠身上驗證後，回到纖維肌痛症病人身上觀察：他們體內是不是有比較高的氧化壓力？比較高的異常脂質代謝呢？研究團隊將病患根據症狀嚴重程度分類，一群是全身痛、但症狀比較輕微，一群是全身又痠又痛、症狀比較嚴重，發現全身痠痛症狀嚴重的病人體內的 LPC16：0 特別高，另一組症狀輕微的病患則沒有，兩組之間有明顯的差異。

而人體其實本有快速代謝 LPC16：0 的路徑，但在五天內重複刺激，就可能變成慢性痠痛；換句話說，很多纖維肌痛症患者的病因可能是長時間一直受壓力刺激，體內會持續產生氧化脂質 LPC16：0，導致肌肉長期慢性痠痛，「這也能說明一個奇特現象：許多纖維肌痛症病患即使用藥也不見效，但當壓力源去除，像是搬離不幸福的家庭，全身痠痛就可能突然不藥而癒。」陳志成補充。

研究人員證明氧化脂質 LPC16：0 是引起痠痛感的禍首後，就可以嘗試去阻斷它產生。研究團隊用一種可以抑制這種酵素的藥物–血小板活化因子乙醯水解酵素抑制劑 (platelet-activating factor-acetylhydrolase inhibitor; darapladib)，打到小鼠的身上，果真成功降低壓力造成的疼痛反應，此發現已申請國際專利，未來可望運用在纖維肌痛症臨床治療。

纖維肌痛症的神祕面紗，至此終於稍稍揭開！這項重大研究成果於 2020 年 9 月刊登在國際風濕免疫科權威醫學期刊 (Annals of the Rheumatic Diseases) 上。不過這只是陳志成痠痛研究的一角。他首創「痠覺理論」，希望能從更深入、全面解答慢性痠痛的成因，尋找更有效的療法。

建立痠覺理論，尋找新一代止痛藥物

何謂痠覺理論？首先，陳志成認為：痠是痠、痛是痛，兩者並不一樣。

這點對華人沒有問題！在臺語詞彙中有痠（SNG）、也有痛，國語詞彙中有又痠又痛、腰痠背痛等，可是在許多國家語言中只有關於疼痛 (PAIN) 的詞彙，沒有單獨提到痠覺的字彙。目前國際上只有對於疼痛的定義，把痠痛視為同一件事，或認為痠只是比較輕微的痛覺。

但是痠痛成因其實相當複雜，與組織酸化的關係也有待釐清！

比方說，酸可能引起疼痛，但你知道它也有止痛的效果嗎？在上述的小鼠肌肉酸化實驗中，陳志成發現同時抑制 ASIC3 與 TRPV1 ，可抑制酸所誘發的疼痛過敏化現象。但奇怪的是，第二天對於小鼠再次進行肌肉酸化刺激，雖然 ASIC3 與 TRPV1 這次沒被抑制，但小鼠竟完全沒疼痛反應！由此得知：除了 ASIC3 與 TRPV1 之外，還有一個未知、但是很重要的受體參與反應。這個神秘的受體是一個可以止痛的酸敏性受體分子，讓止痛的效果從第一次實驗延續到第二次！

接著，陳志成發現這個受體分子被刺激後，會促使感覺神經末梢釋放重要的神經傳導物質–物質 P。他認為：當痛覺神經被刺激後，在肌肉端的神經末梢會釋放物質 P，物質 P 會抑制神經活性，達成止痛作用，宛如痠痛的煞車系統。陳志成隨即抑制物質 P ，果然一次肌肉組織酸化就足以誘發慢性疼痛，讓小鼠無止盡痛下去。

那麼，問題來了！既然酸可以誘發疼痛、又可止痛，那麼痠痛病人到底是抱怨痠，還是痛呢？痠顯然不只是一種輕微的痛覺這麼簡單！這個「酸止痛」的神奇現象，提供了痠與痛的另類思考，物質 P 也可能成為新一代的止痛藥物。

「我現在就像一個傳教士，必須努力說服大家，痠與痛不一樣！我也跟語言學家合作，了解其他國家的相關詞彙，希望不久後可以將痠覺清楚定義出來。」唯有正視痠痛的不同，分別了解痠、痛背後各自的分子病理機制，才能發展更有效的止痛或止痠療法，嘉惠更多受到慢性痠痛折磨的病患。

國小高年級科普文，素養閱讀就從今天就開始!!

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。

• 採訪撰文｜蕭歆諺
• 美術設計｜林洵安

拚經濟 VS 顧性命，防疫政策可能兼顧嗎？

新冠肺炎席捲全球，各國紛紛祭出的嚴格手段，封城、禁足、邊境管制。但這類政策宛如雙面刃，控制人流接觸、傳播疫情，也可能同時衝擊經濟。性命要顧，生計也不能不管，政府該如何擬定政策才能兼顧兩者？當 Covid-19 可能趨向常態化，從嚴防守零容忍是長期最好政策嗎？中研院經濟研究所團隊建構出一套經濟學運算模型，在健康與經濟權衡間，找出適合各國的最佳防疫政策。

防疫是公衛與經濟的拔河

想像一下，你現在是防疫團隊的決策者，此時正與各領域專家開會。

一群學者嚴厲警示：防疫如作戰，務必嚴格限制邊境、在家工作，用盡一切手段把感染人數降到最低。但另一群專家立刻出聲反對：「沒錢也會沒命！」他們主張防疫必須適度寬鬆，盡量維持日常生活，才不會把人逼上絕境。兩邊爭吵不休，你怎麼決定？

對許多人來說，答案或許直觀：防疫首選應該是愈嚴密愈好，最短時間、最高防堵。但在經濟學家眼中，答案沒有這麼斬釘截鐵。

中研院經濟所助研究員林軒馳、楊宗翰和訪問學者許文泰，耗費近五個月，建構一套量化運算模型，試圖在健康與經濟之間權衡，找出各國的「最佳防疫策略」。

「隔離實在太無聊……」談到研究動機，三人半開玩笑地說，但他們隨後也點出了幾個關鍵動機。

首先，新冠肺炎的衝擊百年罕見，但觀察目前的國外研究，多半仍有限制。例如，總體經濟學家大多忽略國與國之間的互動，沒有納入國際貿易觀點；國際貿易學者則鮮少探討是否有共通的防疫政策。因此，三位學者試圖更全面地找出：在開放經濟體中，什麼才是最佳的防疫政策？

另一個關鍵動機是，他們發現權衡健康與經濟議題，國內輿論幾乎一面倒，「新聞裡的學者專家基本都是公衛或醫學背景，」防疫是公共衛生與經濟的拔河，畢竟健康重要，但放眼各國，長期全境關閉、封城禁足已衝擊眾多產業和商家的營運，擊垮無數家庭生計。因此，經濟問題也不可忽視。

「我們可能同時顧及公衛與經濟，找出經濟損失最少的防疫選項嗎？」，成為研究團隊的核心問題。

各國國情不同 客製化找疾病傳播速率

帶著這樣的問題，團隊以 2020 年初至 7 月 22 日的資料為基礎，建構出一套經濟學運算模型，檢視不同條件對疫情擴散、經濟損失的影響。

第一步，先了解各國疾病傳播速率。

他們使用流行病學的常用指標：基本再生數（Basic Reproduction Number, R₀），意思是每一個感染者平均會傳播給多少人。當 R₀ 越大，代表疾病擴散快，疫情越難控制；若 R₀ 小於 1，傳染人數變少，疾病便會逐漸消失。

但即使是同一種疾病， R₀ 也並不是統一的。「我們根據模型裡人與人的互動參數，或是各國的防疫政策等，反過來推估計各國的 R₀。」

許文泰解釋：「每個國家的國情、防疫措施都不同，例如亞洲人習慣戴口罩，歐洲人打招呼會親吻，所以我們進一步去『客製化』各國狀況——結合各國的 R₀ 、防疫措施，去計算出對應的有效傳染數（Effective Reproduction number, R_e）。」

另外，他們也加入 Dingel and Neiman （2020） 的「各國遠距工作指數」、牛津大學的「防疫政策指標」等重要指標，來做為模型內的運算參數，以提供「客製化」的結果供各國參考。

防疫政策好理解，但為何遠距工作要納入模型？原因是，遠距工作的可行性，也會同時影響疫情傳播與經濟衝擊。楊宗翰舉例：「像美國肉品處理業、或是亞馬遜的雨林工業的工人，很難在家工作，使得工作地就成為群聚感染的破口。」

因此，若一個國家產業的遠距工作可行性愈高，受到的經濟衝擊也相對愈小。國內封城，人們還是可以遠距工作，以及透過國際貿易補足缺口、互通有無，經濟衝擊就可能降低。

結合流行病學、國際貿易的各項參數，建構出模型後，研究員開始進行各項模擬推算，了解實施不同的防疫政策下，經濟表現有何差異。

參照韓國防疫，「短期」經濟變好或變壞？

他們先以第一波疫情的模範國韓國作為參照。假設，世界各國都向好學生看齊，採用韓國政策防疫，各地的經濟狀況會變好嗎？

檢視經濟狀況的指標有兩項：實質收入（real income）和人民福祉（welfare）。

實質收入較好理解，即是指一國的實質 GDP。後者並非我們熟悉的社會福祉，而是考量了個人感受的效用（utilities）總和，包括風險趨避（risk aversion）、跨時間的替代效果（intertemporal substitution effect）等都納入衡量。簡單來說：當疫情愈穩定、個人收入愈平穩、一國的人民感受愈好，福祉就會愈高。

要特別說明的是，「套用韓國政策」並不是模仿施行一模一樣的政策，而是「讓疾病傳播速度限制在某個數值（R_e）之下」。好比，台灣感染案例更低，因此採韓國政策就代表要增加現行 R_e，也就是放鬆現行管制。

至於，為何對照組是韓國，而非超級優等生台灣？說來有趣，答案正是台灣太「模範」了！林軒馳分析：「去年七、八月時，台灣幾乎毫無疫情。如果以台灣做參照，各國經濟活動都要 shut down（全面中止），」台灣就像平行時空，R₀ 太低，多數國家難以企及。

因此，研究團隊以「韓國的有效傳染數（R_e）」做基準，對比現行防疫措施，推算當各國都調整防疫措施，使傳播速度低於這個值時，是否能遏止病毒擴散？對經濟衝擊有何影響？

結果出人意表！除了中國、台灣，短期來看其他國家的實質收入、人民福祉，全都變糟了！加強防疫後，代價是經濟蒙受不小損失。細究原因，韓國疫情比絕大多數國家控制得好，各國需要收緊管制。因此若向韓國看齊，雖然能降低感染人數、少死一些人，但也得承受明顯的經濟衝擊。

看起來，以韓國作為標竿從嚴防疫，對多數國家經濟福祉並不利。難道，防疫真的是經濟殺手？

短期而言，答案似乎是肯定的。但是把時間拉長來看，問題將會複雜許多。因為死亡帶來的各種負面成本，會隨著時間發酵。

比如，一位 30 歲年輕人不幸染疫身亡，假設他原本活到平均年齡的收入、稅金、社會貢獻、消費、可能生養的孩子，將通通化為泡影。另外，狂飆的死亡人數也會讓恐懼陰影擴散，增加不安定的社會成本，「像是賭博一樣，政府都發爛牌給你，知道穩輸的感覺很差，」許文泰解釋。

參照韓國防疫，「長期」經濟變好或變壞？

因此，研究團隊又做了下一個模擬，假定在廣泛施打有效疫苗之前，需要長期防疫。若各國長期採用韓國政策，結果如何？

情況開始出現分流：有人退步，有人進步。也就是說，一半的國家需要收緊管制，另一半的國家需要放鬆管制，才能有較好的經濟表現。

韓國、台灣得放鬆管制，否則長期下來會承受經濟損失；美國、巴西、印度則應收緊防疫，雖然短期受到衝擊，但長期經濟表現反而更好。

把時間拉長來看，佛系國家若收緊管制，既能挽救更多人的性命，還增加整體經濟利益；中、台、韓等從嚴防疫的國家，則需要放鬆。只是後者調整政策的迫切性沒那麼大，因為實質收入雖然可顯著增加，但福祉並不會巨幅提升。

許文泰強調：「防疫該收緊的時候，請一定要做到，不管是收入、福祉、心理成本都有影響，這不是開玩笑的！」

找出各國最佳防疫政策

保錢、保命一定相互衝突嗎？R_e 降到最低，就是最好的防疫政策嗎？顯然，答案未必如此。

從研究結果看來，長期的最佳政策必須在經濟活動、疾病控制之間，找到平衡。強力讓有效傳染數率急速歸零，不見得就能成為模範生，很可能撲滅疾病，但經濟也全面蕭條衰敗，付出慘痛成本，需要考量各國不同的情況，才能計算最佳的防疫政策。因此，下一步，

團隊根據實質收入、人民福祉兩項經濟指標，融合流行病學模型與數據，演算出各國的「最佳防疫政策」──也就是實質收入、人民福祉都能最大化的各國 R_e 值。

世紀大疫爆發至今，應該強力封城或者佛系防疫，仍是爭論不休的議題。三位學者透過經濟模型找出最佳防疫參考值，運算出各國最適合的 R_e 值，也成為這項研究的突破性發現！

研究團隊運算出最能降低經濟損失的最適政策後，接著，三位學者也進一步檢視，實施後有多大成效？

根據模型演算，如果各國採取各自最佳防疫政策，多數能增加 2.5% 福祉，包括美國、英國、印度。2.5% 聽起來微不足道，實際上，一兩年的差異如同發展基底，很有可能關乎後續深遠的經濟影響。

如果有一個超級 WHO，該怎麼防疫？

除了最佳防疫政策，他們也做了其他有趣的模擬。例如，想像全世界是由一個機構（例如進化版 WHO），制定全球統一的防疫手段，結果會如何？

「我滿 shocked 的，最佳政策跟放任政策，整體來說實質收入沒有差很多！」林軒馳指出。

若全世界都走佛系路線，相較於採用各國最佳防疫政策，實質收入差距並不大。然而，人民福祉就有顯著差異！這意謂，若國家長期放任，社會必須承受龐大的心理成本，即使表面看來實質收入損失不大，實際上將重創人民福祉。總結本次研究，實施佛系防疫，無論在控制疫情、經濟表現，都明顯吞苦果；採用像韓國般的嚴謹作法，短期雖然會有可觀的經濟損失，長期而言對國家較有助益，死亡人數減少、經濟表現也更好。

值得注意的是，防疫絕非越嚴格越好！最佳防疫政策的推算，就是在控制疫情與經濟效益之間，尋求平衡。

另外，三位學者也不約而同談到了國際貿易的重要性。

許多人認為，高度的跨國往來讓病毒很容易搭上「順風車」，是防疫大敵。但研究團隊發現，國際貿易也可以是支援防疫的「後備軍」。

「二、三月的時候，一度出現反全球化浪潮。但實際上，有國際貿易的情況下，才能更良好地控制疫情，」楊宗翰說明，如果各國完全回歸自給自足，疫情可能更糟。比如逼得重災區如美國，工人仍得維持畜牧、肉品加工，因群聚而加速疫情傳播。有他國貨物支援下，國家才能加強防疫，減少經濟衝擊。

林軒馳補充，現代商業交易並非只有人流往來，多數貿易其實是貨運，補足各國生產缺口，反而對拉平疫情曲線有正向幫助。更遑論，許多醫療資源的跨國互助，也需要仰賴國際貿易。

要錢？還是要命？二選一的遊戲很殘酷，但現實中，這道抗疫選擇題不一定是零和挑戰，面對長期的病毒抗戰，社會需要更多面向的思考。隨疫苗研發成功，台灣在努力維持抗疫好成績之時，或許也可以納入經濟學家的意見，找到下一階段最適合台灣的防疫政策。

延伸閱讀

1. Wen-Tai Hsu, Hsuan-Chih (Luke) Lin, Han Yang ❬Between Lives and Economy: Optimal COVID-19 Containment Policy in Open Economies❭，2020
2. 許文泰個人網頁
3. 林軒馳個人網頁
4. 楊宗翰個人網頁