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如何讓「蘇丹紅鴨蛋」或「芬普尼雞蛋」不再出現:談化學物質管理的秘訣撇步

行政院環境保護署毒物及化學物質局_96
・2018/07/11 ・3663字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 589 ・九年級

本文由行政院環境保護署毒物及化學物質局委託,泛科學企劃執行

  • 文/林宇軒

月圓人團圓的中秋節即將到來,每到佳節是不是覺得要來一塊月餅才應景呢?不過你知道嗎?月餅裡可口的鹹蛋黃,在去年(2017)曾驗出含有工業用染料蘇丹紅,引起了軒然大波。蘇丹色素於今年 6月 28日被環保署公告為「毒性化學物質」,列入環保署跟衛福部工業原料聯合稽查的範圍中。究竟這個蘇丹紅有什麼厲害之處?這類食安事件又該如何杜絕呢?

月餅與粽子中的鹹蛋黃是很多人的心頭好。圖/zhaona1206@pixabay

讓蛋黃染紅的「蘇丹紅」

「蘇丹紅」(Sudan stain),其實是幾種相似但不同的分子的統稱,這幾種化學物質常作為染料,主要包括:蘇丹紅 I (Sudan I)、蘇丹紅 II(Sudan II)、蘇丹紅 III(Sudan III)、蘇丹紅 IV(Sudan IV, Scarlet Red)、蘇丹紅 7B (Sudan 7B)、蘇丹紅 G(Sudan Red G),顏色上看起來都是紅色的1

常見四種蘇丹紅分子的結構。圖 / Sudan I By Benjah-bmm27, Sudan II By Harbin, Sudan III By Harbin, Sudan IV By Harbin@Wikipedia Commons

蘇丹紅色素因為本身分子結構的關係,易溶於油脂,在工業上常用來將溶劑、蠟或汽油增色,甚至有些鞋油也會添加蘇丹紅,讓顏色看起來比較飽滿。

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作為便宜易取得、穩定又不易褪色的紅色染料,蘇丹紅也因此常在食安事件中佔有「一席之地」,包括 2005 年歐盟和中國就曾經發現一些辣椒粉產品中驗出了蘇丹紅色素(新聞連結),而在 2006 年在中國也爆出為了讓鴨蛋黃增色,而在鴨子飼料中添加蘇丹紅的事件,相隔 11 年後,2017 年的中秋前夕,臺灣這邊也發現月餅的鹹蛋黃竟然含有蘇丹紅(新聞連結),另外由於前述的脂溶特性,蘇丹紅也會囤積在鴨隻的脂防細胞中2-4。而臺灣業者違法的使用蘇丹紅的理由也跟中國的事件一樣:就為了讓蛋黃有更飽滿的橘紅色。

蘇丹紅其實就是紅色粉末狀的色素。圖/Wikimedia

這類色素的分子都被國際癌症研究機構 IARC 列為第三類致癌物(尚無足夠研究供分類是否為致癌物)。蘇丹紅的結構上和二甲基黃相似,都屬於偶氮化合物,主要的致癌機制可能源自於蘇丹紅這類染料經過肝臟會代謝為苯胺(Aniline)、氨基萘酚等胺類化學物質,這些物質同樣被 IARC 列為第二類或第三類(對人類可能有致癌性/無法分類)致癌物。(延伸閱讀:關於 IARC 的致癌物分類,詳見本文

國際癌症研究機構 IARC 致癌性分類,第二類為對人類可能有致癌性,第三類為無足夠人群、動物或致癌機制研究供分類其對人類的致癌性。 圖/IARC

那是否應該對蘇丹紅聞之色變?其實也並沒有必要。幾種屬於蘇丹紅的化學物質,其致癌性尚未明朗,因此在保險起見、有選擇的情況下,我們會選擇明確知道其風險、風險比較小的化學物質作為食品添加物、嬰幼兒用品等,但只要使用方式正確,落實「化學物質管理」,任何化學物質都能夠為我們所用。

聞「蛋」色變?落實「化學物質管理」好撇步

除了蘇丹紅鴨蛋事件之外,2017 年還發生了「芬普尼蛋事件」,以及「戴奧辛蛋事件」,真的是令蛋農「蛋疼」,使大眾聞「蛋」色變的 1 年。

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到底這些有疑慮的化學物質是如何進到食物中的?事實上,除了我們最熟悉的在食品的製程中,使用了非公告的食品添加物這種情況(違反食安法)以外;在各項「蛋」的事件中,則可以發現另一種化學物質進入食物的來源:在原料的生產階段,所使用的化學物質未經良好的「化學物質管理」。如 2017 年的蘇丹紅鴨蛋事件,就是發生了在飼料中添加了非食用的蘇丹紅色素;或是在雞舍中錯誤使用「芬普尼」。

從許多食安事件,尤其這幾項關於「蛋」的事件可以發現:未追蹤高風險工業用化學品的流向、不了解用藥方法與劑量,都常是發生問題的主因。然而,亡羊補牢,為時未晚;確切歸納出問題發生的模式,落實化學品的管理,解決管理上的漏洞,就更有機會能夠防止食安問題一再發生。

從蘇丹紅鴨蛋、芬普尼雞蛋,這些食安問題都讓日常飲食蒙上一層陰影。圖/lacuisinesportive @pixabay

因此針對雞蛋這類的產業,自 2018 年起化學局推動輔導化學物質自主管理升級,針對蛋農、飼料業業者自行輔導業者,宣導四項主要原則「一問再問」、「正確使用」、「用藥安全」及「四要管理」。

「一問再問」確認藥品用途

首先,從蘇丹紅鴨蛋的事件,可以看出「一問再問」與「用藥安全」的重要。蛋農朋友在購買藥品使用之前,要仔細去了解藥品究竟能不能使用在食品,尤其是不要聽信偏方、要確認推銷員的話是否是真的。

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「用藥安全」注意人身安全

其次,在使用藥品的時候,要先確認藥品的包裝標示非常明確;不要輕易聽信偏方,並且在藥品作業的時候都要注意人身防護、不要過度曝露在藥品之中。

行政院環境保護署化學局「食安專區」:化學管理

「使用正確」:方法、劑量、用途要正確

接下來部分則是在拿到合法藥品後也要注意「使用正確」;在芬普尼蛋事件中,蛋農拿含有芬普尼的藥劑來噴灑雞舍,造成雞蛋的污染。從這個事件可以看到「使用正確」的重要性,除了藥品能否使用之外,也要去注意該化學藥品可以使用的方法、容許使用的劑量是多少、用途也要正確才行。

「四要管理」:標示、記錄明確

最後,化學局從 2017 年開始推動的「四要管理」也要注意,在購買藥品時,要注意店家有沒有分區存放食品添加物和工業用化學品?也要注意不要買到標示不明的化學物質,只用有政府許可的用藥。購買了正確的藥品後,也同樣要分區存放,也務必要記錄下跟誰購買、購買量,還有每次用了多少、剩下多少庫存量等等資訊,確實記錄下各項藥品流向。

做好化學物質管理,杜絕食安事件

這些化學物質管理措施都有仔細做到的話,才能盡可能地杜絕工業用化學品或有致癌風險的化學物質進入食品原料,最終影響廣大民眾的身體健康,與蛋農朋友們的生計。

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化學局在今年 6 月 28 日公告修正第四類毒化物列表,將蘇丹紅系列列入其中 7。依照毒性化學物質管理法,一旦被公告列為毒化物管理,製造業者必須取得核可,並依照規定申報買賣流向,有效阻絕誤用8。化學物質管理的步驟乍看繁瑣,但藉由層層把關留意,以及在環節中的所有人有自覺、有意識地完整進行化學物質管理,相信未來可以更有效阻止不該出現的化學物質進入食品供應鏈,讓每個人都能享有更好的食品安全。

參考資料:

  1. Erdemir, U. S., Izgi, B., & Gucer, S. (2013). An alternative method for screening of Sudan dyes in red paprika paste by gas chromatography-mass spectrometry. Analytical Methods5(7), 1790-1798.
  2. 鹹鴨蛋檢出蘇丹紅,3 分鐘搞懂前因後果 – 農傳媒 (2017/09/29)
  3. 撲殺 7100 隻!鴨吃蘇丹紅 脂肪高度殘留 – TVBS 新聞網 (2017/09/30)
  4. 檢出蘇丹紅 雲林兩鴨場進行蛋.鴨隻銷毀 – 公視新聞網 (2017/09/30)
  5. 戴奧辛蛋原因成謎,官方定調非持續污染,彰化地檢接手偵辦 – 農傳媒 (2017/05/05)
  6. 全台恐慌戴奧辛蛋風暴 彰檢查了1年原因成謎 – 蘋果日報 (2018/03/29)
  7. 蘇丹紅列第四類毒化物 沒許可證敢賣 6 月起開罰 – udn新聞網 (2018/04/27)
  8. 毒性化學物質管理法 – 法務部全國法規資料庫
  9. 國際癌症研究機構 IARC

延伸閱讀:

  1. 「二甲基黃」在二戰時期引起的食安危機:該讓人民心慌慌,還是繼續食用致癌奶油黃? – Pansci 泛科學
  2. 芬普尼是惡魔還是天使?在聊芬普尼蛋前先來一份風險管理吧! – PanSci 泛科學

備註:

  1. 蘇丹紅為多種化學物質,被國際癌症研究機構(IARC)列為「第三類致癌物質」。
    蘇丹紅 I、蘇丹紅 II、蘇丹紅 III

    蘇丹紅IV,英文又名Scarlet Red
  2. 環保署於 2018 年 6 月 28 日公告 16 種化學物質為毒性化學物質,包括蘇丹色素共 14 種具食安風險的化學物質。

 





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行政院環境保護署毒物及化學物質局_96
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行政院環境保護署毒物及化學物質局,落實毒物及化學物質之源頭管理及勾稽查核,從源頭預防管控食安風險,追蹤有害化學物質,維護國民健康。 網站:https://www.tcsb.gov.tw/

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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

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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我們與毒化災的距離:談毒化災的覺察與應變
行政院環境保護署毒物及化學物質局_96
・2019/12/07 ・3863字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 539 ・八年級

本文由行政院環境保護署毒物及化學物質局之推動化學物質綠色生活知識教育平臺計畫企劃,泛科學執行

  • 文/ 簡鈺璇

生活在現代社會的我們,食衣住行都離不開化學工業的產物。從隨手可得的塑膠餐具、防水防風的戶外衣物,到頭昏腦熱時一把吞下的成藥,便利的現代生活讓我們已經無法離開化學工業的產品。但是,這樣的生活也並非全無風險,化學物質未經妥善處理造成的毒化災事件,就曾經造成人類歷史上極大的災害。

1984 年 12 月 3 日凌晨,印度博帕爾市的農藥工廠發生大量「異氰酸甲酯」洩漏的災難,引發了嚴重的後果。此一災難造成 2.5 萬人直接致死, 55 萬人間接致死,另外有 20 萬人永久傷殘。當地居民的罹癌率與兒童夭折率至今仍然比印度其他城市來得高。印度博帕爾災難是人類歷史上最嚴重的工業化學意外,影響的後果也相當深遠。

更近期的類似案例發生在 2015 年 8 月 12 日於中國天津,儲存有約 40 種危險化學品的倉庫發生爆炸,據官方統計共有 165 人罹難、 8 人失蹤、 798 人受傷, 16 所學校受損,為中國消防人員死傷最多且後果最慘重的化學危險品事故。

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在臺灣其實也不乏一些化學相關工業,過去發生過一些和化學物質有關的意外事件,例如槽車翻覆工廠失火等等,但幸好發生過的事故都屬小型,且應變處置得宜,未曾發生真正的大型災難。但居安思危,你是否曾經思考過,萬一有相關的事件發生了,該怎麼應變自保呢?

毒化災:和毒性化學物質有關的火災、爆炸、洩漏

環保署依「毒性及關注化學物質管理法」列管的化學物質,現在有 340 種,這些物質運作發生火災、爆炸及洩漏意外事故,就稱為「毒化災」。

而又是哪裡發生毒化災的風險會比較高呢?只要是製造儲存、使用到上述列管化學物質的場所皆有可能,風險還要視化學物質的種類、數量、劑量而定。舉例來說,過往中國石油化學廠及李長榮化工廠就發生過「環己烷」外洩,而引發火災的事故;而 2017 年雲林麥寮大連化工也曾發生「醋酸乙烯酯」外洩意外;但幸好均未造成嚴重的後果。

小知識:「毒化災」與「化學災害」屬於不同的範疇與主管機關。「毒化災」專指牽涉到「毒性及關注化學物質管理法」列管的化學物質的事故,行政院環境保護署依法為毒性化學物質災害防救業務主管機關。而「化學災害」則主要由各地防救災機關處理,環保署設立的「環境事故諮詢中心」與現場的技術小組協助提供處理建議及支援。

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詳見:

化學災害的幕後英雄:化學技術特工出動!(上)

化學災害的幕後英雄:化學技術特工出動!(下)

臺灣人口密集,許多人的活動範圍可能離石化廠、小型工廠只有幾步之遙,視線往上抬就可見石化廠的大煙囪。除了石化廠周圍處於高風險區外,農藥合成及電鍍工廠,甚至於大學校院的實驗室,都是有可能是列管毒化物的運作場所。現今的法規對於毒化物有相當嚴格的控管,需於運作前申報資料取得核可,包裝容器及運作場所也會有規定的標示事項;另外,毒化物的運作及其釋放量也應製作紀錄、定期申報。經過這樣層層的控管,方能儘可能的將發生事故的可能性降到最低。

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各地的石化廠是較容易發生毒化災的地點,需特別注意風險管理。圖片來源:Pixbay

另外,對於風險較高的場所,環保署也進行了整理列管,相關細節請詳見「列管污染源資料查詢系統」。在進階查詢區勾選「毒性化學物質」,並輸入想瞭解的區域,就能取得有使用列管毒物的工廠的相關資訊。當有任何事故如火災、洩漏或爆炸不幸發生時,也可藉此瞭解可能接觸的化學物質種類。

在環保署的網站可以查詢住家附近是否有使用列管毒物的工廠。圖片來源:環保署網站截圖。

真的發生了該怎麼辦?注意災防警告、即時通報

毒化事故的發生通常不會無聲無息,我們可藉由「望、聞、聽」來察覺事故的發生:當看見低層的天空出現橘色、綠色或紅色雲霧,或有大批動物死亡或植物枯萎的現象;聞到非預期的味道,像是刺鼻味、大蒜味、濃郁的花果香,甚至出現噁心、呼吸困難的狀況;聽到瞬間的爆炸聲伴隨刺鼻的氣體,這些都是疑似相關事故正在發生的線索。

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另外,臺灣已經啟用了災防告警系統 (Public Warning System, PWS),這套系統當然不只用於地震,只要區域有可能發生或已發生災害區域,主管機關就可以透過基地臺,以廣播方式將訊息傳送給區域內 4G 用戶的手機,讓大家儘早離災、避災。

另外,任何毒化物事故都會啟動相關的災害應變機制,若災害事故現場有相關危害性化學物質運作,消防救災單位也會通報環保署的「環境事故專業諮詢中心」,提供專業諮詢與技術協助。

相關延伸閱讀:

環保局人員前往大連化工稽查確認洩漏源頭。圖片來源:環保署化學局提供

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2017 年雲林麥寮大連化工曾發生「醋酸乙烯酯」外洩意外,於大排設置攔油索,阻止污染外流。圖片來源:環保署化學局提供

面對毒化災:即時通報與減少暴露!

毒化災害的形式多元,也容易伴隨火災或爆炸,一旦毒化災害發生,我們應掌握「即時通報」和「減少暴露」等要點。通報方式分為兩類:

  1. 事故現場附近有發生煙霧、火災的狀況→聯絡「119」。
  2. 沒有發生火災,出現疑似化學物質洩漏,如有奇怪的鐵桶、容器、空氣中有刺激味道、可疑的粉末、液體→聯絡「環保局陳情專線」(0800-066-666)。

 進行事故通報時,儘量清楚說明人、事、時、地、物,以便權責單位做狀況控制。

「減少暴露」則採取跟燒燙傷急救口訣相似的「衝、脫、泡、蓋、送」五個步驟,來自我保護:

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  1. 「衝」:此「衝」非彼「沖」,指的是趕快衝離毒化災現場的意思,以濕布掩住口鼻,以雨衣、陽傘、外套等遮蔽身體。
  2. 「脫」:到達安全區域後脫去外衣、遮蔽物,並將外衣以塑膠袋密封,減少接觸毒性化學物質的時間,以降低風險。
  3. 「泡」:懷疑皮膚沾染到毒性化學物質時,可以先用市售漂白水稀釋10倍後浸泡10分鐘,再以鹼性肥皂或清水洗淨,進行簡易的除污消毒。
  4. 「蓋」:蓋上乾淨衣物。
  5. 「送」:立即送醫或就醫。

此外,聽從救災人員指示,採取疏散或居家掩蔽的措施,如果是離家疏散,則離開前必須先關緊門窗,熄滅火源;如果是居家掩護,則將關閉門窗,冷氣改為室內循環,若不放心也可用膠布將門窗縫隙封上。

目前在毒化災現場 90% 的中毒事件都是吸入引起的,化學物質進入肺泡後,有的化學物質可溶於血液中,進而導致頭昏、噁心和呼吸困難,嚴重會有肺水腫的狀況;有的則會由咽喉進入腸胃系統。

如果及時離開毒化災害的現場,身體沒有不舒服,還需要送醫檢查嗎?其實只要你曾暴露在毒化物中,建議都就醫檢查,因為毒化物視毒性、暴露量和延遲性,對身體會有不同的危害。

在臺灣,過去並不曾面臨過大型的毒化災難,也希望未來不會有憾事發生。平時保持警覺,留意相關災害的線索,災害發生後即時通報,督促相關單位遵循法規正確的處理毒化物,牢記降低風險的守則,就是讓我們未來免於毒化災的最好辦法。

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參考資料

  1. 東森新聞——國道3號林邊交流道 化學槽車翻覆「駕駛一度受困」
  2. 聯合報——高市林園化工廠疑氣體外洩引發失火 警消現場警戒
  3. 環保署列管污染源資料查詢系統
  4. 翻開覆蓋的陷阱卡:健康的隱形殺手「石綿」
  5. 環保署土壤及地下水污染整治網-國內污染場址查詢系統
  6. 行政院環保署化學局全民防災教育及宣導事項
  7. 行政院環保署毒災防救管理資訊系統——毒物化學物質災害體系與通報方式(影片)
  8. 鄭世輝、洪怡岳、徐啟銘,印度波帕 (Bhopal) 事件十五年後之探討,中國化學工程學會會刊。
  9. 災害防救法
  10. 毒性化學物質災害防救業務計畫

*文章內容感謝行政院環境保護署毒物及化學物質局環境事故諮詢中心接受訪問,並提供相關資料及照片。

 

本文由行政院環境保護署毒物及化學物質局之推動化學物質綠色生活知識教育平臺計畫企劃,泛科學執行

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行政院環境保護署毒物及化學物質局,落實毒物及化學物質之源頭管理及勾稽查核,從源頭預防管控食安風險,追蹤有害化學物質,維護國民健康。 網站:https://www.tcsb.gov.tw/