1 00:00:00,843 --> 00:00:02,888 我想讓大家看一段模特兒的影片 2 00:00:02,888 --> 00:00:04,477 他們是我的工作夥伴 3 00:00:04,477 --> 00:00:08,015 他們都有完美的身材,各個穠纖合度 4 00:00:08,015 --> 00:00:10,553 我有說過他們超美的嗎? 5 00:00:10,553 --> 00:00:13,683 還有他們是科學模特兒嗎?(笑聲) 6 00:00:13,683 --> 00:00:16,026 你們可能會猜我是個組織工程學家吧 7 00:00:16,026 --> 00:00:18,475 然後這段影片是在拍攝跳動的心臟 8 00:00:18,475 --> 00:00:20,691 這是我在實驗室設計的 9 00:00:20,691 --> 00:00:22,573 我們希望有一天,這些組織 10 00:00:22,573 --> 00:00:25,517 可以當作某些人體器官的替代品 11 00:00:25,517 --> 00:00:27,797 但是我今天要跟大家說的 12 00:00:27,797 --> 00:00:32,244 是為什麼這些組織能成為頂尖的模特兒(模型) 13 00:00:32,244 --> 00:00:34,971 好,讓我們先來看看藥物檢驗的流程 14 00:00:34,971 --> 00:00:37,949 從藥物配方、實驗室測試、動物測試 15 00:00:37,949 --> 00:00:40,452 到臨床測試,也可以稱之為人體實驗 16 00:00:40,452 --> 00:00:42,717 完成這些步驟才會上市 17 00:00:42,717 --> 00:00:45,860 這樣的流程很花錢,很費時 18 00:00:45,860 --> 00:00:48,670 甚至有時候連已經上市的藥物 19 00:00:48,670 --> 00:00:52,605 都會讓人體產生無法預測的反應,造成實質的傷害 20 00:00:52,605 --> 00:00:56,692 而且問題發現得越晚,後果就會越嚴重 21 00:00:56,692 --> 00:01:00,876 我們將之簡化為兩個問題。第一,人類不是老鼠 22 00:01:00,876 --> 00:01:04,964 第二,儘管人和人之間的差異微乎其微 23 00:01:04,964 --> 00:01:07,405 但是我們之間這些微小的差異 24 00:01:07,405 --> 00:01:09,914 卻讓我們代謝藥物的反應和藥效 25 00:01:09,914 --> 00:01:11,783 有天壤之別 26 00:01:11,783 --> 00:01:14,615 所以,如果說我們的實驗室使用了更好的模型 27 00:01:14,615 --> 00:01:17,885 而這些模型不單只是比老鼠更接近人類 28 00:01:17,885 --> 00:01:21,805 還可以反映出人體的多元性呢? 29 00:01:21,805 --> 00:01:25,732 我們來看看,組織工程學能做些什麼 30 00:01:25,732 --> 00:01:28,261 其中一項至關重要的關鍵科技 31 00:01:28,261 --> 00:01:31,453 我們稱之為"誘導性多功能幹細胞" 32 00:01:31,453 --> 00:01:33,971 最近由日本發展出來的 33 00:01:33,971 --> 00:01:36,418 好,誘導性多功能幹細胞 34 00:01:36,418 --> 00:01:38,531 和胚胎幹細胞有許多相似之處 35 00:01:38,531 --> 00:01:40,748 只是沒有道德爭議性 36 00:01:40,748 --> 00:01:43,647 我們誘導細胞生長,舉例來說,皮膚細胞 37 00:01:43,647 --> 00:01:46,154 的方式是植入微量的基因,培養它們 38 00:01:46,154 --> 00:01:47,775 接著就可以採收 39 00:01:47,775 --> 00:01:50,482 所以我們可以欺騙這些皮膚細胞 40 00:01:50,482 --> 00:01:53,266 可以說是讓細胞罹患失憶症,讓他們變回胚胎模式 41 00:01:53,266 --> 00:01:55,978 因此沒有道德爭議性,這是第一個好處 42 00:01:55,978 --> 00:01:58,527 第二個好處是,你可以用它培養出任何的組織 43 00:01:58,527 --> 00:02:01,082 大腦、心臟、肝臟,你們都知道的 44 00:02:01,082 --> 00:02:03,605 都是出於自己的細胞 45 00:02:03,605 --> 00:02:07,170 所以我們可以做出你的心臟,你的大腦的模版 46 00:02:07,170 --> 00:02:09,802 在晶片上 47 00:02:09,802 --> 00:02:12,658 培育出密度和行為模式可預測的組織 48 00:02:12,658 --> 00:02:15,490 是第二步驟,這個進展非常重要 49 00:02:15,490 --> 00:02:18,162 使得這些模型能應用於藥物測試 50 00:02:18,162 --> 00:02:21,274 這張圖是我們實驗室正在發展的生物反應器 51 00:02:21,274 --> 00:02:24,722 它能提高組織工程進行時的模式性和控制性 52 00:02:24,722 --> 00:02:28,121 未來,你們想像一下許多台這種儀器並聯在一起的樣子 53 00:02:28,121 --> 00:02:30,458 裡面有數以千計的人類組織 54 00:02:30,458 --> 00:02:34,506 就好像在晶片上面進行臨床試驗 55 00:02:34,506 --> 00:02:38,301 關於誘導性多功能幹細胞,還有另外一件事 56 00:02:38,301 --> 00:02:40,850 那就是如果我們採集了一些皮膚細胞,例如說 57 00:02:40,850 --> 00:02:43,026 從有遺傳性疾病的人身上 58 00:02:43,026 --> 00:02:45,282 然後我們從中培育出一些組織 59 00:02:45,282 --> 00:02:47,250 我們可以實際利用組織工程的技術 60 00:02:47,250 --> 00:02:50,651 在實驗室裡培育這些疾病的模型 61 00:02:50,651 --> 00:02:54,235 這個例子來自Kevin Eggin在哈佛的實驗室 62 00:02:54,235 --> 00:02:56,525 他培養出神經元 63 00:02:56,525 --> 00:02:59,240 從誘導性多功能幹細胞中 64 00:02:59,240 --> 00:03:01,869 樣本來自Lou Gehrig症 (肌肉萎縮性側索硬化症) 的病患 65 00:03:01,869 --> 00:03:04,312 他將它們分化成神經元,不可思議的是 66 00:03:04,312 --> 00:03:07,464 這些神經元也反應出該疾病的症狀 67 00:03:07,464 --> 00:03:09,563 所以有了這些疾病的模型,我們能以前所未有的速度 68 00:03:09,563 --> 00:03:12,145 反擊它們,還能以前所未有的角度 69 00:03:12,145 --> 00:03:16,108 了解它們,甚至能加快藥物研發的腳步 70 00:03:16,108 --> 00:03:19,488 這是另一個例子,這種遺傳性疾病幹細胞 71 00:03:19,488 --> 00:03:23,497 培育自色素性視網膜炎的患者 72 00:03:23,497 --> 00:03:25,251 這種病是視網膜的衰退 73 00:03:25,251 --> 00:03:28,008 這是我們家族成員常罹患的疾病,我們真的很希望 74 00:03:28,008 --> 00:03:30,232 這類的幹細胞可以幫助我們找到解藥 75 00:03:30,232 --> 00:03:33,040 因此,有些人認為這些模型看起來完美無缺 76 00:03:33,040 --> 00:03:36,481 但是他們會問: "這些細胞真的跟小白鼠一樣好用嗎?" 77 00:03:36,481 --> 00:03:39,469 畢竟老鼠是完整的生物體 78 00:03:39,469 --> 00:03:41,175 器官之間有完整的互動網路 79 00:03:41,175 --> 00:03:45,096 用於心臟的藥會在肝臟代謝 80 00:03:45,096 --> 00:03:47,936 而且有些藥效副產品可能會儲存在脂肪 81 00:03:47,936 --> 00:03:52,463 這些效果在組織工程的模型上不是都看不出來嗎? 82 00:03:52,463 --> 00:03:54,577 沒錯,這是這領域的另外一個研究趨勢 83 00:03:54,577 --> 00:03:57,444 將組織工程的技術與微流學結合在一起 84 00:03:57,444 --> 00:03:59,608 實際上,這個領域正朝這個方向發展 85 00:03:59,608 --> 00:04:02,114 人體全生態系統的模型 86 00:04:02,114 --> 00:04:04,514 必須包含複合的器官系統才得以測試 87 00:04:04,514 --> 00:04:06,117 為了控制血壓而服用的藥物 88 00:04:06,117 --> 00:04:09,384 可能會影響你的肝臟,服用抗憂鬱劑或許會影響你的心臟 89 00:04:09,384 --> 00:04:13,456 這些系統很難架構,但是我們開始著手進行了 90 00:04:13,456 --> 00:04:16,760 所以,等著看吧 91 00:04:16,760 --> 00:04:19,392 但是這還不是全部,因為一旦藥物獲得許可 92 00:04:19,392 --> 00:04:23,074 組織工程的技術真的能幫助我們 使療程更符合個人需求 93 00:04:23,074 --> 00:04:26,816 未來的某天你可能需要了解這些相關資訊 94 00:04:26,816 --> 00:04:28,936 但是我希望這一天永遠不會來 95 00:04:28,936 --> 00:04:31,456 因為你想像,自己可能接到了一通電話 96 00:04:31,456 --> 00:04:34,664 帶來的是壞消息,你可能罹患癌症了 97 00:04:34,664 --> 00:04:37,200 你難道不想先試用那些治療癌症的藥物 98 00:04:37,200 --> 00:04:39,960 看看那些藥是否真的可以對抗你的癌症嗎? 99 00:04:39,960 --> 00:04:42,382 這是Karen Burg的實驗室的例子,他們那裏 100 00:04:42,382 --> 00:04:45,288 使用噴墨技術來標的乳癌細胞 101 00:04:45,288 --> 00:04:47,759 並研究細胞的發展及療效 102 00:04:47,759 --> 00:04:50,312 我們Tufts有幾個同事正在結合不同模型 103 00:04:50,312 --> 00:04:53,400 例如結合那些組織工程研發的骨頭,觀察癌症如何 104 00:04:53,400 --> 00:04:56,120 從身體這個區域擴散到下一個區域 105 00:04:56,120 --> 00:04:58,504 你可以想像一下,那些包含多種組織的晶片 106 00:04:58,504 --> 00:05:01,489 會在下個世代,成為這類研究的主流 107 00:05:01,489 --> 00:05:03,911 所以,回想我們剛剛討論的這些模型 108 00:05:03,911 --> 00:05:05,824 你會發現,未來的組織工程學 109 00:05:05,824 --> 00:05:08,280 有助於藥物檢驗,我們努力過程的每一步 110 00:05:08,280 --> 00:05:11,058 都能使其產生突破性的變革 111 00:05:11,058 --> 00:05:13,632 疾病模型可以製作出更好的藥物配方 112 00:05:13,632 --> 00:05:17,503 多樣而大量的人類組織模型 有助於實驗室測試的變革 113 00:05:17,503 --> 00:05:21,728 減少動物臨床測試及人類臨床測試 114 00:05:21,728 --> 00:05:23,420 使療程個人化,改變我們以往的想法 115 00:05:23,420 --> 00:05:27,008 認為一套療程適用於所有人 116 00:05:27,008 --> 00:05:29,552 而我們實際的數據回饋 也以戲劇化的速度增加 117 00:05:29,552 --> 00:05:31,875 實驗內容是培養單一分子,並研究其 118 00:05:31,875 --> 00:05:34,224 在人體中的反應為何 119 00:05:34,224 --> 00:05:36,552 我們的所作所為,其實就是 120 00:05:36,552 --> 00:05:41,413 將生物科技跟藥理學轉換成資訊科技 121 00:05:41,413 --> 00:05:44,392 幫助我們加快藥物開發與評估的速度 122 00:05:44,392 --> 00:05:47,608 減少成本,提高效率 123 00:05:47,608 --> 00:05:51,688 比起動物試驗,這樣的作法更有意義,不是嗎? 124 00:05:51,688 --> 00:05:58,503 謝謝大家 (鼓掌)