主持人:香港電台公共事務組
嘉賓:香港大學李嘉誠醫學院助理院長(環球拓展)、微生物學系臨床教授及副系主任陳福和教授
「我是陳福和,香港大學李嘉誠醫學院助理院長(環球拓展)、微生物學系臨床教授及副系主任。我同時兼任香港大學深圳醫院感染性疾病醫學部教研室主任,以及香港青年科學院的院士。我主要的研究方向是新發傳染性疾病的診斷、治療及控制。」
陳福和教授主力從事的研究,是有關於建立一些新的體外和動物模型,利用這些疾病模型去找出新發性傳染病病原體的特性和致病機制,並且開發新的藥物。他認為在這個領域的科研過程中,最大的挑戰是時間。
「作為一位醫生,我們本身已有繁重的臨床工作,在大學亦有教學以及研究工作。我們的研究講求時間性,因為新發傳染病不會等人,我們永遠感覺自己在與病毒或其他新發傳染病病原體進行時間競賽。無論是心理還是體力上,時間都是我們這個領域研究者面臨的巨大挑戰。當然,在緊張的生活中,我們也盡量希望平衡臨床、教學和研究工作,令我們發揮到在社會上的功用。大家如果回顧歷史,一些已知,有一定歷史的傳染病,曾被稱為新發性傳染病,因為當時沒人認識它,以往也會出現不同地方或全球性的爆發,但是相對來說,頻率沒那麼快,這可能是因為現時的檢測手段進步,但同時亦與全球化有關,自從有了更便捷的交通工具,特別是飛機,讓人類、動物和病原體能夠快速傳播到全球各地,新冠疫情就是一個很好的例子。」
陳福和教授表示,隨著人類社會發展和全球氣候變化,我們需要持續關注新發性傳染病的出現。
「我們相信新發性傳染病必然會再出現,下個問題不是它會否再出現,而是何時出現,是哪一種新發性傳染病病原體,因此在未來十年或更久遠的時間,我們要一直關注不同傳染病的出現及其變化。 在流行間歇期,即是大流行過後的平靜期,我們和全球這個領域的研究者並沒偷懶,而是仍在努力爭取時間研究更新的診斷方法、疾病模型和藥物及疫苗,特別是因為我們難以預估下一次是甚麼新的病毒或病原體,以及它何時來臨,我們希望做的並不是開發只針對一種細菌或病毒的藥物,而是希望開發廣譜性藥物和疫苗,為下一次新發性傳染病的來到做好準備,下一次應對全球大流行時,會比上一次做得更好。
我們高興得益於科技的持續發展,除了醫學研究,我們亦要善用其他領域的研究結果,例如人工智能就幫了我們很多。 相較我初投身科研,現時運用人工智能,可為我們減省很多工序和人力,我們現在能更精準地設計新診斷方法和開發新藥,速度也大大提升。作為學者,我們會持續學習不同領域研究的新發展,包括人工智能,相信這能幫助我們在自己的研究中做得更好。
香港科研界現時進入一個令人興奮和雀躍的時代。政府這幾年大力投資科研,也看到了科研對香港的重要性,並珍視人才。我想送給科研路上同行的人,尤其是年輕科學家的說話,就是作為臨床醫生和臨床科學家,我希望鼓勵師弟、師妹,專科醫生培訓時間很長,心力、體力也要很大的付出。如果希望更進一步,不單從事臨床工作,而要兼顧基礎科研,一定要保持對科研的熱情和毅力。過程中不只快樂,一定會遇到困難,實驗也可能需要多次嘗試,要改變方法才能成功。
近年香港大學醫學院注意到一個趨勢,未來一代的醫生不僅會從事臨床工作,還可能涉足更廣的領域,例如基礎研究、公共衛生政策等。我們醫學院在最新的課程改革,為同學們提供了更多機會,讓他們能更早獲得基礎研究的實習機會,或涉獵其他領域。最後,祝福大家今年科研順利,身體健康!」
主持人:香港電台公共事務組
嘉賓: 香港青年科學院院士、香港中文大學理學院地球與環境科學課程副教授戴沛權
「我是香港青年科學院院士、香港中文大學理學院地球與環境科學課程副教授戴沛權,也是一位熱愛大自然的大氣科學家,主力研究氣候變化、空氣污染、糧食系統和陸生生態系統之間的關係。」
談起氣候變化,大家都會聯想到全球暖化,甚至是更頻繁地出現的極端天氣。大氣科學家究竟如何利用電腦模型,預測天氣和氣候變化的趨勢,從而幫助政府制定應對策略,緩和氣候危機?
「傳統上,科學家主要因應目前的環境狀況,通過氣象儀器及衛星收集數據,監測天氣變量如氣溫、雨量、風速等的變化。我們繼而結合觀測數據,將過去和目前的天氣變量作為初始或邊界條件套入數學方程,編成電腦程式來進行運算,基本上這是一個計數的過程。 不過氣候是個不同的概念,它是一個地區在一段較長時期裏,即是至少三十年間氣象條件的統計,亦即所謂平均的天氣及其變化幅度。氣候的長期變化主要是受到外部因素所影響,包括太陽光度、地表面反射率、溫室氣體濃度等,而它們均可通過長期的觀測和數據收集而作出更準確的定量和定性,並可以按對未來情境的不同假設,利用數值氣候模型而作出相應的預測。」
科家家現時會利用超級電腦協助處理大量的天氣數據和執行不同的數值模型,透過綜合分析模擬結果,估算長期的氣候狀況。 不過,先進的電腦模型仍然存在許多誤差及不確定性。
「所以現在科學家會結合人工智能、機器學習工具、覆蓋率更廣的衛星數據、以物理定律為基礎的數值模型,從而修正超級電腦預測模型中的誤差,作出更準確的估算。我相信結合人工智能及傳統數值模擬去預測天氣及氣候將會是未來的大趨勢,我亦積極從事這方面的研究,包括與氣候危機有著千絲萬縷的關係的糧食供應問題。其實超過三成的溫室氣體是源自糧食供應系統,現時我們可以通過人工智能、衛星數據和電腦數值模擬,幫助我們更準確地監測並預測糧食系統中溫室氣體及其他污染物的排放,例如甲烷和二氧化碳、活性氮化物等,這將有助政府制定更適切的政策,確保農業及糧食生產更具持續性,共建一個更可持續、美好的將來。」