嚼口香糖可以趕走你腦中的「小蘋果」

• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒，那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬．霍金（Stephen Hawking）　英國理論物理學家

大約在八十年前，當第一台數位計算機出現時，一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧；但七十年後，還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」（Artificial Intelligent，簡稱 AI）的能力最近十年突然起飛，在許多（所有？）領域的測試中擊敗了人類，正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元（graphic process unit，簡稱 GPU）是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia（英偉達）股票從每股不到 $5，上升到今天（5 月 24 日）每股超過 $1000（註一）的全世界第三大公司，其創辦人（之一）兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳（Jenson Huang）也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人！可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎？到底是時勢造英雄，還是英雄造時勢？

在回答這問題之前，筆者得先聲明筆者不是學電腦的，因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事，不是我們外行人需要了解的；但作為一位現在的知識分子或公民，了解基本原理則是必備的條件：例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析，即可判斷永動機是騙人的；又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上，它們不用往室外排廢熱氣，就可以提供屋內冷氣，讀者買嗎？

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」（central process unit，簡稱 CPU）。CPU 是電腦的「腦」，其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務，如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作；但為了簡單化，我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作（arithmetic and logic unit，簡稱 ALU），如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下，CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時，CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後，CPU 開始顯示心有餘而力不足：例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素（pixel），每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年，英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定／裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」（註二）定位為「世界上第一款 GPU」，「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU，GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作，快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢？因每一時刻只能做一件事，所以其步驟為：

• 計算 7×5；
• 計算 6/3；
• 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢？很多工作便可以同時（平行）進行：

• 同時計算 7×5 及 6/3；
• 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間，但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢？單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間（16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間），而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間（1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間）！

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了，如何將它擺正成右圖呢？ 一句話：「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點（座標 x, y）組成的，所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了：每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算！如果每一運算需要 10^-6 秒，那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉，便需要 6 秒，這豈是電動玩具畫面變化所能接受的？

人類的許多發明都是基於需要的關係，因此電腦硬件設計家便開始思考：這些點轉換都是獨立的，為什麼我們不讓它們同時進行（平行運算，parallel processing）呢？於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 10⁶ 運算，那上圖的轉換只需 10^-6 秒鐘！

GPU 的興起

GPU 可分成兩種：

• 整合式圖形「卡」（integrated graphics）是內建於 CPU 中的 GPU，所以不是插卡，它與 CPU 共享系統記憶體，沒有單獨的記憶體組來儲存圖形／視訊，主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上；早期英特爾（Intel）因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤，在這方面的研發佔領先的地位，約佔 68% 的市場。
• 獨立顯示卡（discrete graphics）有不與 CPU 共享的自己專用內存；由於與處理器晶片分離，它會消耗更多電量並產生大量熱量；然而，也正是因為有自己的記憶體來源和電源，它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年，英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後，科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化，在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效，因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理，不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化，也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬（註三）等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分，正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲，遠遠落在英偉達（80%）及超微半導體公司（Advance Micro Devices Inc.，19%，註四）之後，大約只有 1% 的市場。

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」，而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心（core）單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心，因此其核心功能不如 CPU 核心強大，但它們能同時高速執行大量相同的指令，在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心；GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書，不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等，也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺，它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是：嘴巴在講，腦筋思考已經不知往前跑了多少公里，常常為了追趕而越講越快，將不少學生拋到腦後！這不表示筆者聰明，因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（machine learning）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep learning）。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂：「下一次工業革命已經開始了：企業界和各國正與英偉達合作，將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升，幫助企業降低成本和提高能源效率，同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子：下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後，讀者是不是認為筆者該退休了？

GPU（圖形處理單元）和 AI（人工智慧）之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力，特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步，使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率，使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐，而且使其更具成本效益，因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展，GPU 的角色可能會變得更加不可或缺，推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標，這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作，使我們能夠執行複雜的任務，例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外，研究表明，與非人類動物相比，人類大腦具有更多平行通路，這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上，一邊聽音樂一邊做飯，或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技，因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵：透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

（註一）當讀者看到此篇文章時，其股票已一股換十股，現在每一股約在 $100 左右。

（註二）組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」（GeForce 256）插卡吧?

（註三）筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時，就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士（fellow）」Enrico Clementi 的團隊：因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層，我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦（非 IBM 品牌！）與一大型電腦連接來做平行運算，進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

（註四）補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商：英偉達及 ATI（Array Technology Inc.）。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立，2006 年被超微半導體公司收購，品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐（Lisa Tzwu-Fang Su）博士為執行長後，股票從每股 $4 左右，上升到今天每股超過 $160，其市值已經是英特爾的兩倍，完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色，正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題：超微半導體公司現任總裁（兼 AI 策略負責人）為出生於台北的彭明博（Victor Peng）；與黃仁勳及蘇姿豐一樣，也是小時候就隨父母親移居到美國。

（註五）或。

延伸閱讀

• 「熱力學與能源利用」，《科學月刊》，1982 年 3 月號；收集於《我愛科學》（華騰文化有限公司，2017 年 12 月出版），轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
• 「網路安全技術與比特幣」，《科學月刊》，2020 年 11 月號；轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。

還留著她的氣味和身體的餘溫，但現在我只能靜靜躺在地上。
只剩下風吹雨打，和路人的輕蔑。
等待哪天被科學家拾起，進入最後一段精彩而短暫的旅程。

時間是多年前的一個夏天，西班牙歷史悠久的瓦倫西亞大學的校園裡，一個諾貝爾獎等級的研究，即將在校園裡的人行道上展開。

這個研究的成果後來引起眾人矚目，贏得 2021 年搞笑諾貝爾獎的生態學獎項，為人類對「微生物生態學」的認識，做出了貢獻。

「搞笑諾貝爾獎」雖然不等於諾貝爾獎，但是全球各地那些長年坐在電腦前，盯著螢幕長吁短歎的科學家們，每一年可都是都認真期待，等著揭曉後細讀這些得獎作品；這些獲獎研究受到的注意，甚至可能比最新一期的《Nature》學術期刊還高（人家一年一次嘛）。

今年，搞笑諾貝爾獎的「生態獎」，頒給了西班牙瓦倫西亞大學「整合系統生物學研究所」的團隊（論文連結）。

對我這個細菌人來說，無疑是得獎研究裡最吸引人的一個。這群研究人員在日常生活裡最不起眼的東西上，探索細小生命群體的組成，他們的研究成果，展現了自然運作的動人法則。

研究對象：口香糖，是島嶼上被人嚼過的口香糖（嚼嚼）

這個研究的主角，是口香糖。不是躺在包裝紙裡散發香氣的這個，

而是剛剛在某人嘴裡承受利齒扯咬撕裂後的那個。

這個全球尺度的研究，使用了來自五個國家共計十份樣本，它們都是採自戶外人行道上的口香糖。研究人員小心翼翼地用無菌刀具將樣本刮下，快速送回實驗室放在負 80 度超低溫冷凍櫃保存。微生物菌相研究都得這樣做，要趕在現場生物發生變化前，把它們的關係快速封存起來。

研究人員像處理 COVID-19 檢體一樣，小心翼翼地從這些樣本裡萃取出 DNA，進行 PCR 複製 DNA，然後拿這些 DNA 去做次世代定序。定序儀定序得到的 DNA 序列，經過整理並與序列資料庫進行比對之後，研究人員找出了它們的身份。這樣一來，我們就知道每塊口香糖上到底住了什麼細菌，以及這個種族有多少隻壯丁。

口香糖不大，但是在上面住下來的細菌更小。這塊口香糖成了個和四周環境大不相同的島嶼，接納從空氣砂土來的苦命菌兒，成為它們落腳的新家園。比例上來說，一粒土粒相對於細菌的大小，大概等於兩棟台北 101 疊起來放在一個人的面前。

101 頂樓的風景氣候都跟一樓大廳不同，那口香糖樣本的頂端和底端，對菌來說也就像是高山到平地，環境上應該也會有差異吧？研究人員撿起刀片，俐落地把其中一個樣本削成一公厘厚的薄片，準備分別來看看這低中高三個海拔裡是不是住了不一樣的細菌。

口香糖的生物地理學（認真）

每塊口香糖上的住民不是只有單種細菌，而是一整個細菌社會。

這個社會裡的細菌種類還蠻多的，有四五百種細菌同時住在上面。台北木柵動物園裡的動物，大約有四百種（維基說的），種數上它們是屬於同一個量級的。但這些細菌分散在不同門底下（來背一下，界門綱目科屬種），而動物園裡大部份動物都屬於脊椎動物門。所以我們可以說，人行道口香糖上的生物多樣性，是遠遠超過動物園的唷。

先來看那三個不同「海拔」的細菌社會。這些細菌社會在組成上，彼此間看起來沒有太大差別，顯然三公厘距離裡的環境變化，還不足以影響細菌社會的組成。可惜他們沒去看人行道相隔幾公尺的左邊右邊細菌社會的差別，不過資源有限就不怪他們了，畢竟沒有人會出錢讓你去研究這種議題，這種有娛樂性的主題或許該去找電視台贊助還會有一點機會。

接著我們把尺度放大到國際等級。同個島嶼上的細菌社會組成很相似，那分佈在不同國家，接受不同人類社會影響的細菌社會，會不會有類似的細菌居住呢? 

動物園的動物來自世界各地，而口香糖黏滿口水裡牙齒上的細菌，到地面後變成接受環境細菌移民。以這個為基礎來推論，來自法國的細菌社會，跟遠在土耳其的細菌社會，會因為同樣是來自人的口腔，而且同樣處於人類居住環境，就有類似的細菌社會組成嗎？——歐洲和亞洲的遙遠距離，會成為決定細菌社會組成的因素嗎？

很不幸地，作者沒有給我們答案。因為他的樣本實在是太少了，西班牙、法國和新加坡各只有兩個樣本，希臘和土耳其甚至僅有一個，實在沒代表性。你不能拿一個阿部寬來代表全部的日本男生嘛是不是。

好吧資料太少不能戰國家，但這些樣本間還是有些共通的特性。在這些樣本上出現的，大部份是曾經在戶外環境表面上被找到，適合在環境裡生活的細菌。他們拿野生口香糖細菌社會去各處比對，發現它們和南極冰河區石頭和太陽能板上的社會組成還蠻像的。

仔細想想，在人行道上曬到的太陽跟光電板的是同一個，同樣承受紫外線和高熱的壓力，會看到這樣的現象好像也就合理了。

口香糖與細菌的歷史重現（浪漫）

生態學上關心的是這個環境裡有什麼生物，以及為什麼有這些生物。口香糖先接觸到口腔，應該要有很多很多來自口腔的細菌，但是在這些來自各國的樣本裡，它們似乎不見了。這案情不單純，值得花點時間研究一下這段從離開口腔到再度被人拾起之間發生的歷史。

講到歷史。《斯卡羅》一劇推出後引起討論風潮，但因為當時沒留下足夠詳細的資料，大家只能就手上有的資料各自拼湊解讀，猜測最有可能的真相。但如果看的是微生物的歷史，就可以透過重做實驗，再看一次這個過程裡發生什麼事。只要設好舞台，讓事件再發生一次，就有機會好好觀察這段時間裡的變化。

這個「生物組成隨時間變化」的過程，在生態學上叫「演替（succession）」，一段演替發生的時間，都要好多代人的時間。想要在實驗室裡看到生物的演替，只有在細菌這種複製快速的生物上才有機會。

實驗回到瓦倫西亞大學的校園裡來進行。他們特別請了專人來做這個實驗裡最重要的工作：吃口香糖，而且要按固定標準吃。

這位志願者是位 36 歲的健康女性，她每天處理兩塊口香糖，每塊嚼 30 分鐘，讓上面的細菌品質保持一致。生產出來的口香糖會被放在人行道上觀察細菌的變化，她花了 12 天生產出來的口香糖，都被好好的放在瓦倫西亞大學校園裡的人行道上，然後準備變成連續 12 週的樣本，來追踪口香糖上的菌相在 12 週裡的變化。

口香糖的細菌史（認真）

這些樣本也跟前面提過的各國樣本一樣，經過小心翼翼的處理後查出上面的細菌社會組成。在瓦倫西亞大學的口做歷史實驗結果，跟各國路上樣本看到的變化，走的是同一個趨勢。剛嚼完的口香糖上，如預期地都是口腔裡的細菌；而口香糖被移到人行道上之後，口腔裡的細菌開始承受環境的重大改變。

首先是環境溫度從體溫 37 度的恆溫，變成隨著日夜運行而有上下變化。人行道上也沒有口水的滋潤，和源源不絶的養份提供。這些嬌生慣養的口腔細菌，受不了這麼大的改變，數量逐漸減少。

在 12 週的變化裡，可以看到原本口腔裡的菌，在第一個月裡還能維持優勢，接著環境細菌的數量開始上升，第三個月起，環境菌開始超越口腔細菌，這是第一波的環境菌入侵。而在各國樣本裡看到的菌屬，則是在第三個月尾聲時出現，算是第二波的環境菌入侵。

研究團隊發現，口腔細菌裡有好菌也有壞菌的鏈球菌（Streptococcus），雖然數量慢慢下降，但到了三個月結束時還有超過 5% 的佔比。所以路邊的口香糖不要採（誰會啊），上面可能會有餓到快死掉的病原菌在等待重生的機會。

你不「吃」口香糖，但細菌得吃

沒有人吃口香糖是為了攝取養份。但是當它離開了口腔，住在上面的細菌就必須真的「吃」口香糖才能存活。那到底它們吃到了什麼？

這群研究人員先是從人行道口香糖上分離出 15 種細菌，做為細菌社會代表。接著他們採了人行道上的口香糖，用了不知道什麼魔法把它們磨成了粉，加在培養基裡，看看它能不能幫助細菌生長。實驗結果證實，這些地上的口香糖裡，的確還殘存著足以養活細菌的養份。

口香糖的膠體很難被分解，所以能當養份的就是吃起來甜甜的糖了吧？研究人員把可能加進口香糖裡的各種成份都拿來測試。細菌們跟人一樣喜歡蔗糖（sucrose），不過有些口香糖加的是取代蔗糖的甘露醇（mannitol）、山梨糖醇（sorbitol）或代糖阿斯巴甜（aspartame），這些也有不少細菌喜歡。

但標榜防蛀牙的木糖醇（xylitol，腦中響起賽駱駝），細菌就敬謝不敏了。另外，讓膠體軟化的甘油也能成為細菌的食物。能利用這裡養份的細菌，才有機會可以在這裡活下來。

這研究很惡搞

這篇研究為什麼會受到搞笑諾貝爾獎的重視呢？可能是因為它是入圍作品裡讓評審笑最大聲的那一篇吧！如果你覺得這是什麼亂七八糟的研究題目啊，然後把它丟在一邊，那就可惜了。

人家開宗明義就說了，這獎是要先讓人大笑，但是笑完可以讓你好好想想。

這雖然不是個完整的重要的研究，但它還是讓我們對未來有新的想像。

能有什麼新的想像呢？舉個例子來說吧！世界各國花了大把鈔票在對抗街上一直長出來的口香糖（據說英國每年要花七千萬歐元來清掉黏在街角的口香糖呢！），而且口香糖黏在一般建物牆上已經很惹人厭了，如果有人把它黏在歷史建築上，後續清理恐怕還會對古蹟造成進一步的傷害。這的確是個大問題。

這群研究人員在文中透露出他們想做但沒達成的希望——
我們不吃的口香糖，會不會有細菌愛吃，而可以請它們幫忙清除呢？

雖然這篇研究沒能直接測試細菌吃膠的能力，但根據他們得到的細菌名單，有些有分解口香糖膠體潛力的細菌，的確在各地樣本裡一再出現，至少說明它能在這些地方存活。或許在不遠的未來，科學家們真的能找到一種有本事住在街頭啃膠的細菌，只要把它噴灑在口香糖上，細菌們就能在暗巷裡默默執行清除工作。

※ 更多搞笑諾貝爾的相關介紹，請到泛科專題【不認真就輸了！搞笑諾貝爾獎】

參考文獻

• Satari, L., Guillén, A., Vidal-Verdú, À., & Porcar, M. (2020). The wasted chewing gum bacteriome. Scientific reports, 10(1), 1-10.
• Modes of Cat-Human Communication: 2021 Ig Informal Lecture

聽說考古學家總是在挖死人骨頭，才能研究史前人類的基因序列？現在可以不用挖骨頭啦！研究口香糖就可以啦。

最近，科學家第一次運用出土的古早味口香糖與上頭的唾液，定序出一位丹麥女性──蘿拉 (Lola) 的完整基因組。

骨頭掰掰！丹麥口香糖寫歷史

這塊古早味口香糖出土於丹麥羅蘭島西爾索姆 (Syltholm) 遺址，距今 5,700 年左右。

鑒於考古出土遺物的性質，絕大部分出土人體的 DNA 採集都是透過骨頭進行，這是科學家首次從非人骨的物體上成功提取完整的古代人類基因，堪稱一大突破。研究人員甚至還在上頭發現大量且多元的古代微生物 DNA ，從細菌、植物到動物等等皆包含在內。

哥本哈根大學 (University of Copenhagen) 全球研究所 (Globe Institute) 副教授施若德 (Hannes Schroeder) 表示，「可以從人骨外的地方成功提取出完整的古代人類基因組，真的相當令人驚豔。」

石器時代也有口香糖？跟你想像可能不一樣

樺木瀝青是一種能透過加熱樺樹皮而獲得的黑褐色物質，加熱後可用於黏著，像是將石刀固定於手柄上，而這項習慣最早可追溯至中更新世（約 750,000 到 125,000 年前）左右。出土的樺木瀝青表面時常存在齒痕，一來可能是因為樺樹皮加熱後冷卻會變硬，所以人們使用前必須將它嚼軟；二來，白樺樹皮具有防腐性，人們會當作藥用，用以防治牙齦疾病。所以，它也扮演了「古早味口香糖」的角色。

瀝青碎片在被咀嚼的過程中，它的無菌和疏水特性抑制了微生物和化學降解，讓 DNA 被截取並保留在裡頭，提供了古代人類和非人類生物的 DNA，以及古代人類遺傳、表型、健康狀況等等面向的生存訊息，讓現代人能一窺他們的生活片段。

不是每一次的考古發掘都能發現人類遺體，這種時候，被嚼食過的物體就成了研究人員的唯一指標。不過，在過去，考古學家總懷疑不起眼的它們是否真能提供古代 DNA ？一直到最近，研究者們才真正擁有能從「古代口香糖」提取基因組資訊的工具。從這塊蘿拉的口香糖，他們提取了她的 DNA 和微生物群相，並在當地發現製造工具和屠殺動物的痕跡。除此之外，該處並未發現人類遺骸。

口香糖的碳十四定年結果約落在 5,700 年前，當時丹麥從中石器時代進入了新石器時代，南部和東部地區引入農業，而中石器時期的狩獵採集者的生活習慣也因此受到了干擾。

古早味口香糖告訴了我們甚麼？

蘿拉雖然身處丹麥中石器到新石器時代的交界，但遺傳上仍完全屬於西方狩獵採集族群，並沒有任何新石器時代農民的血統。這表明當時在斯堪地那維亞南部的新石器農業社群的遺傳影響，可能不像以前所想的那樣迅速及普遍，而當地的狩獵採集者的生存期則比以前想像更長，和農業人口共榮共存，只是沒有情慾流動。

和其他古代歐洲狩獵採集者一樣，蘿拉擁有藍眼睛、黑頭髮、黑皮膚，但她的年齡、死亡時間和地點等資訊，研究者都無法得知，因為關於她的一切，都只能從這塊瀝青上既有的基因證據進行推斷。

換句話說，蘿拉可能其實是位丹麥阿嬤，而非女孩也說不定。

研究人員從被她嚼食過的樺木瀝青中，推測蘿拉有乳糖不耐症，生前最後一餐是鴨肉和榛果，且患有牙齦疾病。她口中多數的病菌類型都很正常，但也有些具致病性，如：肺炎鏈球菌 (Streptococcus pneumoniae)和人類皰疹病毒第四型 (Epstein–Barr virus)，不過，發現病菌也不等於她咀嚼這塊口香糖時就患有肺炎、或曾引起過任何人類皰疹病毒第四型的症狀就是了。

口香糖的逆襲！不起眼的文物也有無價資訊

美國考古學家史蒂文．勒布朗 (Steven LeBlanc) 曾在 2007 年，以咀嚼過的絲蘭纖維，開創了以「非人體材料」獲取人體基因資訊的領域。他表示，這種從瀝青上的人類口水中分離出特定植物和動物 DNA 的能力，使研究人員能夠發掘那些古代人類在考古紀錄上看不見的飲食習慣。

勒布朗亦補充，這次發現提醒了大眾，即使是最不起眼的文物也應加以研究和保存，看似古老的「古早味口香糖」也可能包含無價的資訊，改變人類對過去的認知。

如果想更了解蘿拉的故事，也可以參考以下 News24 World 的影片：

資料來源

• 本文編譯自 Kristin Romey 所撰寫之科普報導 DNA from Stone Age ‘chewing gum’ tells an incredible story ，刊載於 National Geographic ( Dec.17, 2019 )

原始研究

• Jensen, T.Z.T., Niemann, J., Iversen, K.H. et al. A 5700 year-old human genome and oral microbiome from chewed birch pitch. Nat Commun 10, 5520 (2019) doi:10.1038/s41467-019-13549-9

相關報導

• Ancient ‘chewing gum’ yields insights into people and bacteria of the past. by University of Copenhagen the Faculty of Health and Medical Sciences