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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

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?

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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?

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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。

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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

https://www.youtube.com/watch?v=w6E2k3EXR3w
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。

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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。

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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。
  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
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文章難易度
羅夏_96
52 篇文章 ・ 893 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

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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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晚期肝癌只能化療?免疫治療如何改變治療標準?
careonline_96
・2025/02/21 ・1963字 ・閱讀時間約 4 分鐘

圖 / 照護線上

「那是位 50 多歲男性,診斷肝癌時腫瘤已經接近 10 公分,且有脊椎骨的轉移,屬於晚期肝癌。」中國醫藥大學附設醫院內科部消化系許偉帆醫師指出,「當時患者恰好有機會參加臨床試驗,利用雙免疫合併療法作為治療。」

接受雙免疫合併治療的成效顯著,腫瘤逐漸縮小,讓病情得相當好的控制。許偉帆醫師說,從發現至今已有兩年時間,目前胎兒蛋白、PIVKA-II 等指數正常,而且不管是電腦斷層掃描、骨頭掃描都沒有找到腫瘤存活的跡象,患者已回到工作崗位,也持續在門診追蹤。

在台灣,每年約有 8000 例新診斷的肝癌。許偉帆醫師說,患者年齡多在 45 至 60 歲之間,通常是家庭的經濟支柱,因此肝癌往往會對家庭與社會的經濟產生嚴重的影響。

B 型肝炎、C 型肝炎是肝癌的主要危險因子,因為肝炎病毒會導致慢性肝炎、肝硬化及肝癌,常被稱為「肝病三部曲」。許偉帆醫師說,酒精性肝炎、脂肪肝也都可能導致肝硬化,增加罹患肝癌的風險。近年來由脂肪肝導致的肝硬化患者越來越多,不可輕忽。

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「由於肝臟缺乏痛覺感受器,所以早期肝癌大多沒有症狀。」許偉帆醫師說,「晚期肝癌可能出現體重減輕、食慾不振、腹脹、腹痛、黃疸等症狀。正常的黃疸指數約 1 mg/dL,曾經有位老太太來就診時黃疸指數已經高達 25 mg/dL,進一步檢查才發現已是晚期肝癌。」

因為肝癌的治療與腫瘤狀態(大小、數目、侵犯血管程度、肝外轉移)、肝臟殘存功能、病人健康狀態等因素有關,臨床上會使用「巴塞隆納分期(BCLC stage)」將肝癌分為 Stage 0、Stage A、Stage B、Stage C、Stage D。根據統計,台灣早期肝癌(Stage 0)患者比例不到 10%,第一期(Stage A)患者約占三成,中期到末期(Stage B、C、D)患者比例超過 50%。許偉帆醫師說,早期肝癌建議接受手術切除,晚期肝癌的治療難度較高,必須仰賴全身性治療。

晚期肝癌的治療過去以化療為主,但是反應率較低,治療成效有限。許偉帆醫師說,隨著免疫療法的發展,晚期肝癌的治療成效漸漸提升,如今免疫治療已成為晚期肝癌的標準治療。

雙免疫合併療法顯著提升治療成效
圖 / 照護線上

研究發現,晚期肝癌患者使用雙免疫合併治療的成效顯著優於過往傳統療法。許偉帆醫師說,過往單用標靶藥物治療時,晚期肝癌患者平均存活期約一年;若使用雙免疫合併治療,患者的存活期有望可延長至近 2 年。

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接受雙免疫合併治療後,治療反應率(objective response rate)約 20-30%,腫瘤有機會獲得穩定控制、甚至縮小,使患者增加長期存活的機會。

然而,雙免疫合併治療還是可能出現皮疹、疲倦、腹瀉、肝功能異常等副作用,治療過程中都會持續監測,並給予適當的處置。

免疫治療的運用顯著提升了晚期肝癌的治療成效,患者要和醫師詳細討論,擬定個人化的治療策略,達到較佳的預後!

筆記重點整理

  • 由於肝臟缺乏痛覺感受器,所以早期肝癌大多沒有症狀。晚期肝癌可能出現體重減輕、食慾不振、腹脹、腹痛、黃疸等症狀。
  • 台灣早期肝癌(Stage 0)患者比例不到 10%,中期到末期(Stage B、C、D)患者比例超過 50%。早期肝癌建議接受手術切除,晚期肝癌的治療難度較高,必須仰賴全身性治療。
  • 晚期肝癌的治療在過去十多年皆以標靶治療為主,但是反應率較低,治療成效有限。隨著免疫療法的發展,晚期肝癌的治療成效漸漸提升,如今免疫治療已成為晚期肝癌的標準治療。
  • 晚期肝癌患者接受過往傳統療法的平均存活期約一年;若使用雙免疫合併治療,患者的存活期有機會延長至約 2 年。
  • 雙免疫合併治療的治療反應率約 20-30%,腫瘤能獲得穩定控制、甚至縮小。部分患者有機會從無法開刀轉變為可進行手術、電燒、栓塞等局部治療,增加長期存活的機會。
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肺癌免疫治療新突破:10分鐘皮下注射,提升便利性與生活品質!
careonline_96
・2025/01/17 ・2181字 ・閱讀時間約 4 分鐘

圖 / 照護線上

「有位 60 多歲的肺癌患者,需要長期接受免疫治療 PD-L1 抑制劑。」新光吳火獅紀念醫院胸腔內科葉育雯醫師表示,「雖然治療成效很不錯,但因為患者的血管條件不佳,所以每次打針和抽血都成為了挑戰,接受靜脈注射後也常出現瘀血的情況。」

其實,臨床治療上經常碰到類似的狀況,過往沒有適切解方,隨著醫療的進步,現在已有突破性的給藥方式問世–皮下注射新劑型。葉育雯醫師說明,PD-L1 免疫抑制劑是肺癌治療的重要武器,能夠降低死亡風險、提升存活率;現在劑型進化出現皮下注射給藥,在相同的療效下,能大幅將注射時間縮短至僅約 10 分鐘,不須留置針頭或人工血管,降低疼痛感,因此能減輕患者的治療負擔,提升生活品質。

近年來,肺癌免疫治療不斷進步,其中 PD-L1 免疫抑制劑的作用機轉,可讓患者自身的免疫系統,破解腫瘤細胞的偽裝,重新發動攻擊。葉育雯醫師解釋,肺癌細胞在生長過程中,會利用人體本來就有的 PD-L1 機制,讓免疫系統無法有效攻擊癌細胞。使用 PD-L1 免疫抑制劑治療時,就可以阻止上述機制,使癌細胞表面的 PD-L1 與免疫細胞上的 PD-1 的無法結合,解除癌細胞對免疫系統的抑制,恢復T細胞的功能,進而對癌細胞發動攻擊。

PD-L1免疫抑制劑解除癌細胞對免疫細胞的抑制,重新發動攻擊
圖 / 照護線上

PD-L1 免疫抑制劑可用於多種癌症的治療,在肺癌上也可廣泛適用於早期與轉移的病患。葉育雯醫師分析,針對非小細胞肺癌,包括早期術後輔助治療以及癌細胞轉移後的治療,PD-L1 免疫抑制劑都有機會可以幫助病患;另外針對小細胞肺癌轉移或復發後的合併治療也可適用。在 PD-L1 免疫抑制劑的多元適用下,能夠有機會幫助不同疾病階段的患者們,降低復發風險、降低死亡風險、延長整體存活時間或是延緩惡化速度。

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PD-L1免疫抑制劑可適用於不同種類與階段的肺癌
圖 / 照護線上

相較於化學治療,PD-L1 免疫抑制劑的副作用較少,因此對生活品質的影響也較小,普遍患者對治療的耐受性較佳。現在更開發出新的皮下注射新劑型,大大縮短給藥時間,便利性又再度提升。

「原本 PD-L1 免疫抑制劑為靜脈注射給藥,注射時間需要 30 至 60 分鐘。」葉育雯醫師分析,「新皮下注射劑型,不再透過靜脈輸注,給藥時間縮短到約 10 分鐘就能完成!有助減少患者在醫院的停留時間,甚至也不再需要找血管打針或使用人工血管,操作上簡便很多。」

免疫治療皮下注新射劑型 提升治療便利性
圖 / 照護線上

葉育雯醫師進一步指出,如果患者不用施打化療、僅需單獨使用 PD-L1 免疫抑制劑時,此時若改採皮下注射劑型,對便利性的提升是最有感,但其實任何需要使用 PD-L1 免疫抑制劑的情況,皮下注射劑型都可以適用,且治療效果與安全性,也與傳統的靜脈注射劑型相當。葉醫師也提醒因每位病友病況不同,是否適合皮下注射劑型,可多與主治醫師討論,方能讓治療事半功倍。

肺癌 PD-L1 免疫抑制劑皮下注射劑型重點整理

  • PD-L1 免疫抑制劑可用於多種癌症的治療,在肺癌上也可廣泛適用於早期與轉移的病患。
  • 非小細胞肺癌:早期術後輔助治療、癌細胞轉移後的治療
  • 小細胞肺癌:轉移或復發後的合併治療
  • PD-L1 免疫抑制劑在肺癌治療的應用上,有機會幫助不同疾病階段的患者們,降低復發風險、降低死亡風險、延長整體存活時間或是延緩惡化速度。
  • PD-L1 免疫抑制劑的副作用比化學治療少,對生活品質的影響也較小,目前最新的皮下注射新劑型,更能大大縮短給藥時間,便利性再提升,療效不打折。
  • 傳統靜脈給藥時間:較久,需 30-60 分鐘
  • 最新皮下注射給藥時間:短,僅需約 10 分鐘
  • 治療效果與安全性:靜脈注射與皮下注射皆相同

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