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2021 年《Science》年度十大科學突破

PanSci_96
・2021/12/29 ・5289字 ・閱讀時間約 11 分鐘

轉眼就來到 2021 年的尾聲。今年,《Science》雜誌評選的「年度十大科學突破」橫跨眾多領域,包括 AI、天文、物理、生物、醫學,以及備受矚目的能源議題,趕快來看看究竟是哪十項突破吧!

十大突破之首——利用 AI 預測蛋白質結構

AI 預測兩種蛋白質如何在酵母菌中形成參與修復 DNA 的複合物。圖/SCIENCE

蛋白質是組成生物體不可或缺的分子。在 1950 年代,科學家透過分析 X 射線繪製蛋白質結構。然而,既有的方法在繪製成本上過於高昂,往往得耗費數年時間,因此在 1970 年代,科學家開始運用計算機建模,預測蛋白質的折疊方式。直到 2018 年,Google 旗下的 DeepMind 團隊開發了 AI 軟體「阿爾法摺疊」(AlphaFold),使得該領域研究取得突破性進展。

多虧這項 AI 技術,科學家得以精準、快速、大量繪製蛋白質結構。今年 7 月,DeepMind 團隊宣布他們成功分析了 350,000 種人體蛋白質,佔所有已知人體蛋白質的 44%,更預計在明年發布所有已知物種的蛋白質結構,約莫 1 億個。團隊也正在進行更進一步的研究,預測這些蛋白質如何在生物體內相互作用,用來製作新型抗病毒藥物。

在這 COVID-19 肆虐的大疫之年,科學家更利用阿爾法摺疊模擬 Omicron 變種病毒,研究棘蛋白突變帶來的影響,試圖找出中和抗體失效的原因。AI 預測蛋白質結構的技術不僅徹底革新分子生物學領域,也勢必在醫學領域大放異彩!

探勘古代洞穴,解鎖 DNA 寶庫

在墨西哥 Chiquihuite 洞穴記錄沉積物樣本的研究員。圖/SCIENCE

誰說沒有化石就不能研究古生物?科學家今年踏足古代洞穴,採集土壤裡的人類細胞核 DNA,藉此重建古代生態系,釐清世界各地穴居人的身份。在美國,Satsurblia 洞穴存有尼安德塔人未知譜系的女性 DNA;在西班牙,Estatuas 洞穴中的土壤 DNA 揭露 8 萬至 11.3 萬年前人類的遺傳特徵,證實在 10 萬年前的冰河時期結束後,某個尼安德塔人譜系取代了其他眾多人類譜系。

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除了人類以外,這種研究方法還可以運用在其他生物上,比如在墨西哥 Chiquihuite 洞穴中,有研究員採集到 1.2 萬年前的黑熊 DNA。與現代熊 DNA 比對後,科學家發現黑熊在上個冰河時期結束後,向北遷徙到阿拉斯加。

「核融合反應」的歷史性突破

192 道雷射光聚在微小的燃料芯塊周圍,準備進行融合反應。圖/SCIENCE

太陽之所以能發光發熱,供給地球能量,都要歸功於太陽內部不斷進行著的核融合反應。長期以來,科學家為了解決地球能源不足的問題,不斷嘗試人工進行核融合反應,可是要達到足夠產生融合反應的壓力和溫度非常困難(請參考:融合能量增益因子/維基百科)。今年,美國國家點火設施(NIF)運用 1.9 兆焦耳的雷射脈衝,壓縮胡椒粒大小的氘(氫的同位素),產出 1.35 兆焦耳的能量,遠高於先前實驗獲得的 17 萬焦耳。

目前,NIF 仍持續進行實驗,試圖藉由更換燃料或調整雷射脈衝數值來提高能量產出,找出能夠最大化能量轉換比例的組合。未來,或許融合反應能夠成為供給地球能源的主流方法!

COVID-19 口服藥「莫納皮拉韋」問世

默克藥廠研發的 COVID-19 口服藥「莫納皮拉韋」。圖/SCIENCE

COVID-19 口服藥終於問世啦!今年秋季,美國默克(Merck)藥廠發布數據,證明其研發的 COVID-19 口服藥「莫納皮拉韋」(Molnupiravir)可將未接種疫苗者的重症和死亡率降低 30%;如果在出現症狀的 3 日內服用輝瑞開發的口服藥 PF-07321332,則可降低 89% 住院率。

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雖然口服藥無法取代疫苗接種,卻扮演非常關鍵的角色。若是 Omicron 變異株造成大量突破性感染,或許口服藥就能接棒,防堵病毒擴散。

創傷後壓力症候群的新興療法——搖頭丸

正在進行 MDMA 治療的創傷後壓力症候群患者。圖/SCIENCE

什麼?搖頭丸還能治病?沒錯!這份發表在《Nature Medicine》的研究證實搖頭丸的主要成分「3,4-亞甲基二氧基甲基苯丙胺」(MDMA)可以減輕創傷後壓力症候群(PTSD)患者的症狀,而且效果十分顯著。該研究將 76 名受試者分成 MDMA 組和安慰劑組,接受 3 次療程,發現 MDMA 組有 67% 的病患試後不再符合 PTSD 的診斷標準,而安慰劑組僅有 32%。

可是這項結果也引起了對於雙盲實驗的質疑,因為試後有高達 90% 的受試者表示他們其實知道自己的組別,這可能大幅影響症狀改善的機率。目前正在進行更大型的實驗,若實驗結果確定 MDMA 能治療 PTSD,預計將在 2023 年提交美國食品藥物管理局(FDA)批准上市。

開發單株抗體,對抗各類傳染性疾病

單株抗體(紅色和藍色)對抗 COVID-19 病毒(紫色球狀物)假想圖。圖/SCIENCE

單株抗體(mAb,簡稱單抗)是融合腫瘤細胞與免疫細胞製造而成的人工抗體,不但有腫瘤細胞不斷分裂的能力,也有免疫細胞產生抗體的能力——簡單來說,單抗可以大量製造相同的抗體,更有效地打擊病毒。除了往年的伊波拉病毒、炭疽病、狂犬病單抗以外,今年也順利合成了瘧疾、愛滋病和呼吸道合胞病毒(RSV)的單抗。目前,科學家正在積極開發更多種類的單抗,首要目標是打擊流感、茲卡病毒和巨細胞病毒(CMV),使得這項新技術有望成為打擊傳染病的「標配」。

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「洞察號」揭密火星內部結構

地震波顯示火星有一層薄薄的地殼、地函和液態核心。圖/SCIENCE

自 2018 年「洞察號」(InSight)登陸火星至今,科學家蒐集 35 筆地震數據,藉以估計火星的地殼厚度、地函結構和地核大小。今年的數據分析結果出爐後,發現這顆紅色行星的平均地殼厚度不到 40 公里,地函非常淺,而且只有一層(不像地球有上、下兩層地函),地核特別巨大,佔了火星體積一半,主要組成元素是低密度的液態鐵和液態鎳,以及硫、氧、碳和氫等較輕元素。這是人類首次使用地震數據探測其他行星的內部結構,也是探索神秘火星的一大步。

改寫粒子物理學模型的繆子實驗

繆子在美國費米實驗室的磁場中旋轉。圖/SCIENCE

在 1960 年代,粒子物理學家提出理論解釋強核力、弱核力和電磁力,這三種理論被稱為標準模型。然而,科學家今年發現「繆子」(Muon)——一種比電子更重、更不穩定的粒子——其實際測得的 g 值(自旋角動量與磁性大小之間的關係)比標準模型所預測的還要大,且兩者的誤差範圍沒有交集。

目前,眾多科學家正在美國費米實驗室(FNAL)進一步分析實驗數據。假如繆子實驗沒有任何閃失,這樣的結果將撼動物理學界,徹底改寫擁有 50 年歷史的標準模型。

CRISPR 基因編輯——確實能在體內發揮療效!

RNA(藍色)將 DNA 切割酶(白色)引導至目標(橙色)。圖/SCIENCE

去年,科學家運用 CRISPR 基因編輯技術,在實驗室修改造血幹細胞,治癒鐮刀型貧血和乙型(β 型)地中海貧血。今年,科學家更大膽了,直接在人體內部署 CRISPR!研究結果顯示,這種基因編輯技術可以有效減少一種有毒的肝臟蛋白質數量,甚至改善遺傳性失明患者的視力,讓兩名幾乎完全失明的患者能夠感覺到光線,並且在昏暗的光線下避開障礙物。

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體外胚胎培養——研究生命體早期發育歷程

在罐中成長的小鼠胚胎可以幫助科學家更了解人類發育的早期階段。圖/SCIENCE

透過研究胚胎,科學家得以找出先天性缺陷和流產的原因,但礙於倫理學和法律規範,目前對於體外胚胎培養的了解並不多。今年,有團隊利用誘導性多能幹細胞(Induced pluripotent stem cell,簡稱 iPS 細胞)成功複製人類的囊胚(受精後準備孵化及著床的胚胎),另外有團隊發現皮膚細胞經 iPS 細胞誘導、轉化後,也可以產生類似囊胚的結構,作為體外胚胎實驗的替代品。

除了十大科學突破以外……

《SCIENCE》今年也特別列出三項影響科學發展的重大阻礙,包括難解的氣候議題、備受爭議的癌症新藥,以及在疫情之下遭受猛烈砲火抨擊的科學家。

越來越熱!減碳目標恐難以達成

這座位於德國博克斯貝格(Boxberg)的燃煤電廠預計 2038 年才會關閉。圖/SCIENCE

自從工業革命以來,全球氣溫升幅達到了 1.2°C,近年極端氣候事件更是層出不窮。對此,今年的聯合國氣候變遷大會(COP26)達成多項協議,包括將全球氣溫升幅限制在 1.5°C 以內、確立碳交易市場架構,以及減少碳排放量。然而,全球經濟現在依然大幅仰賴化石燃料,況且聯合國協議不具約束力,是否能達成減碳目標,必須取決於各國政策制訂。

充滿爭議的阿茲海默症新藥「Aduhelm」

正子斷層掃描(PET)顯示 Aduhelm 能有效清除 β 類澱粉蛋白斑塊。圖/SCIENCE

美國食品藥物管理局(FDA)近 20 年來首次核准阿茲海默症藥物,即百健(Biogen)藥廠開發的 Aduhelm。經臨床實驗證實,這種藥物能清除異常堆積在患者腦內的「β 類澱粉蛋白斑塊」,也就是失智症發病和惡化的原因。照理說,這是患者和家屬期盼以久的好消息,卻被不少大型醫院和醫學中心拒絕採用,因為在兩項大型臨床實驗中,只有一項實驗證明其改善認知功能的療效勝過安慰劑,卻沒有證據顯示 Aduhelm 有顯著的改善效果。

當疫情碰上政治形態——夾縫中求生存的科學家

比利時病毒學家範蘭斯特(Marc Van Ranst)收到來自極右派狙擊手柯寧斯(Jürgen Conings)的死亡威脅後躲避自保。圖/SCIENCE

長期以來,科學家遭受攻擊的事件層出不窮,但在今年,對於 COVID-19 的政治分歧引發大眾對科學家前所未有的敵意,包括各種形式的恐嚇、抗議和死亡威脅。遭受威脅的有美國首席防疫專家佛奇(Anthony Fauci)、英國首席醫療官惠提(Chris Whitty),以及世界各地的學者和防疫工作者。

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《Nature》訪問 321 名研究人員,發現有超過 50% 的人信譽受到攻擊,15% 的人收到死亡威脅,甚至有許多人從此辭去他們熱愛的研究工作。

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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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預防肌少症只能吃肉?動物性 vs. 植物性蛋白質優缺點大解密!
careonline_96
・2026/05/19 ・2736字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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蛋白質來源怎麼選?動物性和植物性有差嗎?完整比較看這裡

怕得肌少症,蛋白質該吃肉還是吃豆?本文從「必需胺基酸」解析兩者差異。動物蛋白增肌效果佳;植物蛋白採多樣化攝取也很健康!一文掌握優缺點與聰明吃法。

老化後大家很怕肌少症,怕會失去足夠的肌肉質量與肌肉力氣,導致身體機能變差。於是,為了維持足夠的肌肉質量,我們參加了愈來愈多健身房課程,也認真補充含有蛋白質食物。

這時候你可能會好奇,如果從不同管道攝取蛋白質,結果會有不同嗎?說到要補充體力,最直觀的就是吃肉不是嗎?畢竟,我們很難想像,吃豆腐和吃牛排對補充蛋白質的效果一樣好吧!那麼實際上,動物性來源的蛋白質,真的就會贏過植物性的蛋白質嗎?

要回答這個問題,我們或許還是要回歸到一些基本的蛋白質的合成與分解來做討論。

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必需胺基酸

每次你吃膠原蛋白補充劑的時候,是不是以為膠原蛋白會直接從腸胃道跑到臉部,讓臉變得軟嫩Q彈好年輕呢?

可惜事情不是這樣的。我們攝取蛋白質後,會在體內分解更小的分子,也就是不同的胺基酸。自然界有超過三百種胺基酸,而我們的身體內,需要的共有二十種。胺基酸就像是不同模樣的磚塊,每當身體需要建構蛋白質時,會利用這些不同的胺基酸元件,這個胺基酸拿一塊,那個胺基酸用兩塊,這樣堆堆疊疊來建構出不同的立體構造蛋白質。

所以,當我們攝取了蛋白質,都是先進到腸胃道經過消化吸收,替身體累積一些不同的胺基酸原料,以便身體利用。

在這二十種體內所需的氨基酸裡,有些是身體可以自行製作的,但其中有九種是身體做不出來,僅能靠從食物攝取的。我們把這九種身體做不出來,只能靠吃進來的胺基酸叫做「必需胺基酸」。

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所以,當我們思考動物性蛋白質或植物性蛋白質哪個來源比較好的時候,我們可以先看看,哪一種蛋白質會提供我們足量的「必需胺基酸」呢?

超級比一比

從奶類、豬肉、牛肉、雞蛋、魚類海鮮、雞肉等來源攝取的動物性蛋白質,會被稱為「完整的蛋白質來源」,因為這些來源可以提供「所有的必需胺基酸」,讓身體獲取足量的胺基酸小磚塊原料,可以用來建構各種所需的蛋白質。

動物性蛋白質

那植物性蛋白質呢?我們可以從堅果、種子、全榖類、豆類(黃豆、豌豆、扁豆)等食物攝取到植物性蛋白質。其中,黃豆和豌豆屬於完整的蛋白質來源,裡面含有九種必需胺基酸,但其他大部分的植物性來源蛋白質沒辦法提供完整的九種必需胺基酸。

不過,這並不是代表說「攝取植物性蛋白質是不夠的」,而是你可能要多方面地攝取,才能獲取到足量的九種必需胺基酸。例如,白吐司的離胺酸lysine含量極少,你可能要配合吃些花生等堅果類的食物,才能在這一餐獲取到足量的離胺酸。記得,如果從植物性來源攝取蛋白質,務必要採取多樣化的攝取方式,不能吃孤項,才能獲取到足夠的必需氨基酸。

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動物性蛋白質的好處

除了動物性蛋白質可以提供完整的必需胺基酸之外,動物性蛋白質可能還是比較幫助人維持肌肉的質量。

根據2021年的一份綜合分析研究,動物性蛋白質和植物性蛋白質都會幫人「長肉」,維持住肌肉的質量,但動物性蛋白質能更持續性地保住肌肉質量,比較明顯能看到每單位的肌肉上升。尤其在小於五十歲(年紀輕一點)的成人身上,補充動物性蛋白質的「長肉」好處更明顯。然而,在肌力上面,就沒有看到補充動物性蛋白質與植物性蛋白質的差別。也就是說,雖然肌肉質量變多了,但不代表肌力就同時上升。

從動物性來源攝取蛋白質時,我們還同時會獲取到維生素B12以及血基質鐵(heme iron)。同樣地,我們身體無法自行製作維生素B12,而B12對維持神經功能和DNA製作等都非常重要。補充足夠才不至於導致不可逆的神經病變。

延伸閱讀:焦慮、容易被激怒? – 缺乏維生素B12(懶人包)

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動物性蛋白質的壞處

雖然動物性蛋白質可以維持肌肉質量,也能提供完整的胺基酸需求,但你可能也聽過,攝取紅肉或是紅肉加工製品,會增加一個人罹患中風、心肌梗塞、糖尿病等的機會。

動物性蛋白質VS植物性蛋白質

一份追蹤超過12萬人20年的研究報告指出,每天多攝取一份紅肉,也就是約掌心大小的紅肉,死於心血管疾病的機率就高13%。若攝取的為加工紅肉,情況更糟,每天只要多吃一條熱狗,或兩片培根,也就是約半份的加工紅肉量,死於心血管疾病的機率提高20%。相對來說,若控制一天的紅肉攝取量於半份以下,就能減少心血管疾病的發作機率。

這個結果並不讓人訝異。畢竟,紅肉裡含有大量的飽和脂肪,而萬一要變成香腸、火腿、肉鬆、肉乾等好吃邪惡的紅肉加工製品時,又會再添加更多的鹽、糖、脂肪、與眾多添加物,在在傷害我們的健康。

如果你喜歡從動物性來源攝取蛋白質,還是要注意,可以從奶類、不帶皮雞肉、魚類、海鮮等處攝取蛋白質。少吃點紅肉吧,不僅降低心血管疾病的機率,對地球也比較友善。

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想要高蛋白,除了總量,更要重視來源

植物性蛋白質的好處

能提供九種必需胺基酸的植物性蛋白質來源包括了黃豆、豌豆、奇亞籽、蕎麥、黎麥,屬於完整蛋白質。不過,如果想要從植物性來源完整攝取到必需胺基酸的話,最好的策略還是多樣化的攝取。

植物性蛋白質

雖然從研究看起來,植物性蛋白質似乎比較不能確保我們的肌肉質量,但我們吃東西不是只為了蛋白質一種成分,植物性蛋白質的來源同時也提供了纖維、天然抗氧化劑、維生素、礦物質等眾多重要的營養成分,而且裡面含有較少飽和脂肪,較容易控制膽固醇和體重,較不會引發心血管疾病,也是非常棒的營養來源呢。

均衡選擇,減少加工

每種食物來源都有其好處與壞處,平日飲食還是要多樣化選擇,並減少繁複的烹調方式,減少額外添加物,盡量以新鮮食材製作並簡化食物口味,才能讓我們吃的健康開心。

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客廳裡的癌症革命:工程師如何靠 ChatGPT 與 AlphaFold 替愛犬打造專屬 mRNA 疫苗?
PanSci_96
・2026/05/07 ・2575字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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本文由 AI 協助生成,內容經編輯審閱。

想像一下,如果有一天,救命的解藥不再僅僅來自大藥廠耗資數十億美元的無塵實驗室,而是出自你家客廳的一台筆記型電腦?這聽起來像極了科幻電影的瘋狂劇本,卻是一個為了挽救愛犬性命,真實上演的科學奇蹟。

這場「素人對抗癌症」的戰鬥,不只徹底打破了我們對醫療邊界的認知,更像一顆投入靜水中的巨石,激起的漣漪正迅速蔓延到整個人類醫學、長壽社會與個人健康責任的論述核心。今天,就讓我們來拆解這場傳奇救犬記背後的科學邏輯,看看「生物可程式化」的時代如何悄悄降臨。

一隻狗、一位工程師,與一個不肯認輸的決定

故事的主角是澳洲軟體工程師 Richard Sutherland。他領養了一隻曾有創傷歷史的柴犬 Kuma,Kuma 很快成了他生命中不可或缺的夥伴。然而在 2023 年,Kuma 被確診為高度惡性的「肥大細胞瘤」(Mast Cell Tumor, MCT),這是犬類中最常見也最兇猛的皮膚惡性腫瘤。獸醫遺憾地告知,即便進行手術與化療,Kuma 存活的時間恐怕也只剩幾個月。

面對死神的宣判,Sutherland 拒絕單純等待奇蹟。身為工程師,他本能地選擇了另一條路:定義問題,然後寫出解法。他動用了約 3,000 美元(約台幣十萬元)的個人積蓄,委託商業基因體公司對 Kuma 的腫瘤組織進行了「全外顯子組定序」(Whole Exome Sequencing, WES)。

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這項技術專門聚焦於基因組中實際被轉譯成蛋白質的那 1-2% 編碼區域。相較於昂貴且龐雜的全基因組定序,WES 更適合用來尋找腫瘤的「體細胞突變」。但問題來了,取得幾十 GB 的原始定序數據後,一個沒有生物醫學背景的工程師,該如何在超過兩萬個基因的龐大變異資料中,揪出那幾顆真正驅動癌症的「子彈」?

科學的鑰匙:ChatGPT、AlphaFold 與 mRNA 的三重奏

這不是盲目的嘗試,而是一場精密的科學工程。Sutherland 其實正踏在目前全球頂尖生技公司(如 Moderna、BioNTech)積極推進的「個人化新抗原疫苗」(Personalized Neoantigen Vaccine)研發前線上。他靠著三件神器,完成了這項不可能的任務。

步驟一:用 ChatGPT 尋找「新抗原」

癌細胞突變會產生原本不存在於正常細胞的異常蛋白質片段,如果這些片段能呈現在細胞表面被免疫系統識別,就稱為「新抗原」(Neoantigen)。要成為有效的靶標,突變必須夠多、必須能與個體的 MHC(主要組織相容性複合體)緊密結合,還要能活化 T 細胞去毒殺癌細胞。

Sutherland 利用 ChatGPT 作為他的「智識介面」,協助撰寫 Python 腳本、整理與篩選突變資料。雖然 AI 本身不是生物資訊引擎,但它強大的代碼輔助與文本推理能力,大幅降低了門檻,讓他得以建構出原本需要博士級專家才能完成的分析管線。

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步驟二:AlphaFold 的蛋白質立體建模

找出潛在的新抗原後,必須確認它的「形狀」真的和正常蛋白質不同。這時,DeepMind 劃時代的 AI 工具「AlphaFold 2」登場了。過去需要耗資百萬、耗時數年的蛋白質結構解析,現在只需要網路連線,幾分鐘內就能精準預測立體折疊結構。Sutherland 藉此確認了突變蛋白確實能作為疫苗的標靶。這證明了一件事:結構生物學被徹底民主化了。

步驟三:客製化 mRNA 疫苗上陣

目標確認後,他設計了一段對應的 mRNA 序列。這段序列就像是一張發給免疫系統的「通緝令」,注射進體內後會教導細胞製造這些腫瘤特徵蛋白,啟動免疫系統追殺帶有相同特徵的癌細胞。在取得獸醫主管機關的「特殊人道同情豁免」許可後,這劑客製化疫苗被施打在 Kuma 身上。幾週後,奇蹟發生了:Kuma 的腫瘤開始縮小,活力也逐漸恢復。

醫療典範轉移:從「大數法則」到專屬於你的「N-of-1」

傳統藥物開發是建立在「統計多數」上的,尋找對「平均患者」有效的療法。但現實是,每個人、每顆腫瘤都是獨特的,這就是為何同一種化療對某些人有效,對另一些人卻毫無作用(即腫瘤異質性)。

Sutherland 的做法,展現了未來的「N-of-1 醫療」:臨床試驗的樣本數不是一萬人,而是「一個人」(或一隻狗)。隨著基因定序成本崩跌、AI 分析能力平民化,以及 mRNA 合成技術的成熟,這種「不找萬能藥,只為你打一把專屬鑰匙」的醫療模式,正逐漸從實驗室走向現實。

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長壽社會的挑戰:成為自己身體的守護者

台灣即將在 2025 年邁入超高齡社會,活得長已是常態,但「活得好」才是考驗。當醫療技術逐漸軟體化,癌症或許將從「絕症」轉為可管理的「慢性病」。未來我們甚至能定期更新癌症疫苗,維持免疫系統對腫瘤的監控。

Kuma 的故事揭示了一種全新的主體性:我們不應再只是被動接受治療的患者。借助智慧穿戴裝置收集生理數據、了解自身的基因風險,並透過 AI 輔助整合健康資訊,每個人都可以成為自己健康的「共同決策者」。醫師的角色也將從「知識的壟斷者」轉變為「認知的橋接者」,協助我們辨識偽科學,共同制定健康策略。

技術民主化的光明與陰影

當然,我們不能忽視這場革命帶來的風險。Sutherland 的成功發生在法規相對彈性的獸醫領域,若在人體上進行,未經監管的「生物駭客」(Biohacking)行為將帶來極大的安全隱憂。此外,個人基因數據的隱私保護、以及高昂技術可能加劇的「健康貧富差距」,都是社會必須迫切面對的倫理挑戰。

Kuma 的故事不是終點,而是一個時代的預告。醫療的邊界正在被那些拒絕等待、選擇親手書寫解方的人們重新定義。活得長是科技的恩賜,但活得有尊嚴、有主體性,則需要我們每一個人的覺醒。或許未來的某一天,你的健康,就掌握在你親手敲下的那一行代碼裡。

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參考資料

  1. Alexandrov, L.B., et al. (2013). Signatures of mutational processes in human cancer. Nature, 500, 415–421.
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  4. Sahin, U., et al. (2017). Personalized RNA mutanome vaccines mobilize poly-specific therapeutic immunity against cancer. Nature, 547, 222–226.
  5. Marusyk, A., et al. (2012). Intra-tumour heterogeneity: a looking glass for cancer? Nature Reviews Cancer, 12, 323–334.
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  7. Karikó, K., & Weissman, D. (2005). Suppression of RNA recognition by Toll-like receptors: the impact of nucleoside modification and the evolutionary origin of RNA. Immunity, 23(2), 165–175.
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