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泰雅鈍頭蛇是什麼?可以吃嗎?

chungweiyou_96
・2015/04/12 ・3598字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 501 ・六年級

文 / 游崇瑋

好啦,不只是最近當紅的泰雅鈍頭蛇,所有的蛇類都不該被當成食物的理想對象。蛇類並沒有什麼藥用的功效,身為物資相對不缺乏的台灣人,我們有更多的豢養動物可以選擇,畢竟不是每個人都要當貝爾大叔,不是嗎?

一個又一個全神貫注、瘋狂找蛇的夜晚;一次又一次舉著相機、專注細節的快門… 是的,就是當年這樣長時間的專注野外記錄,才有機會找到外觀相似的鈍頭蛇(Pareatidae,註)之間的細微差異。

圖1:當年沒日沒夜南征北討的夥伴們。
圖1:當年沒日沒夜南征北討的夥伴們。

從牧茂市郎在1931年發表的金絲蛇(Amphiesma miyajimae)和標蛇(Achalinus niger)之後,泰雅鈍頭蛇(Pareas atayal)是睽違84年以來再度在台灣發表的新種蛇類,同時也是首次由台灣人發表的新種蛇類!讓我們先暫停,倒帶一下,回到台灣第一次發現鈍頭蛇的年代吧。

圖2:金絲蛇。
圖2:金絲蛇。
圖3:標蛇。
圖3:標蛇。
圖4:泰雅鈍頭蛇。
圖4:泰雅鈍頭蛇。

1909年,美國兩爬學者范登堡(Van Denburgh)發表了台灣的第一種鈍頭蛇,正是廣為人知的台灣鈍頭蛇(Pareas formosensis)。稍後於1931年,日本兩棲爬蟲類大師牧茂市郎(Mouitirou Maki)於其鉅著《日本蛇類圖譜》中,發表了台灣所記錄的第二種鈍頭蛇,駒井氏鈍頭蛇(Pareas komaii)。

之後到了1997年,現代日本兩爬大師太田英利教授(Dr. Hidetoshi Ota)檢視了以上兩種鈍頭蛇的陳年標本外部形值,認為台灣鈍頭蛇和駒井氏鈍頭蛇事實上是同一個種(太田英利教授當年看的標本由於長時間以藥水浸泡保存,某些特徵例如虹膜顏色早已無法有所區別,再加上當年遺傳工具仍不是一個普遍的研究手段,因此可以理解為何太田教授當年會有這樣的結論)。根據命名規約,先發表先贏,駒井氏鈍頭蛇 (Pareas komaii)這個名字就被列為次同物異名,簡單來說就是被取消掉了。從此開始,台灣島上的鈍頭蛇又只剩下了一種。

圖5:台灣鈍頭蛇。
圖5:台灣鈍頭蛇。
圖6:駒井氏鈍頭蛇。
圖6:駒井氏鈍頭蛇。

後來的結果大家都知道了,在經由幾年瘋狂的野外攝影記錄,發現鈍頭蛇實際上很有可能有兩種甚至三種。帶著這個題目進到研究所,我的指導教授林思民老師費了很大的工夫把我教好(我應該超難教的XD),指導了我以往一竅不通的遺傳工具以及其它科學方法。然後我們終於把這個研究完成了!也在2015年的三月正式把泰雅鈍頭蛇發表在《動物文稿》(Zoologica Scripta)上,同時也恢復了駒井氏鈍頭蛇的地位。所以從這一刻開始,台灣的三種鈍頭蛇都已經被大家所接受、初步認識了。

接著疑問就來了:到底該如何區分這三種鈍頭蛇呢?首先最好區分的是台灣鈍頭蛇。台灣鈍頭蛇眼睛虹膜是橘紅色的 (圖7),體背部鱗片完全光滑無鱗脊 (圖8),頭部整體形狀也較短 (圖9)。

圖7:台灣鈍頭蛇眼睛虹膜是橘紅色的。
圖7:台灣鈍頭蛇眼睛虹膜是橘紅色的。
圖8:台灣鈍頭蛇鱗片完全光滑無鱗脊。
圖8:台灣鈍頭蛇鱗片完全光滑無鱗脊。
圖9:左為台灣鈍頭蛇,右為泰雅鈍頭蛇,在全長相同的前提之下,台灣鈍頭蛇的頭部顯然較短。
圖9:左為台灣鈍頭蛇,右為泰雅鈍頭蛇,在全長相同的前提之下,台灣鈍頭蛇的頭部顯然較短。

泰雅鈍頭蛇和駒井氏鈍頭蛇就不好分了。這兩種蛇的虹膜顏色都是黃色 (圖10),最主要的外觀差別在於鱗脊的強弱,而鈍頭蛇的鱗脊特別之處在於,是從體背部最中央的鱗列開始往兩側逐漸延伸、也逐漸減弱,直到完全消失變的光滑為止 (圖11)。

圖10:泰雅鈍頭蛇以及駒井氏鈍頭蛇的虹膜皆呈黃色,難以區別。
圖10:泰雅鈍頭蛇以及駒井氏鈍頭蛇的虹膜皆呈黃色,難以區別。
圖11:鈍頭蛇身體橫切面示意圖,鱗脊通常由第8列往兩側逐漸延伸也逐漸減弱直到消失。
圖11:鈍頭蛇身體橫切面示意圖,鱗脊通常由第8列往兩側逐漸延伸也逐漸減弱直到消失。

台灣的三種鈍頭蛇總鱗列數都是15列,然後我們如果說這條鈍頭蛇的鱗脊強,表示從牠體背部最中間那一列開始,往兩側延伸的列數較多;如果說鱗脊較弱,表示往兩側延伸的列數則較少。更簡單的來說,直接去數「帶有鱗脊的鱗列數」多寡就可以了。泰雅鈍頭蛇鱗脊較弱,根據我檢視過的標本,一般帶有鱗脊的鱗列數多在5列上下;而駒井氏鈍頭蛇的鱗脊較強,一般多在11列左右。

圖12:泰雅鈍頭蛇的背部鱗片,帶有鱗脊的鱗列數較少。
圖12:泰雅鈍頭蛇的背部鱗片,帶有鱗脊的鱗列數較少。
圖13:駒井氏鈍頭蛇的背部鱗片,帶有鱗脊的鱗列數較多。
圖13:駒井氏鈍頭蛇的背部鱗片,帶有鱗脊的鱗列數較多。

但生物不像工業製品,當然多少會存在個體差異,也因此仍然有些例外是難以按照這個通則來判定。所以若是可以搭配地理資訊來判斷的話,問題就會單純一些。如果這條黃眼睛的鈍頭蛇是在北部地區發現的(雪山山脈北側,大概是雙北、桃園、新竹、苗栗以及宜蘭),那就會是泰雅鈍頭蛇;除此之外在台灣中南部以及東部地區的黃眼睛鈍頭蛇,就是駒井氏鈍頭蛇了。

圖12:左為駒井氏鈍頭蛇分布示意圖,右為泰雅鈍頭蛇分布示意圖。
圖14:左為駒井氏鈍頭蛇分布示意圖,右為泰雅鈍頭蛇分布示意圖。

脊椎動物通常是人類最關注的一群動物,而一直以來蛇類更是人們相對害怕的動物。因為害怕,所以必須要更加的了解和研究。也因此在日治時代,可能是基於安全上的理由,嚴謹的日本科學家們幾乎已經將台灣蛇類資源調查完備了。所以84年後台灣人第一次發表本土特有蛇類:泰雅鈍頭蛇,無疑是一件非常難能可貴的事件。除了台灣陸生蛇類因此增加為48種(包含金門的緬甸蟒)、特有蛇類增為9種之外,我們更要多思考的是:「是否有某些生物在我們還不認識的時候就因為環境破壞而導致了滅絕?」

人類的生活一切資源都和生物多樣性息息相關。不管是食物、飲水,甚至藥物與科技,所有一切的原料與創意皆來自於自然,來自於生物多樣性。因此在這個氣候逐漸惡化、環境逐漸的不適合各類生物生存時,我們是否可以多一點的思考,少一點的消耗各種資源,繼續保護生物多樣性賴以依存的環境?保護生物多樣性就是保護人類的生存,希望藉由泰雅鈍頭蛇的發現,給大家提點一些雖然是老生常談但也不得不談的環保概念了。

註:

鈍頭蛇(Pareatidae)是一群體型小、側扁、樹棲的蝸牛蛞蝓專食者。只在熱帶以及亞熱帶亞洲地區分布的鈍頭蛇,是一群非常低調、溫馴且無害的小蛇。現有的鈍頭蛇科內包含了20個種,名錄如下:

  • Aplopeltura boa
  • Asthenodipsas laevis
  • Asthenodipsas lasgalenensis
  • Asthenodipsas malaccanus
  • Asthenodipsas tropidonotus
  • Asthenodipsas vertebralis
  • Pareas atayal (泰雅鈍頭蛇)
  • Pareas boulengeri
  • Pareas carinatus
  • Pareas chinensis
  • Pareas formosensis (台灣鈍頭蛇)
  • Pareas hamptoni
  • Pareas iwasakii
  • Pareas komaii (駒井氏鈍頭蛇)
  • Pareas margaritophorus
  • Pareas monticola
  • Pareas nigriceps
  • Pareas nuchalis
  • Pareas stanleyi
  • Pareas vindumi

而之所以近年鈍頭蛇在科學界的關注程度會變高,主因應該是京都大學細 将貴博士(Dr. Masaki Hoso)發現了鈍頭蛇的「慣用右手性」以及隱藏在背後的「與蝸牛共演化」等特性,是一系列非常了不起且衝擊學界認知的研究!

圖13:鈍頭蛇的右手性,即下頷右側牙齒數目較多。
圖15:鈍頭蛇的右手性,即下頷右側牙齒數目較多。

最後,感謝所有在研究期間給予協助的師長、朋友丶前輩和後輩,以及一條條因研究而犧牲的蛇蛇,更感謝台灣獨特的原住民族,泰雅鈍頭蛇因而借到了更多的光采,謝謝!

研究文獻:

You, C. W., Poyarkov, N. A., & Lin, S. M. (2015). Diversity of the snail‐eating snakes Pareas (Serpentes, Pareatidae) from Taiwan. Zoologica Scripta.

 

相關標籤: 泰雅鈍頭蛇
文章難易度
chungweiyou_96
2 篇文章 ・ 3 位粉絲
大家好,我最喜歡的類群是兩棲爬行類動物,但基本上對於所有動物的神奇和美麗都是無比嚮往。


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天文影像工具也能找腫瘤?——臺灣首創 3D 數位病理影像暨 AI 分析平臺

科技大觀園_96
・2022/01/23 ・2878字 ・閱讀時間約 5 分鐘

攝影師運用影像,留存許多珍貴的記錄,講述不少精彩的故事。但影像的力量,可不僅限於此。科學家和醫生也拍照錄像,只不過對象不是一般人事物,而是遙遠的星辰,或微小的組織細胞。而臺灣的科研團隊,更成功讓傳統病理影像突破 2D 平面限制,完整展現 3D 全貌,幫助我們看清病魔的真面目,奪得搶救性命的機會。

為什麽癌症大魔王如此棘手?

在臺灣十大死因排行榜上,癌症已蟬聯榜首將近四十年。原本安分工作的人體細胞,可能受到細菌或病毒的感染、環境中的重金屬、放射線等致癌因子的影響,走上叛變、不正常增生一途,變成惡性腫瘤——也就是癌症。癌細胞會破壞各種重要臟器,掠奪體内大部分營養,最終可能造成人體因器官衰竭、營養不良、併發症而死亡。

十大死因
109 年國人十大死因。(資料來源:衛生福利部

癌症療法中,化療是以化學藥物來毒殺癌細胞,卻因為專一性低,讓病患往往傷敵一千,自損八百。後來發展出的標靶藥物療法,雖然不會無差別攻擊,但治療效果有限,有些種類的癌症更可能出現抗藥性。狡猾的癌細胞,還會產生抑制免疫細胞活性的蛋白質,來避開免疫系統的偵察和追擊。而 2018 年獲得諾貝爾生理醫學獎的「免疫療法」,就是以投放癌細胞表現的蛋白質之阻斷劑,來維持免疫細胞的戰鬥力的突破性療法。

然而,癌細胞也不是省油的燈。它們會與周圍細胞,如血管、纖維母細胞、免疫細胞等打成一片,藉由分泌各式細胞因子,創造利於自己生長的小天地,即腫瘤微環境(Tumor microenvironment)。例如,癌細胞會在微環境促進血管新生,且具備免疫抑制能力,讓免疫細胞鎩羽而歸。這麽一來,即使是副作用較低的免疫療法,也可能無用武之地。

當醫學邂逅天文學,跨領域碰撞出新解方

目前,癌症的診斷與療程的決定,主要還是仰賴切片檢測所得到的影像。所謂的切片檢測,就像到腫瘤細胞大本營去刺探敵情,醫生藉由手術開刀、内視鏡或針筒取得檢體組織,透過這第一手的情報,來判識腫瘤型態和病情嚴重程度,才能擬定對抗癌細胞的有效戰略。

麻煩的是,顯微鏡下的切片樣本只能看見同一平面上的細胞間交互作用,組織上還有用來標示特定蛋白質活細胞的螢光染劑。要把有著會互相干擾螢光訊號的樣本影像,拼接成可以觀察細胞交互作用的三維影像,可讓腫瘤學家傷透了腦筋。不過這個難題的解方,就剛好掌握在以望遠鏡觀察無數星星的天文學家手中!

有著不同特徵的衆多天體,就像是組織中發出不同螢光訊號、數百萬計的細胞。天體在宇宙中的相對位置與相互關係,也類比於細胞間的交互作用。這般異曲同工之妙,讓美國約翰 · 霍普金斯大學的腫瘤學家和天文學家決定並肩作戰,利用天文學的影像處理工具,來建立分析腫瘤切片影像的模型,這個跨領域碰撞的研究成果——AstroPath,更在今年 6 月登上 Science 期刊。

天體
有著不同特徵的衆多天體,就像是組織中發出不同螢光訊號、數百萬計的細胞。圖/pixabaywikipedia

臺灣打造全球第一個 3D 數位病理檢驗暨 AI 分析平臺!

腫瘤學家和天文學家的跨界合作,大大提高了組織切片影像分析的效率,表現令人贊嘆。不過臺灣研究團隊跑得更前面,直接突破傳統薄切片的限制,以獨家專利取得組織完整的立體影像,還進一步藉助人工智能之力,創立全世界首個 3D 數位病理檢驗暨 AI 分析平臺!

這個實現 Taiwan No.1 的團隊,緣起於國立清華大學生科系的楊嘉鈴教授研究團隊,邀請清華大學腦科學中心江安世院士團隊、分子與細胞生物所張大慈教授團隊及清華大學腦科學中心林彥穎研究員,携手合作克服過去 3D 組織影像的技術瓶頸。透過科技部價創計劃的輔導,承接了光電、生醫、影像及 AI 各領域最先進技術的捷絡生物科技股份有限公司 (JelloX Biotech Inc.) 在 2018 年成立。

捷絡生技獨步全球的病理檢驗平臺,包含了關鍵的三大部分:(1)快速組織澄清、(2)高速影像擷取及(3)3D 人工影像智慧分析。

流程示意圖
3D 人工智慧影像分析流程示意圖。圖/捷絡生技公司

過去 3D 組織影像無法實現,最大的難點,在於無法突破組織的透光障礙。捷絡生技專利化的光學組織澄清技術,最厲害之處是讓檢體樣本不被破壞就可以「變透明」,達到清水般的穿透率。傳統樣本處理,會經過物理切片及脫水,組織結構發生形變無可避免,讓病理全貌難以被量化和標準化來進行評估。但這項獨家的組織澄清處理技術,可最大程度保存樣本原來的面貌,還能讓樣本進行重複染色,再利用於各式生物檢驗。更重要的是,不再是單一切面的樣本,讓全自動影像掃描擷取,從不可能變得可能。

把檢體樣本透明化之後,研究團隊接著以高速鐳射顯微鏡,對樣本進行全身掃描後,數位縫合平行多叠影像。只要搭配適當的染色技術,就可迅速取得比傳統檢測還多百倍資訊量的高精度 3D 腫瘤影像。這些病理組織樣本的全景 3D 細節,讓醫生可以更清楚判別癌細胞的型態、分佈與周圍細胞的交互作用。

研究團隊也沒有停留在 3D 影像產製的完善,更抓緊大數據、巨量分析的趨勢,目標是要提供 AI 自動化病理組織影像分析。研究團隊建立不同癌症的 3D 數位病理影像資料庫,讓電腦進行機器學習,透過癌組織的特徵辨識訓練,目前已可得到超過 90 % 的準確度。AI 自動化分析能克服傳統人工判讀模式潛藏的誤差(如不同判讀者的差異、視覺疲勞與檢體採樣量不足等問題),大大減輕臨床病理醫師的工作負擔,加快診斷的效率。癌症的治療,就像與死神賽跑,所以盡速決定對風險最小、成效最佳的療法,對提高病患的存活率至關重要。

未來,捷絡生技這個領先全球的 3D 數位病理檢驗暨 AI 分析平臺,預期可實際應用在檢測藥物的穿透性、篩選適合免疫療法的病患、分析腫瘤微環境等方向。不管是從美國或是臺灣的例子,都讓我們看見不同領域相互激蕩的成果,並非止步於學術象牙塔的研究,而是可以被實際應用在日常生活中的技術。

參考資料

 

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科技大觀園_96
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