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當人們對細菌一無所知、當醫生不洗手:生產,就像是去鬼門關前走一趟──《厲害了,我的生物》

聚光文創_96
・2022/09/13 ・1767字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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無知的代價:產褥熱

故事說到這裡,此時此刻,人們依然只能透過顯微鏡、放大鏡等工具,追尋微生物的芳蹤。當然啦,發現微生物是一回事,要確認這些微生物與特定疾病的相關性,並且證實它們的致病性與致病機制,則完全又是另一回事。

在那個對微生物一無所知的年代,該有多可怕?圖/envatoelements

然而,產業救星巴斯德先生在拔了一根草、測了測風向以後,敏銳的發現,風向是會改變的。在與微生物和疾病的永恆戰鬥中,人類也不會永遠的屈居下風。

巴斯德的重心,逐漸從化學轉移到微生物之上。他雖然不是醫生,也不是婦女,卻對婦女的生死大關特別有興趣。

在十八世紀到十九世紀之間,有多達百分之三十的婦女,會在生產後的「產褥期」,受到細菌感染而持續發燒,稱為「產褥熱」(puerperal fever)。

當時,產褥熱的致死率相當高,一旦受到感染,有百分之七十五的產婦可能會挺不過去,一手接生一手送死,悲傷的故事在醫院裡不斷上演。

被忽視的警告:「不要碰完屍體去接生!」

一八四三年,美國醫生霍姆斯(O. W. Holmes)在論文中提到,不少醫生會在解剖完屍體之後,再為產婦進行接生,這些產婦中,染上產褥熱的比例也偏高。

但是,當時的醫學界並不認同霍姆斯的觀點,將他的提醒當成了耳邊風。

進產房前,別忘了先寫遺囑!圖/聚光文創

與此同時,在著名的維也納大學醫學院中,匈牙利醫師塞麥爾維斯(Ignaz Philipp Semmelweis),正為了附屬醫院中,遲遲無法下降的產婦死亡率而苦惱著。

即使進行了詳細的大體解剖,塞麥爾維斯也無法找出產褥熱的原因,只能眼睜睜的看著產婦一邊期待著新生命的降臨,一害怕著死神將揮舞著鐮刀,收割她們的性命。

心痛的塞麥爾維斯,於是將目光轉向產房細節。他注意到,如果產婦居住在解剖室旁的產房,產褥熱的比例更居高不下;反觀助產士教學病房裡的產婦,死亡率就明顯較低。

塞麥爾維斯於是推測,或許在屍體中帶有某種毒素,經由負責解剖的醫生、實習生的雙手,在接生或產檢之際進入產房,造成了產婦的死亡。

只是洗個手,死亡率剩下原本的 1/4

一八四七年,塞麥爾維斯決定,要求產科裡所有醫生、實習生,特別是那些剛進行過大體解剖的小夥伴們,在為產婦接生或檢查之前,務必要用肥皂與漂白水浸泡、清洗雙手,並澈底刷洗指甲底下的汙垢。

果不其然,一個簡簡單單的洗手動作,就讓院內產婦的死亡率,從百分之十二下降到百分之三!可喜可賀!

即使塞麥爾維斯發現「洗手」就可以降低產婦的死亡率,但它的發現並未被醫界重視。圖/envatoelements

按照常理思考,我們可以大膽推測,接下來的劇情發展應該是:「塞麥爾維斯被譽為英雄,他所推行的洗手習慣,立刻被全世界廣泛採用……」

NO~NO~NO,塞麥爾維斯拿到的,可不是這麼簡潔、老生常談的劇本,故事尚未劇終,本章節依然未完待續。

事實上,他的重要發現並沒有受到醫學界的認可,連病房主任也說,死亡率的下降,是醫護同仁們用心禱告的結果,跟洗不洗手什麼沒啥關係。

不僅論點違背主流風向,許多醫生甚至覺得,塞麥爾維斯的說法,根本就是在說「醫生手很髒」或「病從醫生來」,對此,他們表達強烈的不憤怒與不滿。

讀到這裡,我們或許會覺得,只是洗個手,有那麼痛苦那麼難嗎?殊不知,即便是疫情當前的今日,對於這個倡導手部衛生的建議,依然有人會感到不滿與抗拒。

如此一想,一百多年前的醫生們不想洗手,好像不是多麼不可思議的事情了。

沒想到竟然連醫生都會不想洗手!圖/聚光文創

──本文摘自《厲害了,我的生物》,2022 年 8 月,聚光文創,未經同意請勿轉載。

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據說三人出版社就算得上中型規模,也許是島嶼南方太過溫暖,我們對出版業的寒冬始終抱持著浪漫與天真。 作者們說,出版市場很艱困,但我們依然想在翻譯領軍的文學市場中,為本土的作者、原創故事發聲。 喜歡做為升學孩子減輕壓力的書,不要厚重百科類型、沒有艱澀的專有名詞,很多重大發現的背後故事更值得我們好好品味。

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AI 是理科「主場」? AI 也可以成為文科人的助力!
研之有物│中央研究院_96
・2022/08/13 ・5646字 ・閱讀時間約 11 分鐘

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本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪撰文/田偲妤
  • 美術設計/蔡宛潔

AI 的誕生,文理缺一不可

人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱 AI)在 21 世紀的今日已大量運用在生活當中,近期掀起熱議的聊天機器人 LaMDA、特斯拉自駕系統、AI 算圖生成藝術品等,都是 AI 技術的應用。多數 AI 的研發秉持改善人類生活的人文思維,除了仰賴工程師的先進技術,更需要人文社會領域人才的加入。

中央研究院「研之有物」專訪院內人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員,帶大家釐清什麼是 AI?文科人與工程師合作時,需具備什麼基本 AI 知識?AI 如何應用在人文社會領域的工作當中?

中央研究院人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員。圖/研之有物

詩詞大對決:人與 AI 誰獲勝?

一場緊張刺激的詩詞對決在線上展開!人類代表是有「AI 界李白」稱號的蔡宗翰研究員,AI 代表則是能秒速成詩的北京清華九歌寫詩機器人,兩位以「人工智慧」、「類神經」為命題創作七言絕句,猜猜看以下兩首詩各是誰的創作?你比較喜歡哪一首詩呢?

猜猜哪首詩是 AI 做的?哪首詩是人類做的?圖/研之有物

答案揭曉!A 詩是蔡宗翰研究員的創作,B 詩是寫詩機器人的創作。細細賞讀可發覺,A 詩的內容充滿巧思,為了符合格律,將「類神經」改成「類審經」;詩中的「福落天赦」是「天赦福落」的倒裝,多念幾次會發現,原來是 Google 開發的機器學習開源軟體庫「Tensor Flow」的音譯;而「拍拓曲」則是 Facebook 開發的機器學習庫「Pytorch」的音譯,整首詩創意十足,充滿令人會心一笑的魅力!

相較之下,B 詩雖然有將「人工」兩字穿插引用在詩中,但整體內容並沒有呼應命題,只是在詩的既有框架內排列字句。這場人機詩詞對決明顯由人類獲勝!

由此可見,當前的 AI 缺乏創作所需的感受力與想像力,無法做出超越預先設定的創意行為。然而,在不久的將來,AI 是否會逐漸產生情感,演變成電影《A.I. 人工智慧》中渴望人類關愛的機器人?

AI 其實沒有想像中聰明?

近期有一則新聞「AI 有情感像 8 歲孩童?Google 工程師爆驚人對話遭停職」,讓 AI 是否已發展出「自我意識」再度成為眾人議論的焦點。蔡宗翰研究員表示:「當前的 AI 還是要看過資料、或是看過怎麼判讀資料,經過對應問題與答案的訓練才能夠運作。換而言之,AI 無法超越程式,做它沒看過的事情,更無法替人類主宰一切!

會產生 AI 可能發展出情感、甚至主宰人類命運的傳言,多半是因為我們對 AI 的訓練流程認識不足,也缺乏實際使用 AI 工具的經驗,因而對其懷抱戒慎恐懼的心態。這種狀況特別容易發生在文科人身上,更延伸到文科人與理科人的合作溝通上,因不了解彼此領域而產生誤會與衝突。如果文科人可以對 AI 的研發與應用有基本認識,不僅能讓跨領域的合作更加順利,還能在工作中應用 AI 解決許多棘手問題。

「職場上常遇到的狀況是,由於文科人不了解 AI 的訓練流程,因此對 AI 產生錯誤的期待,認為辛苦標注的上千筆資料,應該下個月就能看到成果,結果還是錯誤百出,準確率卡在 60、70% 而已。如果工程師又不肯解釋清楚,兩方就會陷入僵局,導致合作無疾而終。」蔡宗翰研究員分享多年的觀察與建議:

如果文科人了解基本的 AI 訓練流程,並在每個訓練階段協助分析:錯誤偏向哪些面向?AI 是否看過這方面資料?文科人就可以補充缺少的資料,讓 AI 再進行更完善的訓練。

史上最認真的學生:AI

認識 AI 的第一步,我們先從分辨什麼是 AI 做起。現在的數位工具五花八門,究竟什麼才是 AI 的應用?真正的 AI 有什麼樣的特徵?

基本上,有「預測」功能的才是 AI,你無法得知每次 AI 會做出什麼判斷。如果只是整合資料後視覺化呈現,而且人類手工操作就辦得到,那就不是 AI。

數位化到 AI 自動化作業的進程與舉例。圖/研之有物

蔡宗翰研究員以今日常見的語音辨識系統為例,大家可以試著對 Siri、Line 或 Google 上的語音辨識系統講一句話,你會發現自己無法事先知曉將產生什麼文字或回應,結果可能正是你想要的、也可能牛頭不對馬嘴。此現象點出 AI 與一般數位工具最明顯的不同:AI 無法百分之百正確!

因此,AI 的運作需建立在不斷訓練、測試與調整的基礎上,盡量維持 80、90% 的準確率。在整個製程中最重要的就是訓練階段,工程師彷彿化身老師,必須設計一套學習方法,提供有助學習的豐富教材。而 AI 則是史上最認真的學生,可以穩定、一字不漏、日以繼夜地學習所有課程。

AI 的學習方法主要分為「非監督式學習」、「監督式學習」。非監督式學習是將大批資料提供給 AI,讓其根據工程師所定義的資料相似度算法,逐漸學會將相似資料分在同一堆,再由人類檢視並標注每堆資料對應的類別,進而產生監督式學習所需的訓練資料。而監督式學習則是將大批「資料」和「答案」提供給 AI,讓其逐漸學會將任意資料對應到正確答案。

圖/研之有物

學習到一定階段後,工程師會出試題,測試 AI 的學習狀況,如果成績只有 60、70 分,AI 會針對答錯的地方調整自己的觀念,而工程師也應該與專門領域專家一起討論,想想是否需補充什麼教材,讓 AI 的準確率可以再往上提升。

就算 AI 最後通過測試、可以正式上場工作,也可能因為時事與技術的推陳出新,導致準確率下降。這時,AI 就要定時進修,針對使用者回報的錯誤進行修正,不斷補充新的學習內容,讓自己可以跟得上最新趨勢。

在了解 AI 的基本特徵與訓練流程後,蔡宗翰研究員建議:文科人可以看一些視覺化的操作影片,加深對訓練過程的認識,並實際參與檢視與標注資料的過程。現在網路上也有很多 playground,可以讓初學者練習怎麼訓練 AI,有了上述基本概念與實務經驗,就可以跟工程師溝通無礙了。

AI 能騙過人類,全靠「自然語言處理」

AI 的應用領域相當廣泛,而蔡宗翰研究員專精的是「自然語言處理」。問起當初想投入該領域的原因,他充滿自信地回答:因為自然語言處理是「AI 皇冠上的明珠」!這顆明珠開創 AI 發展的諸多可能性,可以快速讀過並分類所有資料,整理出能快速檢索的結構化內容,也可以如同真人般與人類溝通。

著名的「圖靈測試」(Turing Test)便證明了自然語言處理如何在 AI 智力提升上扮演關鍵角色。1950 年代,傳奇電腦科學家艾倫・圖靈(Alan Turing)設計了一個實驗,用來測試 AI 能否表現出與人類相當的智力水準。首先實驗者將 AI 架設好,並派一個人操作終端機,再找一個第三者來進行對話,判斷從終端機傳入的訊息是來自 AI 或真人,如果第三者無法判斷,代表 AI 通過測試。

圖靈測試:AI(A)與真人(B)同時傳訊息給第三者(C),如果 C 分不出訊息來自 A 或 B,代表 AI 通過實驗。圖/研之有物

換而言之,AI 必須擁有一定的智力,才可能成功騙過人類,讓人類不覺得自己在跟機器對話,而這有賴自然語言處理技術的精進。目前蔡宗翰的研究團隊有將自然語言處理應用在:人文研究文本分析、新聞真偽查核,更嘗試以合成語料訓練臺灣人專用的 AI 語言模型。

讓 AI 替你查資料,追溯文本的起源

目前幾乎所有正史、許多地方志都已經數位化,而大量數位化的經典更被主動分享到「Chinese Text Project」平台,讓 AI 自然語言處理有豐富的文本資料可以分析,包含一字不漏地快速閱讀大量文本,進一步畫出重點、分門別類、比較相似之處等功能,既節省整理文本的時間,更能橫跨大範圍的文本、時間、空間,擴展研究的多元可能性。

例如我們想了解經典傳說《白蛇傳》是怎麼形成的?就可以應用 AI 進行文本溯源。白蛇傳的故事起源於北宋,由鎮江、杭州一帶的說書人所創作,著有話本《西湖三塔記》流傳後世。直至明代馮夢龍的《警世通言》二十八卷〈白娘子永鎮雷峰塔〉,才讓流傳 600 年的故事大體成型。

我們可以透過「命名實體辨識技術」標記文本中的人名、地名、時間、職業、動植物等關鍵故事元素,接著用這批標記好的語料來訓練 BERT 等序列標注模型,以便將「文本向量化」,進而找出給定段落與其他文本的相似之處。

經過多種文本的比較之後發現,白蛇傳的原型可追溯自印度教的那伽蛇族故事,傳說那伽龍王的三女兒轉化成佛、輔佐觀世音,或許與白蛇誤食舍利成精的概念有所關連,推測印度神話應該是跟著海上絲路傳進鎮江與杭州等通商口岸。此外,故事的雛型可能早從唐代便開始醞釀,晚唐傳奇《博異志》便記載了白蛇化身美女誘惑男子的故事,而法海和尚、金山寺等關鍵人物與景點皆真實存在,金山寺最初就是由唐宣宗時期的高僧法海所建。

白蛇傳中鎮壓白娘子的雷峰塔。最早為五代吳越王錢俶於 972 年建造,北宋宣和二年(1120 年)曾因戰亂倒塌,大致為故事雛形到元素齊全的時期。照片中雷峰塔為 21 世紀重建。圖/Wikimedia

在 AI 的協助之下,我們得以跨時空比較不同文本,了解說書人如何結合印度神話、唐代傳奇、在地的真人真事,創作出流傳千年的白蛇傳經典。

最困難的挑戰:AI 如何判斷假新聞

除了應用在人文研究文本分析,AI 也可以查核新聞真偽,這對假新聞氾濫的當代社會是一大福音,但對 AI 來說可能是最困難的挑戰!蔡宗翰研究員指出 AI 的弱點:

如果是答案和數據很清楚的問題,就比較好訓練 AI。如果問題很複雜、變數很多,對 AI 來說就會很困難!

困難點在於新聞資訊的對錯會變動,可能這個時空是對的,另一個時空卻是錯的。雖然坊間有一些以「監督式學習」、「文本分類法」訓練出的假新聞分類器,可輸入當前的新聞讓機器去判讀真假,但過一段時間可能會失準,因為新的資訊源源不絕出現。而且道高一尺、魔高一丈,當 AI 好不容易能分辨出假新聞,製造假新聞的人就會破解偵測,創造出 AI 沒看過的新模式,讓先前的努力功虧一簣。

因此,現在多應用「事實查核法」,原理是讓 AI 模仿人類查核事實的過程,尋找權威資料庫中有無類似的陳述,可用來支持新聞上描述的事件、主張與說法。目前英國劍橋大學為主的學者群、Facebook 與 Amazon 等業界研究人員已組成 FEVEROUS 團隊,致力於建立英文事實查核法模型所能運用的資源,並透過舉辦國際競賽,廣邀全球學者專家投入研究。

蔡宗翰教授團隊 2021 年參加 FEVEROUS 競賽勇奪全球第三、學術團隊第一後,也與合作夥伴事實查核中心及資策會討論,正著手建立中文事實查核法模型所需資源。預期在不久的將來,AI 就能幫讀者標出新聞中所有說法的資料來源,節省讀者查證新聞真偽的時間。

AI 的無限可能:專屬於你的療癒「杯麵」

想像與 AI 共存的未來,蔡宗翰研究員驚嘆於 AI 的學習能力,只要提供夠好、夠多的資料,幾乎都可以訓練到讓人驚訝的地步!圖/研之有物

AI 的未來充滿無限可能,不僅可以成為分類與查證資料的得力助手,還能照護並撫慰人類的心靈,這對邁入高齡化社會的臺灣來說格外重要!許多青壯年陷入三明治人(上有老、下有小要照顧)的困境,期待有像動畫《大英雄天團》的「杯麵」(Baymax)機器人出現,幫忙分擔家務、照顧家人,在身心勞累時給你一個溫暖的擁抱。

機器人陪伴高齡者已是現在進行式,新加坡南洋理工大學 Gauri Tulsulkar 教授等學者於 2021 年發表了一項部署在長照機構的機器人實驗。這名外表與人類相似的機器人叫「娜丁」(Nadine),由感知、處理、互動等三層架構組成,可以透過麥克風、3D和網路鏡頭感知用戶特徵、所處環境,並將上述資訊發送到處理層。處理層會依據感知層提供的資訊,連結該用戶先前與娜丁互動的記憶,讓互動層可以進行適當的對話、變化臉部表情、用手勢做出反應。

長照機構的高齡住戶多數因身心因素、長期缺乏聊天對象,或對陌生事物感到不安,常選擇靜默不語,需要照護者主動引導。因此,娜丁內建了注視追蹤模型,當偵測到住戶已長時間處於被動狀態,就會自動發起話題。

實驗發現,在娜丁進駐長照機構一段時間後,住戶有一半的天數會去找她互動,而娜丁偵測到的住戶情緒多為微笑和中性,其中有 8 位認知障礙住戶的溝通能力與心理狀態有明顯改善。

照護機器人娜丁的運作架構。圖/研之有物

至於未來的改進方向,研究團隊認為「語音辨識系統」仍有很大的改進空間,需要讓機器人能配合老年人緩慢且停頓較長的語速,音量也要能讓重聽者可以清楚聽見,並加強對方言與多語混雜的理解能力。

臺灣如要發展出能順暢溝通的機器人,首要任務就是要開發一套臺灣人專用的 AI 語言模型,包含華語、臺語、客語、原住民語及混合以上兩種語言的理解引擎。這需花費大量人力與經費蒐集各種語料、發展預訓練模型,期待政府能整合學界與業界的力量,降低各行各業導入 AI 相關語言服務的門檻。

或許 AI 無法發展出情感,但卻可以成為人類大腦的延伸,協助我們節省處理資料的時間,更可以心平氣和地回應人們的身心需求。與 AI 共存的未來即將來臨,如何讓自己的行事邏輯跟上 AI 時代,讓 AI 成為自己的助力,是值得你我關注的課題。

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研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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葡萄酒變酸了?這可不能忍!巴斯德揪出「乳酸菌」,成功拯救法國的釀酒業──《厲害了,我的生物》
聚光文創_96
・2022/09/12 ・2154字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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國安危機!為什麼葡萄酒變酸了?

在上一集中,我們聊到了十七世紀,荷蘭科學家 aka 手作達人雷文霍克,以他那充滿手工溫度的兩百五十臺顯微鏡,以及一百七十二塊鏡片,為世人展示了「微型動物」(微生物)的世界。

然而在雷文霍克之後,除了斯巴蘭札尼神父曾經投以關愛的眼神,做了一些相關的實驗與研究,微生物似乎逐漸被眾人遺忘。

一直到微生物學的奠基者,巴斯德(Louis Pasteur)的出現,微生物的存在終於開始閃閃發光。一開始,巴斯德是打算進行「自然發生說」的相關實驗,沒想到,一個可能動搖國本的問題卻找上了他。

巴斯德(Louis Pasteur)被譽為微生物學的奠基者,也是研發出狂犬病疫苗的科學家。圖/Wikipedia

在浪漫優雅的法國,飲酒文化與釀酒事業同樣歷史悠久,然而,當時的酒商與釀酒廠負責人卻天天急得跳腳,一點也浪漫不起來。

原來,釀酒這門手藝太過精細,只要一不小心,酒廠生產的酒很可能就會酸化變質,不僅造成商譽與營運的巨大損失,也會影響市場供應的穩定性。

生活不能缺少微醺的感覺,釀酒業的危機,簡直就是國安危機,巴斯德義無反顧的決定伸出援手。

於是,巴斯德拿出科學家的精神,仔細研究了整個釀酒過程,收集、觀察製程中,不同時間的發酵液,並且分析、比較這些酒液的不同。

經過一次一次的培養與試驗,巴斯德終於發現,在顯微鏡下,正常的發酵液中,有一種形狀圓圓的球體小生物(也就是酵母菌);而那些發酵失敗、變酸的酒液中,則可以看見一種又細又長的桿狀小生物(乳酸菌是也)。

乳酸菌平常也許是不錯的東西,但要是跑到酒裡面可就不好了。圖/envatoelements

抓出讓酒精變質的小小兇手

一八五七年八月,巴斯德發表了他的研究成果,這篇論文,可以說是現代微生物學的開山之作。論文中指出,發酵,是涉及某些特定的細菌、黴菌、酵母菌等微生物的活動。

這些研究不僅拯救了釀酒業,也影響著食品業與醫藥產業。當時的科學界一度認為,發酵與食物腐敗、傷口發炎等現象,是可以畫上等號的,因此啟發了一名外科醫師的抗菌革命之路(這段故事我們後面再聊,先賣個關子)。

回到釀酒業的危機處理之上,雖然揪出了讓酒變酸的凶手,但巴斯德的工作還沒有完成,還得找出一勞永逸的方法,才算是功德圓滿。

經過一番苦思冥想,巴斯德最後採用的是加熱滅菌法,這種方法,如今也被稱為「巴斯德消毒法」(pasteurization)。

我們都知道,加熱是個有效的滅菌方式,巴斯德將釀好的酒,短暫、而且小心翼翼的加熱,直到攝氏五十至六十度,藉此殺死那些可能讓酒變質的細菌。如此一來,不僅能讓酒長斯保存,也不會犧牲酒的口感,是不是很讚!

感謝巴斯德讓我們今天能喝到沒有壞掉的酒。圖/聚光文創

陷入絕境的養蠶業:蠶寶寶為什麼會生病?

感謝飛天小女警,啊不,是巴斯德的努力,一天又平安的過去了,釀酒業終於恢復了平靜。然而,一八六五年,法國農村再次遭遇危機。

雍容華貴的絲綢,是廣受貴族喜愛的高級布料,養蠶、攪絲、織布,也是當時法國農村的一大主力產業。沒想到,一種傳播快速、並且容易致死的疾病,卻在蠶寶寶界蔓延開來,蠶農們對此束手無策,養蠶業因此陷入絕境。

在昔日師長的建議之下,巴斯德決定投身於蠶病研究,為蠶寶寶尋得一線生機。

在此之前,他並沒有養過蠶,也缺乏相關知識。於是他動身前往法國南部,花了五年的時間,在第一線的蠶病疫區進行研究。

透過顯微鏡,巴斯德在病蠶的身體裡,發現了一些微小的病原體。

不曉得大家小時候有沒有養過蠶寶寶呢?圖/envatoelements

同樣的,溯源之後還得找出根治方法,巴斯德除了研究鑑定方法,以幫助蠶農辨認染病的蠶寶寶之外,也建議蠶農對病蠶進行隔離。

篩檢與隔離,加上選擇性育種與提高蠶群的清潔度,巴斯德提出的「蠶界防疫新生活」,不但拯救了無數蠶寶寶的性命,也讓瀕臨崩潰的法國絲綢獲得喘息。

在釀酒業與養蠶業分別取得成功之後,巴斯德於是將目光從經濟產業轉向醫療產業。

這些肉眼看不見的微生物,既然可能讓酒變酸,也可能讓蠶生病,是不是也可能引發人類的疾病?如果真是如此,只要知道如何躲避生物的攻擊,或許就能增加戰勝疾病的可能性。

大家努力待在家防疫的時候也別忘了記得動一動。圖/聚光文創

──本文摘自《厲害了,我的生物》,2022 年 9 月,聚光文創,未經同意請勿轉載。

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長達 5 億年的空白:真核生物從何而來?「洛基」是人類起源的解答嗎?──《纏結的演化樹》
貓頭鷹出版社_96
・2022/08/06 ・2927字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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有細胞核的真核細胞,究竟從何而來?

當渥易斯去世時,還在爭議中的最大謎團之一便是真核細胞的起源,也就是說,我們生命最深處的開端,直至今日仍然沒有定論。

當時真核細胞的起源目前還沒有一個定論,不過可以確定的是,粒線體扮演著相當關鍵的角色。圖 / Pixabay

如果像渥易斯在一九七七年宣布的那樣,存在三個生命領域,其中一個領域是真核生物,包括所有動物、植物、真菌,和所有細胞裡面含有細胞核的微生物,那麼這個最終演化出人類和我們可見的所有其他生物的譜系的基礎故事是什麼?是什麼讓真核生物如此不同?

是什麼讓牠們走上如此不同的道路,從細菌和古菌的微小和相對簡單,走向巨大而複雜的紅杉、藍鯨和白犀牛,更不用說人類和我們對地球的所有特殊貢獻,像是美國職棒、抑揚五步格和葛利果聖歌?哪些部分以及哪些過程組合在一起,形成了第一個真核細胞?

如此重大的事件大概發生在 16 億到 21 億年前之間。這個足足有 5 億年之久的窗口,反映當前科學不確定性的程度。

最關鍵的線索?粒線體與「內共生理論」

不同陣營的意見強烈分歧,都提供了一些假設。

岩石中早期微生物形式的化石證據,並沒能提供多少解答,科學家還是從基因體序列中發掘出更精確多樣的線索,並且其中一些線索仍然來自 S 核糖體 RNA,這要歸功於渥易斯當初的洞察力,以及後來四十多年間他的追隨者的心血。

但是這些數據的涵義為何則見仁見智。現在所有的專家都同意,當年內共生作用發揮了重要作用:不知何故,某個細菌被另一個細胞(宿主)捕獲並且在體內被馴化,然後成為粒線體

它們一旦存在早期真核細胞中並且數量變多後,就會提供大量能量,遠遠超出當時可用的任何能量,讓這些新細胞可以增加體積與複雜性,進而演化成多細胞生物。

粒線體的構造,成為了生物學家探索原生生物起源的重要線索。圖/Elements Evato

複雜性增加的一個顯著特徵,就是控制,特別是對遺傳材料的控制。

從生命的起源之地尋找答案——前往深海

更具體地說,這意味著將每個細胞的大部分 DNA 包裝在一個內部胞器中,也就是由膜包圍住的細胞核。

因此,真核生物起源之謎包含三個主要問題:

一,原始宿主細胞是什麼?

二,粒線體的獲取是否觸發了最關鍵的變化?或者,是由它引起的嗎?

三,細胞核是從何而來的?

更簡化的提問方式則是:一個東西跑到另一個東西裡面,形成複雜之類的東西?這些「東西」到底是什麼?

關於前兩個問題,最近的新證據來自一個意想不到的地點:大西洋底部。它來自於格陵蘭和挪威之間,一個近兩千四百多公尺深的區域所挖掘出的海洋沉積物,這地區附近有一個稱為洛基城堡的深海熱泉。

洛基是北歐神話中既狡猾又會變形的神;挪威主導團隊在發現這個熱泉後取了這個名字,因為這個礦化的噴口看起來就像一座城堡,而且所在位置難以尋找。

為了尋找證據,科學家將目光投向了一般生物無法安然生長的海底熱泉,而科學家也把這個發現洛基古菌的地點命名為「洛基城堡」(Loki’s Castle)。圖 / Youtube

他們與其他科學家一起分析這些海洋沉積物裡面所包含的 DNA,發現這代表了一個全新的古菌譜系,這些細菌的基因體與已知的任何東西都截然不同,似乎代表一個獨特的分類門(門是非常高的分類位階;比方說,所有脊椎動物都同屬於一個門)。

帶領這項基因體研究的生物學家,是任職於瑞典一所大學的年輕荷蘭人,名叫艾特瑪。他結合深處城堡和狡猾神祇的語義,將這個族群命名為洛基古菌

全新的發現!最接近真核生物的古菌:洛基古菌

艾特瑪團隊於二〇一五年公布這項發現。這項發現具有廣泛報導的價值,因為洛基古菌的基因體,似乎與我們人類譜系起源的宿主細胞非常接近。

實驗室培養出來的洛基古菌在顯微鏡底下的樣貌。圖 / biorxiv

《華盛頓郵報》的一則標題說:「新發現的『失落的環節』顯示人類如何從單細胞生物演化而來。」這些從深海軟泥中提取的古菌,真的是二十億年前那些,自身譜系在經過激烈分化後,變成現代真核生物的古菌的表親嗎?這些古菌是我們最親近的微生物親戚嗎?也許真的是。這一點引起大眾的注意。

但是,使艾特瑪的研究在早期演化專家當中引發爭議的,還有另外兩點。

首先,艾特瑪團隊提出證據,表明洛基古菌等細胞在獲得粒線體之前,就已經開始發展出複雜性。也許是重要的蛋白質、內部結構、可以包圍並吞噬細菌的能力。

若是如此,那麼偉大的粒線體捕獲事件,就是生命史上最大轉變的結果,或一連串變化其中之一的事件,而不是原因。某些人,例如馬丁,會強烈反對。

雖然科學家發現了洛基古菌,但也引起了許多爭議和討論,真核生物的演化謎團仍然沒有被完全解答。圖 / Pixabay

其次,艾特瑪團隊將真核生物的起源置於古菌中,而不是古菌旁邊。如果這個論點正確的話,便意味著我們又回到一棵兩個分支的生命樹,而兩大分支不管哪一支,都不是我們長久以來珍而重之、視為己有的。

這也就是說,我們人類就是古菌這種獨立生命形式的後代,這在一九七七年之前是無法想像的。(這種情況會產生錯綜複雜的糾葛,牽扯到在我們的譜系開始之前,細菌的基因水平轉移到我們的古菌祖先中,結果導致細菌也混入我們的基因體內,但本質仍然是:喔,我們就是它們!)

某些人,例如佩斯,會強烈反對。渥易斯也不會同意,只是他在世的時間不夠長,無緣被艾特瑪二〇一五年發表在《自然》期刊上的論文激怒。

六月的一個早晨,在多倫多的一間會議室裡,艾特瑪向一屋子全神貫注的聽眾描述這項研究,其中包括杜立德和幾十名研究人員,還有我。

當我之後與杜立德碰面時,他用一貫的自嘲式幽默說:「我有點被洗腦了。」也是後來,我坐下來與艾特瑪對談。我們談到他當時仍未發表的最新研究,這會把同樣的涵義推得更進一步:粒線體是大轉變的次要因素,人類祖先植根於古菌中,位於兩分支的生命樹上。他很清楚反對的觀點,也清楚自己將會遭遇何等激烈的爭論。

他說:「我真的有在為某些可能迎面撲來的風暴做準備。」

——本文摘自《纏結的演化樹》,2022 年 7 月,貓頭鷹,未經同意請勿轉載。

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