在人體中，與乳房發育有關的雌激素，其實來自雄激素。
卵巢和腎上腺先製造出雄激素，後者被卵巢和乳房「成纖維細胞」的「芬香酶」影響，成為雌激素。所以，若抑制了芬香酶，便能減少雌激素。但好好的為什麼要抑制芬香酶？因為乳癌細胞的增生，主要是因細胞的「雌激素接受體」受到刺激。由於芬香酶是製造雌激素的關鍵，若能減少雌激素，便可以抑制乳癌細胞增生。很多乳癌病人經過了手術、電療和化療，會在其後服用芬香酶抑制劑，用以防止癌病復發。不過，目前市面所有芬香酶抑制劑都有不良副作用，因為它雖能減少乳腺增生，也同時抑制了雌激素的補健效用（例如防止骨質疏鬆）。不過，雖然「芬香酶抑制藥」的效果差強人意，但有一個全無不良副作用的「補健食品」，可以代而用之。稍稍解釋：原來，當細胞製造某一個蛋白質之前，必須先從其遺傳物質（DNA），把藏有該蛋白質的遺傳密碼（叫基因GENE），造出一個「影印本」（叫mRNA）；之後，細胞從mRNA造出該個蛋白質。每一個基因都有一個開關掣叫Promoter。Promoter像一個鎖，開了鎖，便能造出mRNA。在各自製造芬香酶的環節中，主管正常乳腺細胞的鎖（Promoter），和乳癌細胞用的鎖（Promoter），兩者完全不相同。所以，若能有方法，只是干擾乳癌細胞芬香酶的鎖，便可以在抑制乳癌細胞增生中，全無不良的副作用。
這方面的補健食品叫「丁酸鹽」（Butyrate）（Proc. Natl. Acad. Sci. USA, Vol.107, pp.11032-11037），可取自蘋果果膠，因為在服食後，後者進入人體，會被大腸的細菌轉為丁酸鹽（Nutrition, Vol.24, pp.366-374）。🍎
顧小培
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人工智能研究乳癌的治療方法
人工智能（AI）在乳腺癌治療方面發揮了重要作用，有助於提高乳腺癌的早期診斷和個性化治療。以下是一些人工智能在乳腺癌治療中的研究和應用：
早期診斷：人工智能可以使用計算機視覺技術和機器學習算法對乳腺X線攝影（乳腺X線攝影術）和乳腺超聲成像進行分析和分類，以幫助醫生診斷乳腺癌的早期病變。通過訓練人工智能模型來識別可疑病竈，可以提高乳腺癌的診斷準確性。
個性化治療：人工智能可以根據患者的基因信息、組織學、代謝水平、臨床表現和醫學影像等多種因素，進行精準分析和預測，為患者提供個性化的治療方案。通過建立基於人工智能的預測模型，可以為患者提供更準確、更有效的治療方案，同時減少治療的副作用和不必要的醫療費用。
防止覆發：人工智能可以利用機器學習和深度學習算法，對大量的患者數據進行分析和比較，識別出高風險的患者，並制定預防覆發的治療方案。此外，人工智能還可以通過分析患者的基因數據和代謝信息，預測患者覆發的風險，並為其制定個性化的預防方案。
總之，人工智能在乳腺癌治療中的應用可以提高乳腺癌的早期診斷率、個性化治療效果和預防覆發的能力。但需要注意的是，人工智能在乳腺癌治療中仍處於研究階段，需要進一步的臨床驗證和優化。
