Loading [MathJax]/extensions/tex2jax.js

0

1
2

文字

分享

0
1
2

【2012諾貝爾化學獎】藥物開發新突破:「G-蛋白偶聯受體」功能研究

諾貝爾化學獎譯文_96
・2022/01/13 ・5339字 ・閱讀時間約 11 分鐘

本文轉載自諾貝爾化學獎專題系列,原文為《【2012諾貝爾化學獎】細胞與感知

  • 譯者/蔡蘊明|台大化學系名譽教授
  • 譯者/曹一允|美國德州農工大學 Karen Wooley 教授指導下取得博士,現於日本萊雅公司進行研究。
  • 譯者/陳竹亭|台大化學系教授

細胞與感知(Cell and Senses)

我們眼、鼻及口中的感官擁有對光、嗅或味的感測器。在人體內,細胞具有類似的感測器來探知荷爾蒙以及各種訊號物質,常知的有腎上腺素(adrenalin)、血清素(serotonin)、組織胺(histamine)與多巴胺(dopamine)。當生命在演化時,細胞不斷的利用同樣的基本機制來讀取它們的環境:但是負責感測的主角——G-蛋白偶聯受體(G-protein coupled receptors)多年來卻隱藏在研究者未知之處。

如果你工作到很晚,月亮已高懸夜空,你正從偏僻的公車站走回家。你突然聽見後方傳來的腳步聲,聲音快速的迫近。「沒什麼好擔心的。」你告訴自己:「不過是另一個被操到太晚的員工罷了。」但是,一種毛骨悚然的感覺油然而升,有人似乎迫近到了你身後…

你立刻拔腿向家門狂奔,打開前門的鎖時,你整個身體都在顫抖,心在狂跳,而且不斷大力的喘息。

當你的眼睛瞥到迫近的黑影時,整個身體已經轉換到逃跑的模式(圖1)。腦部傳來的神經訊號傳給了身體一個初步的警訊。腦下腺將激素(或稱荷爾蒙)釋放到血流中,被喚醒的腎上腺開始湧出皮質醇(cortisol,或稱可體松)、腎上腺素以及去甲基腎上腺素(noradrenalin,又稱正腎上腺素)。這些物質發布了第二次的警告:應該是拔腳而逃的時機了!脂肪細胞、肌肉細胞、肝、心臟、肺以及血管全部立即反應,血管內湧入了糖與脂肪,氣管擴張,心跳加快 — 這些都可讓你的肌肉獲得能量與氧氣,目標在使你跑得愈快愈好,以便救命。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

一個人的體內,有數十億計的細胞相互作用,它們大部分各自發展出了不同的角色。有些儲存脂肪,有些產生視覺,又有的產生激素或製造肌肉組織…。為了能讓身體適當運作,非常重要的是細胞必須和協運作。要能感知環境,而且認知道周遭發生的事情,身體就需要感知器。

位於細胞表面的感知器稱為受體(receptors),美國杜克大學(Duke University)的羅伯雷柯維茲(Robert J. Lefkowitz)與史丹福大學的布萊恩柯比卡 Brian K. Kobilka 二人因為釐清了一類被稱為 G-蛋白偶聯受體家族(簡稱GPCRs)的物質及其在體內的運作,共享今年(2012)諾貝爾化學獎的桂冠。在這個龐大的生化物質家族中,包括了腎上腺素、多巴胺、血清素、光線、口味與嗅覺等…的受體物質。許多的生理作用大都與 GPCRs 有關,大約有一半的藥物例如 b-阻斷劑、抗組織胺以及各種精神藥物等,是透過 GPCRs 受體物質發揮作用。

了解 GPCRs 生化運作的知識會大大的造福人類,不過這些受體卻在科學家的眼下藏匿了很久。

那個受體:一個隱藏的謎團

十九世紀末期,科學家們開始實驗腎上腺素對人體的影響時,就發現它會使心跳加速、血壓升高、以及瞳孔舒張。由於他們懷疑腎上腺素是透過體內的神經來運作,就癱瘓動物來實驗。然而,腎上腺素的作用仍然可以表現。他們當時的結論是:細胞一定具有某種受體,能在其環境中感知一些化學物質——可能是激素、毒物或藥物。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

但是當研究人員企圖找尋那些受體時,他們卻撞了壁。科學家希望瞭解受體的長像以及它們如何輸送訊號給細胞。當腎上腺素施加於細胞的外側時,會導致細胞內部的代謝發生變化。每一個細胞都有一面外膜壁:就是一層脂肪分子膜將細胞物質與環境區隔。到底訊號是如何穿透這面膜壁的?細胞的內部如何知道外面發生了什麼事?

有數十年,一直無法找到這些受體。即便如此,科學家們仍發展出了一些藥物能專一的針對這一類受體中的特定類型發揮效果。在 1940 年代,美國科學家雷蒙阿爾奎斯特(Raymond Ahlquist)檢驗不同的組織對各種腎上腺素類似的物質如何反應,得到一個結論:一定有兩種不同的腎上腺素受體存在。一種主要讓血管平滑肌細胞收縮,而另一種主要刺激心臟。他稱這兩種受體為 a 和 b。很快的,科學家們發展出了第一個 b-阻斷劑,那正是我們現在最常使用的心臟藥物之一。

這種藥物毫無疑問的是在細胞內發生作用,但是它們是如何做到的卻一直成謎。我們現在知道為什麼這些受體是如此難以發現。因為它們的數量很少,而且大部分被包夾在細胞膜內。又經過了幾十年,甚至於阿爾奎斯特都開始覺得迷失在自己提出的兩個 a、b 受體理論之中時,他如此記載:「對我而言,它們像一種抽象概念。是假想出來解釋組織受到不同結構的化學物質刺激時,所觀察到的生理反應」。

就這 1960 年代末尾之時,今年的諾貝爾化學獎得主之一,雷柯維茲走進了這些受體的歷史。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

將受體誘出它們的藏匿處

這位年輕的頂尖學生立下了要成為一位心臟病科醫師的目標,不過他在越戰高峰時期畢業,在美國公衛醫療服務體系的一個國家研究機構服役,那就是美國國家衛生研究院。在那裡他所面對的挑戰就是:找出那些受體。

雷柯維茲的主管已經有一個研究策略,他建議將具有輻射性的碘接在一個激素上。當這個激素結合到一個細胞表面時,碘的輻射線就可以用來追蹤受體。為了進一步的強化他的論點,雷柯維茲必須證明當這個激素結合在細胞膜壁時,真的會引發細胞內會產生的已知作用。如果能成功展示,就沒有人會質疑他真的發現了一個具有生物活性的受體。

雷柯維茲開始研究促進腎上腺皮質的激素,它會刺激腎上腺分泌腎上腺素。然而所有的實驗都失敗了。一年過去,仍然沒有任何進展。雷柯維茲打一開始並沒有對做研究那麼熱衷,現在卻已經開始喪失信心了,他雖然仍持續研究,但同時也夢想著成為一個醫生。

這個計畫進入了第二年,雷柯維茲終於有了進展。在 1970年,他在兩個聲譽卓著的期刊,國家科學院會報(Prceedings of the National Academy of Sciences,PNAS)與科學(Science)發表了幾篇重要論文,他描述發現了一個有效受體。這項成就讓他感受到做研究的興奮,最後他被延攬至北卡羅來納州的杜克大學。他並非特別想去杜大,只是對方給的條件實在好得讓他無法拒絕。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

在嶄新的實驗室裡,雷柯維茲組成自己的研究小組。雖然看起來他可能永遠無法成為一位心臟病科醫師了,但他仍然想要研究心臟的疾病。因此,他開始把焦點放在腎上腺素與去甲基腎上腺素的受體,它們被稱為腎上腺素激導性受體(adrenergic receptors)。利用輻射性標記的物質,包括了 b-阻斷劑。他的研究小組檢驗了這些受體如何運作,在精細的調整所使用的工具後,他們終於掌握了高超的技巧來取得一系列從生物組織中萃取得到的受體。

同時,有關細胞內部作用的知識不斷累積,研究者發現了他們稱之為 G-蛋白(1994年諾貝爾生理醫學獎)的物質。它會接到受體傳來的訊號而活化,接著 G-蛋白開啟一系列的反應,導致細胞代謝的改變。在 1980 年代初期,科學家們開始瞭解訊號從細胞外面傳遞到裡面的過程(圖2)。

基因:新看法的一個關鍵

在 1980 年代,雷柯維茲決定他的研究小組應該去尋找 b-阻斷劑受體的基因密碼,這項決定應可確定是今年諾貝爾化學獎獲獎的關鍵。一個基因就好像是個藍圖,它包含了一個密碼,能被細胞讀取,依照指示將許多胺基酸組合製成蛋白質,譬如製造一個蛋白質受體。他的想法是,如果研究小組能分離出負責的基因,並讀取 b-阻斷劑受體的藍圖,他們就可以得到該受體如何運作的線索。

差不多在同時,雷柯維茲錄用了一位年輕的醫師,布萊恩柯比卡。柯比卡對腎上腺素激導性受體之著迷,來自於醫院加護病房的經驗,一針腎上腺素可以決定病人的生與死。這個激素可以打開一個腫脹的呼吸系統,並加速心跳。柯比卡想要從腎上腺素的基礎結構細節來研究它的力量來源,也因此加入雷柯維茲的團隊。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

柯比卡作了基因搜尋。然而,在 1980 年代想要在人體龐大的基因體內尋找一個特定基因,就好像在大海裡撈針一樣困難。這個在技術上高度挑戰的計畫因此進展得十分緩慢。不過柯比卡利用了一個很巧妙的想法,使得這個基因終於被分離出來。帶著高度的期待,這些研究者開始分析基因密碼。研究顯示受體具有七條長而且具油性(疏水性)的螺旋形帶子─稱為螺旋體(圖3),這暗示了科學家們,這個受體可能繞進和繞出細胞膜七次。

七次!這與在人體內其它地方已經找到的另一個受體,具有相同數目的帶子以及同樣的螺旋形狀。那就是眼睛視網膜上的視紫質(rhodopsin)光受體。這巧合孕育出一個新的想法:這兩種受體有無可能是相關的,雖然兩者的功能不同?

雷柯維茲後來描述那才是『真正的發現時刻』(real eureka moment)。他知道這兩種受體都會在細胞內側與 G-蛋白作用,他也知道約有 30 個其它的受體是透過 G-蛋白運作。結論是:一定有一個完整的受體家族,長相類似而且運作的方式相同!

因為這個突破性的發現,謎底一步步的被組合浮現出來。現在科學家們對於 GPCRs 已經具有詳盡的知識——它們如何運作,以及如何在分子的層次被調控。雷柯維茲與柯比卡一直站在這整個科學探索工作的最前線。去年,2011 年,柯比卡與其研究團隊報導了一項新發現,他們的工作終於讓他們戴上了桂冠。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

腎上腺運作的顯像

成功的分離出基因後,柯比卡搬到了加州史丹福大學的藥學院,他在那裡開始研究如何取得一個受體的影像:大部分科學界的人認為是不可能的任務——而對柯比卡來說,那成為了一條漫長的旅途。

要將一個蛋白質顯像,牽涉到許多複雜的步驟,蛋白質小到無法用普通的電子顯微鏡來觀察,因此科學家們使用一種稱為 X-射線結晶學(X-ray crystallography)的方法,他們先培養出一顆蛋白質的晶體,其中蛋白質分子以整齊且具對稱性的模式整齊排列,就好像水分子在冰晶中,或是碳原子在鑽石中的排列一般。研究者用 X-射線照射這個蛋白質晶體,當射線打到蛋白質時發生繞射(diffraction),科學家們可從繞射的圖譜推導出蛋白質在分子層次的構造與排列。

歷史上第一個蛋白質晶體的結構圖像是在 1950 年代產生。從那時開始,科學家們已經利用 X-射線將上千的蛋白質顯像。不過它們大都是水溶性的,使得養晶較為容易。少有研究者能將位於油性細胞膜上的蛋白質單離顯像。在水裡,這類蛋白質就像油難溶於水,而且非常容易形成非晶性的油團。此外,GPCRs 天生游動性較高。(記得它們是藉著移動來傳遞訊號!)可是在晶體中,GPCRs 的分子又幾乎完全靜止,要讓它們單離結晶出來遂成為極大的挑戰。

柯比卡花了超過二十年的時間去找到這所有問題的解答,要感謝研究者的決心、創意和分子生物實驗的巧手,柯比卡與其研究團隊終於在 2011 年完成了最終目標:他們得到了一張圖像,顯示受體正在將來自於細胞外激素的訊號,傳到細胞內的 G-蛋白(圖3)。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

這個圖像發表在「自然」期刊上,論文顯示了 GPCRs 新的細節。例如,當被活化的受體打開一個孔洞,準備與 G-蛋白在該處結合時的長像為何(圖4),這種資訊對未來發展新的藥物極為有用。

人類基因體的按圖索驥,暴露了約有一千個基因是 GPCRs 的密碼。大約一半的 GPCRs 受體接受氣味,並且是嗅覺系統的一部分。約三分之一是激素與訊號物質的受體,像是多巴胺、血清素,前列腺素、升糖素(glucagon)或組織胺。有一些受體可捕捉進入眼睛的光線,還有一些位於舌頭,給我們味覺。超過百種的受體仍然是科學家的挑戰,它們的功能仍然有待確認。

除了發現這些受體的各種變體,跟在雷柯維茲與柯比卡腳步之後的研究者發現它們具有多重功能。一個單一的受體也許可以辨識好幾種細胞外的激素。此外,它們在細胞內側不僅僅與 G-蛋白作用,它們也可與被稱為受體抑制(arrestins)的蛋白質作用。科學家開始認識到這類受體不見得一定與 G-蛋白偶合,導致科學家們開始稱呼它們為七跨膜蛋白質(7TM),因為它們具有七個螺旋形的帶子繞進繞出細胞膜。

這些受體的數目和靈活性,賦予細胞為了生命所需,經過精細調控程序而具備的調節能力。我們再回到一開始在公車站逃跑的場景,當血液湧入了腎上腺素,不同的組織會有不同的反應。流到消化器官的血液減少;同時,流到肌肉的血液增加。腎上腺素的不同效應,有賴於體內至少有九種不同的受體對此一激素發生反應。某些受體啟動細胞的活動,而另一些則具有鎮定的作用。

所以下一次你感到害怕時,回味一下美好食物的味道,或是單純的望向天際的星星,想一下你那與 G-蛋白偶合的受體。沒有它們,你的細胞將會相互衝突,混亂將控制你的身體。

參考資料

本文譯自諾貝爾化學獎委員會公佈給大眾的新聞稿,原文可自以下網站取得:
http://www.nobelprize.org/nobel_prizes/chemistry/laureates/2012/popular.html

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度
諾貝爾化學獎譯文_96
15 篇文章 ・ 23 位粉絲
「諾貝爾化學獎專題」系列文章,為臺大化學系名譽教授蔡蘊明等譯者,依諾貝爾化學獎委員會的新聞稿編譯而成。泛科學獲得蔡蘊明老師授權,將多年來的編譯文章收錄於此。 原文請參見:諾貝爾化學獎專題系列

0

0
0

文字

分享

0
0
0
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

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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)」!

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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)。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
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!

👉 更多研華Edge AI解決方案
👉 立即申請Server租借

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度

討論功能關閉中。

鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
225 篇文章 ・ 313 位粉絲
充滿能量的泛科學品牌合作帳號!相關行銷合作請洽:contact@pansci.asia

0

1
0

文字

分享

0
1
0
毒藥的歷史:死亡、救贖與科學的交匯點——《毒藥的滋味》
PanSci_96
・2024/09/03 ・2429字 ・閱讀時間約 5 分鐘

奪命計劃的冷酷藝術

在犯罪史上,謀殺是特別令人髮指的罪行;而在各種殺人手法之中,只有寥寥幾種會像毒藥那樣,令人有如此奇特的病態迷戀。與一時腦熱的衝動謀殺相比,毒殺所涉及的事前規劃與冷酷的算計,完全符合法律術語中的「惡意預謀」(malice aforethought)定義。毒殺需要預先籌畫並了解受害者的習慣,也必須考慮如何下毒。有些毒藥只要幾分鐘就能奪人性命,其他則可以長期慢性下毒,逐漸在體內積累,最終導致受害者必然的死亡。

這本書沒有要列出下毒者及受害者的清單,而是要探討毒物的性質,以及它們如何在分子、細胞和生理層面影響人體。每種毒藥都有獨特的致死機制,受害者所經歷的各種症狀往往都是線索,有助於抽絲剝繭找出他們被下了什麼毒。在少數情況下,這些知識有助於給予適當的治療,讓受害者能完全康復。但在大多數情況下,就算知道是什麼毒物對於治療也沒有幫助,因為根本沒有解藥。

毒殺因冷酷計劃與預謀惡意而特別令人髮指。 圖/envato

雖然毒物(poison)和毒素(toxin)這兩個詞經常互換使用,但嚴格來說它們並不相同。「毒物」是任何會對身體造成傷害的化學物質,可以是天然的,也可以是人造的,而「毒素」通常是指生物所製造的致命化學物質。不過如果你是被下毒的一方,那麼兩者的差異就只是學術討論了。

毒物的兩面性:從致命陷阱到救命藥

toxikon 這個字源自古希臘文,意思是「箭頭浸泡的毒物」,指的是塗抹在箭頭上以導致敵人死亡的植物萃取物。當 toxikon 這個字與希臘文的「研究」logia 相結合,就成為我們現在的「毒理學」或「毒素研究」(toxicology)這個詞。毒物一詞源自拉丁語的 potio,意思是「喝」,之後慢慢演變成古法語中的 puison 或 poison。「毒物」這個字在一二○○年首次出現在英語中,意思是「致命的藥水或物質」。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

從生物體中獲得的毒物通常是許多化學物質的混合物。例如,致命的茄科植物(也稱為顛茄)的粗萃物相當危險,從這些萃取物中也可以純化出化學物質阿托品(atropine)。同樣的,毛地黃花(foxglove)的植物本身也有毒,還能從中萃取出單一的化學物質毛地黃(digoxin)。

有一些歷史悠久的毒藥是混合幾種不同的毒物製作而成,例如「托法娜仙液」(Aqua tofana)就是混合了鉛、砷和顛茄的毒藥。

在瓶子裡人畜無害的化學物質最後怎麼會變成屍體裡發現的毒?無論是哪一種毒藥,在死亡發生之前都會有三個不同階段:下毒、行動和效果。

下毒有四種途徑:消化、呼吸、吸收或注射。也就是說,它們可能是被吃掉或喝掉,透過腸道進入體內;吸入肺部;直接透過皮膚吸收;或是透過注射到肌肉或血液中進入體內。兇手選擇何種方式讓毒物進入受害者體內,取決於毒物的性質。儘管有毒氣體已被用於殺戮,但這涉及一定程度的技術難度,因此並不實用,而且這種手法通常難以針對特定個人。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

透過眼睛和嘴巴的皮膚或黏膜吸收可能非常有效:兇手不必與受害者有任何接觸,甚至在中毒當下還能留在附近。光是將毒藥塗抹在受害者即將接觸的物品上就足以導致死亡。混合在食物或飲料中為大多數毒物提供了一條簡單的途徑,特別適用於固體結晶毒物,因為它們可以簡單灑在飯菜上或溶解在飲料中就好。

不過有一些毒物必須注射到體內才能發揮作用,有時候這是因為毒藥是一種蛋白質,如果加入食物攝取,就很容易被腸胃分解。此外,兇手一定要離受害者夠近才能注射毒物。

毒藥可透過皮膚、食物、或注射進入體內,兇手無需直接接觸即可致命。 圖/envato

毒藥如何摧毀人體機制?

現在我們來看毒物的核心:它們如何破壞身體的內部運作?

毒物確切的作用方式五花八門,而它們的效果則揭曉了許多人類生理學的奧秘。許多毒物會攻擊神經系統,破壞控制身體正常功能且高度複雜的電子訊號:如果阻斷的是心臟各部分之間的交流,可以視為毒物使心臟停止跳動並導致死亡;如果破壞控制呼吸的橫隔膜肌肉調節,同樣也會使呼吸停止,導致窒息而亡。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

也有些毒物會偽裝,隱藏真實身分後進入身體細胞,這些毒物的外型與細胞的重要成分極為相似,但不完全相同,因此可以進入細胞的新陳代謝過程,但無法執行正確的生化功能。毒物會假冒體內的細胞分子,使得細胞的化學作用緩慢停止,最終死亡。當死亡的細胞夠多,整個身體就會跟著死去。

如果不同的毒物以不同的方式發揮作用,不難想像受害者所經歷的症狀也會不同。以大多數消化型的毒物而言,無論作用方式為何,人體的第一反應通常是嘔吐和腹瀉,試圖藉此從體內清除毒物;影響心臟神經和電流訊號的毒物則會導致心悸,最終導致心跳停止;影響細胞化學性質的毒物通常會引起噁心、頭痛和嗜睡的症狀。毒物的作用及可怕後果的故事在本書中比比皆是。

雖然大多數人認為毒物是致命的藥物,但科學家也已經使用與毒物完全相同的化學物質來梳理細胞和器官內部的分子和細胞機制,利用這些資訊開發能夠治療和治癒多種疾病的新藥。舉例來說,科學家透過研究毛地黃植物中的毒物如何影響身體,成功研發出了治療充血性心臟衰竭的藥物。

現代外科手術時使用的常規藥物,同樣也是透過了解顛茄如何影響人體運作後問世,這種藥物除了能預防術後併發症,甚至還能治療在化學戰中受害的士兵。由此可知,化學物質的本質沒有好壞之分,它只是一種化學物質。造成差異的是使用這種化學物質的意圖:是要保護生命,或是奪去生命。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

——本文摘自《毒藥的滋味:11種致命分子與使用它們的凶手》,2024 年 7 月,方舟文化,未經同意請勿轉載。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

討論功能關閉中。

PanSci_96
1262 篇文章 ・ 2411 位粉絲
PanSci的編輯部帳號,會發自產內容跟各種消息喔。

0

1
1

文字

分享

0
1
1
台灣第一人 邱文泰獲選國際顯微攝影競賽評審
顯微觀點_96
・2024/06/28 ・4750字 ・閱讀時間約 9 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

本文轉載自顯微觀點

曾擔任 2023 Taiwan 顯微攝影的評審、成大生醫光學影像核心平台主持人邱文泰,被選為 2024 IOTY 的亞太區評審代表,是台灣第一人!

細胞狗仔隊 專拍細胞不為人知的一面

「我是細胞生物學的愛好者,我們實驗室團隊是細胞生物學的狗仔隊,專拍細胞不為人知的一面。」成大生醫工程系主任邱文泰,帶著笑容自我介紹。

邱文泰專精於活細胞分子造影、光遺傳學以及變化多端的細胞內信使:鈣離子對細胞生理機能的調控。他與團隊近年的重要研究之一,是以光遺傳學精密調控細胞內鈣離子濃度波動,觀察鈣離子如何影響細胞遷移(cell migration)。

20 世紀後半葉,生醫學界逐漸發現鈣離子是功能繁複的細胞訊息傳遞者,可調控授精、細胞增生與死亡、學習與分化,也參與細胞遷移、活化特定轉錄因子。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

傳統生化科技如藥理、化學、物理方法,無法在時間、空間上精準調控與觀測活細胞內的鈣離子變化。細胞如何讀取鈣離子濃度波動(calcium oscillation)訊號,如頻率、幅度等,還是一個待解的謎題。

以光操縱鈣離子通道 解碼鈣離子波動訊號

邱文泰團隊運用光遺傳學(Optogenetics)技術,將人為編輯過的光敏感鈣離子通道蛋白 CatCH(calcium translocating channelrhodopsin)基因轉染(transfect)進入人類骨肉瘤細胞(U2SO)。位在細胞膜的 CatCh 蛋白一旦吸收藍光,就會開啟鈣離子通道,讓胞內的鈣離子濃度快速提升。

光線停止照射,CatCh 就不再輸入鈣離子,細胞原本的平衡機制開始作用,將鈣離子排至胞外(或內質網中),造成細胞質的鈣離子濃度起伏。因此實驗團隊能精密調整骨肉瘤細胞的鈣離子波動,並結合螢光顯微術觀測細胞狀態。

他們以大量表現 Catch 的骨肉瘤細胞(U2OS-CatCh)作為鈣離子波動的主要實驗對象,以藍光照射細胞,調整細胞內鈣離子濃度波動的幅度、週期、頻率、時間等參數。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

在模擬傷口癒合的實驗中,培養皿中間表面被留下一道未被細胞覆蓋的空地,兩側細胞會逐漸往中間遷移、會合,直到將空地填滿。此細胞遷移的過程與人體傷口癒合相似,也與癌細胞在人體擴散的機制有關。

細胞遷移需要細胞骨架與細胞內諸多蛋白質分子聯合運作,參與的分子間還會彼此調控、影響。不同的細胞內訊息分子(即第二信使,second messenger)分別調控不同的蛋白分子路徑。鈣離子在其中的角色眾說紛紜,科學界對詳細機制的認識猶如管中窺豹。

邱文泰團隊發現,對 U2SO-CatCh,0.01 赫茲的藍光照射可帶來顯著高於對照組的細胞遷移量。在 0.1 赫茲的光照下,細胞遷移量卻比沒有照光的對照組更低。

參與細胞遷移的重要轉錄因子 CREB, NFAT, NF‐κB 也由不同強度的鈣離子波動活化,NF‐κB 由較低的鈣離子濃度活化;NFAT 由較高的鈣離子濃度活化;而高或低的鈣離子濃度波動都可以活化 CREB。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

他們的研究不僅印證鈣離子波動可調節癌細胞增生、遷移的理論,也發現鈣離子波動頻率、幅度並非愈高就愈有效。若以 10 赫茲的藍光照射 U2SO 培養皿一個小時,90% 的細胞會死亡,死亡率遠高於波動頻率較低的組別。

透過光遺傳學技術對細胞進行時間、頻率的精準刺激,邱文泰團隊發現鈣離子作為細胞第二信使,能攜帶的訊息比過往的想像更加龐大。也推進了鈣離子訊息的解碼技術,在癌症研究、轉錄因子活化機制研究上,都可能帶來幫助。

堅持研究活細胞,以影像探索未知

熱衷細胞生物學的邱文泰說,「要當細胞狗仔隊,就要有好的相機大砲,才拍得到細胞生活的秘密。」他認為,現代細胞生物學必須要以活細胞為研究材料,才能深入了解細胞生理機制。而拍攝細胞生理活動的顯微設備,是細胞生物學家依賴的重要工具。

邱文泰早期拍攝的「藍眼」:以 FRET(Fluorescence resonance energy transfer)技術拍攝 STIM1 分子和細胞膜上 Orai1 分子結合,帶螢光蛋白的目標分子結合時發生能量轉移,STIM1 會將螢光能量轉移給 Orai1,使其發出橘色螢光。

邱文泰認為,現代的細胞與分子生物學不同過往,需要以影像證據說服科學家同儕。研究發表的依據不再是間接量化的座標點、折線圖、柱狀圖,他說「現在顯微影像是不可或缺的,甚至立體影像才是學術發表的標準。」

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

邱文泰分析,隨著類器官(organoid)、層光顯微術(light sheet)、生物組織澄清化(tissue permeabilization)等顯微技術逐漸成熟,精密顯微影像會在生醫研究領域被視為理所然的科學依據。

回想早期接觸的生物學技術,邱文泰笑說,「我那時的研究生都有一件實驗用『戰袍』,上面遍佈黑色斑點,是在暗房被顯影劑沾到的工作痕跡。現在的實驗都用數位影像,研究生恐怕連底片長什麼樣子都不知道。」

邱文泰回憶,數位顯微影像甫推出的時候,學術圈同儕普遍擔心著名期刊不接受新式的數位影像。「誰知道兩三年後,再也沒有人在暗房洗底片!接下來的細胞生物學家,實驗衣都很潔白。」

邱文泰說明,生物學研究會隨著技術演進,愈必要的技術,帶來的改變愈快。他舉例道「傳統的顯微影像以 2D 形式為主,對生物體的模擬有限。3D 影像將是未來生物學研究不可避免的趨勢。」

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

不僅植入螢光蛋白、使螢光蛋白遺傳、分子標定等技術成為細胞生物學研究的基本配備,科學家還需要精密的顯微設備才能拍好實驗成果。

生醫光學影像核心平台 共享儀器降低門檻,帶來交流

邱文泰說,儀器的成本與操作的確會形成實驗門檻,因此成大醫學院營運生醫光學影像核心平台,聚集校內學者的貴重光學儀器,由專門經理、技術員負責保養、補充、操作事宜。每個實驗室的成員,甚至附近學校的師生、生技廠商都可以申請使用,僅需負擔相當低廉的費用。

研究生在生醫影像核心平台合作使用倒立雷射共軛焦顯微鏡。

平台內許多貴重儀器都是沈孟儒(成大藥理所特聘教授,現任成大校長)、邱文泰等學者主動提供,他們也樂意無償提供使用教學。擔任平台主持人的邱文泰說,共用貴重儀器可以提升學術圈的整體利益,不但儀器的價值得以充分發揮,研究者們也可以透過平台交流彼此的技術專長。

他舉例道,「最直接的方法,就是看誰最常登記使用特定儀器,就表示他很擅長那項技術,需要的時候可以直接請求合作。」若儀器都留在各自的實驗室裡,這種交流學習的機會無法出現。研究者也不容易嘗試不同儀器的功能,討論不同儀器的優劣長短。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

最嚴格的細胞生物學,點燃學術興趣

邱文泰說,自己出身苗栗鄉間,選填大學志願時沒有明確志向,只想離家遠一點。他覺得自然與生物是成長過程中熟悉的一部分,就選填了大多數的生物學科系。就讀成大生物學系,是分發之下的偶然。

在成大生物學系,周遭同學紛紛進入實驗室做專題,邱文泰卻直到大三還沒建立學術志向。直到的必修課「細胞生物學」結束後,他對實驗的興趣才被點燃。那門課由甫從美國歸來的陳虹樺老師任教,教學與考試都相當嚴格緊湊。

邱文泰回憶當年的細胞生物學課說,「期中考和期末考要寫滿四個小時,而且幾乎全部是申論題。考前壓力很大。」但也因為如此嚴格的學習要求,他踏實地讀完課本上每一個字。通過期末考後,心中充滿成就感,決定加入細胞生理相關的實驗室進行專題研究。

融合美式獨立與日式嚴謹,潛移默化的學術人格培養

求學階段多在成大吸收養分,現在也致力培育成大學生的邱文泰,認為對自己影響最深刻的,是湯銘哲(現任成大生理所特聘教授)和沈孟儒兩位學者的風範。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

邱文泰說,「湯銘哲老師的心胸開闊,重視自由探索與獨立研究,可說是典型美式風格的學者。碩士班學生的題目要自己發想、設計方法,老師負責引導大方向。」而且湯銘哲對學術同儕非常慷慨大方,隔壁實驗室來借任何耗材與設備,或是需要技術協助,他總是樂意援助。

邱文泰笑說,正因為這種慷慨大方,湯銘哲實驗室的成員經常處於「幫助鄰人」的狀態。他回憶說,「當時覺得很忙碌,但成為實驗室主持人之後,發現自己已經被這種風格潛移默化了。」

邱文泰也以樂於分享、協助的風格領導實驗室。他說,「我的學生也經常幫助其他實驗室的同學,我希望他們在互助、分享的氣氛中成長,成為心胸開闊的人。」

自博士班第二年開始,邱文泰加入新成立的沈孟儒實驗室,接受共同指導。他說,「沈孟儒校長是日式風格的學者,對研究與學術寫作追求完美的高標準。他如果看你的論文草稿寫錯超過三個字,就會請你拿回去重寫。」

邱文泰讚賞說,沈孟儒對科學研究的嚴謹要求,是他的職業楷模。他打開會議室的鐵櫃,數十本厚實日誌整齊排列其中。他說「因為沈老師的指導,我直到今天持續寫著實驗日誌,確實記錄每一天的實驗內容。對學生,我也要求交出完整的實驗日誌,才能從我的實驗室畢業。」

嚴謹治學的風格,呈現在邱文泰的實驗室管理,他們的藥品、抗體集合收納且全體共用,每個人都使用相同規格的研究材料。不會出現各用一套藥品,劑量、藥效不同,實驗結果難以重複的狀況。

他說,「材料的品質控制與共享,對實驗成果的精準化和均一化就是一件好事,也是科學研究的必要。」

邱文泰嚴格要求實驗室各種藥品、器材的擺放秩序,收納之後要編寫目錄和標示,任何人都能一目了然。他打趣說,「小偷闖進我們實驗室,根本不需要翻箱倒櫃,他可以按圖索驥找到所有東西。」

這種嚴謹的管理風格深刻地影響邱文泰的學生。他舉例說,一位博士班畢業生回到廈門大學擔任實驗室經理,按照邱文泰一致化與秩序化的風格整理實驗室,不但讓同事感到驚喜,連周遭實驗室的經理也紛紛來學習這種實驗室管理。

融會了兩位迥然不同的成大傑出學者風範,邱文泰長年投入引導成大學生對知識產生興趣,潛移默化對物嚴謹、對人開闊的高尚人格。因此數次獲得輔導、教學方面的優良教師獎。

鮮為人知的是,他其實差點成為高中教師,遠離成大的學術環境。

探索未知,比收入和安穩的生涯更重要

回憶起職涯轉捩點,邱文泰說,「那是人生最困難的決定。我剛退伍就在台南女中得到正式教師職位。眼看有個穩定、待遇不差的職業選擇,卻又被邀請回去讀博士班。」

邱文泰的考慮相當務實:高中教師的薪資高於社會平均、有退休保障,上下班時間穩定還有寒暑假。而博士班學生薪資不如高中教師,更不容易保持生活與工作的平衡。

收入和閒暇時間考量之外,邱文泰更重視學生對知識的態度,他回憶說,「我喜歡對高中生分享最新科學消息,例如當年諾貝爾獎得主與研究內容。」學生們的反應卻是「這些會考嗎?」

高中生在升學制度訓練下,認為只有考試相關的科學知識才是重要的,而高中教師也必須精熟解題技巧。邱文泰坦承,「我體會到,自己並不想走上鑽研教科書上既定知識與解題技巧的職涯。對我來說,更想要的是親手研究、接觸未知。」

邱文泰說,「跟我同屆考上高中老師的同學已經準備退休,而我還在規劃新的研究計畫、主持與眾人研究息息相關的生醫影像核心平台,但是我覺得這樣很充實。」

主持儀器共享平台,減少科學社群的資本差距;傳授學生知識與潛移默化的人格教育,對邱文泰來說毫無義務感,而是讓生醫領域更加蓬勃明朗的充沛機會。

查看原始文章

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

討論功能關閉中。