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流感來了,幼稚園可以停班,大學呢?用風險值來決定吧!

陳妤寧
・2016/03/30 ・2565字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 558 ・八年級

活動記錄/陳妤寧

在PanSci「智慧醫療新契機-智慧化長照新科技應用的契機」講座,和前兩位講者的基因研究相比,台大地理系副教授溫在弘,則完全關注於傳染病表現在空間移動和人口統計的層面。「『傳染』這兩個字意味著今日一個傳染病的受害者、明日就會變成加劇傳染範圍的加害者。這個特質和空汙研究就完全不同-它和社會結構、社會行為有更密切的關聯。因為這樣,『傳染』這兩個字使我更著迷於數學。」溫在弘說。

溫講師
台灣大學地理環境資源學系的溫在弘副教授,,在PanSci「智慧醫療新契機-智慧化長照新科技應用的契機」講座中的分享著重於都市環境人口移動導致的傳染病疫情的地理擴散現象。

 

在空間中不停移動的人口,就是一種數學

溫在弘以2005年 CBS 美國影集數字追兇Numb3rs為例,「CSI純粹透過鑑識偵案,而《數字追兇》則透過數學去找出雜訊中的路徑。疫情就如同犯罪,可以從地理的角度去追蹤擴散來源、尋找潛在感染族群。例如身為交通樞紐的公共車站,往往也是病毒傳染的樞紐。」

 

數字追兇
CBS 美國影集《數字追兇》(Numb3rs)透過數學去找出雜訊中的破案或防疫路徑(Photo via iontelevision)

既然我們現在有了越來越多都市人口的流動資料,包括手機定位、YouBike 租借記錄……能否更有效掌握人在社會中的行為模式跟流動?並且把對智慧城市的諸多想像,一併運用在疫情監測上呢?

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「在每一場傳染病風波中,防疫部門想知道的是:來源的人跟地在哪裡?途徑跟高風險地區在哪裡?這股傳染之勢是怎麼星火燎原的?而一般民眾想知道的則是:我在哪裡會被感染?我需要在哪裡戴口罩或是打疫苗?」

也許你發現了,每個問題的共同點就是「哪裡」。「因為我是地理系的囉,所以 Location(哪裡)對我是最重要的問題,也是為何我們要把地理資訊放到疫情預測裡。」

地理即研究永恆之事?溫在弘:小王子說錯了

開始討論即時地理 (Live Geography) 和即時環境監測之前,溫在弘先打擊眾人對地理系的刻板印象。「在《小王子》這本書裡,小王子說,地理研究的是不會動的東西、是永恆不滅的東西、而非如花一般會生會死的東西--例如海、河流、城市、山脈、沙漠。」這說法在以前可能如此,但溫在弘說,過去在地理範疇中無法研究的會動之物,如今透過好的無線感測科技,就能產生許多應用。

「舉例來說,我在2012年為了研究個人所在地點的空汙指數,在基隆路沿線的電線杆放了感測元件,來偵測馬路空氣中的一氧化碳。即時偵測的結果會傳遞到後端資料庫,這筆資料可做進一步運算分析,甚至製作成訊息推播到使用者的手機。」

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所以,要怎麼用感測技術預測疫情?

找出擴散機制、決定抑制手段

以 2009 年高雄登革熱為例,地圖上的案例點點數量、隨著時間軸的推進變得越來越密密麻麻、最後又逐漸隨著康復趨勢而減少。溫在弘說:「但這麼描述視覺上的變化是不夠的,必須運用統計去分析群眾擴散型態-今天疫情之所以擴散,到底是因為冒出了新的傳染源、還是根本舊的傳染源沒有被有效撲滅?不同的擴散機制,會對應防疫部門不同的抑制手段。」

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前幾年不斷肆虐南台的登革熱,若能搭配更好的數據分析,或許能夠大幅降低災情。source:wikipedia

其次,溫在弘突破防疫部門的觀點,進入一般人最關心的切身問題:我會在哪裡被感染?「只告訴民眾今日哪個區域新增了幾個病例的意義不大,個人關心的會是自身行動的暴露風險、而非整體傳播率。既然如此,有沒有方法可以根據每個人的行為(例如移動軌跡、社交互動),來客製化模擬個人化的風險值?」

一個面臨傳染病威脅的大學校園停課標準?

當國中小面對2009年H1N1的爆發時,擁有一套停課標準;然而每個大學生的課表都不同、大學的圍牆也不如中小學具有明確的人員進出規範。「臺大的校園邊界是半封閉的,校園中可能同時有眾多的居民或是參觀者;而大學生的社交互動也更頻繁、更多采多姿……既然跨系共同上課、共同進行社團活動,今天我只停地理系的課,意義大嗎?」

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出於「我要訂出一套我能切身使用的停課標準!」的動機,溫在弘摩拳擦掌,開始研究傳染病爆發時,校園中的個人暴露感染風險。

第一個重點是移動。「我以學生課表為資料庫,去評估每週一到週五、每天早上到下午、人口如何在校園中的不同教室間移動。對啦,我知道學生不會照表操課……」,但現階段為了減少蒐集資料的成本,課表資料庫的確是最實在的手邊素材了。

有了修課移動路徑和人口流動地圖之後,第二步是輔以每個校園建築入口的紅外線感測儀資料,一旦偵測到有人發燒,就自動啟動後端程式,模擬疫情擴散動態。如果爆發點在地理系室,那它跟其他建築物的風險關聯如何?綜觀下來,根據你的課表,你在每個校園建築的風險值一天下來累計有多高?

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搭配紅外線感應儀,可以快速掌握可能傳染源。source:wiki

就像每日降雨機率一樣,計算出的每日風險值透過手機 app 推播給使用者。重點是,溫在弘相信揭露資訊,就會影響個人行為的判斷,當眾人一起改變行為,就會回到源頭,改變傳染病擴散的模式和規模,整體風險值就會戲劇性的降低

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「從結論來看,大學生的研究風險比研究生高,因為去過的地方若越多、感染風險當然也累積越高;而一直待在系館的宅宅,累積的風險值也會比每個地方都只待短時間的同學高。」溫在弘回應現場聽眾提問時表示,當面對不同傳染病來襲時,最重要的資訊包括傳播途徑(蚊蟲叮咬和飛沫傳染就完全不同)、以及多頻繁的接觸會帶來多大的傳染力,有了這些參數,才能做數學建模。

透過溫在弘的實驗,我們多預見了一種整合無線即時感測、大數據分析和行動推播應用的整合方式,最終回歸到的,還是我們對於控制疾病的渴望與需求

 

聽眾團拍
PanSci「智慧醫療新契機-智慧化長照新科技應用的契機」,在2016/3/17吸引上百名聽眾一起聊醫療大數據的科學事。
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陳妤寧
38 篇文章 ・ 1 位粉絲
熱愛將知識拆解為簡單易懂的文字,喜歡把一件事的正反觀點都挖出來思考,希望用社會科學的視角創造更宏觀的視野。

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從PD-L1到CD47:癌症免疫療法進入3.5代時代
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/07/25 ・4544字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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本文與 TRPMA 台灣研發型生技新藥發展協會合作,泛科學企劃執行

如果把癌細胞比喻成身體裡的頭號通緝犯,那誰來負責逮捕?

許多人第一時間想到的,可能是化療、放療這些外來的「賞金獵人」。但其實,我們體內早就駐紮著一支最強的警察部隊「免疫系統」。

既然「免疫系統」的警力這麼堅強,為什麼癌症還是屢屢得逞?關鍵就在於:癌細胞是偽裝高手。有的會偽造「良民證」,騙過免疫系統的菁英部隊;更厲害的,甚至能直接掛上「免查通行證」,讓負責巡邏的免疫細胞直接視而不見,大搖大擺地溜過。

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過去,免疫檢查點抑制劑的問世,為癌症治療帶來突破性的進展,成功撕下癌細胞的偽裝,也讓不少患者重燃希望。不過,目前在某些癌症中,反應率仍只有兩到三成,顯示這條路還有優化的空間。

今天,我們要來聊的,就是科學家如何另闢蹊徑,找出那些連「通緝令」都發不出去的癌細胞。這個全新的免疫策略,會是破解癌症偽裝的新關鍵嗎?

科學家如何另闢蹊徑,找出那些連「通緝令」都發不出去的癌細胞。這個全新的免疫策略,會是破解癌症偽裝的新關鍵嗎?/ 圖片來源:shutterstock

免疫療法登場:從殺敵一千到精準出擊

在回答問題之前,我們先從人類對抗癌症的「治療演變」說起。

最早的「傳統化療」,就像威力強大的「七傷拳」,殺傷力高,但不分敵我,往往是殺敵一千、自損八百,副作用極大。接著出現的「標靶藥物」,則像能精準出招的「一陽指」,能直接點中癌細胞的「穴位」,大幅減少對健康細胞的傷害,副作用也小多了。但麻煩的是,癌細胞很會突變,用藥一段時間就容易產生抗藥性,這套點穴功夫也就漸漸失靈。

直到這個世紀,人類才終於領悟到:最強的武功,是驅動體內的「原力」,也就是「重新喚醒免疫系統」來對付癌症。這場關鍵轉折,也開啟了「癌症免疫療法」的新時代。

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你可能不知道,就算在健康狀態下,平均每天還是會產生數千個癌細胞。而我們之所以安然無恙,全靠體內那套日夜巡邏的「免疫監測 (immunosurveillance)」機制,看到癌細胞就立刻清除。但,癌細胞之所以難纏,就在於它會發展出各種「免疫逃脫」策略。

免疫系統中,有一批受過嚴格訓練的菁英,叫做「T細胞」,他們是執行最終擊殺任務的霹靂小組。狡猾的癌細胞為了躲過追殺,會在自己身上掛出一張「偽良民證」,這個偽裝的學名,「程序性細胞死亡蛋白配體-1 (programmed death-ligand 1, PD-L1) 」,縮寫PD-L1。

當T細胞來盤查時,T細胞身上帶有一個具備煞車功能的「讀卡機」,叫做「程序性細胞死亡蛋白受體-1 (programmed cell death protein 1, PD-1) 」,簡稱 PD-1。當癌細胞的 PD-L1 跟 T細胞的 PD-1 對上時,就等於是在說:「嘿,自己人啦!別查我」,也就是腫瘤癌細胞會表現很多可抑制免疫 T 細胞活性的分子,這些分子能通過免疫 T 細胞的檢查哨,等於是通知免疫系統無需攻擊的訊號,因此 T 細胞就真的會被唬住,轉身離開且放棄攻擊。

這種免疫系統控制的樞紐機制就稱為「免疫檢查點 (immune checkpoints)」。而我們熟知的「免疫檢查點抑制劑」,作用就像是把那張「偽良民證」直接撕掉的藥物。良民證一失效,T細胞就能識破騙局、發現這是大壞蛋,重新發動攻擊!

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狡猾的癌細胞為了躲過追殺,會在自己身上掛出一張「偽良民證」,也就是「程序性細胞死亡蛋白配體-1 (programmed death-ligand 1, 縮寫PD-L1) 」/ 圖片來源:shutterstock

目前免疫療法已成為晚期癌症患者心目中最後一根救命稻草,理由是他們的體能可能無法負荷化療帶來的副作用;標靶藥物雖然有效,不過在用藥一段期間後,終究會出現抗藥性;而「免疫檢查點抑制劑」卻有機會讓癌症獲得長期的控制。

由於免疫檢查點抑制劑是借著免疫系統的刀來殺死腫瘤,所以有著毒性較低並且治療耐受性較佳的優勢。對免疫檢查點抑制劑有治療反應的患者,也能獲得比起化療更長的存活期,以及較好的生活品質。

不過,儘管免疫檢查點抑制劑改寫了治癌戰局,這些年下來,卻仍有些問題。

CD47來救?揭開癌細胞的「免死金牌」機制

「免疫檢查點抑制劑」雖然帶來治療突破,但還是有不少挑戰。

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首先,是藥費昂貴。 雖然在台灣,健保於 2019 年後已有條件給付,但對多數人仍是沉重負擔。 第二,也是最關鍵的,單獨使用時,它的治療反應率並不高。在許多情況下,大約只有 2成到3成的患者有效。

換句話說,仍有七到八成的患者可能看不到預期的效果,而且治療反應又比較慢,必須等 2 至 3 個月才能看出端倪。對患者來說,這種「沒把握、又得等」的療程,心理壓力自然不小。

為什麼會這樣?很簡單,因為這個方法的前提是,癌細胞得用「偽良民證」這一招才有效。但如果癌細胞根本不屑玩這一套呢?

想像一下,整套免疫系統抓壞人的流程,其實是這樣運作的:當癌細胞自然死亡,或被初步攻擊後,會留下些許「屍塊渣渣」——也就是抗原。這時,體內負責巡邏兼清理的「巨噬細胞」就會出動,把這些渣渣撿起來、分析特徵。比方說,它發現犯人都戴著一頂「大草帽」。

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接著,巨噬細胞會把這個特徵,發布成「通緝令」,交給其他免疫細胞,並進一步訓練剛剛提到的菁英霹靂小組─T細胞。T細胞學會辨認「大草帽」,就能出發去精準獵殺所有戴著草帽的癌細胞。

當癌細胞死亡後,會留下「抗原」。體內的「巨噬細胞」會採集並分析這些特徵,並發布「通緝令」給其它免疫細胞,T細胞一旦學會辨識特徵,就能精準出擊,獵殺所有癌細胞。/ 圖片來源:shutterstock

而PD-1/PD-L1 的偽裝術,是發生在最後一步:T 細胞正準備動手時,癌細胞突然高喊:「我是好人啊!」,來騙過 T 細胞。

但問題若出在第一步呢?如果第一關,巡邏的警察「巨噬細胞」就完全沒有察覺這些屍塊有問題,根本沒發通緝令呢?

這正是更高竿的癌細胞採用的策略:它們在細胞表面大量表現一種叫做「 CD47 」的蛋白質。這個 CD47 分子,就像一張寫著「自己人,別吃我!」的免死金牌,它會跟巨噬細胞上的接收器─訊號調節蛋白α (Signal regulatory protein α,SIRPα) 結合。當巨噬細胞一看到這訊號,大腦就會自動判斷:「喔,這是正常細胞,跳過。」

結果會怎樣?巨噬細胞從頭到尾毫無動作,癌細胞就大搖大擺地走過警察面前,連罪犯「戴草帽」的通緝令都沒被發布,T 細胞自然也就毫無頭緒要出動!

這就是為什麼只阻斷 PD-L1 的藥物反應率有限。因為在許多案例中,癌細胞連進到「被追殺」的階段都沒有!

為了解決這個問題,科學家把目標轉向了這面「免死金牌」,開始開發能阻斷 CD47 的生物藥。但開發 CD47 藥物的這條路,可說是一波三折。

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不只精準殺敵,更不能誤傷友軍

研發抗癌新藥,就像打造一把神兵利器,太強、太弱都不行!

第一代 CD47 藥物,就是威力太強的例子。第一代藥物是強效的「單株抗體」,你可以想像是超強力膠帶,直接把癌細胞表面的「免死金牌」CD47 封死。同時,這個膠帶尾端還有一段蛋白質IgG-Fc,這段蛋白質可以和免疫細胞上的Fc受體結合。就像插上一面「快來吃我」的小旗子,吸引巨噬細胞前來吞噬。

問題來了!CD47 不只存在於癌細胞,全身上下的正常細胞,尤其是紅血球,也有 CD47 作為自我保護的訊號。結果,第一代藥物這種「見 CD47 就封」的策略,完全不分敵我,導致巨噬細胞連紅血球也一起攻擊,造成嚴重的貧血問題。

這問題影響可不小,導致一些備受矚目的藥物,例如美國製藥公司吉立亞醫藥(Gilead)的明星藥物 magrolimab,在2024年2月宣布停止開發。它原本是預期用來治療急性骨髓性白血病(AML)的單株抗體藥物。

太猛不行,那第二代藥物就改弱一點。科學家不再用強效抗體,而是改用「融合蛋白」,也就是巨噬細胞身上接收器 SIRPα 的一部分。它一樣會去佔住 CD47 的位置,但結合力比較弱,特別是跟紅血球的 CD47 結合力,只有 1% 左右,安全性明顯提升。

像是輝瑞在 2021 年就砸下 22.6 億美元,收購生技公司 Trillium Therapeutics 來開發這類藥物。Trillium 使用的是名為 TTI-621 和 TTI-622 的兩種融合蛋白,可以阻斷 CD47 的反應位置。但在輝瑞2025年4月29號公布最新的研發進度報告上,TTI-621 已經悄悄消失。已經進到二期研究的TTI-622,則是在6月29號,研究狀態被改為「已終止」。原因是「無法招募到計畫數量的受試者」。

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但第二代也有個弱點:為了安全,它對癌細胞 CD47 的結合力,也跟著變弱了,導致藥效不如預期。

於是,第三代藥物的目標誕生了:能不能打造一個只對癌細胞有超強結合力,但對紅血球幾乎沒反應的「完美武器」?

為了找出這種神兵利器,科學家們搬出了超炫的篩選工具:噬菌體(Phage),一種專門感染細菌的病毒。別緊張,不是要把病毒打進體內!而是把它當成一個龐大的「鑰匙資料庫」。

科學家可以透過基因改造,再加上AI的協助,就可以快速製造出數億、數十億種表面蛋白質結構都略有不同的噬菌體模型。然後,就開始配對流程:

  1. 先把這些長像各異的「鑰匙」全部拿去試開「紅血球」這把鎖,能打開的通通淘汰!
  2. 剩下的再去試開「癌細胞」的鎖,從中挑出結合最強、最精準的那一把「神鑰」!

接著,就是把這把「神鑰」的結構複製下來,大量生產。可能會從噬菌體上切下來,或是定序入選噬菌體的基因,找出最佳序列。再將這段序列,放入其他表達載體中,例如細菌或是哺乳動物細胞中來生產蛋白質。最後再接上一段能號召免疫系統來攻擊的「標籤蛋白 IgG-Fc」,就大功告成了!

目前這領域的領頭羊之一,是美國的 ALX Oncology,他們的產品 Evorpacept 已完成二期臨床試驗。但他們的標籤蛋白使用的是 IgG1,對巨噬細胞的吸引力較弱,需要搭配其他藥物聯合使用。

而另一個值得關注的,是總部在台北的漢康生技。他們利用噬菌體平台,從上億個可能性中,篩選出了理想的融合蛋白 HCB101。同時,他們選擇的標籤蛋白 IgG4,是巨噬細胞比較「感興趣」的類型,理論上能更有效地觸發吞噬作用。在臨床一期試驗中,就展現了單獨用藥也能讓腫瘤顯著縮小的效果以及高劑量對腫瘤產生腫瘤顯著部分縮小效果。因為它結合了前幾代藥物的優點,有人稱之為「第 3.5 代」藥物。

除此之外,還有漢康生技的FBDB平台技術,這項技術可以將多個融合蛋白「串」在一起。例如,把能攻擊 CD47、PD-L1、甚至能調整腫瘤微環境、活化巨噬細胞與T細胞的融合蛋白接在一起。讓這些武器達成 1+1+1 遠大於 3 的超倍攻擊效果,多管齊下攻擊腫瘤細胞。

結語

從撕掉「偽良民證」的 PD-L1 抑制劑,到破解「免死金牌」的 CD47 藥物,再到利用 AI 和噬菌體平台,設計出越來越精準的千里追魂香。 

對我們來說,最棒的好消息,莫過於這些免疫療法,從沒有停下改進的腳步。科學家們正一步步克服反應率不足、副作用等等的缺點。這些努力,都為癌症的「長期控制」甚至「治癒」,帶來了更多的希望。

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今夏登革熱來勢洶洶,該怎麼防治?有疫苗嗎?
PanSci_96
・2023/09/21 ・2680字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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「啊!蚊子!」

登革熱好嚴重,但,還會更嚴重。過往紀錄顯示登革熱的疫情高峰,常常到 9 月才大規模爆發?這聽起來有點反直覺,我本來還以為應該是最熱的 7、8 月?但其實啊,就是要等天氣稍微降溫,當大家開始出門,不是躲在冷氣房的時候,反而比較容易傳播登革熱。

而根據近期疾管署的統計顯示,台灣各地的登革熱已經發生 4,338 例本土病例,是從 2015 年登革熱在全台造成 43,419 例之後,登革熱疫情最嚴重的一年,我們真的要注意小心!只要出門,防蚊措施不能免!

不過……話說回來,難道就沒有疫苗可以一勞永逸預防登革熱嗎?

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好幾年沒聽說的登革熱,怎麼突然又「熱」起來?

這個我們就要講到台灣登革熱的發生模式,其實台灣沒有登革熱本土病毒株,所以每當登革熱疫情過去之後,登革熱病毒就會在台灣消失,而下一次的登革熱發生,就必須是境外移入的登革熱患者由國外輸入到國內,而且必須要在登革熱可被傳播的期間,被病媒蚊叮咬並傳播出去,才會造成本土的病例,所以從這點我們可以知道登革熱流行,有兩個有效的控制條件:第一、即時發現境外移入病例,直接隔絕病毒在境外。第二、控制台灣本土病媒蚊數量,以及密度,讓登革熱病毒難以傳播出來。

那過去幾年為什麼都沒有發生登革熱的流行呢?因為 2020 年開始因為 COVID-19 疫情封鎖國境,根據疾管署的資料,2020 年到 2022 年,這三年加起來全國僅有 144 例登革熱境外移入病例,而 2023 年至今已經有 158 例登革熱境外移入案例,而在 2015 年登革熱大流行時,更有 354 例境外移入案例,這也表示台灣登革熱疫情的發生,與境外移入登革熱案例息息相關。

臺灣 2023 年登革熱病例分布。圖/衛福部疾管署

尤其,台灣許多行業仰賴東南亞國家的移工,很多台灣廠商也在東南亞國家設廠,彼此之間的旅遊往來也越來越多,所以東南亞國家的登革熱疫情嚴重與否,與台灣是否會發生登革熱流行,有著高度相關。

把積水倒掉!杜絕登革熱,從減少病媒蚊產卵點開始

每年到了春夏交際時,政府都會宣導要防治病媒蚊,做好居家附近的環境衛生管理,大家耳熟能詳的【巡、倒、清、刷】四字口訣,為的是減少積水,那麼孳生源的減少,真的能夠有效防治登革熱發生嗎?

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這時我們要提到登革熱病媒蚊的生殖營養週期。週期的開始是一隻未吸血的雌蚊,開始尋找適合的吸血對象,在吸飽血後,這隻雌蚊需要等待約 2 到 3 天,讓體內的卵發育成熟,接著雌蚊就會開始尋找有水的地方產卵。而埃及斑蚊或白線斑蚊產卵場,都偏好小型的水域,就像廢棄輪胎內的積水、盆栽下方的接水盆等等,當雌蚊把卵都產下來後,就完成了一個生殖營養週期,接著她會再繼續尋找下一個吸血的對象,不斷循環下去。在實驗室內條件充足的環境下,最快 3 天就可以完成一個週期,而在野外一般環境中,科學家認為 5 到 7 天可以完成一次週期。

雌蚊吸飽血後,等待卵發育成熟,就會開始尋找有水的地方產卵。圖/Giphy

猜猜看一隻雌蚊一次可以產下多少卵?答案是 50-200 顆卵。也就是說,一隻雌蚊經歷一次生殖營養週期,假設生男生女一樣多,也就可以有 25-100 隻新出生的雌蚊。吸血的蚊子等於放大了 25-100 倍的數量,所以一隻蚊子在適合環境下,經歷三代之後最多就可以有 1,000,000 隻雌蚊產生。

我們透過蚊蟲的生活史反推,這僅僅只需要一個月左右的時間。

所以回到一開始的問題,把積水容器清除可以減少蚊蟲數量嗎?如果把你居家附近的積水容器清除的話,其實會讓蚊子找不到產卵的地方,你家附近的蚊蟲的確就會減少,其中一個特殊的現象就是,如果蚊子一直沒有辦法產卵,就會將體內的卵回收成為自身的營養,等待再進入一次生殖營養週期,因此減少雌蚊下一代,自然整體蚊蟲的數量就會減少。

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ADE 效應是什麼?有沒有疫苗可以防治登革熱?

除了防治病媒蚊以外,有沒有可以預防登革熱感染的疫苗呢?

其實,登革熱疫苗的開發非常困難,主要的原因是在人類中流行的登革熱病毒有四種血清型別,而不同型別之間的前後感染,有時候會造成前一型感染產生的抗體,幫助後面另外一型的登革熱病毒感染細胞,使病毒就更容易感染細胞,而這個現象也就是抗體依賴增強效應,簡稱 ADE 效應。

當 ADE 效應產生,也就容易造成較嚴重的病症,而 ADE 效應也是登革熱出血熱產生原因之一,也正是因為有 ADE 效應,登革熱的疫苗開發的難度相當大,因此這隻疫苗需要同時產生對抗四型登革熱的有效抗體,還要避免 ADE 效應的產生。

雖然有 ADE 這個大魔王擋在前面,那麼究竟能不能做出登革熱疫苗呢?

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登革熱疫苗的難度在於要克服 ADE 效應。圖/pixabay

其實,在 2015 年賽諾菲巴斯德藥廠曾經有世界上第一支可施打的四價登革熱疫苗 Dengvaxia,但這隻疫苗僅能夠使用在「感染過登革熱」的人身上,主要的原因,還是因為這支疫苗打在「未感染過登革熱」的人身上,當他們感染登革熱時,會產生 ADE 效應,反而變得更嚴重。

不過近期有了轉機,日本武田製藥的 TAK-003 已經完成三期試驗,在歐盟、英國、巴西、印尼、泰國、阿根廷獲得上市許可,根據 TAK-003 在新英格蘭醫學雜誌 NEJM 和柳葉刀 Lancet 發表的論文,在施打 2 劑後,12 個月可以達到 80.2% 的不感染保護力,18 個月後即便感染,也有 90.4% 的重症保護力,而在施打後 4 年半的持續追蹤,仍然保有 61.2% 的不感染保護力,而且對重度登革熱保護力也有 84.1%,更重要的是,跟 Dengvaxia 相比,不論是否曾經感染過登革熱,都可以施打這個新疫苗,不用擔心 ADE,除了 TAK-003 外,台灣還參與了默沙東藥廠的 V181 和默克藥廠的 TV003 兩支候選疫苗的臨床試驗,可惜的是,台灣還沒有通過 TAK-003 的上市許可。

但自從 1970 年代開始研發的登革熱疫苗,面對一道又一道難關,過了五十多年後,似乎終於有疫苗可以幫助人類對抗登革熱了!

登革熱正在蔓延中,你有什麼好的防蚊秘方嗎?你或認識的人得過登革熱嗎?當時的感受是什麼呢?歡迎與我們分享。最後也想問問,你會想打最新的登革熱疫苗嗎?

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數據塑造生活與社會,讓人既放心但又不安?——《 AI 世代與我們的未來》
聯經出版_96
・2022/12/28 ・2760字 ・閱讀時間約 5 分鐘

數位世界已經改變了我們日常生活的體驗,一個人從早到晚都會接受到大量數據,受益於大量數據,也貢獻大量數據。這些數據龐大的程度,和消化資訊的方式已經太過繁多,人類心智根本無法處理。

與數位科技建立夥伴關係

所以人會本能地或潛意識地倚賴軟體來處理、組織、篩選出必要或有用的資訊,也就是根據用戶過去的偏好或目前的流行,來挑選要瀏覽的新項目、要看的電影、要播放的音樂。自動策劃的體驗很輕鬆容易,又能讓人滿足,人們只會在沒有自動化服務,例如閱讀別人臉書塗鴉牆上的貼文,或是用別人的網飛帳號看電影時,才會注意到這服務的存在。

有人工智慧協助的網路平臺加速整合,並加深了個人與數位科技間的連結。人工智慧經過設計和訓練,能直覺地解決人類的問題、掌握人類的目標,原本只有人類心智才能管理的各種選擇,現在能由網路平臺來引導、詮釋和記錄(儘管效率比較差)。

日常生活中很少察覺到對自動策劃的依賴。圖/Pexels

網路平臺收集資訊和體驗來完成這些任務,任何一個人的大腦在壽命期限內都不可能容納如此大量的資訊和體驗,所以網路平臺能產出看起來非常恰當的答案和建議。例如,採購員不管再怎麼投入工作,在挑選冬季長靴的時候,也不可能從全國成千上萬的類似商品、近期天氣預測、季節因素、回顧過去的搜尋記錄、調查物流模式之後,才決定最佳的採購項目,但人工智慧可以完整評估上述所有因素。

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因此,由人工智慧驅動的網路平臺經常和我們每個人互動,但我們在歷史上從未和其他產品、服務或機器這樣互動過。當我們個人在和人工智慧互動的時候,人工智慧會適應個人用戶的偏好(網際網路瀏覽記錄、搜尋記錄、旅遊史、收入水準、社交連結),開始形成一種隱形的夥伴關係。

個人用戶逐漸依賴這樣的平臺來完成一串功能,但這些功能過去可能由郵政、百貨公司,或是接待禮賓、懺悔自白的人和朋友,或是企業、政府或其他人類一起來完成。

網路平臺和用戶之間是既親密又遠距的聯繫。圖/Envato Elements

個人、網路平臺和平臺用戶之間的關係,是一種親密關係與遠距聯繫的新穎組合。人工智慧網路平臺審查大量的用戶數據,其中大部分是個人數據(如位置、聯絡資訊、朋友圈、同事圈、金融與健康資訊);網路會把人工智慧當成嚮導,或讓人工智慧來安排個人化體驗。

人工智慧如此精準、正確,是因為人工智慧有能力可以根據數億段類似的關係,以及上兆次空間(用戶群的地理範圍)與時間(集合了過去的使用)的互動來回顧和反應。網路平臺用戶與人工智慧形成了緊密的互動,並互相學習。

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網路平臺的人工智慧使用邏輯,在很多方面對人類來說都難以理解。例如,運用人工智慧的網路平臺在評估圖片、貼文或搜尋時,人類可能無法明確地理解人工智慧會在特定情境下如何運作。谷歌的工程師知道他們的搜尋功能若有人工智慧,就會有清楚的搜尋結果;若沒有人工智慧,搜尋結果就不會那麼清楚,但工程師沒辦法解釋為什麼某些結果的排序比較高。

要評鑑人工智慧的優劣,看的是結果實用不實用,不是看過程。這代表我們的輕重緩急已經和早期不一樣了,以前每個機械的步驟或思考的過程都會由人類來體驗(想法、對話、管理流程),或讓人類可以暫停、檢查、重複。

人工智慧陪伴現代人的生活

例如,在許多工業化地區,旅行的過程已經不需要「找方向」了。以前這過程需要人力,要先打電話給我們要拜訪的對象,查看紙本地圖,然後常常在加油站或便利商店停下來,確認我們的方向對不對。現在,透過手機應用程式,旅行的過程可以更有效率。

透過導航,為旅途帶來不少便利。圖/Pexels

這些應用程式不但可以根據他們「所知」的交通記錄來評估可能的路線與每條路線所花費的時間,還可以考量到當天的交通事故、可能造成延誤的特殊狀況(駕駛過程中的延誤)和其他跡象(其他用戶的搜尋),來避免和別人走同一條路。

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從看地圖到線上導航,這轉變如此方便,很少人會停下來想想這種變化有多大的革命性意義,又會帶來什麼後果。個人用戶、社會與網路平臺和營運商建立了新關係,並信任網路平臺與演算法可以產生準確的結果,獲得了便利,成為數據集的一部分,而這數據集又在持續進化(至少會在大家使用應用程式的時候追蹤個人的位置)。

在某種意義上,使用這種服務的人並不是獨自駕駛,而是系統的一部分。在系統內,人類和機器智慧一起協作,引導一群人透過各自的路線聚集在一起。

持續陪伴型的人工智慧會愈來愈普及,醫療保健、物流、零售、金融、通訊、媒體、運輸和娛樂等產業持續發展,我們的日常生活體驗透過網路平臺一直在變化。

網路平台協助我們完成各種事項。圖/Pexels

當用戶找人工智慧網路平臺來協助他們完成任務的時候,因為網路平臺可以收集、提煉資訊,所以用戶得到了益處,上個世代完全沒有這種經驗。這種平臺追求新穎模式的規模、力量、功能,讓個人用戶獲得前所未有的便利和能力;同時,這些用戶進入一種前所未有的人機對話中。

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運用人工智慧的網路平臺有能力可以用我們無法清楚理解,甚至無法明確定義或表示的方式來形塑人類的活動,這裡有一個很重要的問題:這種人工智慧的目標功能是什麼?由誰設計?在哪些監管參數範圍裡?

類似問題的答案會繼續塑造未來的生活與未來的社會:誰在操作?誰在定義這些流程的限制?這些人對於社會規範和制度會有什麼影響?有人可以存取人工智慧的感知嗎?有的話,這人是誰?

如果沒有人類可以完全理解或查看數據,或檢視每個步驟,也就是說假設人類的角色只負責設計、監控和設定人工智慧的參數,那麼對人工智慧的限制應該要讓我們放心?還是讓我們不安?還是既放心又不安?

——本文摘自《 AI 世代與我們的未來:人工智慧如何改變生活,甚至是世界?》,2022 年 12 月,聯經出版公司,未經同意請勿轉載。

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