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未来·无限

简介

GIST

主持人:香港电台公共事务组

身处世界关键的转折,需要眼界和知识。
每个星期六,我们会邀请一位科学家,介绍在其研究范畴内一个正在影响世界未来发展、我们不可不知的趋势,以专业和视野来培养具前瞻的预测与洞察力。
星期六早上,让我们看远一点,看到未来的无限可能。

监制: 林嘉瑜
制作: 张璟莹

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12/04/2025

建立病原体基因监测网络

嘉宾:理大医疗科技及资讯学系教授萧杰恒

「我是萧杰恒,现任香港理工大学医疗及资讯学系教授,同时是英国皇家病理科医学院院士。我专注研究传染病的分子诊断学及分子流行病学。」

萧杰恒教授表示,人类与动物的健康相互依存,并与所生存的生态系统的健康息息相关,这个概念称为「健康一体」。 

「世界卫生组织指出,过去十年中,人类病原体中至少61%属人畜共患,既会感染人类亦会感染动物,占新兴疾病病原体的75%。最近,美国出现H5N1禽流感感染人类个案,基因排序显示该病毒株在很多地方出现突变,突变增加了这种禽流感病毒适应人体的能力,同时一些常见于食物链的病原体,如沙门氏菌、弯曲菌或大肠杆菌,其多重抗药性比例正在上升,甚至逐渐演变为超级细菌。过往超级细菌只会在医院出现,但原来在我们日常生活中,亦慢慢地开始出现,这些演变使原本仅存在于动物和环境中的微生物,慢慢开始直接威胁人类健康,什么可能引发下一次大流行。」

正因为这个原因,萧杰恒教授的团队其中一个工作重点,是建立一个更完善的病原体基因监测网络。 

「除了定期在医院收集呼吸道感染样本或多重抗药性细菌进行基因分析之外,现时我们还与政府部门和动物机构合作,收集受感染的动物样本、鲜肉、加工食品、饮用水和污水样本进行基因分析。当在环境或动物样本中发现病原体时,我们会与医院感染个案进行基因比对。 我们希望建立完整的健康一体病原体基因监测网络,透过监测各类型病原体在人类、动物和环境中的演变,去评估它们在社区传播的风险。 我们希望及早在它演变为一个大流行的病原体之前作充足准备,协助香港政府或全球防止下一波大流行的发生。」  

萧教授寄语,作为医疗领域的科学家,进行研究目的不仅是发表论文,更要运用专业知识解决实际问题,保障大众健康。

「当自己研究结果有助解决公共卫生危机,我们必须要勇敢地与政府部门保持沟通,但提出问题的同时,也需要提出可行的解决方法。如何提出可行的解决方法? 我们进行研究时不可只待在实验室,更要深入社区,了解市民的日常生活习惯。 2022年秋冬期间,深水埗爆发类鼻疽疫情,我们通过基因测序,发现当地居民感染了一种新型类鼻疽伯克氏菌,这种细菌在其他地区并未出现。我们在深水埗附近进行大规模环境采样,经过两年调查,最终确定该细菌是在台风或暴雨期间,经由雨水通过各种排水渠道传播到社区。我们发现民众不只会身在户外,原来也会饮用溪涧水,这些也会导致传播,这些是重要的流行病学数据,往往是能揭示传染病传播关键的重要线索。  因此,我们需要走出象牙塔,走进社区,让研究更加贴地。」


12/04/2025 - 足本 Full (HKT 09:20 - 09:30)

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以数学描绘世界

主持人:香港电台公共事务组

嘉宾: 香港大学谢仕荣卫碧坚基金教授(数学)及数学系讲座教授莫毅明

「我是莫毅明,是香港大学数学系讲座教授,亦是明德教授,是谢仕荣卫碧坚基金教授。我的研究领域是基础数学或纯数学,专注研究复分析、复几何、代数几何及其应用。总括来说,我会将自己称为一个纯数学的专家,我觉得纯数学会越来越有用,将来纯数学的专家应该在各个方面都要认识,他们需要寻求这些已经发展出来的领域的界面,而在界面上发展一套新的理论去解决一些新问题,和寻找应用。」
  
数学一般分为纯数学、应用数学和数学科学。 教授认为,纯数学和应用数学之间的分界模糊,进行纯数基础研究的时候,未必一定知道应用场景是什么,不过纯数学正正提供了理论,令后人或者其他领域的专家,可以总结出应用的方式。
 
「 举例今天的电子通讯,所谓的密码学,其实很多时候都是利用数论的方法。 数论是历史悠久的一门学问,如果说得比较远的话,其实由希腊已经开始有了,数论提出解决整数方程的方法,例如一个方程能否有解,如果有解的话,有几多解,是回应这一类的问题。 今时今日我们经常用到密码学的方法,其实是从一些数论方法提取出来。 在将来的世界,量子计算机会发展出来,量子计算机会令一些传统密码学的方法不可以应用,因为现在量子计算的方法可以破解经典密码学所用的方法,将来很可能会应用更加丰富的数学内容。另外,纯数学有很多理论问题,例如会研究对称。 对称有很多种形式,对称在物理学上会应用到,在方程式的解当中也可以应用,代数里面亦应用到。 如果我们没有理论,当你解决了三次、四次方程之后,会有好多人尝试去解五次方程。 因为当时三、四次方程式的解,是一个很大的发现,但后来数学理论就得出这样的结论,就是如果要解五次方程的话,这种方法行不通。 如果没有理论支撑的话,你只会花好多时间去做没可能做到的事。 」

展望未来,数学对后世的影响,包括会引导人工智能如何发展。

「人工智能最基础的是数学理论,例如需要用神经网络。 目前来说,人工智能很多成功的例子,是一种经验主义或实证哲学的方法,就是我们知道它可以行得通,但我们往往不知道,为何行得通。 所谓知道行得通,就是某些程式行得通,但是不明白其根本原因时,就往往会出现问题,譬如它的可信度有多高,诸如此类的问题。 数学一定是可以帮助我们去解释人工智能基础能够成立的原因,或者引导它将来某些发展。人工智能其实很多方面都需要用到纯数学里面的方法,当然它有很多是近似值的方法,或者优化理论的方法,但这些都是取材于纯数学里面的方法,例如微积分、微分方程、泛涵分析等各种方法都会应用到。另外,在生物学中有生物数学,生物数学和物理中用的数学有一定的分别。生物所学的发展将会是一个重要的范畴。我相信这个也会用到很多纯数学的方法,例如概率论、图论、优化论等。数学整体来说,对将来的影响,我想除了这些具体的应用之外,还有的就是理念。 随着社会的发展,一般人或者在大学教育中,基础数学的认识应该提升。 在很多地方,微积分是一个必须修读的课程,不论是文科或者理科生,这都是基础的知识来的。我们要描绘这个世界,需要有很多数学的方法,包括微积分和线性代数,这些其实在我们的日常当中都在应用,或许很多人并不知道正在应用的方法。」

香港电台第一台

02/11/2024 - 足本 Full (HKT 09:20 - 09:30)