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低溫電子顯微術:從生命的微小細節中看見偉大——2017年諾貝爾化學獎

諾貝爾化學獎譯文_96
・2017/10/05 ・5239字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 573 ・九年級

文/林宇軒、曹一允、蔡蘊明,合譯於 2017 年 10 月 5 日

  • 譯者簡介:林宇軒於台大化學系碩士班畢業,受教於李弘文教授,於瑞典 Umeå 大學做過一年交換學生。曹一允在美國德州農工大學攻讀博士,在 Karen Wooley 教授實驗室進行研究,除翻譯本文外亦負責將其中圖片中文化。蔡蘊明現為台大化學系名譽教授。

將生命捕捉在原子的細節中

Jacques Dubochet (杜波克特)、Joachim Frank (法蘭克)、與Richard Henderson (韓德森)獲得了今年諾貝爾化學桂冠,表彰他們為取得生命分子的三維影像所發展的一種有效方法。運用低溫電子顯微術,研究人員現在能將生物分子凍結在行動中並以原子的尺度描繪之,這種技術將生物化學帶入了一個新的紀元。

圖1.使用了低溫掃描式電子顯微技術成像後,進行假色上色(false-coloured)所得到的人類幹細胞。source– 365 days: The best science images of 2016

過去這幾年,各種生物分子機器令人驚訝的結構充斥在各種科學文獻中(圖2):沙門氏桿菌(salmonella)攻擊細胞所用的注射針;具有抵抗化學治療及抗生素的蛋白質;控制晝夜節律的蛋白質錯合物;光合作用中捕捉光線的反應錯合物以及一個能讓我們聽見的壓力感測器,這些只是現在用低溫電子顯微術(cryogenic scanning electron microscopy, 簡稱cryo-EM)顯像的數百個生物分子中的幾個例子。

當研究人員開始懷疑茲卡(Zika)病毒是造成巴西新生兒腦部損傷的流行病元凶時,他們利用 cryo-EM 來觀察這個病毒,在幾個月內就得到具有原子解析度的病毒三維影像,使得研究者能開始尋找其結構中潛在的藥物標靶。

圖2.過去這幾年研究工作者發表了許多複雜的蛋白質錯合物結構 a. 一個控制晝夜節律的蛋白質錯合物 b. 一個讀取耳內壓力變化的感測器,讓我們聽到聲音 c. 茲卡(Zika)病毒。

杜波克特、法蘭克、與韓德森等人突破性的發現,成就了 cryo-EM 的發展,這個方法帶領生物化學進入了一個新的紀元,讓它比以前更容易捕捉生物分子的影像。

拍出的蛋白質姿態太僵硬–2017諾貝爾化學獎的開端

在 20 世紀前半頁,生物分子—蛋白質、DNA 以及 RNA—仍是生物化學的地圖中一塊未知的新大陸。科學家知道這些分子在細胞內扮演著十分重要的角色,但卻對它們的外觀毫無概念。直到 1950 年代,劍橋大學的科學家們把蛋白質結晶放到 X 射線底下,才能夠第一次看出其波浪和螺旋形的結構。

圖3.DNA 雙股螺旋結構。圖/by qimono@pixabay。

1980 年代早期,X 射線晶體學與核磁共振譜法(NMR spectroscopy)分別用來研究固體和溶液中的蛋白質。這種技術不只揭示了蛋白質的結構,也暴露了它們如何移動以及與其它分子相互作用。

多虧了這兩種方法,現在我們有包含數千種生物分子模型的資料庫,能夠用於從基礎研究到藥物發展的各個領域。然而,這兩種方法都有其根本上的限制。溶液的核磁共振譜法只適用於比較小的蛋白質,X 射線晶體學則需要分子形成結構整齊的晶體,像是水結成冰一樣,而這些晶體影像就像早期相機取得的黑白肖像—它們僵硬的姿態幾乎無法顯示出蛋白質的動力學。

此外,很多分子無法自行排列形成晶體,這讓韓德森在 1970 年代放棄了使用 X 射線晶體學—這也正是 2017 年諾貝爾化學獎故事的開端。

電子顯微鏡會把生物材料燒毀!但韓德森很幸運?

韓德森的博士學位是在 X 射線晶體學的堡壘—英國劍橋獲得的。他運用X射線晶體學使蛋白質成像,但在試圖結晶一種天然嵌入細胞膜中的蛋白質時碰了釘子。

膜蛋白是相當難以處理的,當它們從原本環境的細胞膜中移除時,經常會堆積成一團無用的物質。韓德森研究的第一個膜蛋白相當難以製備足夠的量,第二個膜蛋白則是無法結晶。經過多年的挫敗,他決定轉向唯一可行的替代方案:電子顯微鏡。

圖4.電子顯微鏡。圖/by PublicDomainPictures@pixabay。

因此,理論上電子顯微鏡的解析度應該遠高於韓德森用來研究膜蛋白的原子結構所需的解析度,但實際上這個計畫幾乎不可行。 1930 年代電子顯微鏡發明時,科學家認為這種技術只適用於非活體,因為高解析度影像所需的高強度電子束,會燒毀生物材料。但若減弱電子束的強度,影像則會失去對比度而變得模糊。

除此之外,電子顯微術需要真空環境,這條件之下生物分子會因周遭水分蒸發而變質。生物分子乾燥之後會折疊並失去原本的結構,使得到的影像失去意義。幾乎種種跡象都表明韓德森會失敗,但這個研究計畫被他選擇的特殊蛋白質「菌紫質」拯救了。

迄今最好的還不夠好!

菌紫質是一種光合生物體中嵌入細胞膜的紫色蛋白質,用以攫取來自太陽光的能量。並非像先前一樣把敏感的蛋白質從細胞膜分離,韓德森和他的同事直接把整個紫色的細胞膜放到電子顯微鏡底下,這樣被細胞膜包圍的蛋白質會保持原本的結構。他們在樣品表面加上葡萄糖溶液,用來保護蛋白質不在真空底下乾掉。

強烈的電子束是一個主要的問題,而其研究人員利用菌紫質分子堆疊在細胞膜中的特性解決了。他們並未使用全劑量的電子轟擊,改以較弱的電子束流過樣品。雖然這樣拿到的圖像並沒有很好的對比度,也沒辦法看清個別分子,但這種蛋白質整齊堆疊成相同方向的特性,讓研究人員知道所有蛋白質繞射電子的模式應該幾乎相同,由此他們能夠從繞射圖中計算出更詳細的影像—類似 X 射線晶體學中使用的數學方法。

下一個階段中,研究人員轉動電子顯微鏡底下的細胞膜,得到許多不同角度的影像。利用這個方法,在 1975 年建構了菌紫質結構的粗略 3D 模型(圖2),顯示蛋白質鏈是如何在細胞膜內穿越七次。

這是當年有史以來用電子顯微鏡得到的蛋白質影像中品質最好的,那 7 埃(0.0000007毫米)的解析度在很多人心目中留下了深刻的印象。不過這對韓德森而言還是不夠,他的目標是能夠達到 X 射線晶體學所能提供的解析度,也就是大約 3 埃,而他堅信電子顯微術還可做得更好。

圖5. 於 1975 年發表的第一個菌紫質(bacteriorhodopsin)的粗略模型(圖來自於 Nature 257: 28–32)。

得到第一個原子解析度的影像

在接下來的幾年,電子顯微術的技術逐漸進步。鏡片變得更好,加上冷凍技術的進展(我們後續會談到),在測量過程中用液態氮冷卻樣品,防止它們被電子束損壞。

韓德森逐漸在菌紫質的模型中添加更多細節。為了獲得最清晰的影像,他尋找著世界上最好的電子顯微鏡。每個電子顯微鏡都有個自的缺點,不過彼此之間有辦法相互補足。終於,在 1990 年,也就是發表第一個模型的 15 年後,韓德森達到了他的目標,並發表了一個解析度到達原子尺度的菌紫質結構(圖6)。

圖6. 於 1990 年韓德森發表了一個解析度到達原子解析度的菌紫質結構。

他因此證明了 cryo-EM 可以提供與使用 X 射線晶體學相同細節的影像,這是個關鍵的里程碑。然而,這個進展是建立在一個特殊的情況:蛋白質能夠自然地在膜中整齊堆疊。很少有其它蛋白質以這種方式自發地排列。問題是這種方法可否推廣:能否使用電子顯微鏡從隨機分散在樣品中並以不同方向排列的蛋白質產生高解析度 3D 影像?韓德森相信有辦法做到,然而其他人卻覺得這只是個烏托邦的理想而已。

在大西洋的另一側,美國紐約州衛生署的法蘭克長期以來也一直在尋找解決這個問題的方案。1975 年,他提出了一個理論上的策略,顯微鏡二維圖像中顯然只能得到的少數資訊,可以合併得到三維高解析度的影像。他花了超過 10 年的時間實現了這個想法。

圖7. 法蘭克的三圍結構影像分析。

法蘭克去蕪存菁的影像分析法

法蘭克的策略(圖7)是將電子顯微鏡所得方位紊亂之蛋白質的微弱影像,利用電腦將之與背景區別開來。他開發了一種數學方法,使電腦能夠辨識出影像中不同的重複圖形。接著,電腦將相似的圖形分類到同一組,並將這些圖形中的訊息合併,產生出平均的、更清晰的影像。藉由這個方法,他得到了一些同種蛋白質但從不同角度照出來的高解析度二維影像。該軟體的演算法於 1981 年完成。

下一步,是在數學上確定不同的二維影像如何彼此相關,並且基於這些訊息建立出三維影像。法蘭克在 1980 年代中期出版了這個部分的影像分析方法,並用它產生出核醣體表面的模型,那是細胞內製造蛋白質的巨大分子機械。

法蘭克的影像處理方法是 cryo-EM 的重要發展。現在讓我們跳回到幾年前—在 1978 年,當法蘭克將電腦程式優化得更完美的同時,杜波克特被招募到了海德堡的歐洲分子生物學實驗室,以解決另一個電子顯微鏡的基本問題:生物樣品暴露於真空時,是如何乾燥與損壞的。

杜波克特將水變成玻璃

1975 年,韓德森使用葡萄糖溶液來保護細胞膜以避免脫水,但是這種方法對水溶性生物分子無效。其他研究人員試圖冷凍樣品,因為冰比水蒸發得慢,不過冰晶會使電子束受到嚴重干擾,使得影像無法分析。

水的汽化是一個主要的難題,然而,杜波克特想到了一個可能的方法:快速將水冷卻,使水分子以液體的形態固化,形成玻璃而不是晶體。玻璃看起來是固體材料,但實際上卻是一種流體,因為它的分子呈現無序的排列。杜波克特意識到,如果他能夠將水形成玻璃—也稱為玻化水(vitrified water)—電子束將平均地繞射,並產生均勻的背景影像。

一開始,研究團隊試圖在液氮中 -196 °C 下將微小水滴玻璃化,但只有當他們改用被液態氮冷卻的乙烷時,實驗才會成功。在顯微鏡下,他們看見了一個過去不曾見過的滴狀物,他們起初認為是乙烷,但是當溫度稍微升高時,分子突然重新排列,形成了一個熟悉的冰晶結構。這可說是一大勝利—特別是有些研究人員曾斷言不可能使水滴玻璃化。我們現在相信,玻化水是宇宙中最常見的水之結構。

一種求取對比的簡單技術

1982 年的突破之後,杜波克特的研究小組迅速開發出了目前仍用於低溫電子顯微鏡的技術基礎(圖8)。他們將生物樣品—最初是不同形式的病毒—溶解在水中,然後將溶液以薄膜的形式鋪展在細金屬網目上。他們使用一種似弓的裝置將金屬網目射入液態乙烷中,使薄膜中的水玻璃化。

1984 年,杜波克特發表了許多不同病毒的第一張影像,圓形和六邊形的高對比病毒影像襯托在玻化水的背景中。用於電子顯微鏡的生物材料樣品現在可以更容易地製備了,研究人員們趕快敲著杜波克特的大門來學習新技術。

圖8. 杜波克特的玻化法。

從「團塊學」到高清的無碼影像

至此,cryo-EM 最重要的一塊拼圖已經到位,但影像解析度仍然很差。1991 年,當法蘭克用杜波克特的玻璃化方法製備核醣體並用自己的軟體分析圖像時,他獲得了一個空間解析度為  40 埃的三維結構。這對電子顯微術來說,是一個驚人的進步,但影像只能顯示核醣體的輪廓。坦白說,它看起來像一群團塊,影像遠遠比不上 X 射線晶體學的原子級解析度。

由於 cryp-EM 除了看到不平坦的表面之外,很少能將結構細節顯像出來,所以該方法有時被戲稱為「團塊學(blobology)」。然而,電子顯微鏡的每個螺帽和螺絲逐漸被優化,這最主要是由於韓德森固執地保持其遠見:電子顯微鏡將有一天能例行地提供顯示到單個原子層次的影像。解析度一個埃一個埃往前拓展,最終在 2013 年使用了一種新型的電子探測器,克服了最後的技術障礙(圖9)。這些進步有賴下列的一些發展:訊號偵測器的進步,導致訊號/雜訊比例以及空間解析度的大幅提升;電子槍的改進;新式相位板有助於相位處理;數據收集的自動化;影像處理技術的改進以及電腦程式的開發。

圖9. 電子顯微鏡的解析度在近幾年大幅提升,從大多為模糊無形狀的一團影像,進化成能以原子級的解析度觀察蛋白質(影像來自於 Martin Högbom,斯德哥爾摩大學)。

細胞中任何隱藏的角落皆可探索

現在夢想已經實現,我們正面對著生物化學中爆炸性的發展。使得 cryo-EM 之所以如此的具有革命性是因為它的許多優點:杜波克特的玻化方法容易使用並且只需微量的樣品,由於其快速冷卻的方式,生物分子能在行動中被凍結,使得研究者能捕捉到反應過程中一系列的影像,如此他們能取得暴露出蛋白質如何行動並與其它分子作用的「影片」。

運用cryo-EM也使得我們遠較以往更容易描繪膜蛋白,它們常扮演藥物的標靶角色以及形成巨大的分子錯合物。不過小分子無法用電子顯微術來研究,但它們可運用核磁共振譜法或 X-射線晶體學來顯像。

在法蘭克於 1975 年提出其廣泛影像處理方法的對策之後,一位研究者寫道:「如果這個方法能完美化,那麼就如同一位科學家所說的,只有天空才會是我們的極限(任何事情都是可能的)」。

現在我們已經到了那兒—天空的極限。透過杜波克特、法蘭克、與韓德森等人的研究,帶來了「人類最大的利益」。每一個細胞的角落均可捕捉到原子層次的細節,而生物化學已經準備好迎接一個精彩的未來。

  • 本文轉載自蔡蘊明老師 諾貝爾化學獎專題系列,原文為《2017年諾貝爾獎簡介》。
  • 本文譯自諾貝爾化學獎委員會公佈給大眾的新聞稿,原文在官方網站
  • 若有興趣閱讀進階的資料,可以由此獲得
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文章難易度
諾貝爾化學獎譯文_96
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「諾貝爾化學獎專題」系列文章,為臺大化學系名譽教授蔡蘊明等譯者,依諾貝爾化學獎委員會的新聞稿編譯而成。泛科學獲得蔡蘊明老師授權,將多年來的編譯文章收錄於此。 原文請參見:諾貝爾化學獎專題系列

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「融合蛋白」如何全方位圍剿狡猾癌細胞
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/11/07 ・5944字 ・閱讀時間約 12 分鐘

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本文與 TRPMA 台灣研發型生技新藥發展協會合作,泛科學企劃執行

我們知道癌症是台灣人健康的頭號公敵。 為此,我們花了很多時間介紹最新、最有效的抗癌方法之一:免疫療法

免疫療法中最重要的技術就是抗體藥物。科學家會人工製造一批抗體去標記癌細胞。它們就像戰場上的偵察無人機,能精準鎖定你體內的敵人——癌細胞,為它們打上標記,然後引導你的免疫系統展開攻擊。

這跟化療、放射線治療那種閉著眼睛拿機槍亂掃不同。免疫療法是重新叫醒你的免疫系統,為身體「上buff (增益) 」來抗癌,副作用較低,因此備受好評。

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但尷尬的是,經過幾年的臨床考驗,科學家發現:光靠抗體對抗癌症,竟然已經不夠用了。

事情是這樣的,臨床上醫生與科學家逐漸發現:這個抗體標記,不是容易損壞,就是癌細胞同時設有多個陷阱關卡,只靠叫醒免疫細胞,還是難以發揮戰力。

但好消息是,我們的生技工程也大幅進步了。科學家開始思考:如果這台偵察無人機只有「標記」這一招不夠用,為什麼不幫它升級,讓它多學幾招呢?

這個能讓免疫藥物(偵察無人機)大進化的訓練器,就是今天的主角—融合蛋白(fusion protein)

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融合蛋白(fusion protein)/ 圖片來源:wikipedia

融合蛋白是什麼?

免疫療法遇到的問題,我們可以這樣理解:想像你的身體是一座國家,病毒、細菌、腫瘤就是入侵者;而抗體,就是我們派出的「偵察無人機」。

當我們透過注射放出這支無人機群進到體內,它能迅速辨識敵人、緊抓不放,並呼叫其他免疫單位(友軍)一同解決威脅。過去 20 年,最強的偵查機型叫做「單株抗體」。1998年,生技公司基因泰克(Genentech)推出的藥物赫賽汀(Herceptin),就是一款針對 HER2 蛋白的單株抗體,目標是治療乳癌。

這支無人機群為什麼能對抗癌症?這要歸功於它「Y」字形的小小抗體分子,構造看似簡單,卻蘊藏巧思:

  • 「Y」 字形上面的兩隻「叉叉」是敵人偵測器,能找到敵人身上的抗原特徵,並黏上去,稱為抗體結合區「Fab 區域」。
  • 「Y」 字形的「尾巴」就是我們說的「標籤」,它能通知免疫系統啟動攻擊,稱為結晶區域片段「Fc 區域」。具體來說,當免疫細胞在體內巡邏,免疫細胞上的 Fc 受體 (FcR) 會和 Fc區域結合,進而認出病原體或感染細胞,接著展開清除。

更厲害的是,這個 Fc 區域標籤還能加裝不同功能。一般來說,人體內多餘的分子,會被定期清除。例如,細胞內會有溶酶體不斷分解多餘的物質,或是血液經過肝臟時會被代謝、分解。那麼,人造抗體對身體來說,屬於外來的東西,自然也會被清除。

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而 Fc區域會與細胞內體上的Fc受體結合,告訴細胞「別分解我」的訊號,阻止溶酶體的作用。又或是單純把標籤做的超大,例如接上一段長長的蛋白質,或是聚乙二醇鏈,讓整個抗體分子的大小,大於腎臟過濾孔的大小,難以被腎臟過濾,進而延長抗體在體內的存活時間。

偵測器(Fab)加上標籤(Fc)的結構,使抗體成為最早、也最成功的「天然設計藥物」。然而,當抗體在臨床上逐漸普及,一個又一個的問題開始浮現。抗體的強項在於「精準鎖定」,但這同時也是它的限制。

「Y」 字形上面的兩隻「叉叉」是敵人偵測器,能找到敵人身上的抗原特徵,並黏上去,稱為抗體結合區「Fab 區域」/ 圖片來源:shutterstock

第一個問題:抗體只能打「魔王」,無法毀掉「魔窟」。 

抗體一定要有一個明確的「標的物」才能發揮作用。這讓它在針對「腫瘤」或「癌細胞本身」時非常有效,因為敵人身上有明顯標記。但癌細胞的形成與惡化,是細胞在「生長、分裂、死亡、免疫逃脫」這些訊號通路上被長期誤導的結果。抗體雖然勇猛,卻只能針對已經帶有特定分子的癌細胞魔王,無法摧毀那個孕育魔王的系統魔窟。這時,我們真正欠缺的是能「調整」、「模擬」或「干擾」這些錯誤訊號的藥物。

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第二個問題:開發產線的限制。

抗體的開發,得經過複雜的細胞培養與純化程序。每次改變結構或目標,幾乎都要重新開發整個系統。這就像你無法要求一台偵測紅外線的無人機,明天立刻改去偵測核輻射。高昂的成本與漫長的開發時間,讓新產線難以靈活創新。

為了讓免疫藥物能走向多功能與容易快速製造、測試的道路,科學家急需一個更工業化的藥物設計方式。雖然我們追求的是工業化的設計,巧合的是,真正的突破靈感,仍然來自大自然。

在自然界中,基因有時會彼此「融合」成全新的組合,讓生物獲得額外功能。例如細菌,它們常仰賴一連串的酶來完成代謝,中間產物要在細胞裡來回傳遞。但後來,其中幾個酶的基因彼此融合,而且不只是基因層級的合併,產出的酶本身也變成同一條長長的蛋白質。

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結果,反應效率大幅提升。因為中間產物不必再「跑出去找下一個酶」,而是直接在同一條生產線上完成。對細菌來說,能更快處理養分、用更少能量維持生存,自然形成適應上的優勢,這樣的融合基因也就被演化保留下來。

科學家從中得到關鍵啟發:如果我們也能把兩種有用的蛋白質,「人工融合」在一起,是否就能創造出更強大的新分子?於是,融合蛋白(fusion protein)就出現了。

以假亂真:融合蛋白的HIV反制戰

融合蛋白的概念其實很直覺:把兩種以上、功能不同的蛋白質,用基因工程的方式「接起來」,讓它們成為同一個分子。 

1990 年,融合蛋白 CD4 免疫黏附素(CD4 immunoadhesin)誕生。這項設計,是為了對付令人類聞風喪膽的 HIV 病毒。

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我們知道 T 細胞是人體中一種非常重要的白血球。在這些 T 細胞中,大約有六到七成表面帶有一個叫做「CD4」的輔助受體。CD4 會和另一個受體 TCR 一起合作,幫助 T 細胞辨識其他細胞表面的抗原片段,等於是 T 細胞用來辨認壞人的「探測器」。表面擁有 CD4 受體的淋巴球,就稱為 CD4 淋巴球。

麻煩的來了。 HIV 病毒反將一軍,竟然把 T 細胞的 CD4 探測器,當成了自己辨識獵物的「標記」。沒錯,對 HIV 病毒來說,免疫細胞就是它的獵物。HIV 的表面有一種叫做 gp120 的蛋白,會主動去抓住 T 細胞上的 CD4 受體。

一旦成功結合,就會啟動一連串反應,讓病毒外殼與細胞膜融合。HIV 進入細胞內後會不斷複製並破壞免疫細胞,導致免疫系統逐漸崩潰。

為了逆轉這場悲劇,融合蛋白 CD4 免疫黏附素登場了。它的結構跟抗體類似,由由兩個不同段落所組成:一端是 CD4 假受體,另一端則是剛才提到、抗體上常見的 Fc 區域。當 CD4 免疫黏附素進入體內,它表面的 CD4 假受體會主動和 HIV 的 gp120 結合。

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厲害了吧。 病毒以為自己抓到了目標細胞,其實只是被騙去抓了一個假的 CD4。這樣 gp120 抓不到 CD4 淋巴球上的真 CD4,自然就無法傷害身體。

而另一端的 Fc 區域則有兩個重要作用:一是延長融合蛋白在體內的存活時間;二是理論上能掛上「這裡有敵人!」的標籤,這種機制稱為抗體依賴性細胞毒殺(ADCC)或免疫吞噬作用(ADCP)。當免疫細胞的 Fc 受體與 Fc 區域結合,就能促使免疫細胞清除被黏住的病毒顆粒。

不過,這裡有個關鍵細節。

在實際設計中,CD4免疫黏附素的 Fc 片段通常會關閉「吸引免疫細胞」的這個技能。原因是:HIV 專門攻擊的就是免疫細胞本身,許多病毒甚至已經藏在 CD4 細胞裡。若 Fc 區域過於活躍,反而可能引發強烈的發炎反應,甚至讓免疫系統錯把帶有病毒碎片的健康細胞也一併攻擊,這樣副作用太大。因此,CD4 免疫黏附素的 Fc 區域會加入特定突變,讓它只保留延長藥物壽命的功能,而不會與淋巴球的 Fc 受體結合,以避免誘發免疫反應。

從 DNA 藍圖到生物積木:融合蛋白的設計巧思

融合蛋白雖然潛力強大,但要製造出來可一點都不簡單。它並不是用膠水把兩段蛋白質黏在一起就好。「融合」這件事,得從最根本的設計圖,也就是 DNA 序列就開始規劃。

我們體內的大部分蛋白質,都是細胞照著 DNA 上的指令一步步合成的。所以,如果科學家想把蛋白 A 和蛋白 B 接在一起,就得先把這兩段基因找出來,然後再「拼」成一段新的 DNA。

不過,如果你只是單純把兩段基因硬接起來,那失敗就是必然的。因為兩個蛋白會互相「打架」,導致摺疊錯亂、功能全毀。

這時就需要一個小幫手:連接子(linker)。它的作用就像中間的彈性膠帶,讓兩邊的蛋白質能自由轉動、互不干擾。最常見的設計,是用多個甘胺酸(G)和絲胺酸(S)組成的柔性小蛋白鏈。

設計好這段 DNA 之後,就能把它放進細胞裡,讓細胞幫忙「代工」製造出這個融合蛋白。接著,科學家會用層析、電泳等方法把它純化出來,再一一檢查它有沒有摺疊正確、功能是否完整。

如果一切順利,這個人工設計的融合分子,就能像自然界的蛋白一樣穩定運作,一個全新的「人造分子兵器」就此誕生。

CD4免疫黏附素問世之後,融合蛋白逐漸成為生物製藥的重要平台之一。而且現在的融合蛋白,早就不只是「假受體+Fc 區域」這麼單純。它已經跳脫模仿抗體,成為真正能自由組裝、自由設計的生物積木。

CD4免疫黏附素問世之後,融合蛋白逐漸成為生物製藥的重要平台之一 / 圖片來源:wikipedia

融合蛋白的強項,就在於它能「自由組裝」。

以抗體為骨架,科學家可以接上任何想要的功能模組,創造出全新的藥物型態。一般的抗體只能「抓」(標記特定靶點);但融合蛋白不只會抓,還能「阻斷」、「傳遞」、甚至「調控」訊號。在功能模組的加持下,它在藥物設計上,幾乎像是一個分子級的鋼鐵蜘蛛人裝甲。

一般來說,當我們選擇使用融合蛋白時,通常會期待它能發揮幾種關鍵效果:

  1. 療效協同: 一款藥上面就能同時針對多個靶點作用,有機會提升治療反應率與持續時間,達到「一藥多效」的臨床價值。
  2. 減少用藥: 原本需要兩到三種單株抗體聯合使用的療法,也許只要一種融合蛋白就能搞定。這不僅能減少給藥次數,對病人來說,也有機會因為用藥減少而降低治療成本。
  3. 降低毒性風險: 經過良好設計的融合蛋白,可以做到更精準的「局部活化」,讓藥物只在目標區域發揮作用,減少副作用。

到目前為止,我們了解了融合蛋白是如何製造的,也知道它的潛力有多大。

那麼,目前實際成效到底如何呢?

一箭雙鵰:拆解癌細胞的「偽裝」與「內奸」

2016 年,德國默克(Merck KGaA)展開了一項全新的臨床試驗。 主角是一款突破性的雙功能融合蛋白──Bintrafusp Alfa。這款藥物的厲害之處在於,它能同時封鎖 PD-L1 和 TGF-β 兩條免疫抑制路徑。等於一邊拆掉癌細胞的偽裝,一邊解除它的防護罩。

PD-L1,我們或許不陌生,它就像是癌細胞身上的「偽裝良民證」。當 PD-L1 和免疫細胞上的 PD-1 受體結合時,就會讓免疫系統誤以為「這細胞是自己人」,於是放過它。我們的策略,就是用一個抗體或抗體樣蛋白黏上去,把這張「偽裝良民證」封住,讓免疫系統能重新啟動。

但光拆掉偽裝還不夠,因為癌細胞還有另一位強大的盟友—一個起初是我軍,後來卻被癌細胞收買、滲透的「內奸」。它就是,轉化生長因子-β,縮寫 TGF-β。

先說清楚,TGF-β 原本是體內的秩序管理者,掌管著細胞的生長、分化、凋亡,還負責調節免疫反應。在正常細胞或癌症早期,它會和細胞表面的 TGFBR2 受體結合,啟動一連串訊號,抑制細胞分裂、減緩腫瘤生長。

但當癌症發展到後期,TGF-β 跟 TGFBR2 受體之間的合作開始出問題。癌細胞表面的 TGFBR2 受體可能突變或消失,導致 TGF-β 不但失去了原本的抑制作用,反而轉向幫癌細胞做事

它會讓細胞骨架(actin cytoskeleton)重新排列,讓細胞變長、變軟、更有彈性,還能長出像觸手的「偽足」(lamellipodia、filopodia),一步步往外移動、鑽進組織,甚至進入血管、展開全身轉移。

更糟的是,這時「黑化」的 TGF-β 還會壓抑免疫系統,讓 T 細胞和自然殺手細胞變得不再有攻擊力,同時刺激新血管生成,幫腫瘤打通營養補給線。

為了對抗這個內奸,默克在 Bintrafusp Alfa 的結構裡,加上了一個「TGF-β 陷阱(trap)」。就像 1989 年的 CD4 免疫黏附素用「假受體」去騙 HIV 一樣,這個融合蛋白在體內循環時,會用它身上的「陷阱」去捕捉並中和游離的 TGF-β。這讓 TGF-β 無法再跟腫瘤細胞或免疫細胞表面的天然受體結合,從而鬆開了那副壓抑免疫系統的腳鐐。

為了對抗這個內奸,默克在 Bintrafusp Alfa 的結構裡,加上了一個「TGF-β 陷阱(trap)」/ 情境圖來源:shutterstock

告別單一解方:融合蛋白的「全方位圍剿」戰

但,故事還沒完。我們之前提過,癌細胞之所以難纏,在於它會發展出各種「免疫逃脫」策略。

而近年我們發現,癌細胞的「偽良民證」至少就有兩張:一張是 PD-L1;另一張是 CD-47。CD47 是癌細胞向巨噬細胞展示的「別吃我」訊號,當它與免疫細胞上的 SIRPα 結合時,就會抑制吞噬反應。

為此,總部位於台北的漢康生技,決定打造能同時對付 PD-L1、CD-47,乃至 TGF-β 的三功能生物藥 HCB301。

雖然三功能融合蛋白聽起來只是「再接一段蛋白」而已,但實際上極不簡單。截至目前,全球都還沒有任何三功能抗體或融合蛋白批准上市,在臨床階段的生物候選藥,也只佔了整個生物藥市場的 1.6%。

漢康生技透過自己開發的 FBDB 平台技術,製作出了三功能的生物藥 HCB301,目前第一期臨床試驗已經在美國、中國批准執行。

免疫療法絕對是幫我們突破癌症的關鍵。但我們也知道癌症非常頑強,還有好幾道關卡我們無法攻克。既然單株抗體在戰場上顯得單薄,我們就透過融合蛋白,創造出擁有多種功能模組的「升級版無人機」。

融合蛋白強的不是個別的偵查或阻敵能力,而是一組可以「客製化組裝」的平台,用以應付癌細胞所有的逃脫策略。

Catch Me If You Can?融合蛋白的回答是:「We Can.」

未來癌症的治療戰場,也將從尋找「唯一解」,轉變成如何「全方位圍剿」癌細胞,避免任何的逃脫。

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解密機器人如何學會思考、觸摸與變形
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/09/09 ・6820字 ・閱讀時間約 14 分鐘

本文與 Perplexity 合作,泛科學企劃執行

「Hello. I am… a robot.」

在我們的記憶裡,機器人的聲音就該是冰冷、單調,不帶一絲情感 。它們的動作僵硬,肢體不協調,像一個沒有靈魂的傀儡,甚至啟發我們創造了機械舞來模仿那獨特的笨拙可愛。但是,現今的機器人發展不再只會跳舞或模仿人聲,而是已經能獨立完成一場膽囊切除手術。

就在2025年,美國一間實驗室發表了一項成果:一台名為「SRT-H」的機器人(階層式手術機器人Transformer),在沒有人類醫師介入的情況下,成功自主完成了一場完整的豬膽囊切除手術。SRT-H 正是靠著從錯誤中學習的能力,最終在八個不同的離體膽囊上,達成了 100% 的自主手術成功率。

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這項成就的意義重大,因為過去機器人手術的自動化,大多集中在像是縫合這樣的單一「任務」上。然而,這一場完整的手術,是一個包含數十個步驟、需要連貫策略與動態調整的複雜「程序」。這是機器人首次在包含 17 個步驟的完整膽囊切除術中,實現了「步驟層次的自主性」。

這就引出了一個讓我們既興奮又不安的核心問題:我們究竟錯過了什麼?機器人是如何在我們看不見的角落,悄悄完成了從「機械傀儡」到「外科醫生」的驚人演化?

這趟思想探險,將為你解密 SRT-H 以及其他五款同樣具備革命性突破的機器人。你將看到,它們正以前所未有的方式,發展出生物般的觸覺、理解複雜指令、學會團隊合作,甚至開始自我修復與演化,成為一種真正的「準生命體」 。

所以,你準備好迎接這個機器人的新紀元了嗎?

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只靠模仿還不夠?手術機器人還需要學會「犯錯」與「糾正」

那麼,SRT-H 這位機器人的外科大腦,究竟藏著什麼秘密?答案就在它創新的「階層式框架」設計裡 。

你可以想像,SRT-H 的腦中,住著一個分工明確的兩人團隊,就像是漫畫界的傳奇師徒—黑傑克與皮諾可 。

  • 第一位,是動口不動手的總指揮「黑傑克」: 它不下達具體的動作指令,而是在更高維度的「語言空間」中進行策略規劃 。它發出的命令,是像「抓住膽管」或「放置止血夾」這樣的高層次任務指令 。
  • 第二位,是靈巧的助手「皮諾可」: 它負責接收黑傑克的語言指令,並將這些抽象的命令,轉化為機器手臂毫釐不差的精準運動軌跡 。

但最厲害的還不是這個分工,而是它們的學習方式。SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。但這還只是開始,研究人員在訓練過程中,會刻意讓它犯錯,並向它示範如何從抓取失敗、角度不佳等糟糕的狀態中恢復過來 。這種獨特的訓練方法,被稱為「糾正性示範」 。

SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。 / 圖片來源:shutterstock

這項訓練,讓 SRT-H 學會了一項外科手術中最關鍵的技能:當它發現執行搞砸了,它能即時識別偏差,並發出如「重試抓取」或「向左調整」等「糾正性指令」 。這套內建的錯誤恢復機制至關重要。當研究人員拿掉這個糾正能力後,機器人在遇到困難時,要不是完全失敗,就是陷入無效的重複行為中 。

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正是靠著這種從錯誤中學習、自我修正的能力,SRT-H 最終在八次不同的手術中,達成了 100% 的自主手術成功率 。

SRT-H 證明了機器人開始學會「思考」與「糾錯」。但一個聰明的大腦,足以應付更混亂、更無法預測的真實世界嗎?例如在亞馬遜的倉庫裡,機器人不只需要思考,更需要實際「會做事」。

要能精準地與環境互動,光靠視覺或聽覺是不夠的。為了讓機器人能直接接觸並處理日常生活中各式各樣的物體,它就必須擁有生物般的「觸覺」能力。

解密 Vulcan 如何學會「觸摸」

讓我們把場景切換到亞馬遜的物流中心。過去,這裡的倉儲機器人(如 Kiva 系統)就像放大版的掃地機器人,核心行動邏輯是極力「避免」與周遭環境發生任何物理接觸,只負責搬運整個貨架,再由人類員工挑出包裹。

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但 2025 年5月,亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan。在亞馬遜的物流中心裡,商品被存放在由彈性帶固定的織物儲物格中,而 Vulcan 的任務是必須主動接觸、甚至「撥開」彈性織網,再從堆放雜亂的儲物格中,精準取出單一包裹,且不能造成任何損壞。

2025 年5月,亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan / 圖片引用:https://www.aboutamazon.com/news

Vulcan 的核心突破,就在於它在「拿取」這個動作上,學會了生物般的「觸覺」。它靈活的機械手臂末端工具(EOAT, End-Of-Arm Tool),不僅配備了攝影機,還搭載了能測量六個自由度的力與力矩感測器。六個自由度包含上下、左右、前後的推力,和三個維度的旋轉力矩。這就像你的手指,裡頭分布著非常多的受器,不只能感測壓力、還能感受物體橫向拉扯、運動等感觸。

EOAT 也擁有相同精確的「觸覺」,能夠在用力過大之前即時調整力道。這讓 Vulcan 能感知推動一個枕頭和一個硬紙盒所需的力量不同,從而動態調整行為,避免損壞貨物。

其實,這更接近我們人類與世界互動的真實方式。當你想拿起桌上的一枚硬幣時,你的大腦並不會先計算出精準的空間座標。實際上,你會先把手伸到大概的位置,讓指尖輕觸桌面,再沿著桌面滑動,直到「感覺」到硬幣的邊緣,最後才根據觸覺決定何時彎曲手指、要用多大的力量抓起這枚硬幣。Vulcan 正是在學習這種「視覺+觸覺」的混合策略,先用攝影機判斷大致的空間,再用觸覺回饋完成最後精細的操作。

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靠著這項能力,Vulcan 已經能處理亞馬遜倉庫中約 75% 的品項,並被優先部署來處理最高和最低層的貨架——這些位置是最容易導致人類員工職業傷害的位置。這也讓自動化的意義,從單純的「替代人力」,轉向了更具建設性的「增強人力」。

SRT-H 在手術室中展現了「專家級的腦」,Vulcan 在倉庫中演化出「專家級的手」。但你發現了嗎?它們都還是「專家」,一個只會開刀,一個只會揀貨。雖然這種「專家型」設計能有效規模化、解決痛點並降低成本,但機器人的終極目標,是像人類一樣成為「通才」,讓單一機器人,能在人類環境中執行多種不同任務。

如何教一台機器人「舉一反三」?

你問,機器人能成為像我們一樣的「通才」嗎?過去不行,但現在,這個目標可能很快就會實現了。這正是 NVIDIA 的 GR00T 和 Google DeepMind 的 RT-X 等專案的核心目標。

過去,我們教機器人只會一個指令、一個動作。但現在,科學家們換了一種全新的教學思路:停止教機器人完整的「任務」,而是開始教它們基礎的「技能基元」(skill primitives),這就像是動作的模組。

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例如,有負責走路的「移動」(Locomotion) 基元,和負責抓取的「操作」(Manipulation) 基元。AI 模型會透過強化學習 (Reinforcement Learning) 等方法,學習如何組合這些「技能基元」來達成新目標。

舉個例子,當 AI 接收到「從冰箱拿一罐汽水給我」這個新任務時,它會自動將其拆解為一系列已知技能的組合:首先「移動」到冰箱前、接著「操作」抓住把手、拉開門、掃描罐子、抓住罐子、取出罐子。AI T 正在學會如何將這些單一的技能「融合」在一起。有了這樣的基礎後,就可以開始來大量訓練。

當多重宇宙的機器人合體練功:通用 AI 的誕生

好,既然要學,那就要練習。但這些機器人要去哪裡獲得足夠的練習機會?總不能直接去你家廚房實習吧。答案是:它們在數位世界裡練習

NVIDIA 的 Isaac Sim 等平台,能創造出照片級真實感、物理上精確的模擬環境,讓 AI 可以在一天之內,進行相當於數千小時的練習,獨自刷副本升級。這種從「模擬到現實」(sim-to-real)的訓練管線,正是讓訓練這些複雜的通用模型變得可行的關鍵。

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DeepMind 的 RT-X 計畫還發現了一個驚人的現象:用來自多種「不同類型」機器人的數據,去訓練一個單一的 AI 模型,會讓這個模型在「所有」機器人上表現得更好。這被稱為「正向轉移」(positive transfer)。當 RT-1-X 模型用混合數據訓練後,它在任何單一機器人上的成功率,比只用該機器人自身數據訓練的模型平均提高了 50%。

這就像是多重宇宙的自己各自練功後,經驗值合併,讓本體瞬間變強了。這意味著 AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念,這些概念獨立於它所控制的特定身體。

AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念,這些概念獨立於它所控制的特定身體。/ 圖片來源:shutterstock

不再是工程師,而是「父母」: AI 的新學習模式

這也導向了一個科幻的未來:或許未來可能存在一個中央「機器人大腦」,它可以下載到各種不同的身體裡,並即時適應新硬體。

這種學習方式,也從根本上改變了我們與機器人的互動模式。我們不再是逐行編寫程式碼的工程師,而是更像透過「示範」與「糾正」來教導孩子的父母。

NVIDIA 的 GR00T 模型,正是透過一個「數據金字塔」來進行訓練的:

  • 金字塔底層: 是大量的人類影片。
  • 金字塔中層: 是海量的模擬數據(即我們提過的「數位世界」練習)。
  • 金字塔頂層: 才是最珍貴、真實的機器人操作數據。

這種模式,大大降低了「教導」機器人新技能的門檻,讓機器人技術變得更容易規模化與客製化。

當機器人不再是「一個」物體,而是「任何」物體?

我們一路看到了機器人如何學會思考、觸摸,甚至舉一反三。但這一切,都建立在一個前提上:它們的物理形態是固定的。

但,如果連這個前提都可以被打破呢?這代表機器人的定義不再是固定的形態,而是可變的功能:它能改變身體來適應任何挑戰,不再是一台單一的機器,而是一個能根據任務隨選變化的物理有機體。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯,其中瑞士洛桑聯邦理工學院特別具有代表性,該學院的仿生機器人實驗室(Bioinspired Robotics Group, BIRG)2007 年就打造模組化自重構機器人 Roombots。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯,其中瑞士洛桑聯邦理工學院(EPFL)特別具有代表性。該學院的仿生機器人實驗室(BIRG)在 2007 年就已打造出模組化自重構機器人 Roombots。而 2023 年,來自 EPFL 的另一個實驗室——可重組機器人工程實驗室(RRL),更進一步推出了 Mori3,這是一套把摺紙藝術和電腦圖學巧妙融合的模組化機器人系統。

2023 年來自 EPFL 的另一個實驗室—可重組機器人工程實驗室(RRL)推出了 Mori3 © 2023 Christoph Belke, EPFL RRL

Mori3 的核心,是一個個小小的三角形模組。別看它簡單,每個模組都是一個獨立的機器人,有自己的電源、馬達、感測器和處理器,能獨立行動,也能和其他模組合作。最厲害的是,它的三條邊可以自由伸縮,讓這個小模組本身就具備「變形」能力。

當許多 Mori3 模組連接在一起時,就能像一群活的拼圖一樣,從平面展開,組合成各種三維結構。研究團隊將這種設計稱為「物理多邊形網格化」。在電腦圖學裡,我們熟悉的 3D 模型,其實就是由許多多邊形(通常是三角形)拼湊成的網格。Mori3 的創新之處,就是把這種純粹的數位抽象,真正搬到了現實世界,讓模組們化身成能活動的「實體網格」。

這代表什麼?團隊已經展示了三種能力:

  • 移動:他們用十個模組能組合成一個四足結構,它能從平坦的二維狀態站立起來,並開始行走。這不只是結構變形,而是真正的協調運動。
  • 操縱: 五個模組組合成一條機械臂,撿起物體,甚至透過末端模組的伸縮來擴大工作範圍。
  • 互動: 模組們能形成一個可隨時變形的三維曲面,即時追蹤使用者的手勢,把手的動作轉換成實體表面的起伏,等於做出了一個會「活」的觸控介面。

這些展示,不只是實驗室裡的炫技,而是真實證明了「物理多邊形網格化」的潛力:它不僅能構建靜態的結構,還能創造具備複雜動作的動態系統。而且,同一批模組就能在不同情境下切換角色。

想像一個地震後的救援場景:救援隊帶來的不是一台笨重的挖土機,而是一群這樣的模組。它們首先組合成一條長長的「蛇」形機器人,鑽入瓦礫縫隙;一旦進入開闊地後,再重組成一隻多足的「蜘蛛」,以便在不平的地面上穩定行走;發現受困者時,一部分模組分離出來形成「支架」撐住搖搖欲墜的橫樑,另一部分則組合成「夾爪」遞送飲水。這就是以任務為導向的自我演化。

這項技術的終極願景,正是科幻中的概念:可程式化物質(Programmable Matter),或稱「黏土電子學」(Claytronics)。想像一桶「東西」,你可以命令它變成任何你需要的工具:一支扳手、一張椅子,或是一座臨時的橋樑。

未來,我們只需設計一個通用的、可重構的「系統」,它就能即時創造出任務所需的特定機器人。這將複雜性從實體硬體轉移到了規劃重構的軟體上,是一個從硬體定義的世界,走向軟體定義的物理世界的轉變。

更重要的是,因為模組可以隨意分開與聚集,損壞時也只要替換掉部分零件就好。足以展現出未來機器人的適應性、自我修復與集體行為。當一群模組協作時,它就像一個超個體,如同蟻群築橋。至此,「機器」與「有機體」的定義,也將開始動搖。

從「實體探索」到「數位代理」

我們一路見證了機器人如何從單一的傀儡,演化為學會思考的外科醫生 (SRT-H)、學會觸摸的倉儲專家 (Vulcan)、學會舉一反三的通才 (GR00T),甚至是能自我重構成任何形態的「可程式化物質」(Mori3)。

但隨著機器人技術的飛速發展,一個全新的挑戰也隨之而來:在一個 AI 也能生成影像的時代,我們如何分辨「真實的突破」與「虛假的奇觀」?

舉一個近期的案例:2025 年 2 月,一則影片在網路上流傳,顯示一台人形機器人與兩名人類選手進行羽毛球比賽,並且輕鬆擊敗了人類。我的第一反應是懷疑:這太誇張了,一定是 AI 合成的影片吧?但,該怎麼驗證呢?答案是:用魔法打敗魔法。

在眾多 AI 工具中,Perplexity 特別擅長資料驗證。例如這則羽球影片的內容貼給 Perplexity,它馬上就告訴我:該影片已被查證為數位合成或剪輯。但它並未就此打住,而是進一步提供了「真正」在羽球場上有所突破的機器人—來自瑞士 ETH Zurich 團隊的 ANYmal-D

接著,選擇「研究模式」,就能深入了解 ANYmal-D 的詳細原理。原來,真正的羽球機器人根本不是「人形」,而是一台具備三自由度關節的「四足」機器人。

如果你想更深入了解,Perplexity 的「實驗室」功能,還能直接生成一份包含圖表、照片與引用來源的完整圖文報告。它不只介紹了 ANYmal-D 在羽球上的應用,更詳細介紹了瑞士聯邦理工學院發展四足機器人的完整歷史:為何選擇四足?如何精進硬體與感測器結構?以及除了運動領域外,四足機器人如何在關鍵的工業領域中真正創造價值。

AI 代理人:數位世界的新物種

從開刀、揀貨、打球,到虛擬練功,這些都是機器人正在學習「幫我們做」的事。但接下來,機器人將獲得更強的「探索」能力,幫我們做那些我們自己做不到的事。

這就像是,傳統網路瀏覽器與 Perplexity 的 Comet 瀏覽器之間的差別。Comet 瀏覽器擁有自主探索跟決策能力,它就像是數位世界裡的機器人,能成為我們的「代理人」(Agent)

它的核心功能,就是拆解過去需要我們手動完成的多步驟工作流,提供「專業代工」,並直接交付成果。

例如,你可以直接對它說:「閱讀這封會議郵件,檢查我的行事曆跟代辦事項,然後草擬一封回信。」或是直接下達一個複雜的指令:「幫我訂 Blue Origin 的太空旅遊座位,記得要來回票。」

接著,你只要兩手一攤,Perplexity 就會接管你的瀏覽器,分析需求、執行步驟、最後給你結果。你再也不用自己一步步手動搜尋,或是在不同網站上重複操作。

AI 代理人正在幫我們探索險惡的數位網路,而實體機器人,則在幫我們前往真實的物理絕境。

立即點擊專屬連結 https://perplexity.sng.link/A6awk/k74… 試用 Perplexity吧! 現在申辦台灣大哥大月付 599(以上) 方案,還可以獲得 1 年免費 Perplexity Pro plan 喔!(價值 新台幣6,750)

◆Perplexity 使用實驗室功能對 ANYmal-D 與團隊的全面分析 https://drive.google.com/file/d/1NM97…

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筆耕卅五載,洞鑒電路板春秋——專訪PCB切片權威白蓉生
顯微觀點_96
・2024/03/30 ・4463字 ・閱讀時間約 9 分鐘

本文轉載自顯微觀點

低調的電子產品之母

拆開任何現代電子產品,都可以發現印刷電路板(Printed Circuit Board, PCB)的踪影。從地球外的人造衛星、最新款 iPhone 到傳統桌上型電話,印刷電路板都在其中乘載元件、傳遞訊號,因此也被稱為「電子產品之母」。

臺灣是舉世聞名的 PCB 出口大國,儘管出現廠商逐廉價勞動力外移的趨勢,臺灣企業的市占率依然超過三成,位居全球第一。

在追求精密化、提高良率的產業進步過程中,分析 PCB 切片顯微影像是不可或缺的步驟。要看得細膩真確,則有賴 PCB 樣本製備及影像判讀,兩項需要精密操作、耐心和敏銳判斷力的技術。

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從拋光臺到編輯臺

現年 85 歲的白蓉生,是兩岸 PCB 業界備受尊敬的分析技術權威,曾獨立經營《電路板資訊雜誌》8 年,並擔任臺灣電路板協會《電路板季刊》總編輯 25 年。他磨練 PCB 切片檢驗與判讀能力 40 餘年,持續對業界分享他的獨門 PCB 顯微分析心得。

影像來源:顯微觀點

自 1980 年代以來,白蓉生公開發表超過 800 篇圖文並茂的 PCB 檢測技術文章,並擔任國內外重要廠商的技術顧問。他不藏私的經驗分享,促成 PCB 製造商的技術躍進與營業成長。

PCB 檢測過程中,光學顯微檢驗是最為基礎,也提供最多資訊的步驟。進入顯微載物台之前,PCB 需要經過切片取樣、封膠、研磨、拋光、微蝕等步驟。其中切片與研磨、拋光需要格外細緻的操作能力,才能在顯微鏡下呈現清晰平整的切面。

良好的 PCB 切片樣本,可以將整個切面維持在同一個焦平面,均勻呈現孔道的鍍銅品質、不同金屬間介面的良窳,整個水平面上的顯微景觀都維持清晰對焦。透過尋找細微瑕疵,來改進 PCB 的製造過程。

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「在放大 1000 倍、3000 倍後,都可以維持切面對焦的樣本,才是合格的切片樣本。」

—在每一篇技術文章都分享數十張顯微影像的白蓉生如此強調。
平焦與起伏對比切片小圖20231013163621
圖 1 與圖 2 是常見 QA 等級的切片,同一個視野中就出現失焦。圖 3 與圖 4 則整個視野都能清晰成像,符合白蓉生要求的 FA 切片標準。影像來源:白蓉生

精細樣本製備與多重顯微技巧

白蓉生以業界檢驗分級 QC(Quality Control, 品質管理), QA(Quality Assurance, 品質保證), FA(Failure Analysis,故障分析)為案例,「合格的 FA,追求整個切片視野的焦聚一致,一覽無遺。一般 QC 或 QA 人員,慣於接受觀察球面樣品,對於看不清楚的部分不了了之。」

他指出,業界常見的球面切片無法得到清晰的全面影像,是研磨與拋光的技術與耐心不足。焦點起伏不定的切面無法展現細節中的魔鬼,工程師自然也無法精進製程、更換材料以祛除瑕疵,。

現任職欣興電子技術顧問的白蓉生,在廠內建立 FA 切片師的培訓與考試機制,30 年來僅有 20 多人合格。製備合格切片之後,影像判讀是分析製程的必須能力,因此白蓉生設立與 FA 切片師並行的 FA 判讀師制度,迄今也只有 20 多人合格。

白蓉生感嘆,「切片與判讀都需要下苦功練習,30 年來只有 3 個人獲得切片師與判讀師雙料合格。」

—來向他學習切片與判讀技術的,往往是 PCB 業界的資深工匠或管理階級,要放下既有經驗與身段並不容易。

白蓉生笑說,「來學切片判讀的,常常是經理或副理,對專業經驗自視甚高。但他們所學愈深,就愈是謙遜。登堂入室,才發現前方學海無涯。」

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白蓉生善用多種顯微技巧,樣本中的細微差異都無法逃脫他的法眼。影像來源:白蓉生

隨著顯微技術演進,業界流行使用電子顯微鏡觀察切片,認為看愈小愈好。白蓉生卻堅持以光學顯微影像作為判讀依據。因為在電子顯微鏡下,只有黑白影像,無法利用顏色分辨不同材質。

白蓉生說「用電顯判讀的結果,無法分析顏色。我認為都是胡說,像是文盲在看書。儘管能看到很小的顆粒,分析人員也只能看著黑白影像說:『那是雜質』。」

切換明視野、暗視野、偏光干涉等光學技術,再搭配透視與立體顯微鏡的組合,PCB 切片中不同金屬在白蓉生鏡下呈現明顯對比,相同金屬也會因為歷經不同處理而呈現不同顏色。電鍍銅與化學銅的差異、電鍍與焊接的品質,都在白蓉生的顯微影像中一覽無遺。

領導業界規格 畢生追求精進

除了基本的明場自然光,白蓉生也分享他常用的顯微技巧:以明場光源搭配干涉,在最暗與最亮的偏光下可獲得透視效果。明場兼用偏光與干涉可以使銅面呈現立體效果,且電鍍銅會呈現藍色易於分辨。採用偏光與干涉的單純暗場則能呈現最佳的材質對比效果。

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白蓉生強調,「因為能看出金屬介面的細緻型態,我們才能知道技術要如何改進。」

—「而不是把顆粒都標籤為『異物』,說服自己製程、材料很完美,失去進步的機會。」

在白蓉生指引的工藝改革下,原本表現平庸的欣興電子成為精密載板的重要國際供應商。他得意地說,「我們製作的 Daisy Chain 載板佈線連貫強韌,承受 500 次熱漲冷縮測試之後,電阻增加不到 5%。技術紮實到連 Nvidia 這種頂級客戶都大吃一驚。」

欣興電子雇用白蓉生為顧問後,他追求精進的態度製程水準帶來革命般的改變。白蓉生回憶,早先欣興電子的產品良率不到八成,「或許剛好可以維持公司運作,但也無利可圖。」

現在欣興電子的高階 IC 載板良率已穩定超過 9 成 5,股價也成長超過十倍。白蓉生笑說,「我沒有因為公司股票賺錢!我原本就不想要賺大錢,因為錢多了沒用,只是徒增煩惱。」

電鍍銅細微變形
電動車用的 5G 通訊電路板,在 50 次回焊之後必須維持電阻值變化在 5% 之內。圖中的細小變形就會導致電阻值增加。影像來源:白蓉生
電鍍銅在50次回焊後軟化變形
電路板回焊 50 次後,電鍍銅軟化變形,可能導致電阻增加。業界進行品質管控時經常忽略這種細節。需要細緻的顯微觀察技術才能發現。影像來源:白蓉生

以紙上技藝傳遞電路板工藝

話雖如此,白蓉生也坦承,「當年創立《電路板資訊雜誌》是生活所需,因為從安培離職,沒工作就沒收入啦!」

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從資深工程師轉為科技月刊發行人兼總編輯,白蓉生的生活更加忙碌,全副精神都浸泡在 PCB 技術知識的研讀和傳遞中。

他回憶,當時他自己擔任總編輯兼送報生,手稿交由妻子與另一位打字員處理,在沒有網路的時代,每一期要繳出 5 萬字圖文並茂的稿子。除了努力訪問國內廠商、專家,也要大量編譯國外刊物內容。當年雜誌收入以廣告費為主,每個月可以得到超過 20 份廣告委託,在沒有前例的科技月刊市場上,開拓出意外佳績。

《電路板資訊雜誌》從 1988 年發行至 1996 年,白蓉生在 8 年間自力編譯、採訪、寫作,從早晨六點到午夜睡前,都在蒐集資料、勤奮筆耕。

「我一周六天都在編雜誌,沒有應酬娛樂,也沒請過病假,因為連生病的時間都沒有!」

—月刊生涯的辛勤讓白蓉生難以忘懷。

雜誌停刊之後,白蓉生享受了兩年退休生活,發現自己閒得發慌。他受邀擔任臺灣電路板協會(Taiwan Printed Circuit Association, TPCA)的顧問及《電路板季刊》總編輯,繼續研究、傳授電路板顯微影像的判讀方法,以及細緻的製程改善技巧。

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白蓉生老師 小圖

《電路板季刊》迄今已發行 100 期,白蓉生也成為華語世界最重要的電路板知識傳遞者。

懷有珍貴 PCB 分析知識與技術的白蓉生,在兩岸業界深受重視,是各大廠商極力邀請的講師。他的判斷力不是來自學校或公司的教育體系,而是靠著多年來的勤奮自學。

好學、勤奮與謙虛的自我養成

白蓉生說,他少時家貧,因此就讀師範學校以省下學費,還能領錢和白米幫助家境。但師範學校學歷不如一般大學(當時師範學校專門培育小學校教師,僅需 3 年教育),心有不甘的白蓉生在小學任教三年後,考上中興大學化學系,同時擔任小學老師和大學生。

白蓉生在大學畢業後進入中華航空擔任化學工程師,反覆的電鍍工作並未帶給他成就感,他於是轉職美商安培電子(Ampex)。1969 年起,白蓉生在安培電子大量接觸 PCB 製造與檢測的第一線作業,開啟了鑽研 PCB 分析判讀的專業道路。

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1969 年,安培電子於桃園設廠,是臺灣 PCB 生產王國的發軔時刻。白蓉生在此接觸到國內最先進的 PCB 工藝。他樂於在下班之後繼續研究檢測材料,探索各種慣例外的顯微方法,逐步建立自己的 PCB 切片檢查技巧。

手動拋光使刮痕消失
樣品拋光也是白蓉生長年執著而深入的技術。他對學生一概要求手動拋光,以免電動轉盤拋光機的力量導致表面起伏不平。他強調,要用衣物布料等級的棉質針織布輕柔拋光,才能得到平坦無刮痕的樣品。影像來源:白蓉生

除了 PCB 製造工藝的獨到見解,對文學的喜愛也是白蓉生筆耕不輟的動力來源。他說,自己求學時力求節儉,一直步行上學,超過 40 分鐘的漫漫路途是他背誦古文的時間,對文學的興趣、寫作的欲望隨著路程逐漸滋長。

對於中年轉行,成立沒有前例可循的專業技術雜誌,白蓉生笑稱,「當初發行頭幾期雜誌就燒完 6 萬塊積蓄,我還真不知道能不能回本。」

從技術專家、顧問到專業刊物總編輯,白蓉生拓展並傳承 PCB 分析工藝將近半世紀。他至今保持30年前「永晝方塊每隨飯,長夜蟹文伴枕眠」的強韌動力,投入 PCB 檢測、寫作與講課,建構低調踏實的臺灣電路板工藝文化。

他認為,電子產業是臺灣立國基礎,業界訓練可以彌補產學落差,但好學、勤奮與謙虛的心態是學校或企業不能代勞的,得要由年輕世代主動保持。端正的學習心態結合不藏私的深入技術指導,能養成更多專業人才,使電路板工藝精進,提升業界整體價值。

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