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少了目鏡的數位顯微鏡

顯微觀點_96
・2024/04/16 ・2013字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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本文轉載自顯微觀點

顯微鏡在觀察微小物體上發揮非常重要的作用,但傳統光學顯微鏡通常愈將倍率放大,景深就愈淺,在觀察立體的生物標本或是組織切片,觀察者無論怎樣調焦,依然無法獲得完全清晰的圖片。數位顯微鏡便能解決這樣的問題。

數位顯微鏡和光學顯微鏡最大的差異在於觀察方式。數位顯微鏡不像傳統顯微鏡透過目鏡來觀察,而是使用數位相機獲取畫面,再將即時畫面投影到連接的電腦螢幕。

三要件組成數位顯微鏡

數位顯微鏡結合了傳統光學顯微鏡、數位多媒體和數位處理技術,其成像系統通常包括三個模組:顯微鏡光學模組、資料擷取模組、數位影像處理和軟體控制模組。

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顯微鏡光學模組執行顯微成像的功能,將欲觀察的樣本影像聚焦。一旦聚焦,資料擷取模組就會將影像以數位格式儲存在感光元件,如 CCD(電荷耦合裝置‍)或 CMOS‍(互補式金氧半導體),再透過 USB 或其他介面傳輸到電腦儲存裝置。

軟體控制模組則是整個數位顯微鏡系統的核心,可即時控制、優化擷取的影像,並加以處理、分析測量。尤其隨著功能更強大的電腦出現,數位顯微影像可以得到更有效和高效的處理,例如可以取代手動計數功能,或是快速推疊或拼接影像。

公式

Dtot 表示景深,λ 是照明光的波長,n 是物鏡至觀察物體間介質的折射率,NA 是物鏡的數值孔徑

e 是放置在顯微鏡物鏡圖像中,可分辨的最小距離,M 是橫向總放大倍率

從公式可以看到,景深和總放大倍率幾乎成反比。而以過去難以同時兼備的高倍率和大景深來說,使用顯微鏡調整焦點,搜尋並到達分佈在不同深度的樣本後,再以數位成像設備捕捉分佈在這些深度的所有清晰影像,傳輸到電腦就能產生高品質、清晰的影像。

另外,也可結合雷射和共軛焦顯微鏡觀察不同深度的橫斷切面影像,再利用電腦影像處理和 3D 重建演算法,便能可以獲得高解析度的立體輪廓,進而觀察複雜的細胞骨架、染色體、細胞器和細胞膜。

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數位顯微鏡的電腦即時處理也常應用在動態或活體(in vivo)檢測的研究中,例如細胞膜潛在變化、藥物進入組織或細胞膜的過程等。

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數位顯微鏡的倍率計算

傳統顯微鏡的總放大倍率為目鏡倍率 x 物鏡倍率,既然數位顯微鏡拿掉了目鏡改以數位相機、電腦取代,該如何計算總放大倍率呢?

數位顯微鏡除了光學放大倍率,還必須考慮數位放大倍率,因此總放大倍率=光學放大倍率 x 數位放大倍率

  • 光學放大倍率:物鏡放大倍率 x C 型轉接環放大倍率

由於連接顯微鏡和相機通常有一個 C 型轉接環(C-mount),且內建鏡頭。因此必須先將物鏡放大倍率乘以轉接環的放大倍率。

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  • 數位放大倍率=螢幕(顯示器)尺寸/感光元件尺寸

數位放大倍率必須考慮的元素有螢幕和感光元件。通常螢幕的對角線尺寸以英吋為單位,因此必須先將測量值轉換為毫米(mm);以 19 吋顯示器為例,其對角線測量值則為 19 吋 x 25.4=482.6 (mm)。

感光元件尺寸同樣以對角線的測量值來計算。以 1” 的晶片來說,其對角線測量值為 16(mm)。

感光元件規格(英吋)對角線
1″12.89.316
2/3″8.86.611
1/1.8″7.25.49
1/2″6.44.88
1/2.5″5.84.37
1/3″4.83.66
1/4″3.22.44

因此若以 10X 的物鏡搭配 0.67X 的 C 型轉接環,變焦 5X 後使用 2/3”CMOS 攝錄器拍攝並投影在 24 吋螢幕上。此時總放大倍率為:10 X 0.67 X 5 X 24 X 25.4 / 11 = 1856.5 (倍)

不過,隨著技術的不斷進步,數位顯微鏡和光學顯微鏡間的界限變得越來越模糊,有些數位顯微鏡採用更多光學元件,光學顯微鏡也採用了數位相機技術;相信打破藩籬的那一天指日可待。

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查看原始文章

參考資料

  1. Digital vs. Optical Microscopes: An In-Depth Comparison
  2. How to Calculate Microscope On-Screen Magnification
  3. Chen, X., Zheng, B., & Liu, H. (2011). Optical and digital microscopic imaging techniques and applications in pathology. Analytical cellular pathology (Amsterdam)34(1-2), 5–18.
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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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15 皮米的視界:開啟材料原子分析新紀元
顯微觀點_96
・2026/06/05 ・3801字 ・閱讀時間約 7 分鐘

在材料科學領域,「解析度」決定了人類理解物質世界的深度。最早期的材料科學家只能觀察晶體形貌,到現在能利用精密儀器直接解析單一原子排列模式,每一次解析度的突破,都重新設定了我們對材料的認知框架。

2025年,來自馬里蘭大學與伊利諾大學香檳分校的研究團隊[1],利用電子疊層繞射成像(electron ptychography)技術,成功達到小於 15 皮米(pm,10⁻¹² m)的空間解析度,不僅觀測到單原子級結構變化,更捕捉到低扭角摩爾超晶格的集體振動模式。這項成果不僅更新電子顯微技術的解析度紀錄,也標誌著材料觀測尺度正式進入「原子振動」時代。

原子解析最前線:從「看見結構」到「測量位移」

過去數十年,各種電子顯微技術在解析度競賽中互不相讓,從奈米尺度(nm,10⁻⁹ m)逐步推進至埃米尺度(Å,10-10 m),並逼近原子動態。材料科學研究的解析度不僅影響影像清晰度,更決定科學家提出問題意識的層次。


典型原子間距約為 200–300 pm,而原子因熱振動、應變或電子交互作用產生的位移,往往僅有數十皮米甚至更小。然而,正是這些微小的動態變化,主導了材料的關鍵性質,例如:電子傳輸行為、晶格應變分布、相變機制、超導或拓樸態形成等重要特性。

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當科學家企圖在原子尺度進行影像分析,傳統高解析電子顯微術雖能辨識原子位置,但在量測如此微小位移時,仍受透鏡像差、電子束散射與訊號雜訊限制,多數結果仍需依賴間接推論,而非直接觀測。

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1947年製作的鋁原子模型。來源:Science Museum Group. CC by 4.0

15皮米的意義

1皮米等於千分之一奈米,相當於頭髮直徑的萬億分之一,而多數原子半徑為 50–200 皮米。長期以來,TEM(穿透式電子顯微鏡)與 STEM(掃描式穿透電子顯微鏡)已能解析原子排列,但真實材料中的原子並非靜止,而是不斷受到熱振動、局部應變與電子交互作用影響。

當解析度進入15皮米以下,顯微技術開始出現質性轉變:觀測尺度不再只是確認原子「位在何處」,而是量化原子偏離平衡位置的微小移動,甚至辨識由大量原子共同發生的集體振動模式。

此時,電子顯微鏡首次跨越「結構觀測」與「行為量測」之間的界線,從靜態結構分析工具,轉變為原子動態物理行為的觀測平台。

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在15皮米觀測尺度下,材料不再被視為固定排列的結構,而是一個持續波動與調整的動態系統。微小原子位移即可改變能帶結構,進而影響導電性、磁性與量子相態形成。過去仰賴理論推測的效應,如今開始透過顯微觀測直接驗證。

什麼是電子疊層成像?

電子疊層成像(electron ptychography)是一種結合電子波動性與計算重建的先進成像技術。

電子的波動性在穿過極薄樣品時會產生相位改變。傳統電子顯微鏡主要利用電子強度成像,而疊層成像則透過「重疊掃描」方式逐點量測樣品,完整記錄繞射資訊,並以演算法重建樣品內部的電子分布及入射電子波的振幅與相位。

其核心技術包含重疊掃描:每次量測相鄰區域時,都會包含部分重疊範圍。以及反演重建演算法,能夠推算電子波如何與樣品交互作用。因此,電子層疊成像本質上是種計算式顯微技術。解析度不完全由透鏡決定,而與資料品質、演算法能力密切相關。

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15pm的視界 圖1 1
電子層疊成像基本原理。來源:劉仕彬
圖片2 1
電子層疊成像演算法流程。來源:劉仕彬

電子疊層成像 vs. 傳統電子顯微鏡

與傳統 TEM 或 STEM 相比,電子疊層成像的特殊之處源自其截然不同的成像方式:傳統電子顯微系統依賴電子透鏡直接觀測,一旦資訊遺失便難以復原。而疊層成像透過大量重疊量測形成資料冗餘,以演算法反推出唯一一致的物理解。

層疊成像時,透鏡像差與部分雜訊所造成的失真,可藉由計算反演修正與補回,形成所謂的「計算補償」。因此,解析度在疊層成像中,是資料品質、取樣密度、計算能力彼此交互而成的結果。

顯微系統的角色,也由傳統的影像獲取,演變為結合量測、運算與模型重建的計算式觀測儀器。

嶄新觀測——摩爾相位振動(Phason)

在低扭角雙層二硒化鎢(WSe₂)材料中,兩層晶格僅約 1–3° 的旋轉,即能形成長週期摩爾超晶格,產生複雜應變場與新型集體振動。這種稱為 phason 的集體滑移模式。不同於聲子的局部振動,屬於超低頻集體激發,其頻率位於次 THz 範圍[5],長期難以被直接量測,處於「理論上」存在的狀態。


藉由可達 15 皮米解析度的電子疊層成像,伊利諾大學厄巴納香檳校區的材料工程學家厄德金(E. Ertekin)、黃品珊(音譯。Pinshane Y. Huang)、范德贊德(A. M. van der Zande)與研究團隊在2025年首次成功捕捉phason局部化且具方向性的振動分布,為人類在原子世界的探索立下新里程碑。

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Phason的成功觀測,意味著材料科學不再受限於判斷原子位置,開始能夠直接觀察大量原子協同運動,揭露摩爾超晶格中隱藏的低頻動態自由度。

Phason對材料科學的重要性

一般材料的振動模式通常可透過拉曼或紅外光譜量測,但 phason 的特徵波數低於 1 cm⁻¹ [5],遠低於這些光譜技術的解析能力,訊號容易被背景噪訊淹沒。此外,phason 是一種集體滑移模式,空間上高度局部化且方向性明確,而傳統光譜只提供整體平均訊號,無法展現原子層級的位移分布。


電子疊層成像則能直接量測原子位移,使低頻集體模式得以被視覺化並解析空間分布,將材料分析由「平均結構」提升至「局部動態行為」的細緻層次。

在二維材料與量子材料研究中,微小原子位移即可顯著影響電子結構、熱傳導與電性行為等重要材料特質,因此原子級位移場已成為材料科學核心研究對象之一。在摩爾超晶格中,低頻 phason 振動會影響局部應變,進而可能調變平帶(flat band)與強關聯態,提供理解拓撲量子態的動態調變視角。

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精準量測原子群體振動模式,將能呈現材料的多種特質:

  • 熱穩定性:振動如何影響熱傳導與熱容
  • 電子調控:位移場如何重組能帶結構
  • 缺陷作用:雜質與邊界如何干擾原子群體的協同振動
  • 電子輸運:低頻振動對載子散射與量子輸運的貢獻

材料設計可以從量測結構、測試性能的既有模式,轉向「模擬振動、預測性能」的精準路線,加速開發流程。

Nanomaterial, Graphene, Abstract Background In The Form Of Nanotubes 3d Rendering
石墨烯彎繞而成的管狀結構。來源:Adobe Stock

對半導體與材料檢測的啟示

電子層疊成像技術的突破,也為高階材料檢測開啟潛在發展方向。

針對介面品質,將能超越觀測形貌,進行原子位移量測,達到原子級界面分析。面對精密元件的缺陷與應變量測,在皮米尺度解析局部應變,能提供更精準的製程回饋。

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最後,當顯微系統將超越傳統電子顯微儀器範疇,結合資料處理與演算法,成為智慧分析平台。未來的顯微系統競爭重點,不是專精於非單一性能,而是計算成像與智慧分析整合的整體系統分析能力。

解析度突破 15 皮米,儀器呈現的不只是更清晰的影像,而是能同時理解結構及其動態的材料分析模式。最先進的材料分析平台,能夠精密回報原子的位置,並進一步說明原子如何移動、如何影響元件性能。顯微系統正演進為整合高維資料擷取、即時運算與 AI 分析的計算式平台,加速從研究成果到產業應用的落地整合。

當解析度進入原子振動尺度

在黃品珊等材料工程學家的突破下,電子疊層成像將顯微觀測推向皮米等級,使人類首次能在原子振動尺度理解材料行為。這不僅是儀器性能的提升,更是觀測典範的轉移——原子層級的顯微技術開始從描繪結構,走向量測運動。

原子材料科學正由靜態描述邁入測量動態機制的嶄新階段。對半導體與先進材料產業而言,電子疊層繞射術帶來的原子動態理解能力,將成為高階檢測與智慧分析平台的重要基礎。面對人類的觀測,解析度的疆界持續後退;而人類對材料的理解,正開始深入動態的世界。

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參考資料

  1. Yichao Zhang, Ballal Ahammed, et al. (2025). “Atom-by-atom imaging of moiré phasons with electron ptychography.” Science, 389 (6758), p.423-428. DOI: 10.1126/science.adw7751
    https://www.science.org/doi/10.1126/science.adw7751
  2. “UMD Breakthrough Named Amongst Physics World’s Top 10 of the Year.” Published December 15, 2025, University of Maryland.
    https://mse.umd.edu/news/story/umd-breakthrough-named-amongst-physics-worldrsquos-top-10-of-the-year?utm_source=chatgpt.com
  3. 陳震。<電子層疊繞射成像技術的突破及應用>,《物理》,北京,2023 V.5.
    https://wuli.iphy.ac.cn/cn/article/pdf/preview/10.7693/wl20230509.pdf
  4. 何翰蓁。<讓鏡中世界不再黑白,電子顯微鏡的全新顯像技術>,《科學月刊》,台北,2017.
    https://pansci.asia/archives/116644
  5. Indrajit Maity, Mit H. Naik, et al. (2020). “ Phonons in twisted transition-metal dichalcogenide bilayers: Ultrasoft phasons and a transition from a superlubric to a pinned phase.” Phys. RevResearch 2, 013335. DOI: 10.1103/PhysRevResearch.2.013335
    https://journals.aps.org/prresearch/abstract/10.1103/PhysRevResearch.2.013335
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從「看不見」到「看見病毒入侵」——顯微技術如何一步步解密流感?
顯微觀點_96
・2026/03/10 ・3406字 ・閱讀時間約 7 分鐘

顯微技術與流感解密

2025年初知名藝人大S因流感過世,震驚社會;隨著冬季氣溫下降,流感疫情又將蠢蠢欲動。所幸得益於顯微技術的進步,科學家們在百年前「看見」流感病毒,現在進而拆解流感病毒進入細胞的動態過程,希望能進一步研發更有效的抗病毒療法。

流感是感染人類流感病毒所引發的急性病毒性呼吸道疾病,常引起發燒、咳嗽、頭痛、肌肉痠痛、疲倦、流鼻水、喉嚨痛等,多數國家每年均會發生週期性流行。

看不見的敵人,橫掃全球

除了週期性的地區流行,流感也曾出現大規模疫情,造成世界性大流行。其中1918年流感大流行(又稱西班牙流感)最為嚴重,導致全球數千萬人死亡。

1918年正值第一次世界大戰,美軍在主要入境港口之一,法國的布列斯特(Brest)首次出現流感疫情;4月中旬,波爾多軍醫院也出現了疫情。這些疫情持續時間短暫且無害,死亡人數很少,士兵們很快就從所謂的「三日熱」(the three-day fever)中恢復。

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之後,法國和英國部隊也陸續出現流感病例,位於法國聖納澤爾(Saint-Nazaire)的年輕士兵成群感染。1918年5月疫情擴散至索姆河前線(Somme)和洛林地區(Lorraine),前線每天報告新增1500至2000名病例。巴黎於6月受到影響,疫情持續蔓延至英國、德國、義大利,西班牙也未能倖免。

但當時第一次世界大戰的主要參戰國家,如德、英、法、美等國為了避免影響士氣,嚴格管制媒體報導疫情。然而保持中立而未參戰的西班牙,因為沒有實施戰時審查制度,西班牙媒體自由報導著流感相關新聞,甚至連西班牙國王阿方索十三世(King Alfonso XIII)感染重症的消息也被廣泛報導,造成西班牙疫情特別嚴重的錯覺,也因此被命名為「西班牙流感」。

1918年5月28日《太陽報》的頭條新聞報導西班牙流感新聞。
1918年5月28日《太陽報》的頭條新聞,內容為:馬德里三日熱病肆虐,八萬人罹病,國王陛下病重。圖片來源:Wiki

經由戰爭和海運,疫情擴散至全球,西班牙流感出現三波疫情高峰。第一波發生於1918年春季;到了1918年秋季,出現第二波疫情,是死亡率最高的一波;第三波則發生於1919年冬季至1920年春季,死亡率介於第一波和第二波之間。1918到1920年,估計西班牙流感造成全球約5000萬人死亡。

雖然流感造成的死亡人數更甚於一戰死亡人數,但人們還不清楚流行性感冒是由什麼病原體造成。許多科學家開始積極投入假定病原體的研究,大量患者體內存在流感嗜血桿菌(Haemophilus influenzae,前稱費弗氏桿菌Pfeiffer’s bacillus),但也有些病患體內無法分離出病菌,無法滿足柯霍式法則的條件。不過當時流感嗜血桿菌仍被認定是流感的病原體。

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羅伯特·柯霍(Robert Koch)

柯霍氏法則(Koch’s postulates):

  1. 病體罹病部位經常可以找到大量的病原體,而在健康活體中找不到這些病原體。
  2. 病原體可被分離並在培養基中進行培養,並記錄各項特徵。
  3. 純粹培養的病原體應該接種至與病株相同品種的健康植株,並產生與病株相同的病徵。
  4. 從接種的病株上以相同的分離方法應能再分離出病原體,且其特徵與由原病株分離者應完全相同。

直到1933年,英國科學家史密斯(Wilson Smith)、安德魯(Christopher Andrewes)和萊德勞(Patrick Laidlaw)在倫敦國家醫學研究所(NIMR)分離並鑑定出人類A型流感病毒。他們在流感患者身上收集鼻涕和喉嚨漱口液,過濾後滴入雪貂體內。之後雪貂開始打噴嚏並出現類似流感的症狀,並且傳染給同一籠的雪貂。他們證明了這種感染是可重複的,顯示該病原具感染性,而不是偶然。

1936年,一名年輕的倫敦國家醫學研究所研究員意外接觸到已感染流感病毒的雪貂的噴嚏分泌物。兩天後,他也出現流感症狀,並在喉嚨分離出病毒,血清出現特定抗體。這次意外完成的傳播鏈,實現了柯霍氏法則第三條。之後,B型和C型流感病毒也分別在1940年、1947年被陸續分離出來。

揭開奈米級真實樣貌

儘管此時人們已經知道流感的病原體是可過濾、體積比細菌小的病毒,但一直沒有「見到本尊」。

1931年德國科學家克諾爾(Max Knoll)與魯斯卡(Ernst Ruska)合力製作並發表了史上第一台電子顯微鏡。電子顯微鏡以電子束取代光來觀察物體,由於電子波長短於可見光,解析度提升到奈米等級,也使得病毒得以現形。

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用電子顯微鏡觀察,流感病毒呈現球形或絲狀;球形病毒的直徑約100奈米,絲狀病毒的長度則通常超過300奈米。

在電子顯微鏡下,其實很難僅靠外觀分辨A型和B型流感病毒。A型流感病毒的最外層是一層來自宿主細胞的脂質膜,就像穿上「外套」一樣。套膜外則有明顯的尖釘(spikes)構造,就像佈滿尖刺的球體。這些「尖刺」主要由兩種醣蛋白組成:血凝素(HA)和神經胺酸酶(NA),是流感病毒感染能力的關鍵,也正是H1N1、H3N2等亞型命名的由來。

病毒外殼上還零星分布M2離子通道蛋白(M2 ion channel protein),但數量非常少,平均每100至200個HA,才有一個M2。套膜下則有M1基質蛋白(matrix protein M1)支撐病毒結構,維持病毒穩定。B型流感病毒的整體結構和A型非常類似,只是膜蛋白組成略有不同,除了HA和NA之外,另有兩種B型流感獨有的NB和BM2蛋白。至於C型流感病毒,外型就和A、B型明顯不同,它們在感染細胞表面時,能形成長達數百微米的「繩索狀結構」。

然而,電子顯微鏡有其限制:樣本必須固定、脫水,只能看到「結果」,而非「過程」。雖然隨著螢光標記與活細胞顯微術的進步,研究者也開始追蹤流感病毒在細胞內的移動路徑。但螢光顯微鏡看到的是標記訊號,而非病毒的真實形貌;病毒如何與細胞膜互動、是否造成結構變形,仍多半停留在推測層次。

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(左)穿透式電子顯微鏡(TEM)下所見的流感病毒顆粒;(右)流感病毒的3D模型。
(左)穿透式電子顯微鏡(TEM)下所見的流感病毒顆粒,周圍環繞明顯的釘突;(右)流感病毒的3D模型。圖片來源:美國CDC Public Health Image Library (PHIL)

以「病毒視角」看流感病毒互動

蘇黎世聯邦理工學院分子醫學教授山內洋平(Yohei Yamauchi)帶領的研究團隊,使用改良的「病毒視角」原子力顯微鏡(virus-view atomic force microscopy),首次在活細胞表面即時觀察到單顆A型流感病毒進入細胞的過程。

原子力顯微鏡是以奈米探針,在樣本表面掃描,透過感測微小的力學變化來重建樣本形貌。研究團隊將原子力顯微鏡與共軛焦螢光顯微鏡整合,一邊確認顆粒的「身分」,一邊記錄其造成的細胞膜變形。

他們看到流感病毒在細胞表面並非立刻被吞噬,而是先停留一段時間,並在接觸處誘導細胞膜產生局部下陷。慢慢地病毒被細胞膜包覆,最終完成內吞。結果顯示病毒不是「自行闖入」,細胞也「主動」參與反應。細胞將對內吞作用重要的網格蛋白(clathrin protein)聚集到病毒所在的位置,細胞表面也會在病毒所在位置隆起,把病毒「往內拉」。如果病毒遠離細胞表面,這種波浪狀的膜運動也會增強,彷彿細胞要把病毒「抓回來」一般。

從光學顯微鏡的「看不見」,到電子顯微鏡的「看見結構」,再到原子力顯微鏡的「看見動態互動」,顯微技術的演進不只是解析度的提升,更不斷改變人們對流感病毒的理解,進一步為疾病研究和防治開啟新的可能。

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「病毒視角」顯微鏡(ViViD-AFM)示意圖及觀察病毒互動影像。
「病毒視角」顯微鏡(ViViD-AFM)示意圖及觀察病毒互動影像。圖片來源:Yohei Yamauchi團隊論文

參考資料:

  • Bouvier, N. M., & Palese, P. (2008). The biology of influenza viruses. Vaccine, 26 Suppl 4(Suppl 4), D49–D53.
  • Berche P. (2022). The Spanish flu. Presse medicale (Paris, France : 1983), 51(3), 104127.
  • Yoshida, A., Uekusa, Y., Suzuki, T., Bauer, M., Sakai, N., & Yamauchi, Y. (2025). Enhanced visualization of influenza A virus entry into living cells using virus-view atomic force microscopy. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 122(38), e2500660122.
  • A year-round disease affecting everyone. WHO

延伸閱讀:

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顯微觀點_96
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