Loading [MathJax]/extensions/tex2jax.js

0

1
0

文字

分享

0
1
0

合成生物學:開啟人類未來的鑰匙?——《未來的造物者》導讀

臉譜出版_96
・2023/11/10 ・2542字 ・閱讀時間約 5 分鐘

  • 陳瀅州/國立陽明交通大學生命科學系暨基因體科學研究所助理教授

這幾年在大學教書,每逢金秋十月的諾貝爾獎季節,整個校園都彌漫著一股躁動與期待。尤其在生理醫學獎、物理學獎和化學獎公布前夕,各種猜測和傳聞紛紛出現,談論著獎項可能頒給合成生物學領域。這些傳言不僅在學生和老師之間流傳,甚至吸引了媒體的關注。有幾次,校方和記者會提前找到我,希望從我這打著合成生物學旗號的研究學者得到一些線索或看法。這樣的情境不僅凸顯了合成生物學在科學界的日益重要性,也充分反映了合成生物學打破學科界限,跨越不同領域的研究。事實上,合成生物學不僅僅在健康醫療領域取得進展,其創新技術和理論已悄悄滲入到每個人的日常生活中,包括永續環境、智慧農業、奈米科技,甚至是政府政策與法規的擬定,展現真正的跨領域合作。

二○二三年三月,美國白宮科學和技術政策辦公室公布了對生物技術的未來展望,明確標示出合成生物學在全球科學發展的關鍵角色,從氣候變遷到供應鏈韌性、從農業創新到人類健康,合成生物學的影響與應用已無所不在。而美國並非唯一看到這趨勢的國家。近年來,中國將合成生物學列為其戰略前瞻性重大科學領域和重點發展生物技術,反映出中國對於這門學科的高度重視。同時,在台灣,國家發展委員會近年也積極推動與合成生物學相關的研發策略,融入其六大核心戰略產業和五加二產業創新計畫中。這些策略決策不僅展現了各國政府對合成生物學的信心,也凸顯了它在全球科技發展中的核心地位。

合成生物學到底是什麼?它為什麼如此重要,以至於受到如此多的關注和期待?圖/pexels

當我們邁入二十一世紀,面對合成生物學這一革命性的學科成為我們日常生活中不可或缺的一部分,我們首先要回答的問題是:合成生物學到底是什麼?它為什麼如此重要,以至於受到如此多的關注和期待?合成生物學結合了生物探索、工程設計和跨領域的技術應用,致力於發展和構建新的生物系統。與傳統的基因工程不同,傳統的基因工程技術主要著重於研究及修改基因,從而修補或增強基因的某些功能。然而,合成生物學的範疇遠不止於此。

合成生物學的目標是全面理解生物系統的工作原理,並根據這些知識重新設計和構建具有特定功能的生物機器。它不只是在既有的生物框架上進行微調,還可以從零開始,系統性地設計和構建全新的生物系統。由於需要將複雜的生物元件進行重組和調控,近年結合人工智慧,使科學家能夠更精準地預測、模擬和控制生物系統,這是傳統基因工程難以實現的。這其中的挑戰遠超我們的想像,但所帶來的可能性也是前所未有的。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

舉例來說,在精準醫療領域中,合成生物學已經開發出能夠生產新型藥物、治療遺傳性疾病,甚至對抗癌症的智慧細胞。在環境保護領域,我們可以設計微生物來處理汙水、減少溫室氣體排放或修復受汙染的土地。在農業上,合成生物學提供了更為高效、節水、高產的作物品種,這對於食品安全和全球糧食問題都具有深遠的意義,而這只是冰山一角。隨著技術的發展和研究的深入,合成生物學將在未來幾十年內帶來更多創新和驚喜。不難想像,在不遠的將來,我們的生活、工作甚至教育都將深受其影響。

隨著技術的發展和研究的深入,合成生物學將在未來幾十年內帶來更多創新和驚喜。不難想像,在不遠的將來,我們的生活、工作甚至教育都將深受其影響。圖/pexels

合成生物學的發展確實為人類打開了無數的可能性,從創造具有特殊功能的生物,到解決困擾已久的醫學難題。但與此同時,我們也不能忽略合成生物學帶來的挑戰和風險。例如,如何確保這些被重新設計的生物體不會對環境和人類健康產生意想不到的影響?我們應該如何看待和處理因基因修改而產生的生物機器?這些問題需要我們集體思考和探索,並與各領域專家共同合作,確保合成生物學的發展能夠真正造福人類。

在課堂教授合成生物學時,我常以電影《侏羅紀公園》的離氨酸權變(lysine contingency)帶領學生反思當科技進步與人類控制意願之間出現衝突時可能會發生的事情。在侏羅紀公園中,為了防止恐龍逃出公園威脅全球生態系統,科學家亨利.吳(Henry Wu)進行了基因改造,使得恐龍無法製造其中一種必須氨基酸離氨酸(lysine)。此設計的初衷是讓恐龍只能依賴公園提供的離氨酸食物,進而防止它們逃離公園。這是一種典型的「安全措施」,旨在確保基因改造生物不會帶來無法預料的風險。然而,正如影片中所呈現,這種所謂的「完美」控制計畫卻遭遇了意外。雖然恐龍依賴離氨酸來生存,但它們找到了其他途徑來獲取這種氨基酸,這意味著即使在有限的條件下,生命也會找到生存下去的方法。

失落的世界:侏羅紀公園 (1997)。圖/IMDb

這故事讓我們明白即使是最先進的技術,也不能保證完全的控制。當我們嘗試限制和控制生物,自然界總是有其應對方式。這對於合成生物學家來說是一個警示,因為我們在改造生命的過程中,必須充分考慮到潛在的不確定性和風險。面對快速進步的科技,我們必須問自己:我們是否真的準備好面對所有潛在的後果?在追求科學進步的同時,我們也應該謹慎行事,確保我們的決策不僅是基於技術的可能性,還要考慮到其對生態和人類社會的影響。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

對於熱愛科學的我們來說,這是一個充滿機會的時代。每一次的科技進步都驗證了人類的智慧和創造力。透過這本書,我相信讀者將更深入地認識和理解合成生物學,體會其獨特魅力及即將面對的挑戰。我期望這本書能夠鼓勵大家抱持開放、謙虛且謹慎的態度面對科技的發展。同時,希望此書能激發更多人對科學和未來進行深入的思考,並鼓勵大家投入合成生物學的創新研究和人才培育之中。

——本文摘自《未來的造物者》,2023 年 11 月,臉譜出版,未經同意請勿轉載。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度
臉譜出版_96
88 篇文章 ・ 255 位粉絲
臉譜出版有著多種樣貌—商業。文學。人文。科普。藝術。生活。希望每個人都能找到他要的書,每本書都能找到讀它的人,讀書可以僅是一種樂趣,甚或一個最尋常的生活習慣。

0

1
0

文字

分享

0
1
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。

0

1
0

文字

分享

0
1
0
藝術揭露科技,科技豐富藝術—曹存慧的生物藝術探索
顯微觀點_96
・2024/11/10 ・4459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

生物藝術家曹存慧博士於大稻埕接受訪談
圖/顯微觀點

透過質疑,引起反思

昏暗的實驗室裡,紅色的 LED 綻放光芒,電線連向一旁玻璃杯內的電極。5個盛裝深色液體的玻璃杯由電線與電極串聯,累積電壓,向 LED 供應電流,如同小學自然課以果汁發電的實驗配置。

日光燈亮起,玻璃杯內的液體呈現比 LED 更加深沉的暗紅色,桌後身穿實驗衣的藝術家/科學家曹存慧開口介紹,「人類血液中具有電解質,因此可以和鋅片與銅片組成的電極發生氧化還原反應,產生電流使二極體發光。」此時,她的手背上還貼著止血棉。

這是曹存慧與葛昌惠合力創作的生物藝術裝置《血電廠》。藝術家現場抽取自己和參與者的血液,透過簡單的氧化還原發電原理,在黑暗中得到光線。讓參與者親身體驗犧牲身體部位、承受健康風險以獲得能源的情境。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

抽血發電很容易引起對衛生與比例原則的質疑,但是社會日常仰賴的發電模式如燃煤、核分裂等,不是明顯損及環境或居民健康,就是藏有重大風險。《血電廠》抽血發電引起的憂慮與質疑,凸顯了現代社會為了滿足電能需求,選擇持續承擔的代價與風險。

透過藝術為科學除魅

《血電廠》並非曹存慧唯一具有爭議性的創作,甚至不是參與者反對與質疑最激烈的。她與「遠房親戚實驗室」夥伴的作品《有我在TM在國立台灣美術館現場帶領工作坊參與者進行自體基因轉殖,透過基因工程技術,將人類基因片段插入大腸桿菌染色體中。

這項讓參與者感到「轉殖自身基因的大腸桿菌與自己十分相似」(實際上僅有極小片段相同,不同參與者彼此間的基因相似性還比較高),足以讓人反思何謂「自我」以及物種間親近性的實驗,因為扮演「有我在生物科技股份有限公司」在虛擬的商業情境中進行實驗,事後被民眾檢舉未依法登記而執行業務。

藝術家們為了法律訴訟而傷神耗時,同時也凸顯基因工程技術對民眾來說,是需要被政府嚴格管理的行為。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

面對民眾的緊張,曹存慧說,「台灣人對基因工程態度其實相對輕鬆,在意的是健康與環保。不像歐美社會,有觸犯神權的那種禁忌感。」如果是在荷蘭,這種行動藝術場地外一定會集結抗議團體,主辦方也會開記者會說明。

曹存慧回憶《有我在TM》現場說,「我帶參與者們做 heat shock(熱休克,使質體進入大腸桿菌細胞膜的方法), 他們紛紛驚訝說『怎麼這樣就結束了?』。我希望可以讓一般民眾發現『基改並非一件深不可測的事情』」。這是她為生物藝術賦予的價值之一。

對於生物藝術的定義,曹存慧反思地說,「每一天我對生物藝術的定義都有一點變動。現在我採取的定義是『內容與生物學有關的』創作,比較符合大眾對這個特定領域的想像。」

她認為,單純討論生命與死亡,或媒材中採用生物材料,其實都是傳統藝術包含的作法。但是以生物學知識與討論為主題的創作,最接近生物藝術(Bioart)這個 1997 年由 Eduardo Kac 發明的創作領域。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

懷抱著創作願望的生物學博士

曹存慧從大學開始攻讀生物科技領域,專長分子生物學和生物資訊,於昆士蘭理工大學獲得博士學位後回到台灣,進入中研院從事博士後研究。聽起來是相當典型的生科系職涯發展,接下來就是進入學院擔任助理教授或技術人員、實驗室經理。

但是在扎實的學術訓練歷程,曹存慧始終懷著對藝術的喜愛與好奇,她說,「我對藝術的興趣明確存在,但是方向模糊。只是從小喜歡畫畫、會當學藝股長,沒有受過科班訓練。高中參加的還是生研社,不是美術社。」

曹存慧與生物藝術的接觸,是在昆士蘭讀博士班時,那時她正在疑惑「自己的生物科技專業,能不能結合藝術創作」。她回憶說,「千禧年過後,一個無聊的晚上,我上網 google “Bio + Art” 沒想到真的有這種藝術領域!」她投入創作的願望,在新世紀展開時逐漸活化。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

2009 年,曹存慧畢業歸國,參與了她的生物藝術展覽初體驗,也是臺灣第一場聚焦生物科技與醫學的創作展《急凍醫世代》。不僅是她第一次親眼看見生物藝術裝置,同時也得到參加研討會、工作坊的機會,可以聽到藝術家剖析自己的創作脈絡。

觀察了他人的作品,曹存慧開始想要親手創作,但是既缺少經驗,也不了解何謂藝術創作。同時,她的職業仍然是中研院分子生物學博士後研究員,她一面忙碌於實驗室工作,一面在陌生的創作領域摸索,讀藝術理論、了解當代藝術作品、與藝術家對談。

曹存慧回憶那段時光說,「探索新領域很有趣,但是也很掙扎,因為時間實在不夠用。」她維持白天做實驗,夜晚學習藝術的跨領域生活到 2011 年,帶著教學相長的期待,與其他藝術家合作向文山社區大學提案,開一門生物藝術課程。

一波三折的跨領域之路

文山社區大學對生物藝術課程的熱烈歡迎出乎她們意料,連臺北市其他區域的社區大學,也紛紛邀請她們開課。曹存慧笑說,「當時我們很開心地答應了,還擔心自己會忙不過來。結果報名截止那天,整個臺北市只有一個人報名,而且那個人還是我的朋友!」

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

原來,「生物藝術」這個名詞當時在臺灣社會鮮少被公開討論,社區居民分不清楚究竟是生物課還是藝術課,自然不會報名。曹存慧教學相長的課程,只能暫且擱置。

曹存慧並未因此而放棄,為了投入更多時間嘗試創作,她在 2016 年申請荷蘭的生物藝術研究單位職缺,準備離開原本的工作,卻因為簽證問題而無法成行。

看似又一個深入生物藝術領域的阻礙,曹存慧卻視為重要的轉捩點。在輾轉詢問、求助的過程中,她結識更多生物藝術圈的同儕,也被拉進臺灣生物藝術社群,得到充沛的交流。她說,「那時我開始更清楚自己能做甚麼,也開始有策展人特地邀請我參展。」

曹存慧的第一個正式展出作品,是 2014 年於臺北市中山創意基地 URS21 的《愛@窒息》,在密閉小容器中裝入植物和日常物品的零件(如玩偶或是芭比娃娃的肢體)。展覽期間植物逐漸生長,人造物品被慢慢吞沒,只留下輕微輪廓。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

曹存慧在展期發現,室內展場光線不如室外明亮,作品中的植物不一定會如預期般生長。生物藝術猶如生物學實驗,比起使用無生命材料的同行,更加需要注意生物學性質。

她笑說,「我從那時開始體會,生物藝術家會遇到很多不可思議的環境因素,是其他領域創作者無法想像的。」

最誇張的經歷是,「大量的果蠅飛進展場,吃掉我的作品!密封的作品無法隔絕果蠅的嗅覺和食慾,展間裡、作品上都是果蠅。策展人、館方都氣急敗壞。」

一路挑戰創作框架與材料的限制,曹存慧獨具風格的創作逐漸被更多策展人認同,也登上國家美術館的展廳,讓她得到更多信心與創作欲。2018 年她辭去博士後研究員的工作全心投入創作,隔年卻回到了學術機構,這次領域不同以往——清大藝術學院聘任她為助理教授,並主持生物藝術實驗室。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
任教於清大藝術學院的生物科技博士曹存慧

現正創作:族群與語言的演變(螞蟻版)

擔任教職的曹存慧持續活躍的個人創作,她最近的作品是浪漫臺三線藝術季的邀約作品:名稱未定,以客家話和客家族群的流動變化為核心概念。

曹存慧說明,「現在臺灣人使用的客家話,發音和用詞與中國南方的客家話已頗有不同,臺灣不同客家族群間也有少許差異,但社會共識依然認同是應該被保存的『傳統文化』。」

而客家族群血緣方面,曹存慧提起馬偕醫學院教授林媽利引發激烈討論的分子人類學研究,該研究指出臺灣客家人的染色體單倍群比較接近中國南方人,不同於客家族群傳統故事中,客家人來自華北、華中的漢民族大遷徙敘事。

圍繞這個引起民族認同爭端的科學研究,曹存慧展開新的創作想像,「客家人從北方逐漸南遷的過程中,或許不斷有人加入、也有人在中途落地生根。到達南方、臺灣時,群體中的成員、家族組成與出發時早已不同,因此這個族群的基因庫也已經演進,如同語言的變化。」

曹存慧透漏,她計畫設計一個大型螞蟻飼養箱,其中糖漬洛神花排列成漢語拼音的客家話辭彙,涵蓋客家話各分支的用字、腔調差異。其中同時放置泥土、樹枝和水,讓螞蟻得以築巢、生活。

螞蟻覓食過程中,糖漬洛神花會被螞蟻集體搬動,拼音逐漸出現變化,仿擬語言在集體活動過程被重新建構。曹存慧說,「族群和文化特徵在演變過程會消失一部分,同時也會建構新的成分。演變是自然的,或許不是那麼需要抗拒的事情。」

至於醃漬洛神花,是因為現在洛神花是當前桃園客家文化景點的熱銷名產,被形塑為客家特色農作物之一。但洛神花並非當地傳統的作物,大概 2008 年前後才開始流行,其實是相當新的地區特色。

曹存慧以此說明,「客家族群的自我認同強烈,但文化演變本來就會一直加入新的元素,得到新的特徵未必是一件壞事。我想趁機探討『傳統』在文化演變過程中不斷建構並保存下來,是動態而非固著的概念。」

對於發想過程,她自我剖析道,「創作時我沒有很明確的政治性、社會性目的。但我想生活在這個社會環境,人本來就會注意社會議題並產生反應,也就是我每天看到和思考的內容。我想進行的創作,是和當下社議題密切相關的。」

年輕、階級扁平的教室與創作領域

在曹存慧的課堂上,每個人都以自取的綽號相稱,曹存慧在學生口中的稱呼是「跳跳」。

她解釋說,因為生物藝術是個很年輕的領域,輩分與階級都很扁平,「我和學生年紀不同,在教室裡的權力也不同。雖然一開始我是思考與創作的帶領者,但是希望可以讓學生感到互動框架是平等、可鬆動的。這樣在討論何謂生物藝術、評論作品時,可以自由地發展與表達想法。」

曹存慧認為,這樣的課堂情境類比了生物藝術圈的現狀,沒有太明確的權威與硬性框架,生物藝術的形式、目的與價值都還在共同創造及實踐中。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

討論功能關閉中。

顯微觀點_96
28 篇文章 ・ 5 位粉絲
從細微的事物出發,關注微觀世界的一切,對肉眼所不能見的事物充滿好奇,發掘蘊藏在微觀影像之下的故事。

0

0
0

文字

分享

0
0
0
甲狀腺癌復發:次世代基因定序 NGS 協助擬定治療計畫,健保給付條件看這裡
careonline_96
・2024/07/17 ・2205字 ・閱讀時間約 4 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

「那是一位 50 多歲的女士,發現甲狀腺癌後有接受治療,但是在幾年後發現甲狀腺癌復發,並轉移至肺部。」高雄榮民總醫院核子醫學科主任諶鴻遠醫師指出,「復發的腫瘤對放射碘的反應不佳,經過標靶藥物治療後一段時間,產生抗藥性、病情惡化,這位患者也漸漸出現肋膜積水,走路會喘、躺下也會喘。」

經過討論後,患者接受次世代基因定序 NGS 檢測,發現有 RET 融合基因突變。諶鴻遠醫師建議,針對 RET 融合基因突變,患者開始接受 RET 抑制劑治療。

經過一個月的治療後,患者的症狀大幅改善、肋膜積水消退。諶鴻遠醫師發現,大概四個月後,患者再次接受放射碘治療,也能夠發揮治療成效,讓患者的狀況越來越穩定,目前持續在門診追蹤治療。

甲狀腺癌初期沒有明顯症狀,多數患者是在接受甲狀腺超音波檢查時意外發現。諶鴻遠醫師指出,隨著腫瘤變大,患者可能摸到頸部腫塊、淋巴結腫大、覺得頸部有壓迫感、頸部疼痛、或吞嚥不適。如果喉返神經遭到侵犯,患者可能出現聲音沙啞、容易嗆到等狀況。如果氣管受到壓迫,患者的呼吸也會受到影響。當甲狀腺癌轉移至骨骼、腦部、肺部等部位時,便會造成骨頭疼痛、頭痛、呼吸不適或咳嗽等各式各樣的症狀。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

臨床上懷疑是甲狀腺癌時,通常會在超音波導引下做穿刺,取部分細胞出來做檢查。諶鴻遠醫師說,手術是甲狀腺癌的主要治療方式,在狀況許可時,通常會安排手術,切除甲狀腺並進行頸部淋巴結廓清。

部分甲狀腺癌患者,在開完刀還要做放射碘治療,幫助降低復發風險。諶鴻遠醫師說,完成初步治療後,患者一定要定期追蹤,醫師會視狀況安排抽血檢測包括腫瘤標記、甲狀腺功能等,影像檢查包括頸部超音波檢查、電腦斷層、腫瘤掃描等。

「甲狀腺癌患者可能在術後一、二年復發,也可能在十年後復發,所以務必定期追蹤,才能在發現復發跡象時,啟動下一階段的治療。」諶鴻遠醫師說,「復發的甲狀腺癌往往會比較棘手,而需要調整治療計畫。」

次世代基因定序 NGS,幫助擬定治療計畫

針對復發的甲狀腺癌,可能會再度進行手術與放射碘治療,然後依照患者的狀況,使用傳統的標靶藥物,一般是以抗血管新生為主的標靶藥物。諶鴻遠醫師說,隨著精準醫療的發展,目前還可以在甲狀腺癌復發時,進行次世代基因定序檢測(NGS,Next Generation Sequencing)。

精準醫療的精神是分析腫瘤的基因,然後針對不同的標靶基因,選用對應的標靶藥物來抑制腫瘤生長。諶鴻遠醫師說,在甲狀腺癌復發後,精準醫療的角色就越來越重要。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

針對特定標靶基因的藥物,作用機轉較專一,能準確發揮效果,副作用也較少。諶鴻遠醫師說,例如利用次世代基因定序 NGS 驗出 RET 融合基因突變時,便能使用 RET 抑制劑,抑制腫瘤生長、促使腫瘤凋亡。

具有 RET 融合基因突變的甲狀腺癌往往惡性度較高,較容易復發、轉移,也較容易對放射碘產生抗性。諶鴻遠醫師說,接受次世代基因定序 NGS 檢測,有 5% 至 10% 的機會找到 RET 融合基因突變,年輕型的甲狀腺癌可能會有 25% 的機會找到RET融合基因突變。使用 RET 抑制劑可以幫助讓復發的腫瘤縮小、惡性度下降、讓放射碘治療無效的患者再恢復治療效果。RET 抑制劑的發展對甲狀腺癌復發的患者有很大的幫助。

取得腫瘤組織後,次世代基因定序 NGS 能夠一次檢驗多種腫瘤基因,檢測費用會隨著檢測基因的數量而有所差異,從新台幣數萬元至十萬元以上不等。諶鴻遠醫師說,如今次世代基因定序檢測 NGS 已納入健保給付,符合給付條件的患者,便能以部分負擔的方式進行次世代基因定序檢測。

由於腫瘤基因相當多,究竟要檢測哪些基因,需與臨床醫師討論後取得共識。目前健保給付甲狀腺癌患者的條件與檢測基因,也已公布如下:

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

貼心小提醒

甲狀腺癌患者在接受初步治療後,仍有復發的風險,請務必定期追蹤。諶鴻遠醫師提醒,在甲狀腺癌復發後,次世代基因定序 NGS 能夠幫助擬定治療策略。藉由次世代基因定序 NGS,有 5% 至 10%(年輕型高達 25%)的機會驗到 RET 融合基因突變,利用 RET 抑制劑有助於讓復發的腫瘤縮小、惡性度下降、讓放射碘治療無效的患者再度恢復治療效果,達到較佳的治療成效!

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

討論功能關閉中。