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【2023 諾貝爾生理醫學獎】mRNA 疫苗背後的辛酸血淚,為何 mRNA 研究不受待見?

PanSci_96
・2023/11/05 ・5173字 ・閱讀時間約 10 分鐘

mRNA?別浪費時間,不值得做!

天啊,你知道在實驗室搞 mRNA 有多麻煩嗎?連呼吸都要小心耶!

而且在細胞裡的 mRNA 一瞬間就會被分解成碎片,比廢柴還廢,哪可能生成需要的蛋白質?各位泛糰們好,2023 年的諾貝爾生理與醫學獎是由卡塔琳・考里科以及德魯・韋斯曼兩位科學家獲得,他們獲獎的研究,是許多人現在已經很熟悉的 mRNA 疫苗開發技術,但你可能不知道,其實當初 mRNA 打入實驗小鼠體內,引發非常嚴重的免疫風暴,甚至可能打一隻死一隻。

這這這……設計要來救人的藥物,反而致命? 生醫獎得主考里科的同事甚至認為 mRNA 只是個「笑話」,這怎麼回事?

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那個 mRNA 瘋女人來了?

你!渴望力量嗎?啊不,是想要合成 mRNA 嗎?我可以幫你喔!

由於屢屢爭奪印表機使用權僵持不下,故事的兩位主角就此破冰,當時是 1997 年,地點在美國賓州大學醫學院,此時身材高大、外向爽朗的女主角伸出了橄欖枝,正等待回答,男主角卻冷淡地說:「如果你成功了,我會試試。」難道故事就此結束嗎?當然沒有。

先回頭介紹一下考里科。她是匈牙利人,本來家境還不錯,但兩歲時,因為父親公開批評執政的共產黨政府,就此失去了工作,餘生只能打零工,全家住在沒自來水也沒電的磚房裡。遭遇這般變故的卡里科並沒有放棄自己,反而堅持鑽研科學,在匈牙利頂尖的塞格德大學取得了生物化學博士學位,並獲得博士後研究員的工作,投入 mRNA 研究。然而天要降大任,就有人要遭殃,大學的研究中心資金短缺,就把她給解聘了。

卡塔琳・卡里科。圖/wikimedia

為了能讓自己的研究對世界產生影響,1985 年,她決定出國深造,移民美國,但由於政府嚴控資金外流,她把所有積蓄 1,200 美元偷偷縫進女兒的玩具熊裡,才能讓一家人在人生地不熟的紐約暫時安頓。雖然幾乎不會講英文,幸運的考里科很快在天普大學蘇多尼教授的實驗室找到工作,等等,我剛剛說幸運嗎?

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對不起,我收回。她沒多久就被蘇多尼教授舉報為非法移民,只因她答應了約翰霍普金斯大學另一份薪水比較高的職位,要衰就衰到底,約翰霍普金斯大學隨即撤回了聘書,她跟先生還得花錢請律師來駁回引渡令,更別提因為蘇多尼繼續中傷她,她也找不到其他工作。

圖/giphy

幾經波折,她終於在賓州大學醫學院找到了研究助理教授的工作。但由於她不是醫生,也不是正規職員,無法取得終身職,其他同事根本不把她當同事看,對她投入的 mRNA 研究自然也沒興趣。加上考里科雖然外向開朗,但也口直心快,換句話說,根本就是白目。她只在乎研究,不顧他人顏面,總是直言批評同事研究中的錯誤。她既不能升等、申請研究經費也屢屢失敗,沒辦法從細胞跟生物體中藉由 mRNA 生成治療性蛋白質,獲得數據,那就更沒辦法申請經費。

這時幸運的考里科獲得了一位同事支持,總算做出了一點成果,透過把 mRNA 插入培養皿的細胞裡,使細胞製造出「尿激酶受體」蛋白質。等等,我剛剛又說幸運嗎?對不起,我再次收回。卡里科雖然做出成果,她的熱臉依舊貼上了同事們的冷屁股,即使她主動替許多同事合成 mRNA,也只獲得了「那個 mRNA 瘋女人」的評價。1995 年她的先生因為簽證問題困在匈牙利好幾個月,她則被驗出長了腫瘤,得開刀。這時賓州大學的主管卻要她選擇離開或是接受降級。

為了讓女兒能獲得賓州大學的學費優惠,她嚥下這口氣,接受降薪,職稱變成從來沒人擔任過的——「資深研究調查員」,為什麼沒人擔任過?因為沒人被開除現職之後還願意繼續留在賓州大學裡,她是第一個。

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越是山窮水盡,她越覺得解脫,就在這時她遇上了剛來到賓州大學的韋斯曼。

德魯・韋斯曼。圖/wikimedia

韋斯曼雖然冷淡,但他不是只對考里科冷淡,而是對所有人都很冷淡,他根本不聊八卦,只在乎研究,加上他才來不久,因此根本不知道考里科有多慘,也不在乎別人怎麼說考里科的壞話。韋斯曼早年曾當過安東尼佛奇實驗室的研究員,研究愛滋病,他目睹許多研究員因為無法獲得經費,而遷怒於不願幫忙的佛奇,藉由媒體傳播關於佛奇的負面消息,這讓他極為重視科學研究的誠信與純粹。

韋斯曼雖然對人冷淡,卻是個標準貓奴,他女兒會從收容所把病貓跟棄養貓帶回家,他還曾為了幫貧血的貓打針補充紅血球生成素,差點趕不上重要會議。他也是個偶爾會對同事亂講話的人,但不是因為他也白目,而是因為患有第一型糖尿病,血糖劇烈變化影響了他的認知功能,甚至會突然昏倒。

儘管對 mRNA 沒什麼興趣,正在研究愛滋病毒疫苗的韋斯曼的確用得上 mRNA,而考里科也真的很懂 mRNA。於是,韋斯曼跟考里科這兩支樹枝孤鳥竟然在 1998 年開始合作。幸運的考里科終於……等等?我剛剛說幸運嗎?

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COVID-19 疫情帶來的契機

在解釋 mRNA 如何應用前,我們複習一下分子生物學的重要概念:中心法則 (central dogma),也就是 DNA 轉錄成為 mRNA,再依據 mRNA 編碼,將對應的胺基酸組裝起來成為蛋白質。

分子生物學的中心法則。圖/learngenomics.dev

如果我們可以合成 mRNA,只要修改 mRNA 上的編碼,再將這些 mRNA 送入人體細胞內,直接將細胞當作生產蛋白質的工廠,使人體自己產生正確的蛋白質,不就可以治療遺傳疾病了嗎?!

另外,疫苗也是一個應用方向,mRNA 就像是傳令兵,它帶著敵軍病毒的情報交給如同將領的樹突細胞,產出帶有病毒特徵的蛋白質,進而刺激整個免疫系統備戰,並培養出有長期保護力的記憶型 B 或 T 細胞大軍。

剛剛說到,兩人一開始合作是針對愛滋病疫苗的研發,但是當韋斯曼將 mRNA 打入小鼠後,驚訝的發現這些小鼠會一直生病,甚至死亡,免疫反應強到把本體都幹掉了,如果 mRNA 注射會導致死亡,這故事要怎麼說下去?

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圖/giphy

講到這,我相信大家都明白了,這兩位科學家都不太幸運,但他們還有一個共通點,就是不知道放棄兩個字怎麼寫。

他們想,一般細胞每天也都會製造 mRNA,為什麼這些 mRNA 不會被免疫系統當成入侵者,引發嚴重的發炎反應,造成細胞死亡?

他們後來在實驗中發現注射 tRNA 的小鼠不會有這樣的免疫反應,而 tRNA 與其他 RNA 最大的差異就是有大量的鹼基修飾,難道說關鍵就是修飾?

卡里科擁有非常好的RNA修飾合成的技術,那有沒有可能透過修飾,找到不會引發嚴重免疫反應,卻同時可以順利轉譯出蛋白的 RNA 分子呢?最後他們發現將 RNA 分子中的尿嘧啶核苷「U」修改成為假尿嘧啶核苷分子「ψ」,就能夠躲過免疫反應又可以產生蛋白質,並且在 2005 年時,他們將這個方法應用在猴子身上,修改後的 mRNA 不僅可以躲過免疫系統的攻擊,也能夠有效產生蛋白質。

原來卡里科和韋斯曼找到的方法,其實就是免疫系統透過檢視 RNA 裡修飾的型式或比例,藉此判斷敵我的設計機制,因為通常病毒的 RNA 不會經過修飾,所以當體外合成的 mRNA 注射進入人體中,就會被免疫系統辨識成外來病毒,引發體內的免疫反應。

這時只要將外來的 mRNA 經過足量修飾,就可以「騙」過細胞,讓細胞正式成為你的蛋白質工廠。

雖然卡里科與韋斯曼確信自己已經攻克了 mRNA 應用的難題,但很多的科學家仍然對 mRNA 的應用感到疑慮,這些科學家認為這麼不穩定的分子,不容易量產和使用,2013 年,卡里科從日本參加完研討會回來,甚至發現連自己的研究室被清空,讓給了別的研究員,他們兩人的重大發現彷彿被全世界遺忘。

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不,他們的研究沒有被遺忘,在史丹佛大學的 Derrick Rossi 和 Luigi Warren 在幹細胞研究中,同樣遇到了 mRNA 應用的困難,直到 Rossi 和 Warren 得知了卡里科與韋斯曼的研究,才突破難關,成功透過加入特定 mRNA,將皮膚細胞轉變成多功能幹細胞,之後在 2010 年,Rossi 成立了世界第一家 mRNA 公司,也就是現在我們熟知的莫德納公司的前身。

而在得知莫德納將與英國的 AZ 合作開發血管內皮因子 mRNA 後,卡里科認為在大學繼續待下去也無法應用她在 mRNA 上的長才,於是前往德國,與 BNT 的創辦人烏爾.薩欣會面,並加入成為副總裁,保留兼任老師的資格。那年是 2013 年,BNT 還是個連網站都沒有的小生技公司,卡里科的決定也因此被學校的主管嘲笑。然而快轉到 2019 年,接下來的事大家都知道了。

烏爾.薩欣。圖/wikimedia

2019 年的 12 月 1 日,首例新冠病毒感染個案在中國武漢發生,隔年 1 月 5 日,新冠病毒全基因體解序完成,向全世界發布。2 月,新冠疫情開始往全球散播。

1 月 25 日莫德納公司的 Stephane Bancel 與美國國衛院國家過敏與傳染病研究所所長 Anthony Fauci 進行會議,2 月底莫德納完成 mRNA-1273 疫苗的動物試驗,同時,BNT 開發出二十多隻 mRNA 候選疫苗,從新冠病毒完成基因體解序後的第 66 天,3 月 16 日,世界上第一位 mRNA 疫苗臨床受試者開始施打,這是人類首次能夠在短時間內,製作出對抗新興傳染病的疫苗的時刻。

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而這一切,若不是當年卡里科與韋斯曼的努力不懈,突破 mRNA 的應用限制,使 mRNA 疫苗成為可能,那麼 COVID-19 所造成的死亡人數會遠遠高於現在統計的 695 萬人。

擇善固執還是冥頑不固

在科學研究中,我們常常看到戴著光環的成功案例,但不被失敗擊倒,其實才是科學的真實樣貌。

圖/wikimedia

相較過往,這次諾貝爾奬很「快」頒給了 mRNA 研究,為什麼說快呢?因為諾獎往往是在論文發表後幾十年才會頒布,慎重到必須是寫進教科書等級的實證研究,才有資格。所以研究者不僅研究厲害,也要活得到頒奬,這次能夠這麼快受到諾貝爾奬肯定,代表 mRNA 疫苗確實是終結疫情的重要功臣,有目共睹,實至名歸。

卡里科在獲獎的當下表示,儘管最近幾年得到很多肯定,但其實這一路上並不是一帆風順,所以說獲獎的瞬間還不太相信,甚至覺得這是不是個 Joke,根據法新社報導,卡里科說只有他母親對他很有信心,每年都會聆聽諾貝爾委員會宣布得主,卡里科 Karikó 回應說:「我當時只能苦笑一下,因為我從未得到過研究資助,也沒有一個固定的團隊。我甚至都不是一名正式的教授,因為我被降了職,所以我並不抱什麼期望。我回答她說,『這是不可能的』。」

很遺憾的,卡里科的母親在 5 年前離世,沒能看到她真的獲得諾貝爾獎。

聽完卡里科跟韋斯曼的故事,最後我想問問你,如果你轉生成卡里科,你覺得哪個時刻會讓你最想放棄呢?

  1. 當然是 2013 年,一回國竟然發現連研究室都被清空那時候。
  2. 應該是罹患腫瘤,丈夫又在匈牙利,學校還要開除我那時候。
  3. 光是出生在共產時期的匈牙利,我就想放棄了。

等等,要是你放棄,我們就沒有 mRNA 疫苗了耶,你想清楚啊!

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PanSci_96
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Intel® Core™ Ultra AI 處理器:下一代晶片的革命性進展
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/05/21 ・2364字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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本文由 Intel 委託,泛科學企劃執行。 

在當今快節奏的數位時代,對於處理器性能的需求已經不再僅僅停留在日常應用上。從遊戲到學術,從設計到內容創作,各行各業都需要更快速、更高效的運算能力,而人工智慧(AI)的蓬勃發展更是推動了這一需求的急劇增長。在這樣的背景下,Intel 推出了一款極具潛力的處理器—— Intel® Core™ Ultra,該處理器不僅滿足了對於高性能的追求,更為使用者提供了運行 AI 模型的全新體驗。

先進製程:效能飛躍提升

現在的晶片已不是單純的 CPU 或是 GPU,而是混合在一起。為了延續摩爾定律,也就是讓相同面積的晶片每過 18 個月,效能就提升一倍的目標,整個半導體產業正朝兩個不同方向努力。

其中之一是追求更先進的技術,發展出更小奈米的製程節點,做出體積更小的電晶體。常見的方法包含:引進極紫外光 ( EUV ) 曝光機,來刻出更小的電晶體。又或是從材料結構下手,發展不同構造的電晶體,例如鰭式場效電晶體 ( FinFET )、環繞式閘極 ( GAAFET ) 電晶體及互補式場效電晶體 ( CFET ),讓電晶體可以更小、更快。這種持續挑戰物理極限的方式稱為深度摩爾定律——More Moore。

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另一種則是將含有數億個電晶體的密集晶片重新排列。就像人口密集的都會區都逐漸轉向「垂直城市」的發展模式。對晶片來說,雖然每個電晶體的大小還是一樣大,但是重新排列以後,不僅單位面積上可以堆疊更多的半導體電路,還能縮短這些區塊間資訊傳遞的時間,提升晶片的效能。這種透過晶片設計提高效能的方法,則稱為超越摩爾定律——More than Moore。

而 Intel® Core™ Ultra 處理器便是具備兩者優點的結晶。

圖/PanSci

Tile 架構:釋放多核心潛能

在超越摩爾定律方面,Intel® Core™ Ultra 處理器以其獨特的 Tile 架構而聞名,將 CPU、GPU、以及 AI 加速器(NPU)等不同單元分開,使得這些單元可以根據需求靈活啟用、停用,從而提高了能源效率。這一設計使得處理器可以更好地應對多任務處理,從日常應用到專業任務,都能夠以更高效的方式運行。

CPU Tile 採用了 Intel 最新的 4 奈米製程和 EUV 曝光技術,將鰭式電晶體 FinFET 中的像是魚鰭般阻擋漏電流的鰭片構造減少至三片,降低延遲與功耗,使效能提升了 20%,讓使用者可以更加流暢地執行各種應用程序,提高工作效率。

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鰭式電晶體 FinFET。圖/Intel

Foveros 3D 封裝技術:高效數據傳輸

2017 年,Intel 開發出了新的封裝技術 EMIB 嵌入式多晶片互聯橋,這種封裝技術在各個 Tile 的裸晶之間,搭建了一座「矽橋 ( Silicon Bridge ) 」,達成晶片的橫向連接。

圖/Intel

而 Foveros 3D 封裝技術是基於 EMIB 更進一步改良的封裝技術,它能將處理器、記憶體、IO 單元上下堆疊,垂直方向利用導線串聯,橫向則使用 EMIB 連接,提供高頻寬低延遲的數據傳輸。這種創新的封裝技術不僅使得處理器的整體尺寸更小,更提高了散熱效能,使得處理器可以長期高效運行。

運行 AI 模型的專用筆電——MSI Stealth 16 AI Studio

除了傳統的 CPU 和 GPU 之外,Intel® Core™ Ultra 處理器還整合了多種專用單元,專門用於在本機端高效運行 AI 模型。這使得使用者可以在不連接雲端的情況下,依然可以快速準確地運行各種複雜的 AI 算法,保護了數據隱私,同時節省了連接雲端算力的成本。

MSI 最新推出的筆電 Stealth 16 AI Studio ,搭載了最新的 Intel Core™ Ultra 9 處理器,是一款極具魅力的產品。不僅適合遊戲娛樂,其外觀設計結合了落質感外型與卓越效能,使得使用者在使用時能感受到高品質的工藝。鎂鋁合金質感的沉穩機身設計,僅重 1.99kg,厚度僅有 19.95mm,輕薄便攜,適合需要每天通勤的上班族,與在咖啡廳尋找靈感的創作者。

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除了外觀設計之外, Stealth 16 AI Studio 也擁有出色的散熱性能。搭載了 Cooler Boost 5 強效散熱技術,能夠有效排除廢熱,保持長時間穩定高效能表現。良好的散熱表現不僅能夠確保處理器的效能得到充分發揮,還能幫助使用者在長時間使用下的保持舒適性和穩定性。

Stealth 16 AI Studio 的 Intel Core™ Ultra 處理器,其性能更是一大亮點。除了傳統的 CPU 和 GPU 之外,Intel Core™ Ultra 處理器還整合了多種專用單元,專門針對在本機端高效運行 AI 模型的需求。內建專為加速AI應用而設計的 NPU,更提供強大的效能表現,有助於提升效率並保持長時間的續航力。讓使用者可以在不連接雲端的情況下,依然可以快速準確地運行各種複雜的 AI 算法,保護了數據隱私,同時也節省了連接雲端算力的成本。

軟體方面,Intel 與眾多軟體開發商合作,針對 Intel 架構做了特別最佳化。與 Adobe 等軟體的合作使得使用者在處理影像、圖像等多媒體內容時,能夠以更高效的方式運行 AI 算法,大幅提高創作效率。獨家微星AI 智慧引擎能針對使用情境並自動調整硬體設定,以實現最佳效能表現。再加上獨家 AI Artist,更進一步提升使用者體驗,直接輕鬆生成豐富圖像,實現了更便捷的內容創作。

此外 Intel 也與眾多軟體開發商合作,針對 Intel 架構做了特別最佳化,讓 Intel® Core™ Ultra處理器將AI加速能力充分發揮。例如,與 Adobe 等軟體使得使用者可以在處理影像、圖像等多媒體內容時,能夠以更高效的方式運行 AI 算法,大幅提高創作效率。為各行專業人士提供了更加多元、便捷的工具,成為工作中的一大助力。

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動動滑鼠就能生圖修圖?不用付錢就能即時生成的 Leonardo AI 讓繪畫行雲流水!
泛科學院_96
・2024/06/09 ・828字 ・閱讀時間約 1 分鐘

你在尋找免費的繪圖 AI 嗎?

自從 Stable Doodle 要收費後,我就一直在找類似的替代品,正好前陣子 Leonardo AI 也更新了Realtime Canva 功能,不是那個 Canva,是他們推出的塗鴉功能叫 Canva,試用之後驚為天人!

新增加的 inpaint 功能,能用 prompt 指定畫上去的色塊代表什麼,也有圖層跟透明度功能,大幅降低修整圖片的難度。

重點是,免費可用啊,付費只多了 realtime 及時生成,但免費的速度也不會太慢,你問我為什麼會知道?當然是花了錢之後發現根本沒差啊!

而且及時生成的圖都不用扣點,直到你按下輸出鍵才扣,修改次數無限,可以免費白嫖玩到爽,所以今天,就來教一下怎麼用 Leonardo Canva 啦,大概會說這三件事情:

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  1. 從無到有快速生成人物:這邊就簡單介紹基本操作。
  2. 在不影響生成人物的狀況下,加上背景:這邊會用到圖層、去背、AI 元素生成等功能。
  3. 最後微調:介紹 inpaint 功能怎麼用。

好啦,讓我們開始吧!

最後,你覺得 AI 圖片生成應該還要提供什麼服務呢?

  1. 我上色苦手,拜託有個不改我線稿的 AI 上色工具
  2. 可以有更多修改細節的方法,現在都太笨了
  3. 能不能讓 AI 讀懂構圖,不要每次圖生圖都變樣了
  4. 我不知道,能生不就好了

如果有其他想看的 AI 工具測試或相關問題,也可以留言發問。如果喜歡這支影片的話,也別忘了按讚、訂閱,加入會員,我們下集再見~掰!

更多、更完整的內容,歡迎上泛科學院的 youtube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

泛科學院_96
40 篇文章 ・ 45 位粉絲
我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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想不出企劃?讓 AI 幫你整理資料!Notion + Zapier 超詳細教學!
泛科學院_96
・2024/06/03 ・5054字 ・閱讀時間約 10 分鐘

今天來分享我們用 notion 做知識管理的實作過程與心得,不過,我們發現這樣還不夠用,生為 AI 懶人 YOUTUBER,最好有天上掉下來的題目跟素材,所以還串了 zapier 做自動化 AI 新聞收集!

不過在分享實做過程跟心得前,想先跟大家分享我跟 AJ 有在用的筆記工具,這樣你會知道為什麼我們最後選擇用 notion 了。

如果你只想看 notion 自動收集資料,可以直接下滑教學。

Notion

首先是 notion 端,我們先把 papaya 的模板 複製過來。

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調整一下資料表格式,後面主要會用到的是名稱、URL、標籤、狀態。

首先,我們先點選標籤,

新增你想要自動化的youtube頻道名稱。

然後到狀態,把原本 index 改名成 youtube 自動串連。

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這樣就完成 notion 端的設定。

Zapier

接著來到 zapier,登入後點 create。

進到自動化流程的編輯畫面,你會看到上面有一個 AI 協作的對話框。

輸入「特定 youtube channel 發布影片後,會把影片標題跟連結傳送到 notion 的資料庫」

這樣流程 flow 就出來啦!

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如果 AI 給你的長這樣,要把中間的 get report 刪除。

這邊簡單說一下,畫面上看到的這一串,叫「flow」。

「flow」的最上面是「trigger 觸發器」,是啟動 flow 的條件,

其餘的叫「action」,trigger 觸發後會依序執行下面的 action。

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我們先點進第一個 trigger 進行設定,

在這邊確認 event 是 new video in channel。

然後在 account 這邊,串聯你的 youtube 帳號,用哪個沒差,除非你是頻道主要觀察自己的數據。

接下來就到了重頭戲 trigger 啦,這邊要填的是 channel ID。

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提醒,channel ID 不是網址後面這串,

你可以到想要抓的頻道首頁,按 ctrl+U 開啟原始碼,再按 ctrl+F 尋找這串文字,

後面那串亂碼就是 channel ID 了。

貼回去按 refresh,

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如果有成功抓到,下面的 countinue 就會亮起來,

按下去進到測試頁面 test trigger 按下去。

成功的話,你就會看到他把影片資料抓過來嘍,下面是選後面用的測試資料,選哪個都可以,選完點 countiune。

就會進到 notion 設定,確認一下 event 的設定是不是 create database item,

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確認完按下一步,account 這邊設定連接到你的 notion 帳號,連完一樣按下一步。

重頭戲又來啦,action 這邊是設定 youtube 資料要怎麼存進 notion?

我們先點開 database,選擇剛剛整理過的資料庫,

然後就會跑出很收熟悉的選項,沒錯,這就是剛剛在notion設定好的資料表欄位,現在只要告訴他要把資料放入哪個欄位就好。

名稱,放影片的 title。

標籤,放剛剛設定好的頻道名稱標籤。

URL,就選影片連結的 URL。

狀態選 youtube 自動串連。

這樣新影片就會出現在 notion 頁面的左邊自動呈現囉。

這樣就完成啦,又可以點 countinue 了,不過我自己還會在 content 這個欄位選 description,把影片描述也放入 notion。

點完 countine 進入測試環節,

按 test step。

成功的話,就會看到 test step 變成 publish,

這時回去看 notion 的資料庫,你會發現多一筆剛剛測試的數據。

最後按下 publish,這樣就完成啦。

之後就坐等別人發片,再跟風就好!想企劃就是這麼簡單。

結語

最後來分享一下實做心得吧!

這次實做讓我體會到 notion 的美妙之處,之前都單純把他當成昇級版的 evernote,但跟 Zapier 之類的自動化服務串聯後,馬上變成不同檔次的東西,集前台後台於一身,甚至還能做網站!

這自由度真的是只有想不到,沒有做不到,沒程式基礎的人也能輕鬆入門,難怪會紅。

最後,想問大家會想用 notion 跟 zapier 來做什麼呢?

如果看到有趣的留言,我會試著做做看,有其他想要看的 AI 工具測試或相關問題,也可以留言分享喔!

如果喜歡這支影片的話,也別忘了按讚、訂閱,加入會員,我們下集再見~掰!

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