#Q博展知識
在德國科學家倫琴發現X射線以前，醫生診斷病患體內的情況在手術前都只能依據觸診或是病患自己的描述，這樣的診斷方法常會造成誤診，以致拖延治療進度

現代醫學造影技術的發展，使病患經過掃描後就能夠很清楚的知道體內發生的問題，協助醫生更了解病患的狀況。

就讓Q博來簡單的介紹醫學影像技術吧！

【3D影像醫學及手術】
1970年代發展的電腦斷層(Computed Tomography，簡稱CT)及磁振造影(MRI)，經過數代的進階，時至今日的21世紀，不僅速度飛快、解析度高清、更進入從二維(2D)重建三維(3D)接近人體解剖的虛擬實境(Virtual Reality簡稱VR)的軟體發展。 VR虛擬實境已經運用在遊戲、媒體、室內設計、建築等各行各業，透過這樣技術將是未來融合虛實世界的重要設備，同樣運用於外科手術，三維(3D)的VR更可以做治療前計畫、教學及微創手術前的模擬操作。

所謂的AR擴增實境（Augmented Reality）的定義就是將3D重建的VR與實際的即時影像重疊結合，讓醫師在手術時更清楚病灶及周圍器官的相關性，特別是血管，使手術避免出血，視野更清楚。 目前至少已經有三個器官突破挑戰AR，即是眼睛、手與腦部(Augmented Eye, Hands and Brain)，這個確定性的進步不僅是醫療科技的創新更是人民的福祉。
https://scitechvista.nat.gov.tw/UrlMap?t=fG8

【核子醫學科技】
大自然中有氮、氫、氧、碳……等多種元素，這些元素分別有不同的原子序數與質量數。凡原子序數相同、質量數不同的元素都稱為同位素，各同位素的化學性質仍相同，只是物理性質不一樣。例如：氫有三個同位素，氫一叫氫，氫二叫氘，氫三叫氚，原子序都是1，但其質量數，氫是1，氘是2，氚是3，質量數的不同，使物理性質也不同。若從物理上觀察：氫的個性穩定，不會釋出放射線，稱為氫的「穩定同位素」；氚的個性不穩定，會釋出β負粒子放射線，稱為氫的「放射性同位素」。

當我們需要放射線的時候，可以先製造一個不穩定的放射性同位素，由於它會釋出不同能量的粒子與放射線，也因此，放射性同位素成為人造放射線的主要來源之一。

核醫科技結合放射性同位素藥物及放射線示蹤性，協助醫生診斷或追蹤病情；利用Ｘ光的穿透性，讓體內器官組織病變在底片上顯示；紫外光與物質作用時具有殺菌力；醫院為癌症病患做放射線治療，即是一種透過鈷-60加瑪（γ）射線或電子加速器產生X射線殺死癌細胞的治療方法。
https://scitechvista.nat.gov.tw/UrlMap?t=h5C

【磁振造影】
要說明磁振造影的原理，必須先解釋什麼是「核磁共振」。可以想像一個原子的結構，是在中心有一個很小的原子核，週圍有電子。不同的元素，它的原子核裡，會有不一樣數目的質子與中子，質子與中子數量的總和，稱為「質量數」。一個原子，只要原子核的質量數是奇數，比如是1, 3, 5, 7……的時候，當原子在強力磁場的作用下，原子核外圍電子的「磁矩」的「總向量和」，就會順著磁場方向來排列。這個時候，如果向原子照射適當的電磁波，原子核就會吸收其中的特定波長或能量的電磁波，被激發到比較高的能階，這個過程稱為「核磁共振」。
原子核會自然從高的能階掉回低的能階，此時它會放出電磁波，於是就產生了核磁共振的信號，也就是用來做磁振造影的信號。我們可以用儀器偵測這些信號。比方說，生物體內含有許多水，水分子是由氫原子和氧原子組成的，氫原子的質量數是1，我們就可以使用核磁共振的設備，讓它產生信號，並且偵測。醫學界發現，利用這個方法，不必動手術接觸人體，就可以獲取體內水分子分布的資訊，從而精確繪製人體內部的結構，這就叫做磁振造影。
https://scitechvista.nat.gov.tw/UrlMap?t=i8w

***生命科學閱讀之 3***

物理，化學，生物學，三者的發現碰撞在一起時，會如何改變製藥的方式，以及生命科學研究的推進呢？

“Physicists tell us what’s conceivable, chemists tell us what’s possible, and biologists tell us what actually happened.” Nobel laureate Frank Wilczek
（“物理學家告訴我們如何理解世界，化學家告訴我們其中的可能性，而生物學家告訴我們當中到底發生了什麼事”） -- 諾貝爾物理學家 Frank Wilczek

這本書是我追蹤的矽谷新創公司 a16z ，提到生技業蓬勃的創新能量時，建議閱讀的書籍之一。故事的時代背景是在90年初期，一個在知名製藥公司默克工作的科學家，看見人們對於疾病的分析越來越精準，同時又有龐大數據處理的電腦，大膽的預言藥物的製作方式必須被更新。在眾人一片驚訝和不看好中，他離開了製藥界巨頭的老東家，找到一些認同這個理念的科學家們一同創立了 Vertex (福泰製藥）。

他所倡導的製藥方式是所謂 「結構分子設計」。在這之前最好的方式是從大自然裡面去找尋各種微生物然後逐一比對淘汰，一直找到適合治療某種藥物的成分，然後用化學的方式去人工合成這樣的成份，再大規模量產。而結構分子設計的藥物設計理念，是針對病症或是病毒的分子結構清楚分析，然後再把原子當成單位一點一滴，量身訂做的製造出相對應的解方，有點像是為一個鎖頭量身訂製出鑰匙一般，這樣的好處是可以啟動該啟動的，但減少可能帶來的副作用。聽起來很棒，但要投資時間精力卻是巨大的風險。裡面延伸提到一個抑制免疫的重要應用領域 -- 器官移植， 和這個領域的先鋒 Thomas Starzl 史塔哲醫師的故事。看到器官移植初期各種難以想像的實驗，平常人很好但在手術室裡像個暴君的史塔哲醫師，如何抵擋各種的道德爭議性，各式謠言攻擊，甚至自己的許多錯誤，就是想要讓器官移植可以成真。也因為這樣他不斷找尋可以抑制免疫系統避免身體在移植初期，排斥新器官的藥物，也奠定了本書這個新創公司的研究啟蒙基礎。

雖然我不是相關領域的，但從當中一窺他們如何定義什麼是值得解決的問題，然後如何定義挑選首要目標的想法，同時組織適合這個理念的團隊，真的還蠻有收穫的，畢竟不管任何行業任何組織這樣的能力，都是關鍵的。他們最開始挑選抑制免疫系統的藥物，就是因為這個話題並不是大公司競相追逐的，但卻有廣泛的應用 （當時大公司追逐的都是愛滋病藥物，但後來抑制免疫藥物的設計，不免還是跟愛滋病藥物研究領域有所碰撞）。除了募資找錢諸多的挑戰，和創始團隊超級強大的心臟之外，也可以看見因著找來一票明星科學家極有專業度和自信，所以管理起來，需要領袖能夠讓人服氣的氣場。他們在沒有產品的時候看準最後一波生物科技投資風潮，硬是要上市籌募夠多的資金，造成實驗室裡面因著壓力的各種瘋狂故事。壓力極大又疲憊不堪的科學家們，把自己推到極限，也開始讓辦公室內火藥味十足，有人有精神崩潰自殺的傾向，有人用暴力威脅，還有一位科學家在餐廳裡把椅子砸爛了。這樣的狀態下還能夠持續研究工作，只能說他們想要事情成功的信念，真的很強大。

這本書雖然不是很容易讀，但我覺得最棒的一點是，作者忠實地描述了一個新興產業中創業的戲劇性和壓力，不是把它形塑成一個成功範例或是勵志故事。很佩服這位作者不是相關專業出身，與福泰製藥的員工們朝夕相處3年左右，透過無數的對談，採訪，和觀察，寫出了這個深刻的故事。最後會看到，這位新創公司的創始人，最終想要贏得的冠冕就是他的觀點被證明是對的，讓他願意承受所有的壓力，每一次的危機，在一片阻力當中堅持到最後的決心。雖然說意志力和決心很重要，但成功從來就不是保證。我不禁在想，有什麼樣的價值值得如此追求，不管最後結果如何，仍然能夠覺得心滿意足呢？

延伸閱讀：
"Inflamed Mind"
身體的免疫系統-- 以及它對精神狀態的影響

"Billion Dollar Burger"
人造肉-- 分子科學的另外應用

全文與延伸閱讀和相關文章都在部落格中👇👇
https://dushuyizhi.net/the-billion-dollar-molecule-%e5%8d%81%e5%84%84%e7%be%8e%e5%85%83%e7%9a%84%e5%88%86%e5%ad%90/

#TheBillionDollarMolecule #Biotech

用深度神經網路求解「薛丁格方程式」，AI 開啟量子化學新未來

作者 雷鋒網 | 發布日期 2021 年 01 月 02 日 0:00 |

19 世紀末，量子力學的提出為解釋微觀物質世界打開了一扇大門，徹底改變了人類對物質結構及相互作用的理解。已有實驗證明，量子力學解釋了許多被預言、無法直接想像的現象。

由此，人們也形成了一種既定印象，所有難以理解的問題都可以透過求解量子力學方程式來解決。

但事實上能夠精確求解方程式的體系少之又少。

薛丁格方程式是量子力學的基本方程式，即便已經提出七十多年，它的氫原子求解還是很困難，超過兩個電子的氫原子便很難保證精確度。

不過，多年來科學家們一直在努力克服這一難題。

最近，來自柏林自由大學（Freie Universität Berlin） 的科學團隊取得了突破性進展，他們發表的一篇名為《利用深度神經網路解電子薛丁格方程式》的論文，登上《Nature Chemistry》子刊。

論文明確指出：利用人工智慧求解薛丁格方程式基態解，達到了前所未有的準確度和運算效率。該人工智慧即為深度神經網路（Deep-neural-network），他們將其命名為 PauliNet。

在介紹它之前，我們先來簡單了解薛丁格方程式。

什麼是薛丁格方程式？

薛丁格方程式（Schrödinger Equation），是量子力學中的一個基本方程式。又稱薛丁格波動方程式（Schrödinger Wave Equation），它的命名來自一位名為埃爾溫·薛丁格（Erwin Schrödinger）的奧地利物理學家。

Erwin 曾在 1933 年獲得諾貝爾物理學獎，是量子力學奠基人之一。他在 1926 年發表的量子波形開創性論文中，首次提出了薛丁格方程式。它是一個非相對論的波動方程式，反映了描述微觀粒子的狀態隨時間變化的規律。

具體來說，將物質波的概念和波動方程式相結合建立二階偏微分方程式，以描述微觀粒子的運動，每個微觀系統都有一個相應的薛丁格方程式，透過「解方程式」可得到波函數的具體形式以及對應的能量，從而了解微觀系統的性質。

薛丁格方程式在量子力學的地位，類似牛頓運動定律在經典力學的地位，在物理、化學、材料科學等多領域都有廣泛應用價值。

比如，應用量子力學的基本原理和方法研究化學問題已形成「量子化學」基礎學科，研究範圍包括分子的結構、分子結構與性能之間的關係；分子與分子之間的相互碰撞、相互作用等。

也就是說，在量子化學，透過求解薛丁格方程式可以用來預測出分子的化學和物理性質。

波函數（Wave Function）是求解薛丁格方程式的關鍵，在每個空間位置和時間都定義一個物理系統，並描述系統隨時間的變化，如波粒二象性。同時還能說明這些波如何受外力或影響發生改變。

以下透過氫原子求解可得到正確的波函數。

不過，波函數是高維實體，使捕獲特定編碼電子相互影響的頻譜變得異常困難。

目前在量子化學領域，很多方法都證實無法解決這難題。如利用數學方法獲得特定分子的能量，會限制預測的精確度；使用大量簡單的數學構造塊表示波函數，無法使用少數原子進行計算等。

在此背景下，柏林自由大學科學團隊提出了一種有效的應對方案。團隊成員簡‧赫爾曼（Jan Hermann）稱，到目前為止，離群值（Outlier）是最經濟有效的密度泛函理論（Density functional theory ，一種研究多電子體系電子結構的方法）。相比之下，他們的方法可能更成功，因在可接受計算成本下提供前所未有的精確度。

PauliNet：物理屬性引入 AI 神經網路
Hermann 所說的方法稱為量子蒙地卡羅法。

論文顯示，量子蒙地卡羅（Quantum Monte Carlo）法提供可能的解決方案：對大分子來說，可縮放和並行化，且波函數的精確性只受 Ansatz 靈活性的限制。

具體來說，團隊設計一個深層神經網路表示電子波函數，這是一種全新方法。PauliNet 有當成基準內建的多參考 Hartree-Fock 解決方案，結合有效波函數的物理特性，並使用變分量子蒙地卡洛訓練。

弗蘭克‧諾（Frank Noé）教授解釋：「不同於簡單標準的數學公式求解波函數，我們設計的人工神經網路能夠學習電子如何圍繞原子核定位的複雜模式。」

電子波函數的獨特特徵是反對稱性。當兩個電子交換時，波函數必須改變符號。我們必須將這種特性構建到神經網路體系結構才能工作。

這類似包立不相容原理（Pauli’s Exclusion Principle），因此研究人員將該神經網路體系命名為「PauliNet」。

除了包立不相容原理，電子波函數還具有其他基本物理特性。PauliNet 成功之處不僅在於利用 AI 訓練數據，還在將這些物理屬性全部整合到深度神經網路。

對此，FrankNoé 還特意強調說：

「將基本物理學納入 AI 至關重要，因為它能夠做出有意義的預測，這是科學家可以為 AI 做出有實質性貢獻的地方，也是我們關注的重點。」

實驗結果：高精確度、高效率

PauliNet 對電子薛丁格方程式深入學習的核心方法是波函數 Ansatz，它結合了電子波函數斯萊特行列式（Slater Determinants），多行列式展開（Multi-Determinant Expansion），Jastro 因子（Jastrow Factor），回流變換（backflow transformation,），尖點條件（Cusp Conditions）以及能夠編碼異質分子系統中電子運動複雜特徵的深層神經網路。如下圖：

論文中，研究人員將 PauliNet 與 SD-VMC（singledeterminant variational，標準單行列式變分蒙地卡羅）、SD-DMC（singledeterminant diffusion，標準單行列式擴散蒙地卡羅）和 DeepWF 進行比較。

實驗結果顯示，在氫分子（H_2）、氫化鋰（LiH）、鈹（Be）以及硼（B）和線性氫鏈 H_10 五種基態能量的對比下，PauliNe 相較於 SD-VMC、SD-DMC 以及 DeepWF 均表現出更高的精準度。

同時論文中還表示，與專業的量子化學方法相比──處理環丁二烯過渡態能量，其準確性達到一致性的同時，也能夠保持較高的計算效率。

開啟「量子化學」新未來

需要說明的是，該項研究屬於一項基礎性研究。

也就是說，它在真正應用到工業場景之前，還有很多挑戰需要克服。不過研究人員也表示，它為長久以來困擾分子和材料科學的難題提供了一種新的可能性和解決思路。

此外，求解薛丁格方程式在量子化學領域的應用非常廣泛。從電腦視覺到材料科學，它將會帶來人類無法想像的科學進步。雖然這項革命性創新方法離落地應用還有很長的一段路要走，但它出現並活躍在科學世界已足以令人興奮。

如 Frank Noé 教授所說：「相信它可以極大地影響量子化學的未來。」

附圖：▲ Ψ 表示波函數。

資料來源：https://technews.tw/2021/01/02/schrodinger-equation-ai/?fbclid=IwAR340MNmOkOxUQERLf4u3SK0Um6VQVBpvEkV_DxyxIIcUv8IP88btuXNJ6U

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この授業以外でもわからない単元があれば、下記のURLをクリックしてください。
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この映像授業では「【高校化学】　有機化合物34　エーテルの定義」が約９分で学べます。この授業のポイントは「酸素原子に２個の炭化水素基が結合した化合物をエーテルという」です。映像授業は、【スタート】⇒【今回のポイント】⇒【ココも大事！】⇒【練習】⇒【まとめ】の順に見てください。


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この映像授業では「【高校化学】　有機化合物28　アルコールの定義」が約７分で学べます。この授業のポイントは「炭化水素の水素原子をヒドロキシ基で置換した化合物をアルコールという」です。映像授業は、【スタート】⇒【今回のポイント】⇒【ココも大事！】⇒【練習】⇒【まとめ】の順に見てください。


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