科學與醫學

消失但未被遺忘:科技的力量讓滅絕物種重見天日

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大約四千年前,巨大的長毛象最後一次在地球上行走,而研究員表示牠們可能再度回歸。雖然這個故事情節對《侏儸紀公園》的粉絲們可能不陌生,但科學家們確實正試著使它成真。雖然施行方式和科學尚未得到證實,但這對於瀕臨絕種或已滅絕物種所帶來的好處是確實存在的。

包含人工智慧 (AI)、資料分析和數位記憶體等新興科技,能幫助人類完成先前無法想像的壯舉:「去滅絕 (de-extinction)」或者讓物種起死回生。然而,如果想使這個夢想成真,科學家就會需要具有更高智慧的機器、更多資料、更強的處理效能以及更多的時間。「這可不是科幻電影」,廣受好評的作家Carl Zimmer 如此表示,「這是一個提案。」 雖然並非完全沒有爭議,去滅絕,又稱為復活生物學 (resurrection biology),對全世界的生態系統一定會帶來幫助。

人類如何走到今天的地步

氣候變遷、人類剝削、生態棲息地遭破壞,以及天然災害,正在對所有生物帶來嚴重傷害。雖然物種總是會隨著時間演變出現而後消失,研究顯示,全球物種正在以自 6 千萬年前恐龍滅絕以來前所未有的速度逐漸滅亡

在正常情況下,每年會有一到五個物種瀕臨絕種。近來,一項研究顯示這個速度變快,每一天都有數種物種消失。共有一百萬種動植物正面臨絕種危機:到西元 2100 年時,地球上有一半的物種可能已經消失

雖然熊貓很可愛而長毛象也很奇妙,但科學家表示,生物多樣性問題遠遠超出了情感層面。地球上的生物互為連結、彼此支持並相輔相成,物種滅絕很可能會造成骨牌效應。當一個物種絕跡,其他仰賴牠們為生(通常是將牠們作為食物)的生物,也可能會接著消失。

物種太多,時間太少

在了解這個危機後,生物學家自 1999 年在西班牙取得了最後一隻野山羊(又稱庇里牛斯野山羊)的遺傳物質後,一直在努力想辦法保護、甚至是恢復物種。他們將雌性細胞冷凍後,在 2009 年進行複製。但山羊寶寶於出生後不久就死亡。

贊助去滅絕運動的非營利基因救援組織「基因重現及復原計畫」研究專案的 Catalyst 科學基金會經理 Bridget Baumgartner 表示,有另一項類似的專案正在進行中,也就是黑足鼬的保育。

由於黑足鼬僅存少數幾隻,近親繁殖對該物種的生存造成了威脅。研究員利用位於聖地牙哥動物園,以低溫保存了 1000 種不同物種的遺傳物質的「冷凍動物園」裡取得的 DNA,希望能複製兩隻已死去的雪貂來與飼育中的雪貂交配,以強化基因庫裡的多樣性。這個專案的成功將提高黑足鼬的存活機會,同時也希望能避免重蹈前一個山羊專案的覆轍。

在科技世界裡,2009 已經算是很久以前了。好處是人工智慧、資料庫管理,和程式處理及記憶體技術可能可以有所幫助。利用人工智慧基因圖譜、複雜的基因編輯技術和幹細胞技術,研究員已製造出滅絕物種的胚胎。到目前為止,他們將胚胎用於研究,但部分研究員的目標則是復活或者變異某些已滅絕的物種。根據理論,若將這些胚胎植入仍存活的近緣種的體內或卵中,已滅絕的物種可能可再次誕生,儘管在外型上會有些許變化。

暴龍是否將出現在你左右?

那些害怕恐龍四處亂跑的人可以鬆一口氣了:DNA 是有保存期限的。即便在最好的狀態下,也就是保存在像永凍層般低於冰點的溫度下,它還是無法存活超過 150 萬年。如同我們所知,恐龍在六千萬年前滅絕,而牠們的遺骸也成了化石。

「恐龍就別想了」,維克森林大學藥學院的再生醫學研究所教授 Robert Lanza 表示。「你沒辦法從石頭複製生命。」

「恐龍就別想了」,維克森林大學藥學院的再生醫學研究所教授 Robert Lanza 表示。「你沒辦法從石頭複製生命。」

然而,還是有很多其他選擇。根據鳥類學家Susan Haig 表示,有一些標準有助於決定某物種是否可以去滅絕:

  • 牠們是多久以前絕種的? 從永凍土中的骨骼和牙齒中取得古老的 DNA 是沒問題,但能從博物館的標本中取出更年輕的細胞更好。
  • 是否為非遷徙性物種? 科學家比較能照顧和觀察活動不遠離家的動物。
  • 是否為單配偶制? 控制繁殖有助於更快地增加動物數量,隨後的每一代都在遺傳上更接近原始物種。
  • 卵或寶寶與母親能自然孕育的大小相似嗎? 夏丕羅說:「不知道一頭母象有沒有辦法懷著一頭長毛象寶寶一直到生產,而不造成災難。」
  • 新生兒能較快獨立嗎? 不同物種的宿主動物可能會讓新生兒或剛孵化的幼兒無法得到適當的照顧,因此能夠較快獨立可能是生存的關鍵。

旅鴿的復活

旅鴿,或「野生」鴿子符合此類別。根據「基因重現及復原計畫」共同創始人 Stewart Brand 的研究表示,旅鴿數量曾高達 50 億,在還沒滅絕前是世界上數量最多的鳥類,但最後逐漸被獵捕直到滅亡。

旅鴿的最後倖存者瑪他於 1914 年在動物園裡過世,其死亡日期距今不久,因此基因樣本仍可在今日使用。但是,儘管研究人員從博物館展出的標本腳板上採集到了組織,他們還是無法完全排出基因組。所以他們對帶尾鴿的 DNA 進行了定序,它是旅鴿的最近的近緣種,並且相互比較兩者以獲得更完整的樣貌。

「基因重現及復原計畫」的科學家 Ken Novak 設想使用帶尾鴿作為旅鴿蛋的代孕體,其孵化的鴿子將是這兩種鴿子的混合體。到最後,儘管牠們實際上是一個新物種,牠們的後代將越來越接近原本的滅絕物種。Novak 的目標是在 2025 年以前成功復活此物種

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長毛象會再次漫步嗎?

就保存 DNA 而言,溫度的重要性遠大於物種殘骸埋在地底的時間。DNA 會在死亡後迅速開始分解,但如同上述所說,持續的低溫可急速降低或甚至暫停整個分解過程。這就是為什麼生物學家得以利用保存在北極的兩個標本中的遺傳物質來定序長毛象的基因組,其中一個標本大約 4 千 3 百年之久,另一個可以追溯到 4 萬 4 千 8 百年前。

下一個步驟就是利用人工智慧複製長毛象的 DNA,並放入與長毛象最接近的親緣,也就是亞洲象的细胞系之中。如果能成功複製這些細胞,研究人員預想創造一個用於妊娠的人工子宮(也許是利用 3D 列印技術,就像我們給小幼鼠做的一樣),以避免使用瀕臨滅絕的母象作為代孕的需求。

儘管如此,讓長毛象重生可能會產生各種爭議和道德問題。這究竟是讓滅絕物種重生,還是創造一個全新物種? 讓物種重新復活對生態系統的實際價值是什麼? 如果人工智慧出錯,將錯誤的基因碼放到缺失的 DNA 定序中怎麼辦? 讓另一種瀕臨滅絕的動物作為重生物種的代理孕母,但可能會因此傷害到牠們,這樣做是否值得? 部分問題涉及哲學、道德和不同觀點;其他的可以透過技術推進來解決。

程式處理、記憶體和儲存裝置以及其他技術的進步,加速了基因組定序。
  • 1990 年:第一個人類基因組定序,花費了 13 年的時間,耗費約 10 億美元
  • 2000 年:整個過程需進行數天,成本約為 5000 美元
  • 2019 年:對人類基因組定序僅需 20 分鐘,成本低於 600 美元
  • 未來目標:整個過程在一分鐘內完成,成本低於 100 美元

科技的主要角色

雖然去滅絕仍然只是一個夢想,但科學家們比過去更加努力地使它實現;Baumgartner 表示,這很大程度上是因為人工智慧和資料分析等技術的進步。基因組定序是一項艱鉅的任務。為滅絕物種的 DNA 進行定序的挑戰性更高,尤其如果物種在牠們的遺傳物質能被冷凍並保存在受控制的環境之前就滅絕時。

從永凍土中挖出的長毛象殘骸僅能產出 DNA 片段,還必須由科學家另外拼湊。任何有機物質碰到一具屍體便會留下一些 DNA,並與死亡動物的遺傳物質交織在一起。科學家要怎麼辨別它們?

幸好,已用於個人醫療等領域的人工智慧能夠處理大量資料,以解開關於某個特定動物 DNA 的謎題,並正確定序其鹼基對、篩選掉不相干的內容並填補空白。DNA 遵循複雜的模式定序,且填補滅絕物種 DNA 缺口的秘訣之一就是找出它的規則。這些複雜的工作不太可能靠一個人完成,但利用具備人工智慧強化功能的電腦就是為了辨識規則而生。它們能夠迅速地分析不完整的資料,並填補規則中遺失的部分,藉由反覆進行而學習,進而將工作做得更快、更好。

可是,DNA 和 RNA 並不是平面的。Baumgartner 預測,人工智慧很快就能夠以超過一個以上的維度分析並具像化遺傳資料,以提供「細胞內或動物體內狀態更完整的畫面」,她表示。可協助去滅絕工作的多維資料庫非常仰賴新的記憶體創新。這些工具需要透過持續性的記憶體技術來建立記憶體內部資料庫,例如NVDIMM 和 3D XPoint™,以將資料移動至更接近處理器的地方並加速資料分析。

雖然去滅絕仍然只是一個夢想,但科學家們比過去更加努力地使它實現;Baumgartner 表示,這很大程度上是因為人工智慧和資料分析等技術的進步。基因組定序是一項艱鉅的任務。

美光資深業務發展經理 Eric Caward 表示:「當整個資料庫作為 DRAM 中的內存資料庫時,多維資料集的快速分析將會快上許多,因為存取跨越任意維度的多維資料集的本質在很多方面上像是在隨機存取小量資料。DRAM 專為這類型的資料存取而設計,且能將其做得非常好。 僅依賴儲存裝置處理這類型的資料庫速度太慢,因為儲存裝置是最佳化用來依序存取大型資料區塊。在這種應用中,持久型記憶體技術可能是非常令人感興趣的選擇。」

資料壓縮、多維資料庫,以及能讓更多資料存在單一電腦晶片的能力將推動這些技術,Baumgartner 如此預測。記憶體的進步已經降低了 DNA 的定序成本,使一度過高的科學成本成功降低。

儘管如此,Baumgartner 承認:「我們對基因組還有很多不了解的地方」,關於定序和完全理解它的運作,以及生物的資料如何與其他生物的資料和與氣候等因素相互作用。「但我可以保證的是,當我們釐清這個問題時」,她說,「那一定是利用資料分析出來的。」

我們不會表示我們能回答去滅絕工作所產生的邏輯或道德問題,我們對於是否應該進行此過程也沒有強烈意見。但有一件事是肯定的:能幫助實現這個目標的科技將會非常有趣,而且如果科學家希望成功,這會需要大量且快速的記憶體和儲存解決方案!

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