刷牙時刷出血，可能是牙周病的警報；痰多氣促，可能是肺氣腫的徵狀；胸部沉重，或者是患了心臟病的先兆；間中見到大便中有血，應檢查是否大腸中有贅肉，因為若惡化可致癌。很多人對身體發出的這些警號往往置之腦後，但對於「痛」，卻是不能不立即處理。可以這樣說，每一個家庭都儲存一些止痛藥，例如亞斯匹靈或必理痛，以便應付一些突發性的頭痛、牙痛等。🚂
比較麻煩的是偏頭痛和一些因癌症引起的痛。當痛到坐立不安、徹夜不能成眠時，買止痛藥只求有效，花巨資都不計，病人會立即掏腰包。所以，藥廠非常重視止痛藥的市場。在2005年，全球止痛藥的銷售額高達二百億美元。曾有一位讀者告訴我，很想投資生產非專利藥。他問我哪一個藥效力既快，沒有（或很少）副作用，病人又毫無選擇，非買不可。我說可以等格蘭素（Glaxo Smith Kline）藥廠Sumatriptan（商業名稱Imitrex）的專利在2007年屆滿後，照辦煮碗，生產一個仿製品，去搶食一個年達九億美元的偏頭痛藥市場。
為了要保護Imitrex的市場，GSK現在和一間專攻止痛藥（叫Pozen）的藥廠合作，把專利將屆滿的Sumatriptan，與一個叫Naproxen的消炎止痛藥，合在一起。這個名為Tresima的複方，在第三期臨床測試上，顯示效力比Sumatriptan更佳，止偏頭痛能力更強。假如FDA批准Trexima上市，GSK便可以繼續享受多十七至二十年的專利。不過，深諳其中玄虛的病人，可懂得同時吃一粒非專利的Sumatriptan和一粒Naproxen，效果大致差不多，但藥費卻有天淵之別。
比偏頭痛更痛苦，令病人更無奈，甚至不惜因而輕生者，是癌病帶來的劇痛。若癌細胞擴散到骨，把骨髓「掏空」，病人會「痛到入骨」；或者，當癌細胞壓在胸骨、肋骨上的神經，病人會「痛到入肺」。這時候，醫生明明知道嗎啡有很多不良的副作用，也得讓病人用嗎啡止痛。目前最能快速止痛的嗎啡丸，是Cephalon藥廠的Fentanyl （商業名稱Fentora）。這個藥能透過口腔的微絲血管，五分鐘內吸收，進入身體。
有沒有比嗎啡更「勁」的止痛藥？可能有。最新的概念，由「止痛」轉為「抗痛」。前者是抑制痛感的傳播，後者則致力於不讓痛感有根本機會出現。在理論上，痛是從痛感接受體發出的神經訊息。因此，只要能抑制痛感接受體（叫TRPV1），什麼痛都發不出來了。現在用頡頏劑（Antagonist）「對抗」的策略，以期大大刺激TRPV1，令它失效。
顧小培
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人工智能研究治止痛與抗痛的方法
人工智能在止痛和抗痛方面的研究主要包括以下幾個方面：
診斷和評估：人工智能可以通過分析患者的臨床數據、醫學影像、生化指標等信息，輔助醫生進行病情的評估和診斷。例如，人工智能可以利用機器學習算法分析大量的醫學影像數據，幫助醫生識別疼痛的部位、類型和嚴重程度。
預測和監測：人工智能可以利用機器學習算法分析患者的生理參數、病史、用藥記錄等信息，預測患者的疼痛發作時間、頻率和程度，及時監測患者的病情變化，從而及時采取有效的治療措施。
個性化治療：人工智能可以根據患者的基因、臨床數據、生化指標等信息，為患者提供個性化的治療方案。例如，人工智能可以根據患者的基因型、代謝能力等信息，預測患者對不同藥物的反應，從而為患者提供最合適的止痛和抗痛藥物。
藥物研發：人工智能可以通過分析大量的生物信息數據，發現新的止痛和抗痛靶點，設計和篩選出新的候選藥物。例如，人工智能可以利用機器學習算法分析大量的化合物結構信息，預測這些化合物對不同疼痛類型的作用機制和效果。
總之，人工智能在止痛和抗痛方面的研究有著廣泛的應用前景，可以為患者提供更加精準、安全和有效的治療方案，同時也可以加速新藥研發的進程。
四小寶
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