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一探極限馬拉松選手的身體狀況

cleo
・2014/01/14 ・1264字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 571 ・九年級
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Sahara_Race_2011對某些跑者來說,一場馬拉松是不夠的

近年來,參加極限馬拉松(超過標準26.2哩的馬拉松)的人暴增。根據Ultra Running 雜誌的數據,北美人口完成超馬的人數從15500人(1998年)增加到63530人(2012年)。僅管超馬很盛行,有關此種極限運動對健康的影響的資料卻不多。

為了瞭解超馬跑者的健康狀態,史丹佛大學醫學院的助理教授,醫學博士Eswar Krishnan與超馬狂熱者,戴維斯加利福尼亞大學的物理醫學與康復醫學教授Martin Hoffman博士在2011年時開始了一項超馬跑者的長期追蹤研究。此研究的重要發現刊登在PLOS ONE期刊中。

超過1200名跑者回答了一份網路問卷。題目包括他們過去12個月的比賽、訓練內容、基本健康狀況及跑步相關的傷害。研究人員計畫追蹤這群跑者長達20年。

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臨床流行病學家Krishnan認為研究極限運動的影響,能夠有非常廣泛的應用。「這能幫助我們了解最佳運動量是多少,多少的休閒活動是適當且有益的,以及不要超量運動是有其原因的」,他表示。

果不其然,主要的數據顯示超跑跑者的健康狀況比一般的美國人好。在前一個年度中,跑者平均只有兩天是因為生病或受傷而沒上班上學,而一般美國人則是四天。他們看醫生的原因大多是因為運動傷害,而非有長期影響的疾病。

上一個年度中超過3/4的跑者有過運動傷害,同時有65%的跑者因受傷導致錯過一天以上的訓練。比較了那些受傷跟能避免受傷的跑者後,研究人員發現了一個有趣的現象:受傷的多是年經,較無經驗的跑者。

「跟開車有一點像。年輕人比較容易出車禍。相同地,新跑者也比較容易受傷」,Krishnan說道。

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在2014年初的問卷中,Krishnan跟Hoffman希望能發現有經驗的跑者是否是因為特殊的知識或是方法才能避免受傷。

在所有的跑者中,最常發生的是膝蓋及下肢傷害。值得注意的是只有3.7%的跑者出現壓力型骨折(stress fractures)-長時間重複施力造成骨頭出現裂痕。比起其他類型的跑者,超跑跑者較少出現壓力型骨折。研究顯示全部類型的受傷跑者中有5~16%跑者是壓力型骨折。

然而,足部的壓力型骨折特別頻繁,占了壓力型骨折例子的48%。Hoffman及Krishnan推測在不平的路面上跑步可能是其原因。

另一項驚人,卻又在預料中的發現則是氣喘及過敏的高發生率。全美只有7~8%的人口有氣喘或過敏其中一項問題,然而卻有11%及25%的超馬跑者有氣喘及過敏問題。研究作者推測這是因為跑者較常待在室外,因此接觸到較多花粉及過敏原。Krishnan推測大部分跑者的氣喘現象是與過敏有關,他們也計畫要在之後的問卷中追蹤這個現象。

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這個研究另一個值得注意的發現是超級馬拉松賽後的送醫數據。去年中有5%的跑者在馬拉松賽後被送醫,且超過一半是因脫水、電解質紊亂,或熱衰竭。約20%則是因為骨折或是脫臼。Krishnan希望這些發現能夠增進跑者對傷害的認知教育及醫療人員對潛在危險的認知,但他也表示超級馬拉松中的摔傷是很難完全避免的。

研究人員對超馬跑者的心理狀態特別感興趣,且將此設為下份問卷的重心。Krishnan跟 Hoffman與數位運動心理學家合作,研究跑者參加此種極限運動的動機。「了解超馬跑者的動機能用來鼓勵其他人達到最低運動量,以促進健康」,Hoffman說道。

原文來源:Medical News Today A glimpse into the health of the most extreme marathon runners「12  JANUARY 2014]

資料來源:史丹佛醫學院 Study provides glimpse into health of ultramarathon runners

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cleo
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是個標準的文科生,最喜歡讀的卻是科學雜誌。一天可以問上十萬個為什麼。

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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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誠實面對人類參與的「自然」——太田欽也專訪
顯微觀點_96
・2024/07/11 ・3228字 ・閱讀時間約 6 分鐘

本文轉載自顯微觀點

斑馬魚是最知名的模式生物之一,其基因、型態與發育深受了解,並用於探討深度同源等重要演化生物學問題。但也有科學家提出,演化生物學該持續隨環境演進,並嘗試以新的實驗物種——金魚——探討人類世(Anthropocene)環境下的生物演化。

育種歷史與基因巧合 奠定金魚的演化生物學價值

例如有千年馴化歷史、型態千變萬化的金魚,就相當適合探討人類因素與生物型態演化的關聯。

中研院細生所派駐臨海研究站的演化與發育生物學家太田欽也指出,斑馬魚與金魚兩者的胚胎都可以透過顯微鏡仔細觀察,相對於受精一年後才成熟的金魚,斑馬魚有成熟較快,基因組較為單純等優點,也具備許多現成基因研究工具。

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但斑馬品系間仍以其生理機能與基因為主要差別,對型態差異的演化並未那麼明顯。因為,科學家為了操作基因與細胞特徵而培育斑馬魚,使不同品系的差異大多來自目標明確的基因工程。

金魚型態演化圖。Courtesy of Kinya Ota and Gembu Abe

而金魚的型態變異,則完全來自飼養者對型態的偏好和育種,蘊藏更多元的型態變化與發育差異。其悠長的馴養歷史以及更古老的基因重複(Gene Duplication)機遇,使其值得成為演化發育生物學的新模式生物。研究器材和方法上的調整,則是生物學家展現才智的機會。

太田欽也舉例,「一般的解剖顯微鏡工作距離適合觀察和操作斑馬魚,但是經過我們自己的創意,也改裝出可以對金魚進行顯微手術的器具和適合拍攝的大型解剖顯微鏡。設備上的差異並不難克服。」

金魚胚胎的發育生物學優勢

太田欽也說,現代生物學家以果蠅和微生物育種進行遺傳與演化實驗,擴大時間維度來看,千年來金魚愛好者挑選、強化金魚外觀特徵的過程,可以比擬長時間的人擇實驗。

金魚不僅適合用來觀察人擇壓力如何影響成年生物的型態。太田欽也更想進一步探索,從胚胎階段的差異進行選擇,是否可能改變生物的型態。

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太田欽也提到,人工育種對發育與型態的影響力也展現在其他物種上,例如家犬與鴿子也被培育出許多特殊表型。但是哺乳動物和鳥類的胚胎觀察不易,需要相當高的技術與成本。

相對於動物子宮與鳥類蛋殼內的胚胎,在透明卵囊中發育的半透明金魚胚胎,就是非常容易觀察的研究對象。只要有恰當的複式顯微鏡、解剖顯微鏡和顯微手術能力,金魚的胚胎從受精到孵化都可以全程順利紀錄,而且每次繁殖可以蒐集到上百筆資料。

現代顯微攝影技術搭配容易觀察的金魚胚胎,讓太田欽也可以拍攝清晰影片,在網路上生動地分享發育生物學知識。攝影:楊雅棠

自製影片 盼演化生物學跨過學院圍牆

除了將金魚研究成果發表在 Nature 等科學期刊,太田欽也同時努力當起「Youtuber」。他希望能將演化發育生物學、金魚飼育經驗、臨海研究站的學術特色,甚至是宜蘭的風光,透過網路傳達給大眾。

武漢肺炎導致的漫長隔離,是他學習影音製作的契機。最初他在百無聊賴之下看了大量影片,後來逐漸萌發「我也要拍自己的題材!」的企圖心。開始搜尋拍攝、後製、配樂等網路教學,在隔離的單人房中逐漸進步。

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太田欽也說,拍攝影片最重要的動機是「分享」。他解釋,「科學的頻道不管累積再多追蹤者,例如數十萬人追蹤的 Nature, Science, 觀眾也以科學領域工作者為主。現代知識逐漸朝向『專家』與『外人』的兩極化狀態發展,我不喜歡這樣的社會。」

如同他推進學術研究的方法,他也透過自學、自己組裝基礎設備如空拍機、手機等,在節省開支的情況下拍出了中研院同僚為之驚艷的影片。

太田欽也為臨海研究站拍攝的簡介影片,基本款空拍機呈現了頭城的舒暢美景。

在早已開始的人類世 何謂自然?

太田欽也熱衷以空拍影片介紹宜蘭的郊野與人文,但他對主流輿論的「自然環境」內涵存疑,他認為「自然」早已被人類行為大幅改變。自從農業擴張、工業革命發生,人類對環境與生物的改變程度早已無法恢復「自然原貌」。

他以金魚的馴化過程為例,從宋朝開始的愛好者,透過育種極力凸顯特殊形態,從沒有背鰭的「蛋種」,到眼周水泡足以遮蔽視線的「水泡眼」。都不是基於適應「自然」而進行的育種。

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太田欽也強調,「如果是宋朝或明朝人有今天的生物學工具,以他們的追求珍奇的育種態度,一定會用 CRISPR 編輯金魚基因,製造出更奇特的變異型態。」

他說,這樣的行為會在現代科學圈與社會輿論上遭到反對,「認為動物被修改基因、型態變異很可憐」,但人類採用動物進行藥物實驗或經濟用途時,也並未優先考慮「自然原則」。

太田欽也反問,「若是透過基因編輯技術將金魚修改回類似野生鯽魚的型態,更適應野外環境,這樣算是自然或不自然呢?」

建立科技倫理 而非堅守「自然」想像

他指出,金魚的馴化與育種反映著東亞社會的自然觀念,不同於西方基督教倫理的「人統御、保護自然」意識形態。可以促進人們反思,人類也身在其中的「自然」的標準是什麼?而非執著於保護想像中的自然「原狀」。

太田欽也強調,「本質化『自然』、建構一個保守不變的形象,不會幫助人們了解生物學。」

他認為,宋朝人、明朝人的自然觀念與今日不同;甚至現代人常引用的「道法自然」倡議者老子,他所提倡的自然,與現代許多人想像、意圖恢復的也是不同的自然。

背鰭退化、尾鰭倍增的蛋種雙尾金魚,是古代貴族最青眼有加的奇特型態之一。作者:清 馬文麟 來源:國立故宮博物院

太田欽也建言,科學地面對人類因素影響世界各地生態的現實、建立基因科技的社會倫理與規範,都是比恢復建構出的「自然」意象更重要的生物學議題。

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來自日本和歌山縣鄉間的太田欽也說,長期駐守宜蘭頭城的臨海研究站不僅是因為設施與職位,也是因為此處環境與故鄉有幾分神似。

「但我不會說這兩個地方都很『自然』,在人們對我說『這裡很自然!』的時候。」太田欽也無奈地笑說,「想到周遭可以釣起吳郭魚的溪流、被整治疏濬成田園的原洪氾濕地,反而會讓我很疑惑彼此對『自然』的共識。」

1995 年諾貝爾化學獎得主克魯岑(Paul Crutzen)指出,現代已是由人類行為影響地質特性的人類世。此概念引起地質科學界激烈討論,從新石器時代、工業革命到核彈試爆頻繁的 1960 年代都有學者認為是人類世的開端。

最後由國際地層委員會的人類世工作小組投票決定,視第二次世界大戰後、人口與人類活動高速成長的20世紀中葉為人類世起點。

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參考資料

  1. Li IJ, Lee SH, Abe G, Ota KG. Embryonic and postembryonic development of the ornamental twin-tail goldfish. Dev Dyn. 2019 Apr;248(4):251-283.
  2. Abe G, Lee SH, Chang M, Liu SC, Tsai HY, Ota KG. The origin of the bifurcated axial skeletal system in the twin-tail goldfish. Nat Commun. 2014 Feb 25;5:3360.
  3. 太田欽也實驗室

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顯微觀點_96
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