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用Google預警茲卡病毒疫情?

miss9_96
・2016/04/23 ・3654字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 584 ・九年級

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「有證據了!茲卡病毒真的會導致胎兒畸形!」——美國疾管署(2016/04/13) [1]

577px-MICROCEPHALY
感染茲卡病毒的母親生下小頭畸形的嬰兒。圖/By Beth.herlin – Own work, CC BY-SA 4.0, wikipedia

難以預警的疫情

2015 年年初,茲卡病毒在巴西爆發大流行,由於疾病的症狀不嚴重,僅有輕微地紅疹、結膜炎、關節痛等 [2],所以沒有引起太多注意。沒想到數個月後,多名曾感染茲卡病毒的孕婦產下畸形兒,全球的科學家才赫然發現,這個乘著埃及斑蚊而來的病毒,將是人類未曾想像過的殺手……

病徵不顯著,卻有無法承擔的併發症

不明顯的病徵,使得患者可能會忽視病況、選擇在家休息而不去就醫,導致政府無法監控疫情。而蚊蟲更加速了疫情的擴散,南美洲的疫情自 2015 年年初至今,推測已超過 1 百萬人感染 [3, 4]。種種的因素加總,導致南美洲的疫情嚴重度,完全出乎所有人的預料 [5, 6] [註1]。

茲卡紅疹
茲卡病毒引起的紅疹。圖/wikipedia, By FRED – Own work, CC BY-SA 3.0

中國、東南亞等國是觀察重點

巴西即將在 2016 年迎接奧運,大量的國際旅客可能會把病毒帶往全世界。資料科學家利用巴西各大機場的飛航紀錄進行分析,發現從巴西搭機飛往亞洲的旅客,絕大多數人都是前往中國。此發現顯示中國在夏季來臨之時,將面臨茲卡病毒嚴峻的挑戰 [4]。而鄰近的台灣,該如何預警即將襲來的茲卡病毒呢?

用關鍵字搜尋熱門度預測茲卡疫情?

Google 在數年前即發現,當流感爆發之時,民眾鍵入特定關鍵字(如:發燒)的頻率就會增加。以此現象為基礎,Google 公司和美國疾病管制署合作,設計了以關鍵字搜尋熱門度為基礎的預警模型,其成果甚至於發表在知名學術論文 [7] [註2]。(延伸閱讀:台灣流感疫情也可以問問 Google 大神!

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那麼茲卡疫情,能不能也比照辦理呢?以下是本文的分析條件:

表1:2015 年巴西茲卡疫情分析條件

時間範圍:2015/02/18~06/13
搜尋限制:巴西/葡萄牙語
疾病 疑似感染茲卡病毒病例數
資料來源:Emerging Infectious Diseases journal, 21, 2274-6
症狀 發燒、紅疹、頭痛、關節痛和充血性結膜炎
潛伏期 三天~一週
資料來源:中華民國疾病管制署
關鍵字A erupção (紅疹)
關鍵字B artralgia (關節痛)
資料來源:Google趨勢(Google Trend)

下圖是刊登在《新興傳染疾病》期刊(Emerging Infectious Diseases journal)的患者趨勢圖,顯示了巴西薩爾瓦多市的疫情變化。從圖中可以明顯地看到,該市在 2/15 出現疑似病例,而在4月第二週時,人數開始上升,並在 5 月第一週時達到高峰 [3, 5, 8-10]。

疫情走勢
圖二:巴西薩爾瓦多市疑似茲卡病毒患者變化 [10]。

那麼用葡萄牙語的「紅疹」和「關節痛」的搜尋熱門度變化呢?從下圖中可以看出,「紅疹」的熱門度在 4 月第三週時出現明顯的高峰,早於醫院回報病例的高峰時間(5 月第一週),約提早了一週。這項觀察暗示了相較於醫院逐一回報病例的傳統模式,利用民眾在 Google 搜尋的變化量來監控茲卡疫情,有機會讓衛生單位獲得更多的預警時間!更早地評估當地的疫情趨勢。

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而「關節痛」的搜尋熱門度,也相同地出現了顯著的高峰,發生的時間約在 4 月第二週,亦早於醫院回報病例的高峰時間(5 月第一週),約提早了兩週。暗示「關節痛」和「紅疹」關鍵字,都有潛力協助預警、評估巴西茲卡疫情的變化!

紅疹 關節痛
圖三:葡萄牙語「紅疹」和「關節痛」的關鍵字搜尋熱門度變化。圖/本文作者

用群眾行為模式判斷疫情的優勢和缺點

近年來在金融、影視界裡,觀察群眾行為而作出未來趨勢判斷的例子越來越多(如:Netflix 打造熱門影視「紙牌屋」巨量數據預測期貨價格)。而從上文中可以發現到,若以 Google 關鍵字搜尋變化作為本次巴西茲卡疫情的預警、評估系統,比起讓醫院逐一回報病例的方式,利用群眾行為來推測流行病,將有機會能夠盡早評估疫情,使政府擁有更多的防疫時間!

但利用 Google 關鍵字搜尋來判斷疫情會有以下的限制:

1) 其它疾病會影響結果,如:感冒也會引起關節疼痛。

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2) 無症狀的患者無法追蹤。

3) 不使用 Google 的民眾亦無法追蹤。

雖然有上述的限制,但我認為由於 Google 數據的即時性高反應快成本低,未來在台灣的公衛防疫領域上,也許將是一種值得投資的預警模式。

寫在文末:面對茲卡,我們可以怎麼做?

Aedes_aegypti_resting_position_E-A-Goeldi_1905
埃及斑蚊手繪圖。圖/By Detail from the original by Emil August Goeldi (1859 – 1917) – E. A. Goeldi (1905) Os Mosquitos no Pará. Memorias do Museu Goeldi. Pará, Brazil., Public Domain, wikipedia.

對台灣來說,茲卡病毒是極為陌生的疾病,而該病毒的媒介——埃及斑蚊,卻是南台灣熟悉的老對手。面對既陌生又熟悉的敵人,我認為從中央、地方和民眾都有一些工作可以思考:

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【中央】

研發廣效型快篩試劑

目前無法用血清學的方式區分茲卡病毒、登革熱和黃熱病[11],但換言之,若能研發廣效型的抗體,就能廣效性地辨識此群病毒,將十分有利於將疫情阻隔於台灣海關之外。[註3](補充:疾管署已在 4/13 宣佈台灣將進口登革熱、茲卡、屈公熱的三合一快篩試劑。)

促進且推廣正確的知識給一般民眾

未知將引起恐懼。政府應和媒體合作,如公信力高的維基百科、泛科學、科學人等;傳播力強的傳統媒體,如:民視、聯合報、蘋果日報等。政府和媒體協同產出科普性強的資訊,並利用網路傳播來確保流通資訊的正確性,避免錯誤的訊息造成恐慌,甚至阻礙政府的防疫措施。

研究台灣過往的病例

美國曾報導特殊的患者,同時被帶有登革熱和茲卡病毒的蚊子叮咬而共同感染,進而出現了近 40 ℃ 的高燒 [10],和典型的茲卡症狀有很大的差異。上述案例顯示某些患者感染茲卡病毒後,可能產生預料之外的症狀。而台灣民眾有許多獨有的盛行疾病,如:糖尿病、洗腎,若能先從病例中取得資訊,就能達到「多一分準備,少一分害怕」的目標。

研究畸形兒和登革熱之間的關係

由於茲卡病毒能引發畸形兒,而同為黃病毒科的登革熱病毒是否也會引起類似的併發症,將是學界未來可研究的方向。

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【地方】

建置疫情模擬系統

利用氣象局的雨量、濕度資料庫,結合市府的城市發展、地籍資料,對於疫情進行模擬和預測。此概念在國內學界,政府單位皆有先例,如「疾管署科技發展計畫」及「中原大學和氣象局合作研究計畫」等。

【民眾】

孕婦或計畫懷孕的女性,避免前往中南美洲

若從疫區返國後產生症狀,務必告知醫師旅遊史的細節

閱讀公信力高的資訊,避免不必要的擔憂

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我們天生都會對陌生的事物感到恐懼,而在網路時代裡,恐慌 = 對事件的不瞭解 X 事件的嚴重度。所以除了要努力製造「正確的資訊」,也要強化「正確資訊的流通力」,才能讓身在防疫前線的醫學、公衛專家們,好好地保護我們所愛的台灣!

  • 本文感謝衛生福利部台東醫院檢驗科張昱維(Yu-Wei Chang)、UDN 聯合報系媒體創新研發中心研究員陸子鈞及病後人生—一站式服務網站長羅佩琪協助。

註釋:

  1. 茲卡病毒和畸形兒的關聯,仍需流行病學的進一步證實。
  2. 利用 Google 做為流行病的分析並非首創,請見〈用大數據畫出伊波拉救命地圖:看Big Data如何做疾病預測〉或〈大數據(Big Data)於疾病研究之應用〉。
  3. 我並不支持研發疫苗,雖然WHO和部分公司正研發疫苗 [11],但我認為要找到願意測試疫苗安全性的孕婦,會有很大的困難。

參考文獻:

  1.  CDC Concludes Zika Causes Microcephaly and Other Birth Defects. 美國疾管署官方網頁
  2. 茲卡病毒感染症。衛生福利部疾病管制署官方網頁。
  3.  Zanluca C, de Melo VC, Mosimann AL, Dos Santos GI, Dos Santos CN, Luz K. (2015) First report of autochthonous transmission of Zika virus in Brazil, Memórias do Instituto Oswaldo Cruz, 110(4), 569-572
  4. Bogoch II, Brady OJ, Kraemer MU, German M, Creatore MI, Kulkarni MA, Brownstein JS, Mekaru SR, Hay SI, Groot E, Watts A, Khan K. (2016) Anticipating the international spread of Zika virus from Brazil, The Lancet, 387(10016), 335-336
  5.  Possible Association Between Zika Virus Infection and Microcephaly — Brazil, 2015. 美國疾病管制署官方網頁。
  6. Zika virus epidemic in the Americas: potential association with microcephaly and Guillain-Barré syndrome. 歐洲疾病管制署官方網頁。
  7.  Jeremy Ginsberg, Matthew H. Mohebbi, Rajan S. Patel, Lynnette Brammer, Mark S. Smolinski & Larry Brilliant (2009) Detecting influenza epidemics using search engine query data. Nature, 457, 1012-1014
  8. Cardoso CW, Paploski IA, Kikuti M, Rodrigues MS, Silva MM, Campos GS, Sardi SI, Kitron U, Reis MG, Ribeiro GS. (2015) Outbreak of Exanthematous Illness Associated with Zika, Chikungunya, and Dengue Viruses, Salvador, Brazil, Emerging Infectious Diseases journal, 21(12), 2274-2276
  9. Zika virus. 世界衛生組織官方網頁。
  10.  Dupont-Rouzeyrol M, O’Connor O, Calvez E, Daurès M, John M, Grangeon JP, Gourinat AC. (2015) Co-infection with Zika and dengue viruses in 2 patients, New Caledonia, 2014, Emerging Infectious Diseases journal, 21(2), 381-382
  11. Bharat Biotech says working on two possible Zika vaccines. REUTURES新聞。
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文章難易度
miss9_96
170 篇文章 ・ 1084 位粉絲
蔣維倫。很喜歡貓貓。曾意外地收集到台、清、交三間學校的畢業證書。泛科學作家、科學月刊作家、故事作家、udn鳴人堂作家、前國衛院衛生福利政策研究學者。 商業邀稿:miss9ch@gmail.com 文章作品:http://pansci.asia/archives/author/miss9

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LDL-C 正常仍中風?揭開心血管疾病的隱形殺手 L5
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/06/20 ・3659字 ・閱讀時間約 7 分鐘

本文與 美商德州博藝社科技 HEART 合作,泛科學企劃執行。

提到台灣令人焦慮的交通,多數人會想到都市裡的壅塞車潮,但真正致命的「塞車」,其實正悄悄發生在我們體內的動脈之中。

這場無聲的危機,主角是被稱為「壞膽固醇」的低密度脂蛋白( Low-Density Lipoprotein,簡稱 LDL )。它原本是血液中運送膽固醇的貨車角色,但當 LDL 顆粒數量失控,卻會開始在血管壁上「違規堆積」,讓「生命幹道」的血管日益狹窄,進而引發心肌梗塞或腦中風等嚴重後果。

科學家們還發現一個令人困惑的現象:即使 LDL 數值「看起來很漂亮」,心血管疾病卻依然找上門來!這究竟是怎麼一回事?沿用數十年的健康標準是否早已不敷使用?

膽固醇的「好壞」之分:一場體內的攻防戰

膽固醇是否越少越好?答案是否定的。事實上,我們體內攜帶膽固醇的脂蛋白主要分為兩種:高密度脂蛋白(High-Density Lipoprotein,簡稱 HDL)和低密度脂蛋白( LDL )。

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想像一下您的血管是一條高速公路。HDL 就像是「清潔車隊」,負責將壞膽固醇( LDL )運來的多餘油脂垃圾清走。而 LDL 則像是在血管裡亂丟垃圾的「破壞者」。如果您的 HDL 清潔車隊數量太少,清不過來,垃圾便會堆積如山,最終導致血管堵塞,甚至引發心臟病或中風。

我們體內攜帶膽固醇的脂蛋白主要分為兩種:高密度脂蛋白(HDL)和低密度脂蛋白(LDL)/ 圖片來源:shutterstock

因此,過去數十年來,醫生建議男性 HDL 數值至少應達到 40 mg/dL,女性則需更高,達到 50 mg/dL( mg/dL 是健檢報告上的標準單位,代表每 100 毫升血液中膽固醇的毫克數)。女性的標準較嚴格,是因為更年期後]pacg心血管保護力會大幅下降,需要更多的「清道夫」來維持血管健康。

相對地,LDL 則建議控制在 130 mg/dL 以下,以減緩垃圾堆積的速度。總膽固醇的理想數值則應控制在 200 mg/dL 以內。這些看似枯燥的數字,實則反映了體內一場血管清潔隊與垃圾山之間的攻防戰。

那麼,為何同為脂蛋白,HDL 被稱為「好」的,而 LDL 卻是「壞」的呢?這並非簡單的貼標籤。我們吃下肚或肝臟製造的脂肪,會透過血液運送到全身,這些在血液中流動的脂肪即為「血脂」,主要成分包含三酸甘油酯和膽固醇。三酸甘油酯是身體儲存能量的重要形式,而膽固醇更是細胞膜、荷爾蒙、維生素D和膽汁不可或缺的原料。

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這些血脂對身體運作至關重要,本身並非有害物質。然而,由於脂質是油溶性的,無法直接在血液裡自由流動。因此,在血管或淋巴管裡,脂質需要跟「載脂蛋白」這種特殊的蛋白質結合,變成可以親近水的「脂蛋白」,才能順利在全身循環運輸。

肝臟是生產這些「運輸用蛋白質」的主要工廠,製造出多種蛋白質來運載脂肪。其中,低密度脂蛋白載運大量膽固醇,將其精準送往各組織器官。這也是為什麼低密度脂蛋白膽固醇的縮寫是 LDL-C (全稱是 Low-Density Lipoprotein Cholesterol )。

當血液中 LDL-C 過高時,部分 LDL 可能會被「氧化」變質。這些變質或過量的 LDL 容易在血管壁上引發一連串發炎反應,最終形成粥狀硬化斑塊,導致血管阻塞。因此,LDL-C 被冠上「壞膽固醇」的稱號,因為它與心腦血管疾病的風險密切相關。

高密度脂蛋白(HDL) 則恰好相反。其組成近半為蛋白質,膽固醇比例較少,因此有許多「空位」可供載運。HDL-C 就像血管裡的「清道夫」,負責清除血管壁上多餘的膽固醇,並將其運回肝臟代謝處理。正因為如此,HDL-C 被視為「好膽固醇」。

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為何同為脂蛋白,HDL 被稱為「好」的,而 LDL 卻是「壞」的呢?這並非簡單的貼標籤。/ 圖片來源:shutterstock

過去數十年來,醫學界主流觀點認為 LDL-C 越低越好。許多降血脂藥物,如史他汀類(Statins)以及近年發展的 PCSK9 抑制劑,其主要目標皆是降低血液中的 LDL-C 濃度。

然而,科學家們在臨床上發現,儘管許多人的 LDL-C 數值控制得很好,甚至很低,卻仍舊發生中風或心肌梗塞!難道我們對膽固醇的認知,一開始就抓錯了重點?

傳統判讀失準?LDL-C 達標仍難逃心血管危機

早在 2009 年,美國心臟協會與加州大學洛杉磯分校(UCLA)進行了一項大型的回溯性研究。研究團隊分析了 2000 年至 2006 年間,全美超過 13 萬名心臟病住院患者的數據,並記錄了他們入院時的血脂數值。

結果發現,在那些沒有心血管疾病或糖尿病史的患者中,竟有高達 72.1% 的人,其入院時的 LDL-C 數值低於當時建議的 130 mg/dL「安全標準」!即使對於已有心臟病史的患者,也有半數人的 LDL-C 數值低於 100 mg/dL。

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這項研究明確指出,依照當時的指引標準,絕大多數首次心臟病發作的患者,其 LDL-C 數值其實都在「可接受範圍」內。這意味著,單純依賴 LDL-C 數值,並無法有效預防心臟病發作。

科學家們為此感到相當棘手。傳統僅檢測 LDL-C 總量的方式,可能就像只計算路上有多少貨車,卻沒有注意到有些貨車的「駕駛行為」其實非常危險一樣,沒辦法完全揪出真正的問題根源!因此,科學家們決定進一步深入檢視這些「駕駛」,找出誰才是真正的麻煩製造者。

LDL 家族的「頭號戰犯」:L5 型低密度脂蛋白

為了精準揪出 LDL 裡,誰才是最危險的分子,科學家們投入大量心力。他們發現,LDL 這個「壞膽固醇」家族並非均質,其成員有大小、密度之分,甚至帶有不同的電荷,如同各式型號的貨車與脾性各異的「駕駛」。

為了精準揪出 LDL 裡,誰才是最危險的分子,科學家們投入大量心力。發現 LDL 這個「壞膽固醇」家族並非均質,其成員有大小、密度之分,甚至帶有不同的電荷。/ 圖片來源:shutterstock

早在 1979 年,已有科學家提出某些帶有較強「負電性」的 LDL 分子可能與動脈粥狀硬化有關。這些帶負電的 LDL 就像特別容易「黏」在血管壁上的頑固污漬。

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台灣留美科學家陳珠璜教授、楊朝諭教授及其團隊在這方面取得突破性的貢獻。他們利用一種叫做「陰離子交換層析法」的精密技術,像是用一個特殊的「電荷篩子」,依照 LDL 粒子所帶負電荷的多寡,成功將 LDL 分離成 L1 到 L5 五個主要的亞群。其中 L1 帶負電荷最少,相對溫和;而 L5 則帶有最多負電荷,電負性最強,最容易在血管中暴衝的「路怒症駕駛」。

2003 年,陳教授團隊首次從心肌梗塞患者血液中,分離並確認了 L5 的存在。他們後續多年的研究進一步證實,在急性心肌梗塞或糖尿病等高風險族群的血液中,L5 的濃度會顯著升高。

L5 的蛋白質結構很不一樣,不僅天生帶有超強負電性,還可能與其他不同的蛋白質結合,或經過「醣基化」修飾,就像在自己外面額外裝上了一些醣類分子。這些特殊的結構和性質,使 L5 成為血管中的「頭號戰犯」。

當 L5 出現時,它並非僅僅路過,而是會直接「搞破壞」:首先,L5 會直接損傷內皮細胞,讓細胞凋亡,甚至讓血管壁的通透性增加,如同在血管壁上鑿洞。接著,L5 會刺激血管壁產生發炎反應。血管壁受傷、發炎後,血液中的免疫細胞便會前來「救災」。

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然而,這些免疫細胞在吞噬過多包括 L5 在內的壞東西後,會堆積在血管壁上,逐漸形成硬化斑塊,使血管日益狹窄,這便是我們常聽到的「動脈粥狀硬化」。若這些不穩定的斑塊破裂,可能引發急性血栓,直接堵死血管!若發生在供應心臟血液的冠狀動脈,就會造成心肌梗塞;若發生在腦部血管,則會導致腦中風。

L5:心血管風險評估新指標

現在,我們已明確指出 L5 才是 LDL 家族中真正的「破壞之王」。因此,是時候調整我們對膽固醇數值的看法了。現在,除了關注 LDL-C 的「總量」,我們更應該留意血液中 L5 佔所有 LDL 的「百分比」,即 L5%。

陳珠璜教授也將這項 L5 檢測觀念,從世界知名的德州心臟中心帶回台灣,並創辦了美商德州博藝社科技(HEART)。HEART 在台灣研發出嶄新科技,並在美國、歐盟、英國、加拿大、台灣取得專利許可,日本也正在申請中,希望能讓更多台灣民眾受惠於這項更精準的檢測服務。

一般來說,如果您的 L5% 數值小於 2%,通常代表心血管風險較低。但若 L5% 大於 5%,您就屬於高風險族群,建議進一步進行影像學檢查。特別是當 L5% 大於 8% 時,務必提高警覺,這可能預示著心血管疾病即將發作,或已在悄悄進展中。

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對於已有心肌梗塞或中風病史的患者,定期監測 L5% 更是評估疾病復發風險的重要指標。此外,糖尿病、高血壓、高血脂、代謝症候群,以及長期吸菸者,L5% 檢測也能提供額外且有價值的風險評估參考。

隨著醫療科技逐步邁向「精準醫療」的時代,無論是癌症還是心血管疾病的防治,都不再只是單純依賴傳統的身高、體重等指標,而是進一步透過更精密的生物標記,例如特定的蛋白質或代謝物,來更準確地捕捉疾病發生前的徵兆。

您是否曾檢測過 L5% 數值,或是對這項新興的健康指標感到好奇呢?

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量子革命來襲!一分鐘搞定傳統電腦要花數千萬年的難題!你的電腦是否即將被淘汰?
PanSci_96
・2024/10/17 ・2050字 ・閱讀時間約 4 分鐘

量子電腦:解碼顛覆未來科技的關鍵

2023 年,Google 發表了一項引人注目的研究成果,顯示人類現有最強大的超級電腦 Frontier 需要花費 47 年才能完成的計算任務,Google 所研發的量子電腦 Sycamore 只需幾秒鐘便能完成。這項消息震驚了科技界,也再次引發了量子電腦的討論。

那麼,量子電腦為什麼如此強大?它能否徹底改變我們對計算技術的認知?

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量子電腦是什麼?

量子電腦是一種基於量子力學運作的新型計算機,它與我們熟悉的傳統電腦截然不同。傳統電腦的運算是建立在「位元」(bits)的基礎上,每個位元可以是 0 或 1,這種二進位制運作方式使得計算過程變得線性且單向。然而,量子電腦使用的是「量子位元」(qubits),其運算邏輯則是基於量子力學中的「疊加」與「糾纏」等現象,這使得量子位元能同時處於 0 和 1 的疊加狀態。

這意味著,量子電腦能夠在同一時間進行多個計算,從而大幅提高運算效率。對於某些非常複雜的問題,例如氣候模型、金融分析,甚至質因數分解,傳統電腦可能需要數千年才能完成的運算任務,量子電腦只需數分鐘甚至更短時間便可完成。

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Google、IBM 和量子競賽

Google 和 IBM 是目前在量子計算領域中競爭最為激烈的兩大科技公司。Google 的 Sycamore 量子電腦已經展示出極高的計算速度,令傳統超級電腦相形見絀。IBM 則持續投入量子電腦的研究,並推出了超過 1000 個量子位元的系統,預計到 2025 年,IBM 的量子電腦將擁有超過 4000 個量子位元。

除此之外,世界各國和企業都爭相投入這場「量子霸權」的競賽,台灣的量子國家隊也不例外,積極尋求量子計算方面的突破。這場量子競賽,將決定未來的計算技術格局。

量子電腦的核心原理

量子電腦之所以能如此快速,是因為它利用了量子力學中的「疊加態」和「糾纏態」。簡單來說,傳統電腦的位元只能是 0 或 1 兩種狀態,而量子位元則可以同時處於 0 和 1 兩種狀態的疊加,這使得量子電腦可以在同一時間內同時進行多次計算。

舉例來說,如果一台電腦需要處理一個要花 330 年才能解決的問題,量子電腦只需 10 分鐘便可解決。如果問題變得更複雜,傳統電腦需要 3300 年才能解決,量子電腦只需再多花一分鐘便能完成。

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此外,量子電腦中使用的量子閘(quantum gates)類似於傳統電腦中的邏輯閘,但它能進行更複雜的運算。量子閘可以改變量子位元的量子態,進而完成計算過程。例如,Hadamard 閘能將量子位元轉變為疊加態,使其進行平行計算。

量子電腦能大幅縮短複雜問題的計算時間,利用量子閘進行平行運算。圖/envato

計算的效率

除了硬體技術的進步,量子電腦的強大運算能力也依賴於量子演算法。當前,最著名的兩種量子演算法分別是 Grover 演算法與 Shor 演算法。

Grover 演算法主要用於搜尋無序資料庫,它能將運算時間從傳統電腦的 N 遞減至 √N,這使得資料搜索的效率大幅提升。舉例來說,傳統電腦需要花費一小時才能完成的搜索,量子電腦只需幾分鐘甚至更短時間便能找到目標資料。

Shor 演算法則專注於質因數分解。這對於現代加密技術至關重要,因為目前網路上使用的 RSA 加密技術正是基於質因數分解的困難性。傳統電腦需要數千萬年才能破解的加密,量子電腦只需幾秒鐘便可破解。這也引發了全球對後量子密碼學(PQC)的研究,因為一旦量子電腦大規模應用,現有的加密系統將面臨極大的威脅。

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量子電腦的挑戰:退相干與材料限制

儘管量子電腦具有顛覆性的運算能力,但其技術發展仍面臨諸多挑戰。量子位元必須保持在「疊加態」才能進行運算,但量子態非常脆弱,容易因環境中的微小干擾而坍縮成 0 或 1,這種現象被稱為「量子退相干」。量子退相干導致量子計算無法穩定進行,因此,如何保持量子位元穩定是量子電腦發展的一大難題。

目前,科學家們正在探索多種材料和技術來解決這一問題,例如超導體和半導體技術,並嘗試研發更穩定且易於量產的量子電腦硬體。然而,要實現大規模的量子計算應用,仍需克服諸多技術瓶頸。

量子電腦對未來生活的影響

量子電腦的快速發展將為未來帶來深遠的影響。它不僅將推動科學研究的進步,例如藥物設計、材料科學和天文物理等領域,還可能徹底改變我們的日常生活。例如,交通運輸、物流優化、金融風險管理,甚至氣候變遷預測,都有望因量子計算的應用而變得更加精確和高效。

然而,量子計算的發展也帶來了一些潛在的風險。隨著量子電腦逐漸成熟,現有的加密技術可能會被徹底摧毀,全球的資訊安全體系將面臨巨大挑戰。因此,各國政府和企業已經開始研究新的加密方法,以應對量子時代的來臨。

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從離子阱到拓樸量子位元:量子計算的未來還有多少可能?
PanSci_96
・2024/10/13 ・2069字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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量子電腦的新戰場:Atom Computing 的崛起

量子電腦的發展一直以來被視為科技的終極挑戰,從 Google 的量子霸權,到 IBM 不斷推進的Condor 超導電腦,業界翹首以待。然而,截至 2024 年,量子計算領域出現了一個新的變數。Atom Computing 一家美國新興公司,推出了擁有 1,180 個量子位元的量子電腦,不僅超越了IBM神鷹量子電腦的 1,121 個量子位元,甚至德國達姆施塔特工業大學也宣布開發出 1,305 個量子位元的超級電腦。

這些新興勢力的出現,不僅在位元數量上超越了 Google 與 IBM 的現有設備,更顛覆了量子電腦技術路線的既有認知。與以往依賴超導技術的量子電腦不同,Atom Computing 與達姆施塔特大學採用了「離子阱」( Ion Traps ) 技術,利用雷射與電場操控離子,形成穩定且壽命較長的量子位元。這是否意味著,超導量子電腦將不再是量子計算的唯一未來?

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離子阱技術:量子計算的新契機?

為了理解這一新興技術的潛力,我們首先需要認識量子位元的製作原理。超導量子電腦運用電子在超低溫下的行為,來實現穩定的量子狀態。然而,隨著量子位元數量增加,超導系統面臨物理尺寸與能耗的挑戰。這也是為何離子阱技術逐漸受到重視。

離子阱技術是透過電場陷阱將帶電的離子懸浮在空中,並利用雷射操控其量子態。這種技術擁有更高的穩定性,且能在更長時間內維持量子位元的疊加態。然而,由於需要超低溫、精確的電場控制以及真空環境,離子阱技術在商業應用中的成本仍然偏高,但它的潛力不容忽視。

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中性原子與光學魔法:更進一步的量子技術

除了離子阱技術,Atom Computing 與德國團隊則採用另一種不同的策略——使用中性原子來取代離子。中性原子不帶電,這意味著無法直接依賴電場控制,那它們如何操控?答案在於光學技術。他們運用光鑷(光學鑷子)和雷射致冷技術,用光來束縛和操控中性原子。光鑷是 2018 年諾貝爾物理學獎的技術,利用雷射的動量來推動和控制微小的粒子。

在這種方法下,雷射不僅能束縛原子,還能通過致冷技術將原子的運動降到極低,使得量子態更穩定。這種新興技術雖然仍處於實驗階段,但已顯示出其在量子計算中的巨大潛力。

量子點與鑽石空缺:人造原子的力量

另一個在量子計算領域獲得關注的技術是「量子點」( Quantum Dots )。量子點被視為人造原子,科學家透過在矽晶體等半導體材料中束縛電子,並利用微波來控制其自旋狀態。這項技術的最大優勢是半導體產業已經相當成熟,因此如果量子點技術能成功商業化,其普及速度將非常快速。即便如此,量子點技術仍需要在低溫環境下運作,且面臨如何克服材料內部雜訊干擾的挑戰。

與此類似的技術還包括「鑽石空缺」( Diamond Vacancies ),它透過在人造鑽石中替換部分碳原子,以氮原子取代,並使用雷射來激發這些空缺結構。鑽石空缺技術的最大優點是它不需要極低溫,能在室溫下運作,這使得它在未來的量子計算應用中具有很大的潛力。

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量子電腦模擬的原子核 。圖/wikimedia

二維世界的探索:拓樸量子位元

隨著三維物理的極限逐漸顯現,科學家們將目光投向了二維世界,探索其中的量子計算可能性。微軟與貝爾實驗室都在研究的「拓樸量子位元」( Topological Qubits ) 便是一個例子。拓樸量子位元基於一種稱為「任意子」( Anyon ) 的準粒子運作,這種粒子只存在於二維空間中,並且擁有無視傳統量子力學法則的特性。

拓樸量子位元透過操控粒子的空間幾何軌跡來實現運算,這種軌跡在二維空間中表現出穩定且高度容錯的特性。因此,與其他量子位元相比,拓樸量子位元的穩定性與耐久性更佳。然而,這項技術仍處於實驗階段,距離實際應用還有一段路要走。

量子電腦的未來:量子糾錯與穩定性挑戰

儘管量子電腦擁有極大的潛力,但其目前仍面臨著許多挑戰,最重要的便是量子位元之間的「保真度」( Fidelity ) 與「量子糾錯」( Quantum Error Correction ) 技術。現代的量子電腦對外界干擾極為敏感,甚至微小的環境變化都可能導致計算結果的錯誤。因此,提升量子位元的精確率,並開發有效的糾錯技術,是量子計算未來必須跨越的關鍵。

以 Google 為例,他們在 2023 年發布的研究顯示,通過增加量子位元數量並使用「表面碼」( Surface Code ) 技術,他們成功降低了量子計算中的錯誤率。這項進展意味著量子糾錯技術正逐步成為現實,然而,大規模商業化的量子電腦仍需更多時間才能問世。

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誰將引領量子計算的未來?

量子電腦的發展方向多樣,從超導量子電腦、離子阱、中性原子、量子點、鑽石空缺,到拓樸量子位元,每一種技術都有其獨特的優勢與挑戰。誰能成為量子計算的最終霸主,仍然是未解之謎。或許在不遠的將來,量子電腦將以我們無法想像的速度改變世界,重新定義我們對計算、數據與科技的理解。

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