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刮腋毛易導致乳腺癌嗎?

科學松鼠會_96
・2013/05/17 ・2193字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 580 ・九年級

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流言: 【刮腋毛易導致乳腺癌】因為腋毛幫助汗液排除,沒有腋毛會使得毒素的排除受阻是毒素儲存於淋巴結,從而提高罹患乳腺癌的幾率。乳腺癌在腋窩區域發病最多也是由此造成。

真相: 夏日將至,很多女孩都會選擇刮腋毛,因為在她們看來吊帶背心下竄出鬱鬱蔥蔥的腋毛是不可接受的事情。不過網絡上卻流傳著「刮腋毛易導致乳腺癌」的說法,這個警告乍看起來頭頭是道,但只要仔細分析一下就不難發現它其實漏洞百出。

credit: CC by MR_TMRW@flickr

排毒?和排汗完全無關嘛

不少流言的慣用伎倆都是首先提出一個虛假的前提,然後用看似正確的邏輯推理得出一個錯誤的結論,例如這則流言就首先認定「排汗受阻會導致排毒受阻,最終導致癌症發生」。

在現代醫學裡很難為「排毒」找到合適的定義。如果將致癌物質認為是「毒」,那麼我們身體內大多數毒素都是由血液運輸到肝臟或腎臟代謝清除的。這些「毒素」或經由膽汁隨糞便排出或通過尿液排出體外[1]。流言中提到的「膝蓋後方關節、耳後、腋窩等主要排毒區域」實在是無從談起。

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除了肝腎之外,淋巴結負責消滅體內細菌或其他病原體,同時也能清除部分對身體健康有危害的物質。但淋巴結清除「毒素」的機制不是出汗而是免疫運送的,代謝產物通過淋巴回流最終也是進入血液系統的[2]。實際上,淋巴結根本不與汗腺直接連接。汗腺存在於皮膚之中,而非淋巴結內。

排汗是人體正常的生理過程,它可以調節體溫、保持皮膚濕潤,同時排出極少量代謝廢物。不過汗液的99%以上都是水,剩餘極少部分溶質包括礦物質、乳酸、尿素及其他極微量的代謝產物。這些溶質中絕大多數來源於血漿,但濃度遠低於尿液[3][4],因此所謂出汗的「排毒」作用十分有限,局部排汗受阻很難對人體代謝造成顯著影響。

阻礙排汗?刮腋毛無罪

「刮腋毛會使得排汗受阻」是流言中所認定的另一個「事實」。但實際上,從毛囊結構(見下圖)上不難發現,刮腋毛並不會影響汗腺的結構,也不會阻礙排汗。

汗腺包括排泄汗腺和頂漿汗腺兩種[5]。排泄汗腺遍佈全身,直接開口在皮膚表面,排汗功能與是否刮腋毛無關。頂漿汗腺則分佈在腋下、陰部、乳暈等處,開口與毛囊相通,分泌的汗液相對較為粘稠,這種分泌液在皮膚表面的細菌作用下會形成特殊體味,嚴重的就是我們常說的狐臭[6]。由於刮腋毛只是剃除了毛髮在體表的部分,並不破壞毛囊深層結構,因此對頂漿汗腺的分泌影響也十分有限。不少有體味(狐臭)的患者即便刮除了腋毛,但體味依舊濃烈[7],要借助止汗劑與除臭劑才能勉強掩蓋體味。

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當然,需要提醒的是,對於採用物理方式刮除腋毛的人來說,如果因為刮腋毛不當造成皮膚的破損,確實容易引起感染、毛孔阻塞,有可能對排汗造成一定影 響。所以,最好使用清潔鋒利的剃毛工具,剃毛前充分濕潤並適當使用潤滑產品對避免劃破皮膚也有幫助。同時切記不要與他人共用剃毛工具。

腋窩淋巴結與乳腺癌

流言還聲稱幾乎所有的乳腺癌都是發生在乳房外側上方的區域,因為這裡是排毒淋巴結的所在地。臨床上以乳頭為原點,畫橫縱軸將乳房分為四個象限,外上 象限乳腺癌原發灶發病率確實最高,美國癌症協會(American Cancer Society)對此的解釋是,這很可能只是因為該像限乳腺組織最多而已,其發病比例和乳腺組織在外上象限分佈的比例類似,和淋巴無關[1]

臨床上以乳頭為原點,畫橫縱軸將乳房分為四個象限。圖片來自:cloudfront.net

值得一提的是,腋窩淋巴結與乳腺癌的淋巴轉移(注意,不是原發癌灶)確實有密切的聯繫。乳腺癌淋巴結轉移大多都發生在腋窩淋巴結,但這依然與所謂的「腋窩淋巴結儲存毒素」無關,而是由乳腺淋巴回流途徑決定的。

乳腺周圍分佈著眾多淋巴結,乳房組織產生的大部分淋巴液都是經胸大肌外側緣淋巴管先流至腋窩淋巴結,再流向鎖骨下淋巴結。因此大部分的乳腺癌淋巴轉移也都發生在腋窩淋巴結[8]

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結論:謠言粉碎。 刮腋毛導致乳腺癌的謠言無論在論據還是結論上都是站不住腳的。目前並無臨床證據支持刮腋毛會致乳腺癌,也無研究表明乳腺癌發病位置同刮腋毛有關。刮腋毛在審美上是好是壞因人而異,但依據目前的醫學認識,選擇刮腋毛的人不必擔心會對乳腺健康帶來負面影響。

作者吐槽:「男人之所以比較不會得乳腺癌的原因是他們從未剃掉腋毛」恐怕是謠言裡最無厘頭的論據了。乳腺癌的發生受到遺傳、外部環境、乳腺組織含量,雌激素等多方面的影響,這些因素對男女都有作用。男性乳腺組織含量遠小於女性是男性較少患乳腺癌的主要原因。罹患會 導致體內雌激素大量分泌的疾病的男性,其乳腺癌發病率也會大大增高[1]。一些含有可能影響雌激素代謝物質的化妝品也因此被質疑。

參考資料

  1. American Cancer Society: Antiperspirants and Breast Cancer Risk
  2. wikipedia: Lymph node
  3. Czarnowski, D., et al., Plasma ammonia is the principal source of ammonia in sweat. Eur J Appl Physiol Occup Physiol, 1992. 65(2): p. 135-7.
  4. Cizza, G., et al., Elevated neuroimmune biomarkers in sweat patches and plasma of premenopausal women with major depressive disorder in remission: the POWER study. Biol Psychiatry, 2008. 64(10): p. 907-11.
  5. wikipedia: Sweat gland
  6. wikipedia: Apocrine sweat glands
  7. Kohoutova, D., A. Rubesova, and J. Havlicek, Shaving of axillary hair has only a transient effect on perceived body odor pleasantness. Behavioral Ecology and Sociobiology, 2012. 66(4): p. 569-581.
  8. 吳在德 主編 《外科學》第五版,人民衛生出版社 2000年

轉載自科學松鼠會,作者。本文首發於果殼網謠言粉碎機主題站」《刮腋毛易導致乳腺癌嗎?

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科學松鼠會_96
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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

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  • 作者/賴昭正|前清大化學系教授、系主任、所長;合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒,那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬.霍金(Stephen Hawking) 英國理論物理學家

大約在八十年前,當第一台數位計算機出現時,一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧;但七十年後,還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」(Artificial Intelligent,簡稱 AI)的能力最近十年突然起飛,在許多(所有?)領域的測試中擊敗了人類,正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元(graphic process unit,簡稱 GPU)是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia(英偉達)股票從每股不到 $5,上升到今天(5 月 24 日)每股超過 $1000(註一)的全世界第三大公司,其創辦人(之一)兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳(Jenson Huang)也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人!可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎?到底是時勢造英雄,還是英雄造時勢?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

在回答這問題之前,筆者得先聲明筆者不是學電腦的,因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事,不是我們外行人需要了解的;但作為一位現在的知識分子或公民,了解基本原理則是必備的條件:例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析,即可判斷永動機是騙人的;又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上,它們不用往室外排廢熱氣,就可以提供屋內冷氣,讀者買嗎?

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」(central process unit,簡稱 CPU)。CPU 是電腦的「腦」,其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務,如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作;但為了簡單化,我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作(arithmetic and logic unit,簡稱 ALU),如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下,CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

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在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時,CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後,CPU 開始顯示心有餘而力不足:例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素(pixel),每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年,英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定/裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」(註二)定位為「世界上第一款 GPU」,「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU,GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作,快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢?因每一時刻只能做一件事,所以其步驟為:

  • 計算 7×5;
  • 計算 6/3;
  • 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢?很多工作便可以同時(平行)進行:

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  • 同時計算 7×5 及 6/3;
  • 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間,但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢?單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間(16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間),而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間(1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間)!

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了,如何將它擺正成右圖呢? 一句話:「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點(座標 x, y)組成的,所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了:每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

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即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算!如果每一運算需要 10-6 秒,那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉,便需要 6 秒,這豈是電動玩具畫面變化所能接受的?

圖形處理的例子

人類的許多發明都是基於需要的關係,因此電腦硬件設計家便開始思考:這些點轉換都是獨立的,為什麼我們不讓它們同時進行(平行運算,parallel processing)呢?於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 106 運算,那上圖的轉換只需 10-6 秒鐘!

GPU 的興起

GPU 可分成兩種:

  • 整合式圖形「卡」(integrated graphics)是內建於 CPU 中的 GPU,所以不是插卡,它與 CPU 共享系統記憶體,沒有單獨的記憶體組來儲存圖形/視訊,主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上;早期英特爾(Intel)因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤,在這方面的研發佔領先的地位,約佔 68% 的市場。
  • 獨立顯示卡(discrete graphics)有不與 CPU 共享的自己專用內存;由於與處理器晶片分離,它會消耗更多電量並產生大量熱量;然而,也正是因為有自己的記憶體來源和電源,它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年,英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後,科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化,在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效,因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理,不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化,也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬(註三)等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分,正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲,遠遠落在英偉達(80%)及超微半導體公司(Advance Micro Devices Inc.,19%,註四)之後,大約只有 1% 的市場。

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典型的CPU與GPU架構

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」,而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心(core)單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心,因此其核心功能不如 CPU 核心強大,但它們能同時高速執行大量相同的指令,在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心;GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書,不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等,也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺,它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是:嘴巴在講,腦筋思考已經不知往前跑了多少公里,常常為了追趕而越講越快,將不少學生拋到腦後!這不表示筆者聰明,因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技,因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣(matrix)的讀者應該知道,如果用矩陣和向量(vector)表達,上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的(註五)。而矩陣和向量計算正是機器學習(machine learning)演算法的基礎!也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在!因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石:它們的架構就是充分利用並行處理,來快速執行多個操作,進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」(deep learning)。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂:「下一次工業革命已經開始了:企業界和各國正與英偉達合作,將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升,幫助企業降低成本和提高能源效率,同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子:下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後,讀者是不是認為筆者該退休了?

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GPU(圖形處理單元)和 AI(人工智慧)之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力,特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步,使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率,使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐,而且使其更具成本效益,因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展,GPU 的角色可能會變得更加不可或缺,推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標,這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作,使我們能夠執行複雜的任務,例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外,研究表明,與非人類動物相比,人類大腦具有更多平行通路,這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上,一邊聽音樂一邊做飯,或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技,因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵:透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

(註一)當讀者看到此篇文章時,其股票已一股換十股,現在每一股約在 $100 左右。

(註二)組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」(GeForce 256)插卡吧?

(註三)筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時,就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士(fellow)」Enrico Clementi 的團隊:因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層,我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦(非 IBM 品牌!)與一大型電腦連接來做平行運算,進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

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(註四)補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商:英偉達及 ATI(Array Technology Inc.)。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立,2006 年被超微半導體公司收購,品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐(Lisa Tzwu-Fang Su)博士為執行長後,股票從每股 $4 左右,上升到今天每股超過 $160,其市值已經是英特爾的兩倍,完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色,正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題:超微半導體公司現任總裁(兼 AI 策略負責人)為出生於台北的彭明博(Victor Peng);與黃仁勳及蘇姿豐一樣,也是小時候就隨父母親移居到美國。

(註五)

延伸閱讀

  • 熱力學與能源利用」,《科學月刊》,1982 年 3 月號;收集於《我愛科學》(華騰文化有限公司,2017 年 12 月出版),轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
  • 網路安全技術與比特幣」,《科學月刊》,2020 年 11 月號;轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。
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賴昭正_96
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成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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乳房真空輔助微創手術,精準解除早期乳癌疑慮
careonline_96
・2024/07/12 ・2445字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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「那是一位 30 多歲的女性,念高中的時候就發現乳房有顆腫瘤,從乳房超音波檢查看起來偏向良性腫瘤,便持續追蹤,幾個月前,患者覺得乳房腫瘤變大。雖然粗針穿刺的結果為良性,但醫師仍建議動手術將腫瘤切除,對於手術,患者感到相當憂慮。」雙和醫院乳房外科蘇智銘醫師表示,經過詳細討論後,患者決定接受乳房真空輔助微創手術。利用特殊設計的真空抽吸輔助針,經由小於 0.5 公分的傷口,便順利將乳房腫瘤移除。

術後病理報告顯示,切下來的腫瘤組織中有少量乳管原位癌,即零期乳癌。蘇智銘醫師說,雖然這種案例非常少見,但也感到很慶幸,因為當時做了乳房真空輔助微創手術取得較多的組織,才能早期發現零期乳癌,後續也安排了相對應的手術及治療計畫。

「乳癌為台灣女性發生率最高的癌症,因此當發現乳房病灶時,患者都會很緊張。」秀傳醫院乳房外科王馨鎂醫師解釋,臨床上會根據乳房超音波或乳房攝影的檢查結果來評估是否需要進一步切片檢查。若腫瘤在乳房超音波中呈現邊界不規則、內容成分不均勻、體積變大、有惡性病灶的疑慮時,醫師會建議進行切片檢查;如果在乳房攝影上發現微小鈣化點的分布疑似為惡性病灶之早期變化時,則會安排乳房攝影定位的切片檢查。

乳房切片檢查是利用乳房超音波或乳房攝影定位,取出部分組織交由病理科醫師確認,常見的方法包括細針抽吸、粗針切片、乳房真空輔助微創手術。

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王馨鎂醫師說明:「切片取得越大越完整的組織,正確診斷的機會也會越高。細針抽吸僅能取得零星細胞做細胞學檢驗,準確性較低。粗針切片可採檢到長度 1.5 公分、直徑 0.2 公分的長型組織,除了診斷良性、惡性之外,亦可以了解腫瘤的分型。而乳房真空輔助微創手術能夠取得比粗針切片更大片的組織檢體,能夠瞭解更多資訊,讓診斷更精準。」

乳房真空輔助微創手術  檢查及治療一次完成

乳房真空輔助微創手術會在開刀房進行,可採用局部麻醉或全身麻醉。蘇智銘醫師說,手術過程中會使用特殊設計的先進手術系統,包括具有真空抽吸幫浦的主機,和一個帶有凹槽以及刀片的針具。

「在超音波或乳房攝影立體定位導引之下,醫師將針緩緩插至腫瘤附近,接著開啟真空抽吸系統,腫瘤會被負壓吸進切片針的凹槽之中,並被刀片切成長條取出。」王馨鎂醫師說明,這個過程會連續進行,切下的組織會自動儲存在切片針附屬的檢體盒當中,因此針具不需多次進出,即可完成切片檢查或腫瘤切除。

相較於傳統手術,乳房真空輔助微創手術的傷口較小,大約 0.5 公分的傷口即可完成,術中與術後的疼痛都比較輕微,恢復速度也較快。而且可以把傷口隱藏在較不明顯的位置,例如乳房邊緣或乳暈旁邊,待疤痕癒合後,對外觀的影響更少。王馨鎂醫師說,若同一側乳房有兩顆以上的腫瘤需切片或切除,在經過醫師評估後,可能有機會由同一個傷口進行。

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蘇智銘醫師說明:「如果採用傳統的粗針穿刺,在完成切片後,腫瘤還是存在;但若利用乳房真空輔助微創手術,可同時完成切片檢查、診斷及切除治療,病理檢查確認為良性後就不用再動一次手術。」

乳房真空輔助微創手術適用於乳房切片以及小於 3 公分的良性腫瘤切除,例如纖維腺瘤、纖維囊腫等。蘇智銘醫師說,若病理檢查發現有惡性組織,便須進一步安排手術治療乳癌。

王馨鎂醫師提醒,乳房真空輔助微創手術雖傷口微小,但因進行組織切除,還是會有血腫機率產生,術後建議使用彈性繃帶或穿著彈性內衣加壓,血腫將會逐漸被吸收。

筆記重點提醒

  1. 早期乳癌通常摸不到,也沒有症狀,必須經由乳房超音波、乳房攝影才能早期發現。如有疑慮時,建議進行切片檢查。
  2. 常見的乳房切片方法包括細針抽吸、粗針切片、乳房真空輔助微創手術。切片取得越大越完整的組織,正確診斷的機會也越高。
  3. 乳房真空輔助微創手術能夠同時進行切片檢查及移除腫瘤,在病理檢查確認為良性後就不用再動一次的手術,檢查治療一次完成。
  4. 相較於傳統手術,乳房真空輔助微創手術的傷口較小,僅約 0.5 公分,術中與術後的疼痛都比較輕微。而且可以把傷口隱藏在較不明顯的位置,例如乳房邊緣或乳暈旁邊,待疤痕癒合後,對外觀的影響更少。若同一側乳房有兩顆以上的腫瘤需切片或切除,在經過醫師評估後,有機會由同一個傷口進行。

>>>點我看更多乳房真空輔助微創手術衛教懶人包

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高復發風險 HER2 陽性乳癌治療策略:手術搭配口服藥物避免復發、腦轉移
careonline_96
・2024/05/29 ・2065字 ・閱讀時間約 4 分鐘

HER2陽性乳癌惡性度高、容易復發!新一代口服小分子標靶藥物強化輔助治療,顯著降低復發風險,專科醫師圖文解說

一位 60 多歲的 HER2 陽性乳癌患者,已接受過手術並完成術後輔助治療。經過幾年後,患者覺得有肢體無力的狀況,於是回診檢查。義大癌治療醫院院長洪朝明教授表示,進一步檢查發現,患者腦部出現轉移的腫瘤。

HER2 陽性乳癌容易復發轉移,而腦部轉移對患者的影響很大,常會嚴重影響生活品質,預後會比骨頭轉移、內臟轉移更差。洪朝明教授說,為了降低復發風險,針對 HER2 陽性乳癌的治療越來越積極,除了術後輔助治療外,高風險患者還可考慮使用新一代口服小分子標靶藥物進行強化輔助治療,幫助降低復發的機會。

「發現乳癌後,必須了解癌細胞的特性,包括雌激素受體(ER)、黃體激素受體(PR)、第二型人類表皮生長因子受體(HER2)、癌症生長指數(Ki-67)等。」洪朝明教授指出,根據乳癌的特性,可以將乳癌區分成幾個亞型,例如荷爾蒙受體陽性型、HER2 陽性型、三陰性型等。

在台灣,HER2 陽性乳癌約占所有乳癌的 20%。洪朝明教授說,癌細胞的 HER2 基因過度表現,導致癌細胞快速分裂,屬於惡性度較高的乳癌。HER2 陽性乳癌的進展速度較快,復發風險較高,容易轉移到淋巴、腦部、骨骼等處,而且較常出現抗藥性,預後較差。

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HER2陽性乳癌惡性度高、容易復發

洪朝明教授說,根據統計,HER2 陽性乳癌患者接受治療後,在 8 年內復發的機會仍達 10% 至 20%,所以針對 HER2 陽性乳癌的治療會越來越積極,希望盡量降低復發風險。

「一般而言,我們會建議 HER2 陽性乳癌患者,在術前接受輔助治療,做完一個完整的療程後再考慮開刀。」洪朝明教授說,手術治療後,接續進行術後輔助治療,目前可能採用標靶治療或雙標靶治療。

如果腫瘤大於 2 公分、有淋巴結轉移、沒有達到病理完全緩解,就屬於高復發風險之 HER2 陽性乳癌。洪朝明教授解釋,接受術前輔助治療後,腫瘤可能會縮小,甚至完全消失。如果在檢體中完全找不到癌細胞,稱為「病理完全緩解」,術後復發風險較低;如果在檢體中依然存在癌細胞,稱做「病理未完全緩解」,術後復發風險較高,容易轉移到肝臟、肺臟、腦部、骨頭等遠端器官。

HER2陽性乳癌治療策略

針對高復發風險之 HER2 陽性乳癌患者,在完成一年術後輔助治療後,現在還可以考慮接受強化輔助治療。洪朝明教授說,強化輔助治療是使用新一代口服小分子標靶藥物,小分子標靶藥物能透過不同的機轉抑制癌細胞,根據研究,使用小分子標靶藥物進行強化輔助治療,可降低 HER2 陽性乳癌五年近 30% 復發風險。

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若 HER2 陽性與賀爾蒙受體同為陽性於術後輔助治療結束後一年內開始強化輔助治療,可降低五年超過 40% 復發風險。另外,由於小分子標靶藥物具有能夠穿過血腦屏障的特性,有助於預防及治療腦轉移,可降低五年近 60% 腦轉移及死亡風險。若是未達完全病理緩解者的高風險患者效益更顯著,可降低八年 53% 死亡風險。

新一代口服小分子標靶藥物

乳癌的治療持續進步,運用不同的藥物從術前輔助治療、術後輔助治療、到強化輔助治療,能夠幫助患者提升治療成效、降低復發風險。洪朝明院長提醒,請與醫師密切配合,一起努力,對抗乳癌!

筆記重點整理

  1. HER2 陽性乳癌屬於惡性度較高的乳癌,進展速度較快,復發風險較高,容易轉移到淋巴、腦部、骨骼等處,而且較常出現抗藥性,預後較差。
  2. 一般會建議 HER2 陽性乳癌患者,在術前接受輔助治療後再開刀,接著接續術後輔助治療。如果腫瘤大於 2 公分、有淋巴結轉移、沒有達到病理完全緩解,屬於高復發風險之 HER2 陽性乳癌,需要更積極治療。
  3. 這些高風險患者可服用新一代口服小分子標靶藥物進行強化輔助治療,幫助降低復發的機會。
  4. 新一代口服小分子標靶藥物能夠穿過血腦屏障的特性,有助於預防及治療腦轉移,降低腦轉移及死亡風險。

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