「黑死病」鼠疫為什麼不會經由網購傳播？讓跳蚤吃不飽的鼠疫二三事

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。

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。

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）」！

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。

以研華科技為例，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。

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。

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。

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）。

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。

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。

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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1901 年，一場可怕的災難無聲無息地降臨到臺灣，無數看不見的細菌跟在老鼠身上，穿越過大街小巷，讓鼠疫在臺灣各地四散傳播，最終有 4 千多人染疫，3 千 6 百多人因此身亡，就連當時負責收治、隔離傳染病的「台北避病院」院長本田祐太郎也不幸殉職。

過街老鼠還能人人喊打，但看不見的鼠疫卻依然難以預防，於是，時任臺灣總督府民政長官的後藤新平特別請來了「鼠疫專家」高木友枝來臺灣。他一舉讓臺灣醫療升級成 2.0 版本，成功撲滅了令人頭痛的鼠疫，到了 1910 年，該年度臺灣因鼠疫死亡的人數一口氣降至僅僅 18 人。

究竟是多麼強大的存在，有如外掛般推動臺灣的公共衛生發展呢？高木友枝在臺灣醫療史上有重要的一席之地，被杜聰明譽為「臺灣醫學衛生之父」。

空前成功的霍亂防治經驗

雖說高木友枝是後藤新平在帝國大學唸書時認識的好友，但真正讓後藤新平延請高木來到臺灣的理由，還是著眼於他於傳染病防治本身的強大實力與經驗。

1894 年，中日之間爆發甲午戰爭，隨著戰爭而來的，除了硝煙戰火，更有無數傳染病趁虛而入，當時，高木友枝就曾深入香港進行鼠疫調查。

隔年，日本的軍事用船上爆發霍亂，高木友枝被派往似島臨時陸軍檢疫所擔任事務官，最後製造出了霍亂血清、成功治療了霍亂患者，締造了史上首次用血清治療霍亂的成功案例。

這漂亮的第一仗，建立了高木友枝在公衛領域的名聲，接下來他擔任了各種公衛相關職位，更在 1897 年成為日本代表，前往莫斯科參加萬國醫事會議，以及柏林萬國癩（痲瘋）病會議。

而面對臺灣的鼠疫，高木友枝認真制定了兩大方針：撲滅鼠類、接種疫苗。

雙管齊下撲滅鼠疫

消滅老鼠說起來容易，做起來卻不簡單，高木友枝首先針對船舶、火車等處頒布了相關檢疫辦法，對外部來源進行控管。對內部原有的潛在病原呢，高木友枝則採用了軟硬兼施的方式，除了用獎勵的方式鼓勵大家捕鼠，也會請衛生警察加強規範清潔不合格、或沒有配合捕鼠的家戶，最後則透過重新規劃城市分區，來提升臺灣的衛生條件。

另一方面，高木友枝也全力支持鼠疫疫苗接種計畫，一步步降低感染率與死亡率，最終讓鼠疫逐漸絕跡。後來，高木友枝將這段時間內的研究與行政措施出版成德文著作《臺灣的衛生事情》，為這段歲月留下了光輝的紀錄。

然而，撲滅鼠疫並非高木友枝對臺灣醫療衛生唯一的貢獻，他還有許多影響更加深遠。

為醫之前必先學為人 高木友枝的醫療教育理念

1902 年，高木友枝開始擔任臺灣總督府醫學校的校長。

就任醫學校校長期間，他創立了「臺灣醫學會」，嘗試聯合當時的臺灣醫界力量，為公衛盡一份心力。同時，他還創辦《臺灣醫學會雜誌》，讓大家可以透過刊物去探討西方醫學研究的成果，同時對總督府的衛生政策提出建議。

高木友枝在臺擔任教職時，從不會有種族偏見，也不禁止學生在學校使用母語，用一顆尊重臺灣文化的心，栽培新一代的醫生。同時，他也非常重視學生的品格教育，對每一屆畢業生都會給出同樣的勉勵：

為醫之前，必先學為人。

1912 年前後，臺灣總督府曾意圖逮捕當時從事抗日活動與學生運動的蔣渭水、杜聰明等人。當時他們尚在醫學院就讀，高木友枝身為校長，以「教育獨立」、「校園自治」的理念一肩扛下總督府的壓力，甚至對學生表達自己不反對相關運動的立場。

種種事蹟，都在這些學生心中留下了無法取代的重要形象。

為科學研究奠定基礎建設

除此之外，高木友枝對於當時的臺灣科學研究也奠定了重要的基礎。

當時基礎建設並不發達，臺灣各處仍處於瓦斯與自來水缺乏的時代，要進行實驗可說是非常不便：加熱試管得用酒精燈、想要有壓力的水也得自己生，總之就是十分麻煩。於是乎，高木產生了設立基礎研究機關的念頭，並且拿著草案去找了後藤新平。

計畫很快就取得了共識。1907 年，日本特別撥下了一筆經費，準備成立「臺灣總督府中央研究所」，其下分別有化學部及衛生部，而首任所長正是高木友枝。

1939 年，中央研究所在幾經改制後撤廢，另成立農業試驗所、林業試驗所、工業研究所及熱帶醫學研究所。雖然「中央研究所」不復存在，但其打下的基礎仍成為了臺灣早期學術研究發展最重要的支柱。而部分單位如林業試驗所、農業試驗所亦延續至今，繼續為臺灣做出貢獻。

1919 年高木接到一項令人意想不到的任務。時任臺灣總督的明石元二郎創立了「臺灣電力株式會社」，並制定了當時臺灣最大規模的電力建設案──日月潭水力發電計畫。

這案子有多大，其中出現弊案的可能性就有多大。為了避免這些事情影響工程進度，明石元二郎特別找來了高木擔任社長（沒錯他又一次地空降了），而且，這個位子一做就是十年。

想見識高木友枝的廬山真面目？彰化高中就看得到！

高木友枝在臺灣的期間，充分發揮了一位知識份子的影響力，不僅推動了公共衛生發展、培育了無數重視德行的學生、促成了研究院的誕生、監督了水力發電的開發，更是用一顆溫暖而充滿人道精神的心，溫暖了無數學子。

在他過世後，杜聰明等人特別撰文表達自己對他的懷念，黃土水更特別為他雕塑了半身像，如果你想瞧瞧高木友枝這位一代宗師的真面目，可以去彰化高中的博物館看看這件國寶級作品喔！

參考文獻

1. 張名榕。高木友枝典藏故事館落腳彰化高中，教者之愛打動人心。台電月刊，677 期。https://tpcjournal.taipower.com.tw/article/3203　
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3. 鈴木哲造（2007）。日治初年台灣衛生政策之展開——以「公醫報告」之分析為中心。臺大歷史學報，37，143-180。https://www.his.ntnu.edu.tw/publish01/downloadfile.php?locale=en&periodicalsPage=3&issue_id=33&paper_id=193
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5. 陳恒安（2017）。漱口水、高木友枝與《台灣的衛生狀況》。科技大觀園。https://scitechvista.nat.gov.tw/Article/C000003/detail?ID=d9810238-4efa-47b0-a619-94d98a603f77
6. 莊永明（1998）。台灣醫療史: 以臺大醫院為主軸。遠流出版，頁 711。
7. 林炳炎（2013）。高木友枝醫學博士的學術生涯。https://pylin.kaishao.idv.tw/wp-content/uploads/2013/11/20131114drtakaki.pdf
8. 劉仁翔（2020），明治初期岩田技師的臺灣中部地區鼠疫調查報告。國史館臺灣文獻館電子報，197 期。https://www.th.gov.tw/epaper/site/page/197/2729
9. 避病院。維基百科，自由的百科全書。https://zh.wikipedia.org/wiki/避病院
10. 范燕秋。醫療衛生歷史篇：日治時期。國家圖書館，臺灣記憶展覽。https://tme.ncl.edu.tw/tw/醫療衛生歷史篇#h1-
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12. 魚夫。中央研究所──日治時期臺灣學的重鎮。天下，獨立評論。https://opinion.cw.com.tw/blog/profile/194/article/4481?fbclid=IwAR2kIbtcHiFZizClhLs0RxSs7GjDNwA9POujMN-YLkmI7Gq5i3RRMYfwxj4

• 文／Heidi
• 本文編譯自《Science’s 2022 Breakthrough of the Year: A telescope’s golden eye sees the universe anew》

接續上篇：2022 年《Science》年度十大科學突破（上）：持續進化的 AI 與韋伯太空望遠鏡

看過 2022 年十大科學突破的前五項後，你是否迫不及待想知道另外五項呢？讓我們繼續看下去吧！

多發性硬化症的元兇：EBV 病毒

多發性硬化症（Multiple sclerosis）是一種中樞神經系統疾病，初期症狀只有視力模糊、手腳麻木、走路不穩等，到了後期便逐漸讓病患喪失視力、無法說話和行走。

• 延伸閱讀：免疫細胞誤擊友軍造成神經「短路」！——症狀千變萬化的多發性硬化症

長久以來，科學家懷疑多發性硬化症的元兇是「人類疱疹病毒第四型病毒」（EBV）。這種病毒主要透過唾液傳播，幾乎每個人一生中都會感染到，然後病毒會潛伏在白血球中。雖然患者大多都有 EBV 抗體，但 95% 的健康成年人也有，難以作為判定依據。

然而，今年 1 月刊載在《Science》的研究指出，感染 EBV 將導致罹患多發性硬化症的風險增加 32 倍。另一篇《Science》研究也發現潛伏在白血球中的病毒可能會「甦醒」，而病毒的其中一種蛋白質，會誘使免疫系統攻擊中樞神經細胞。

這些新發現給了科學家開發疫苗的方向。目前，有一種 EBV 疫苗正在進行臨床試驗，要是數據顯示疫苗有效，那麼在未來，多發性硬化症或許就能像小兒麻痺一樣，從此絕跡。

• 延伸閱讀：小兒麻痺疫苗的誕生——沙克誕辰｜科學史上的今天：10/28

美國簽署《降低通膨法案》，搶救發燒的地球

今年 2 月，聯合國 IPCC 第六次評估報告指出，若是全球平均升溫超過 1.5°C，各地都將出現多種極端氣候災害，部分地區也將不再適合人類居住。

• 延伸閱讀：IPCC 最新氣候變遷報告說了什麼？更熱的地球與更脆弱的人類

8 月，美國總統拜登（Joe Biden）簽署了《降低通膨法案》（Inflation Reduction Act），試圖從綠能、醫療、稅收等三大面向解決通貨膨脹的問題，同時減少溫室氣體排放，堪稱美國史上最重要的氣候法案。

身為全球第二的溫室氣體排放國，美國將在未來 10 年撥出 3690 億美元，投入綠能、電動車、核能發電等產業，目標是在 10 年後（2032 年）將溫室氣體排放量降低到 2005 年的 40%。

目前，全球平均升溫（相較於工業革命前）來到 1.2°C，而且今年的溫室氣體排放量仍持續上升，沒有下降趨勢。許多氣候科學家都認為升溫幅度必然超過《巴黎協定》規範的 1.5°C 上限，因此我們都需要盡快採取更多行動保護地球。

• 延伸閱讀：巴黎協定 5 年了，來看看它有沒有好好運作

逃過黑死病的方法，竟然是遺傳？

700 年前，橫行歐洲的黑死病殺死了 1/3 到 1/2 的人口。關於那些倖存者，科學家好奇了很久，想知道他們當初是如何逃過一劫，以及黑死病究竟帶來了什麼影響。

• 延伸閱讀：花粉揭秘：黑死病災情，歐洲各地很不一樣

今年 10 月， ㄧ篇《Science》的研究顯示倖存者體內可能有基因變異，提升他們對鼠疫桿菌（Yersinia pestis）的免疫反應。團隊分析了 500 多具遺骨中的古代 DNA，發現在英國倫敦爆發黑死病後，倖存者體內有 245 處的基因都有出現變異。

在這些 DNA 裡，內質網胺肽酶 2（ERAP2）引起了科學家的注意。這種蛋白酶有兩種變體：一種是完整尺寸，另一種較短，但都可以幫助免疫細胞識別、對抗病毒。科學家發現，遺傳完整尺寸 ERAP2 的人類存活機率是 2 倍，因為他們能夠生成更多細胞激素，協助免疫系統對抗鼠疫桿菌。

• 延伸閱讀：發炎反應的關鍵訊號「細胞激素」和它們的發現者—— 2020 唐獎生技醫藥獎

如今，約有 45% 的英國人體內還存有完整尺寸的 ERAP2 變體，但代價就是 ERAP2 也會增加罹患克羅恩病（Crohn’s disease）和類風濕性關節炎等自體免疫性疾病的風險。

碰！NASA 撞歪小行星！

多年來，NASA 持續監測直徑超過 0.5 公里的近地小行星，並且透過「雙小行星重定向測試計劃」（DART）研究多種讓小行星偏離軌道的方法。

• 延伸閱讀：披著喜劇外皮的警世寓言：《千萬別抬頭》背後的科學真相

今年 9 月，NASA 讓 DART 飛行器以 22,530 公里的時速撞擊小行星 Dimorphos，讓 Dimorphos 更靠近它繞行的另一顆小行星 Didymos，縮短了 32 分鐘的公轉週期，比 NASA 原先設定的目標還要高出 26 倍。

目前為止，天文學家估計軌道與地球軌道相交的近地小行星有 25,000 顆，大小都足以摧毀一座大城市。雖然行星防禦系統（Planetary Defense）尚未建構出完整情報，但針對人類首次改變天體運行的壯舉，NASA 署長表示「這是行星防禦任務的分水嶺，也是人類文明的分水嶺」，有助於降低小行星或隕石撞到地球的機率。

• 延伸閱讀：Just Look Up！小行星監測系統「哨兵」全面升級

從永凍土提取環境 DNA，重建古代生態系統

以往普遍認為 DNA 的保質期約為 100 萬年，但在今年 12 月，科學家從北極寒漠的永凍土中，提取了 200 萬年前殘留至今的環境 DNA 片段。透過分析這些片段，科學家還原了格陵蘭東北部皮里地（Peary Land）約 200 萬年前生態系統的樣貌。

英國劍橋大學研究顯示，在 200 萬至 300 萬年前，皮里地的平均氣溫比現在高 11℃ 至 19℃。從 5 處沉積層中提取的 41 個 DNA 片段，證實了當時有楊樹、樺樹、崖柏和各種針葉樹，也有野兔、旅鼠、馴鹿、囓齒動物，以及 1 萬年前滅絕的大象近親——乳齒象。過去從來沒有科學家料到乳齒象的活動範圍竟然延伸到那麼遠的北方。

可惜的是，因為缺少脊椎動物的化石，目前還不清楚確切的生物群落組成，但這項研究證明了利用環境 DNA 追溯 200 萬年前的古生物是可行的，而這也有助於科學家進一步探討生物和環境的演化。

• 延伸閱讀：不用觀落陰，DNA 帶你重回人類大歷史現場 ——古代 DNA 追追追（上）
• 延伸閱讀：啊～追著你的人、追著你從哪來、追著你的發展歷史——古代 DNA 追追追（下）