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資訊科學到底算不算是科學呢?

程式人雜誌
・2013/07/06 ・4973字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 551 ・八年級

文 / 陳鍾誠 (國立金門大學資工系助理教授)

前言

Computer Science 通常被翻成中文的「資訊科學」,不過更精準的翻譯應該是「電腦科學」或「計算機科學」。

但是、Computer Science 真的能算是一門「科學」嗎?

或許有些人會覺得納悶,這是甚麼怪問題阿!

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既然是 Computer 「Science」,當然是科學啦!

但是、Computer Science 究竟有多科學呢?

另外、Computer Science 的研究有甚麼障礙等待這些「科學家」去克服呢?

這是本文想探討的問題。

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哪些學問算是科學呢?

如果我說「物理」是一門科學,或者說「生物」是一門科學,那我想應該很少人會有意見, 因為「物理、化學、生物」這些領域可以說是典型的科學研究領域,如果這些不能被稱為科學的話, 那其他領域就完全無法被稱為「科學」了。

那麼、「心理學」、「社會學」、「經濟學」或「歷史學」,也算是科學嗎?

關於這點,我想就有很多人有意見了!

以上問題見仁見智,我們就不企圖在此進行爭論了。

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接著、我們再來看看一個比較有趣的問題,那就是所有科學都需要用到的 — 「數學」,可以算是一門科學嗎?

要談論這個問題,得讓我們先回到「工業革命」的時代!

眾所周知的是,西洋的科學文化通常會追溯到希臘三哲人的時代,然後經過了兩千年的漫長旅程,到了十五世紀 文藝復興之後,開始又復甦起來,然後更連接到「威尼斯、荷蘭、西班牙、葡萄牙」的大航海時代,接著英法等國 逐漸掌握了海權,並且在英國興起了「工業革命」之後,科學的重要性才逐漸的凸顯了出來。

所以科學和工業革命事實上是歷史上難以分開的兩個兄弟,但是、工業與科學到底有甚麼關係呢?

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在我大學的時代,一直對這個問題很好奇,直到有一天,我看了金觀濤《創造與反思》一書中的幾篇文章之後, 概念逐漸清晰了起來,這些文章列表如下:

  • 科學技術的整體觀
  • 近代科學技術結構的成長
  • 中國近代科學落後的原因

以下是我從這些文章中整理出來的幾個圖,讓我們用這些圖來說明「科學、實驗與工業」之間的關係。

首先讓我們聚焦在「科學與實驗之間的關係」這張圖上,我們可以看到實驗對科學的重要性,實驗可以用來 檢驗科學理論是否有誤,而科學理論則對實驗該如何進行提供了指導方向。

科學與實驗之間的關係

這種想法在 Popper (常譯為波柏或波普爾) 進化認識論當中表現得特別明顯,以下是從「波柏的進化認識論」 這篇文章中摘錄出來的一段話:

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針對某一特定現象作出精確預言,並且承認:符合預言的事實不能證實自己的理論,但不符合預言的事實卻能否證這一理論,這才是真正的科學,否則即是前科學或是偽科學。

換句話說,實驗可以用來否證一個理論,但是卻不能「證明」某個理論 (只能說該理論沒有被推翻)。

於是 Popper 發展出了他著名的「進化認識論」,論述那些「可以被外在事實或實驗檢驗」的的問題, 才算是科學問題,而那些無法被「實驗檢驗」的問題,就不屬於科學性的問題。

因此、像是宗教上面論述神是否存在、或者說「只有某些特定的人才能見證到神的存在」之類的問題,都屬於 無法被「可重複的實驗結果」所檢驗的,因此無法被稱為科學問題。

如果從這個觀點來看,「物理、化學、生物」等領域,都依賴實驗來檢驗理論,因此都屬於典型的科學領域, 但是「心理、歷史、經濟與社會」等領域,由於都與人有密切的關聯,而且很難進行「可重複的實驗」, 因此就不屬於典型科學領域的範疇。

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而上面所說的數學呢?由於數學並不具有「可用外在世界實驗檢驗理論」的特性,因此在 Popper 的這種想法中, 並不能算是科學性的領域。

雖然數學並不算是科學的領域,但這並不代表數學是不重要的,相反的,數學在科學上的價值是有目共睹的, 因為大部分的理論,只有在能夠表達成某種數學之後,才能夠被檢驗。舉例而言,牛頓第二運動定律 F=M×A 這條數學式,一旦被寫出來之後,物理學家門就可以去做實驗,想辦法否證這個定律,而經過千百次的檢驗之後, 力學運動大致都符合這個定律,沒有實驗能明顯的否證此一定律時,我們才能說這是一個「定律」,否則就只能稱為 「假說」而已。

透過「實驗」來驗證理論,正是「科學」與「非科學」領域之間的最大差異。

但是、科學或不科學到底有甚麼關係呢?難道科學的興起與工業革命之間有關連嗎?且讓我們再來看看以下圖形。

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科學與工業之間的關係

在上圖中,除了原本「理論與實驗」間的良性循環之外,又加上了「科學與工業」間的循環,這個循環解釋了 為何「工業革命與科學革命」同時發生,而且兩者個關係如此緊密的原因。

「金觀濤」在上述文章中用了很清楚的邏輯,說明了「理論與實驗」、「科學與工業」間的增強循環,是如何在 15 世紀之後發生,然後不斷增強與進步的,非常建議有興趣的讀者可以閱讀金觀濤的一系列作品。

Computer Science 究竟有多科學呢?

再度回到我們的問題上,究竟 Computer Science 到底算不算是一門科學呢?首先讓我們看看 Computer Science 到底在研究些甚麼?

根據筆者的研究經驗,我大致將 Computer Science 的研究分為三種類型,第一類著重於「執行速度」、第二類 著重於「使用空間」,第三類則著重於「正確率」的研究,第四類則是著重於「優化某種數字」的研究。

像是「演算法、計算機結構、網路通訊」等領域的研究,通常是為了讓「軟體、硬體、網路」更有效率,速度更快 而進行的研究,這類的研究是以「執行速度」為衡量標準的研究。

而像「資料結構、影像壓縮、檔案結構」等領域的研究,則是為了用更少的空間,達成相同或更好的效能,這類的 研究是屬於第二類的「使用空間」為衡量標準的研究。

然後、像是「影像辨識、語音辨識、手寫辨識、機器翻譯、自然語言」等領域,則是著眼於提升「翻譯或辨識」的 正確率。

最後、有些研究是在尋找某種更好的解答,像是「某個量化數字更好」等等,這類的研究通常稱為「最佳化」 或「優化」類的研究。

對於一、二類的研究而言,我們可以採用某種衡量方法,或者實際的去執行程式,以便檢驗究竟哪種方法較好。 而對於第四類的研究而言,那些數字是某個固定的函數,所以也可以很容易的計算出來,以檢驗方法的好壞。

但是對於第三類的研究而言,正確率往往會「與人有關」,這時候最後的檢驗標準必須用人來判斷,這類的研究 以「人工智慧」領域最多,其中有些問題是人類通常有共同答案的,像是「影像辨識、語音辨識、手寫辨識」等, 這些就比較容易有一致的檢證標準。

在第三類的研究當中,有些問題連人類也常有不同答案的,像是「機器翻譯」的問題,同一句英文會被翻譯 成什麼樣的中文,是每個人都有不同想法的,甚至對於同一個翻譯而言,有些人覺得這樣翻很好,也有人可 能會覺得這樣翻很糟,沒有固定的標準,這種研究在客觀上就有衡量的困難。

對於「自然語言」的研究更是如此,舉例而言,在 1950 年時資訊科學領域的開山始祖』「艾倫、圖靈」(Alan Turing) 就曾經提出一個稱為「圖靈測試」 (Turing Test) 的測驗,用來檢驗「一台電腦是否具有智慧」這件事情, 其方法很容易理解,現代的讀者可以想像當有個陌生人連進來與你做 MSN 或 facebook 訊息的交談時,您必須判斷對方到底是一個真人,或者只是一支「聊天程式」,假如有個程式厲害到讓人判斷不出來,那麼這個程式就通過了 「圖靈測試」 。

在 Alan Turing 想出「圖靈測試」這個檢驗方法之後,很多人就開始想如何才能做出這樣一台有智慧的電腦, 一支有智慧的程式呢?這個問題在 1964 被 MIT 的 Joseph Weizenbaum 用一個非常投機取巧的方式,設計出了 一支稱為 Eliza 的聊天程式,不算完整的解決了「圖靈測試」這個問題。

事實上、Eliza 可以說是一支很擅長呼攏欺騙的程式,如果翻譯成中文來看,他其實幾乎都用那些 寒暄招呼語,以及模擬兩可的用語在與人對談,例如「你好嗎?」、「請繼續」…,另外、如果你談到「父母兄弟姊妹…」, 他就說「可以多和我聊聊有關你家人的事情嗎?」之類的泛用語, Eliza 甚至會利用樣式比對取出你的一些話後來回答你,例如你如果說:「我心情不好!」,Eliza 就會回答說:「為何你心情不好?」,其中的 (心情不好) 這幾個字是從你的問句中用「我 * 」的方式取出來的。

以下是筆者與自己設計的「中文 Java 版 Eliza」 聊天的一個過程。

您好,我的朋友! 有心事嗎 ? 

>> 我不開心

為何不開心?

>> 和同學吵架了

這樣喔!知道!

>> 心情很惡劣

可否多告訴ㄧ些呢?

>> 我最好的朋友罵我

你認識他多久了呢?

>> 很久了,超過十年了

如果您也想試試看與 Eliza 聊天的感覺,可以連線到筆者的下列網頁,試著與「中文網頁版的 Eliza」 聊聊天:

以下是筆者與自己寫的網頁版程式聊天的一個畫面 (不過我女朋友沒有跑掉就是了 ….)。

筆者與網頁版 Eliza 聊天的一個畫面

由於這類的問題牽涉到人類的判斷,而且研究者可以利用某些人類特性去發展出一些取巧的方法, 因此往往是最難評量的一類問題。

對於第三類問題而言,假如問題的判斷最後取決於人的,那麼其檢證標準就不太容易客觀的存在, 因為與人們的判斷有關,有時候可能會見仁見智,這種類型的研究,反倒有點像是「心理學」的研究了。

後記

經過了 30 年的程式訓練之後,筆者深深感覺「資訊科學」其實不太像「物理、化學、生物」這樣 有一個外在的世界可以用來檢驗某個程式的。相反的,「資訊科學」反倒是比較像「數學」一樣,是從某種 「公理系統」出發,這個最初公理系統就是電腦的「機器指令」,程式設計者透過「寫程式」的方式, 告訴電腦一個「推演的方法」,然後讓那個「程式」去進行某種「自動推演」,以便找出問題的解答。

當然、由於程式的寫法無窮無盡,因此每個人寫出的程式也就大不相同,這些程式背後所根據的方法也 各有差異,因此在同一個問題上,程式的表現也就有優劣之分,但是要到底哪個程式好,哪個程式不好, 則不一定有絕對的標準,因為對於兩組不同的輸入 A , B 而言,可能「程式 1」在 A 上表現比「程式 2」好, 但是「程式 1」在 B 上表現又比又比「程式 2」糟。因此最後就得有個「綜合指標」將這些程式的表現量化, 但是這種「綜合指標」必然會導致某種的不客觀或不公平,所以在很多「資訊科學」的問題上,評量是 很難客觀的。

另外、對於那些與人有關的問題,其評量必須耗費大量的人力、時間與金錢,然而即使作完評量,這樣的 評量卻又與人有關,因此很容易產生不客觀的爭議,因此這些領域也就不容易有快速的研究進展, 像是「機器翻譯」與「自然語言」等都在評量上都存有很大的障礙。

甚至、有些障礙不只存在問題本身,而是存在「資訊科學」的研究文化上。在早期、電腦架構各不相同, 執行環境難以統一的年代,資訊科學的研究最後都是化成數學符號,然後撰寫成論文的,這個文化一直 持續到網路發達的今日,資訊科學的研究者往往在發表論文的時候並沒有附上「程式與測試資料」,這讓 想要「重複進行該研究實驗」的研究者難以檢驗論文與方法的好壞,這種文化顯然阻礙了「資訊科學」 的進步速度。

我想,資訊科學領域的研究者有必要向「開放原始碼」領域的程式設計者學習,盡可能的將「程式與測試資料」 公開,讓後續的研究者得以「精準的重複該實驗」並「檢驗論文所提出的方法」,然後從「程式原始碼當中學習該方法」, 這樣才能讓「資訊科學」成為一門「可重複的實驗結果」的領域,而這也正是 波柏的進化認識論 所認為 「科學應該有的必要條件」阿!

參考文獻

轉載自程式人雜誌

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為什麼越累越難睡?當大腦想下班,「腸道」卻還在加班!
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/04/30 ・2519字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文與  益福生醫 合作,泛科學企劃執行

昨晚,你又在床上翻來覆去、無法入眠了嗎?這或許是現代社會最普遍的深夜共鳴。儘管換了昂貴的乳膠枕、拉上百分之百遮光的窗簾,甚至在腦海中數了幾百隻羊,大腦的那個「睡眠開關」卻彷彿生鏽般卡住。這種渴望休息卻睡不著的過程,讓失眠成了一場耗損身心的極限馬拉松 。

皮質醇:你體內那位「永不熄滅」的深夜警報器

要理解失眠,我們得先認識身體的一套精密防衛系統:下視丘-垂體-腎上腺軸(HPA axis) 。這套系統原本是演化給我們的禮物,讓我們在面對劍齒虎或突如其來的危險時,能迅速進入「戰鬥或快逃」的備戰狀態。當這套系統啟動,腎上腺就會分泌皮質醇 (壓力荷爾蒙),這種荷爾蒙能調動能量、提高警覺性,讓我們在危機中保持清醒 。

然而,現代人的「劍齒虎」不再是野獸,而是無止盡的專案進度、電子郵件與職場競爭。對於長期處於高壓或高強度工作環境的人們來說,身體的警報系統可能處於一種「切換不掉」的狀態。

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在理想的狀態下,人類的生理時鐘像是一場精確的接力賽。入夜後,身體會進入「修復模式」,此時壓力荷爾蒙「皮質醇」的濃度應該降至最低點,讓「睡眠荷爾蒙」褪黑激素(Melatonin)接棒主導。褪黑激素不僅負責傳遞「天黑了」的訊號,它還能抑制腦中負責維持清醒的食慾素(Orexin)神經元,幫助大腦順利關閉覺醒開關。

對於長期處於高壓或高強度工作環境的人們來說,身體的警報系統可能處於一種「切換不掉」的狀態 / 圖片來源:envato

然而,當壓力介入時,這場接力賽就會變成跑不完的馬拉松賽。研究指出,長期的高壓環境會導致 HPA 軸過度活化,使得夜間皮質醇異常分泌。這不僅會抑制褪黑激素的分泌,更會讓食慾素在深夜裡持續活化,強迫大腦維持在「高覺醒狀態(Hyperarousal)」。 這種令人崩潰的狀態就是,明明你已經累到不行,但大腦卻像停不下來的發電機!

長期的睡眠不足會導致體內促發炎細胞激素上升,而發炎反應又會進一步活化 HPA 軸,分泌更多皮質醇來試圖消炎,高濃度的皮質醇會進一步干擾深層睡眠與快速動眼期(REM),導致睡眠品質變得低弱又破碎,最終形成「壓力-發炎-失眠」的惡行循環。也就是說,你不是在跟睡眠上的意志力作對,而是在跟失控的生理長期鬥爭。

從腸道重啟好眠開關:PS150 菌株如何調校你的生理時鐘

面對這種煞車失靈的失眠困局,科學家們將目光投向了人體內另一個繁榮的生態系:腸道。腸道與大腦之間存在著一條雙向通訊的高速公路,這就是「菌-腸-腦軸 (Microbiome-Gut-Brain Axis, MGBA)」,而某些特殊菌株不僅能幫助消化、排便,更能透過神經與內分泌途徑與大腦對話,直接參與調節我們的壓力調節與睡眠節律。這種菌株被科學家稱為「精神益生菌」(Psychobiotics)。

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腸道與大腦之間存在著一條雙向通訊的高速公路,這就是「菌-腸-腦軸 (Microbiome-Gut-Brain Axis, MGBA)」/圖片來源:益福生醫

在眾多研究菌株中,發酵乳桿菌 Limosilactobacillus fermentum PS150 的表現格外引人注目。PS150菌株源於亞洲益生菌權威「蔡英傑教授」團隊的專業研發,累積多年功能性菌株研發經驗的科學成果。針對臨床常見的「初夜效應」(First Night Effect, FNE),也就是現代人因出差、換床或環境改變導致的入睡困難,俗稱認床。科學家在進行實驗時發現,補充 PS150 菌株能顯著恢復非快速動眼期(NREM)的睡眠長度,且入睡更快,起床後也更容易清醒。更重要的是,不同於常見的藥物助眠手段(如抗組織胺藥物 DIPH)容易造成快速動眼期(REM)剝奪或導致睡眠破碎化,PS150 菌株展現出一種更為「溫和且自然」的調節力,它能有效縮短入睡所需的時間,並恢復睡眠中代表深層修復的「Delta 波」能量。

科學家發現,即便將 PS150 菌株經過特殊的熱處理(Heat-treated),轉化為不具活性但保有關鍵成分的「後生元」(Postbiotics),其生物活性依然能與活菌媲美 。HT-PS150 技術解決了益生菌在儲存與攝取過程中容易失去活性的痛點,讓這些腸道通訊員能更穩定地發揮作用 。

在臨床實驗中,科學家觀察到一個耐人尋味的現象:當詢問受試者的主觀感受時,往往會遇到強大的「安慰劑效應」,無論是服用 HT-PS150 還是安慰劑的人,主觀上大多表示睡眠變好了。這種「體感上的進步」有時會掩蓋真相,讓人分不清是心理作用還是真實效益。

然而,客觀的生理數據(Biomarkers)卻揭開了關鍵的差異。在排除主觀偏誤後,實驗數據顯示 HT-PS150 組有更高比例的人(84.6%)出現了夜間褪黑激素分泌增加,且壓力荷爾蒙(皮質醇)顯著下降,這證明了菌株確實啟動了體內的睡眠調控系統,而不僅僅是心理安慰。

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最值得關注的是,對於那些失眠指數較高(ISI ≧ 8)的族群,這種「生理修復」與「主觀體感」終於達成了一致。這群人在補充 HT-PS150 後,不僅生理標記改善,連原本嚴重困擾的主觀睡眠效率、持續時間,以及焦慮感也出現了顯著的進步。

了解更多PS150助眠益生菌:https://lihi3.me/KQ4zi

重新定義深層睡眠:構建全方位的深夜修復計畫

睡眠從來就不只是單純的休息,而是一場生理功能的全面重整。想要重獲高品質的睡眠,關鍵在於為自己建立一個全方位的修復生態系。

這套系統的基石,始於良好的生活習慣。從減少睡前數位螢幕的干擾、優化室內環境,到作息調整。當我們透過規律作息來穩定神經系統,並輔以現代科學對於 PS150 菌株的調節力發現,身體便能更順暢地啟動睡眠開關,回歸自然的運作節律。

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與其將失眠視為意志力的抗爭,不如將其看作是生理機能與腸道微生態的深度溝通。透過生活作息的調整與科學實證的支持,每個人都能擁有掌控睡眠的主動權。現在就從優化生活型態開始,為自己按下那個久違的、如嬰兒般香甜的關機鍵吧。

與其將失眠視為意志力的抗爭,不如將其看作是生理機能與腸道微生態的深度溝通 / 圖片來源 : envato

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肺部為何會「結疤」?揭開比癌症更致命的「菜瓜布肺」,科學家如何找到破解惡性循環的新契機
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/05/08 ・2041字 ・閱讀時間約 4 分鐘

本文由 肺纖維化(菜瓜布肺)社團衛教 合作,泛科學撰文

在現代醫學的警示清單裡,乳癌、大腸癌這些疾病大家都不陌生;但有一個「隱蔽且致命」的威脅卻常被忽視,那就是「肺纖維化」。其中最常見的類型「特發性肺纖維化」(IPF),其預後往往不太樂觀,確診後的五年存活率甚至比許多常見的癌症還低。

首先,我們得先破解一個迷思:肺纖維化並不是單一疾病,而是許多種間質性肺病的共同表現。當我們聽到「肺纖維化」,腦中常浮現「菜瓜布肺」的形象,患者的肺部外觀充滿一個個空洞與疤痕,像極了乾燥的絲瓜。這精準描繪了肺部組織逐漸硬化、失去彈性的過程。

更重要的是,IPF 這類肺纖維化的威脅在於「不可逆」的特性,一旦形成就很難逆轉。這跟部分 COVID-19 康復者身上、仍有機會復原的肺纖維化,是兩種完全不同的概念。

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IPF 這類肺纖維化的威脅在於「不可逆」的特性,一旦形成就很難逆轉 / 圖示來源:shutterstock

肺部為何會變成「菜瓜布」?

為什麼好端端的肺會變成菜瓜布?這其實是一場身體修復機制失控的結果。

「纖維化」的組織,就是肺部間質組織(interstitium)的疤痕化。間質是圍繞在肺泡周圍,包含血管與支持肺部結構的結締組織。在正常情況下,肺部損傷後會啟動修復機制,並再生健康組織。但在肺纖維化的患者體內,這套修復機制卻「當機」了。

身體會不斷地發出訊號,導致負責修復工作的「纖維母細胞」(fibroblasts)被過度活化,進而失控地沉積膠原蛋白疤痕組織,最終在肺部形成永久性的纖維化。

科學家發現,這個過程之所以棘手,在於它是一個「惡性循環」,肺部同時存在著「發炎反應」與「纖維化」這兩條路徑 ,它們相互加乘,演變成難以阻斷的強大破壞力。

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雖然特發性肺纖維化 (IPF) 的具體成因不明 ,但已知某些特定族群的風險更高。例如抽菸,特定年齡與性別(50歲以上男性)、長期暴露於粉塵環境的工作者(農業、畜牧業、採礦業…)、胃食道逆流者。此外,患有自體免疫疾病(如類風濕性關節炎、乾燥症、硬皮症、皮肌炎/多發性肌炎,)的患者,他們併發肺纖維化的機率遠高於一般人,必須特別警覺。

雖然特發性肺纖維化 (IPF) 的具體成因不明 ,但已知某些特定族群的風險更高。/ 圖示來源:shutterstock

打斷惡性循環的挑戰,為何只對抗「纖維化」還不夠?

面對這個不可逆的疾病,醫學界長年束手無策,直到 2014 年才迎來一道曙光。美國 FDA 批准了兩種機制不同的新藥:Nintedanib 和 Pirfenidone。這兩種藥物的出現是治療史上的分水嶺,首度被證實能夠「延緩」IPF 患者肺功能的惡化速度。

然而,這場戰役尚未結束。現有的治療雖然帶來了希望,卻也凸顯了「未被滿足的醫療需求」。從機制上來看,這些藥物主要抑制的是「纖維化路徑」。

這讓科學界開始思考這個未被滿足的棘手問題:既然疾病的本質是「發炎」與「纖維化」的雙重打擊,那麼,我們是否能找到「同時抑制」這兩條路徑的全新策略,從而更有效地打斷這個惡性循環?

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找到同時調控「發炎」與「纖維化」的新靶點

為了解決難題,科學家將目光鎖定在一個細胞內的酵素:磷酸二酯酶 4B(PDE4B)

為什麼鎖定它?讓我們看看它的「雙重作用」機制:

  1. 關鍵位置: PDE4B 同時存在於免疫細胞(與發炎有關)與纖維母細胞(與纖維化有關)當中。
  2. 作用機制: PDE4B 的主要工作是降解細胞內一種叫 cAMP(環磷酸腺苷) 的訊號分子。cAMP 可以被視為細胞內的「穩定信號」。
  3. 雙重抑制: 當我們使用藥物抑制了 PDE4B 的活性,細胞內的 cAMP 就不會被分解,濃度會隨之升高。高濃度的 cAMP 能穩定免疫細胞和纖維母細胞,同時產生抗發炎抗纖維化的雙重效應。

簡單來說,鎖定並抑制 PDE4B,就像是同時抑制了免疫風暴與纖維化的工程,有望從雙從抑制打擊這個惡性循環。

全球臨床試驗帶來的新希望

近十年來,全球在肺纖維化領域投入了大量的臨床試驗,我們相信,在科學家逐步破解肺纖維化惡性循環的複雜難題後,期盼未來能為無數患者爭取到更安全、健康的生活與未來。

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最後,我們必須再次提醒,特發性肺纖維化(IPF)與漸進性肺纖維化(PPF)是極具破壞性、且不可逆的疾病。面對這個比癌症更致命的對手,雖然現有的治療手段能延緩惡化,但無法逆轉已經形成的肺部疤痕組織,因此「早期診斷、早期治療」仍是對抗肺纖維化最重要的黃金時刻。

必須再次提醒,特發性肺纖維化(IPF)與漸進性肺纖維化(PPF)是極具破壞性、且不可逆的疾病。/ 圖示來源:


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凡事都想知道「為什麼」,是踏入科學探究的第一步——《教出科學探究力》
親子天下_96
・2022/08/14 ・2566字 ・閱讀時間約 5 分鐘

在某個燠熱難耐的夏日午後,你打開電風扇,卻發現吹出來的風好像比印象中來得小。你眉頭一皺,覺得案情並不單純。就在走近電風扇的那幾步裡,好幾種可能性閃過心頭:

「會不會是按錯按鈕了?」、「會不會是扇葉太髒了?」、「會不會是轉軸黏住了?」、「會不會是⋯⋯?」這些猜想背後,都是根據你對電風扇原理的一些些認識才會做出的假設。

當你打開電風扇卻發現吹出來的風好像比印象中來得小,心中會冒出許多假設。圖/Pexels

在提出疑問和假設之後,尋找問題的答案

靠近電扇之後,你看到按鈕確實是按下了「強」。接著你切斷風扇電源,看了看扇葉,發現確實有點髒,於是把電風扇拆洗後裝回去,再按下按鈕。結果風吹起來,就如同你印象中的那麼涼了。這證實了你的第二個猜想,並且解決你所關心的問題。

上述這樣的過程,其實就是「察覺差異,提出問題」、「根據理論,連結現象」、「提出假設,進行驗證」、「預測結果」等等的探究過程。

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再舉個例子。

我有一天走在馬路上,看到白色分隔標線的一端閃著黃色的光。我心想:「難道馬路地上埋了一顆黃色的燈?是要作為交通警示用途嗎?」

我覺得奇怪,記得前幾天沒看到這裡有燈。接著我把視野放大,往左往右看了看周圍。發現有一台車停在遠處,車頭開啟方向燈,燈是黃色的,而且還在閃爍。然後我馬上注意到,兩者閃爍的頻率是相同的。

於是我有了新的猜想:「地上的神祕閃光,非常可能來自於汽車閃爍的方向燈的反光。」

但是柏油路面怎麼會反光呢?

仔細一看,地上似乎有一小灘水。汽車的方向燈發出來的光,剛好通過那一小灘水的反光進到我眼睛,讓我覺得地面在發光。接著馬上一台車經過,就擋在方向燈和積水的中間。我看到的亮光馬上消失,證實我的第二個猜想是正確的。

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你可能會猜想:「地上的閃光,可能來自於汽車方向燈的反光。」但是柏油路面怎麼會反光呢?圖/Pexels

「哪裡怪怪的」這個念頭,會帶領我們尋找答案

像這樣的心智活動,在我們的生活中無時無刻都在進行著。只要我們發現「哪裡怪怪的」,腦袋幾乎就會立刻啟動探究的機制:

  • 廚房怎麼那麼多螞蟻?(察覺問題)
  • 是不是有食物殘渣沒有清理乾淨?(根據理論提出假設)
  • 仔細觀察一下,發現⋯⋯(得到結論)

既然這些能力是我們原本就自然會的,那又為什麼要學呢?因為我們雖然很習慣對於意料之外的事情展開探索,但是以直覺來進行思考及解決問題的方式,往往並不太科學。

抓住內心的每次疑惑,成為具有好奇心和探究心的人吧!圖/Pixabay

古人說的「地牛翻身」,其實也是一種探究的精神

古人在觀察自然現象的時候,會提出自己的解釋。例如面對地震的時候,台灣民俗的說法是「地牛翻身」,日本民俗的說法則是「棲息在地底的大鯰魚搖動身體」;至於日食在中國的傳說中是「天上的狗把太陽吃掉了」。

於是後人也會根據這些「理論」來規劃解決問題的方法。例如,綠島人認為地牛不只一隻,還會彼此打架,所以地震時要敲打金屬臉盆來分開牠們;同樣的,古時候的中國人看到日食,也會敲鑼打鼓、放鞭炮來趕走天狗。

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有趣的是,根據這些「理論」採取的「實驗」,還真的每一次都會成功喔!一代又一代的人反覆進行著下圖這樣的實驗,所以千年來人們始終對這些「理論」深信不疑。

如果你是一位受過基礎科學教育的公民,這時候可能就會提出質疑,認為這樣的實驗並沒有對照組。

例如下一次出現日食的時候,如果不要敲鑼、打鼓、放鞭炮,日食是不是也會結束?如果不這麼做,日食仍然會結束的話,那麼用敲鑼打鼓的方式趕走天狗的假說就會受到挑戰了。

當然,在一個深信天狗傳說的社會中,沒有人會膽敢拒絕敲鑼打鼓,不然萬一太陽真的就被吃掉而永遠消失了,這責任誰負擔得起?用這個角度來看會發現,有時候要突破傳統,其實是一件非常困難的事情。

恐懼源自於未知:想消除恐懼,需要探究未知

人對於未解的現象,往往會用隨意的想像與歸因來尋求解釋,用很直覺的方式來建立對自然現象的理解,也是人類天生的習慣。

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直到距今兩千六百多年前,古希臘哲學家泰利斯才撥開直覺的迷霧,主張應該拒絕再用人格化的神祇來解釋自然現象,而是要藉由理性的假說來理解和解釋自然現象。但即使西方在兩千六百多年前已經出現這樣的思想,但近代科學真正臻至蓬勃發展,還是近半個世紀內的事情。

正由於科學的研究和思考方法並不直覺、並不符合人類的天生習慣,所以必須透過後天的教育與訓練,才能慢慢熟練並妥善運用在生活之中。

雖然探究是我們的天性,但是具有科學素養的探究卻不是天性,無法一蹴可幾。就像科學家需要訓練有素的探究技術,才能做好自己的研究。

一般公民也需要具備科學探究的素養,來幫助自己在面對生活中諸多不熟悉的現象時,能運用一套思考和研究的方式來做判斷,特別是幫助我們更加注意到生活中不尋常的現象,能對許多直覺、缺乏事實支持的歸因有更高的警覺。

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正因為我們的生活離不開探究,所以更應該透過學習來提升探究品質。這正是國民教育自然課程中所應教會每個公民的事情。

——本文摘自《教出科學探究力》,2021 年 8 月,親子天下 ,未經同意請勿轉載。

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親子天下_96
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