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群眾人數,怎麼估比較專業?

陳 慈忻
・2014/11/26 ・2642字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 545 ・八年級

警方估計柯P嘉年華的人數,與柯營公告的人數差異很大。(圖片來源:馮維義)
警方估計柯P嘉年華的人數,與柯營公告的人數差異很大。(圖片來源:馮維義)

從太陽花學運、香港佔中到令人緊張的選前週末,「參與人數有多少?」往往在政府與公民、鄉民、暴民兩方產生拉鋸。雖然警方估計的人數是柯營公告的五折,柯文哲仍表示「沒什麼好吵的,票投出來最重要」。不過另一位阿文對人數估計的差異表示「相信警方專業」,我剛好在太陽花學運後投入群眾人口的估計研究,藉此機會,與各位就這個問題本身,討論一下目前的方法是否具有明顯的瑕疵?如何更「專業」?

大多數的人口估計方法,都運用一個簡單的小學公式:

人數=面積×密度

也就是說要有精準的估計,在面積、密度的評估上就不能馬虎。然而每一場活動有最熱鬧和最外圍的地區,警方忽略活動的外圍區域,只算了活動最「熱鬧」的區塊,其中最主要的原因是警方想要用一個「平均密度」去估算(例如:3人/平方公尺,或者2人/平方公尺),因此相對人數稀疏的外圍地區,當然就無法算進來囉。

姑且不挑剔警方畫的範圍是否精準,我們注意到,太陽花學運時警方採用的平均密度也是3,這個3為什麼這個好用,一點依據都沒有嗎?其實是有的,而且已經使用近半世紀。1967年美國柏克萊大學新聞系教授雅各(Herbert Jacobs)對示威人潮進行人工估計,得到了這個約略的數字,此後「雅各法」廣泛的被使用。

為什麼我們只能用一個或兩個平均密度去估計呢?最主要的理由是,「全面評估密度分布耗費大量人力、成本,所以乾脆採用以一概全的平均密度。」可是熱鬧區和外圍區的人口密度差距極大,即便都在熱鬧區,因為大家的姿勢、體型,或其他臉書大神也無法解釋的偶然原因,真實地表的人群密度是很不均勻的。如果說不確定性這麼大,那警方採用2還是3,衍伸出20萬和30萬人的差距,實在很難苟同阿文說的專業呀。

從美國影集疑犯追蹤(person of interest)正打得火熱,可以想像現代社會監視器普及的程度,很多資工領域的研究開始運用監視器畫面,鑽研特定範圍內的人口估計,他們的做法簡單來說,就發展用各種影像分析方法,計算一張影像中的人數(例如運用影像pixel的R、G、B數值,挑選出影像中人佔面積,或者從影像的輪廓推估人數)。隨著這種方法發展蓬勃,一張影像中人數估計的精準度可以達到很高的水準,但是如果要用來估計大規模的群眾人口,會有兩個致命性的問題:

第一個是資料取得,政府不會給暴民監視器影像。

第二個是方法本身的限制,就算計算出每張影像的人數,沒有監視器的地方怎麼辦?

今年太陽花學運的330遊行的人數爭議,我開始想,群眾的力量(Crowd sourcing)加上地理學的空間分析專長,或許可以解決這個難題,因此向網友大大們蒐集了上千張的照片,此外,邦吉空拍工作室也提供了一些空拍畫面。我用簡單的分析流程,來說明這份研究如何進一步精確估算人口密度分布:

第一步:資料蒐集

網友的平面照片可以取代監視器畫面,只要有人在的地方,就有機會取得那個地方的影像,比監視器遍布的範圍更廣,資料的共享性也更高,這份研究挑選了其中下午4點左右的照片,避免人口分布隨時間變化的問題。此外,我們還是會遇到影像不連續的問題,也就是說,照片再多,也不可能100%遍布所有地區,因此我們需要4點時大範圍的空照圖,來處理這個問題。

第二步:資料分析

運用物件導向的影像分析,可以計算出人口密度。(圖片來源:網友)
運用物件導向的影像分析,可以計算出人口密度。(圖片來源:網友)

物件導向影像分析軟體(Object-based Analysis)有別於傳統的pixel-based的影像分析軟體,除了可以用影像中pixel的RGB數值來進行分析,還能夠考量到物件的幾何形狀、相對位置等,幫助我們更精確地計算出人臉數。如此一來,如果我們有十張照片,這些照片有紀錄拍攝的座標,就可以找到十個空間位置的人口密度。

到此為止,我們還無法將這些「點」密度,推廣到大範圍「面」的人口密度。

因此,我們需要第二種資料:空照圖。空照圖因為拍攝的距離較遠,不足以讓我們點出畫面中到底有幾個人,但是用影像分析軟體,可以挑出人所在的範圍。有了這筆資料,我們就可以用地理資訊系統(GIS)軟體,將景福門地區切成網格狀,以空間分析的軟體工具,算出每個格子有多少 % 是人,這個比例就是每個格子的相對的人口密度。

藉由影像分析軟體找出空照圖中人佔的區域(黃色)。(圖片來源:邦及空拍工作室)
藉由影像分析軟體找出空照圖中人佔的區域(黃色)。(圖片來源:邦及空拍工作室)

第三步:空間推估

最終的結果呼之欲出,我們在GIS中將網友照片得到的點密度,以及空照得到的相對面密度疊合在一起,找出兩者的迴歸關係:

相對密度與絕對密度的回歸式

公式中的i代表某一點所在的格子,B0和B1是截距和斜率,透過已知的樣本可以找到這兩個係數,如此一來,其他未知絕對密度的格子,就可以套用這個關係式求得絕對密度了。

將照片得到的點密度與空拍推出的相對密度疊在一起。
將照片得到的點密度與空拍推出的相對密度疊在一起,以進行回歸分析。

這份研究以景福門為示範的研究區,結果發現,所有格子的平均密度為3.41(每平方公尺),一個標準差的範圍內,人口密度甚至高達4.37,若援引批踢踢網友繪製的330太陽花遊行總面積147,216平方公尺來計算,警方以3人作為密度就足足低估「六萬多人」。更遑論這次警方以「感覺」決定部分地區的人口密度僅為2人。

有了群眾的力量,就能利用上述的方法很快找到真實地表上的不均勻密度,專業的人數估計是可能的,只是這邊所指的「專業」,可能與連勝文所瞭解到的有所不同。

當然,目前這個成果有一些限制,例如我只處理了單一時段的人數,無法代表活動的總參加人數;此外,也有一些研究針對動態(人會移動的,而非靜坐的)的遊行人數發展統計方法。我認為這些難題都可以被群眾的力量解決,關鍵是「社運的當下是否有足夠的相片上傳」。

有鑑於此,目前預計進行的任務是:

  1. 建立一個可供上傳照片的平台(網站或APP),建立拍照SOP,例如:拍攝角度的示範、開啟座標定位功能等。
  2. 其次是精進影像分析的品質,主要的問題是如何估算平面照片的影像深度。

若有相關領域的朋友對這個議題有興趣,歡迎一起討論、合作!

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陳 慈忻
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在丹麥的博士生,專長是用機器學習探索人類生活空間,正在研究都市環境變遷與人類健康的關係。曾擔任防災科普小組編輯、社會創新電子報主編。

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用這劑補好新冠預防保護力!防疫新解方:長效型單株抗體適用於「免疫低下族群預防」及「高風險族群輕症治療」
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2023/01/19 ・2874字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 台灣感染症醫學會 合作,泛科學企劃執行。

  • 審稿醫生/ 台灣感染症醫學會理事長 王復德

「好想飛出國~」這句話在長達近 3 年的「鎖國」後終於實現,然而隨著各國陸續解封、確診消息頻傳,讓民眾再度興起可能染疫的恐慌,特別是一群本身自體免疫力就比正常人差的病友。

全球約有 2% 的免疫功能低下病友,包括血癌、接受化放療、器官移植、接受免疫抑制劑治療、HIV 及先天性免疫不全的患者…等,由於自身免疫問題,即便施打新冠疫苗,所產生的抗體和保護力仍比一般人低。即使施打疫苗,這群病人一旦確診,因免疫力低難清除病毒,重症與死亡風險較高,加護病房 (ICU) 使用率是 1.5 倍,死亡率則是 2 倍。

進一步來看,部分免疫低下病患因服用免疫抑制劑,使得免疫功能與疫苗保護力下降,這些藥物包括高劑量類固醇、特定免疫抑制之生物製劑,或器官移植後預防免疫排斥的藥物。國外臨床研究顯示,部分病友打完疫苗後的抗體生成情況遠低於常人,以器官移植病患來說,僅有31%能產生抗體反應。

疫苗保護力較一般人低,靠「被動免疫」補充抗新冠保護力

為什麼免疫低下族群打疫苗無法產生足夠的抗體?主因為疫苗抗體產生的機轉,是仰賴身體正常免疫功能、自行激化主動產生抗體,這即為「主動免疫」,一般民眾接種新冠疫苗即屬於此。相比之下,免疫低下病患因自身免疫功能不足,難以經由疫苗主動激化免疫功能來保護自身,因此可採「被動免疫」方式,藉由外界輔助直接投以免疫低下病患抗體,給予保護力。

外力介入能達到「被動免疫」的有長效型單株抗體,可改善免疫低下病患因原有治療而無法接種疫苗,或接種疫苗後保護力較差的困境,有效降低確診後的重症風險,保護力可持續長達 6 個月。另須注意,單株抗體不可取代疫苗接種,完成單株抗體注射後仍需維持其他防疫措施。

長效型單株抗體緊急授權予免疫低下患者使用 有望降低感染與重症風險

2022年歐盟、英、法、澳等多國緊急使用授權用於 COVID-19 免疫低下族群暴露前預防,台灣也在去年 9 月通過緊急授權,免疫低下患者專用的單株抗體,在接種疫苗以外多一層保護,能降低感染、重症與死亡風險。

從臨床數據來看,長效型單株抗體對免疫功能嚴重不足的族群,接種後六個月內可降低 83% 感染風險,效力與安全性已通過臨床試驗證實,證據也顯示針對台灣主流病毒株 BA.5 及 BA.2.75 具保護力。

六大類人可公費施打 醫界呼籲民眾積極防禦

台灣提供對 COVID-19 疫苗接種反應不佳之免疫功能低下者以降低其染疫風險,根據 2022 年 11 月疾管署公布的最新領用方案,符合施打的條件包含:

一、成人或 ≥ 12 歲且體重 ≥ 40 公斤,且;
二、六個月內無感染 SARS-CoV-2,且;
三、一周內與 SARS-CoV-2 感染者無已知的接觸史,且;
四、且符合下列條件任一者:

(一)曾在一年內接受實體器官或血液幹細胞移植
(二)接受實體器官或血液幹細胞移植後任何時間有急性排斥現象
(三)曾在一年內接受 CAR-T 治療或 B 細胞清除治療 (B cell depletion therapy)
(四)具有效重大傷病卡之嚴重先天性免疫不全病患
(五)具有效重大傷病卡之血液腫瘤病患(淋巴肉瘤、何杰金氏、淋巴及組織其他惡性瘤、白血病)
(六)感染HIV且最近一次 CD4 < 200 cells/mm3 者 。

符合上述條件之病友,可主動諮詢醫師。多數病友施打後沒有特別的不適感,少數病友會有些微噁心或疲倦感,為即時處理發生率極低的過敏性休克或輸注反應,需於輸注時持續監測並於輸注後於醫療單位觀察至少 1 小時。

目前藥品存放醫療院所部分如下,完整名單請見公費COVID-19複合式單株抗體領用方案

  • 北部

台大醫院(含台大癌症醫院)、台北榮總、三軍總醫院、振興醫院、馬偕醫院、萬芳醫院、雙和醫院、和信治癌醫院、亞東醫院、台北慈濟醫院、耕莘醫院、陽明交通大學附設醫院、林口長庚醫院、新竹馬偕醫院

  • 中部

         大千醫院、中國醫藥大學附設醫院、台中榮總、彰化基督教醫療財團法人彰化基督教醫院

  • 南部/東部

台大雲林醫院、成功大學附設醫院、奇美醫院、高雄長庚醫院、高雄榮總、義大醫院、高雄醫學大學附設醫院、花蓮慈濟

除了預防 也可用於治療確診者

長效型單株抗體不但可以增加免疫低下者的保護力,還可以用來治療「具重症風險因子且不需用氧」的輕症病患。根據臨床數據顯示,只要在出現症狀後的 5 天內投藥,可有效降低近七成 (67%) 的住院或死亡風險;如果是3天內投藥,則可大幅減少到近九成 (88%) 的住院或死亡風險,所以把握黃金時間盡早治療是關鍵。

  • 新冠治療藥物比較表:
藥名Evusheld
長效型單株抗體
Molnupiravir
莫納皮拉韋
Paxlovid
倍拉維
Remdesivir
瑞德西韋
作用原理結合至病毒的棘蛋白受體結合區域,抑制病毒進入人體細胞干擾病毒的基因序列,導致複製錯亂突變蛋白酵素抑制劑,阻斷病毒繁殖抑制病毒複製所需之酵素的活性,從而抑制病毒增生
治療方式單次肌肉注射(施打後留觀1小時)口服5天口服5天靜脈注射3天
適用對象發病5天內、具有重症風險因子、未使用氧氣之成人與兒童(12歲以上且體重至少40公斤)的輕症病患。發病5天內、具有重症風險因子、未使用氧氣之成人與兒童(12歲以上且體重至少40公斤)的輕症病患。發病5天內、具有重症風險因子、未使用氧氣之成人(18歲以上)的輕症病患。發病7天內、具有重症風險因子、未使用氧氣之成人與孩童(年齡大於28天且體重3公斤以上)的輕症病患。
*Remdesivir用於重症之適用條件和使用天數有所不同
注意事項病毒變異株藥物交互作用孕婦哺乳禁用輸注反應

免疫低下病友需有更多重的防疫保護,除了戴口罩、保持社交距離、勤洗手、減少到公共場所等非藥物性防護措施外,按時接種COVID-19疫苗,仍是最具效益之傳染病預防介入措施。若有符合施打長效型單株抗體資格的病患,應主動諮詢醫師,經醫師評估用藥效益與施打必要性。

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宏觀影像技術用在微觀細胞上!——當天文學遇上腫瘤生物學
羅夏_96
・2021/07/13 ・4966字 ・閱讀時間約 10 分鐘

讓癌症專家頭痛不已的問題

Janis Taube 是約翰霍普金斯大學的病理學教授,她的主要工作是透過顯微鏡來觀察免疫細胞與腫瘤細胞間的交互作用,以此預測病人對於特定治療的反應。她會使用螢光染劑來標示特定的細胞或蛋白質,如此便能觀察細胞間的交互作用。不過她也遇到不少問題,首先,不同螢光染劑的訊號會疊加在一起,這會影響觀察結果。另外在觀察時,她通常是觀察同一平面上的細胞間交互作用,但細胞其實是處在三維空間,因此也要將三維空間中的交互作用考慮進去。

Headshot of Janis Marie Taube
約翰霍普金斯大學病理學教授 – Janis Taube。圖/John Hopkins University

如果你覺得這沒甚麼,但將這些問題放到有著數百萬細胞的組織樣本中,你就知道這問題的複雜程度了。要將彼此干擾的螢光訊號拼接成完整的影像,還要藉此判斷細胞在三維空間中的交互作用,這簡直讓 Taube 抓狂。雖然面對這個問題她無從下手,但約翰霍普金斯大學有另一批專家可是天天跟這類問題打交道。

Alexander Szalay 是約翰霍普金斯大學物理系、天文系和電腦科學系的教授,他同時也是「史隆數位巡天計畫」註1委員會的主席。他的團隊每天要進行的工作,就是將數百萬張由望遠鏡拍出,有著數十億天體的圖像拼接起來,並以此繪製出宇宙的 3D 圖像。講到這兒,你有沒有發現這和 Taube 的研究有甚麼相似之處?

Alexander S. Szalay
約翰霍普金斯大學天文系教授 – Alexander Szalay。圖/John Hopkins University

運用望遠鏡 (顯微鏡) 觀察有著不同特徵 (不同螢光訊號)眾多天體 (數百萬細胞),在天空中 (三維空間)位置與相互關係 (細胞間交互作用)

天文學與腫瘤生物學的研究方法和資料呈現的方式,其實可以相互借鑒。圖/參考資料 1

仔細來看,Taube 和 Szalay 要處理的影像問題其實是相似的。不過某種程度上,天文學面對的影像比腫瘤生物學更難處理。畢竟天體會隨著季節有所不同,而且望遠鏡還會受到氣候的干擾,但天文學家在有這麼多變因的情況下,仍成功繪製出宇宙的圖像。相較之下,處理不會動又沒有天氣干擾的組織切片,豈不手到擒來?

於是,一場宏觀與微觀、天文與腫瘤生物學的碰撞油然而生1。下面,讓我們一起了解這個跨領域的合作究竟是怎麼發生的吧~

免疫療法的效用與免疫螢光染色的瓶頸

故事的起源得先從 PD – 1 和 PD – L1 阻斷劑說起。自從科學家們發現人體內的 T 細胞會攻擊腫瘤細胞後,便開始研究如何活化 T 細胞去消滅腫瘤,不過腫瘤細胞也不笨。

T 細胞表面上有一個名叫 PD – 1 (Programmed cell death protein 1) 的蛋白質,該蛋白質的活化會抑制 T 細胞的活性,而這是身體調節 T 細胞活性的機制。畢竟 T 細胞的過度活化也會傷及身體其他部分,因此勢必要有一個能抑制其活性的機制存在,而這個機制,正好就被腫瘤細胞所利用。

腫瘤細胞為了避免被 T 細胞攻擊,會在其細胞表面上產生 PD – L1 (Programmed cell death 1 ligand 1) 這個蛋白質。PD – L1 與 T 細胞表面上的 PD – 1 結合後,會抑制T細胞的活性,藉此讓腫瘤細胞躲避 T 細胞的攻擊。

為了應對腫瘤細胞抑制 T 細胞的能力,科學家們便研製出 PD – 1 和 PD – L1 的阻斷劑,讓兩者不會結合,如此便能讓 T 細胞保持戰鬥力。而 PD – 1 / PD – L1 阻斷劑也已成為美國 FDA 核准的免疫療法藥物,不過可惜的是,並非所有的癌症病患都適用這種療法,為什麼呢?

PD – 1 和 PD – L1 的作用與其抑制劑 (Anti PD – 1 / PD – L1 ) 的應用。圖/免疫療法:Anti PD-1和Anti PD-L1

前面提到,腫瘤細胞會藉由 PD – L1 抑制 T 細胞的活性。但如果今天病患的腫瘤細胞不會表現 PD – L1,那即便給病患 PD – 1 / PD – L1 阻斷劑,也不會起到多大的作用。

另外,腫瘤組織會在人體內會形成複雜的腫瘤微環境註2,在這個微環境中,多種細胞會產生複雜的交互作用,這就讓 T 細胞在微環境中難以接觸到腫瘤細胞。此時就算給予 PD – 1 / PD – L1 阻斷劑,若 T 細胞碰不到腫瘤細胞,也是英雄無用武之地。

因此,能快速判斷 PD – 1 / PD – L1 阻斷劑是否對腫瘤有效的方法,就對病患的治療非常重要。如此不僅能節省醫療支出,也能讓病患及早改用其他有效的治療手段,增加他們的生存機率。

免疫組織化學染色法的應用與其挑戰

目前美國 FDA 認可判斷 PD – 1 / PD – L1 阻斷劑是否有效的方式之一,是對病患的腫瘤組織使用免疫組織化學染色法 ( immunohistochemistry,IHC )註3,這個方法可以讓特定的蛋白質在組織切片中用染色法專一地呈現出來。因此藉由 IHC,便能判斷出該腫瘤組織是否會表現 PD – L1,另外也能觀察在給病患使用 PD – 1 / PD – L1 阻斷劑後,T 細胞與腫瘤細胞的相互作用2

Figure 2
用於判斷 T 細胞是否會與腫瘤細胞作用的示意圖 ( 上 ) 和實際的 IHC 圖 ( 下 )。圖/參考資料 2 

IHC 看起是不錯的判斷方法,但其實仍有不少侷限性。

首先 IHC 需要染色,目前常用的是螢光染色劑。螢光染劑所產生的訊號夠強,利於研究人員判斷蛋白質是否有表現。但隨著使用的螢光顏色數量增加,這些訊號就相互疊加造成干擾。

另外,當研究人員放大觀察組織樣本時,螢光訊號的解析度會降低,這就讓研究人員難以判斷蛋白質的表現量和細胞的交互作用。接著是訊號呈現的問題,研究人員通常會盡量收集位在同一平面上的螢光訊號,這樣才能獲得清晰的視野,也才好比較訊號的強弱。但組織切片本身是三維空間,如果只選擇同一平面的螢光訊號,就會忽略細胞在其他維度的交互作用。

而當把上述的三個問題 (多種螢光的疊加干擾、放大後螢光訊號解析度降低、三維空間的螢光訊號) 放到有著數百萬細胞的組織切片上,問題就更棘手了。這樣的影像數據光是要彙整就是浩大工程,深入解讀更是困難。

https://www.biomol.com/media/image/4b/44/ff/IHC-multiplex01.jpg
多顏色螢光染劑在腫瘤組織切片的結果。圖/Overview of Multiplex Immunohistochemistry

天文與腫瘤生物學的碰撞 —— AstroPath 的誕生

雖然這些問題對生物學家來說是很大的挑戰,但正如開頭所說,這可難不倒天文學家。於是 2018 年,Taube 和 Szalay 兩個不同領域的專家一拍即合,開始以天文學的影像處理工具與方式為基礎,創造出一個可分析多因素組織切片影像的模型。而他們於次年 NIH 的數據科學系列研討會上,就講述如何利用描繪星系的技術來繪製腫瘤的微環境,並希望通過這種方法了解腫瘤的結構及弱點3

Taube 和 Szalay 的演講影片

2020年,約翰霍普金斯大學與馬克癌症研究基金會 (The Mark Foundation for Cancer Research) 合作,創建新的癌症研究中心。該中心匯集了天文學圖像分析、病理學、電腦科學、癌症基因體學和免疫學等多個領域的專家,一同建構了一個運用天文學方式分析病理學影像的平台 –  AstroPath4

而今年 6 月發表在 Science 上的研究1,研究團隊就揭示了如何運用 AstroPath,將多螢光染色的免疫組織切片影像,彙整成一張解析度可達單個細胞間交互作用的多色影像。

利用 AstroPath 所繪製出的完整多螢光免疫組織切片的影像,該影像即使放大,其解析度都能達到單個細胞的層級。圖/參考資料 1

而在 AstroPath 的幫助下,Taube 不僅能夠從影像中清楚看到 PD – L1 在腫瘤細胞的表現量,也能看到腫瘤細胞與 T 細胞在腫瘤微環境中的相互作用,而這些影像都有助於她預測 PD – 1 / PD – L1 阻斷劑的效用。Taube 也將 AstroPath 的結果,與其他判斷 PD – 1 / PD – L1 阻斷劑效用的方式做比較,發現AstroPath的影像確實能很好的預測 PD – 1 / PD – L1 阻斷劑的效用。而這個結果讓研究團隊有信心,未來AstroPath 能成為協助臨床治療的分析工具。

藉由 AstroPath 的影像,能夠看出腫瘤細胞的 PD – L1 表現量強弱,同時也能看到組織切片中,免疫細胞與腫瘤細胞間的相互作用。圖/參考資料 1

大數據科學的來臨

AstroPath 的初步成功,無疑給研究團隊很大的信心,不過 Szaley 認為仍有很長的路要走。目前 AstroPath 只分析肺癌和兩種皮膚癌,共 2.26 億個細胞的影像數據,其數據量就已超過史隆數位巡天計畫的所有數據總和了。但如果要想讓AstroPath 成為協助臨床癌症治療的工具,只分析這麼一點癌症種類,顯然是不足的。而且這麼大的數據量,也不是普通單位能夠處理的。

「大數據正在改變科學,從天文學、基因體學到海洋學,到處都有應用。資料密集型的科學發現是一種新的模式,而我們接下來面臨的技術挑戰是,如何在大規模收集資料時獲得一致、可重複的結果?接下來還有一些重要步驟:我們要通過多個機構的研究,將這些測試標準化,然後進行前瞻性臨床試驗,讓病人們享受到AstroPath平台所帶來的診斷優勢。」Szaley 如此說道。

而 Taube 希望 AstroPath 除了能幫助醫師進行診斷,未來也能應用 AstroPath 繪製出一個公開的腫瘤免疫圖譜,就像癌症基因體圖譜 (The Cancer Genome Atlas)註4一樣,增進腫瘤相關的研究。

天文學是研究「天體」這個宏觀領域的學科;腫瘤生物學則是研究「腫瘤細胞」的微觀領域。這兩個學科的研究對象可說是天差地遠,理應不會有什麼交集。但兩個領域的碰撞,激發出 AstroPath 這種讓人意想不到的發明。不過相信隨著科學家們的思想越來越開闊,未來這種跨領域的合作只會越來越多。就讓我們一同期待,未來科學界還會再撞出甚麼有趣的火花吧~

註釋

  1. 史隆數位巡天計畫:是使用位於新墨西哥州阿帕契點天文台的 2.5 米口徑望遠鏡進行的紅移巡天項目。該項目開始於 2000 年,以阿爾弗雷德·史隆的名字命名,計劃觀測 25% 的天空,獲取超過一百萬個天體的多色測光資料和光譜數據。2006 年,史隆數位化巡天進入了名為 SDSS-II 的新階段,進一步探索銀河系的結構和組成。
  2. 免疫組織化學染色法:在抗體上結合螢光或可呈色的化學物質,利用免疫學原理中抗原和抗體間專一性的結合反應,檢測細胞或組織中是否有目標抗原的存在,此方式不只可以用來測知抗原的表現量也可觀察抗原所表現的位置。只要是能夠讓抗體結合的物質,也就是具有抗原性的物質包括蛋白質、核酸、多醣、病原體等都可偵測。免疫組織化學的優勢在於專一性、靈敏度、簡便快速以及成本低廉,所以廣為醫院採用,通常是藉由特定的腫瘤標記來篩選癌症。免疫組織化學染色法對基礎研究及預防和診療上都是相當重要的一個方法。
  3. 腫瘤微環境:是腫瘤細胞與周圍的其他細胞,如血管、纖維母細胞、免疫細胞等多種細胞共同組成的特殊環境。腫瘤細胞可以藉由分泌各式細胞因子,來讓微環境有利於自身發展。例如微環境中能促進血管新生,同時也有很強的免疫抑制能力,讓前來殺敵的免疫細胞無法作用。
  4. 癌症基因體圖譜:大規模地蒐集特定癌症病患的相關臨床記錄、腫瘤組織以及相對應正常組織,進行定序以及生物資訊分析,整合資料並公開定序資料與分析結果於官方網站供大家瀏覽及下載,利於世界各地的科學家、研究人員或是學術單位取得使用。藉以流通知識、促進研究,並打造完整的癌症基因組資訊,助於癌症的預防、診斷與治療。

參考資料

  1. Berry S, Giraldo NA, Green BF, Cottrell TR, Stein JE, Engle EL, Xu H, Ogurtsova A, Roberts C, Wang D, Nguyen P, Zhu Q, Soto-Diaz S, Loyola J, Sander IB, Wong PF, Jessel S, Doyle J, Signer D, Wilton R, Roskes JS, Eminizer M, Park S, Sunshine JC, Jaffee EM, Baras A, De Marzo AM, Topalian SL, Kluger H, Cope L, Lipson EJ, Danilova L, Anders RA, Rimm DL, Pardoll DM, Szalay AS, Taube JM. Analysis of multispectral imaging with the AstroPath platform informs efficacy of PD-1 blockade. Science. 2021 Jun 11;372(6547):eaba2609. 
  2. Taube, J., Galon, J., Sholl, L. et al. Implications of the tumor immune microenvironment for staging and therapeutics. Mod Pathol 31, 214–234 (2018).
  3. Illuminating the Tumor Microenvironment Using Multiplex IF: Astronomy Accelerates Pathology
  4. Abstract 6584: The ‘AstroPath’ platform for spatially resolved, single cell analysis of the tumor microenvironment (TME) using multispectral immunofluorescence (mIF)
  5. Sky-Mapping Astronomy Algorithms Meet Pathology to Identify Predictive Biomarkers for Cancer Immunotherapy
羅夏_96
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同樣的墨跡,每個人都看到不同的意象,也都呈現不同心理狀態。人生也是如此,沒有一人會體驗和看到一樣的事物。因此分享我認為有趣、有價值的科學文章也許能給他人新的靈感和體悟

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警方估計柯P嘉年華的人數,與柯營公告的人數差異很大。(圖片來源:馮維義)

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大多數的人口估計方法,都運用一個簡單的小學公式:

人數=面積×密度

也就是說要有精準的估計,在面積、密度的評估上就不能馬虎。然而每一場活動有最熱鬧和最外圍的地區,警方忽略活動的外圍區域,只算了活動最「熱鬧」的區塊,其中最主要的原因是警方想要用一個「平均密度」去估算(例如:3人/平方公尺,或者2人/平方公尺),因此相對人數稀疏的外圍地區,當然就無法算進來囉。

姑且不挑剔警方畫的範圍是否精準,我們注意到,太陽花學運時警方採用的平均密度也是3,這個3為什麼這個好用,一點依據都沒有嗎?其實是有的,而且已經使用近半世紀。1967年美國柏克萊大學新聞系教授雅各(Herbert Jacobs)對示威人潮進行人工估計,得到了這個約略的數字,此後「雅各法」廣泛的被使用。

為什麼我們只能用一個或兩個平均密度去估計呢?最主要的理由是,「全面評估密度分布耗費大量人力、成本,所以乾脆採用以一概全的平均密度。」可是熱鬧區和外圍區的人口密度差距極大,即便都在熱鬧區,因為大家的姿勢、體型,或其他臉書大神也無法解釋的偶然原因,真實地表的人群密度是很不均勻的。如果說不確定性這麼大,那警方採用2還是3,衍伸出20萬和30萬人的差距,實在很難苟同阿文說的專業呀。

從美國影集疑犯追蹤(person of interest)正打得火熱,可以想像現代社會監視器普及的程度,很多資工領域的研究開始運用監視器畫面,鑽研特定範圍內的人口估計,他們的做法簡單來說,就發展用各種影像分析方法,計算一張影像中的人數(例如運用影像pixel的R、G、B數值,挑選出影像中人佔面積,或者從影像的輪廓推估人數)。隨著這種方法發展蓬勃,一張影像中人數估計的精準度可以達到很高的水準,但是如果要用來估計大規模的群眾人口,會有兩個致命性的問題:

第一個是資料取得,政府不會給暴民監視器影像。

第二個是方法本身的限制,就算計算出每張影像的人數,沒有監視器的地方怎麼辦?

今年太陽花學運的330遊行的人數爭議,我開始想,群眾的力量(Crowd sourcing)加上地理學的空間分析專長,或許可以解決這個難題,因此向網友大大們蒐集了上千張的照片,此外,邦吉空拍工作室也提供了一些空拍畫面。我用簡單的分析流程,來說明這份研究如何進一步精確估算人口密度分布:

第一步:資料蒐集

網友的平面照片可以取代監視器畫面,只要有人在的地方,就有機會取得那個地方的影像,比監視器遍布的範圍更廣,資料的共享性也更高,這份研究挑選了其中下午4點左右的照片,避免人口分布隨時間變化的問題。此外,我們還是會遇到影像不連續的問題,也就是說,照片再多,也不可能100%遍布所有地區,因此我們需要4點時大範圍的空照圖,來處理這個問題。

第二步:資料分析

運用物件導向的影像分析,可以計算出人口密度。(圖片來源:網友)
運用物件導向的影像分析,可以計算出人口密度。(圖片來源:網友)

物件導向影像分析軟體(Object-based Analysis)有別於傳統的pixel-based的影像分析軟體,除了可以用影像中pixel的RGB數值來進行分析,還能夠考量到物件的幾何形狀、相對位置等,幫助我們更精確地計算出人臉數。如此一來,如果我們有十張照片,這些照片有紀錄拍攝的座標,就可以找到十個空間位置的人口密度。

到此為止,我們還無法將這些「點」密度,推廣到大範圍「面」的人口密度。

因此,我們需要第二種資料:空照圖。空照圖因為拍攝的距離較遠,不足以讓我們點出畫面中到底有幾個人,但是用影像分析軟體,可以挑出人所在的範圍。有了這筆資料,我們就可以用地理資訊系統(GIS)軟體,將景福門地區切成網格狀,以空間分析的軟體工具,算出每個格子有多少 % 是人,這個比例就是每個格子的相對的人口密度。

藉由影像分析軟體找出空照圖中人佔的區域(黃色)。(圖片來源:邦及空拍工作室)
藉由影像分析軟體找出空照圖中人佔的區域(黃色)。(圖片來源:邦及空拍工作室)

第三步:空間推估

最終的結果呼之欲出,我們在GIS中將網友照片得到的點密度,以及空照得到的相對面密度疊合在一起,找出兩者的迴歸關係:

相對密度與絕對密度的回歸式

公式中的i代表某一點所在的格子,B0和B1是截距和斜率,透過已知的樣本可以找到這兩個係數,如此一來,其他未知絕對密度的格子,就可以套用這個關係式求得絕對密度了。

將照片得到的點密度與空拍推出的相對密度疊在一起。
將照片得到的點密度與空拍推出的相對密度疊在一起,以進行回歸分析。

這份研究以景福門為示範的研究區,結果發現,所有格子的平均密度為3.41(每平方公尺),一個標準差的範圍內,人口密度甚至高達4.37,若援引批踢踢網友繪製的330太陽花遊行總面積147,216平方公尺來計算,警方以3人作為密度就足足低估「六萬多人」。更遑論這次警方以「感覺」決定部分地區的人口密度僅為2人。

有了群眾的力量,就能利用上述的方法很快找到真實地表上的不均勻密度,專業的人數估計是可能的,只是這邊所指的「專業」,可能與連勝文所瞭解到的有所不同。

當然,目前這個成果有一些限制,例如我只處理了單一時段的人數,無法代表活動的總參加人數;此外,也有一些研究針對動態(人會移動的,而非靜坐的)的遊行人數發展統計方法。我認為這些難題都可以被群眾的力量解決,關鍵是「社運的當下是否有足夠的相片上傳」。

有鑑於此,目前預計進行的任務是:

  1. 建立一個可供上傳照片的平台(網站或APP),建立拍照SOP,例如:拍攝角度的示範、開啟座標定位功能等。
  2. 其次是精進影像分析的品質,主要的問題是如何估算平面照片的影像深度。

若有相關領域的朋友對這個議題有興趣,歡迎一起討論、合作!

文章難易度
陳 慈忻
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在丹麥的博士生,專長是用機器學習探索人類生活空間,正在研究都市環境變遷與人類健康的關係。曾擔任防災科普小組編輯、社會創新電子報主編。

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黑洞甜甜圈之後:宇宙噴火槍 3C 279 黑洞噴流影像現蹤跡!——《科學月刊》
科學月刊_96
・2020/04/27 ・3964字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 549 ・八年級

  • 文/陳明堂,中央研究院天文所及天文物理研究所研究員,兼天文所夏威夷運轉副所長。

去 (2019) 年,臺灣黑洞團隊與事件視界望遠鏡 (Event Horizon Telescope, EHT) 公布第一張黑洞照片。一年後,他們雖然沒有呈現新的黑洞照片,卻推出一張所未見的黑洞噴流影像。黑洞噴流如同兩隻金魚的發光體,起初讓研究團隊摸不著頭緒。所幸 EHT 強大的解析能力逐漸解開噴流的真面目,原來圖片左上的影像是噴流的源頭,右下則是逐步遠離的噴流。此外,這把宇宙等級的噴火槍其實是耀變體,在觀測中展現出許多令人驚奇的特性。

圖/Kim et al. (2020), EHT Collaboration

宇宙級的噴火槍:3C 279

在去年公布的首張黑洞影像後,事件視界望遠鏡團隊今 (2020) 年又再次發表另一張超高解析度的影像(下圖)。這次的目標是一個叫做 3C 279 的星體,影像呈現出一對橢圓狀的發光體。這兩個光體的位置左上右下,似乎處在一種隨遇而安的狀態。與去年發表的黑洞甜甜圈不同,反而像在一潭黝黑的池水中,偶爾浮上水面的兩條金魚。

今年 EHT 公布的 3C 279 影像。圖右是本次拍攝到的黑洞噴流,根據EHT 的分析,左上光影是噴流的源頭,右下光影則是正在遠離源頭的噴流。
圖片來源/J.Y. Kim (MPIfR), Boston University Blazar Program (VLBA and GMVA), and the Event Horizon Telescope Collaboration

3C 279 是一個類星體(quasar,下圖),位在室女座(Virgo Constellation,又稱處女座)附近,靠近春季大三角 (Spring Triangle) 的角宿一 (Spica)。

雖然肉眼看不見 3C 279,但是從過去的觀測,天文學家知道它是銀河系外頭的另一個星系。它發出的訊號,從低能量的無線電波、紅外線到可見光、紫外線延伸至高能量的 X 光,應有盡有;甚至也會發出強烈的超高能量的射線。

藝術家筆下的類星體 (quasar) 想像圖。 圖/ESO/M. Kornmesser

與去年的 M87* 黑洞相比,為什麼這次的影像中沒有看到甜甜圈呢?

因為 3C 279 距離地球太遠了,相比之下,去年拍到 M87* 離地球「僅僅」5500 萬光年,而 3C 279 則幾乎是 100 倍遠的距離。不僅如此,根據天文學家的估計,3C 279 中心黑洞的大小還不到 M87* 的五分之一。由於又小又遠,因此以目前 EHT 的影像解析能力,還無法完全看到 3C 279的黑洞,所以在此影像中才看不到任何的甜甜圈。

黑洞物理參數的比較

黑洞名稱

天空位置 距離地球 估計質量 天空視角

人馬座 A*
(Sgr A*)

人馬座
(射手座)

26000 光年

4 百萬個太陽

50 微角秒

M87*

室女座
(處女座)

55000 萬光年

65 億個太陽

38 微角秒

3C 279 室女座
(處女座)
53 億光年 10 億個太陽

0.06微角秒

看不見甜甜圈沒關係,EHT 還是有辦法解析!

雖然看不到黑洞,但是天文學家可以利用 EHT 的超級解析能力來研究黑洞外圍的物理現象。

當環繞黑洞的星際物質從吸積盤掉進黑洞時,並非所有物質都會進入黑洞之中。其中一部份的物質會以電漿能量包的形式,以極高的速度從黑洞的兩個極點朝外噴出,物質噴出的速度趨近光速,這就是所謂的噴流。目前科學家還不了解噴流的確切成因,但是一般認為是吸積盤與黑洞周遭的磁力場所造成,這也是 EHT  的科學家研究 3C 279 的主要動機。

人們對黑洞的了解是建立在愛因斯坦的廣義相對論。黑洞是經由重力塌縮 (gravitational collapse) 後形成的星體,它具有質量、自轉和事件視界 (event horizon)。根據理論,任何發生在事件視界裡面的資訊都無法傳遞到外面,所以對外界的觀察者而言,黑洞的物理性質來自於事件視界之外的空間,因此事件視界代表黑洞的視覺大小。

2017 年 4 月的觀測期間,EHT 除了使用參與團隊的天文台之外,還另外動用其它兩組望遠鏡陣列,總共三組陣列透過不同的電波波長擷取 3C 279 的影像。其中,長波段的影像(超長基線陣列 VLBA 波長 7 mm)擷取到 3C 279 大範圍的相貌,影像明顯顯示左上角黑洞所在的熱點及從熱點衝往右下方向的噴流;中波段的影像(全球毫米波特長基線陣列 GMVA 波長 3 mm)把目光聚焦在靠近黑洞和噴流的起始點,期望從影像中能透露出關於噴流起源的訊息。但結果卻不盡人意,此波段呈現出來的影像幾乎是長波長的翻版,導致很難從結果中分辨出熱點和噴流之間的差別。

要看得更仔細, EHT 使用 8 座次毫米波電波觀測站同時朝熱點觀看,能提供更細微的影像解析能力(波長 1.3 mm),所得到的影像與中、長波段的結果相比,的確有出乎意料的發現。EHT 的影像出現左上與右下兩個獨立的部份,經由影像分析,EHT 團隊科學家認為右下部份訊號的移動方向與速度,和中、長波長影像中的噴流類似,因此他們認為右下部分的光影是大尺度噴流的一部份。此結論比較是可以預期,而沒有太多的爭論。可是該如何解釋位於左上的訊號就不是那麼容易了。

猶如宇宙噴火槍的耀變體

說到這裡,如果讀者對類星體有些認識,可能會猜測左上的光影應該是黑洞吸積盤發出的能量,黑洞就躲在巨大的吸積盤中間;而右下部份的狹長光影就是黑洞的噴流結構。噴流與吸積盤呈現接近 90 度的相對位置,此猜想符合天文學家想像中的類星體(下圖),可是問題卻沒有那麼簡單。

耀變體與類星體的示意圖,上圖的耀星體噴流方向非常靠近從地球的觀測視線。

3C 279 是類星體中的特殊例子,特別的地方在於它的噴流方向非常接近觀測的視線。如果把噴流當作是一把宇宙噴火槍的火焰,那麼在地球上觀看 3C 279 的方向幾乎是往火槍的噴嘴裡頭看進去,高能量的噴流就只對著地球上的觀測者打出來。由於都卜勒效應 (Doppler effect) 的關係,此噴流看起來會特別亮,因此天文學家給這類型的類星體一個特殊的名字:耀變體(blazar,或稱耀星體)。

令人匪夷所思的觀測結果

換句話說,從地球的角度觀測,3C 279 除了具有一個非常強烈的中心訊號源外,天文家認為應該可以看到整個吸積盤才對,並認為從此角度觀測,吸積盤應該是接近圓形。但是在 EHT 的影像中,左上的光體卻是個狹長的橢圓形,該如何解釋異形怪狀的吸積盤,對理論學家是一大挑戰。

有一種解釋說法認為,左上與右下的光影其實是一樣的,都是噴流的高能量聚集的電漿能量包。二者不同之處在於,左上的能量包非常接近黑洞的噴嘴,並以更對準觀測者視線的角度而來,當然此角度並不完美,因此高能噴流的還是會在觀測的視線中投射出一個狹長的橢圓光影。雖然可以合理解釋觀察到的左上光影,但又該如何解釋左上與右下的能包移動的方向似乎不一樣?難道噴流會改變它的方向?

關於這一點,天文學家從其它類星體的觀測經驗,知道由於吸積盤附近的強大磁場作用,噴流的確有可能改變方向。在類星體中心的磁場作用下,噴流的路徑可能比上下 360 度翻滾的雲霄飛車還複雜,因而造成 EHT 觀測到的奇怪影像,所以目前 EHT 的團隊相信這是一個比較合理的解釋。

觀測「超光速」移動的噴流?

這次 EHT 共花了4 天的時間觀測 3C 279,而每天都會產生一組非常類似的影像,經過仔細檢查,EHT 的團隊發現影像中的兩個光體的距離每天都有些不同。事實上,兩個光體正在分開中。此觀察符合前一段的論證:左上的光影代表噴流的源頭,右下是正在離開的噴流。

有了 EHT 望遠鏡的超級解析度,天文學家可估計噴流的移動速度。EHT 的團隊發現右下的能量正以超過 10 倍光速的速度離開噴流的源頭位置。讀者可能會納悶,超光速運動是有可能的嗎?

其實天文學家在半世紀前就已經知道,類似耀星體所發出來的噴流「看起來」會有超光速現象 (superluminal motion)。如此奇怪的現象是因為高能量的噴流速度接近光速,但是由於觀測角度的關係,從遠方看起來噴流的速度超過光速。此現象其實可以用相對論解釋,所以看起來超光速並不代表真正超越光速。

 

超光速運動真的是有可能的嗎?圖/GIPHY

宇宙的更多故事等著被挖掘

53 億年前,那時太陽系正在慢慢成形,地球根本還沒存在。然而,隨著科學的進展,一個發生在距離地球 53 億光年外的物理現象,竟然被天文學家看到了!

此次 EHT 發布的影像雖然沒有如同去年 M87* 黑洞的影像引起一陣轟動,然而 3C 279 的影像透露出來的新資訊,似乎讓天文學家產生更多的問題與好奇。這就是科學發展,隨著 EHT 突破性的觀測儀器發展,人們將會看到許多前所未見的現象,並引導好奇的科學家們,更進一步了解所處在的宇宙。

突破性的觀測儀器發展,將會引導好奇的科學家們,更進一步了解所處在的宇宙。圖/GIPHY

2017 年參與 EHT 的八座望遠鏡中,臺灣參與建造或運作的一共有三座,包含夏威夷的次毫米波陣列 (SMA)、詹姆士克拉克麥克斯威爾望遠鏡 (JCMT) 和智利的阿塔卡瑪大型毫米波及次毫米波陣列 (ALMA),再加上貢獻運作經費與觀測人力,讓臺灣團隊占有顯著的地位,這也是總共 13 席的 EHT 董事成員,臺灣中研院就占兩席的原因。

臺灣團隊一手主導的格陵蘭望遠鏡,直到 2018 年才加入 EHT,並參與 3C 279 的觀測。目前的觀測資料正在處理中,EHT 團隊期待格陵蘭望遠鏡的加入,能夠揭露更多噴流結構的細節,能讓天文學破解出黑洞周遭的祕密。如此的結果將會大大的提升臺灣天文學家在黑洞研究的地位,也讓臺灣獨特的貢獻受到世人的重視。

延伸閱讀

  • Jae-Young Kim et al., Event Horizon Telescope imaging of the archetypal blazar 3C 279 at an extreme 20 microarcsecond resolution, Astronomy & Astrophysics, 2020.

本文轉載自《科學月刊》 宇宙中的噴火槍—黑洞噴流影像現蹤跡

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科學月刊_96
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