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過了這次乾旱還有下次!臺灣不容樂觀的水資源困境──專訪許晃雄

研之有物│中央研究院_96
・2021/07/12 ・4976字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪撰文|陳亭瑋
  • 美術設計|林洵安

臺灣在 2021 前半年面臨嚴重的乾旱,中南部水情見紅,讓在地居民相當憂心。這次乾旱是否就是氣候變遷的結果?中研院環境變遷研究中心許晃雄特聘研究員指出,氣候系統極端複雜,不宜驟下結論。那麼,科學家是如何評估氣候的?首先需要處理複雜運算的「地球模擬器」,而許晃雄就是「臺灣地球系統模式」的主要推動者。如何用氣候模式看待乾旱?透過研之有物專訪一起瞭解。

「長期來看,未來下雨的情況,臺灣的水資源、自然災害的情況都容不樂觀。」許晃雄認為,依據氣候變遷推估的情境,雖然本次為號稱百年一遇的大旱,但未來類似的旱象極可能更加頻繁。圖/研之有物

未來還會有乾旱嗎?

佇立在桃園石門水庫的土地公廟與酋長石,隨著枯水期蓄水吃緊,奇景完整浮現在遊客面前;旱象之下日月潭持續乾涸,手機、車牌、乾隆年間的墓碑以及邵族沉沒的大型獨木舟也陸續在潭底被尋獲。

2021 前半年,臺灣遭遇號稱百年最大乾旱,中南部連續「好天氣」未有降水。事情要回到深受疫情影響的前一年,2020 的初夏梅雨少落,夏秋颱風罕見地過門不入,翻年受高壓影響春雨只走了個乾巴巴的過場。解除旱象始終要看老天爺的臉色,而推估未來的氣候走向,則是中央研究院「環境變遷研究中心人為氣候變遷專題中心」的核心任務。

「長期來看,未來下雨的情況,臺灣的水資源、自然災害的情況都容不樂觀。」中研院環境變遷研究中心特聘研究員許晃雄認為,依據氣候變遷推估的情境,雖然本次為號稱百年一遇的大旱,但未來類似的旱象極可能更加頻繁。今年的旱象應該視為水資源管理的重要警訊,提醒臺灣全體及早為了氣候變遷做出適當的因應。

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規劃因應對策之前,首先當然需要了解在氣候變遷的情境下,臺灣的氣候將面臨哪些變異與變遷。自 2010 年起,以中央研究院環境變遷研究中心為核心,在科技部的支助與中研院的支援下,聚集臺灣多所大學的研究人員,組成了「氣候變遷研究聯盟」,以建立臺灣氣候變遷模擬與詮釋所需的關鍵能力。除了自行研發改進「氣候模式系統」,也利用此模式研判氣候變遷與極端天氣未來將帶來的衝擊。

科學家如何「算計」氣候系統?

氣候模式是什麼?又如何估算未來氣候狀況呢?

「(氣候模式系統)有點像是用電腦語言建一個『地球模擬器』,電腦基本上可以模擬我們觀測到的現象,比如說大氣、環流、海洋、水循環、雲。」許晃雄說明,透過將地球在水平方向切割成數萬個網格(每格約 60~100 公里)與垂直方向數十層,就可用超級電腦進行模擬、計算出每個網格的氣候狀況。

許晃雄表示,全世界目前有約 40~50 個「地球模擬器」,但還沒有公認模擬或推估能力最完善者,各單位的成果各有長處與短板。現階段如聯合國政府間氣候變遷專門委員會(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)撰寫氣候變遷評估報告的時候,通常會採用類似「多數決」,同時使用多個模式,以多模式模擬和系集模擬(ensemble simulation),獲得重要的預估資料。

現有的諸多氣候系統模式均投入了許多科學家的努力,但離完美模擬還有很長的一段路要走。由地球科學的角度來說,地球可以被分成大氣、冰雪、水、陸地、生物等五項子系統,這五項系統的交互作用,都會影響地球的氣候。因此考慮這些子系統間相互影響的物理過程,根據物理、熱力、化學定律組成的方程式,編寫成電腦程式,就可以在超級電腦上模擬大氣、陸地、海洋隨時間的變化。但是,全球氣候模式的解析度仍不夠精細,每格網格大小為數十到百公里,在此一尺度上,無法處理較小尺度、但極重要的物理過程(如大氣輻射、對流、氣膠、雲等),都需要將之以參數簡化,這也造成不夠精確的氣候模擬結果。

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「像是在原本的氣候模式裡面,很難定義『一朵雲』。」

許晃雄說明,區域天氣中很重要的雲朵、地形輻射等因素,在原本的參數裡都難以精準呈現。而這也是許多科學家持續努力的目標,在此,臺灣的研究團隊自然也沒有缺席。

臺灣「氣候變遷研究聯盟」團隊在有限的人力物力之下發展「臺灣地球系統模式」(Taiwan Earth System Model,TaiESM,解析度約 100 公里, 無法模擬颱風),以既有的美國國家大氣研究中心「社群地球系統模式」(CESM1)與美國海洋與大氣地球物理動力實驗室「高解析大氣模式」(HiRAM,解析度約 25 公里, 可以解析颱風)為基礎,再納入臺灣特有研究專長的模組,改善大氣物理參數化,以及海洋模組的調整。

舉例來說,TaiESM 的特色之一,即是納入臺大大氣科學系自行研發的「雲與氣膠」模組,在運算中大幅改善了對於氣膠與雲的微物理交互作用的模擬能力;還有中研院環變中心的三維地形對太陽輻射的吸收,雲量的模擬與對流的啟動機制;此外關於海洋模組,中興大學發展出「海氣交互作用」模組,對於一維雪、冰、海洋模組有極高的解析度,並且耦合全球大氣模式後,可以成功呈現許多氣候模式都無法恰當模擬的熱帶「季內振盪」(Intraseasonal Oscillation,ISO),其對於全球天氣氣候影響僅次於聖嬰現象。

氣候模式系統有點像是用電腦語言建一個「地球模擬器」,模擬我們觀測到的現象。氣候模式系統會將地球在水平方向切割成數萬個網格(每格約 60~100 公里)與垂直方向數十層,因此模擬所需計算量龐大,需要用超級電腦計算出每個網格的氣候狀況。圖/研之有物

許晃雄分享,雖然「臺灣地球系統模式」建置的研究人力與資源遠不如國外相關的團隊,但已在短短的十年間獲得不錯的成果。近年已經加入世界氣象組織轄下世界氣候研究計畫中的「耦合模式比對計畫」(Coupled Model Intercomparison Project,CMIP)第六期計劃,臺灣成為少數有能力模擬與推估長期氣候變遷的國家,並且將貢獻相關成果給全世界。TaiESM 還有不少需要改進的地方,但是與全球數十多個模式評比發現,TaiESM 模擬現代氣候的表現與全球領先的地球系統模式相比,並不遜色。

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複雜就是臺灣氣候系統的特色

當然,人為氣候變遷專題中心研究團隊也被大眾期待要處理在地議題,而模擬臺灣附近的氣候系統,本身難度就較世界其他地方高一截。「臺灣屬於亞洲季風區,全世界的季風區中,最複雜的地方。在這個區域中,有多重尺度的交互作用必須要同時處理。」許晃雄說明。

臺灣的天氣氣候深受颱風跟季風的影響,但這兩者有尺度上有一定的差異,但彼此間又會有複雜的交互作用。颱風本身會影響大尺度的環流,從而影響季風系統;反之季風系統的情況,本身也會影響颱風的生成。臺灣剛好位在歐亞大陸與太平洋的交會點,海陸分布很複雜,處於多個系統的交會點,也就很容易受到遠方的氣候因子影響。

如今年的旱象,起源自去年度氣溫較高,太平洋副熱帶高壓強,海面上生成的颱風弱而生命期短;也有研究指出,去年度印度洋海溫破紀錄,的確有可能會影響太平洋颱風生成;而在氣候變遷的情境下,印度洋的確是海溫升高速度最快的洋盆……此間的關係錯綜。許晃雄提醒,氣候系統極端複雜,雖然有些現象與推估類似,但原因不同,不宜貿下結論認為本次的臺灣大旱都是由氣候變遷所導致。

「大氣是連續的,臺灣(的天氣)會受到外面季風、氣候變化的影響。」既然無法自外於世界的變化,那就要盡力打造自身的研究能力。而未來的終極發展方向,將朝著「無接縫天氣氣候預報系統」持續發展,打破傳統將大氣現象依據時間空間尺度區分的概念,這就是氣候模擬與推估研究的終極目標。

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乾旱與高溫:氣候變遷對臺灣的衝擊

有了所需的研究工具,面臨無可避免的氣候變遷趨勢,臺灣將會遭遇哪些高風險狀況呢?

首先當然還是跟民生息息相關的降雨變化。環境變遷研究中心結合科技部「臺灣氣候變遷推估資訊與調適知識平台(TCCIP)」計畫合作,在中研院永續科學中心的支助下,2018 年完成的研究「臺灣乾旱研究:變遷、水資源衝擊、風險認知與溝通計畫」在結果中就指出,北臺灣未來(2040 – 2060)春季乾旱可能會變得更嚴重,民生與農業用缺水率會顯著增加。

TCCIP 研究推估臺灣未來的降水變遷,也發現降水時期的不平均會更極端,枯水期越乾,豐水期越濕;枯水期不下雨的天數增加,乾旱時間可能延長;而豐水期則降雨強度變大,面臨豪雨或暴雨更嚴重的狀況,反而可能加劇淹水與土石流的威脅,對於蓄水設備(如水庫淤積)造成更大的負擔。

「臺灣的乾旱通常不是特別嚴重,通常是幾個月就過去了,跟澳洲美國那種大陸型乾旱不一樣。」對於大家容易遺忘水情常岌岌可危,許晃雄舉例,2002 – 2004 年就斷斷續續有過旱災,連大臺北地區都經歷分區供水。但由於災情通常能在梅雨季或颱風季獲得緩解,旱象少有超過一年,也因此較不容易留在大家的記憶中,珍惜水資源的意識也因此較為薄弱。

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但實際上,臺灣特殊的地理環境導致雖然降雨不少,但水資源管理相對辛苦,以石門水庫為例,每年至少要補充四次。研究也指出,臺灣 2 到 4 月的春雨往往是第一期稻作重要的灌溉水來源,因此春雨期間降雨的多寡,攸關當年度的水情與農作。前述研究的氣候模擬顯示,臺灣在世紀中春雨的降雨量預估將減少 13.2%,連續乾日會增加 55.7%,北臺灣未來的乾旱情況可能會更加嚴重。

另一個臺灣很可能面臨的氣候變遷情境,是高溫

相關研究均指出,臺灣未來平均氣溫的升高是無法避免的。過去百年間,臺灣的氣候已經由冬天長夏天短逐漸轉變為夏天長冬天短,推估未來夏季可以長達 150 天,「熱浪不會是很多個斷斷續續來,會是只有一個,以現在的標準,未來整個夏季都是熱浪。」許晃雄描述臺灣將進入「炙熱的世界」。

根據許晃雄先前的氣候模擬報告顯示,臺灣在世紀中春雨的降雨量預估將減少 13.2%,連續乾日會增加 55.7%,北臺灣未來的乾旱情況可能會更加嚴重。圖/研之有物

先充分了解衝擊,再進行調適策略規劃

氣候變遷已迫在眉睫,那麼我們該如何對此做出因應?

許晃雄表示,現階段應該盡快完成有關氣候變遷衝擊影響的研究,才適合進一步研擬調適策略。氣候變遷影響的層面非常廣泛,對於環境、農林漁牧、公共衛生、健康、生態等領域,都很可能造成明顯衝擊。但現階段對於這領域相關研究內容仍不夠充足,對於「衝擊」沒有充分的認知,就貿然進行「調適」的規劃,恐將事倍功半。

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舉例來說,之前環境變遷研究中心「乾旱研究」即已指出,未來臺灣北部主要集水區的雨量在春季減少得最為明顯,因此受氣候變遷影響,直到世紀中,北部的缺水率最多將超過 20%,甚至北部農業用水的缺水率可能超過 40%。如此的衝擊認知仍然較為粗略,更詳細來說,在缺水情境下,哪些領域將受到最嚴重的衝擊,都還需要更細緻的研究。

「以前在(氣候變遷)討論的內容是自然科學,現在討論的方向,已經滲透到人類生活每個層面裡面去,這個是相當不同的地方。」

曾於 1997 年與魏國彥教授合著出版《全球環境變遷導論》的許晃雄浸淫在此議題中幾十年,他表示氣候變遷議題,已經廣泛到影響所有人,所有人都應當參與。關心相關議題不需要拘泥於科系領域,不管是數理化、工程、生物、健康、環境、經濟、社會科學,只要學有專精皆有可發揮之處。在不久的未來,我們必須要在各方面技術上與制度上有突破性的進展,在節能減碳的同時,也能因應氣候變遷帶來的衝擊。

氣候變遷的議題廣泛而影響深遠,將帶來許多衝擊改變。但若能及早因應面對,臺灣未嘗不能透過各種新發展化危機為轉機。

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研之有物│中央研究院_96
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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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臺灣的水真的沒辦法生飲嗎?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/09/13 ・6474字 ・閱讀時間約 13 分鐘

本文由 Amway 委託,泛科學企劃執行。 

根據衛福部建議,我國成人每天應該飲用約1500至2000 c.c. 的水,但在日本與歐美許多國家,只要一打開水龍頭,就能馬上擁有一杯能喝下肚的水。臺灣自詡為科技大國,為什麼卻無法擁有讓人安心的 Tap water?

冤有頭債有主,造成我們不敢生飲水的最大原因,其實不在自來水廠。從自來水廠出來的自來水,早已去除水源中的化學有機污染物、有害重金屬及致病性微生物,完全符合「飲用水水質標準」。在非常嚴密的檢驗和監控下,照理來說,你我都能夠非常安心的直接飲用這些自來水。然而,就連對水質信心滿滿的自來水廠,也大力呼籲民眾「不要直接飲用自來水」,這是怎麼一回事?

圖片來源:shutterstock

從水廠到家裡的自來水會經過哪些污染源?

首先,是管線老舊。不只是老舊管線內壁會積聚沉澱物和生物膜,管線本身若有生鏽、腐蝕的情形,還會在水中增加的鐵鏽和金屬離子。

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臺灣管線老舊的程度到底有多嚴重呢?根據台水公司108年的資料顯示,我國自來水管線長度超過6萬3千公里,其中超過48%的管線已經超過使用年限。再加上施工、地震、車輛超載等原因,使得管線容易破裂、漏水,進而影響水質。

除了管線品質外,蓄水池與水塔的清潔和維護也是影響自來水品質的重要因素。根據環境部指出,有高達7成以上的自來水污染事件,都是因為住戶疏忽清洗水塔的重要性,導致細菌和泥沙在儲水設施中繁衍和沉積。然而,超過45%的台灣民眾沒有定期清洗蓄水池和水塔的習慣。

這邊也要特別提醒,管線破損與蓄水池的污染,不只會讓飲用水再次受到重金屬與細菌的污染,更讓我們需要當心「新興污染物」的威脅。

什麼是「新興污染物」?

所謂新興污染物,指的是那些對環境有潛在威脅,但還沒有受到國家或國際法律廣泛監管的化學物質總稱。他們來自各種日常化工用品,並且透過城市、工業、家庭廢水進入河川與水體中。

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根據聯合國環境署的說明,「符合新興污染物資格的化合物清單很長,而且越來越長」。這些污染物其實離我們並不遠,是我們周遭常見的物質,例如抗生素、止痛藥、消炎藥、類固醇和荷爾蒙等藥物類,驅蟲劑、微塑膠、防腐劑、殺蟲劑、除草劑等環境荷爾蒙類,還有工業化學類的界面活性劑、火焰阻燃劑、工業添加劑、汽油添加劑、PFAS、鐵氟龍等等。

其中的全氟及多氟烷基物質PFAS,因為耐腐蝕、抗高溫,在自然環境中幾乎無法分解,又被稱為「永久性化學物質」。容易在環境及人體內累積,具有生物累積和生物放大性。而且PFAS衍伸的化合物超過一萬種,在防水、防油的紙袋、紡織品、化妝品中都很常看到。

PFAS成員全氟辛酸PFOA在2023年,被聯合國的國際癌症研究機構IARC,從2B級「可能對人類致癌」提升為一級「充分證據顯示對人類致癌」。另一個成員全氟辛烷磺酸PFOS則列為2B級致癌物。而環境部也在2024年,更針對PFOA、PFOS訂定飲用水濃度指引值。

PFOA 已被列入 IARC 第1類致癌物質,圖:Wikipedia

麻煩的是,這些新興污染物在都市中大多還未納入常規監測項目,我們對於他們對環境與人體的影響也還未全盤了解。甚至很多污染物,可能是十年前都還沒出現的。我們也不知道十年後,新興污染物的名單上,還會增加哪些名字。我們能做的事,就是盡量避免再避免。而徹底解決管線破損,與城市污水滲入蓄水池的可能性,我們才能避免這些新興污染物,進入到我們的飲用水中。

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使用淨水器過濾,會是淨化水質更好的方法嗎?

淨水器比起單純加熱煮沸,裡面包含了許多科技結晶,確實可以一口氣解決所有問題。但相對的,材料的選用與設計,就會更直接影響水質的好壞。

例如今天要介紹的eSpring益之源淨水器Pro,裡面用的濾材,是很常聽見的「活性碳」。

活性碳的作用是「過濾」,就像麵粉通過篩網,可以篩掉較大的顆粒。活性碳的製備,很多來自木材、椰子殼等高碳含量的原料。在經過高溫碳化,並通過活化劑或化學藥劑處理之後,會形成多孔結構,這些不規則的微小孔隙可以有效過濾水中的污染物。然而,活性碳的作用遠不止如此!其實,活性碳的過濾原理是「吸附」雜質。

活性碳是常見的濾材,圖:Wikipedia

有研究透過光譜和密度泛函理論(DFT)分析顯示,活性碳表面的含氧官能團,如羧基(carboxyl groups)和酚基(phenol groups),能夠與鉛離子(Pb(II))形成穩定的化合物,達到淨水的效果。這意味著活性碳能有效吸附和去除水中的重金屬,如鉛、銅、汞等重金屬,從而保證飲用水的安全性。

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也就是說,活性碳不僅通過物理吸附去除水中的懸浮物和大分子,還可以通過化學吸附來處理更複雜的污染物。除了重金屬以外,眾多的有機物、臭味分子甚至是餘氯,也都在活性碳的守備範圍內。一篇發表在《Reviews in Chemical Engineering》的論文也指出,面對日益增加的新興污染物,活性碳也正是一種具有前景的選擇之一,尤其農藥、個人保健與衛生藥(PPCPs)以及內分泌干擾物質(EDC)與活性碳有很強的吸附性,能有效的過濾這些新興污染物。

更進一步,科學家們正在研究各種農業廢棄物和不同的活化方式。他們發現,透過不同的原料和活化方式,活性碳表面官能基和結構的差異可以提高對不同污染物的吸附能力。例如,當使用鷹嘴豆、甜菜甘蔗渣或咖啡渣作為前驅物時,這些活性碳材料展現出對銅離子、鉻離子、染料及其他重金屬和有機污染物的優異吸附能力。

接下來,如果你的淨水器功能只有過濾,能確保的只有有機物與重金屬的去除,細菌可能還是存在。

當我們談論淨水器的功能時,許多人誤以為只要經過過濾就能確保水質的安全。實際上,這樣的理解並不全面。如果淨水器的功能僅限於過濾,它能確保的只有去除水中的有機物質和重金屬,然而,過濾並不能消除所有細菌,因此水中的微生物仍然可能殘留。這就是為什麼,即便過濾器

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之外,還需要強效殺菌來進一步保證水質。

紫外線是我們日常生活中常見且高效的殺菌工具,從居家用的烘碗機到手術室、圖書館的空氣或表面消毒,紫外線技術的應用無所不在。在淨水系統中,特別是UV-C 紫外線(波長範圍100-280nm)被證明能夠有效殺滅水中的微生物。許多先進的淨水器配備 UV-C LED ,這種燈能夠針對細菌、病毒進行消毒。

圖片來源:Amway

怎樣算是一個合格的淨水器?

美國國家衛生基金會(NSF)制定了一系列針對淨水器的性能、安全性和耐用性的標準,稱為NSF/ANSI標準。

針對台灣飲用水可能遇到的問題:細菌、重金屬、新興污染物、餘氯,各有專門的訂定標準。

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NSF/ANSI 標準指的是美國國家科學基金會下美國國家標準協會的所訂定的標準,

eSpring益之源淨水器Pro通過的第一跟二項標準是NSF/ANSI 53和401標準,53項針對的是健康相關的污染物,包含重金屬如鉛、銅、汞等有害金屬離子,還包括一些有機污染物如揮發性有機化合物(VOCs)。401項則是針對來自農藥、藥物等新興的有機污染物,因為在傳統的水處理過程中難以去除,因此特別訂定。

第三項,則是針對UV-C LED紫外線滅菌艙殺菌效果的NSF/ANSI 55標準。這個標準不僅規定了紫外線強度,還包括了水流量和微生物減少效果的測試與持久性,確保淨水器具有足夠的殺菌消毒能力。根據實驗數據,UV-C  LED紫外線能夠有效消滅高達99.9999% 的細菌,99.99% 的病毒,以及99.9% 的囊胞菌,為飲用水提供極高的安全保障。

最後一項標準是NSF/ANSI 42,他針對的餘氯和其他會影響味道與氣味的雜質。也就是像eSpring益之源淨水器Pro有通過第42項標準的,在確保飲用安全的標準之上,還能讓你的水更好喝哦。

這邊也要補充,除了第42、53、以及401項規定的標準,eSpring益之源淨水器Pro還請NSF做了標準之外的各項過濾性能檢測,總共有超過170種污染物的過濾符合標準,包含各種化學物質、重金屬、生物性、農藥、藥物、甚至是近年大家關注的石綿、氡氣與塑膠微粒,都在可被有效過濾的列表之中。這真的很重要,如同一開始我們講的,隨著工業文明的發展,新興污染物的名單只會越來越長而不會減少,多做幾項檢測,絕對是更安心的。如果你的淨水器已經用了很久,但擔心新興污染物沒有在獵捕名單內,可以考慮換成有通過更高標準的淨水器哦。

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另外,一些品牌雖然也有NSF認證,但很多都只有零件認證。eSpring益之源淨水器Pro不只針對濾心,還通過「全機認證」,確保從淨水器流出來的每一滴水都符合標準。

進一步了解商品: eSpring益之源淨水器Pro

參考資料:

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