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用無聊的科學,揭穿癌症的十大謠言(上)

陳妤寧
・2016/04/06 ・3869字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 547 ・八年級

編譯/陳妤寧

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圖/methodshop .com@flickr, CC BY-SA 2.0

如果現在上 Google 搜尋「癌症」,會出現上千萬筆結果,以及「癌症 種類」、「癌症 治療」、「癌症 飲食」、「癌症不是病」等大量的相關字串搜尋結果。

Google 幫我們找到的正確資料固然不少,但是錯誤的資料也一樣多,甚至更多。在健康和醫學領域,錯誤的資訊更會誤導我們至更糟糕的結果。當似是而非的謠言被描述的像是完美的科學事實,怎麼分辨其中真偽?

英國癌症研究中心在 2014 年 3月以這篇文章,澄清許多人信以為真,但根本沒有科學證據的「十大癌症謠言」。

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迷思一:癌症是一種人為的「現代疾病」

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1689 年一個臉部長腫瘤的女人,手術前後畫像。圖/public domain

許多人相信癌症是一種「現代生活習慣」造成的新興疾病,但事實上癌症打從人類存在以來就伴隨著我們,數千年前的埃及和希臘醫生們便曾描述過這種疾病的存在;科學家在三千年前的人骨、甚至恐龍骨頭裡都曾發現癌症存在的跡象。(推薦閱讀:現代人罹癌是咎由自取?─《癌症探秘》

當然,生活習慣飲食空氣污染都對罹癌風險具有影響力。在英國,吸菸就占所有癌症死因的四分之一;但「天然的」致癌因子一點也不會少世界上的各種癌症,有六分之一是由病毒和細菌引起的。

其實最大的罹癌風險因子仍在於年齡。現代人越來越長壽、能夠捱過營養不良或大型傳染病的威脅,意味著更有機會活到罹患癌症的年紀,而老化的身體細胞更必須承受罹癌風險。此外,隨著現代各種篩檢、掃描技術和病理學的進步,癌症的存在也比過去更容易被發現並診斷。(延伸閱讀:撒尿蝦讓掃描癌症更容易

迷思二:特定食物有助於預防癌症

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許多食物都被認為具有「抗癌」的效能。圖/Zielnik88 – Own work, CC BY-SA 4.0

藍莓、甜菜、綠花椰、大蒜,綠茶……等非常多食物,被成千上萬的網站「認可」具有抗癌療效。很遺憾地,並沒有這樣「超級食物」的存在能夠替人類抵禦癌症的糾纏,「抗癌效果」在這些食物身上更多時候是種行銷術語,而非科研成果。

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的確,某些食物比起另一些食物會「比較健康」,藍莓或綠茶也對身體不錯,但這是因為「多元的攝取蔬菜水果」是件好事,而非特定的某項食品在發揮神力。我們的身體構造很複雜,而癌症也是。單一的食物無法在這樣的結構上發揮巨大(或是說足夠顯著)的抗癌作用。

說到有效抗癌的方法,幾十年來的科學研究累積下來都指向一個非常簡單、但毫不震撼人心也沒有新聞價值的無趣結果——不抽煙、不喝酒、保持運動習慣、維持健康體重。

迷思三:「酸性飲食」易引起癌症

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酸性飲食容易致癌?圖/PEXELS CC0圖

「酸性飲食會導致你的血液酸鹼值也隨之偏酸、並且提高致癌風險。所以你應該多攝取健康的鹼性食物,包括綠色蔬菜和水果。」(嗯?那檸檬呢?檸檬是治療癌症的良藥嗎?

這在生物學上毫無道理,沒錯啦,癌細胞無法在一個過於鹼性的環境下生存,不過,任何你身體裡的其他細胞也沒同樣辦法。

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血液通常是弱鹼性,而這個酸鹼值由你的腎臟非常嚴格的控管著,尿液的確能夠改變酸鹼值來平衡體內健康,這也是為何有「飲食能改變體內酸鹼環境」的錯誤說法出現的原因。吃綠色蔬菜當然對身體健康,但這跟你體內的酸鹼平衡一點關係也沒有,因為試圖利用任何食物去調整你體內的酸鹼值幅度不會產生作用,體內過多的酸和鹼基本上都會被腎臟毫不留情的以尿尿排出體外。

當你的腎和肺無法正常維持體內的酸鹼值,可能會發生危及生命而且需要立即治療的「酸中毒(Acidosis)」現象——這通常是重大疾病或是中毒的結果,而與任何的酸性飲食毫無關係。

癌細胞附近的微環境確實會變成酸性,因為腫瘤產生能量和耗氧的方式有別於一般的健康組織。科學家們正在研究這是怎麼一回事,並希望藉此研發出更多有效的治療方法。但回到原本所言:想透過飲食來操縱體內酸鹼值來進一步控制癌細胞,是徒勞無功的做法。

迷思四:糖分會滋養癌細胞生長

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癌細胞也愛吃糖?圖/Uwe Hermann @ flickr

糖分會滋養癌細胞生長、甚至必須從癌症病人的飲食中完全的排除?這又是一個毫無根據、並且太快簡化人體複雜性的說法。(癌症嗜吃甜食也許是它的脆弱環節

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「糖分」一詞實際上博大精深——包括來自葡萄糖、果糖、植物體的糖分,餐桌上常見的白色蔗糖就是由葡萄糖和果糖組合而成。不管是哪種糖,都被廣泛稱為碳水化合物,在進入我們的消化系統後會分解產生葡萄糖和果糖,並且被吸收進入血液作為人體生存所需的養分。

我們體內的所有細胞,健康的也好、癌細胞也好,都需要葡萄糖做為他們的燃料,而癌細胞因為生長快速,消耗葡萄糖的需求也更大。其原因和相關療法仍在被研究中。但我們的身體不會選揀哪個細胞應該去接受何種養分,而僅是盡力將糖分轉換成身體可用的葡萄糖、果糖或其他較簡單的醣類,提供給需要能量的身體組織。在這種情況下,試圖全面切斷飲食中的糖分供給是相當不明智的。

就跟鹼性飲食一樣,斷糖飲食也是缺乏營養科學根據的抗癌謠言。沒錯,好的飲食可以打造好的身體,不過科學研究給的答案一如往常的無聊而且毫無爆點:多吃蔬菜、水果、富有纖維的食物、白肉、魚等食物都不不錯的選擇;而太多的脂肪、糖分、鹽份、紅肉、加工肉品還有酒精則應該控制攝取。

迷思五:癌症是一種真菌感染,可以利用小蘇打治療

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癌症其實是真菌感染?圖/wikipedia, CC BY-SA 3.0

這個「理論」聲稱癌症是因為念珠菌感染而引起,而腫瘤正是身體試圖抵抗感染的證據。這「理論」來自於一種不能稱之為非常敏銳的觀察:「癌症永遠是白色的」。

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嗯,暫且不談癌症真的不是真菌,癌症並非永遠是白色的。有些腫瘤是、有些腫瘤則否。如果懶得去問病理學家或癌症外科醫生,稍微大膽查一下腫瘤的圖片也可以發現這個事實。

而且,也有大把大把沒有感染癌症的人正在經歷念珠菌的侵擾。通常免疫系統會負責把念珠菌拒之門外,不過當免疫系統生病了、或是因感染愛滋病毒而免疫系統脆弱不堪的時候,念珠菌感染的情況可能非常嚴重。

這個「理論」還提供了號稱很簡單的治療癌症方法,就是對腫瘤注射小蘇打(碳酸氫鈉)來殺菌。這即便對你身上真正的真菌感染,都不是有效的治療方式,何況是癌細胞。真正可能會被殺死的,可能是吃下高劑量碳酸氫鈉的你本人。

科學家不是沒有認真在研究小蘇打可能帶來的正面療效,有些研究對老鼠身上和培養皿中的癌細胞注射碳酸氫鈉,透過快速改變癌細胞所處環境的酸鹼值來影響癌細胞本身的生長;美國的一項小型臨床試驗研究也在實驗服用碳酸氫鈉膠囊能否減緩癌症帶來的疼痛、以及人體能耐受的最大劑量為何,而非「治癒」腫瘤。截至目前為止,沒有任何已發表的臨床研究證實,碳酸氫鈉可以作為一種癌症療法。

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如同在「酸性飲食」迷思三中提到的,腎臟會對於外來嘗試巨幅改變體內酸鹼值的企圖打死不從,因此一下吃太多小蘇打、或是其他足以改變腫瘤酸鹼環境程度的鹼性攝取,都可能引起急性的鹼中毒(Alkalosis)。

 

(還有五個迷思還沒看完唷!繼續看下篇

 

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陳妤寧
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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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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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不只洗衣服!教你用小蘇打洗碗,從此碗盤亮晶晶!——《寫給懶人的神奇化學書》
如何出版
・2024/11/30 ・2280字 ・閱讀時間約 4 分鐘

破解疑慮:小蘇打其實很安全?

很多人對頭一次聽到的事會有點疑慮,用蘇打洗碗是其中之一。不少人都知道蘇打可以用來洗衣服,但對於拿它來洗碗的提議,則會抱持懷疑,真的沒問題嗎?甚至有的人會感到害怕。只要願意學習蘇打是從哪裡來、有什麼性質、會產生什麼反應,就會了解根本沒什麼好擔憂的。

小蘇打若在高溫下分解會形成蘇打—

2NaHCO3→Na2CO3+CO2+H2O

想必各位已經知道小蘇打(baking soda)可以用來烤麵包,也就是可食用的物質對吧?baking 是「烤」的意思,「烤」麵包時使用,所以稱為「baking」soda。鬆餅粉內也含有小蘇打粉,那麼在煎鬆餅時,會產生什麼呢?沒錯,會產生蘇打,同時也會產生二氧化碳氣體,所以在煎的時候,鬆餅上會冒出許多洞洞。

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這裡有兩個需要提出的重點:

  1. 量少:煎鬆餅所產生的蘇打量很少,所以我們吃了不會有問題。蘇打進到胃裡後,會和胃液中的鹽酸反應,形成食鹽和二氧化碳(CO2)。
  2. 酸鹼中和:鬆餅粉中還添加有酸性物質。此酸性物質會和蘇打行中和反應,所以鬆餅不會有鹼性物質特有的澀味。

煎鬆餅時,小蘇打先變成蘇打後,這些蘇打又因為中和反應變成水和鹽類。

看了上面的說明,大家可別太放心地以為直接拿湯匙舀一勺蘇打來吃也可以,如果大量攝取,還是會有危險(一口氣吃下 200g 左右的話。正常來說不太可能發生)。這裡主要是想跟各位說,沒必要對使用蘇打洗碗大驚小怪,少量的利用並不致危害人體健康。

少量使用小蘇打雖然無害,但過量攝取仍有風險。 圖/envato

小蘇打如何徹底清潔碗盤與排水口?

下面再為大家進一步釋疑:

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• 洗碗機用洗劑的主要成分之一是蘇打。在洗碗機可以用,洗碗時卻不敢用,這太沒道理了。

• 蘇打非常易溶於水。所以洗碗後只要將碗盤用水沖洗,就能夠完全洗乾淨。如果還是覺得怕怕的,就用稀釋過的食醋或檸檬酸溶液擦拭即可。中和反應會將蘇打變成鹽類。

• 蘇打是由(食用沒問題的)小蘇打製成的物質,所以至少是從可以吃的物質而來的。

• 蘇打會和環境中的二氧化碳反應並變成小蘇打。各位的血液中充滿了構成小蘇打的成分 Na+ 離子和 HCO3- 離子,所以沒必要太害怕小蘇打,以及由小蘇打製成的蘇打,是吧?

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希望現在各位已經不再那麼害怕蘇打了。要是依然覺得「啊啊啊!好可怕」的話也沒辦法,就只能這樣了,畢竟還有些人相信開著電風扇睡覺會死掉呢。會怕的人就請別吃鬆餅了,那可是有可能殘留可怕蘇打的食物啊。

用蘇打洗過碗盤的人應該有所體會:「碗盤上面的油分一下子就消失了,我怎麼這麼厲害,能把碗盤洗得亮晶晶?」「沒怎麼用洗碗精就能洗得這麼乾淨?!真神奇。」不用大量洗碗精,而且省水,對環境保護有很大的幫助。除此之外,用蘇打洗碗還有其他隱藏的優點。

用小蘇打洗碗去油快速,省洗碗精、省水還環保。圖/envato

省水又環保:用小蘇打洗碗的隱藏優勢

蛋白質在強鹼溶液中會分解成小塊的胜肽碎片,進一步再分解成胺基酸,所以市面販售的排水口清潔劑都是強鹼溶液,可以溶解頭髮的蛋白質。

廚房水槽的排水口難免會有油垢和食物殘渣堆積。各位已經知道蘇打會將油垢的一部分變成肥皂了,對吧?食物中也含有蛋白質,這些蛋白質在蘇打的作用下也會溶於水(蘇打雖然是比較強的鹼,但在用水將碗盤沖洗乾淨的過程會被稀釋許多。因為量不多,所以從排水口排出時不會影響到下水道的酸度),因此用蘇打洗碗的話,油分子團和蛋白質分子團無法互相聚合,排水口必定會變乾淨。

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前面已說過,在廚房水槽排水口撒少許過碳酸鈉很有效。過碳酸鈉溶於水後會變成蘇打,並能形成過氧化氫。過氧化氫是細菌殺手,本來脂肪和蛋白質就因為蘇打而無法留在排水口了,再加上過氧化氫,這對細菌來說是地獄無誤,就像是已經沒東西可吃,在飢腸轆轆下,還有死神虎視眈眈地等著殺死細菌。用蘇打洗碗並用過碳酸鈉清潔管理廚房水槽的排水口,這絕對是乾淨無味家園的基本配套。

※「人人都應該成為懶惰的化學家!」這是自詡為懶人之王的高麗大學化學系教授李光烈的人生格言,他認為人類的壽命有限、時間已經很短暫了,為什麼要花費時間對抗油膩膩的碗盤、居家害蟲和任何費力的家務事呢?因此他想跟大家推廣「化學式生活」,透過化學縮短打掃、洗碗的時間。不想太勤勞、想成為懶人又想維持整潔的人有福了!《寫給懶人的神奇化學書》是專門為難以從忙碌的日常中擠出時間給自己的人所寫的書,請省下平白丟失的時間,並將它們轉變為人生中更美麗和寶貴的瞬間吧。

——本文摘自《寫給懶人的神奇化學書 :既長知識又省時省力的生活祕笈》,2024 年 12 月,如何出版,未經同意請勿轉載。

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復發淋巴瘤的希望之光:ADC 治療的革新突破
careonline_96
・2024/10/21 ・2212字 ・閱讀時間約 4 分鐘

圖/照護線上

肺癌後又罹淋巴瘤!復發靠突破性治療–抗體藥物複合體 ADC 續命

「瀰漫性大 B 細胞淋巴瘤(Diffuse large B-cell lymphoma),簡稱 DLBCL,是一種有機會治癒的疾病,但並非每個人都能如此幸運。曾碰過一位讓我印象深刻的患者,他的淋巴瘤在第一線治療緩解多年後又再復發。」林口長庚醫院血液科施宣任醫師表示,「患者過去曾因罹患肺癌切除過肺臟,身體狀況難以承受自體幹細胞移植,面臨治療選擇相當有限的困境,狀況一度很不樂觀。」

幸運的是,當時針對 DLBCL 淋巴瘤的突破性新治療–抗體藥物複合體 ADC(Antibody-drug conjugate)剛好核准通過。根據臨床試驗數據,針對復發的病患,若於治療時再加上 ADC 藥物,完全反應率是傳統化療的兩倍,整體存活期更較傳統化療增加將近三倍!因此當時在討論後,立刻幫患者將 ADC 藥物加入治療組合中,後續也順利地達到完全緩解快一年,目前沒有復發跡象,持續門診追蹤。

瀰漫性大B細胞淋巴瘤(DLBCL)治療不能等
圖/照護線上

台灣常見淋巴瘤 DLBCL 惡性度高!復發具抗藥性急需新治療突破

DLBCL 是台灣最常見的淋巴瘤。根據國健署癌症登記報告,台灣一年新增超過四千例淋巴癌個案中有九成屬於非何杰金氏淋巴瘤,超過一半是惡性度很高的 DLBCL,不僅進展快速,且可能侵犯全身器官,因此治療要越快越好,盡量避免等待空窗期。

施宣任醫師強調,「不像一些小細胞的低惡性度淋巴瘤可以等症狀明顯再治療,大細胞病變通常來勢洶洶,像 DLBCL 雖然會因為分期等因素,治療選擇上略有差異,但基本就是完全不能等!」過去 DLBCL 標準的第一線治療為化療藥物再加上 CD20 單株抗體的『免疫化學治療』,除化療毒殺腫瘤細胞外,同時藉由單株抗體直接促使帶有 CD20 的 B 細胞死亡達到緩解的效果。「大約 5~6 成的病患接受免疫化學治療後可以達成長期完全緩解也就是痊癒;剩下無法完全緩解的這群病患,又被稱作頑固型 DLBCL 淋巴瘤,因為已經對第一線藥物產生抗藥性,治療上較為棘手,需要更有效的新藥物選擇。」

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抗體藥物複合體ADC雙管齊下,結合單株抗體+化療
圖/照護線上

ADC 治療雙管齊下 提升療效降低副作用 健保已開放第三線給付

ADC 是經臨床試驗證實有效 DLBCL 淋巴瘤治療的新突破選擇。ADC 藥物的『複合』二字,指的就是單株抗體與化療的結合,藉由單株抗體對腫瘤的精準指向性,將化療藥物直接送到腫瘤身邊,進行毒殺。施宣任醫師進一步解釋,「ADC 藥物的專一性優勢,除了讓治療效果更顯著外,相較傳統化療沒有目標性地作用,ADC 藥物透過單株抗體可達成如同讓淋巴瘤細胞直接把化療吞進去的效果,自然副作用也降低很多,病患比較少感覺噁心、想吐、掉髮等。」

臨床研究顯示,ADC 藥物合併免疫化學治療一起使用後,能夠增加頑固型或復發淋巴瘤病人的整體存活期和完全反應率,並具有更長的療效持續時間。「整體存活期約增加近3倍、達成完全反應的機率則增加2倍以上,對已產生抗藥性的病人來說,這樣的數字實屬難能可貴。」施宣任醫師指出,因此美國 NCCN 治療指引也建議,符合特定條件的 DLBCL 淋巴瘤病人,可優先考慮接受 ADC 藥物的治療組合。

「台灣的醫療基本都是與國際同步,特別會參考美國的作法,因此健保署也於今年(113年)2 月將 ADC 納入 DLBCL 淋巴瘤第三線給付,讓患者能夠在減輕經濟負擔的狀態下,快速接受與國際同步的最新治療。」

ADC藥物或健保給付:提升頑固型或復發DLBCL反應率
圖/照護線上

彌漫性大B細胞淋巴瘤(DLBCL)治療與日常照護小提醒

現今 DLBCL 淋巴瘤的治療已朝多元選擇邁進,但免疫化學治療仍是重要的骨幹治療。施醫師提醒,包括 ADC 藥物等不同治療組合,都會搭配不同的化學藥物,毒性雖有高有低,但都可能造成免疫力低下,因此治療期間,應盡可能降低感染的機會,避免出入人潮較多的公共場所;近期流感、新冠等呼吸道傳染症疾病也較盛行,DLBCL 的病人更應提高警覺,小心預防。

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