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副作用斷片腦袋關機!鴉片類藥物的成癮真相 ft. 杜學淵醫師【科科聊聊 EP74】

PanSci_96
・2021/12/24 ・3859字 ・閱讀時間約 8 分鐘


泛泛泛科學Podcast這裡聽:

圖/pixabay

大家期待已久的「毒家話題」回來了!日前,泛科學主辦的第二屆泛泛泛科學 Podcast 主題票選「那些搞錯用途的毒物」,今天的重頭戲就是高票當選的「鴉片類藥物」!

為何鴉片類藥物特別容易成癮?嗎啡、海洛因到底是藥還是毒?奈及利亞的感冒糖漿為何成為熱銷毒品?《天能》開場的麻醉毒氣也是鴉片類藥物嗎?本集 y 編將化身泛科禁藥王(誤)和台北市立聯合醫院成癮防治科的杜學淵醫師,揭開鴉片類藥物的真面目,提醒你不管嗑了什麼都要小心點!

圖/pixabay
  • 01:46 人與鴉片的愛恨情仇史

鴉片是草本植物罌粟的活性成分,提煉過程並不困難,僅要割開罌粟未成熟果實的果皮後,再把滲出之白色汁液凝固,即可形成鴉片。由於鴉片容易提煉,作為醫療用途的歷史悠久,早在西元前 3400 年便有蘇美人使用,而後再傳給巴比倫、埃及、古希臘等文明,其字根「Opium」也源於古希臘語。而後,鴉片盛行於中歐、地中海等地,再因阿拉伯人傳至亞洲,由於它具有止瀉、止痛、麻醉功效,當時主要用於治療痢疾、腹瀉等疾病。

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延伸閱讀:

天使or惡魔:歷史上的藥物安全事件──《八卦醫學史》

  • 06:24 鴉片何時引進台灣

根據文獻記載,鴉片於唐朝由阿拉伯商人進貢給皇室,直到清朝中葉,中國已有大量地區種植罌粟、生產鴉片。由於鴉片能產生欣快感(Euphoria),讓人們愉悅放鬆感,因此在中國作為「娛樂性藥物」蔚為流行,起初僅有皇室、達官貴人能享用,而後逐漸普及至民間。自清朝開始,鴉片也大量輸入至台灣,直到日據時代發覺鴉片致使勞工生產力下降,因而改列為專賣,並發放使用證照,限制僅有成癮者才能購買,逐漸降低鴉片的成癮影響力。

  • 08:53 成癮是種「腦部疾病」

人體內有類似功能的「天然鴉片」——腦內啡(Endorphin),意即「人體自然生成的嗎啡」,為人體激素的一種,當它與腦內啡受體結合,同樣會產生欣快感。杜學淵醫師提及,1930年美國學者研究指出,成癮是種「腦部疾病」,共有三個階段。第一階段為「大量使用」,當鴉片類的成癮物質與腦內啡受體作用時,產生強烈欣快感,甚至釋放傳遞興奮訊息的多巴胺(Dopamine),便會讓我們「過爽」,形成成癮症狀。

延伸閱讀:

【科基百科】多巴胺:生存的動力,上癮的元凶

  • 14:05 鴉片類藥物為何容易成癮?

由於鴉片作用力比腦內啡更強,能製造更巨大的欣快感、分泌更大量多巴胺,因此更容易成癮。而成癮「第二階段」,即是大量使用成癮藥物後,人的壓力調節反應混亂。要使用成癮物質,才能維持正常生活,否則會情緒低落、提不起勁。進而被成癮物質控制,產生依賴性。

  • 17:22 成癮就像「煞不了車」

成癮的「第三階段」,即是心心念念都想著成癮物質。 杜學淵醫師提及,大腦的邊緣系統(Limbic System)是娛樂至上的「情緒中心」,只要能產生快感的事就會去做,是成癮行為的發源地。與之相對的是前額葉的「理性中心」,能夠控制情緒。因此,成癮的「第三階段」,即是感性大腦弱化理性大腦,就像「煞不了車」、「追劇停不下來」。杜醫師也表示,先天基因與成癮有極大關聯,40 – 60 %的成癮因素源自遺傳,其餘比例則與環境因素有關。

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  • 20:31 明知會成癮為何還要用?

可用於止痛的藥物分為:常見的乙醯胺酚(如普拿疼)、非類固醇消炎藥物以及鴉片類藥物。由於鴉片類藥物止痛效果最好,因此即便容易成癮,醫療上仍普遍使用。台灣頒布的《管制藥品管理條例》,依據習慣性、依賴性、濫用性及社會危害性,將藥品分為四級管理,鴉片類藥物中,海洛因、鴉片、嗎啡屬管制最嚴謹的第一級,可待因、坦芬尼、奧施康定則屬第二級,說明了鴉片類藥物的危險之處。

延伸閱讀:

為何醫師會繼續開藥給鴉片類藥物成癮的患者?

  • 25:01 感冒糖漿變成熱銷「毒品」

由於某些感冒糖漿內含鴉片類藥物「可待因」,因此在 2018 年的奈及利亞成為年輕人間的熱銷「毒品」,致使當局禁止生產和進口。杜學淵醫師解釋,可待因劑量低時有止咳效果,但在人體經肝臟代謝後,會有 10% 轉成嗎啡,因此大量服用仍可能導致成癮。台灣衛福部食藥署也在去年公告,含可待因成分的藥品,將全面禁用於未滿 12 歲兒童及哺乳婦女,以免不良副作用與成癮狀況產生。

延伸閱讀:

忘憂好朋友 奈及利亞人感冒糖漿成癮

只是喝個止咳藥水,卻被勒令戒毒?都是基因型與法院標準惹的禍

  • 29:15 《天能》也和鴉片類藥物有關?

據傳電影《天能》的開場戲,取材自 2002 年的「莫斯科歌劇院脅持事件」。當時,有 40 多名車臣共和國的綁匪,闖入莫斯科的一間劇院,狹持超過 850 位觀眾作為人質,最後由俄羅斯特種部隊透過通風系統,釋放類似「吩坦尼」的鴉片類藥物氣體麻醉綁匪及人質,雖然救援行動成功,但也導致部分人質而後產生不良反應、甚至死亡。

延伸閱讀:

莫斯科歌劇院脅持事件

  • 31:10 吩坦尼效力是嗎啡的 100 倍

「吩坦尼」具止痛、麻醉功能,服用者會陷入昏睡狀態,是非常強效的鴉片類藥物,止痛效力甚至是嗎啡的 100 倍,並且具抑制中樞神經效果,過量使用恐令呼吸抑制而死亡。美國因推崇安寧緩和治療,90 年代後開始以便利的吩坦尼貼片,為疾病末期患者止痛,但因藥性過強,成為美國鴉片類藥物致死人數第一名的藥物。經美國食品藥物管理局嚴格控管後,成癮患者又轉往由非法途徑取得,不當的使用,仍然十分危險。

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  • 37:38 為何不能研發無成癮性的藥物?

由於鴉片的成癮問題很早便被察覺,因此醫學界研發出嗎啡、海洛因、吩坦尼、奧施康定等鴉片類藥物,即是希望能替代鴉片或其他易成癮藥物幫助患者止痛,但事後仍證實上述藥物具成癮性。杜學淵醫師解釋,由於藥物研發的實驗族群未必廣泛、人數不足,或無法長期追蹤,因此無法準確的在研發階段,判斷藥物的成癮性,或避免產出具成癮性的藥物。

他也舉例,奧施康定在 2012 年的美國達到濫用高峰,而後藥廠改變劑型,令藥品不容易磨碎、遇水變為膠狀物,藥效也改為長效型,才較有效改變濫用及成癮狀況。台灣衛福部亦規定,僅有需長期控制疼痛的中重度癌症病患、或特定條件的中重度非癌症慢性病患,才能使用奧施康定,避免成癮或濫用。

  • 42:29 如何避免病人的藥物成癮問題

杜學淵醫師說明,由於「疼痛」是患者主觀的感受,而醫生的天職即是幫助減緩患者痛楚,因此有時滿足了病人需求,卻導致患者成癮。他也表示,臨床上很倚靠醫生的經驗,判斷開立的處方劑量是否合理、病人要求止痛藥物的頻率是否增加。目前台灣醫院內也多設有藥品管理委員會,可協助提醒醫生某些藥品處方、或哪些病人狀況需特別留意,避免藥物成癮問題發生。

  • 48:23 台灣如何防治藥物成癮及濫用

由於台灣對鴉片類藥物的規範嚴格,成癮及濫用狀況不如美國嚴重。不過,台灣仍曾有海洛因濫用情形,再加上共用針頭而導致愛滋病、B 肝、C 肝等疾病傳染。2006 年起,政府採以「美沙酮治療法」,提供美沙酮讓海洛因成癮者飲用,並配合「清潔針具計畫」,有效減緩患者成癮與疾病傳染的風險。同時,現在口服用的「舌下錠」(丁基原啡因),也做為成癮藥物的另一種替代療法,其藥效能維持更久,並且無法注射使用,降低了濫用風險。

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  • 53:00 勿把成癮「污名化」

杜學淵醫師表示,行政院推行的「新世代反毒策略」已邁入第二期,預計於 4 年內投入 150 億經費,醫療部分今年也提供 2 億 400 萬,為主動求診的藥物成癮患者支付醫療費。杜醫師重申,成癮是一種「腦部疾病」,因此應把成癮者視為病人,提供他們需要協助,讓患者恢復生理功能,降低成癮所造成的危害,而非「污名化」他們。

  • 56:23 「成癮防治科」的守備範圍

杜學淵醫師所任職的「成癮防治科」,即是提供成癮患者醫療協助,包含上述的鴉片類藥物、毒品成癮,甚至酒精、賭博、網路成癮,也是他們的守備範圍。由於成癮症狀恐影響人體各部位,加上現代科技與藥物的快速演進,成癮防治對於第一線的醫師,是相當大的挑戰。隨著醫學界研發出美沙酮、舌下錠療法,成癮防治出現了改善的曙光,醫界未來仍需發展更多治療模式,協助患者擺脫成癮。

延伸閱讀:

嚴重酒精成癮與神經傳導物質GABA有關

網路成癮大解密!從何而來又該如何解決?

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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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家人的處方藥可以吃嗎?注意用藥安全,避免成癮!
careonline_96
・2024/07/03 ・876字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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每到考試前,小華總是緊張到睡不著覺。

「要不要來吃一顆媽媽的安眠藥呢?既然是醫師開的藥,應該很安全吧。」

「等等!千萬不可以擅自服用處方藥喔!」

出現頭痛、生理痛或失眠時,很多人會擅自服用家人的藥物。但是未經醫囑使用處方藥,可能發生危險,或因為產生生理及心理的依賴,而有成癮的風險。

成癮性處方藥多半為中樞神經抑制劑及中樞神經興奮劑,容易因為濫用而對心理、生理造成危害,且會影響家庭、工作與人際關係。所以必須經過醫師診斷,開立處方箋後才可領用,以確保用藥安全。

對藥物成癮後,便必須反覆使用,否則可能出現各種戒斷症狀,例如緊張、焦慮、易怒、厭食、失眠、打呵欠、注意力不集中等。若過量使用藥物,可能傷害身體,甚至導致死亡。

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根據聯合國毒品和犯罪問題辦公室的統計資料,處方藥濫用主要集中在青少年,其致死人數遠遠超過使用海洛因、古柯鹼等傳統非法毒品的致死人數。

日常生活中,如果出現頭痛、生理痛或失眠等狀況,請尋求醫師的協助,千萬不能隨意使用他人的藥物。

如果在使用藥物後,發現有疑似藥物成癮的狀況,一定要盡快就醫治療,脫離藥物依賴!

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快樂的事物令人上癮?為什麼多巴胺讓你成「癮」?——《人類文明》
天下文化_96
・2024/06/18 ・2126字 ・閱讀時間約 4 分鐘

多巴胺與大腦的愉悅中心

腦幹是大腦最早演化出的區域之一,也是連結脊髓的關鍵。腦幹頂部有一組稱為腹側被蓋(ventral tegmentum)的神經元,而大腦中有一個控制行為的區域,稱為依核(nucleus accumbens),腹側被蓋與依核的溝通,是透過一群會釋放多巴胺的神經元,稱為中腦邊緣路徑(mesolimbic pathway);雖然這些神經元只占了大腦所有神經細胞的一小部分(不到 0.001%),卻對激勵人類生存與繁殖的行為至為關鍵。

人吃東西、解渴或做愛的時候,都會讓中腦邊緣路徑釋放多巴胺。而且觀看、甚至只是去想些色色的事情,就足以刺激多巴胺的分泌。某些讓人覺得心滿意足的事,例如第一章〈文明背後的軟體〉談過的復仇、或是打電玩獲勝,也能刺激我們的多巴胺系統。

人腦接收到這些報償訊號,就會感覺愉悅,因此常有人說多巴胺是大腦裡的快樂物質。在動物界,不是只有人類具備這樣的多巴胺釋放機制。所有哺乳動物都有這樣的中腦邊緣報償路徑,可說是大腦運作最古老而基本的其中一項功能。事實上,整個動物界都很常看到這種用多巴胺或相關神經傳遞物質,來影響行為的系統。

人類遇到快樂的事,中腦邊緣路徑就會大量分泌多巴胺。為了讓我們順利生存,大腦就會想去重複那些上次啟動多巴胺系統的行為,並避開那些曾經抑制多巴胺系統的舉動。圖/envato

只要遇上對人有利的情形,例如有吃有喝,或特別是意外之喜,中腦邊緣路徑就會大量分泌多巴胺;相對的,遇上對人不利的情形,例如接受到負面經驗,或是沒有得到預期的報酬,則會讓多巴胺濃度下降。所以,為了調整人類行為,好讓我們在自然棲地成功生存,大腦就會讓我們想去重複那些上次啟動多巴胺系統的行為,並避開那些曾經抑制多巴胺系統的舉動。所以,這套關於快樂與報償的神經化學系統,其實也就是一套關於學習的神經化學系統。

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這條多巴胺路徑也連結了腹側被蓋與前額葉皮質;前額葉皮質是大腦前側一個有皺摺的區域,人類的這個區域明顯大於其他動物。前額葉皮質掌管各種高階的「執行」功能,例如對特定目標做出決策與規劃,因此也同樣受到多巴胺報償系統的控制。

這套由多巴胺引導的機制,很有效的讓人類表現出有利於在自然界生存的行為。然而,等到人類發現可以用其他方式(也就是各種藥物)來刺激這套機制,目的並不是為了生存,那就開始出問題了。酒精、咖啡因、尼古丁、鴉片,這四種藥物會有效讓人腦的報償系統出現短路,引誘中腦邊緣路徑釋放多巴胺(或是抑制多巴胺的消退、又或是讓神經元表面的受體更加敏感),於是讓人感受到愉悅、甚至是狂喜,強度遠遠超出自然界能給人的快樂。然而,相較於像是「進食」這種自然觸發多巴胺的因素,由這些藥物產生的愉悅永遠不會讓人覺得已經滿足。

這些藥物會在中腦邊緣路徑產生錯誤的訊號,讓人誤以為這種行為大大有益於生存繁衍,於是推動學習機制,重新設計大腦的連線,來反覆追求這些行為。人的癮頭正是由此而生,讓人產生渴望與強迫的行為,追求立刻就要得到的滿足感,不像是在自然世界當中,總得付出一些代價(例如花時間狩獵),才能得到多巴胺的報償。

人類現在可能也困在成癮的快樂陷阱裡。圖/envato

科學家曾在 1950 年代做過實驗,以手術將電極植入大鼠的大腦深處,讓大鼠只要每次按下某個開關,就能刺激依核。結果發現大鼠開始出現強迫性按開關的行為,每小時高達兩千次。牠們不喝水、不吃飯、不睡覺,不做任何正常的行為,就只為了讓自己不斷感受那純粹的歡愉,直到最後不支倒地。

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可悲的是,人類現在可能也困在類似的陷阱裡,只不過並不是有個電極埋在大腦裡直接發出刺激,而是有些化學物質同樣瞄準了提供報償的中腦邊緣路徑。更糟的是,原本的天然植物產品現在還能提煉濃縮,甚至用化學手法提升效力,像是從鴉片原料合成海洛因(heroin)。比起過去口服的方式,現在透過口吸、鼻吸、甚至是直接注射到血管裡,就會讓活性物質更快對大腦發送一波衝擊,不但讓人更為狂喜,也讓人更容易成癮。

由於多巴胺系統會重新校正,經過幾次感受到重大報償後,多巴胺的釋放還是會回到基本水準。這稱為對藥物的習慣化,也是因此,才讓癮君子(不管習慣化的是咖啡因、還是古柯鹼)總會需要愈來愈高的劑量,才能感受到原本的興奮程度。正如神經內分泌學家薩波斯基(Robert Sapolsky)所言:「昨天還覺得是意想不到的快感,到今天就覺得理所當然,再到明天還會覺得怎可以此為滿。」於是不用多久,藥物曾經能夠帶來的愉悅就這樣消逝不再,繼續用藥只是為了避免戒斷時的種種不適。到頭來,這幾種藥物極有效的侵入大腦,劫持了原本能夠調整行為以利生存的報償系統,藥物濫用也成了人類普遍的弱點。

——本文摘自《人類文明:生物機制如何塑造世界史》,2024 年 05 月,天下文化出版,未經同意請勿轉載。

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天下文化_96
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