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如何面對新病毒?想當年碰到 SARS 時……——《下一場人類大瘟疫》

azothbooks_96
・2016/02/15 ・4376字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 570 ・九年級

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Source: the guardian

不論這些人是死是活,他們全都受了感染—不過是染上了什麼呢?

隨著疾病蔓延到世界各國,全球三大洲的科學家也各在自己實驗室中,研究從各個患者身上採得的樣本,包括組織、血液、黏液、糞便和其他惹人嫌惡的關鍵材料,嘗試分離並辨識出致病原。早期階段起的 SARS 名稱,反映我們對這種東西的認識只及於它的影響和衝擊,就像一隻隱形大野獸留下的足跡。伊波拉是種病毒,亨德拉是種病毒,立百是種病毒,SARS 是種症候群。

SARS Source: ttb

SARS 病原體的搜尋工作,在這些實驗室內如火如荼持續進行,卻由於一些混淆訊息和誤導而受了阻撓。就初學者而言,它的症狀有點太像流感—或者講得更明確一點,太像是最嚴重的流感。流感當中最嚴重的一種就是所謂的禽流感,其致病病毒稱為 H5N1。短短六年之前,香港才經歷這種病毒的恐怖攻擊,它從家禽溢出,導致十八人受了感染。十八個病患看來還不是太多,恐怖的是,那十八人當中有六人死亡。

衛生當局迅速應變,下令關閉活禽市場,還銷毀香港所有活雞,總計一百五十萬隻雞慘遭撲殺,隨後又實施七週消毒作業。這種嚴苛應變措施,加上 H5N1 只擅長從禽鳥傳人,在人與人之間傳布的能力不強,總算將一九九七年香港爆發遏止住了。然而在二○○三年二月,從廣東發出的電郵和簡訊紛紛傳來令人心驚的消息,說是「一種古怪的接觸傳染疾病」開始浮現,禽流感也再次侵襲香港。禽流感和SARS全然不同,不過在當時卻不容易分辨。

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流感殺死一名三十三歲男子,他的八歲兒子也患了病(所幸沒有喪生)。流感說不定還殺了那名男子的七歲女兒,那是兩週之前發生的事,他們前往福建省(就在廣東東北方的相鄰省分)探親時,小女孩死於類似肺炎的疾病。那個小女孩有可能是和雞群接觸太過親密了;她的哥哥肯定就是那樣,後來他親口證實這點。父子兩人的鼻黏液樣本都呈現 H5N1 陽性反應,這似乎暗示,廣東各處紛紛傳出的病例通報,有可能同樣和禽流感有關。於是科學家拿手上的 SARS 樣本進行 H5N1 檢驗,卻是一場誤導。

Source: 科學網

另一項錯誤的見解,是以為 SARS 的致病原有可能是某種衣原體(chlamydia)。衣原體是一群歧異度很大的細菌,包括兩種和人類呼吸道疾病有關的菌種(還有一種比較常在青少年間流行,藉由性行為傳布)。有一種呼吸道衣原體是人畜共通型病原,能從鳥類(特別是寵物鸚鵡)跨種跳躍侵染人類。二月底時,中國一位非常資深的微生物學家在某些 SARS 檢體中,發現了看似衣原體的東西,於是基於他的薄弱證據—加上在中國科學界的高度威望—衣原體假說獲得北京衛生主管部門高層的過度信賴。但是中國至少另有一位知名研究人員抱持異議,主張倘若病因出自衣原體,那麼病患應該對抗生素治療有反應—結果他們並沒有。然而那位研究學者身處偏遠廣東的呼吸疾病研究所,北京不認同他的說法。

鸚鵡熱衣原體 Source: wikipedia

同時實驗室科學家也投入探索其他的可能性,洋洋灑灑包括:鼠疫、斑疹熱(spotted fever)、退伍軍人症(Legionnaires’ disease)、斑疹傷寒、多種細菌性肺炎、季節性流感、血中大腸桿菌,以及新舊世界的漢他病毒等。SARS病原體追查工作之所以困難,部分在於科學家並不知道,他們尋找的是熟悉的病原,或者是與常見病原相似的新穎病原,或者是全新的病原。此外,還有另一種可能:或許那是獸醫經常見到,不過對人類傳染病來講卻是全新品類的病原體換言之,就是新興的人畜共通病原體。

前面我介紹了幾種實驗方法,都用上聚合酶連鎖反應來篩檢 DNA 或 RNA 的可識別片段,再結合分子檢定來測出抗體或抗原,然而這些做法都只能用來搜尋熟悉的病原體—或者至少是與常見病原非常類似的病原。這類檢測在回答「就是這個嗎?」的具體問題時,基本上只能給你「陽性」、「陰性」或「近似」三種答案,但用於尋找全新病原體就比較困難。除非你對目標微生物的分子識別標誌有概括認識,否則是沒辦法從識別標誌來檢測那種微生物的。因此實驗室科學家必須仰賴一種自動化程度較低的傳統途徑:把微生物放進細胞培養液中,讓它生長,然後用顯微鏡來檢視。

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香港大學位於一處丘陵山巔,俯瞰鄰近鬧區,裴偉士(Malik Peiris)就是在那裡領導一支團隊,採行這條途徑,最後終於得出豐碩成果。裴偉士是牛津養成的微生物學家,生於斯里蘭卡,也在那裡長大,他的話聲輕柔,卓有見地,頭型渾圓,留著深色纖細頭髮。他主要以流感研究著稱,在一九九五年來到香港,緊接著那裡就出現禽流感大恐慌,他有理由認為,廣東傳出的疾病,以禽流感假說最為可信。他在二○○三年告訴一位記者:「我們心中首先冒出的想法是,H5N1 病毒有可能養成了人傳人的能力。」不過他們檢驗了手中的 SARS 樣本,看看裡面有沒有 H5N1 或者其他繁多常見的嫌疑標的,結果找不到絲毫證據,於是他的團隊改變想法,認為他們面對的是一種新病毒。

Professor JSM Peiris of the University of Hong Kong (bottom left) and his team of scientists looking at the SARS virus. SARS has killed overa hundred and infected over several thousand throughout the world. 08-04-03
裴偉士(Malik Peiris)Source: HKU

接下來他們集中火力,試行培養那種病毒。這就表示,首先要給這種神祕生物安排一種活細胞環境,讓它能夠在裡面複製,等它在培養液增長出充分數量,對細胞造成充分損傷,那時就能見到它的身形。培養液中的活細胞必須是某種「不死的」細胞系(好比一位名叫海莉耶塔.拉克斯〔Henrietta Lacks〕的不幸女士留下的著名的海拉細胞〔HeLa cell〕),這樣它們才會永無止境繼續複製下去,直到有東西把它們殺死為止。裴偉士的團隊起初先為那種新的致病原提供五種不同的細胞系,這五種細胞先前都各自經過驗證,適合呼吸道病原體棲身,分別為:狗的腎臟細胞、大鼠的腫瘤細胞、流產人類胎兒的肺部細胞,以及其他細胞。結果運氣不好,沒有顯現細胞受損的跡象,因此也沒有出現病毒生長的證據。

Source: daily mail

接著他們嘗試另一個細胞系,取自一隻恆河獼猴胎兒的腎臟細胞。好極了,這次交上好運了。三月中時,他們在培養的獼猴細胞中見到了「細胞病變效應」(cytopathic effect),意思是有東西開始在那群細胞裡複製,並摧毀它們,從一顆細胞溢出侵入另一顆細胞,產生出一片肉眼可見的毀滅地帶。又隔了幾天,團隊用電子顯微鏡拍下了那種圓形病毒顆粒的影像,每個顆粒外表環列眾多棘突,狀似皇冠。這種結果完全出乎意料之外,於是團隊中的顯微鏡專家只好仰仗一種類似野外導覽的手冊,他查閱了一本病毒顯微圖鑑,尋找和它相符的病毒,這就像是見了一種新的鳥兒或野花時,你我都會做的動作。他在一群叫做冠狀病毒(coronavirus)的病毒當中,找到了相符的種類。冠狀病毒的特點是,各個病毒顆粒外緣都環列蛋白質突起,形成類似皇冠的外觀 。

Source: Oma MOH

正如培養工作證實 SARS 患者體內存有一種未知的冠狀病毒—至少某些病人是這樣—不過這也不見得表示,那種病毒就是病因。為建立因果關係,裴偉士的團隊拿在細胞培養中新發現的病毒,來檢驗SARS患者的血清(因為那裡面可能含有抗體),這就像拿聖水來潑灑女巫。結果抗體辨認出那種病毒,產生強烈反應。根據這項證據,加上其他檢查驗證,裴偉士和他的同事在不到一個月內就發表了一篇論文,審慎宣布這種新的冠狀病毒是 SARS 的「一種可能起因」。

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他們對了,那種病毒被稱為 SARS 冠狀病毒,而且不多加省略直接簡稱為 SARS-CoV。這是歷來首見會釀成人類重症的冠狀病毒。(另有一些冠狀病毒也像其他眾多毒株同樣會引致普通感冒,此外另有一些則會引致小鼠的肝炎、豬隻的胃腸炎,還有火雞的呼吸道感染。)SARS-CoV 的簡稱沒有不祥意涵。昔日發現了新病原體,會給它冠上比較富有地理色彩的稱號,好比佛山病毒或廣州病毒,民眾就會奔走相告:當心啊,那個人染上廣州病毒!不過到了二○○三年,所有人都體認到,這種稱號惹人不快,不受歡迎,對旅遊業也有不良的影響。

其他幾支團隊也各自獨立作業,致力分離出 SARS 致病原,大約都在相同時間得出相同答案。美國團隊以亞特蘭大的疾病控制與預防中心為基地,連同大批國際合作夥伴協力進行。歐洲有一組跨國人員通力合作,分別在德國、法國和荷蘭的研究機構推展工作。中國有一小群熱情、幹練,卻恭順服從的研究人員共組研究班子,他們領先裴偉士好幾週,分離出一種冠狀病毒,還拍下了照片。這群以軍事醫學科學院(Academy of Military Medical Sciences)為大本營的中國科學家卻很倒楣,他們震懾於衣原體學說和在北京推廣此論的權威人士,錯過了率先發表這項實質發現的機會。「我們太謹慎了,」其中一位成員事後表示。「我們等太久了。」

裴偉士和他那批夥伴確認了病毒,為它的部分基因組定序,把這些序列擺進其他冠狀病毒系統樹中進行比對,接下來合理的做法就是揣摩病毒的來歷。這種東西不會憑空出現。它一般都在哪裡藏身?生命史的詳情為何?天然宿主是誰?一位參與這項研究的年輕生物學家,在香港和我見面時談到了這個課題。那位科學家名叫潘烈文(英文名Leo Poon)。

潘烈文 Source: 明報

「我們在人類樣本中發現的資料,」

潘烈文表示:

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「暗示這種病毒對人類來講是新的。我的意思是,人類以往沒有被這種病毒感染過。所以這肯定是來自某種動物。」

不過是哪種動物,還有牠們怎麼恰好就把傳染病感染給人類?要找出這些問題的答案,恐怕只能進入中國南方的森林、街道、市場和餐廳去收集證據。期望他就那個題材多加著墨,我又提出問題:

「那項田野工作你也參加了嗎?」

「沒有,我是個分子科學家,」他回答。

我猜那就像是請教美國抽象畫家傑克遜.波洛克做不做房屋油漆工作一樣,不過潘烈文對我的問題並沒有見怪。他沒有參與,但他很樂意讚揚別人。他們有另一位同事,名叫管軼(Guan Yi),是一位狂放不羈的研究員,具有流行病學家的敏銳直覺,還有毫不妥協的膽識氣魄。管軼越界進入中國,與幾位地方官員合作,來到深圳最大的活禽活畜市場,拿拭子從待售動物的喉嚨、肛門和採得樣本。那批樣本就是循跡追查的第一步,引領潘烈文(進行分子生物學分析)、裴偉士、管軼本人—最後還包括全球各地的科學家和衛生官員—把他們的懷疑目光投注在一種名叫果子狸的哺乳動物身上。

列印本文摘自泛科學2016年2月選書《下一場人類大瘟疫》,漫遊者文化出版。

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azothbooks_96
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漫遊也許有原因,卻沒有目的。 漫遊者的原因就是自由。文學、人文、藝術、商業、學習、生活雜學,以及問題解決的實用學,這些都是「漫遊者」的範疇,「漫遊者」希望在其中找到未來的閱讀形式,尋找新的面貌,為出版文化找尋新風景。

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

  • 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?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

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。

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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:

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  • 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

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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?

圖形處理的例子

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。

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典型的CPU與GPU架構

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?

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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?

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(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)

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。
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賴昭正_96
43 篇文章 ・ 56 位粉絲
成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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用迷幻藥治憂鬱?基因編輯療法將通過批准?——2023 最值得關注十大科學事件(上)
PanSci_96
・2023/01/30 ・2348字 ・閱讀時間約 4 分鐘

在 2022 年裡,我們見證了低軌通訊衛星在戰爭中的作用、Omicron 肆虐與次世代疫苗、韋伯太空望遠鏡捕捉系外生命印記、銀河中心黑洞初次現身、人類精準回擊小行星、台灣 CAR-T 首例、特斯拉的平價人形機器人、與超強的 LaMDA 跟 ChatGPT AI 語言模型!

2023 年能更刺激嗎?有哪些值得我們關注的科學大事呢?

我們綜合整理了 Nature、Science、Scientific American、NewScientist、富比世雜誌、經濟學人雜誌,結合泛科學的觀察與期待程度,提出這份「2023 最值得關注十大科學事件」;今年的科學界將會熱鬧非凡,令人目不暇給!

No.10 病原體通緝名單

2022 年 11 月,法國科學家在 bioRxiv 上發表了從西伯利亞永凍土中復活的多種病毒;這些「殭屍病毒」中最古老的已經有 48500 歲,在溫度升高後,這些病毒都復甦了過來……。雖然這批古老病毒只能感染變形蟲,但也暗示著,冰層之下存在更多正在休眠、極可能對哺乳動物或人類造成危險的病毒。

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隨著氣溫與海溫升高,這些不定時病毒炸彈正在醞釀著。

世界衛生組織將在今年發布修訂後的「重點病原體清單」,至少 300 位科學家嚴謹審查超過 25 個病毒與細菌家族的各種證據,針對目前還未知、但可能造成全球疫情的未知疾病 Disease X 做出預測,擬出一份優先名單。被列入名單的病原體通緝犯將會被重點研究調查,以利未來開發疫苗、治療與診斷技術。

被列入優先名單的病原體將會被重點研究調查。圖/Envato Elements

No.9 新一代 mRNA 疫苗

乘著在 COVID-19 大流行間快速成熟的 mRNA 疫苗研發平台,許多疫苗正蓄勢待發。

BNT 在 2023 年初針對瘧疾、肺結核和生殖器皰疹的 mRNA 疫苗開始了首次人體實驗;也與輝瑞合作,研發能降低帶狀皰疹發病率的疫苗。另一家 mRNA 大廠莫德納,也在研發能預防生殖器皰疹和帶狀皰疹病毒疫苗。

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除此之外,莫德納開發的黑色素瘤 mRNA 疫苗與默克的藥物合併療法,在去年底公布中期臨床試驗結果,顯示能降低 44% 的死亡率及復發風險,臨床試驗也將在 2023 年進入最後階段。

這些將在 2023 年揭曉的成果,將拓展人類使用 mRNA 疫苗對抗疾病的手段。

新一代 mRNA 疫苗正蓄勢待發。圖/Envato Elements

No.8 CRISPR 療法獲批准

由於之前的臨床試驗結果很不錯,CRISPR 基因編輯療法極有可能會在今年首次正式通過批准!

這種 exagamlogene autotemcel(exa-cel)療法,是由美國波士頓的 Vertex Pharmaceuticals 和英國劍橋的 CRISPR Therapeutics 公司共同開發。用超簡化的方式來説,治療方法就是先收集一個人自己的幹細胞,接著用 CRISPR-Cas9 編輯修正幹細胞中有缺陷的基因,最後再把這些細胞輸回人體。

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Vertex 公司預計會在 3 月向美國 FDA 申請批准,讓 exa-cel 療法可以用於治療 β-地中海貧血或鐮狀細胞病的患者。

然而,隨著療法上市,相關的討論預期也將甚囂塵上……。

CRISPR 基因編輯療法極有可能在今年正式通過批准。圖/Envato Elements

No.7 阿茲海默有藥醫

美國 FDA 將在年初宣布,Eisai 製藥公司和 Biogen 生技公司開發的 lecanemab,是否可以用來治療阿茲海默患者。

該藥物就像一台大腦專用的掃地機器人,為單克隆抗體,可以清除大腦中積累的 β 澱粉樣蛋白;在包含了 1785 名早期阿茲海默患者的臨床試驗中顯示,比起安慰劑,能減緩認知能力下降的速度約 27%。不過,有些科學家認為這效果只能說是還好,也有些擔心藥物不夠安全。

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無獨有偶,另一款由美國的 Anavex Life Sciences 開發的阿茲海默藥物 blarcamesine,目前也正在臨床試驗階段;它能啟動一種可提高神經元穩定性及相互連接能力的蛋白質,就像是幫神經元升級了連線速度與品質,估計在今年會持續帶來新消息。

blarcamesine 能幫神經元升級連線速度與品質。圖/Envato Elements

No.6 迷幻療法

2023 年,也極可能立下迷幻藥被用於醫療用途的里程碑。

多個相關臨床研究都進展到第三期,例如為 PTSD 創傷後症候群設計的新療法,結合了心理治療與 MDMA 亞甲二氧甲基苯丙胺,也就是所謂的搖頭丸,在臨床三期中,67% 的患者不再被診斷有 PTSD。

而來自迷幻蘑菇的裸蓋菇素,則被用來治療難治型憂鬱症,其臨床二期結果令人鼓舞。233 名難治型憂鬱症患者分成三組,在服用不同劑量裸蓋菇素後,每一組的憂鬱症量表分數都降低;而劑量最重的那組,其降幅最顯著。

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最後是 K 他命,竟然成為對抗酒精使用障礙的療法!酒精使用障礙包括酗酒、酒精依賴、成癮等,86% 的臨床試驗病人,在接受新療法後六個月,持續戒除酒精。

然而,也有科學家警告這些樂觀訊息中有炒作成份,就讓我們持續關注吧!

迷幻藥能有效治療病情!?圖/Envato Elements

看到這你可能會想,第六到十名怎麼都是跟醫療健康有關的大事件呢?別急!在下一篇中,我們接著介紹更精采的第五到第一名!

也歡迎大家跟我們分享,你知道的、即將在 2023 年發生的科學大事件!

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期待在 2023 年即將發生的科學大事件!圖/GIPHY

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陳建仁接受 PanSci 泛科學採訪:「我常常看 PanSci 喔!」
PanSci_96
・2022/08/25 ・662字 ・閱讀時間約 1 分鐘

今日(2022/8/25)前副總統,中研院院士陳建仁接受 PanSci 泛科學採訪,分享 2002 年 SARS 後台灣防疫上的改革,對於這次 COVID-19 防疫準備與策略的影響,以及面對與病毒共存的現在,未來台灣防疫是否還能做得更好。他也溫暖地表示自己早已是 PanSci 的讀者,大大激勵了到訪的我們。

陳建仁表示:「我常常說,台灣防疫能成功,有 2300 萬無名英雄(unsung hero) 。」 他認為各種非醫療介入手段 (NPI,Nonpharmaceutical Interventions) 如戴口罩、勤洗手、維持社交距離,是靠所有人配合才能達成。而台灣能在相對短時間內快速提升疫苗覆蓋率,甚至在 18-65 歲年齡段達到近 100%,也是眾志成城,守護彼此的彰顯。然而由於關於疫苗的錯假資訊流傳,部分媒體報導沒能正確傳達風險,造成 75 歲以上族群疫苗覆蓋率偏低,未達到 70% ,也讓他不禁嘆息。不過他觀察數據,認為配合快篩跟抗病毒藥物即時投遞,亦已有效降低重症死亡率。

世界各國漸漸從第一階段的「溯源、阻絕」,第二階段的「疫苗覆蓋」,進入第三階段「與病毒共存」,陳建仁認為最重要的是應對環境與病毒變異,隨時調整策略,信賴專業領導,避免過多政治干擾。他觀察世界衛生組織 (WHO) 在近期的表現,認為已較疫情初期改善許多,而有了這次經驗,面對未來難以預知的各種公衛挑戰,全世界都將準備得更好。

泛科學獲得文化部補助,正在製作 《Taiwan Keywords》 系列影片。以 12 個關鍵字為主題,呈現臺灣地區 12 項前沿科技與科學發展。本次採訪內容之精華將在影片製作完成後,於 Taiwan PlusPanSci 的 YouTube 頻道播出,不想錯過的話,就先訂閱起來,開啟小鈴鐺吧!

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