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演進中的科學研究方法(4/4) – 運用巨量資料評價實驗結果的再現性

活躍星系核_96
・2014/08/08 ・4129字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 537 ・八年級

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Credit:Paul Mison CC BY-NC-SA 2.0
Credit: Paul Mison CC BY-NC-SA 2.0

文/ 陳紹慶(慈濟大學人類發展學系專任助理教授)

前三篇文章討論難以透過統計分析顯現的實驗效應,有可能是統計分析方法的限制,或者實驗方法還不能穩定再現實驗效應,或者實驗效應本來就很微弱。如果某種實驗效應有明確的理論意義,實際發生的案例故事告訴我們,曾經面對如此困境的研究者,會冒著竄改或假造資料數據的風險,爭取發表的機會,或者坦然面對同儕審查的考驗,投稿數十寒暑皆無法發表的「暗無天日」歲月。無論是那種狀況,對於科學知識的前進,或是科學研究者的生涯進程都是一種損耗。到底有沒有讓微弱但有意義的實驗效應,又能兼顧研究品質與誠信的研究及發表程序?使認真做實驗的研究者可以不走險路,發表再現性經得起同儕考驗的研究呢?

最後這一篇介紹二種有研究者或組織正在嘗試的方式,認識這些方式能理解考自已正在接受的科學新知是在什麼樣的狀況所產生的。因為我自已是從事行為科學領域的研究與教學,介紹的內容侷限於這領域的方法,如果讀者在其它科學領域涉獵已有一定程度,可做個比較,看看能不能從其中獲得啟發。

一、先登錄再現研究(Registered Replication Research)

我曾經在〈可重覆的實驗結果是科學進步的基礎?〉這篇文章介紹兩位心理學者,Rolf ZwaanDaniel Simons,發起並參與先登錄再現研究(Registered Replication Research)的過程所產生的討論,這次一起合作重現Hart與Albarracin於2011年發表在Pscyhological Science的原創性研究。這份研究設計兩篇內容相同的犯罪情節報導,一篇描述嫌疑犯意圖行為的動詞以未完成時貌描寫(imperfect aspect,例如 was doing),另一篇的動詞以完成時貌描寫(perfect aspect,例如did)。參與者隨機閱讀其中一篇報導,接著進行缺字母填空作業(例如將S _ _ P,中間缺少的兩個字母補起來),評估報導中主角的行為動機,或評估報導中犯人與受害者之間的意圖理解。三種評估都顯示閱讀用未完成時貌描寫的報導,參與者的表現分數都高於閱讀另一種報導的參與者,Hart與Albarracin稱此為未完成時貌效應(effect of imperfect aspect)。Zwann與Simons參與的這個專案,就是在不同實驗室以相同的程序及材料,測試此效應的再現性。

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寫這篇文章的時候這個專案還在進行中,我的介紹重點放在串連合作研究者的平台:open science framework (以下簡稱OSF),以及參與專案的研究與專業期刊的合作模式。OSF是一家非營利組織,成立於2011年,辦公室位於美國維吉尼亞州Charlottesville,採用github的運作架構,提供註冊的研究者組織合作研究的平台。現在已有結案的研究專案發表正式論文,例如之前我曾介紹的Many Lab Project(Klein et al., 2014)。Zwann與Simons都有參與的這個專案更是採用APS公布的預先登錄研究規劃協議(Pre-registered Protocol,專案成立之初就登錄於psychological science,投稿程序也同時開始,所有共同合作者都是未來通過psychological science的審查程序後,論文的共同作者。

不僅是研究完成後的原始數據,研究準備到執行的過程一切公開透明,不僅可維持研究誠信,因為投稿程序也同時展開,也可以加速實驗完成之後的審查時程。但是這種模式有研究題材的侷限性,最明顯的是專案題目一定要有明確預測結果的假設及實驗效應,因此再現已發表但多數研究者依然質疑的研究是最可能成案的題目,如果研究結果會牽涉科學發現產生的公益之外的利益,例如這篇blog提到的藥物開發研究,能否成案的因素有非科學的商業或政治因素考量。

為了達到參與專案的合作研究者都能在最接近的研究條件進行實驗,像是相同型號的電腦設備,個別差異條件接近的參與者,執行實驗的成本必定不能太高。因為每位合作者擁有的資源條件都不相同,需要高檔配備的神經電位紀錄或腦部活動造影研究,很難達成跨實驗室的共同再現。所以至目前為止經過OSF平台「揪團」的專案,多數是透過網路施測,或在個人電腦進行實驗的研究。而且除非主題有普世性,並非所有有意願的研究者都能合作。當重現Hart與Albarracin的專題開放徵求合作者時,我曾致信詢問專案發起人能否將實驗材料轉換為中文,找母語為中文的人士參與實驗,探討有無動詞時貌效應。果不其然得到無法合作的回覆,不過專案發起人肯定在不同語言文化背景中,探討有沒有存在類似效應的想法,也許中文地區的心理學者可以合作進行一個新的題目。

二、巨量研究(Mega Study)

實驗心理學的巨量研究是一種實驗讓有能力的人類產生反應的所有刺激,分批呈現給參與者,紀錄而得的資料庫,可以說是數個小實驗組合而成的超大型實驗。這種研究方式的概念可以追溯到實驗心理學的祖師爺Wilhelm Wundt,上個世紀末研究字詞閱讀的語言心理學家們開始使用這種方法突破不同小型實驗結果不一致的限制,方法就是請參與實驗的人員,對學過所有的母語詞彙(英語),進行真假詞判斷(Lexicon decision)與朗讀(reading aloud),參與者對每一條字詞的反應時間與錯誤反應,都用規劃好的紀錄方式儲存為資料庫。

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在此介紹兩種語言心理學的巨量研究實例。第一種是由單一實驗團隊完成的英文詞彙專案(English Lexicon Project),這是由華盛頓大學聖路易校區的David Balota教授領導的團隊收集815位的參與者對40,481個英文真詞與40,481個英文假詞進行的反應,讓有興趣應用的研究者能檢索這些資料,或者運用有理論意義的拼寫或拼音規則,從資料庫選擇可做小型實驗的詞彙。所以這個專案絕對沒有把所有心理學者的實驗都做盡,反而產生新的實驗操作指標,例如orthographic Levenshtein distance 20 (OLD 20,Yarkoni, Balota, and Yap, 2008)。

這個指標的定義非專業人士要理解會有些困難,但指標帶來的後續研究對科學新知有興趣的人者會想了解。OLD 20是評價英文詞彙之間外形相似度的量尺,如果用中文字類比,OLD 20可以告訴我們「王」與「玉」的外形相似度,和「王」與「主」的外形相似度是不同的,而且可以用數字表達相似的程度。這個指標比只用筆劃或字母的差異的相似度基準,提供更明確的計量尺度,之後引用這個指標的著名研究是法國Grainger教授領導的團隊,進行的狒狒識字實驗(Grainger, Dufau, Montant, Ziegler, and Fagot,  2012),泛科學的編輯也曾做過中文報導,只是不論中英文報導都沒有寫到Grainger教授是用OLD 20挑選給狒狒的實驗材料,以及做為分析狒狒識字反應的指標。如果因為我的解說,能促成研究中文的心理學家挑戰台灣彌猴的識字能力研究,也是不錯的貢獻。

另一種實例是跨實驗室團隊的合作成果,類似先登錄再現研究的模式,但是參與合作者不只關切一種或數種實驗的再現,而是所有能產生反應的刺激,以及長期以來相關的實驗研究因為程序的設定而有不一致的發現,例如呈現刺激的時間控制。語義促發(Semantic priming ,Hutchison et al., 2013)和遮蔽促發(Masked priming,Adelman et al., 2014)是這類代表,兩者都是讓要反應的刺激項目跟在呈現促發項目(probe 或 prime word)之後呈現,測量促發項目與刺激項目有關(例如「護士-醫生」,「蝴蝶-蜜蜂」)與兩者無關產生的反應差異。語義促發的項目之間時間差距較長(至少200毫秒),關聯性的操作以字詞語義為主;遮蔽促發的項目之間時間差距極短(約50毫秒左右),關聯性的操作以字詞外形相似度為主。兩種實驗分別用於探討晚期語義處理與早期知覺歷程,有心理學者提出整合兩者的理論,但直到今天還是以專注於一種歷程的理論與實驗方法的研究最有成果,也累積不少爭議。舉遮蔽促發的一項爭議,有英文字詞辨識是一個字母接著一個字母處理的理論,還是整體一起處理的理論。兩種理論的壁壘分明,傳統同儕審查很可能會使其中一方過度挑另一方的毛病,造成「不見天日」的問題。

Adelman等人合作的遮蔽促發巨量研究就有突破「不見天日」的目的,不僅納入已被兩方廣泛接受的實驗效應,也同時測量有爭議的實驗效應。這種模式可稱為「母雞帶小雞」,不是指學術界大咖帶領小咖,而是再現程度高的穩定實驗效應,與再現程度低但有理論意義的實驗效應放在一起測量。同時也能嘗試小型實驗少用的分析方法,例如這份遮蔽促發的巨量研究是供參與的各實驗室設備與參與者個別差異參數,各式已知的字詞外形相似度指標(如OLD 20),與各種實驗效應的相關性分析,讓其它研究者能探討有爭議的實驗效應為何微弱的原因。

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三、新世代的學習思維

實驗結果的可再現性是所有科學知識能被人類記載與傳達的基礎,行為科學的複雜度讓多數理論不易獲得有穩定再現的實驗證據支持,因此有先登錄再現研究與巨量研究的出現,補充小型實驗無法呈現所有可能性的侷限,這系列的前三篇說明這些侷限與研究者設定可驗證假設的否證哲學有關。小型實驗依然是研究者最能掌握的知識工具,這篇文章介紹的例子都顯示先登錄再現研究與巨量研究是開拓新題材的作業模式,大量資料為微弱實驗效應的再現性提供充份的評估,讓需要驗證或不易發表的小型研究有獲得肯定的機會。

傳統學習實驗的設計與分析的方針是再現經典小型實驗效應,著重實驗操作細節的安排與分析方法的演練, 不過缺乏對實驗主題演進的體認。我認為這樣的體認才能刺激學習者產生對知識現狀的了解,並提出新的問題與解決方法。先登錄再現研究不只完整公開研究過程,也強調有意願合作者必須理解參與過程的責任,如果能將這種模式落實於學習或訓練,不但能培養後進研究者鑑賞研究題目的眼光,以及執行研究過程應遵守的誠篤原則。我寫這四篇文章的期許是未來能培養有此見識的科學研究者,這樣的科學家才有能力將自已專攻的知識領域,真正落實在自已身處的社會環境之中。

參考文獻

  1. Adelman, J., Johnson, R., McCormick, S., McKague, M., Kinoshita, S., Bowers, J., . . . Davis, C. (2014). A behavioral database for masked form priming. Behavior Research Methods, 1-16. doi: 10.3758/s13428-013-0442-y
  2. Balota, D. A., Yap, M. J., Hutchison, K. A., Cortese, M. J., Kessler, B., Loftis, B., … Treiman, R. (2007, 12). The English Lexicon Project. Behavior Research Methods,39(3), 445-459. doi: 10.3758/BF03193014
  3. Grainger, J., Dufau, S., Montant, M., Ziegler, J. C., & Fagot, J. (2012, 12). Orthographic Processing in Baboons (Papio papio). Science,336(6078), 245-248. doi: 10.1126/science.1218152
  4. Hart, W., & Albarracin, D. (2011, 12). Learning About What Others Were Doing: Verb Aspect and Attributions of Mundane and Criminal Intent for Past Actions. Psychological Science,22(2), 261-266. doi: 10.1177/0956797610395393
  5. Hutchison, K. A., Balota, D. A., Neely, J. H., Cortese, M. J., Cohen-Shikora, E. R., Tse, C., … Buchanan, E. (2013, 12). The semantic priming project. Behavior Research Methods,45(4), 1099-1114. doi: 10.3758/s13428-012-0304-z
  6. Klein, R. A., Ratliff, K. A., Vianello, M., Adams Jr, R. B., Bahník, Š., Bernstein, M. J., . . . Nosek, B. A. (2014). Investigating Variation in Replicability. Social Psychology, 45(3), 142-152. doi: 10.1027/1864-9335/a000178
  7. Yarkoni, T., Balota, D., & Yap, M. (2008, 12). Moving beyond Coltheart’s N: A new measure of orthographic similarity. Psychonomic Bulletin & Review,15(5), 971-979. doi: 10.3758/PBR.15.5.971

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「融合蛋白」如何全方位圍剿狡猾癌細胞
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/11/07 ・5944字 ・閱讀時間約 12 分鐘

本文與 TRPMA 台灣研發型生技新藥發展協會合作,泛科學企劃執行

我們知道癌症是台灣人健康的頭號公敵。 為此,我們花了很多時間介紹最新、最有效的抗癌方法之一:免疫療法

免疫療法中最重要的技術就是抗體藥物。科學家會人工製造一批抗體去標記癌細胞。它們就像戰場上的偵察無人機,能精準鎖定你體內的敵人——癌細胞,為它們打上標記,然後引導你的免疫系統展開攻擊。

這跟化療、放射線治療那種閉著眼睛拿機槍亂掃不同。免疫療法是重新叫醒你的免疫系統,為身體「上buff (增益) 」來抗癌,副作用較低,因此備受好評。

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但尷尬的是,經過幾年的臨床考驗,科學家發現:光靠抗體對抗癌症,竟然已經不夠用了。

事情是這樣的,臨床上醫生與科學家逐漸發現:這個抗體標記,不是容易損壞,就是癌細胞同時設有多個陷阱關卡,只靠叫醒免疫細胞,還是難以發揮戰力。

但好消息是,我們的生技工程也大幅進步了。科學家開始思考:如果這台偵察無人機只有「標記」這一招不夠用,為什麼不幫它升級,讓它多學幾招呢?

這個能讓免疫藥物(偵察無人機)大進化的訓練器,就是今天的主角—融合蛋白(fusion protein)

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融合蛋白(fusion protein)/ 圖片來源:wikipedia

融合蛋白是什麼?

免疫療法遇到的問題,我們可以這樣理解:想像你的身體是一座國家,病毒、細菌、腫瘤就是入侵者;而抗體,就是我們派出的「偵察無人機」。

當我們透過注射放出這支無人機群進到體內,它能迅速辨識敵人、緊抓不放,並呼叫其他免疫單位(友軍)一同解決威脅。過去 20 年,最強的偵查機型叫做「單株抗體」。1998年,生技公司基因泰克(Genentech)推出的藥物赫賽汀(Herceptin),就是一款針對 HER2 蛋白的單株抗體,目標是治療乳癌。

這支無人機群為什麼能對抗癌症?這要歸功於它「Y」字形的小小抗體分子,構造看似簡單,卻蘊藏巧思:

  • 「Y」 字形上面的兩隻「叉叉」是敵人偵測器,能找到敵人身上的抗原特徵,並黏上去,稱為抗體結合區「Fab 區域」。
  • 「Y」 字形的「尾巴」就是我們說的「標籤」,它能通知免疫系統啟動攻擊,稱為結晶區域片段「Fc 區域」。具體來說,當免疫細胞在體內巡邏,免疫細胞上的 Fc 受體 (FcR) 會和 Fc區域結合,進而認出病原體或感染細胞,接著展開清除。

更厲害的是,這個 Fc 區域標籤還能加裝不同功能。一般來說,人體內多餘的分子,會被定期清除。例如,細胞內會有溶酶體不斷分解多餘的物質,或是血液經過肝臟時會被代謝、分解。那麼,人造抗體對身體來說,屬於外來的東西,自然也會被清除。

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而 Fc區域會與細胞內體上的Fc受體結合,告訴細胞「別分解我」的訊號,阻止溶酶體的作用。又或是單純把標籤做的超大,例如接上一段長長的蛋白質,或是聚乙二醇鏈,讓整個抗體分子的大小,大於腎臟過濾孔的大小,難以被腎臟過濾,進而延長抗體在體內的存活時間。

偵測器(Fab)加上標籤(Fc)的結構,使抗體成為最早、也最成功的「天然設計藥物」。然而,當抗體在臨床上逐漸普及,一個又一個的問題開始浮現。抗體的強項在於「精準鎖定」,但這同時也是它的限制。

「Y」 字形上面的兩隻「叉叉」是敵人偵測器,能找到敵人身上的抗原特徵,並黏上去,稱為抗體結合區「Fab 區域」/ 圖片來源:shutterstock

第一個問題:抗體只能打「魔王」,無法毀掉「魔窟」。 

抗體一定要有一個明確的「標的物」才能發揮作用。這讓它在針對「腫瘤」或「癌細胞本身」時非常有效,因為敵人身上有明顯標記。但癌細胞的形成與惡化,是細胞在「生長、分裂、死亡、免疫逃脫」這些訊號通路上被長期誤導的結果。抗體雖然勇猛,卻只能針對已經帶有特定分子的癌細胞魔王,無法摧毀那個孕育魔王的系統魔窟。這時,我們真正欠缺的是能「調整」、「模擬」或「干擾」這些錯誤訊號的藥物。

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第二個問題:開發產線的限制。

抗體的開發,得經過複雜的細胞培養與純化程序。每次改變結構或目標,幾乎都要重新開發整個系統。這就像你無法要求一台偵測紅外線的無人機,明天立刻改去偵測核輻射。高昂的成本與漫長的開發時間,讓新產線難以靈活創新。

為了讓免疫藥物能走向多功能與容易快速製造、測試的道路,科學家急需一個更工業化的藥物設計方式。雖然我們追求的是工業化的設計,巧合的是,真正的突破靈感,仍然來自大自然。

在自然界中,基因有時會彼此「融合」成全新的組合,讓生物獲得額外功能。例如細菌,它們常仰賴一連串的酶來完成代謝,中間產物要在細胞裡來回傳遞。但後來,其中幾個酶的基因彼此融合,而且不只是基因層級的合併,產出的酶本身也變成同一條長長的蛋白質。

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結果,反應效率大幅提升。因為中間產物不必再「跑出去找下一個酶」,而是直接在同一條生產線上完成。對細菌來說,能更快處理養分、用更少能量維持生存,自然形成適應上的優勢,這樣的融合基因也就被演化保留下來。

科學家從中得到關鍵啟發:如果我們也能把兩種有用的蛋白質,「人工融合」在一起,是否就能創造出更強大的新分子?於是,融合蛋白(fusion protein)就出現了。

以假亂真:融合蛋白的HIV反制戰

融合蛋白的概念其實很直覺:把兩種以上、功能不同的蛋白質,用基因工程的方式「接起來」,讓它們成為同一個分子。 

1990 年,融合蛋白 CD4 免疫黏附素(CD4 immunoadhesin)誕生。這項設計,是為了對付令人類聞風喪膽的 HIV 病毒。

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我們知道 T 細胞是人體中一種非常重要的白血球。在這些 T 細胞中,大約有六到七成表面帶有一個叫做「CD4」的輔助受體。CD4 會和另一個受體 TCR 一起合作,幫助 T 細胞辨識其他細胞表面的抗原片段,等於是 T 細胞用來辨認壞人的「探測器」。表面擁有 CD4 受體的淋巴球,就稱為 CD4 淋巴球。

麻煩的來了。 HIV 病毒反將一軍,竟然把 T 細胞的 CD4 探測器,當成了自己辨識獵物的「標記」。沒錯,對 HIV 病毒來說,免疫細胞就是它的獵物。HIV 的表面有一種叫做 gp120 的蛋白,會主動去抓住 T 細胞上的 CD4 受體。

一旦成功結合,就會啟動一連串反應,讓病毒外殼與細胞膜融合。HIV 進入細胞內後會不斷複製並破壞免疫細胞,導致免疫系統逐漸崩潰。

為了逆轉這場悲劇,融合蛋白 CD4 免疫黏附素登場了。它的結構跟抗體類似,由由兩個不同段落所組成:一端是 CD4 假受體,另一端則是剛才提到、抗體上常見的 Fc 區域。當 CD4 免疫黏附素進入體內,它表面的 CD4 假受體會主動和 HIV 的 gp120 結合。

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厲害了吧。 病毒以為自己抓到了目標細胞,其實只是被騙去抓了一個假的 CD4。這樣 gp120 抓不到 CD4 淋巴球上的真 CD4,自然就無法傷害身體。

而另一端的 Fc 區域則有兩個重要作用:一是延長融合蛋白在體內的存活時間;二是理論上能掛上「這裡有敵人!」的標籤,這種機制稱為抗體依賴性細胞毒殺(ADCC)或免疫吞噬作用(ADCP)。當免疫細胞的 Fc 受體與 Fc 區域結合,就能促使免疫細胞清除被黏住的病毒顆粒。

不過,這裡有個關鍵細節。

在實際設計中,CD4免疫黏附素的 Fc 片段通常會關閉「吸引免疫細胞」的這個技能。原因是:HIV 專門攻擊的就是免疫細胞本身,許多病毒甚至已經藏在 CD4 細胞裡。若 Fc 區域過於活躍,反而可能引發強烈的發炎反應,甚至讓免疫系統錯把帶有病毒碎片的健康細胞也一併攻擊,這樣副作用太大。因此,CD4 免疫黏附素的 Fc 區域會加入特定突變,讓它只保留延長藥物壽命的功能,而不會與淋巴球的 Fc 受體結合,以避免誘發免疫反應。

從 DNA 藍圖到生物積木:融合蛋白的設計巧思

融合蛋白雖然潛力強大,但要製造出來可一點都不簡單。它並不是用膠水把兩段蛋白質黏在一起就好。「融合」這件事,得從最根本的設計圖,也就是 DNA 序列就開始規劃。

我們體內的大部分蛋白質,都是細胞照著 DNA 上的指令一步步合成的。所以,如果科學家想把蛋白 A 和蛋白 B 接在一起,就得先把這兩段基因找出來,然後再「拼」成一段新的 DNA。

不過,如果你只是單純把兩段基因硬接起來,那失敗就是必然的。因為兩個蛋白會互相「打架」,導致摺疊錯亂、功能全毀。

這時就需要一個小幫手:連接子(linker)。它的作用就像中間的彈性膠帶,讓兩邊的蛋白質能自由轉動、互不干擾。最常見的設計,是用多個甘胺酸(G)和絲胺酸(S)組成的柔性小蛋白鏈。

設計好這段 DNA 之後,就能把它放進細胞裡,讓細胞幫忙「代工」製造出這個融合蛋白。接著,科學家會用層析、電泳等方法把它純化出來,再一一檢查它有沒有摺疊正確、功能是否完整。

如果一切順利,這個人工設計的融合分子,就能像自然界的蛋白一樣穩定運作,一個全新的「人造分子兵器」就此誕生。

CD4免疫黏附素問世之後,融合蛋白逐漸成為生物製藥的重要平台之一。而且現在的融合蛋白,早就不只是「假受體+Fc 區域」這麼單純。它已經跳脫模仿抗體,成為真正能自由組裝、自由設計的生物積木。

CD4免疫黏附素問世之後,融合蛋白逐漸成為生物製藥的重要平台之一 / 圖片來源:wikipedia

融合蛋白的強項,就在於它能「自由組裝」。

以抗體為骨架,科學家可以接上任何想要的功能模組,創造出全新的藥物型態。一般的抗體只能「抓」(標記特定靶點);但融合蛋白不只會抓,還能「阻斷」、「傳遞」、甚至「調控」訊號。在功能模組的加持下,它在藥物設計上,幾乎像是一個分子級的鋼鐵蜘蛛人裝甲。

一般來說,當我們選擇使用融合蛋白時,通常會期待它能發揮幾種關鍵效果:

  1. 療效協同: 一款藥上面就能同時針對多個靶點作用,有機會提升治療反應率與持續時間,達到「一藥多效」的臨床價值。
  2. 減少用藥: 原本需要兩到三種單株抗體聯合使用的療法,也許只要一種融合蛋白就能搞定。這不僅能減少給藥次數,對病人來說,也有機會因為用藥減少而降低治療成本。
  3. 降低毒性風險: 經過良好設計的融合蛋白,可以做到更精準的「局部活化」,讓藥物只在目標區域發揮作用,減少副作用。

到目前為止,我們了解了融合蛋白是如何製造的,也知道它的潛力有多大。

那麼,目前實際成效到底如何呢?

一箭雙鵰:拆解癌細胞的「偽裝」與「內奸」

2016 年,德國默克(Merck KGaA)展開了一項全新的臨床試驗。 主角是一款突破性的雙功能融合蛋白──Bintrafusp Alfa。這款藥物的厲害之處在於,它能同時封鎖 PD-L1 和 TGF-β 兩條免疫抑制路徑。等於一邊拆掉癌細胞的偽裝,一邊解除它的防護罩。

PD-L1,我們或許不陌生,它就像是癌細胞身上的「偽裝良民證」。當 PD-L1 和免疫細胞上的 PD-1 受體結合時,就會讓免疫系統誤以為「這細胞是自己人」,於是放過它。我們的策略,就是用一個抗體或抗體樣蛋白黏上去,把這張「偽裝良民證」封住,讓免疫系統能重新啟動。

但光拆掉偽裝還不夠,因為癌細胞還有另一位強大的盟友—一個起初是我軍,後來卻被癌細胞收買、滲透的「內奸」。它就是,轉化生長因子-β,縮寫 TGF-β。

先說清楚,TGF-β 原本是體內的秩序管理者,掌管著細胞的生長、分化、凋亡,還負責調節免疫反應。在正常細胞或癌症早期,它會和細胞表面的 TGFBR2 受體結合,啟動一連串訊號,抑制細胞分裂、減緩腫瘤生長。

但當癌症發展到後期,TGF-β 跟 TGFBR2 受體之間的合作開始出問題。癌細胞表面的 TGFBR2 受體可能突變或消失,導致 TGF-β 不但失去了原本的抑制作用,反而轉向幫癌細胞做事

它會讓細胞骨架(actin cytoskeleton)重新排列,讓細胞變長、變軟、更有彈性,還能長出像觸手的「偽足」(lamellipodia、filopodia),一步步往外移動、鑽進組織,甚至進入血管、展開全身轉移。

更糟的是,這時「黑化」的 TGF-β 還會壓抑免疫系統,讓 T 細胞和自然殺手細胞變得不再有攻擊力,同時刺激新血管生成,幫腫瘤打通營養補給線。

為了對抗這個內奸,默克在 Bintrafusp Alfa 的結構裡,加上了一個「TGF-β 陷阱(trap)」。就像 1989 年的 CD4 免疫黏附素用「假受體」去騙 HIV 一樣,這個融合蛋白在體內循環時,會用它身上的「陷阱」去捕捉並中和游離的 TGF-β。這讓 TGF-β 無法再跟腫瘤細胞或免疫細胞表面的天然受體結合,從而鬆開了那副壓抑免疫系統的腳鐐。

為了對抗這個內奸,默克在 Bintrafusp Alfa 的結構裡,加上了一個「TGF-β 陷阱(trap)」/ 情境圖來源:shutterstock

告別單一解方:融合蛋白的「全方位圍剿」戰

但,故事還沒完。我們之前提過,癌細胞之所以難纏,在於它會發展出各種「免疫逃脫」策略。

而近年我們發現,癌細胞的「偽良民證」至少就有兩張:一張是 PD-L1;另一張是 CD-47。CD47 是癌細胞向巨噬細胞展示的「別吃我」訊號,當它與免疫細胞上的 SIRPα 結合時,就會抑制吞噬反應。

為此,總部位於台北的漢康生技,決定打造能同時對付 PD-L1、CD-47,乃至 TGF-β 的三功能生物藥 HCB301。

雖然三功能融合蛋白聽起來只是「再接一段蛋白」而已,但實際上極不簡單。截至目前,全球都還沒有任何三功能抗體或融合蛋白批准上市,在臨床階段的生物候選藥,也只佔了整個生物藥市場的 1.6%。

漢康生技透過自己開發的 FBDB 平台技術,製作出了三功能的生物藥 HCB301,目前第一期臨床試驗已經在美國、中國批准執行。

免疫療法絕對是幫我們突破癌症的關鍵。但我們也知道癌症非常頑強,還有好幾道關卡我們無法攻克。既然單株抗體在戰場上顯得單薄,我們就透過融合蛋白,創造出擁有多種功能模組的「升級版無人機」。

融合蛋白強的不是個別的偵查或阻敵能力,而是一組可以「客製化組裝」的平台,用以應付癌細胞所有的逃脫策略。

Catch Me If You Can?融合蛋白的回答是:「We Can.」

未來癌症的治療戰場,也將從尋找「唯一解」,轉變成如何「全方位圍剿」癌細胞,避免任何的逃脫。

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解密機器人如何學會思考、觸摸與變形
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/09/09 ・6820字 ・閱讀時間約 14 分鐘

本文與 Perplexity 合作,泛科學企劃執行

「Hello. I am… a robot.」

在我們的記憶裡,機器人的聲音就該是冰冷、單調,不帶一絲情感 。它們的動作僵硬,肢體不協調,像一個沒有靈魂的傀儡,甚至啟發我們創造了機械舞來模仿那獨特的笨拙可愛。但是,現今的機器人發展不再只會跳舞或模仿人聲,而是已經能獨立完成一場膽囊切除手術。

就在2025年,美國一間實驗室發表了一項成果:一台名為「SRT-H」的機器人(階層式手術機器人Transformer),在沒有人類醫師介入的情況下,成功自主完成了一場完整的豬膽囊切除手術。SRT-H 正是靠著從錯誤中學習的能力,最終在八個不同的離體膽囊上,達成了 100% 的自主手術成功率。

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這項成就的意義重大,因為過去機器人手術的自動化,大多集中在像是縫合這樣的單一「任務」上。然而,這一場完整的手術,是一個包含數十個步驟、需要連貫策略與動態調整的複雜「程序」。這是機器人首次在包含 17 個步驟的完整膽囊切除術中,實現了「步驟層次的自主性」。

這就引出了一個讓我們既興奮又不安的核心問題:我們究竟錯過了什麼?機器人是如何在我們看不見的角落,悄悄完成了從「機械傀儡」到「外科醫生」的驚人演化?

這趟思想探險,將為你解密 SRT-H 以及其他五款同樣具備革命性突破的機器人。你將看到,它們正以前所未有的方式,發展出生物般的觸覺、理解複雜指令、學會團隊合作,甚至開始自我修復與演化,成為一種真正的「準生命體」 。

所以,你準備好迎接這個機器人的新紀元了嗎?

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只靠模仿還不夠?手術機器人還需要學會「犯錯」與「糾正」

那麼,SRT-H 這位機器人的外科大腦,究竟藏著什麼秘密?答案就在它創新的「階層式框架」設計裡 。

你可以想像,SRT-H 的腦中,住著一個分工明確的兩人團隊,就像是漫畫界的傳奇師徒—黑傑克與皮諾可 。

  • 第一位,是動口不動手的總指揮「黑傑克」: 它不下達具體的動作指令,而是在更高維度的「語言空間」中進行策略規劃 。它發出的命令,是像「抓住膽管」或「放置止血夾」這樣的高層次任務指令 。
  • 第二位,是靈巧的助手「皮諾可」: 它負責接收黑傑克的語言指令,並將這些抽象的命令,轉化為機器手臂毫釐不差的精準運動軌跡 。

但最厲害的還不是這個分工,而是它們的學習方式。SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。但這還只是開始,研究人員在訓練過程中,會刻意讓它犯錯,並向它示範如何從抓取失敗、角度不佳等糟糕的狀態中恢復過來 。這種獨特的訓練方法,被稱為「糾正性示範」 。

SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。 / 圖片來源:shutterstock

這項訓練,讓 SRT-H 學會了一項外科手術中最關鍵的技能:當它發現執行搞砸了,它能即時識別偏差,並發出如「重試抓取」或「向左調整」等「糾正性指令」 。這套內建的錯誤恢復機制至關重要。當研究人員拿掉這個糾正能力後,機器人在遇到困難時,要不是完全失敗,就是陷入無效的重複行為中 。

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正是靠著這種從錯誤中學習、自我修正的能力,SRT-H 最終在八次不同的手術中,達成了 100% 的自主手術成功率 。

SRT-H 證明了機器人開始學會「思考」與「糾錯」。但一個聰明的大腦,足以應付更混亂、更無法預測的真實世界嗎?例如在亞馬遜的倉庫裡,機器人不只需要思考,更需要實際「會做事」。

要能精準地與環境互動,光靠視覺或聽覺是不夠的。為了讓機器人能直接接觸並處理日常生活中各式各樣的物體,它就必須擁有生物般的「觸覺」能力。

解密 Vulcan 如何學會「觸摸」

讓我們把場景切換到亞馬遜的物流中心。過去,這裡的倉儲機器人(如 Kiva 系統)就像放大版的掃地機器人,核心行動邏輯是極力「避免」與周遭環境發生任何物理接觸,只負責搬運整個貨架,再由人類員工挑出包裹。

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但 2025 年5月,亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan。在亞馬遜的物流中心裡,商品被存放在由彈性帶固定的織物儲物格中,而 Vulcan 的任務是必須主動接觸、甚至「撥開」彈性織網,再從堆放雜亂的儲物格中,精準取出單一包裹,且不能造成任何損壞。

2025 年5月,亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan / 圖片引用:https://www.aboutamazon.com/news

Vulcan 的核心突破,就在於它在「拿取」這個動作上,學會了生物般的「觸覺」。它靈活的機械手臂末端工具(EOAT, End-Of-Arm Tool),不僅配備了攝影機,還搭載了能測量六個自由度的力與力矩感測器。六個自由度包含上下、左右、前後的推力,和三個維度的旋轉力矩。這就像你的手指,裡頭分布著非常多的受器,不只能感測壓力、還能感受物體橫向拉扯、運動等感觸。

EOAT 也擁有相同精確的「觸覺」,能夠在用力過大之前即時調整力道。這讓 Vulcan 能感知推動一個枕頭和一個硬紙盒所需的力量不同,從而動態調整行為,避免損壞貨物。

其實,這更接近我們人類與世界互動的真實方式。當你想拿起桌上的一枚硬幣時,你的大腦並不會先計算出精準的空間座標。實際上,你會先把手伸到大概的位置,讓指尖輕觸桌面,再沿著桌面滑動,直到「感覺」到硬幣的邊緣,最後才根據觸覺決定何時彎曲手指、要用多大的力量抓起這枚硬幣。Vulcan 正是在學習這種「視覺+觸覺」的混合策略,先用攝影機判斷大致的空間,再用觸覺回饋完成最後精細的操作。

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靠著這項能力,Vulcan 已經能處理亞馬遜倉庫中約 75% 的品項,並被優先部署來處理最高和最低層的貨架——這些位置是最容易導致人類員工職業傷害的位置。這也讓自動化的意義,從單純的「替代人力」,轉向了更具建設性的「增強人力」。

SRT-H 在手術室中展現了「專家級的腦」,Vulcan 在倉庫中演化出「專家級的手」。但你發現了嗎?它們都還是「專家」,一個只會開刀,一個只會揀貨。雖然這種「專家型」設計能有效規模化、解決痛點並降低成本,但機器人的終極目標,是像人類一樣成為「通才」,讓單一機器人,能在人類環境中執行多種不同任務。

如何教一台機器人「舉一反三」?

你問,機器人能成為像我們一樣的「通才」嗎?過去不行,但現在,這個目標可能很快就會實現了。這正是 NVIDIA 的 GR00T 和 Google DeepMind 的 RT-X 等專案的核心目標。

過去,我們教機器人只會一個指令、一個動作。但現在,科學家們換了一種全新的教學思路:停止教機器人完整的「任務」,而是開始教它們基礎的「技能基元」(skill primitives),這就像是動作的模組。

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例如,有負責走路的「移動」(Locomotion) 基元,和負責抓取的「操作」(Manipulation) 基元。AI 模型會透過強化學習 (Reinforcement Learning) 等方法,學習如何組合這些「技能基元」來達成新目標。

舉個例子,當 AI 接收到「從冰箱拿一罐汽水給我」這個新任務時,它會自動將其拆解為一系列已知技能的組合:首先「移動」到冰箱前、接著「操作」抓住把手、拉開門、掃描罐子、抓住罐子、取出罐子。AI T 正在學會如何將這些單一的技能「融合」在一起。有了這樣的基礎後,就可以開始來大量訓練。

當多重宇宙的機器人合體練功:通用 AI 的誕生

好,既然要學,那就要練習。但這些機器人要去哪裡獲得足夠的練習機會?總不能直接去你家廚房實習吧。答案是:它們在數位世界裡練習

NVIDIA 的 Isaac Sim 等平台,能創造出照片級真實感、物理上精確的模擬環境,讓 AI 可以在一天之內,進行相當於數千小時的練習,獨自刷副本升級。這種從「模擬到現實」(sim-to-real)的訓練管線,正是讓訓練這些複雜的通用模型變得可行的關鍵。

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DeepMind 的 RT-X 計畫還發現了一個驚人的現象:用來自多種「不同類型」機器人的數據,去訓練一個單一的 AI 模型,會讓這個模型在「所有」機器人上表現得更好。這被稱為「正向轉移」(positive transfer)。當 RT-1-X 模型用混合數據訓練後,它在任何單一機器人上的成功率,比只用該機器人自身數據訓練的模型平均提高了 50%。

這就像是多重宇宙的自己各自練功後,經驗值合併,讓本體瞬間變強了。這意味著 AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念,這些概念獨立於它所控制的特定身體。

AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念,這些概念獨立於它所控制的特定身體。/ 圖片來源:shutterstock

不再是工程師,而是「父母」: AI 的新學習模式

這也導向了一個科幻的未來:或許未來可能存在一個中央「機器人大腦」,它可以下載到各種不同的身體裡,並即時適應新硬體。

這種學習方式,也從根本上改變了我們與機器人的互動模式。我們不再是逐行編寫程式碼的工程師,而是更像透過「示範」與「糾正」來教導孩子的父母。

NVIDIA 的 GR00T 模型,正是透過一個「數據金字塔」來進行訓練的:

  • 金字塔底層: 是大量的人類影片。
  • 金字塔中層: 是海量的模擬數據(即我們提過的「數位世界」練習)。
  • 金字塔頂層: 才是最珍貴、真實的機器人操作數據。

這種模式,大大降低了「教導」機器人新技能的門檻,讓機器人技術變得更容易規模化與客製化。

當機器人不再是「一個」物體,而是「任何」物體?

我們一路看到了機器人如何學會思考、觸摸,甚至舉一反三。但這一切,都建立在一個前提上:它們的物理形態是固定的。

但,如果連這個前提都可以被打破呢?這代表機器人的定義不再是固定的形態,而是可變的功能:它能改變身體來適應任何挑戰,不再是一台單一的機器,而是一個能根據任務隨選變化的物理有機體。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯,其中瑞士洛桑聯邦理工學院特別具有代表性,該學院的仿生機器人實驗室(Bioinspired Robotics Group, BIRG)2007 年就打造模組化自重構機器人 Roombots。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯,其中瑞士洛桑聯邦理工學院(EPFL)特別具有代表性。該學院的仿生機器人實驗室(BIRG)在 2007 年就已打造出模組化自重構機器人 Roombots。而 2023 年,來自 EPFL 的另一個實驗室——可重組機器人工程實驗室(RRL),更進一步推出了 Mori3,這是一套把摺紙藝術和電腦圖學巧妙融合的模組化機器人系統。

2023 年來自 EPFL 的另一個實驗室—可重組機器人工程實驗室(RRL)推出了 Mori3 © 2023 Christoph Belke, EPFL RRL

Mori3 的核心,是一個個小小的三角形模組。別看它簡單,每個模組都是一個獨立的機器人,有自己的電源、馬達、感測器和處理器,能獨立行動,也能和其他模組合作。最厲害的是,它的三條邊可以自由伸縮,讓這個小模組本身就具備「變形」能力。

當許多 Mori3 模組連接在一起時,就能像一群活的拼圖一樣,從平面展開,組合成各種三維結構。研究團隊將這種設計稱為「物理多邊形網格化」。在電腦圖學裡,我們熟悉的 3D 模型,其實就是由許多多邊形(通常是三角形)拼湊成的網格。Mori3 的創新之處,就是把這種純粹的數位抽象,真正搬到了現實世界,讓模組們化身成能活動的「實體網格」。

這代表什麼?團隊已經展示了三種能力:

  • 移動:他們用十個模組能組合成一個四足結構,它能從平坦的二維狀態站立起來,並開始行走。這不只是結構變形,而是真正的協調運動。
  • 操縱: 五個模組組合成一條機械臂,撿起物體,甚至透過末端模組的伸縮來擴大工作範圍。
  • 互動: 模組們能形成一個可隨時變形的三維曲面,即時追蹤使用者的手勢,把手的動作轉換成實體表面的起伏,等於做出了一個會「活」的觸控介面。

這些展示,不只是實驗室裡的炫技,而是真實證明了「物理多邊形網格化」的潛力:它不僅能構建靜態的結構,還能創造具備複雜動作的動態系統。而且,同一批模組就能在不同情境下切換角色。

想像一個地震後的救援場景:救援隊帶來的不是一台笨重的挖土機,而是一群這樣的模組。它們首先組合成一條長長的「蛇」形機器人,鑽入瓦礫縫隙;一旦進入開闊地後,再重組成一隻多足的「蜘蛛」,以便在不平的地面上穩定行走;發現受困者時,一部分模組分離出來形成「支架」撐住搖搖欲墜的橫樑,另一部分則組合成「夾爪」遞送飲水。這就是以任務為導向的自我演化。

這項技術的終極願景,正是科幻中的概念:可程式化物質(Programmable Matter),或稱「黏土電子學」(Claytronics)。想像一桶「東西」,你可以命令它變成任何你需要的工具:一支扳手、一張椅子,或是一座臨時的橋樑。

未來,我們只需設計一個通用的、可重構的「系統」,它就能即時創造出任務所需的特定機器人。這將複雜性從實體硬體轉移到了規劃重構的軟體上,是一個從硬體定義的世界,走向軟體定義的物理世界的轉變。

更重要的是,因為模組可以隨意分開與聚集,損壞時也只要替換掉部分零件就好。足以展現出未來機器人的適應性、自我修復與集體行為。當一群模組協作時,它就像一個超個體,如同蟻群築橋。至此,「機器」與「有機體」的定義,也將開始動搖。

從「實體探索」到「數位代理」

我們一路見證了機器人如何從單一的傀儡,演化為學會思考的外科醫生 (SRT-H)、學會觸摸的倉儲專家 (Vulcan)、學會舉一反三的通才 (GR00T),甚至是能自我重構成任何形態的「可程式化物質」(Mori3)。

但隨著機器人技術的飛速發展,一個全新的挑戰也隨之而來:在一個 AI 也能生成影像的時代,我們如何分辨「真實的突破」與「虛假的奇觀」?

舉一個近期的案例:2025 年 2 月,一則影片在網路上流傳,顯示一台人形機器人與兩名人類選手進行羽毛球比賽,並且輕鬆擊敗了人類。我的第一反應是懷疑:這太誇張了,一定是 AI 合成的影片吧?但,該怎麼驗證呢?答案是:用魔法打敗魔法。

在眾多 AI 工具中,Perplexity 特別擅長資料驗證。例如這則羽球影片的內容貼給 Perplexity,它馬上就告訴我:該影片已被查證為數位合成或剪輯。但它並未就此打住,而是進一步提供了「真正」在羽球場上有所突破的機器人—來自瑞士 ETH Zurich 團隊的 ANYmal-D

接著,選擇「研究模式」,就能深入了解 ANYmal-D 的詳細原理。原來,真正的羽球機器人根本不是「人形」,而是一台具備三自由度關節的「四足」機器人。

如果你想更深入了解,Perplexity 的「實驗室」功能,還能直接生成一份包含圖表、照片與引用來源的完整圖文報告。它不只介紹了 ANYmal-D 在羽球上的應用,更詳細介紹了瑞士聯邦理工學院發展四足機器人的完整歷史:為何選擇四足?如何精進硬體與感測器結構?以及除了運動領域外,四足機器人如何在關鍵的工業領域中真正創造價值。

AI 代理人:數位世界的新物種

從開刀、揀貨、打球,到虛擬練功,這些都是機器人正在學習「幫我們做」的事。但接下來,機器人將獲得更強的「探索」能力,幫我們做那些我們自己做不到的事。

這就像是,傳統網路瀏覽器與 Perplexity 的 Comet 瀏覽器之間的差別。Comet 瀏覽器擁有自主探索跟決策能力,它就像是數位世界裡的機器人,能成為我們的「代理人」(Agent)

它的核心功能,就是拆解過去需要我們手動完成的多步驟工作流,提供「專業代工」,並直接交付成果。

例如,你可以直接對它說:「閱讀這封會議郵件,檢查我的行事曆跟代辦事項,然後草擬一封回信。」或是直接下達一個複雜的指令:「幫我訂 Blue Origin 的太空旅遊座位,記得要來回票。」

接著,你只要兩手一攤,Perplexity 就會接管你的瀏覽器,分析需求、執行步驟、最後給你結果。你再也不用自己一步步手動搜尋,或是在不同網站上重複操作。

AI 代理人正在幫我們探索險惡的數位網路,而實體機器人,則在幫我們前往真實的物理絕境。

立即點擊專屬連結 https://perplexity.sng.link/A6awk/k74… 試用 Perplexity吧! 現在申辦台灣大哥大月付 599(以上) 方案,還可以獲得 1 年免費 Perplexity Pro plan 喔!(價值 新台幣6,750)

◆Perplexity 使用實驗室功能對 ANYmal-D 與團隊的全面分析 https://drive.google.com/file/d/1NM97…

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傳說「吃鳳梨可對抗飛蚊症」,這個「研究結果」搞錯了些什麼?
Mr. S
・2019/05/30 ・4002字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 543 ・八年級

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最近幾日,一篇有關吃鳳梨可以減緩或消滅飛蚊症的文章在各個社群媒體瘋傳,大概看了不下五則貼文,覺得實在不對勁,就看了一下原始論文。不看不知道,一看不得了,這實在不是一個嚴謹的研究,研究結果必須要打上一個大問號。如果這種似是而非的結論,加上媒體的渲染,可能會造成一些負面結果。至於有哪些懷疑的根據與擔心,就請看下去。

編按:相關的網路新聞如下,族繁不及備載

什麼是飛蚊症?

眼球中有很大部分充滿著無色透明的膠狀物質,稱作玻璃體(vitreous body),正常情況下的玻璃體是澄清的,可以讓光線通過,在視網膜上成象。如果今天因為一些原因,讓玻璃體中的液體不再澄清,有一些懸浮物,就會影響成象,就好像眼前出現一隻打不到的蚊子一樣。

飛蚊症的成因,主要有幾種:玻璃體混濁(有懸浮物)、周邊組織出血流入玻璃體、周邊視網膜破裂、玻璃體後脫離(posterior vitreous detachment,PVD)。

「吃鳳梨可對抗飛蚊症」文章來源

這一篇文章,標題是「Pharmacologic vitreolysis of vitreous floaters by 3-month pineapple supplement in Taiwan: a pilot study」,由輔英科技大學附設醫院眼科主治醫師洪啟庭、大仁科技大學藥學系陳福安、郭代璜、謝博銓教授、陳立材助理教授、中山醫學大學視光學系黃宣瑜教授,另外還有一位作者是政府官員:高雄市社會局長葉壽山;文章發表於 Journal of American Science。

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文章內容:固定吃鳳梨,減少飛蚊症?!

文章中找了共 388 位受試者,分成兩組,一組依照分成玻璃體內懸浮物多寡,再分成兩小組,每天固定吃兩塊 100 克的鳳梨;另一組再分成三小組,分別給予每天 120、240、360 克的鳳梨。兩組每個月各追蹤一次,總共追蹤三個月。最後發現到了第三個月,所有組別的懸浮物數量都有減少,好轉人數比例 54.5% 到 74.2% 不等;玻璃體懸浮物有所減少的人數,與開始吃鳳梨前,呈現顯著減少關係。在討論中,作者也舉了一些關於鳳梨酵素(bromelain,鳳梨蛋白酶)的研究,試圖解釋實驗結果與機轉,最後作者做出以下的宣稱:

  1. 鳳梨酵素可以為人類飛蚊症、PVD 與 玻璃體纖維化帶來新的研究觀點。
  2. 持續食用鳳梨有助於飛蚊症的改善。
  3. 這篇研究是全世界第一篇提出「每日補充鳳梨,可以作為目前飛蚊症常規醫療之外的便宜另類療法」的文章。
    (原文:Our studies revealed that the pineapple supplement every day can offer a cheap alternative to current therapies for the vitreous floaters which is the first report in the world.)

感覺好像期刊論文該有的格式與格局都有了,但是細細一看,其中大有疑竇。

「吃鳳梨可對抗飛蚊症」發表的文章乍看之下格式跟描述像有這麼回事,但其中值得懷疑的點很多。Photo via Good Free Photos

此研究值得懷疑的要點

1. 沒有交代受試者背景

一開始的介紹提到了,造成飛蚊症有許多的原因,其實就連玻璃體混濁,也有許多成因。文章中沒有提到這些飛蚊症患者的病因或背景,就連男女與年紀比例都沒有提到。

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2. 研究缺乏對照組

國小、國中就教過了,做實驗必須要有對照組,才可以知道應變變因和操縱變因之間的關係。簡單來說,如果飛蚊症病人在實驗期間照常生活,但不吃鳳梨三個月,他們的飛蚊症會不會也改善了?這篇文章沒辦法回答。

在醫學研究中,大家可能有聽過安慰劑(placebo),這就屬於一種對照組實驗會使用的方法。另外,如果一開始設計實驗時,就想探究鳳梨的某個特定成分(例如鳳梨酵素)會不會才是改善飛蚊症的主要因子,也可以加入測試,會讓說服力大於僅止在討論章節中進行文獻探討。

3. 統計方法的錯用

在這邊使用了變異數分析(analysis of variance, ANOVA),但以這份資料的型態,一般不會使用 ANOVA 分析。

4. 措辭誇張異常

從文章第一句「 This survey is the first one in world……」,到文章討論也可見「the first report in the world」,似乎作者興奮得想向全世界展示這份研究成果,文中也可見其他似乎不必要的溢美詞句;搭配結果讀來,似乎少了一些期刊的嚴謹性。
如果這篇真的是確確實實的世界 number 1,大可以投到頂尖期刊如《新英格蘭醫學雜誌》(NEJM, IF=79.258)、《刺胳針》(The Lancet, IF=53.254),或者眼科界的頂尖期刊《British Journal of Ophthalmology》(IF=3.384)啊!為何會投在一篇比較少人聽聞的期刊呢?

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5. 許多令人感到不可思議的錯誤

隨便看看,就可以發現不少錯字與格式不一致。

  • 文章一開頭的作者服務單位,中山醫學大學附設醫院被打成了「Chunmg Shan Medical Hospital」,多了一個 m。
  • 表格中的 1st 和 2rd,前者有上標,後者沒有,那到底是要不要上標?
  • 表格中的「3rd」竟然寫成「3th」,原本的 rd 還誤植到 2 那邊!這是國小高年級的英文課內容吧,這種錯誤太不應該。
  • 93 頁尾,Müller and his ci-workers also found……,應該是想寫 co-workers 吧!

文章內幾個謬誤與誇張宣稱部分的截圖與標註。圖/截自原文期刊

6. 期刊編審素質堪憂

看到那麼多的謬誤,除了作者要負一部份責任,期刊編輯也是。一篇被刊出的文章可以被找到那麼多荒謬的錯誤,編輯責無旁貸,也說明了這家期刊的編審素質堪憂。

再看看這期的文章列表頁面,發現這篇文章的標題同時是第 3 篇與第 10 篇,差別就是作者之一的葉壽山局長在第 10 篇被拿掉了;而第 2 和第 5 篇根本是完全一模一樣的文章。這家期刊的編輯還好嗎?把文章重複放在期刊中,是想要衝出版量嗎?

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話說回來,這到底是哪家期刊?

The Journal of American Science 這家期刊自 2005 年創立,到今年也活到了第 15 年。

再來很功利地看看所謂的期刊影響因子(impact factor, IF),這家期刊在 Journal Citation Reports 網站中,沒有找到任何影響因子數字,可能未達收錄標準,實在是和作者那個誇張的宣稱無法匹配。

在查詢過程中發現一件很有趣的事。關於這個期刊的資訊並不多,但另外查到一個名字很像的期刊《American Journal of Science》,成立於 1818 年,是地球科學界的老牌頂尖期刊了,2017 年的 IF 值高達 3.893。看到這邊,是不是要懷疑一下這個《The Journal of American Science》,有沒有可能屬於之前引起廣泛討論的「掠奪型期刊」(predatory journals)?

還真的是掠奪型期刊啊!

掠奪性期刊與出版社,常披著開放取用、出版的理念與經營模式到處邀稿,藉此收入論文處理費,獲取大量的金錢利益。這些期刊大多數重量不重質,缺乏完整的同儕審閱(peer-review)與編審流程,常常是繳了錢,文章就可以被刊登、出版。

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這些掠奪性期刊除了繳錢就可刊之外,名字常常取得跟頂尖期刊一樣,常讓投稿者混淆,最後只好付錢了事,根本就像上了詐騙集團的當一樣。

近年來學界越來越重視掠奪型期刊議題,也統整了一些掠奪性期刊的名冊,可以讓研究者在投稿前先行檢查,以免踩雷。這邊查找了許多人使用的兩個清單:HBI list for Predatory JournalsBeall’s List,發現這個期刊和出版商 Marsland Press 赫然版上有名。

搭啦!原來這個「全世界第一篇」的研究,可能是個詐騙呢!

媒體報導沒有說出來的問題

雖然被我們發現這篇文章可能是個詐騙,但偏偏許多媒體的標題十分吸引注意力,彷彿每天乖乖吃鳳梨就可以扭轉飛蚊症。從前面的幾個質疑,可以知道「每天食用鳳梨」與「改善飛蚊症」之間的因果關係尚不明確(連有沒有關聯都要打上問號),因此可能沒辦法期待每天吃鳳梨三個月之後,眼前打不到的蚊子會因此變少。

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鳳梨雖然含有豐富的維他命 C 與纖維,但也含有比較高的糖份,如果長期、大量食用,可能讓體重悄悄上升。

另外,鳳梨的升糖指數也高(65),而飛蚊症的患者有一大部分是年長者,可能同時有糖尿病,這時候就要非常小心地控制鳳梨的食用量;如果因為看到心無標題就開始大量吃鳳梨,對於血糖控制相當不利,這是看到報導後應該要擔心的。

鳳梨的糖份相對來說比較高,長期大量食用也不太好啊。圖/photo by Claudia caloclau@Pixabay

結語:正視飛蚊症,但別輕信新聞啊

總體而言,有個新聞讓大家正視飛蚊症,或許是件好事,但看到有些不合理的措辭,就要再三小心。

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就算沒有把原始文獻找來看,也應當諮詢醫師,綜合評估後,再考慮是否選擇其他輔助治療措施。

相關資料

期刊原始文獻連結(建議不要邊吃飯邊看,有可能氣到吃不下)

附上熱心網友補充的文章與報導:

 

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Mr. S
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