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知識大圖解:食物背後的科學

知識大圖解_96
・2014/11/17 ・2048字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 528 ・七年級

我們在廚房烘培時,可以觀察到一些相當有趣的化學現象。只要微妙地改變四種基本材料──麵粉、油脂、糖和蛋──料理時的化學特性,就能變出蓬鬆的蛋糕、有嚼勁的餅乾或千層派。

膨鬆劑會產生氣泡,加熱時氣泡中的空氣會膨脹,讓蛋糕、麵包和舒芙蕾變得蓬鬆。這些氣泡可以藉由兩種物質產生,一是化學膨鬆劑(如發粉),二是蘇打粉。此兩種物質與水作用會形成二氧化碳氣體。這種反應速度很快,因此膨鬆劑的用量必須小心調整。放太多的話,氣泡會變得太大而脹破;太少的話,蛋糕混合材料的密度又會讓氣泡完全無法形成。

麵包酵母(又稱啤酒酵母菌)常用於製造慢發、增添風味的糕餅。酵母是一種真菌類的單細胞生物。首先,酵母菌會利用氧氣進行有氧呼吸,製造出二氧化碳氣泡。當氧氣耗盡,酵母菌便像釀啤酒的過程般,開始發酵並製造出酒精,不過在麵團裡形成的酒精都會在烤箱中蒸發。

製造氣泡很簡單,但要讓氣泡保持完整,就得在化學上多花心思了。做麵包最常用的材料是麵粉,麵粉內含澱粉顆粒,顆粒周遭則包圍著兩種重要的蛋白質:麥榖蛋白和榖膠蛋白。麥榖蛋白與水混合、揉捏後,會與榖膠蛋白交叉並連結成網絡,製造出有彈性的新蛋白質──「麩質」。麩質是一種「超級蛋白質」(或稱蛋白質複合物),特性很像橡皮筋,會形成有彈性的橋接物,能將澱粉分子相連。想做出蓬鬆的麵包,關鍵就在於製造出很多小型的彈性氣泡;麵團揉得越久、伸展得越多,麩質網絡就會越強韌。在麵粉中加蛋時,蛋扮演的角色類似麩質,也會提供蛋白質連結,幫助氣泡形成,並且讓蛋糕成形。

酥餅類糕點與麵包不同,需要酥脆的口感,所以麵包師傅會試著減少麩質的量,因為麩質會導致膠黏性。作法是先將奶油揉進麵粉裡,讓澱粉分子包覆一層油脂,避免麥榖蛋白和榖膠蛋白接觸到水分而產生作用。

烘焙食品的質地也可用糖改變。將糖與奶油一起攪拌,糖晶體銳利的邊緣就會讓小氣泡有機會形成,混合物於是呈現淡奶黃色。這些氣泡膨脹的作用就跟用膨鬆劑產生的氣泡一樣,可以使蛋糕口感鬆軟。融化的油脂則常用於製作質感較細緻的餅乾,因為油脂可減少氣泡在糖晶體旁形成的機會。

糖也會吸收空氣中的濕氣,大大影響糕餅的含水量。黑糖比白糖更容易吸水;細糖又比粗糖容易吸水。在食譜中嘗試不同種類的糖,成品的含水量與質地也會因此改變。

然而化學反應不只影響烘焙,也會決定肉類的味道。肉類約有70%的成份是水,其他組成大多為蛋白質和脂肪。不同部位的肉含有不同程度的膠原──一種表皮、肌腱和結締組織中的纖維蛋白。膠原含量越高,肉質就越韌。

較昂貴的部位以及幼年動物的肉含有的膠原比較少,短時間內可煮熟。肌肉的肌凝蛋白在低溫(如50℃)時會變性(分解),開始交叉連結,並支撐肉類的結構,此時,蛋白質之間的水分子會開始減少,但肉仍柔軟多汁。到了60℃,肌肉裡的紅色素肌紅蛋白會變性,形成半血色質,讓熟紅肉顯現灰褐色。

若繼續加熱,膠原會皺縮,逼出水分,把原本多汁柔軟的肉變得乾澀嚼口。若持續升溫,例如至70℃,肉會變得更韌,且膠原會溶解成動物膠。肉的纖維雖然比較易碎,動物膠卻可充當潤滑劑,讓慢燉的肉質變軟,製造出「入口即化」的口感。

HIW201411_p48-49
(點擊看大圖)

但加熱不是分解膠原的唯一方法,還有其他物理或化學方法可以軟化肉質。滷汁內常見的化學物質會干擾膠原纖維之間的連結,這些化學物質包括檸檬汁等酸性物質,或萃取自鳳梨的鳳梨酶等酵素。

廚房化學還有另一個很好的例子,就是「乳化」的過程。油和水不相容,但若要製造美乃滋和白醬,我們必須想辦法讓兩者可以融合。當油和水混合,油會浮在水上,而油水界面的表面張力很高。我們可以用機械力打破此張力,也就是搖動容器,讓油分解成越來越小的泡泡,散布在水中。然而這種乳化的成品(例如沙拉醬)只是暫時的,油和水不久又會分離。

美乃滋含有水樣蛋黃和脂狀奶油,兩者必須混合成均勻、白色的糊狀物,保持永久乳化。蛋黃裡有一種乳化劑稱為卵磷脂,可溶於脂肪和水。卵磷脂可在蛋黃和奶油之間形成橋接,讓美乃滋保持穩定的乳化狀態。白醬裡的麵粉也有類似功能,其細緻的粉末有助於結合奶油與液體。

食物的味道取決於揮發性成份的組合飄到空氣中與鼻腔感覺神經元的互動。每種食物可能含有數百種這類分子,但研究味道組合的科學家注意到,其中只要有一種分子相配,味道就可能很搭。他們利用這種方法設想許多全新、令人意外的食物組合(請見「奇怪的味道組合」)。

分子料理將烹調的科學提升到更高的境界。一群廚師和科學家純粹從物理與化學的角度看待食材,基於科學原理,一起尋找新的味道組合和烹調技巧。我們可以利用液態氮、注射器、離心機和超音波儀重新發明烹調方式。這個科學領域的始祖尼可拉斯.克提(Nicholas Kurti)說:「想到我們的文明就傷感,因為我們有能力(也已經)去測量金星上大氣的溫度,卻對舒芙蕾裡的狀況一無所知。」

HIW201411_p50-51
(點擊看大圖)

 

 

本文選自《HOW IT WORKS知識大圖解 中文版》第02期(2014年11月號)

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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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