仙人掌毒素止痛

• 文／雅文基金會聽語科學研究中心研究員　詹益智

人類習得語言的順序：先學會聽才能學會讀

於 2016 年上映的電影「寒戰 II」中，由梁家輝飾演的李文彬有一句經典的台詞

「沒有學會走，先學跑，從來不是問題，但先問一問自己是不是天才。如果不是，就要一步步來^[1]。」

這就好似使用口語溝通者語言發展的歷程，除非你是天選之人，有過人的天份，否則通常會依聽、說、讀、寫的順序習得語言^[2]，這樣的順序透露了一個重要的訊息，即閱讀的學習應奠基於聽理解力。為何語言習得的順序是先聽再讀呢？從人類大腦的演化的足跡便可略知一二。除非特別說明，以下皆以使用口語者為主要談論對象。

人類大腦最初演化的目的是為了習得口說語言（後簡稱口語）^[3]，而聽是習得口語的最佳媒介。在幾十萬年前口語就已出現^[4]，而書面語則約在五千年前才誕生^[5]，因此人類祖先在開始透過文字溝通之前，早已有了數萬年的口語交流經驗。我們可以發現，使用口語溝通的兒童一出生便自然地開始聆聽口語，接著才是學會閱讀，這並非是巧合，而可能是大腦演化之下的產物。

閱讀不只是認字這麼簡單，還需要良好的聽理解力

談到閱讀，許多人的第一印象就只是閱讀文字，但僅只如此嗎？閱讀文字其實只是閱讀過程中最基本、最初階的的技能。兒童在學習閱讀的過程中，無不從識字開始，透過記憶字形、拼讀注音、部首或聲旁線索認讀文字，但即便能將文本所有的文字唸出，也不代表能理解文本背後的涵意，癥結在於是否能將唸出的文本賦予應有的意義，才可達到閱讀理解的目的^[6]。

兒童在早期學讀的過程中，所接觸文本的難度大多低於其口語理解的水準，因此其閱讀理解主要受到識字能力的限制^[7]，到了晚期透過閱讀來學習的階段，兒童的識字能力會因多次的練習而趨近自動化，也就是一眼便能提取文字的語音；此時，他們所接觸文本在內容與結構上也會變得更加困難與複雜，單憑識字能力，並不足以讓他們理解全文，而聽理解力，才是決定其閱讀成效的因素之一 ^[7]。

一般而言，聆聽口語可幫助一個人建構閱讀時所需的語言基礎，例如詞彙與句法^[8]，換言之，聽理解力可能會影響語言知識的習得，進而左右閱讀的表現。研究指出聽理解力對於閱讀理解的影響會隨著兒童年紀漸長而有所增加^[9]。最終，聽理解力甚至可以完全預測其閱讀理解^[10]。

語言知識是閱讀發展的關鍵

你可能會質疑聾人朋友沒有聽力也可閱讀，原因在於他們仍可透過手語或讀唇的方式獲取語言知識。沒錯，語言知識便是其中的關鍵！有許多具有殘存聽力的兒童，因聽經驗較為缺乏而需要花更多時間奠定語言根基，相對於典型聽力的兒童，也較易有閱讀發展遲緩的現象^[11]。有些研究甚至發現，聽損兒童的閱讀能力到了國小四年級時就停滯不前^[12]，顯見聽力對使用口語為主要溝通者閱讀發展的重要性。

聽理解力可用以區分不同類型的閱讀障礙

在臨床上，閱讀理解困難可分為三大類：失讀症（dyslexia），即有識字困難但保有完好的聽理解力；理解困難（poor comprehender），即有足夠的識字能力，但聽理解力有缺陷；廣泛性閱讀障礙（garden variety poor reader），即識字與聽理解力皆低落^[7]。由此可見，聽理解力在閱讀理解上扮演著決定性的角色。

聆聽和閱讀都會在內心產生感官意象

聽理解力不單只是透過聽去理解口語中的詞彙與句法，良好的聽理解力還牽涉到是否能將這些語言及背景知識整合成一個心理模型（Mental Model）^[13]，也就是能在內心中，將人、事、時、地、物具像化，以幫助理解。舉例來說，你將和朋友去參加一場美食盛宴，你可能會在腦海中勾勒出當天會場的樣貌、會出席的要角、即將發生的事、食物的滋味、美妙的音樂等。

在聆聽言談與閱讀文本時，皆會觸發這種感官意象的形成^[7]。因此聽理解力與閱讀理解其實同出一轍。換句話說，聽理解力和閱讀理解其實共用了相同的心理處理機制，只不過聽理解力並未涉及文字解碼的歷程。

閱讀時，內心也會聽到「聲音」

聽理解力對閱讀的影響也可從「默讀」（subvocalization or silent reading）的觀點來談。所謂「默讀」指的是在閱讀時，心中將文字唸出聲音，這是典型聽力者閱讀時的自然過程，它有助於大腦理解與記憶所讀過的內容，從而能夠減少認知負荷，並將剩餘的認知資源用在高層次的語言理解^[14]。

既是唸出「聲音」，自然就會牽涉到聽理解力，若是聽經驗不足，即便將文字唸出，對讀者而言只不過是一連串無意義的語音符號，因而也就無法達到閱讀理解的目的。

聆聽與閱讀同篇文章時，相同的大腦區塊都被激活了

一群加州大學柏克萊分校的腦神經學家 Deniz 等人^[15]，在《神經科學雜誌》（Journal of Neuroscience）上，發表了一篇有關大腦處理聽力與閱讀的論文，他們利用功能性磁振造影（Functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI）技術，記錄一群成人受試者在閱讀和聆聽同一篇故事時，大腦活動的狀況，並根據結果繪製3D大腦互動式地圖（interactive map ，這個網頁可以讓你體驗 3D 大腦互動式地圖）。

這個地圖以不同的顏色標示大腦活動的區塊。研究人員不但發現聆聽和閱讀同一時詞彙時，相同的大腦區塊會被激活外，更發現不同類別的詞彙所激活的大腦區塊也有所不同。例如，與數字相關的單詞會激活一個區塊，而與時間​​相關的單詞則會激活另一個區塊。

也就是說，無論透過聆聽或是閱讀相同的文本，這兩種處理語意訊息的方式都是類似的，這也證實了聆聽與閱讀間緊密不可分割的關係。研究人員也提到了未來對於閱讀理解有障礙的兒童或許可以透過聆聽有聲書的方式來改善他們的閱讀理解力。

如何透過「聽」來提升閱讀理解？

既然聽與閱讀間的關係來自於語言理解，訓練聽力來提升語言理解進而促進閱讀能力應是可行的方法，那麼應該要怎麼透過聽來提升閱讀理解力呢？平時我們可以利用手機或電腦的 TEDxTaipei 平台聆聽不同主題的演說，並利用四種實證策略來聆聽^[16]：

1.預測（prediction）

在聆聽演講時，可試著預測講者後續要說的內容，因為對內容的理解有很大程度取決於我們所聽到的是否與預期的一樣，如與期待不符，則可能會產生誤解。相反地，如果我們能準確地預測接下來的內容，聆聽便會變得更有效率。

2.釐清（clarification）

除了預測外，釐清自己是否能理解所聽到的內容，也是聆聽中重要的一環。有時我們可能會發現講者使用了一些艱澀難懂的專有名詞或概念，此時不妨按下暫停鍵，稍微 Google 一下，找出相關的解釋，如此不但可豐富自己的背景知識，更有助內容的理解。若我們對不懂之處置之不理，就無法順利地理解演說的內容。

3.提問（questioning）

有目的的去聽一場演講比漫無目的聆更可使聽者對演說的內容產生共鳴，而自我提問便可以達到這樣的目的。自我提問的策略可在演講的任何時刻皆可使用，例如在演講前使用，便能將背景知識帶入自己的意識中，而有助內容的理解。在演講中使用，可以促使自己更專注的聆聽，因為在某種程度上，也是與內容作交流。若在演講後使用，則可訓練自己的批判性思維。

4.摘要（summary）

聽完一場演講後，試著用自己的話重述一遍講者的內容，但需將焦點放在講者主要闡述的想法是甚麼？有哪些細節可以支持這些想法？哪些訊息是不相關或非必要的？對演講的內容做摘要不但可幫助自己更積極且專注地聆聽，也可訓練自己整合訊息的能力，並對內容也會留下更深刻的印象。

閱讀若想要達到「讀你千遍也不厭倦」的境界，或許可從訓練自己的聽理解力開始，當建立起閱讀所需的語言與背景知識的基礎後，就不會產生「讀你一遍都感厭倦」的無奈感囉！

參考資料

1. 寒戰II
2. Pawarbrother21. (2022, February 11). Language skills- Listening, Speaking, Reading, Writing. 
3. Victor. (2021, March 15). Three reasons listening is the most important skill to tackle first. 
4. Scerri, E. M., Thomas, M. G., Manica, A., Gunz, P., Stock, J. T., Stringer, C., … & Chikhi, L. (2018). Did our species evolve in subdivided populations across Africa, and why does it matter?. Trends in Ecology & Evolution, 33(8), 582-594.
5. Gelb, I. J. (n.d.). Sumerian language. 
6. Hoover, W. A., & Gough, P. B. (1990). The simple view of reading. Reading and Writing, 2(2), 127-160.
7. Hogan, T. P., Adlof, S. M., & Alonzo, C. N. (2014). On the importance of listening comprehension. International Journal of Speech-Language Pathology, 16(3), 199-207.
8. Hogan, T. P., Bridges, M. S., Justice, L., M., & Cain, K. (2011). Increasing higher level language skills to improve reading comprehension. Focus on Exceptional Children, 44(3), 1-19.
9. Catts, H. W., Hogan, T. P., & Adlof, S. M. (2005). Developmental changes in reading and reading disabilities. In The connections between language and reading disabilities (pp. 38-51). Psychology Press.
10. Adlof, S. M., Catts, H. W., & Little, T. D. (2006). Should the simple view of reading include a fluency component?. Reading and Writing, 19(9), 933-958.
11. Harris, M., Terlektsi, E., & Kyle, F. E. (2017). Literacy outcomes for deaf and hard of hearing primary school children: A cohort comparison study. Journal of Speech, Language, and Hearing Research, 60, 701–711
12. Traxler, C. B. (2000). The Stanford Achievement Test, 9th edition: National norming and performance standards for deaf and hard-of-hearing students. Journal of Deaf Studies and Deaf Education, 5, 337–348.
13. Kintsch, W., & Kintsch, E. (2005). Comprehension. In S. G. Paris & S. A. Stahl (Eds.), Current issues in reading comprehension and assessment (pp. 71-92). Mahwah, NJ: Erlbaum.
14. Erickson, K. (2003). Reading comprehension in AAC. The ASHA Leader, 8(12), 6-9.
15. Deniz, F., Nunez-Elizalde, A. O., Huth, A. G., & Gallant, J. L. (2019). The representation of semantic information across human cerebral cortex during listening versus reading is invariant to stimulus modality. Journal of Neuroscience, 39(39), 7722-7736.
16. Aarnoutse, C., Brand-Gruwel, S., & Oduber, R. (1997). Improving reading comprehension strategies through listening. Educational Studies, 23(2), 209-227.

人類必恭必敬稱家貓為「主子」，並自貶為「奴才」。陛下身體微恙，一團絨毛癱軟，表情內斂，叫貓奴如何揣測上意？懷疑牠受苦，便心急如焚。幾乎上演《還珠格格》裡，人家紫薇說沒事，爾康卻捨不得的虐心互動。貓咪說不定覺得：「……有這麼多人關心我，我已經不痛了……」人類仍在一邊：「可是，我好痛！」^[1]

在治療人類時，醫護人員會用視覺類比量表（Visual Analogue Scale）、臉譜疼痛量表（Wong-Baker faces pain scale）或 FLACC 量表^[註] 等工具，來評估患者疼痛的狀況。前二者靠病人自我評估，以數字或表情，象徵由舒適無恙，漸進到痛徹心扉的程度差異。 FLACC 則是醫護觀察嬰幼兒或無法言語溝通者，就其身體不適產生的行為變化來計分。^[2] 儘管每個人敏感的程度不同，至少單一病患前後的得分，能相互對照出疼痛是否得到緩解，或者更加惡化。因此，這些量表均可視為有效測量疼痛的方法。

問題是有口難言，又行徑鬼祟的貓咪怎麼辦？人貓猜心的瓊瑤戲碼，自古不斷重演，沒完沒了。

直到有天，獸醫們看不下去了…

貓咪苦臉量表

2017 年的時候，加拿大蒙特婁大學 Paulo Steagall 副教授以及他的團隊，招募了一票被送急診的病貓。在得到飼主同意後，他們比較疼痛的病貓、服用止痛藥的病貓，還有健康貓咪的表情舉止，研發出「貓咪苦臉量表」（Feline Grimace Scale），並將結果發表於 2019 年的《科學報告》（Scientific Reports）。^{[3, 4]} 其中列出幾個徵兆，可依級別給分，就此將貓咪的疼痛量化：

耳朵姿態（ear position）：貓耳的尖角向外分開，並略為朝後旋轉。^{[3, 5]}

_{圖／參考資料 5}

瞇眼程度（orbital tightening）：上下眼瞼之間的空隙，小於眼睛的寬度，或是完全緊閉。^{[3, 5]}

_{圖／參考資料 5}

口鼻緊繃（muzzle tension）：口鼻（即臺語所謂「喙管」的部位）由圓轉扁，而呈橢圓形。^{[3, 5]}

_{圖／參考資料 5}

觸鬚變化（whiskers change）：觸鬚從平常放鬆的圓弧，撐直且稍微向前。^{[3, 5]}

_{圖／參考資料 5}

頭部位置（head position）：原本處於全身最高處的貓頭，降至低於肩膀，並往下垂。^{[3, 5]}

_{圖／參考資料 5}

貓臉疼痛辨識技術

目前受惠於物種專屬苦臉量表的，除了貓，還有鼠、兔、馬、羊、豬和貂等動物。受過訓練的獸醫，能精準判讀牠們的表情，用這些工具，來評估牠們的疼痛指數。隨著科技的進步，到了 2022 年《科學報告》期刊再次關懷貓咪的痛楚時，另一群科學家拿出「貓臉辨識技術」，試圖取代專業的肉眼觀察。^[6]

臉部校正

臉部校正是建立辨識系統的要務。先調整貓臉的特徵（landmarks，即照片上標有號碼的黑點），讓它們在空間中對齊，減少幾何上的變異，方便接下來的步驟進行。原則上，校正後的貓臉必須：^[6]

1. 在畫面正中央；
2. 旋轉直到雙眼的連線呈水平；
3. 尺寸都約略相同。

_{圖／參考資料 6 ，figure 1}

模型１：特徵基準（landmark-based）

在找到貓臉的特徵後，依據「貓咪苦臉量表」的觀察部位，將貓臉特徵（黑點）分為：左眼、右眼、額頭與耳朵，以及口鼻和觸鬚，四個區塊向量。然後，多加一些貓鼻子的照片，進行「資料擴增」（data augmentation），^[6] 彌補原始資料的不足，以強化機器學習。^[7] 不過，團隊事後發現，這次的資料擴增，成效不彰。^[6]

_{圖／參考資料 6 ，figure 3}

處理這些照片的計算模型，是一種叫做「多層感知器」（Multi-Layer Perceptron）的人工神經網路（artificial neural network）。^[6] 就像人的神經系統，有好多神經元相互連結，將輸入的資料從上一層送到下一層，經過多層運算後再輸出。^{[8, 9]}

模型２：深度學習（deep learning）

研究團隊把大量沒有標註特徵的貓照，在校正角度和尺寸後，餵給 ResNet50 。^[6] 這是一種有五十層的深度學習模型，早已預先訓練好怎麼逐層辨識貓咪的輪廓、曲線及其它識別特徵。^[10] 套用該模型的同時，還要進行實驗需要的特定調整，例如：加上「痛」與「不痛」的分類標籤。^[6]

貓的痛，AI 有多懂？

上述兩個模型的實測，在判讀貓咪是否疼痛時，都有超過 72% 的準確率，算是相當不錯的成果。不過，在完全替代人工判讀之前，可能還要擴建訓練辨識系統的資料庫。因為當初請來的照片模特兒，是 29 隻準備接受卵巢子宮切除術的短毛母貓，年紀約幾個月到一歲多。拿牠們術前、術後，以及使用止痛劑前後的照片來訓練 AI ，雖然是個不錯的點子，但無法代表多元的貓咪社群。^[6] 將來的實驗，若能涵蓋其他性別、年齡和品種，相信貓咪們會覺得更加窩心。

備註

FLACC 量表： FLACC 是臉（face）、腿（legs）、活動（activity）、哭（cry）與  安撫（consolability）的縮寫。每個項目依觀察到的狀態，給 0 到 2 分，總分最高 10 分。^[2]

參考資料

1. 瓊瑤經典台詞》小時候看超感動，長大看卻啼笑皆非的 7 大經典場景（風傳媒，2020）
2. Pain assessment and measurement (The Royal Children’s Hospital Melbourne, 2019)
3. Evangelista MC, Watanabe R, Leung VSY, et al. (2019) ‘Facial expressions of pain in cats: the development and validation of a Feline Grimace Scale’. Scientific Reports, 9, 19128.
4. Me-owch — could resting cat face tell us about kitty’s pain? (CBC, 2020)
5. Feline Grimace Scale – Practice your pain assessment skills using the FGS! (Université de Montréal, 2019)
6. Feighelstein M, Shimshoni I, Finka LR, et al. (2022) ‘Automated recognition of pain in cats’. Scientific Reports, 12: 9575.
7. 2021 iThome 鐵人賽－DAY21 資料正規化與資料增強（Data Normalization & Data Augmentation）（IT邦幫忙，2021）
8. 2019 iT 邦幫忙鐵人賽－06. 深度學習的架構分析：多層感知器（IT邦幫忙，2019）
9. 神經網路（IBM，2020）
10. 何謂遷移學習?（NVIDIA，2019）

• 本文與台灣科技媒體中心合作，內文經泛科學改寫。
• 本文轉載整合自台灣科技媒體中心《「研究：迷幻蘑菇的成分治療憂鬱症可增加大腦迴路整合」專家意見》
• 資料更新至 2022 年 4 月 11 日，完整文章請見上方連結

近年有關使用迷幻藥物（psychodelics）治療精神疾病的研究，在科學文獻上不斷出現，尤以利用裸蓋菇素（又稱賽洛西賓 psilocybin，一種自迷幻蘑菇中萃取出的成分）治療「難治型憂鬱症」 （定義上是患者對兩種不同的抗憂鬱藥均無藥效）最為熱門，除可即刻致效外，更可維持長期藥效。

今（2022）年 4 月 11 日，國際期刊《自然醫學》（Nature medicine）發表最新研究，探討迷幻蘑菇中的裸蓋菇素，對治療憂鬱症的效果。研究人員分析共 59 位難治型憂鬱症（treatment-resistant depression）患者在兩個臨床試驗中的大腦影像資料，發現第二個試驗中，接受迷幻蘑菇中成癮物質「裸蓋菇素」的受試者，持續抗憂鬱的效果比既有抗憂鬱藥物「escitalopram」更好，原因可能是裸蓋菇素提高了腦內功能區域的連結。

「裸蓋菇素」為何能有治療憂鬱症的效果？

長庚大學生物醫學研究所教授 陳景宗 解讀，本篇論文中，使用了一種特殊的核磁造影（resting-state fMRI）技術，分析兩種不同設計的臨床試驗。結果發現，難治型憂鬱症患者本身，前腦特定腦區的其中一種神經網絡（default mode network，簡稱 DMN）與另外兩種腦部傳遞的網絡（執行網絡，簡稱 EN ／警覺網絡，簡稱 SN）的連結發生問題，而裸蓋菇素可以增進 DMN 網絡與 EN、SN 和其他網絡的連結。

這影像結果不只與貝克憂鬱量表（Beck Depression Inventory）在治療前後所呈現的指數吻合，也驗證目前有關憂鬱症患者神經模組網絡的理論，也就是「裸蓋菇素可以藉由重塑憂鬱症患者的神經網絡，而達到治療的效果」。

對於裸蓋菇素的藥物作用機轉，過去的文獻顯示，裸蓋菇素服用後，會在體內代謝為另一種產物「脫磷酸裸蓋菇素（psilocin）」，而這個產物才是真正發揮抗憂鬱效果的活性藥物，主要會結合在血清素的受體上，藉由活化受體而影響神經活性。上述腦中的 DMN、EN、SN 神經網絡，均富含血清素受體，可能解釋裸蓋菇素在憂鬱症患者神經網路中的分子作用機制。

這個研究結果，還有哪些不確定性？

陳景宗教授 接著指出，過去治療憂鬱症主要的理論依據，是減少特定的腦部血清素受體，以抑制血清素回收的藥物治療；所以，裸蓋菇素的抗憂鬱作用，是透過血清素受體，還是改變了神經可塑性（neural plasticity）尚不清楚，有待往後的研究釐清。

臺北醫學大學附設醫院精神科暨睡眠中心主任 李信謙 則認為，研究中所依據的兩項臨床研究，樣本數不多，較屬於前導性研究。且第二項發表於 2021 年，與目前通用抗憂鬱藥作比對之研究，裸蓋菇素之抗憂鬱療效並未見顯著差異。

所以，雖然裸蓋菇素在治療機轉上可能開了一扇希望之窗，但長期使用的效果與可能的副作用，甚至因為其成癮物質的屬性，是否會引起更大的問題，仍待嚴謹與較大規模的研究證實。

「成癮藥物」作為「醫療藥物」？

陳景宗教授 表示，自 60 年代的「三環類抗憂鬱藥」和「單胺氧化酶抑制劑」開發以來，憂鬱症的藥物治療一直有不斷的新藥推陳出新，像是 80 年代上市的百憂解（Prozac）和近期的 K 他命 Esketamine 鼻噴劑。這些新藥除了提供治療上多元的選擇外，我們也可藉由了解藥物作用的目標，而翻新憂鬱症的理論依據。

迷幻蘑菇和 K 他命都是管制藥物，在我國分屬二級和三級管制藥品，不當使用會有成癮性的問題；例如美國有些醫師認可大麻可用於治療癲癇和止痛，但大麻是否能合法用於醫療，仍有很大爭議。不過另一方面，成癮藥物成分若有利於疾病治療，只要管制得宜，仍然值得開發。過去成功研發的例子，就包含利用嗎啡治療疼痛，和利用古柯鹼應用在局部麻醉藥等。

因此，期待裸蓋菇素能在各類型憂鬱症上顯現良好的治療效果，並能藉此完成憂鬱症病變的神經網絡拼圖。