用「光」就可以治療癌症？人類一百多年前就發現，讓不正常的細胞通通炸掉的療法——淺談光動力治療 PDT

本文與 研華科技 合作，泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言，總能牽動整個 AI 產業的神經。然而，我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線，那如果哪天「網路斷了」，會發生什麼事？

想像你正在自駕車打個盹，系統突然警示：「網路連線中斷」，車輛開始偏離路線，而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭，開始暴走跳舞，甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎？當然不是！也因為如此，「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端，AI 就能在現場即時反應，不只更安全、低延遲，還能讓數據當場變現，不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ？

邊緣 AI，乍聽之下，好像是「孤單站在角落的人工智慧」，但事實上，它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前，像是企業、醫院、學校內部的伺服器，個人電腦，甚至手機等裝置，都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算，稱為邊緣運算；而在邊緣節點上運行 AI ，就被稱為邊緣 AI。簡單來說，就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力，「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

那麼，為什麼需要這樣做？資料放在雲端，集中管理不是更方便嗎？對，就是不好。

第一個不好是物理限制：「延遲」。
即使光速已經非常快，數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房，再把分析結果傳回來，中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回，就算只是幾十毫秒的延遲，對於需要「即刻反應」的 AI 應用，比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時，每一毫秒都攸關安全與精度，這點延遲都是無法接受的！這是物理距離與網路架構先天上的限制，無法繞過去。

第二個挑戰，是資訊科學跟工程上的考量：「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送，湧入的資料數據量就像超級大的水流，一下子就把水管塞爆！要避免流量爆炸，你就要一直擴充水管，也就是擴增頻寬，然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理，把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端，是不是就能減輕頻寬負擔，也能節省大量費用呢？

第三個挑戰：系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時，一旦網路不穩、甚至斷線，那怎麼辦？很多關鍵應用，像是公共安全監控或是重要設備的預警系統，可不能這樣「看天吃飯」啊！邊緣處理讓系統更獨立，就算暫時斷線，本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應，這在工程上是非常重要的考量。

所以你看，邊緣運算不是科學家們沒事找事做，它是順應數據特性和實際應用需求，一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇，是我們想要抓住即時數據價值，非走不可的一條路！

邊緣 AI 的實戰魅力：從工廠到倉儲，再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了，接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢？它強就強在能夠做到「深度感知（Deep Perception）」！

所謂深度感知，並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減，而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型，從原始數據裡面，去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

以研華科技為例，旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例，利用物件偵測模型，快速將工業產品中的瑕疵挑出來，而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測，因此品管上能達到一致性，減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中，檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品，替工廠節省大量人力，同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

此外，在智慧倉儲場域，研華與威剛合作，研華與威剛聯手合作，在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台，打造倉儲系統的 AMR（Autonomous Mobile Robot） 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣，AMR 不需要事先規劃好路線，靠著感測器偵測，就能輕鬆避開障礙物，識別路線，並且將貨物載到指定地點存放。

當然，還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning )，除了可以做備忘錄跟排程規劃以外，還能將實務上碰到的問題記錄下來，等到之後碰到類似的問題時，就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問，那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了？其實，對許多企業來說，內部資料往往具有高度機密性與商業價值，有些場域甚至連手機都禁止員工帶入，自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安，又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言，自行部署大型語言模型（self-hosted LLM）才是理想選擇。而這樣的應用，並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，體積僅如後背包大小，卻能輕鬆支援語言模型的運作，實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現：要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型，會不會太吃資源？這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一：如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」，又不減智慧。接下來，我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

語言模型瘦身術之一：量化（Quantization）—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限，大模型卻越來越龐大，「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像：有些畫面細節我們肉眼根本看不出來，刪掉也不影響整體感覺，卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此，只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示，什麼是浮點數？其實就是你我都熟知的小數。舉例來說，圓周率是個無窮不循環小數，唸下去就會是3.141592653…但實際運算時，我們常常用 3.14 或甚至直接用 3，也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思！ 

然而，量化並不是那麼容易的事情。而且實際上，降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時，工程師會精密調整，確保效能在可接受範圍內，達成「瘦身不減智」的目標。

模型剪枝（Model Pruning）—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型，其實就是在搭建一整套類神經網路系統，並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而，在這麼多參數中，總會有一些參數明明佔了一個位置，卻對整體模型沒有貢獻。既然如此，不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候，總會雜草叢生，但這些雜草並不是我們想要的作物，這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在，而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術，就稱為 AI 模型的模型剪枝（Model Pruning）。

模型剪枝的效果，大概能把100變成70這樣的程度，說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助，但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型，僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手，採取更治本的方法：一開始就打造一個很小的模型，並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」，是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾（Knowledge Distillation）—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下，一位經驗豐富、見多識廣的老師傅，就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在，他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案，老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」，例如「為什麼我會這樣想？」、「其他選項的可能性有多少？」。這樣一來，小小的學徒模型，用它有限的「腦容量」，也能學到老師傅的「智慧精髓」，表現就能大幅提升！這是一種很高級的訓練技巧，跟遷移學習有關。

舉個例子，當大型語言模型在收到「晚餐：鳳梨」這組輸入時，它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯：50%，蝦球：30%，披薩：15%，汁：5%」。在知識蒸餾的過程中，它可以把這套機率表一起教給小語言模型，讓小語言模型不必透過自己訓練，也能輕鬆得到這個推理過程。如今，許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成，讓我們得以在資源有限的邊緣設備上，也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是！即使模型經過了這些科學方法的優化，變得比較「苗條」了，要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料，並且高速、即時、穩定地運作，仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說，要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型，真正放到邊緣的現場去發揮作用，就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

邊緣 AI 的強心臟：SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色！那麼，它到底厲害在哪？

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要？因為 GPU 的設計，天生就擅長做「平行計算」，這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的！

你想想看，那麼多數據要同時處理，就像要請一大堆人同時算數學一樣，GPU 就是那個最有效率的工具人！而且，有多張 GPU，代表可以同時跑更多不同的 AI 任務，或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果，在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎！

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房，有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計，體積相對緊湊，散熱空間也比較好（這對高功耗的 GPU 很重要！），部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算，進行「工程化」，讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格，背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場，系統穩定壓倒一切！你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧？這些設計確保了部署在現場的 AI 系統，能夠長時間、穩定地運作，把實驗室裡的科學成果，可靠地轉化成實際的應用價值。

台灣製造 × 在地智慧：打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能，能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署，及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析，還是其他 AI 相關的服務，都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務，讓企業在啟動 AI 專案前，大幅降低前期投入門檻，靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構，從精密製造、城市交通管理，到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全，都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是，這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示，這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果，往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI，不只是一項技術創新，更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場，就能被有效的「理解」與「利用」，是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石！

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• 作者／照護線上編輯部
• 本文轉載自 Care Online 照護線上《死亡率最高的皮膚癌！使用標靶藥物，提升黑色素瘤治療成效，皮膚科醫師圖文解說》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持 Care Online 喔
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70 多歲的老太太因為腳底的黑斑到皮膚科就診，原本看起來像瘀青，但是卻越來越大片，相當不尋常。切片檢查結果確認，這不是尋常黑斑，而是皮膚癌，更是惡性度很高的黑色素瘤。

高雄醫學大學附設中和紀念醫院皮膚科鄭詩宗醫師表示，因為已經出現轉移，屬於較晚期的黑色素瘤，除了接受手術治療，還需要全身性治療。

基因檢測發現患者的黑色素瘤具有基因突變，可以使用對應的標靶藥物。鄭詩宗醫師說，接受標靶治療後，病情受到控制，患者也持續接受治療，至今已超過 5 年。

黑色素瘤源自黑色素細胞，是死亡率最高的皮膚癌，鄭詩宗醫師說，「幾年前，台灣有針對轉移性黑色素細胞癌的病人做統計，當時第 4 期的 5 年存活率是 0，惡性度很高！」

全身各處的皮膚都可能產生黑色素瘤，患者皮膚上可能出現黑色病灶、較怪異的痣、或指甲有出現黑線等。根據腫瘤型態，黑色素瘤具有不同類型，包括結節型、肢端痣型、表淺擴散型等。

鄭詩宗醫師指出，亞洲人的黑色素瘤常長在腳底、手掌、指甲下方，早期黑色素瘤有時候看起來像瘀血，但是瘀血通常會在 1、2 週內消散，黑色素瘤卻會逐漸擴大。

如果發現自己或家人的皮膚有異常，務必及早就醫，把握治療時機。

較早期的黑色素瘤可以利用手術治療，鄭詩宗醫師說，若黑色素瘤已轉移至淋巴結或肝臟、肺臟、腦部等遠端器官，便需要接受全身性治療，例如標靶治療、免疫治療、化學治療等。傳統化學治療對黑色素瘤的效果較差，且副作用較強。

相較於化學治療，標靶治療的作用機轉較精準，若使用相對應的標靶藥物，能發揮較好的治療成效，且副作用較少，因此建議進行基因檢測，以擬定個人化的治療計畫。鄭詩宗醫師說，研究發現有多種基因突變與黑色素瘤相關，較常見的有 B-RAF、N-RAS、KIT 等。

在使用一線標靶藥物後，黑色素瘤可能逐漸產生抗藥性，鄭詩宗醫師表示，在二線治療也有標靶藥物可以使用，能精準抑制癌細胞提升治療成效，達到較高的反應率和較長的疾病無惡化存活期。若符合條件，健保已有給付標靶治療的藥物。

標靶治療雖然不一定會讓腫瘤完全消失，但是能夠避免腫瘤持續惡化。鄭詩宗醫師說，「第三期黑色素瘤的患者在接受手術後，建議要接受輔助治療，有助於穩定病情，減少進展至第四期的機率。」

貼心小提醒

黑色素瘤是死亡率很高的皮膚癌，其預後與期別有很大的關係，越早發現，治療效果越好。大家要留意身上的痣、黑斑、胎記，並定期觀察外觀變化。

觀察的時候，請利用 A－B－C－D－E 口訣，「A」形狀是否對稱（Asymmetry），「B」邊緣是否規則（Border），「C」顏色是否均勻（Color），「D」軸徑是否超過 0.6 公分（Diameter），「E」外觀是否持續變化（Evolving）。

若對皮膚病灶有任何疑問或發現皮膚上有難癒合的潰瘍、指甲出現黑線，務必及早就醫，讓醫師進一步評估喔！

• 本衛教資訊由台灣諾華協助刊登

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光動力療法，起源於 100 多年前

1903 年，諾貝爾獎得主 Niels Ryberg Finsen 發現照射紅外線可以預防天花的生成，而照射太陽中的紫外線可以治療皮膚結核病，此項發現也為光治療領域開啟了新的一個章節。

接著在 1950 年，科學家發現可以利用特定波長的光源來激發感光劑（Photosensitizer），且對細胞具有一定能力的破壞。

1966 年，科學家首次嘗試將光動力治療（photodynamic therapy, 以下簡稱 PDT）運用於腫瘤，一開始只是對感光劑可做為腫瘤細胞的螢光定位感興趣；一直到了 1975 年，科學家們發現利用感光劑定位的小鼠腫瘤，在特定波長的光源照射下可以被消除，且不會傷害到周圍正常的細胞組織。

此後 PDT 成了在臨床上研究腫瘤治療的新方法。

PDT 的治療三要素

PDT 的三個要素為：感光劑 、光源（可以是雷射光或其他光源，例如 LED）、組織及細胞內的氧分子。PDT 必須在這三個元素共同的作用下才能達到治療的效果，缺一不可。

首先，將感光劑加入組織細胞中，一開始所有的組織細胞都會吸收等量的感光劑，但在經過一段時間後，感光劑會從正常的細胞中被代謝，且累積在不正常增生的腫瘤組織（或惡化組織）中，之後再利用適合感光劑的特定波長光源激發感光劑，產生電子的能階變化，也就是電子從基態轉變成激發態，當能階恢復時，感光劑便能釋放出能量。

受釋放出的能量及光化學反應的影響，組織內的物質會產生氧化反應，進而生成對細胞具有毒性的自由基（free radicals），引起細胞毒殺作用，達到消除癌細胞的效果。就像把定時炸彈送到每個細胞上，但正常的細胞就會把它丟掉，不正常的細胞就會把它留在身上，直到引爆訊號發出，把所有帶著炸彈的不正常細胞都炸掉。

由於 PDT 為非侵入性治療，臨床上將其與傳統的放療、化療結合使用，如此可以達到消除腫瘤組織，又不影響到周邊正常組織的效果，且因為是非侵入性的治療，也可以大幅降低術後產生的傷口感染與癒後不佳的情況。

日光性角化症——皮膚癌前病變

有 60% 的皮膚鱗狀細胞癌（squamous cell carcinoma, SCC），是由日光性角化症（actinic keratosis, AK）轉變而來。目前認為發病原因與長期陽光曝曬有關，且好發在中老年人。

日光性角化症為肉眼觀察到的最早期之皮膚鱗狀細胞原位癌（squamous cell carcinoma in situ），因此在臨床治療上極具重要性。

日光性角化症如果放著不進行治療，將有相當高的機率會繼續惡化。

傳統上常見治療是利用冷凍、電燒、雷射或是手術切除等，然而若病人身體尚有多處皮膚癌病灶、大範圍病灶火這病灶邊界不清楚等情況，目前已有更新穎的治療方式——光動力療法。

治療皮膚的新利器

由於皮膚為人體的最外層，光線容易照射，所以多數皮膚相關疾病很適合接受 PDT。

目前普遍應用於日光性角化症的治療，並被美國食品與藥物管理局（FDA）核可為 PDT 的適應症，由近期的研究報告顯示，PDT 與傳統的冷凍療法的效果不相上下，但經由 PDT 治療後，對於皮膚外觀的破壞較小。

PDT 在其他癌症的臨床應用

目前癌症治療方法，主要還是以手術切除、化學治療、放射線治療，或是合併療法，來破壞或抑制癌細胞，但治療成效有限，且時常伴隨著癌症的再次復發。所以近年來，科學家們積極尋找新的癌症輔佐性療法。

近十年來，PDT 已廣泛地應用來治療癌症腫瘤。因為光的穿透性，所以用來治療表淺性的腫瘤組織，如口咽部、食道、氣管和支氣管、胃、結直腸、泌尿道和腹腔等部位可以達到顯著療效，甚至根治；而位於較深層的腫瘤組織，也可以配合其他類型的治療來提高療效。

綜合來說，PDT 治療上的優點包含了：

1. 感光劑低毒性且安全，不會影響身體其他的正常部位。
2. 感光劑及特定波長的光源，使 PDT 的治療上更具選擇性及專一性。
3. 傳統的癌症療程，可能在反覆治療下，使病人產生抗藥性。
4. 治療的傷口較傳統相治療小，可減少破壞組織完整性，且降低傷口癒合的感染機率。

但受到目前技術上的限制，PDT 目前最大的缺點除了治療價格昂貴外，光源的穿透性也使得 PDT 對於體積較大的腫瘤治療效果差，且第一代感光劑會滯留於皮膚，造成光過敏反應。

未來的發展希望：適用於多種疾病

PDT 的研究結合了光化學、光生物學、生物醫學工程學、藥學、基礎生物醫學和臨床醫學等多種領域。

近年來，配合新一代感光劑的開發，及光電生物科技的快速發展，加快了 PDT 臨床應用的研究速度，不僅癌症治療上有了新進展。應用在其他的醫療領域，如類風濕性關節炎（Rheumatoid arthritis）、心臟冠狀動脈阻塞（Coronary artery occlusion）、子宮內膜異位（Endomeriosis）、老人黃斑退化症（Macula degeneration）、乾癬症（Psoriasis）等相關的治療，也是值得讓人期待。

1. 光動力療法-維基百科
2. 對抗皮膚癌，光動力療法有效—台北長庚醫院皮膚科
3. 治療皮膚癌的新利器——光動力療法—台北榮民總醫院皮膚科
4. 光動力刀治療—新光醫療財團法人新光吳火獅紀念醫院

夏日炎炎，太陽每天都熾熱得嚇人，大多數人都會擦防曬乳，以阻擋紫外線，減少對皮膚的危害。不過，一則近期的研究指出，擦防曬乳其實也有可能會對皮膚造成負面的影響，該研究發現，各家廠商愛用的防曬成分──亞佛苯酮（Avobenzone、Butyl Methoxydibenzoylmethane），與含氯分子的水（例如泳池水）接觸並照射紫外光之後，會產生有危害的化學物質。

為何亞佛苯酮為什麼能獲得各家防曬乳廠商的青睞呢？這就要從防曬乳怎麼保護你的肌膚開始說起了。

防曬乳就是你的防護罩

從太陽而來的紫外線，依據波長可以分為紫外光A（UVA，波長320-400奈米）和紫外光B（UVB，波長280-320奈米）和紫外光C（UVC，波長100-280奈米）三種。其中UVC則在臭氧層就幾乎被消耗殆盡，只有UVA和UVB有辦法穿透大氣層抵達地表，而能夠到達地表的紫外光又以UVA為主。

皮膚曬紅或是曬傷的主因是皮膚照射了UVB區段的紫外線；而UVA對皮膚穿透力高，可以到達真皮層，UVA也是皮膚老化和罹患皮膚癌的主因之一。

塗上防曬乳，就像是在皮膚上塗上一層防護罩，這層防護罩可以阻隔紫外線，皮膚沒有接收過量的紫外線，就不會產生傷害了。而根據阻隔紫外線的方式，可以將防曬乳分為兩種：一種是直接把照在皮膚上的紫外光反射掉，另一種則是把照到皮膚上的紫外光吸收。

反射紫外光的方法屬於物理性防曬，是把一些金屬氧化物塗在皮膚表面，直接反射紫外光，例如：二氧化鈦或氧化鋅；而吸收紫外光的方法就屬於化學性防曬，這類方法是把一些會吸收紫外光的有機分子塗在皮膚表面，它們會吸收紫外光，並把吸收的能量以熱能或其他方式釋放出來。

長期以來，人們較注重曬傷的防護，因此目前多數的化學性防曬成分都是以吸收UVB的波段為主（各種不同防曬成分對應的紫外光波段，可以參考這篇）。以美國來說，常用於阻擋吸收UVA的成分只有化學性的亞佛苯酮以及物理性的氧化鋅，而亞佛苯酮可以吸收幾乎全波段UVA，自然就成為重要的防曬乳成分。

廣泛使用的亞佛苯酮，有機會分解成有毒的小分子

亞佛苯酮本身其實並沒有毒性。它在1973獲得專利，於1978、1988分別被歐盟和美國FDA核准使用後，且因為這個分子能吸收幾乎整個波段的UVA的特性，很快地便成了各廠牌的防曬相關用品的成分清單裡的一分子，大多數的防曬相關用品中都可以找到它的蹤跡。

雖然說分子本身無毒，但有研究者在去年（2016）發表的研究中發現，在有水分存在的情況下，亞佛苯酮也會如其他的防曬分子一樣，被紫外光照一照就分解、失去功能了。研究人員也好奇，如果在游泳池裡面使用含有亞佛苯酮的防曬乳的話，會發生什麼事，他們實驗結果顯示，在游泳池水的環境裡，亞佛苯酮如果被紫外光照射，就有機會和水中的氯氣分子反應，產生兩種含氯的衍生物（單氯和雙氯衍生物，如上圖的A和C）。

他們今年（2017）五月發表的研究又近一步的發現，分子C（兩個氯）會比分子A（一個氯）或亞佛苯酮（沒有氯），更容易因為照到紫外光而分解。而且他們發現，分解後產生的小分子是含氯的苯乙酮分子、含氯的苯甲酸，以及含氯的酚類，這些都是已知對人體有一定程度危害的物質。

目前，研究人員正繼續研究在氯化或溴化的淡水或海水中，亞佛苯酮可能產生的反應。如果將海水氯化或溴化後，亞佛苯酮能分解出來的小分子，種類會更多樣化；又如果亞佛苯酮在含有銅離子的水中（銅鹽可用作游泳池的殺藻劑），則會生成含溴仿（Bromoform），這個分子會對肝、腎或神經系統造成影響。

別擦防曬乳去游泳，就不用太過擔心

事實上，在衛福部食藥署2016年7月公告的「化粧品含有醫療或毒劇藥品基準」中，有明列限制亞佛苯酮在化妝品類產品中的添加量必須要低於5%。而且常用來阻擋UVB的成分（例如：octinoxate、octocrylene）都能幫助穩定亞佛苯酮分子，雖然讓吸收UVA的能力降低，但比較不容易分解。

更重要的是，要產生這項研究所說的有毒分子，需要的條件是讓亞佛苯酮與含有氯分子的水接觸，才有機會產生。日常生活中體表流的汗並沒有可以進行反應的氯分子，必須要擦防曬乳去游泳，才能產生這些危害物質，而且池水也會把這些分子連同防曬乳一併帶走，所以我們其實不需要太擔心毒物會直接透過皮膚進入身體，比較大的問題反而會是水的污染（不過大部分的游泳池都禁止擦防曬乳下水，所以其實也不用太憂心啦）。

在台灣，除了低濃度的純二氧化鈦（物理性）防曬以外，噴霧型奈米二氧化鈦和化學性防曬，都必須先向衛福部食藥署申請許可，所以如果你還是有點擔心自己使用的防曬乳的話，除了看瓶身標示，確認成分之外，你也可以到衛福部食藥署的含藥化妝品許可的查詢頁面，看看自己使用的產品申請許可，還有它的成分是什麼喔！

原始文獻：

1. Transformation of avobenzone in conditions of aquatic chlorination and UV-irradiation, Water Research (2016), Polonca Trebše et al., DOI: 10.1016/j.watres.2016.05.067
2. Stability and removal of selected avobenzone’s chlorination products, Chemosphere (2017), Cheng Wang et al., DOI: 10.1016/j.chemosphere.2017.04.125

資料來源：

1. Sunscreen creams break down into dangerous chemical compounds under the sunlight, Phys.org
2. How do the chemicals in sunscreen protect our skin from damage? ,  Phys.org

延伸閱讀：

1. 2017 最新防曬產品第三方檢測彙整圖表與評比 – MedPartner 美的好朋友
2. 物理性防曬和化學性防曬到底哪個好？關鍵5點讓你秒懂！防曬全攻略4 – Med美的好朋友 
3. Sunscreens: An overview and update, Journal of the American Academy of Dermatology, (2011) Sambandan, Divya R. et al., DOI: 10.1016/j.jaad.2010.01.005