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機器學習 × 鈣鈦礦材料:讓 AI 設計太陽能電池!

研之有物│中央研究院_96
・2022/03/09 ・6280字 ・閱讀時間約 13 分鐘

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|簡克志
  • 美術設計|林洵安

機器學習輔助材料設計

為了 2050 淨零排放的目標,太陽能發電為不可或缺的再生能源之一,其中「鈣鈦礦太陽能電池」是近年最熱門的研究領域,不僅成本低廉、光電轉換效率也可達到 25%。然而,鈣鈦礦材料在環境中容易降解,影響使用壽命。材料科學家為了做出效能好又穩定的鈣鈦礦「料理」,無不卯足了勁,替這道菜加上各種「食材」,但是越複雜的菜,調出好味道就越困難。人腦畢竟有限,如果交給機器呢?中央研究院「研之有物」專訪院內應用科學研究中心包淳偉研究員,他與團隊訓練了一套機器學習模型,可以又快又準的找出複雜鈣鈦礦材料的最佳化條件!

「鈣鈦礦太陽能電池」是近年最熱門的研究領域,不僅成本低廉、光電轉換效率也可達到 25%。圖/Wikimedia Commons

光電好夥伴:複雜鈣鈦礦材料

對太陽能電池來說,鈣鈦礦材料具有優異的光電性質和低生產成本,近年也廣泛應用在 LED、雷射、光感測器和光觸媒。

鈣鈦礦是什麼呢?最初是指鈣與鈦的氧化物 CaTiO3,而現在常講的「鈣鈦礦材料」為一種統稱,泛指擁有相似結構的金屬鹵化物材料,通式為 ABX3。要調配出優秀的鈣鈦礦材料並不容易,科學家必須像大廚一樣,運用各種「食材」煮出 ABX3

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鈣鈦礦材料 ABX3 的結構示意圖,同一個位置可以放入不同的相應元素。資料來源/Journal of Energy Chemistry

鈣鈦礦材料 ABX3 的「食材」有哪些?

  • A 的位置:可放入 +1 價的有機或無機陽離子,例如甲胺(CH3NH3+,簡稱 MA)、甲脒(HC(NH2)2+,簡稱 FA)或銫離子(Cs+)。
  • B 的位置:可放入 +2 價的無機金屬陽離子,通常是鉛離子(Pb2+)。
  • X 的位置:可放入 -1 價的鹵素陰離子,如碘(I)、溴(Br)、或氯( Cl)離子。

由於鈣鈦礦材料在環境中容易降解、影響使用壽命。研究發現,添加多種有機和無機離子的鈣鈦礦太陽能電池可大幅提升性能和穩定性,因此科學家為了調配出最好的鈣鈦礦材料,加料不手軟,成份也愈來愈複雜。

在眾多複雜鈣鈦礦材料中,包淳偉研究員探討的是 MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 ,下標符號 y 和 1-y 表示相對含量,如果 MA 佔 60%、FA 就是 40%,因為 MA 和 FA 會競爭同一個位置;同理 Br 和 I 亦然。

圖片為鈣鈦礦材料通式 ABX3 對應到混合離子鈣鈦礦材料 MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 之示意圖。圖/研之有物

問題來了,MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 這個材料這麼複雜,比例要怎麼配比較好呢?「你累積的經驗越多,你就猜得越準」,包淳偉說道。

2016 年曾經有國外團隊為了找出離子濃度配方與 MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 元件性能的關係,不惜花重本「土法煉鋼」,分別將兩組相對含量 7 等分(0, 1/6, 2/6, 3/6, 4/6, 5/6, 1),做出 49 種不同的鈣鈦礦太陽能電池,再去測量光電轉換效率,得出最佳比例為 MA2/6FA4/6Pb(Br1/6I5/6)3 。

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然而,爲何這樣的濃度配方可以得到最佳元件呢?很遺憾的,實驗團隊由於實驗表徵手段的限制,並不能解答這個重要的基礎問題。因此,實驗團隊仍然需要學生們焚膏繼晷地爆肝,用試誤法(trial and error)把最佳配方「踹」(try)出來。

國外團隊為了找到 MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 最佳比例,做出 49 種不同的鈣鈦礦太陽能電池,黃框處即為最佳比例。左圖為相應濃度的元件外觀,右圖為相應濃度的材料表面微結構。資料來源/Energy & Environmental Science

不過,一直反覆試誤並非好方法,畢竟每做一次實驗就是一次成本。因此,科學家也設法從理論模擬著手,包淳偉強調「模擬的好處是可以在電腦空間中創造一個最純淨的系統。」,而原子尺度模擬,更可以達到原子級的解析度,提供許多實驗無法量測的資訊。

要如何模擬一個材料系統?

材料科學注重製程(Process)、性質(Property)和結構(Structure)之間的關係。當我們對結構不夠瞭解時,往往只能透過不同的製程參數,慢慢做出我們想要的性質,可能在失敗多次之後,才能抓到一些訣竅。

理論模擬幫助科學家在做出樣品之前,先建立能量模型,找出能量最低、最穩定的微結構。當我們了解結構之後,可以避免有問題的製程參數設定,進而得到較好的材料性質。

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首先,如果要知道材料性質,有個最精準也最耗時的方法:「第一原理計算」,只用量子力學原理,從頭開始把原子間的作用力和能量計算出來。

因為計算繁瑣,應用上只能模擬 1 奈米以內(10-9 公尺)的三維材料,抓到數個皮秒(10-12 秒)內的原子狀態,若再往外擴展所耗費的時間和成本難以想像。

相對地,計算材料性質也有省時省力的方法:「分子動力學模擬」,運用古典的牛頓力學,搭配統計力學去計算系統的微觀結構和能量。

分子動力學模擬大約可以模擬 100 奈米內的三維材料,抓到數個微秒(10-6 秒)內的原子狀態,可模擬的系統尺寸和時間都比第一原理計算要來得多!可惜準確度對於現在化學組成高度複雜的新穎材料而言是一個極大的挑戰。

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有沒有一種方法,可以做到又快又準呢?有有有!它就是近年大熱門的「機器學習」!

圖/研之有物
第一原理計算僅適合用在 1 奈米以內尺度,計算準確耗時;分子動力學模擬可用於 100 奈米尺度,計算省時卻不夠精準;透過機器學習建立的神經網路模型,可以快速模擬 100 奈米尺度的材料,也保留高準確度。資料來源/包淳偉

時間就是金錢,請愛用機器學習!

當包淳偉看到 2016 年國外團隊的 MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 鈣鈦礦研究之後,他認為「結構」這塊還有很多地方可以討論,如果透過理論模擬,先找出最低能量的微結構,或許就能更有效率地探索離子濃度空間,找出決定最佳配方的關鍵要素!

由於第一原理計算和分子動力學模擬都不夠好用,包淳偉就將念頭轉到近年熱門的「機器學習」,他和團隊就先從簡單的 PbI2 開始,慢慢做到複雜的鈣鈦礦材料。一開始包淳偉的團隊使用布朗大學開發的原子尺度機器學習套件(Atomistic Machine-learning Package, AMP)來進行訓練與測試,然而,由於 AMP 套件性能無法達到預期,包淳偉團隊就走上了自行開發機器學習分子動力學模擬程式的不歸路。

訓練神經網路模型時,包淳偉採用第一原理計算的結果當作機器學習素材,並設計函數進行反饋校正,直到預測的原子能量誤差遠小於熱擾動。

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這套神經網路模型如何運作?先輸入原子座標(位置向量 r),再換算成「原子指紋」(特徵向量 G,表示該原子與其他原子之間獨一無二的相對關係),之後透過神經網路,快速輸出整個材料系統的原子能量和作用力。

從輸入到輸出,要模擬原子走一個步階(註 1)有多快?假設以 2000 顆原子的計算量來看,自行開發的機器學習方法只要約 0.1 秒,第一原理計算則要花費 3 小時,足足快了十萬倍(註 2)!

包淳偉與團隊成功訓練出可以模擬複雜鈣鈦礦材料系統的神經網路模型。資料來源/包淳偉
此神經網路模型可以準確預測 MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 鈣鈦礦材料的系統能量和受力。縱軸表示包淳偉團隊的神經網路模型模擬結果,橫軸表示第一原理計算結果。資料來源/包淳偉

AI 告訴我們什麼?

包淳偉團隊成功訓練出來的神經網路模型,可以在 2,000 顆原子左右的材料系統上進行數百萬種可能的原子排列採樣,並計算出複雜鈣鈦礦材料的最低能量結構,模擬出不同原子在材料中最穩定的位置、它們的振動,以及它們受到擠壓時會怎麼跑。

多虧了神經網路的快速計算,即使是 MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 這麼複雜的系統也能處理,跑了將近 1 百萬次結構模擬,得出不同成份比例下 81 種最低能量的微結構(如下圖),這是第一原理計算絕對跑不出來的成果。

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MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 鈣鈦礦材料的最低能量原子結構,縱軸 y 為 MA 濃度(CMA,從 MA0-FA1到 MA1-FA0),橫軸 x 為 Br 濃度(CBr,從 Br0-I1 到 Br1-I0),各自 9 等分。為求圖片簡潔,省略 x, y = 0 或 1 的結構圖。資料來源/包淳偉

找出系統最低能量的原子組態還不夠,包淳偉團隊想要進一步檢驗鈣鈦礦材料 MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 是否能穩定地保持混合狀態,因此計算不同濃度成份下的離子混合能 Emix(如下圖)。

  • 混合能是負的,表示系統會傾向混合在一起,這也是材料學家想要的微結構,系統會維持單一固溶相,原子和原子之間「和平共處」。
  • 混合能是正的,表示系統會傾向分離成不同成分的「相」(Phase),材料不能保持穩定的混合狀態,會析出相異固溶相,產生許多缺陷。
MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 鈣鈦礦材料的混合能 Emix分布,藍色表示混合能為負(維持單一固溶相),紅色表示混合能為正(析出相異固溶相),可以看到 Br 和 MA 濃度高的時候,容易析出化合物。其中,縱軸 y 為 MA 濃度(CMA),橫軸 x 為 Br 濃度(CBr)。資料來源/包淳偉

從 MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 混合能分布初步來看,Br 濃度(CBr)或 MA 濃度(CMA)越高的時候,混合能就越高,系統越容易析出相異的固溶相。

除了混合能之外,研究團隊更進一步檢驗了不同濃度成份下的其他結構參數,例如短程有序參數 αA-B(正值表示 A-B 析出;負值表示 A-B 混合)、晶格扭曲 ηs(shear strain)與晶格畸變 ηv(volumetric strain),觀察析出化合物時,是否真的會改變晶格的幾何結構。

為了將模擬結果和實際情況對照,包淳偉再將模擬出來的結構以第一原理計算出不同濃度成份下的材料能隙(Eg),以及用內差法比對 2016 年國外團隊的實驗數據,得出不同濃度成份下的元件短路電流(Jsc)和光電轉換效率(power conversion efficiency, PCE)。

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有了這些關鍵數據,我們終於可以完成鈣鈦礦材料 MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 優化製程參數的最後一哩路!

鈣鈦礦材料設計最佳化!

還記得我們一開始跑模擬的目標嗎?幫助研究團隊在花大錢做實驗之前,先找出最穩定的結構,從結構參數回推好的製程參數,進而得到較好的材料性質。

那麼要如何把這麼多參數的相關性一網打盡呢?有個好工具叫「皮爾森相關性矩陣」(Pearson correlation matrix)

MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 鈣鈦礦材料透過機器學習方法模擬之後,計算出性質參數(Eg、Jsc、PCE)、結構參數(Emix、α、ηs、ηv)與製程參數(CMA、CBr)與之間的相關性。其中,r 為相關係數,紅色正值表示兩者正相關,藍色負值表示兩者負相關。資料來源/包淳偉

上圖的矩陣整合了結構參數、製程參數與性質參數的相關性。這張表格要怎麼解讀呢?

首先看結構參數,混合能(Emix)越高,晶格扭曲(ηs)程度越大,MA 和 FA 不互溶,Br 和 I 也不互溶,鈣鈦礦材料 MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 不能保持穩定的混合狀態。

再來看製程參數和結構參數,Br 的濃度(CBr)和 MA 的濃度(CMA)越高,晶格扭曲明顯增加,使得混合能越高。尤其是 Br,Br 加得越多,MA 和 FA 不互溶,Br 和 I 也不互溶,容易析出其他固體相,在材料中引入缺陷。

最後看性質參數與結構參數,會發現混合能越高,光電轉換效率(PCE)和元件短路電流(Jsc)越差。

因此,如果要提升光電轉換效率,必須降低 Br 和 MA 的摻雜濃度來減少晶格扭曲,以降低混合能,使得 MA 和 FA ,Br 和 I 都能充分混合,讓析出物和缺陷減少。使電流傳輸時不會受到材料缺陷或晶界的阻礙,光電轉換效率才會好。

要做出好的鈣鈦礦材料 MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 必要條件之一:「降低 Br 和 MA 的摻雜濃度,盡量讓材料維持單一固溶相」。

這就是理論模擬的科學力量,預先評估一款材料設定的製程參數好不好。如果要透過實驗方法窮舉出上述的最佳化原則,不僅金錢花費巨大,時間成本也相當高。

包淳偉與研究團隊透過近年熱門的機器學習技術,建立了模擬材料系統的神經網路模型,因為神經網路快速運算的特性,大幅降低花費時間和成本,並且模擬結果相當準確。

包淳偉團隊從簡單的化合物模擬開始,終於在 2021 年成功發表複雜鈣鈦礦材料 MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 的最佳化條件,成果發表在權威期刊《Journal of Physical Chemistry Letters》。

目前除了繼續改善神經網路模型之外,也開始和其他國外研究團隊合作解決混合複雜元素的材料系統問題,例如高熵合金。最近包淳偉團隊與香港研究團隊在《自然》期刊發表了一種超彈性高熵合金,而包淳偉團隊也正在使用機器學習輔助原子尺度模擬來研究它有趣的塑性變形性質。

要做出好的材料,結構、製程與性質缺一不可,機器學習輔助的模擬方法可以幫助科學家快速找到最低能量的結構,這是傳統模擬方法無法做到的。

目前除了繼續改善神經網路模型之外,最近包淳偉團隊與香港研究團隊在《自然》期刊發表了一種超彈性高熵合金,而包淳偉團隊也正在使用機器學習輔助的原子尺度模擬來研究它有趣的塑性變形性質。圖/研之有物

註解

  • 註 1:原子走一個步階的意思是:原子從某個位能井跳到下一個位能井。
  • 註 2:此為研究團隊早期模擬 MAPbI3 的成果,之後的神經網路模型效率更好。

延伸閱讀

  1. 機器學習與材料廚神的神祕Recipe
  2. 應用人工神經網路勢能場研究複雜鈣鈦礦材料微觀結構
  3. 見微知著─分子模擬的應用
  4. A highly distorted ultraelastic chemically complex Elinvar alloy
  5. Exploration of the compositional space for mixed lead halogen perovskites for high efficiency solar cells
  6. Is machine learning redefining the perovskite solar cells?
  7. Microstructure Maps of Complex Perovskite Materials from Extensive Monte Carlo Sampling Using Machine Learning Enabled Energy Model
  8. Molecular Dynamics Simulation for All
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研之有物│中央研究院_96
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為什麼越累越難睡?當大腦想下班,「腸道」卻還在加班!
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/04/30 ・2519字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文與  益福生醫 合作,泛科學企劃執行

昨晚,你又在床上翻來覆去、無法入眠了嗎?這或許是現代社會最普遍的深夜共鳴。儘管換了昂貴的乳膠枕、拉上百分之百遮光的窗簾,甚至在腦海中數了幾百隻羊,大腦的那個「睡眠開關」卻彷彿生鏽般卡住。這種渴望休息卻睡不著的過程,讓失眠成了一場耗損身心的極限馬拉松 。

皮質醇:你體內那位「永不熄滅」的深夜警報器

要理解失眠,我們得先認識身體的一套精密防衛系統:下視丘-垂體-腎上腺軸(HPA axis) 。這套系統原本是演化給我們的禮物,讓我們在面對劍齒虎或突如其來的危險時,能迅速進入「戰鬥或快逃」的備戰狀態。當這套系統啟動,腎上腺就會分泌皮質醇 (壓力荷爾蒙),這種荷爾蒙能調動能量、提高警覺性,讓我們在危機中保持清醒 。

然而,現代人的「劍齒虎」不再是野獸,而是無止盡的專案進度、電子郵件與職場競爭。對於長期處於高壓或高強度工作環境的人們來說,身體的警報系統可能處於一種「切換不掉」的狀態。

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在理想的狀態下,人類的生理時鐘像是一場精確的接力賽。入夜後,身體會進入「修復模式」,此時壓力荷爾蒙「皮質醇」的濃度應該降至最低點,讓「睡眠荷爾蒙」褪黑激素(Melatonin)接棒主導。褪黑激素不僅負責傳遞「天黑了」的訊號,它還能抑制腦中負責維持清醒的食慾素(Orexin)神經元,幫助大腦順利關閉覺醒開關。

對於長期處於高壓或高強度工作環境的人們來說,身體的警報系統可能處於一種「切換不掉」的狀態 / 圖片來源:envato

然而,當壓力介入時,這場接力賽就會變成跑不完的馬拉松賽。研究指出,長期的高壓環境會導致 HPA 軸過度活化,使得夜間皮質醇異常分泌。這不僅會抑制褪黑激素的分泌,更會讓食慾素在深夜裡持續活化,強迫大腦維持在「高覺醒狀態(Hyperarousal)」。 這種令人崩潰的狀態就是,明明你已經累到不行,但大腦卻像停不下來的發電機!

長期的睡眠不足會導致體內促發炎細胞激素上升,而發炎反應又會進一步活化 HPA 軸,分泌更多皮質醇來試圖消炎,高濃度的皮質醇會進一步干擾深層睡眠與快速動眼期(REM),導致睡眠品質變得低弱又破碎,最終形成「壓力-發炎-失眠」的惡行循環。也就是說,你不是在跟睡眠上的意志力作對,而是在跟失控的生理長期鬥爭。

從腸道重啟好眠開關:PS150 菌株如何調校你的生理時鐘

面對這種煞車失靈的失眠困局,科學家們將目光投向了人體內另一個繁榮的生態系:腸道。腸道與大腦之間存在著一條雙向通訊的高速公路,這就是「菌-腸-腦軸 (Microbiome-Gut-Brain Axis, MGBA)」,而某些特殊菌株不僅能幫助消化、排便,更能透過神經與內分泌途徑與大腦對話,直接參與調節我們的壓力調節與睡眠節律。這種菌株被科學家稱為「精神益生菌」(Psychobiotics)。

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腸道與大腦之間存在著一條雙向通訊的高速公路,這就是「菌-腸-腦軸 (Microbiome-Gut-Brain Axis, MGBA)」/圖片來源:益福生醫

在眾多研究菌株中,發酵乳桿菌 Limosilactobacillus fermentum PS150 的表現格外引人注目。PS150菌株源於亞洲益生菌權威「蔡英傑教授」團隊的專業研發,累積多年功能性菌株研發經驗的科學成果。針對臨床常見的「初夜效應」(First Night Effect, FNE),也就是現代人因出差、換床或環境改變導致的入睡困難,俗稱認床。科學家在進行實驗時發現,補充 PS150 菌株能顯著恢復非快速動眼期(NREM)的睡眠長度,且入睡更快,起床後也更容易清醒。更重要的是,不同於常見的藥物助眠手段(如抗組織胺藥物 DIPH)容易造成快速動眼期(REM)剝奪或導致睡眠破碎化,PS150 菌株展現出一種更為「溫和且自然」的調節力,它能有效縮短入睡所需的時間,並恢復睡眠中代表深層修復的「Delta 波」能量。

科學家發現,即便將 PS150 菌株經過特殊的熱處理(Heat-treated),轉化為不具活性但保有關鍵成分的「後生元」(Postbiotics),其生物活性依然能與活菌媲美 。HT-PS150 技術解決了益生菌在儲存與攝取過程中容易失去活性的痛點,讓這些腸道通訊員能更穩定地發揮作用 。

在臨床實驗中,科學家觀察到一個耐人尋味的現象:當詢問受試者的主觀感受時,往往會遇到強大的「安慰劑效應」,無論是服用 HT-PS150 還是安慰劑的人,主觀上大多表示睡眠變好了。這種「體感上的進步」有時會掩蓋真相,讓人分不清是心理作用還是真實效益。

然而,客觀的生理數據(Biomarkers)卻揭開了關鍵的差異。在排除主觀偏誤後,實驗數據顯示 HT-PS150 組有更高比例的人(84.6%)出現了夜間褪黑激素分泌增加,且壓力荷爾蒙(皮質醇)顯著下降,這證明了菌株確實啟動了體內的睡眠調控系統,而不僅僅是心理安慰。

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最值得關注的是,對於那些失眠指數較高(ISI ≧ 8)的族群,這種「生理修復」與「主觀體感」終於達成了一致。這群人在補充 HT-PS150 後,不僅生理標記改善,連原本嚴重困擾的主觀睡眠效率、持續時間,以及焦慮感也出現了顯著的進步。

了解更多PS150助眠益生菌:https://lihi3.me/KQ4zi

重新定義深層睡眠:構建全方位的深夜修復計畫

睡眠從來就不只是單純的休息,而是一場生理功能的全面重整。想要重獲高品質的睡眠,關鍵在於為自己建立一個全方位的修復生態系。

這套系統的基石,始於良好的生活習慣。從減少睡前數位螢幕的干擾、優化室內環境,到作息調整。當我們透過規律作息來穩定神經系統,並輔以現代科學對於 PS150 菌株的調節力發現,身體便能更順暢地啟動睡眠開關,回歸自然的運作節律。

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與其將失眠視為意志力的抗爭,不如將其看作是生理機能與腸道微生態的深度溝通。透過生活作息的調整與科學實證的支持,每個人都能擁有掌控睡眠的主動權。現在就從優化生活型態開始,為自己按下那個久違的、如嬰兒般香甜的關機鍵吧。

與其將失眠視為意志力的抗爭,不如將其看作是生理機能與腸道微生態的深度溝通 / 圖片來源 : envato

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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
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肺部為何會「結疤」?揭開比癌症更致命的「菜瓜布肺」,科學家如何找到破解惡性循環的新契機
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/05/08 ・2041字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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本文由 肺纖維化(菜瓜布肺)社團衛教 合作,泛科學撰文

在現代醫學的警示清單裡,乳癌、大腸癌這些疾病大家都不陌生;但有一個「隱蔽且致命」的威脅卻常被忽視,那就是「肺纖維化」。其中最常見的類型「特發性肺纖維化」(IPF),其預後往往不太樂觀,確診後的五年存活率甚至比許多常見的癌症還低。

首先,我們得先破解一個迷思:肺纖維化並不是單一疾病,而是許多種間質性肺病的共同表現。當我們聽到「肺纖維化」,腦中常浮現「菜瓜布肺」的形象,患者的肺部外觀充滿一個個空洞與疤痕,像極了乾燥的絲瓜。這精準描繪了肺部組織逐漸硬化、失去彈性的過程。

更重要的是,IPF 這類肺纖維化的威脅在於「不可逆」的特性,一旦形成就很難逆轉。這跟部分 COVID-19 康復者身上、仍有機會復原的肺纖維化,是兩種完全不同的概念。

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IPF 這類肺纖維化的威脅在於「不可逆」的特性,一旦形成就很難逆轉 / 圖示來源:shutterstock

肺部為何會變成「菜瓜布」?

為什麼好端端的肺會變成菜瓜布?這其實是一場身體修復機制失控的結果。

「纖維化」的組織,就是肺部間質組織(interstitium)的疤痕化。間質是圍繞在肺泡周圍,包含血管與支持肺部結構的結締組織。在正常情況下,肺部損傷後會啟動修復機制,並再生健康組織。但在肺纖維化的患者體內,這套修復機制卻「當機」了。

身體會不斷地發出訊號,導致負責修復工作的「纖維母細胞」(fibroblasts)被過度活化,進而失控地沉積膠原蛋白疤痕組織,最終在肺部形成永久性的纖維化。

科學家發現,這個過程之所以棘手,在於它是一個「惡性循環」,肺部同時存在著「發炎反應」與「纖維化」這兩條路徑 ,它們相互加乘,演變成難以阻斷的強大破壞力。

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雖然特發性肺纖維化 (IPF) 的具體成因不明 ,但已知某些特定族群的風險更高。例如抽菸,特定年齡與性別(50歲以上男性)、長期暴露於粉塵環境的工作者(農業、畜牧業、採礦業…)、胃食道逆流者。此外,患有自體免疫疾病(如類風濕性關節炎、乾燥症、硬皮症、皮肌炎/多發性肌炎,)的患者,他們併發肺纖維化的機率遠高於一般人,必須特別警覺。

雖然特發性肺纖維化 (IPF) 的具體成因不明 ,但已知某些特定族群的風險更高。/ 圖示來源:shutterstock

打斷惡性循環的挑戰,為何只對抗「纖維化」還不夠?

面對這個不可逆的疾病,醫學界長年束手無策,直到 2014 年才迎來一道曙光。美國 FDA 批准了兩種機制不同的新藥:Nintedanib 和 Pirfenidone。這兩種藥物的出現是治療史上的分水嶺,首度被證實能夠「延緩」IPF 患者肺功能的惡化速度。

然而,這場戰役尚未結束。現有的治療雖然帶來了希望,卻也凸顯了「未被滿足的醫療需求」。從機制上來看,這些藥物主要抑制的是「纖維化路徑」。

這讓科學界開始思考這個未被滿足的棘手問題:既然疾病的本質是「發炎」與「纖維化」的雙重打擊,那麼,我們是否能找到「同時抑制」這兩條路徑的全新策略,從而更有效地打斷這個惡性循環?

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找到同時調控「發炎」與「纖維化」的新靶點

為了解決難題,科學家將目光鎖定在一個細胞內的酵素:磷酸二酯酶 4B(PDE4B)

為什麼鎖定它?讓我們看看它的「雙重作用」機制:

  1. 關鍵位置: PDE4B 同時存在於免疫細胞(與發炎有關)與纖維母細胞(與纖維化有關)當中。
  2. 作用機制: PDE4B 的主要工作是降解細胞內一種叫 cAMP(環磷酸腺苷) 的訊號分子。cAMP 可以被視為細胞內的「穩定信號」。
  3. 雙重抑制: 當我們使用藥物抑制了 PDE4B 的活性,細胞內的 cAMP 就不會被分解,濃度會隨之升高。高濃度的 cAMP 能穩定免疫細胞和纖維母細胞,同時產生抗發炎抗纖維化的雙重效應。

簡單來說,鎖定並抑制 PDE4B,就像是同時抑制了免疫風暴與纖維化的工程,有望從雙從抑制打擊這個惡性循環。

全球臨床試驗帶來的新希望

近十年來,全球在肺纖維化領域投入了大量的臨床試驗,我們相信,在科學家逐步破解肺纖維化惡性循環的複雜難題後,期盼未來能為無數患者爭取到更安全、健康的生活與未來。

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最後,我們必須再次提醒,特發性肺纖維化(IPF)與漸進性肺纖維化(PPF)是極具破壞性、且不可逆的疾病。面對這個比癌症更致命的對手,雖然現有的治療手段能延緩惡化,但無法逆轉已經形成的肺部疤痕組織,因此「早期診斷、早期治療」仍是對抗肺纖維化最重要的黃金時刻。

必須再次提醒,特發性肺纖維化(IPF)與漸進性肺纖維化(PPF)是極具破壞性、且不可逆的疾病。/ 圖示來源:


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減碳新招:二氧化碳再利用!光觸媒材料可以把二氧化碳還原成工業化學原料?——專訪中研院原分所陳貴賢特聘研究員
研之有物│中央研究院_96
・2023/11/03 ・5793字 ・閱讀時間約 12 分鐘

本文轉載自中央研究院「研之有物」,為「中研院廣告」

  • 採訪撰文|簡克志
  • 責任編輯|簡克志
  • 美術設計|蔡宛潔

降低碳排還不夠,奈米材料幫你直接減少二氧化碳!

氣候變遷問題日益嚴重,2023 年 9 月成為全球有史以來最熱的月份,臺灣夏天飆破 38 ℃ 的頻率逐漸增加。為了避免地表升溫超過工業化前水準的 +1.5 ℃,世界各國訂出 2050 年淨零排放的目標,設法減少大氣中的溫室氣體。減碳解方除了低碳電力之外,直接減少二氧化碳也是一條路徑。中央研究院「研之有物」專訪院內原子與分子科學研究所陳貴賢特聘研究員,他的研究專長是奈米能源材料,我們將介紹一種複合光催化材料:硫化鋅(ZnS)/硫化銦鋅(ZnIn2S4,簡稱 ZIS),在太陽光照射下,此材料表面發生的氧化還原反應,會將二氧化碳還原成有用的工業化學原料!

為了避免全球升溫超過工業化前水準的 +1.5 ℃,我們需要減少碳排放與開發負碳技術,並盡量在 2050 年左右達到全球溫室氣體淨零排放量的目標。所謂的「工業化前水準」是指 1850-1900 年的平均溫度。
圖|iStock

地球「保冷」計畫——減碳是關鍵

我們每天排放多少二氧化碳?根據 Our World in Data 的人均二氧化碳排放數據,2021 年全球每人排放的二氧化碳為 4.69 噸,而燃燒 1 公升的汽油大概會產生 2.3 公斤的二氧化碳。換算一下,每人每天排放二氧化碳約為 12.8 公斤,相當於每人每天消耗 5.6 公升的汽油!

根據聯合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)的特別報告「全球暖化 1.5 ℃」,人類活動排放的溫室氣體,已經讓地球表面平均溫度上升了 1 ℃。若以人類目前經濟模式發展下去,碳排放量可預期將不斷上升,大量溫室氣體將讓暖化現象與極端天氣事件更加劇。

氣候科學家警示,地球表面平均溫度需控制在 +1.5 ℃ 以內 註 1,否則將有不可逆的後果,例如生物多樣性大幅度降低的風險。因此,世界各國有了 2050 年淨零排放的共同目標,並不是說都不排碳了,而是要設法讓溫室氣體的碳排放量和碳減少量相互抵消,達到「淨零」的目標。

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要達到淨零的目標,除了尋找與開發減碳電力之外,直接減少二氧化碳也是一個方法。想像一下,如果可以像植物一樣,只要照太陽光,就把二氧化碳變成有價值的碳氫化合物,聽起來不錯吧?但是二氧化碳做為燃燒後的產物已相當穩定,要如何以人工方式讓二氧化碳再次參與反應?

我們可運用「陽光」與「光催化材料」(又稱光觸媒,photocatalyst),不僅可以減碳,還能產生有價值的碳氫化合物,是一種「一舉兩得」的方法!

光觸媒(光催化)材料是什麼?

在談到光催化材料之前,先複習一下「催化劑」這個概念,催化劑不參與化學反應,但是它讓原先不可能的化學反應變得可行!陳貴賢分享,這就像過去從臺北到宜蘭需要翻過雪山,經過九彎十八拐的北宜公路;但如今有了「雪山隧道」之後,就大大降低臺北到宜蘭的時間與難度。「雪山隧道」就是臺北通往宜蘭的催化劑。

除此之外,催化劑也可以說是推進人類歷史發展的重要角色!在過去,農作物施肥只有天然氮肥可以使用,產量有限。而肥料意味著糧食增加與生產力增加,《巫師與先知》這本書就提到位於秘魯的鳥糞島嶼成為各家跨國公司必爭之地。另一方面,波斯人也在各地建造供鳥類休息的高塔,用來收集當肥料用的鳥糞。

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到了近代,陳貴賢提到在 20 世紀初,德國科學家哈伯(Fritz Haber)透過催化劑,在高溫高壓的條件下,以鐵粉做為催化劑,讓氮氣和氫氣轉換成氨。這讓人工固氮成為可能,人類不用再依賴緩慢的生物固氮反應就可以合成化學氮肥,農作物產量也大幅提昇。

本文主角「光催化材料」,顧名思義就是協助光化學反應的催化劑,但光催化材料與一般催化劑不同的地方在於,其化學反應通常發生在固態的表面環境,目標反應物、光子和電子都有參與反應。

比起光催化材料,你可能更常聽到它的同義詞「光觸媒」,例如某某產品宣稱具有「奈米光觸媒消毒」的功能,其實就是照射足夠的光,讓材料表面的氧化還原反應把細菌分解。而之所以光觸媒需要做到奈米尺寸,這是因為奈米小顆粒可以改變物質的電子能量結構,且大幅增加反應的表面積,讓光催化反應更有效率。

陳貴賢:「一個高表面積的奈米粉末,它的表面積可能是薄膜的一萬倍,甚至於十萬倍。」

給你電子,還你原形!光催化材料上的氧化還原反應是怎麼發生的?

光催化材料之所以能夠減少二氧化碳,是因為照光後材料表面發生「氧化還原反應」,氧化反應會失去電子,還原反應會得到電子。陳貴賢與團隊開發的複合光催化材料:硫化鋅(ZnS)/硫化銦鋅(ZnIn2S4,簡稱 ZIS),可以讓二氧化碳還原成甲醇(CH3OH)和乙醛(CH3CHO),這兩種產物都是工業常用的化學原料。反應式如下:

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要持續減少二氧化碳,就要持續發生上述還原反應,持續供給電子。不過,我們要怎麼讓電子快速又順利的補充到材料表面?這裡就開始涉及到半導體的核心問題:電子與電洞的產生、分離和傳輸

陳貴賢與團隊開發的複合光催化材料:ZnS/ZIS,是結合兩種奈米半導體材料,透過水熱法合成,將 0 維的 ZnS 奈米顆粒沉積在 2 維的 ZIS 奈米片之上,形成 0D-2D 結構的 ZnS/ZIS 複合物,就像製作巧克力豆餅乾,不過要複雜得多。

陳貴賢團隊將 0 維的 ZnS 奈米顆粒沉積在 2 維的 ZIS 奈米片之上,就好像做巧克力豆餅乾一樣,形成複合的異質半導體,做為光催化材料用途。左圖是示意圖,右圖是電子顯微鏡下的照片,Zn:In 比例為 1:0.46。
圖|研之有物(資料來源|Nano Energy

既然 ZnS/ZIS 是半導體,當受到光照之後,原來的價帶(valence band)電子會被光激發成導帶(conduction band)電子,原本價帶電子佔據的位置則留下一個空位,就是電洞。電子和電洞的遷移,就是半導體形成電流的原因,因此電子和電洞都稱為「載子」(charge carrier)

還記得上面的還原反應嗎?

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對光催化材料來說,為了在光照環境下把二氧化碳還原成乙醛和甲醇,必須獲得穩定的電子來源,材料內部要迅速補充電子到表面,因此:

照光產生的電荷載子數量越多越好;產生的電子和電洞要傾向分離,分得越遠越好;電子和電洞越快移動到表面參與反應越好。

載子輸送要快速穩定,首先照光產生的載子要多,就有更多電子和電洞參與反應。分離載子是為了避免復合,照光產生的電子和電洞很容易復合,一旦復合,等同於減少載子。再來是載子越快移動到表面越好,可以讓每次的氧化還原反應都是最佳效率。

尋找最有效的光催化材料

陳貴賢團隊總共做了 4 種不同比例的 ZnS/ZIS 光催化材料,依照 Zn:In 比例 1:0.12、1:0.26、1:0.46 和 1:0.99,分別標記為 ZnS/ZIS-1、ZnS/ZIS-2、ZnS/ZIS-3 和 ZnS/ZIS-4。其中,ZnS/ZIS-3 的光催化效果最好,可以有效減少二氧化碳,產生最多的乙醛和甲醇(如下圖)。

水熱法製備的 ZnS/ZIS-3 光催化效果最好,可以有效減少二氧化碳,產生最多的乙醛和甲醇。最右邊是將 ZnS 和 ZIS 簡單物理混合的對照組,沒有介面效應的輔助,催化效果不佳。
圖|研之有物(資料來源|Nano Energy

為了驗證光催化材料產生有效載子的效率,陳貴賢團隊計算了 ZnS/ZIS-3 的總 AEQ 值(apparent quantum efficiency),用來評估「照到光催化材料上的每顆光子數量,產生了多少實際參與催化反應的電子數」。測量之後,ZnS/ZIS-3 的 AEQ 值為 0.8%,量子效率比單獨的 ZnS 材料提高了將近 200 倍!

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這也是為什麼陳貴賢團隊要使用兩種不同的材料結合,因為單一半導體材料照光產生的電子和電洞有很高的復合機率,選擇兩種不同的半導體材料組合,讓兩種材料形成特殊的「能量階梯」就可以有效分離電子和電洞,並且把電子送到它該去的材料表面。

此外,使用兩種半導體材料的好處還有「二次激發電子到更高能階」,以符合光催化反應的能量門檻,自由電子掙脫 ZnS 的束縛之後,繼續往 ZIS 跑,光的能量會繼續把電子往上送到更高能級的材料表面,還原二氧化碳的反應在此發生。

Z 字形跑比較快!控制材料之間的微應變提升氧化還原效率

關於光催化材料的二次激發,陳貴賢提到:「材料低能階,然後光子進來後,把電子激發到高能階去做反應,太陽能電池也是這樣。但是呢,有時候沒那麼剛好,例如激發後的能階不夠高,雖然激發上去了,但電子沒有辦法跟二氧化碳做反應。那我把兩個材料拼在一起,電子上去以後又下來,然後再吸收第二個光子上去,那就變得很高了,高了以後它的反應效率就提升很多。」

如果我們把光催化材料的二次激發過程畫成示意圖,如下圖所示,電子在 ZnS 束縛區受到第一次光子的激發,變成自由電子,接著經過設計完善的材料介面,先降到較低的 ZIS 束縛區,受到第二次光子的激發,再次變成自由電子,跑到光催化材料的表面,和二氧化碳發生還原反應,將二氧化碳變成可再利用的乙醛和甲醇。

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看看電子走過的路,如果向左歪著頭看,是不是就是一個 Z 字呢?科學家把這個過程稱為「直接 Z 方案」(Direct Z-scheme)。「直接」的意思是,電子從 ZnS 跑到 ZIS 的過程,不需要再經過一個中間地帶,降低電子和電洞復合的機會。

為了將二氧化碳轉換成可用化學原料,電子在材料內部能階走 Z 字路徑,過程中受到光的二次激發,最後到達材料表面。電子參與還原反應,將二氧化碳變成乙醛和甲醇。電洞參與氧化反應,將水變成氧氣。
圖|研之有物(資料來源|Nano Energy

為什麼陳貴賢團隊設計的「直接 Z 方案」光催化材料,電子可以不需要中間的「轉接站」,直接轉移到另一個材料上呢?這裡也有一個巧思:不同材料之間的「微應變」

不同材料的晶體排列規律是不一樣的,當兩種材料接在一起時,接面處會發生「晶格不匹配」,也就是兩種材料的原子會互相卡到、晶格微微變形。但是,如果我們可以控制微應變(Strain)的程度,就可以控制兩種材料「能量階梯」的相對位置,微應變可以讓材料接面自動帶有「轉接站」的功能,進而形成一個內部電場,讓電子和電洞更能快速分離,提高光催化效率。

總之,陳貴賢團隊開發的這套材料組合,是有微應變誘導的直接 Z 方案光催化材料,可做為未來量產光催化材料的研發設計參考,同時也是減碳的解方之一。

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ZnS 奈米顆粒接在 ZIS 奈米片上,兩邊的晶格排列方式不一樣,發生「晶格不匹配」,接面處晶格會微微變形。如果控制微應變(Strain)的程度,就可以微調材料能階的相對位置,微應變可以讓接面帶有「轉接站」的功能,形成一個內部電場,讓電子和電洞更能快速分離,提高光催化效率。
圖|研之有物(資料來源|Nano Energy
ZnS 奈米顆粒接在 ZIS 奈米片上,兩邊的晶格排列方式不一樣,發生「晶格不匹配」,接面處晶格會微微變形。如果控制微應變(Strain)的程度,就可以微調材料能階的相對位置,微應變可以讓接面帶有「轉接站」的功能,形成一個內部電場,讓電子和電洞更能快速分離,提高光催化效率。
圖|研之有物(資料來源|Nano Energy

綠能趨勢——光催化材料未來可期

陳貴賢表示,目前表面科學和材料是中研院原分所的主要研究領域,他的實驗室選擇能源材料作為研究主軸,有太陽能電池和熱電材料,同時團隊也專注研究可還原二氧化碳的光催化材料,以及與燃料電池相關的催化劑。

陳貴賢看好將來能源材料的發展,因為在 2050 淨零排放之前,有愈來愈多企業紛紛加入「RE100 倡議」的行列,企業必須承諾最晚於 2030 年前使用 100% 再生能源。最著名案例是科技巨頭蘋果Google 和微軟等公司都已宣布其全球供應鏈將符合 RE100 的要求。其中,台積電為蘋果主要供應商,2020 年也加入 RE100,目前為臺灣再生能源的主要買家

可以預見,將來風能、太陽能與燃料電池的相關材料有其市場需求,而能夠減少二氧化碳的光催化材料,也將成為全球減碳的利器。陳貴賢提到,當前光催化材料還在基礎研究階段,目前的人工光合作用效率約 1%,接近大自然效率,而團隊希望提升到至少 5% 到 10% 以上,方能有其實用價值。

陳貴賢進一步強調,未來效率提高之後,能夠轉化二氧化碳的光催化材料就會有很大的經濟價值,不僅轉化後的燃料可以賣錢,處置二氧化碳原料亦可以收取負碳費用,是一種前所未有的概念。

陳貴賢強調,未來效率提高之後,能夠轉化二氧化碳的光催化材料就會有很大的經濟價值。
圖|研之有物

註解

  1. 根據 IPCC 的資料,如果要將全球暖化幅度控制在 +1.5 °C 以內,必須在 2050 年左右達到二氧化碳的淨零排放目標,同時也要大幅度降低非二氧化碳的溫室氣體排放,特別是甲烷。
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研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook