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母乳能否促進智力發展?

林希陶_96
・2014/09/06 ・1881字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 548 ・八年級
Credit: Adam Howarth via Flickr
Credit: Adam Howarth via Flickr

母乳到底能否促進智力發展?這是一個爭論已久的話題。在新聞媒體的推波助瀾之下,智力常常成為焦點。但在討論這項議題時,個人認為應該將這個問題的不同層次分開來談,才有助於釐清事實。

本文只站在科學角度,討論是否有足夠的證據確認母乳真的可以促進智力發展。其餘政府政策與親子情感問題不在本篇討論範圍,其他問題只會讓事情複雜化,並且偏離原始本意。

我找到這一篇的過程並無想像中困難,因為這個議題存在已久,很多資料庫都有相關研究,有的直接就提供pdf檔,算是相當幸運的事。最後選中這一篇是2013年七月發表的,年份非常新,可以算是發燙的即時回饋。這篇是非常嚴謹的回顧性研究,作者群做得很仔細,完全按照後設研究的方法學去進行探討。若對於英文理解還算可以應付的話,個人相當鼓勵家長們自己下載之後閱讀一番(這是屬於開放性資料,不需要再付費)。但不要被嚇到了,乍看之下一共有三十頁,但是裡面有21頁是過去相關研究的統整,所以實際內容扣掉參考文獻部分最後只有六頁而已。

這篇文章一共回顧了84個研究,回顧時間點至2013年四月為止。以研究的立場來看,這群人相當用心,幾乎將所有相關的文獻搜尋過一遍,最後才做出結論。這樣所形成地暫時性結果非常具有說服力,而且新鮮即時,就像是剛撈到的魚,馬上煮來吃一樣。

作者群在引言介紹時先說明這一類研究的困境。主要的困難點在於無法完全隨機分派。因為餵母奶這件事情在研究之前,父母親就已經先決定好以怎麼哺育小孩。在研究倫理上無法真的去操弄這件事,不可能冷血到完全隨機的分成兩組,一組吃母奶,另一組吃配方奶。研究者當然要尊重父母的決定,即使這樣會在研究上會形成混淆變項。這些混淆變項包含社經地位、父母親的教育程度、出生時體重、母親懷孕時的年齡、出生順序與性別。不過也不是不能解決這件事,只要用手足配對的研究方式就可減低混淆:在同樣的社經地位與父母狀態之下,一個小孩是餵母奶,另一個小孩是餵配方奶。但是這樣研究還太少,無法說明什麼。其實認真想想應該是真要這麼做的話會讓研究難度變大,你光要篩選出這樣的家庭就要尋找很長一段時間。

另外此回顧研究也排除了一些不適合納入的個案,包含早產兒、認知能力的評估不客觀(以不精確的學校學業成績或父母報告來評斷)、飲食習慣沒有從一出生就開始監控。以我們家的小孩為例,就不能放進來,一來她們早產一個月,二來她們母奶、配方奶同時都在喝。

Credit: Mim Tasters via Flickr
Credit: Mim Tasters via Flickr

若以母奶與智力的相關程度來看,在84個研究中,28個有正相關;21個沒有相關;18個是一開始為正相關,但經過控制混淆變項後,卻變成負相關;17個是一開始為正相關,之後經過控制混淆變項,其正相關變弱,但仍有顯著。簡單的說,有正相關結果的研究一共有45個,沒有相關或負相關的有39個,也就是大約一半一半。餵食母奶與智力並沒有預期的效果,若真的有效用的話,就不會只有大約百分之五十的孩子有效果。

作者群又用另一個角度來分析資料,提供不同的思考。若將所有研究分成已開發與開發中國家來做比較,百分之85的研究來自已開發國家,百分之15來自開發中國家。在這些資料中,開發中國家沒有相關或負相關的比例兩倍於已開發國家(61% vs 37%)。說白話一點,若喝母奶真的可以影響智力的話,在不同時空背景之下都會發生,沒有道理在開發中國家,其相關就要下降。這是很殘酷的科學事實,只要出生於開發中國家,不管家長做什麼努力,效果都會打折扣。

總結來說,母乳對於智力並沒有直接影響,對兒童智力最大的影響主要來自母親的智能與社經地位的效果。研究者也很好心的提醒大家,若未來要從事相關研究,最好要先控制父母的智力與手足配對方式。

很有趣的是,在文章最後作者們順帶打了別人一拳。在懷孕期間,服用長鏈多元不飽和脂肪酸(long chain polyunsaturated fatty acids; PUFAs)是沒用的,因為無助於幼兒腦部發展。也就是坊間所說的深海魚油等等健康食品,還是少碰為妙吧!

看完之後,最深刻的感想是,看一千則不知是真是假的網路消息,還不如好好唸一篇回顧性論文!而這篇研究給予新手父母最大的啟示是,小孩有母奶喝當然不錯,但因為種種條件限制而需餵食配方奶的話,家長也不用過度擔憂,可能會多花一點奶粉錢而已,但在智力上不會因為這樣而跟不上別人。想要自己小孩的智力變高?前提是自己的智力要夠高才行!父母自己都跳不高了,千萬別奢望孩子會飛啊!

文獻資料:Walfisch A, Sermer C, Cressman A, et al. Breast milk and cognitivedevelopment—the role of confounders: a systematic review. BMJ Open 2013;3:e003259. doi:10.1136/bmjopen-2013-003259

本文轉載自作者部落格暗香浮動月黃昏

相關標籤: 智商 母乳
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林希陶_96
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作者為臨床心理師,專長為臨床兒童心理病理、臨床兒童心理衡鑑、臨床兒童心理治療與親子教養諮詢。近來因生養雙胞胎,致力於嬰幼兒相關教養研究,並將科學育兒的經驗,集結為《心理師爸爸的心手育嬰筆記》。與許正典醫師合著有《125遊戲,提升孩子專注力》(1)~(6)、《99連連看遊戲,把專心變有趣》、《99迷宮遊戲,把專心變有趣》。並主持FB專頁:林希陶臨床心理師及部落格:暗香浮動月黃昏。


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「血液病理診斷」導入 AI 應用,輔助醫師快速精準判讀、減輕負荷量

鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/01/17 ・2491字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 台灣諾華 協助刊登,審定編號 TW2201057472。

  • 作者/許君咏

我們想讓你知道:

被喻為困難診斷疾病的骨髓增生性腫瘤,難在哪裡?由於「病理切片判讀」很難找出「兇手」,因此,林口長庚醫院與台灣諾華及雲象科技合作,將 AI 運用於血液病理診斷,有望幫助醫生進行快狠準的判讀,可以減少經驗多寡限制,以及減輕醫生的判讀的負荷量,更重要的是,為病患做出正確的診斷,幫助及早進行治療。

在血液癌症的診斷中,病理切片是必要條件之一,例如骨髓增生性腫瘤(myeloproliferative neoplasm,簡稱 MPN),因為種類繁多,臨床症狀、病理變化及突變特徵重疊性高,過去需仰賴經驗豐富的臨床血液科及血液病理科醫師人工鑑定,然而對抗血液腫瘤就如同與時間賽跑,若無法立即提供判讀結果,延誤了治療時機,將影響病患存活率。

「骨髓增生性腫瘤」到底是什麼?

骨髓增生性腫瘤(MPN),以前稱為骨髓增生性疾病,是一組以一個或多個血細胞(白細胞,紅細胞,血小板和/或纖維細胞)過量產生為特徵的疾病。

首先,骨髓是人類的造血器官,它的重要功能就是產生造血幹細胞,之後這些造血幹細胞透過分化再生成不同的血細胞,例如紅血球、血小板、顆粒球、單核球等。而骨髓增生性腫瘤是一組罕見的血液癌症,會導致骨髓中產生過多的紅血球、白血球、血小板,根據 2016 世界衛生組織的分類,這組疾病中較常見有四類,各有不同的預後及治療方式,包括原發性血小板增多症(ET)、真性紅血球增多症(PV)、原發性骨髓纖維化(PMF),原發性骨髓纖維化又有兩種亞型:早期骨髓纖維化(pre PMF)及顯著骨髓纖維化(overt PMF)。

骨髓增生性腫瘤種類

至於確切的罹病原因目前並不清楚,科學家尚在研究中。林口長庚醫院血液科郭明宗醫師說:「骨髓增生性腫瘤臨床上常見有 3 種基因突變,分別是 JAK2V617,CALR,MPL。不論是後天的基因變異,或是環境因素等皆為可能致病因子,目前在臨床上面臨的最大挑戰不僅是治療,其實從診斷程序挑戰就已經開始。」

難如登天的「病理切片判讀」,究竟要如何找出「兇手」呢?

被喻為困難診斷疾病的骨髓性增生腫瘤,難在哪裡?

郭明宗醫師進一步說明,因骨髓性增生腫瘤屬於血液增生性疾病,和其他實體腫瘤不同的是,病患沒有明顯可觸及的腫塊,通常是因為出血、中風、脾腫大等併發症而求診,無法直接看出病因是什麼。這時醫生就像偵探一樣,必須從其他類似的症狀、血液檢查數值等尋找線索,列出可能的疾病名單,而最關鍵的證據除了基因變異之外就是「病理切片判讀」。因此, 2016 年世界衛生組織也將「骨髓切片」列為骨髓增生性腫瘤診斷的必要條件之一。

但最難的部分就在於「病理切片判讀」,林口長庚紀念醫院解剖病理部莊文郁副主任說:「骨髓切片主要是由血液病理次專科醫師進行判讀,而骨髓增生性腫瘤判讀的複雜度遠超乎一般人所能想像,病理醫師必須仔細評估各種造血細胞在顯微鏡下的數量及形態,特別是巨核細胞的形態特徵、數量及空間分布,才能得到精準的診斷。」

莊文郁主任實施病理切片判讀

也就是說,傳統的病理切片裡的血球型態與其他疾病極為相似,需由經驗豐富的醫生判讀,並進行診斷,然而人工判讀的缺點在於,難以取得客觀量化的數據,並且可能會有人為誤差。如前段提及骨髓增生性腫瘤有不同種類,預後和病程進展有極大差異,需要不同的治療策略。郭明宗醫師分享:「早期世界衛生組織尚未明確分類時為例,曾有 20% 的患者原先被診斷為原發性血小板增多症(ET),後續分類後重新診斷為早期骨髓纖維化(pre PMF)。」說明病理切片判讀在診斷上有一定的困難及複雜性。

病理切片耗人又講求經驗怎麼辦?AI 來幫忙!

莊文郁副主任說:「林口長庚每月有近萬個案例、高達上萬筆的病理玻片需要判讀,病理團隊每日皆須面臨龐大且急迫的病例,為了能及早且精準幫助病患確診,已全面將病理玻片數位化,為全台少數完成跨院區病理科數位化的醫療院所,可大大提升判讀方便性。」

這次合作跨界三方,結合不同優勢,林口長庚龐大的病理資料庫,雲象科技的 AI 技術,加上台灣諾華長期投入血液腫瘤研發治療的經驗,共同提升台灣血液腫瘤篩檢量能,幫助病患在進入急性期或惡化前獲得及時診斷及擬定適合的治療策略,延續病患生命並提升生活品質。

血液疾病的診斷與治療相當困難,然而因病患數不如其他器官癌症,故新技術如 AI 較不會第一時間應用在血液疾病上;不過,對血液疾病來說,以形態學為基礎的病理診斷扮演關鍵角色,而型形態辨識正是 AI 在醫療上能有最大發揮空間的面向。

這個概念就像是平常大家將合照上傳社群軟體,平台會透過自動人臉辨識系統,標記照片裡的朋友人名。運用 AI 進行深度學習,辨識骨髓玻片裡的細胞型態、特徵和空間分佈的情形,能夠提供量化且客觀的數據。

莊文郁副主任打趣地說,隨著時代與醫療的進步,AI 技術不僅可以認臉,也可以辨別極度困難與複雜的細胞了!

雲象科技骨髓切片判讀

而台灣諾華在癌症治療領域耕耘已久,諾華腫瘤(台灣)總經理陳喬松說:「身為全球製藥領導者,從第一代標靶治療到目前最新的細基因療法,建立了許多治療創新里程碑。」目前除了利用資料科學發展新興藥品外,諾華爲重新改善患者生活品質,並延長其存活期,亦發展大數據分析及 AI 技術,希冀幫助更多血液腫瘤病患及早診斷、治療,讓血液腫瘤的早期診斷向前邁出一大步。在 AI 的加持下,未來血液病理的發展,或許能夠和近年備受重視的分子和基因診斷攜手合作,更進一步加強疾病診斷與治療品質。

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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
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