揭開人體的基因密碼！——「基因定序」是實現精準醫療的關鍵工具

你身邊也有憂鬱症的朋友嗎？根據世界衛生組織 2021 年的報告顯示，全球有超過 3.5 億人受憂鬱症所苦；在臺灣，衛福部統計調查指出，約有 200 萬人罹患憂鬱症，其中，重度憂鬱症患者更超過五成，約 125 萬人。罹患憂鬱症的人會出現 2 週以上的情緒低潮、食慾不振、失眠、自責、有輕生念頭等症狀，嚴重者會無法集中精神，進而影響到工作及生活──憂鬱症已然是 21 世紀不可忽視的健康殺手！

憂鬱症不只是「心病」，也是「腦病」

過去，人們總認為憂鬱症只跟心情不好有關，但其實是大腦也生病了。人腦內有一套情緒自動調節機制，情緒的產生與邊緣系統、下視丘、大腦皮質等區域有關，而若要抑制情緒，則由掌管理性思考的前額葉負責。前額葉也是人腦中主動抑制憂鬱症狀最重要的腦區，一般人在遇到壓力大或憤怒的狀況時，能在短時間內平息下來，就是因為有前額葉幫忙踩剎車，抑制衝動的行為。即使遇到令人非常生氣的事情，也能透過找人討論、看書或爬文等等，讓心態改變，化解情緒危機。然而，憂鬱症患者的情緒調節功能失常，包括：前額葉、杏仁核、海馬迴……等，導致即使沒有任何外力干擾，也會陷入情緒低潮，且無論怎麼溝通都無效。

「頑固型憂鬱症」並非無藥可醫

臺北榮民總醫院精神部社區復健精神科主任李正達醫師表示， 一般的憂鬱症患者，大腦功能雖然出問題，但仍有一定的控管能力，透過服藥或心理治療就能有不錯的效果，但若是頑固型憂鬱症（TRD）患者，大腦的情緒迴路異常會更加明顯，使得患者一直被負面思維綁架。李正達醫師表示，在這種狀況下，吃藥不一定有效，且這類患者腦部的情緒迴路出問題的地方不盡相同。因此，他投入頑固型憂鬱症及腦刺激治療的研究，發現以磁脈衝活化神經元的經顱磁刺激術（TMS）治療憂鬱症成效不錯，且為非侵入性的治療方式，對藥物治療反應不佳的患者來說，是一大福音。

頑固型憂鬱症的額葉功能之所以表現失常，與大腦中的興奮性神經傳導物質和抑制性神經傳導物質的失衡有關。對此，李正達醫師表示，可用 TMS 治療患者的情緒迴路，讓上述分子的表現正常化，進而有效改善症狀。此外，他也提到美國已上市能夠調控上述神經傳導物質的新藥，透過鼻噴劑、注射，甚至未來也會有口服的方式，快速平衡大腦的情緒控管系統。

結合 AI 科技，找到適合的療法

李正達醫師提及 TMS 有不同的刺激方式，目前 TMS 雖然有效，但為病患找到合適的打法才是關鍵，不然有些個案已經長期陷入負面情緒，有著想不開的念頭，若又遇到治療無效，會增加病人的挫敗感，甚至錯過挽救情緒的黃金時機。對此，他也分享，目前最新的研究可運用新科技，例如：結合腦影像學跟人工智慧（AI），透過蒐集與分析過去做過腦波且成效較好的病患數據，幫助未來要施打 TMS 的患者，更快篩選出合適的治療方式。

補充深海魚油，有效緩解憂鬱症

除了 TMS 能造福憂鬱症患者外，憂鬱症也可以透過營養補充的方式，讓病情好轉。臺灣身心醫學專家、中國醫藥大學安南醫院副院長的蘇冠賓醫師提到，許多精神醫學研究顯示，飲食習慣與精神健康有直接的關聯，而特定營養素的單獨療法或合併療法也有一定的療效。世界營養精神醫學會（ISNPR）發表的臨床指引和治療共識的論文中提到，推薦透過調整飲食、補充保健食品及類藥劑營養品，來幫助增進精神健康。其中，蘇冠賓醫師的研究團隊針對 Omega-3 脂肪酸，即深海魚油，進行多項跨國研究，發現 Omega-3 對於焦慮有低到中度的療效，也發現 Omega-3 可用於治療兒童過動症；蘇醫師的團隊也與英國倫敦國王學院（King’s College London）合作研究發現，當憂鬱症患者攝取 Omega-3 多元不飽和脂肪酸時，可有效減輕人體發炎反應，並且改善憂鬱症的症狀。此外，蘇冠賓醫師的團隊也致力於尋找腦疾病的致病機轉及創新治療，包含：重覆性經顱磁刺激（rTMS）、針灸、經顱光刺激等創新療法，希望提供病患更多元、更有效的治療方式。

大腦與情感的連結，超乎你的想像

大腦的活動與人類的情感表達有著密切關連，隨著腦科學的進步，新興的研究工具如功能性磁振造影（fMRI）、腦電圖（EEG）、TMS 等技術出現，更能幫助科學家清楚地看到大腦裡的分子影像及變化，不僅重新定義了精神疾病，幫助憂鬱症的治療，還能解釋為什麼人們在購物時會有「腦波弱」的現象，如何看待人類的同理心、道德與正義，甚至可應用到法治層面如測謊等等。

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• 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？

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。

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：

• 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

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？

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。

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？

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?

（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）或。

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。

• 作者／照護線上編輯部
• 本文轉載自 Care Online 照護線上《次世代基因定序 NGS 納健保給付，幫助選擇標靶藥物，精準治療甲狀腺癌復發，專科醫師圖文解說》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持 Care Online 喔
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「那是一位 50 多歲的女士，發現甲狀腺癌後有接受治療，但是在幾年後發現甲狀腺癌復發，並轉移至肺部。」高雄榮民總醫院核子醫學科主任諶鴻遠醫師指出，「復發的腫瘤對放射碘的反應不佳，經過標靶藥物治療後一段時間，產生抗藥性、病情惡化，這位患者也漸漸出現肋膜積水，走路會喘、躺下也會喘。」

經過討論後，患者接受次世代基因定序 NGS 檢測，發現有 RET 融合基因突變。諶鴻遠醫師建議，針對 RET 融合基因突變，患者開始接受 RET 抑制劑治療。

經過一個月的治療後，患者的症狀大幅改善、肋膜積水消退。諶鴻遠醫師發現，大概四個月後，患者再次接受放射碘治療，也能夠發揮治療成效，讓患者的狀況越來越穩定，目前持續在門診追蹤治療。

甲狀腺癌初期沒有明顯症狀，多數患者是在接受甲狀腺超音波檢查時意外發現。諶鴻遠醫師指出，隨著腫瘤變大，患者可能摸到頸部腫塊、淋巴結腫大、覺得頸部有壓迫感、頸部疼痛、或吞嚥不適。如果喉返神經遭到侵犯，患者可能出現聲音沙啞、容易嗆到等狀況。如果氣管受到壓迫，患者的呼吸也會受到影響。當甲狀腺癌轉移至骨骼、腦部、肺部等部位時，便會造成骨頭疼痛、頭痛、呼吸不適或咳嗽等各式各樣的症狀。

臨床上懷疑是甲狀腺癌時，通常會在超音波導引下做穿刺，取部分細胞出來做檢查。諶鴻遠醫師說，手術是甲狀腺癌的主要治療方式，在狀況許可時，通常會安排手術，切除甲狀腺並進行頸部淋巴結廓清。

部分甲狀腺癌患者，在開完刀還要做放射碘治療，幫助降低復發風險。諶鴻遠醫師說，完成初步治療後，患者一定要定期追蹤，醫師會視狀況安排抽血檢測包括腫瘤標記、甲狀腺功能等，影像檢查包括頸部超音波檢查、電腦斷層、腫瘤掃描等。

「甲狀腺癌患者可能在術後一、二年復發，也可能在十年後復發，所以務必定期追蹤，才能在發現復發跡象時，啟動下一階段的治療。」諶鴻遠醫師說，「復發的甲狀腺癌往往會比較棘手，而需要調整治療計畫。」

次世代基因定序 NGS，幫助擬定治療計畫

針對復發的甲狀腺癌，可能會再度進行手術與放射碘治療，然後依照患者的狀況，使用傳統的標靶藥物，一般是以抗血管新生為主的標靶藥物。諶鴻遠醫師說，隨著精準醫療的發展，目前還可以在甲狀腺癌復發時，進行次世代基因定序檢測（NGS，Next Generation Sequencing）。

精準醫療的精神是分析腫瘤的基因，然後針對不同的標靶基因，選用對應的標靶藥物來抑制腫瘤生長。諶鴻遠醫師說，在甲狀腺癌復發後，精準醫療的角色就越來越重要。

針對特定標靶基因的藥物，作用機轉較專一，能準確發揮效果，副作用也較少。諶鴻遠醫師說，例如利用次世代基因定序 NGS 驗出 RET 融合基因突變時，便能使用 RET 抑制劑，抑制腫瘤生長、促使腫瘤凋亡。

具有 RET 融合基因突變的甲狀腺癌往往惡性度較高，較容易復發、轉移，也較容易對放射碘產生抗性。諶鴻遠醫師說，接受次世代基因定序 NGS 檢測，有 5% 至 10% 的機會找到 RET 融合基因突變，年輕型的甲狀腺癌可能會有 25% 的機會找到RET融合基因突變。使用 RET 抑制劑可以幫助讓復發的腫瘤縮小、惡性度下降、讓放射碘治療無效的患者再恢復治療效果。RET 抑制劑的發展對甲狀腺癌復發的患者有很大的幫助。

取得腫瘤組織後，次世代基因定序 NGS 能夠一次檢驗多種腫瘤基因，檢測費用會隨著檢測基因的數量而有所差異，從新台幣數萬元至十萬元以上不等。諶鴻遠醫師說，如今次世代基因定序檢測 NGS 已納入健保給付，符合給付條件的患者，便能以部分負擔的方式進行次世代基因定序檢測。

由於腫瘤基因相當多，究竟要檢測哪些基因，需與臨床醫師討論後取得共識。目前健保給付甲狀腺癌患者的條件與檢測基因，也已公布如下：

貼心小提醒

甲狀腺癌患者在接受初步治療後，仍有復發的風險，請務必定期追蹤。諶鴻遠醫師提醒，在甲狀腺癌復發後，次世代基因定序 NGS 能夠幫助擬定治療策略。藉由次世代基因定序 NGS，有 5% 至 10%（年輕型高達 25%）的機會驗到 RET 融合基因突變，利用 RET 抑制劑有助於讓復發的腫瘤縮小、惡性度下降、讓放射碘治療無效的患者再度恢復治療效果，達到較佳的治療成效！

• 本文轉載自 Care Online 照護線上《次世代基因定序 NGS 納健保給付，幫助選擇標靶藥物，精準治療甲狀腺癌復發，專科醫師圖文解說》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持 Care Online 喔
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