0

8
2

文字

分享

0
8
2

宏觀影像技術用在微觀細胞上!——當天文學遇上腫瘤生物學

羅夏_96
・2021/07/13 ・4966字 ・閱讀時間約 10 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

讓癌症專家頭痛不已的問題

Janis Taube 是約翰霍普金斯大學的病理學教授,她的主要工作是透過顯微鏡來觀察免疫細胞與腫瘤細胞間的交互作用,以此預測病人對於特定治療的反應。她會使用螢光染劑來標示特定的細胞或蛋白質,如此便能觀察細胞間的交互作用。不過她也遇到不少問題,首先,不同螢光染劑的訊號會疊加在一起,這會影響觀察結果。另外在觀察時,她通常是觀察同一平面上的細胞間交互作用,但細胞其實是處在三維空間,因此也要將三維空間中的交互作用考慮進去。

Headshot of Janis Marie Taube
約翰霍普金斯大學病理學教授 – Janis Taube。圖/John Hopkins University

如果你覺得這沒甚麼,但將這些問題放到有著數百萬細胞的組織樣本中,你就知道這問題的複雜程度了。要將彼此干擾的螢光訊號拼接成完整的影像,還要藉此判斷細胞在三維空間中的交互作用,這簡直讓 Taube 抓狂。雖然面對這個問題她無從下手,但約翰霍普金斯大學有另一批專家可是天天跟這類問題打交道。

Alexander Szalay 是約翰霍普金斯大學物理系、天文系和電腦科學系的教授,他同時也是「史隆數位巡天計畫」註1委員會的主席。他的團隊每天要進行的工作,就是將數百萬張由望遠鏡拍出,有著數十億天體的圖像拼接起來,並以此繪製出宇宙的 3D 圖像。講到這兒,你有沒有發現這和 Taube 的研究有甚麼相似之處?

Alexander S. Szalay
約翰霍普金斯大學天文系教授 – Alexander Szalay。圖/John Hopkins University

運用望遠鏡 (顯微鏡) 觀察有著不同特徵 (不同螢光訊號)眾多天體 (數百萬細胞),在天空中 (三維空間)位置與相互關係 (細胞間交互作用)

天文學與腫瘤生物學的研究方法和資料呈現的方式,其實可以相互借鑒。圖/參考資料 1

仔細來看,Taube 和 Szalay 要處理的影像問題其實是相似的。不過某種程度上,天文學面對的影像比腫瘤生物學更難處理。畢竟天體會隨著季節有所不同,而且望遠鏡還會受到氣候的干擾,但天文學家在有這麼多變因的情況下,仍成功繪製出宇宙的圖像。相較之下,處理不會動又沒有天氣干擾的組織切片,豈不手到擒來?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

於是,一場宏觀與微觀、天文與腫瘤生物學的碰撞油然而生1。下面,讓我們一起了解這個跨領域的合作究竟是怎麼發生的吧~

免疫療法的效用與免疫螢光染色的瓶頸

故事的起源得先從 PD – 1 和 PD – L1 阻斷劑說起。自從科學家們發現人體內的 T 細胞會攻擊腫瘤細胞後,便開始研究如何活化 T 細胞去消滅腫瘤,不過腫瘤細胞也不笨。

T 細胞表面上有一個名叫 PD – 1 (Programmed cell death protein 1) 的蛋白質,該蛋白質的活化會抑制 T 細胞的活性,而這是身體調節 T 細胞活性的機制。畢竟 T 細胞的過度活化也會傷及身體其他部分,因此勢必要有一個能抑制其活性的機制存在,而這個機制,正好就被腫瘤細胞所利用。

腫瘤細胞為了避免被 T 細胞攻擊,會在其細胞表面上產生 PD – L1 (Programmed cell death 1 ligand 1) 這個蛋白質。PD – L1 與 T 細胞表面上的 PD – 1 結合後,會抑制T細胞的活性,藉此讓腫瘤細胞躲避 T 細胞的攻擊。

為了應對腫瘤細胞抑制 T 細胞的能力,科學家們便研製出 PD – 1 和 PD – L1 的阻斷劑,讓兩者不會結合,如此便能讓 T 細胞保持戰鬥力。而 PD – 1 / PD – L1 阻斷劑也已成為美國 FDA 核准的免疫療法藥物,不過可惜的是,並非所有的癌症病患都適用這種療法,為什麼呢?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
PD – 1 和 PD – L1 的作用與其抑制劑 (Anti PD – 1 / PD – L1 ) 的應用。圖/免疫療法:Anti PD-1和Anti PD-L1

前面提到,腫瘤細胞會藉由 PD – L1 抑制 T 細胞的活性。但如果今天病患的腫瘤細胞不會表現 PD – L1,那即便給病患 PD – 1 / PD – L1 阻斷劑,也不會起到多大的作用。

另外,腫瘤組織會在人體內會形成複雜的腫瘤微環境註2,在這個微環境中,多種細胞會產生複雜的交互作用,這就讓 T 細胞在微環境中難以接觸到腫瘤細胞。此時就算給予 PD – 1 / PD – L1 阻斷劑,若 T 細胞碰不到腫瘤細胞,也是英雄無用武之地。

因此,能快速判斷 PD – 1 / PD – L1 阻斷劑是否對腫瘤有效的方法,就對病患的治療非常重要。如此不僅能節省醫療支出,也能讓病患及早改用其他有效的治療手段,增加他們的生存機率。

免疫組織化學染色法的應用與其挑戰

目前美國 FDA 認可判斷 PD – 1 / PD – L1 阻斷劑是否有效的方式之一,是對病患的腫瘤組織使用免疫組織化學染色法 ( immunohistochemistry,IHC )註3,這個方法可以讓特定的蛋白質在組織切片中用染色法專一地呈現出來。因此藉由 IHC,便能判斷出該腫瘤組織是否會表現 PD – L1,另外也能觀察在給病患使用 PD – 1 / PD – L1 阻斷劑後,T 細胞與腫瘤細胞的相互作用2

Figure 2
用於判斷 T 細胞是否會與腫瘤細胞作用的示意圖 ( 上 ) 和實際的 IHC 圖 ( 下 )。圖/參考資料 2 

IHC 看起是不錯的判斷方法,但其實仍有不少侷限性。

首先 IHC 需要染色,目前常用的是螢光染色劑。螢光染劑所產生的訊號夠強,利於研究人員判斷蛋白質是否有表現。但隨著使用的螢光顏色數量增加,這些訊號就相互疊加造成干擾。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

另外,當研究人員放大觀察組織樣本時,螢光訊號的解析度會降低,這就讓研究人員難以判斷蛋白質的表現量和細胞的交互作用。接著是訊號呈現的問題,研究人員通常會盡量收集位在同一平面上的螢光訊號,這樣才能獲得清晰的視野,也才好比較訊號的強弱。但組織切片本身是三維空間,如果只選擇同一平面的螢光訊號,就會忽略細胞在其他維度的交互作用。

而當把上述的三個問題 (多種螢光的疊加干擾、放大後螢光訊號解析度降低、三維空間的螢光訊號) 放到有著數百萬細胞的組織切片上,問題就更棘手了。這樣的影像數據光是要彙整就是浩大工程,深入解讀更是困難。

https://www.biomol.com/media/image/4b/44/ff/IHC-multiplex01.jpg
多顏色螢光染劑在腫瘤組織切片的結果。圖/Overview of Multiplex Immunohistochemistry

天文與腫瘤生物學的碰撞 —— AstroPath 的誕生

雖然這些問題對生物學家來說是很大的挑戰,但正如開頭所說,這可難不倒天文學家。於是 2018 年,Taube 和 Szalay 兩個不同領域的專家一拍即合,開始以天文學的影像處理工具與方式為基礎,創造出一個可分析多因素組織切片影像的模型。而他們於次年 NIH 的數據科學系列研討會上,就講述如何利用描繪星系的技術來繪製腫瘤的微環境,並希望通過這種方法了解腫瘤的結構及弱點3

Taube 和 Szalay 的演講影片

2020年,約翰霍普金斯大學與馬克癌症研究基金會 (The Mark Foundation for Cancer Research) 合作,創建新的癌症研究中心。該中心匯集了天文學圖像分析、病理學、電腦科學、癌症基因體學和免疫學等多個領域的專家,一同建構了一個運用天文學方式分析病理學影像的平台 –  AstroPath4

而今年 6 月發表在 Science 上的研究1,研究團隊就揭示了如何運用 AstroPath,將多螢光染色的免疫組織切片影像,彙整成一張解析度可達單個細胞間交互作用的多色影像。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
利用 AstroPath 所繪製出的完整多螢光免疫組織切片的影像,該影像即使放大,其解析度都能達到單個細胞的層級。圖/參考資料 1

而在 AstroPath 的幫助下,Taube 不僅能夠從影像中清楚看到 PD – L1 在腫瘤細胞的表現量,也能看到腫瘤細胞與 T 細胞在腫瘤微環境中的相互作用,而這些影像都有助於她預測 PD – 1 / PD – L1 阻斷劑的效用。Taube 也將 AstroPath 的結果,與其他判斷 PD – 1 / PD – L1 阻斷劑效用的方式做比較,發現AstroPath的影像確實能很好的預測 PD – 1 / PD – L1 阻斷劑的效用。而這個結果讓研究團隊有信心,未來AstroPath 能成為協助臨床治療的分析工具。

藉由 AstroPath 的影像,能夠看出腫瘤細胞的 PD – L1 表現量強弱,同時也能看到組織切片中,免疫細胞與腫瘤細胞間的相互作用。圖/參考資料 1

大數據科學的來臨

AstroPath 的初步成功,無疑給研究團隊很大的信心,不過 Szaley 認為仍有很長的路要走。目前 AstroPath 只分析肺癌和兩種皮膚癌,共 2.26 億個細胞的影像數據,其數據量就已超過史隆數位巡天計畫的所有數據總和了。但如果要想讓AstroPath 成為協助臨床癌症治療的工具,只分析這麼一點癌症種類,顯然是不足的。而且這麼大的數據量,也不是普通單位能夠處理的。

「大數據正在改變科學,從天文學、基因體學到海洋學,到處都有應用。資料密集型的科學發現是一種新的模式,而我們接下來面臨的技術挑戰是,如何在大規模收集資料時獲得一致、可重複的結果?接下來還有一些重要步驟:我們要通過多個機構的研究,將這些測試標準化,然後進行前瞻性臨床試驗,讓病人們享受到AstroPath平台所帶來的診斷優勢。」Szaley 如此說道。

而 Taube 希望 AstroPath 除了能幫助醫師進行診斷,未來也能應用 AstroPath 繪製出一個公開的腫瘤免疫圖譜,就像癌症基因體圖譜 (The Cancer Genome Atlas)註4一樣,增進腫瘤相關的研究。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

天文學是研究「天體」這個宏觀領域的學科;腫瘤生物學則是研究「腫瘤細胞」的微觀領域。這兩個學科的研究對象可說是天差地遠,理應不會有什麼交集。但兩個領域的碰撞,激發出 AstroPath 這種讓人意想不到的發明。不過相信隨著科學家們的思想越來越開闊,未來這種跨領域的合作只會越來越多。就讓我們一同期待,未來科學界還會再撞出甚麼有趣的火花吧~

註釋

  1. 史隆數位巡天計畫:是使用位於新墨西哥州阿帕契點天文台的 2.5 米口徑望遠鏡進行的紅移巡天項目。該項目開始於 2000 年,以阿爾弗雷德·史隆的名字命名,計劃觀測 25% 的天空,獲取超過一百萬個天體的多色測光資料和光譜數據。2006 年,史隆數位化巡天進入了名為 SDSS-II 的新階段,進一步探索銀河系的結構和組成。
  2. 免疫組織化學染色法:在抗體上結合螢光或可呈色的化學物質,利用免疫學原理中抗原和抗體間專一性的結合反應,檢測細胞或組織中是否有目標抗原的存在,此方式不只可以用來測知抗原的表現量也可觀察抗原所表現的位置。只要是能夠讓抗體結合的物質,也就是具有抗原性的物質包括蛋白質、核酸、多醣、病原體等都可偵測。免疫組織化學的優勢在於專一性、靈敏度、簡便快速以及成本低廉,所以廣為醫院採用,通常是藉由特定的腫瘤標記來篩選癌症。免疫組織化學染色法對基礎研究及預防和診療上都是相當重要的一個方法。
  3. 腫瘤微環境:是腫瘤細胞與周圍的其他細胞,如血管、纖維母細胞、免疫細胞等多種細胞共同組成的特殊環境。腫瘤細胞可以藉由分泌各式細胞因子,來讓微環境有利於自身發展。例如微環境中能促進血管新生,同時也有很強的免疫抑制能力,讓前來殺敵的免疫細胞無法作用。
  4. 癌症基因體圖譜:大規模地蒐集特定癌症病患的相關臨床記錄、腫瘤組織以及相對應正常組織,進行定序以及生物資訊分析,整合資料並公開定序資料與分析結果於官方網站供大家瀏覽及下載,利於世界各地的科學家、研究人員或是學術單位取得使用。藉以流通知識、促進研究,並打造完整的癌症基因組資訊,助於癌症的預防、診斷與治療。

參考資料

  1. Berry S, Giraldo NA, Green BF, Cottrell TR, Stein JE, Engle EL, Xu H, Ogurtsova A, Roberts C, Wang D, Nguyen P, Zhu Q, Soto-Diaz S, Loyola J, Sander IB, Wong PF, Jessel S, Doyle J, Signer D, Wilton R, Roskes JS, Eminizer M, Park S, Sunshine JC, Jaffee EM, Baras A, De Marzo AM, Topalian SL, Kluger H, Cope L, Lipson EJ, Danilova L, Anders RA, Rimm DL, Pardoll DM, Szalay AS, Taube JM. Analysis of multispectral imaging with the AstroPath platform informs efficacy of PD-1 blockade. Science. 2021 Jun 11;372(6547):eaba2609. 
  2. Taube, J., Galon, J., Sholl, L. et al. Implications of the tumor immune microenvironment for staging and therapeutics. Mod Pathol 31, 214–234 (2018).
  3. Illuminating the Tumor Microenvironment Using Multiplex IF: Astronomy Accelerates Pathology
  4. Abstract 6584: The ‘AstroPath’ platform for spatially resolved, single cell analysis of the tumor microenvironment (TME) using multispectral immunofluorescence (mIF)
  5. Sky-Mapping Astronomy Algorithms Meet Pathology to Identify Predictive Biomarkers for Cancer Immunotherapy
文章難易度
羅夏_96
52 篇文章 ・ 870 位粉絲
同樣的墨跡,每個人都看到不同的意象,也都呈現不同心理狀態。人生也是如此,沒有一人會體驗和看到一樣的事物。因此分享我認為有趣、有價值的科學文章也許能給他人新的靈感和體悟

0

3
3

文字

分享

0
3
3
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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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:

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
  • 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

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
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?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

(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。
文章難易度

討論功能關閉中。

賴昭正_96
43 篇文章 ・ 56 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。

0

1
1

文字

分享

0
1
1
腦腫瘤新對策:微創開顱手術避免傷及重要神經
careonline_96
・2024/07/10 ・2039字 ・閱讀時間約 4 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

劉育志醫師:大家好,我是劉育志醫師,歡迎林亞銳醫師來到照護線上。

林亞銳醫師:大家好,我是林亞銳醫師。

劉育志醫師:請問顱底腫瘤可能產生哪些症狀?

林亞銳醫師:基本上顱底腫瘤會牽涉到顱底的一些神經跟血管,所以大部分造成的症狀,都是顱神經的症狀,比如說壓迫到視神經,就會造成視線的模糊,壓到眼球運動的神經,就會造成複視的狀況,如果壓到聽力、顏面神經,就會有一些相對應的顏面神經癱瘓,或是聽力受損,進而如果是在比較接近頸椎的部分,有時候就會有吞嚥,跟聲音沙啞的狀況,因為顱底也有一些腦幹的解剖構造,所以也會造成步態偏移的症狀。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

劉育志醫師:顱底腫瘤的手術會面臨哪些挑戰?

林亞銳醫師:顱底腫瘤附近有很多重要的神經血管,因此要在這些重要的神經血管中,移除腫瘤,同時保存這些重要的神經血管,這是其中最重大的挑戰。

劉育志醫師:目前有哪些工具,能輔助顱底腫瘤的手術?

林亞銳醫師:以顱底手術而言,都會需要借助高畫質的顯微鏡,可以幫助我們更清楚,分辨重要神經血管的位置,跟腫瘤相對應的關係,也必須藉由一些高速的氣鑽,幫助我們將旁邊的一些骨頭移除,才可以把腫瘤安全的拿掉,其中當然還是需要一些,精密的術中神經功能監測,可以讓我們在手術中,更能知道重要的血管,或是重要的神經的位置,這樣我們就可以更放心,把腫瘤移除。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

劉育志醫師:請問什麼是微創鑰匙孔開顱手術?

林亞銳醫師:顧名思義就是藉由比較小的傷口,以一個像鑰匙孔大小的開顱手術,來進行腫瘤的移除,因為電腦斷層跟磁振造影,影像的進步,讓我們可以知道這些腫瘤附近,有沒有重要的神經血管,再經由比較高畫質的顯微鏡,我們就可以經由比較小的傷口,去看清楚腫瘤的位置,也在手術的切除過程當中,可以更安心的把周圍的神經血管看清楚,可以更小心的剝離,達到微創的開顱手術。

劉育志醫師:相較於傳統手術,微創鑰匙孔開顱手術有哪些優勢?

林亞銳醫師:傳統的開顱手術通常傷口會非常大,也會將骨頭做大規模的移除,這樣來講病人的失血量,跟未來的美觀上面,都會遭受到很大的影響,因此現在有微創的開顱手術,傷口可以縮小到 3 至 5 公分,骨頭可以只鋸掉大概 2×2 公分的大小,經由這個切口就可以進去移除腫瘤,這樣對於病人來講,未來的外觀上面會相當美觀,整個手術的進行,也會讓失血量相當少,病人的恢復也會相當快,可以把住院的天數也同時縮短,優點很多。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

劉育志醫師:請問微創鑰匙孔開顱手術,會如何進行?

林亞銳醫師:我們通常是藉由眉毛上面,劃一個 3 至 5 公分的切口,把傷口藏在眉毛裡面,從這邊去做一個小的開顱,進而進到我們的顱底,可以經由這麼小的傷口,移除一個相當巨大的顱底腫瘤。

林亞銳醫師:有一位大概 50 幾歲的男性,因為頭暈、頭痛就到急診求診,同時伴有噁心、嘔吐、視力模糊,做電腦斷層,發現有蜘蛛網膜下腔出血,這種最常見的就是動脈瘤破裂出血,因此在急診,我們就有給他做電腦斷層的血管攝影,電腦斷層的血管攝影,發現他有前交通動脈瘤的破裂,在它旁邊剛好也有一顆小顆的動脈瘤,因此他同時有兩顆動脈瘤,因為位置正好在附近,我們就進行了鑰匙孔開顱手術,去針對這兩顆動脈瘤做夾閉的手術,進行的過程非常順利,病人恢復也很快,在術後的第一天,就從加護病房轉到普通病房,並在術後的第七天就出院回家,現在在門診追蹤都恢復得相當好,傷口也相當美觀,病人相當的滿意。

林亞銳醫師:微創鑰匙孔開顱手術,從 2011 年開始引進林口長庚,至今我們大概已經有累積將近 200 個病例,隨著技術的成熟與演進,目前我們已經將微創鑰匙孔開顱手術,應用在很多,除了腫瘤之外,包括動脈瘤的手術上面,如果我們經由一個微創鑰匙孔開顱手術,讓病人可以恢復得很快,以外科手術來夾閉動脈瘤,會讓動脈瘤的復發率降到最低。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

劉育志醫師:感謝林醫師來到照護線上,我們下次再見,掰掰。

林亞銳醫師:掰掰。

討論功能關閉中。

0

0
0

文字

分享

0
0
0
泌尿上皮癌復發機率高,術後免疫輔助治療降低風險
careonline_96
・2024/02/10 ・1771字 ・閱讀時間約 3 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

「醫師,我媽的腎臟功能剩下 40 分,接下來的輔助治療應該要如何進行?」陪著王女士回診的女兒問。

70 歲的王女士因為罹患上泌尿道上皮癌而接受手術,切除一側的腎臟與輸尿管。台中榮民總醫院泌尿外科李建儀醫師指出,由於泌尿上皮癌術後復發的風險較高,因此建議接受術後輔助治療,但是患者的腎臟功能卻讓家屬很擔心。

經過詳細討論後,決定使用免疫治療。李建儀醫師說,治療過程中,患者有出現皮膚搔癢的狀況,不過可以用藥物與藥膏來改善,順利完成為期一年的術後免疫輔助治療。目前沒有局部復發或遠端轉移的狀況,患者也持續在門診追蹤。

人體的泌尿系統類似水管系統,泌尿上皮就是管路的內壁,涵蓋腎盂、輸尿管、膀胱、尿道等,由泌尿上皮產生的惡性腫瘤便統稱為「泌尿上皮癌」。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

泌尿上皮癌最常見的症狀是血尿,李建儀醫師說,大約 85% 的病人會出現血尿,可能是肉眼可見,或是顯微鏡下才看得到的血尿。而血尿的嚴重程度與腫瘤的嚴重程度不一定有關。出現在下泌尿道,如膀胱、尿道的腫瘤,血尿會比較明顯,較容易被發現。

泌尿上皮癌復發風險高

李建儀醫師說,位於膀胱的下泌尿道泌尿上皮癌,若是尚未侵犯肌肉層,可以使用經尿道膀胱腫瘤刮除術,再視狀況以膀胱灌藥來輔助,減少復發機率。李建儀醫師說,若是已經侵犯肌肉層,便需要進行手術切除。

位於腎盂、輸尿管的上泌尿道泌尿上皮癌的治療相對比較複雜,即使是第一期也可能得進行腎臟跟輸尿管的切除。李建儀醫師說:「目前在處理侷限性腫瘤,或患者的腎臟功能較差時,可能會進行部分腎臟切除手術,盡量保留腎臟功能。然而根據統計,泌尿上皮癌患者中近 8 成在 5 年內有復發的危險,比例非常高。」

為了降低復發機率,泌尿上皮癌患者於手術之後可使用輔助化學治療,或使用免疫治療。李建儀醫師說,「術後輔助免疫治療用在肌肉侵犯型、或是淋巴有轉移的病人,在減少復發與遠處轉移的機率上,都有明顯的改善,與未使用輔助治療相比,有助延長近一倍的無疾病存活期。」

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

免疫療法的作用機轉是透過抑制細胞表面的免疫檢查點來做治療,李建儀醫師解釋,針對癌細胞表面的 PD-L1 分子與免疫 T 細胞表面的 PD-1 分子,當 PD-L1 與 PD-1 接合時,T 細胞會受到抑制,若使用藥物避免 PD-L1 與 PD-1 接合,T 細胞便能辨識癌細胞並發動攻擊,抑制腫瘤生長。

在過去,免疫治療主要用於晚期泌尿上皮癌患者,大多病情較嚴重且用過多種藥物。李建儀醫師說:「由於病情較嚴重,治療成效較為有限,所以大家會在臨床試驗嘗試提早使用免疫治療。目前已經確認,在高復發風險的患者,包括肌肉侵犯型膀胱癌,或第二期、第三期的上泌尿道泌尿上皮癌,使用術後輔助免疫治療有助降低復發的機率。」

貼心小提醒

泌尿上皮癌常見症狀是血尿,位於膀胱的泌尿上皮癌通常有較明顯的血尿,而容易被發現;位於腎盂、輸尿管的泌尿上皮癌可能會較晚發現。

在狀況許可時,會使用手術治療切除腫瘤,不過泌尿上皮癌術後復發風險較高。李建儀醫師說,泌尿上皮癌患者中近 8 成在 5 年內有復發的危險,建議進行術後輔助治療以降低復發風險,可使用化學治療或免疫治療。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

患者在術後建議與醫師詳細討論,選擇合適的治療,並且按時回診、密切追蹤!

討論功能關閉中。