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缺席的普拉修,2008 年諾貝爾化學獎第 4 位得主 (1)

顯微觀點_96
・2025/02/27 ・3943字 ・閱讀時間約 8 分鐘

本文轉載自顯微觀點

圖/顯微觀點

走進宴會廳的接駁車司機

2008 年 12 月,美國阿拉巴馬州航太重鎮,又名「火箭城」的亨茨維市有位接駁車司機請假一週,準備和妻子起飛前往瑞典斯德哥爾摩。他的禮服和皮鞋是租借來的,久違的跨國機票需要接受他人贊助,他們夫妻倆已經很久沒有長途旅行了。

這位 57 歲的男子叫做道格拉斯.普拉修(Douglas Prasher),原本受亨茨維市美國太空總署(NASA)下游承包商雇用,研發在太空艙使用的手持醫學診斷器。在 NASA 改組、中止計畫之後,他耗費近一年尋找科技職缺,最後在當地的汽車代理商擔任時薪不到 10 美元的司機。

普拉修這趟旅程終點是斯德哥爾摩市政廳「藍廳」的諾貝爾獎晚宴。當晚他只要任由司機接送,遠離油門和方向盤,但他一定會繼續在車上發揮他被家鄉乘客稱道的幽默感。

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普拉修夫妻並非任何受獎者的親友恩師,卻受到兩位諾貝爾獎得主馬丁.查菲(Martin Chalfie)、錢永健招待機票、住宿,請他們務必參與該年度諾貝爾化學獎頒獎典禮。

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2008 年,穿著公司制服的普拉修,身後是他每天接送客戶的轎車。Courtesy of Cape Cod Times

螢光熠熠的諾貝爾化學獎

2008 年諾貝爾化學獎聚焦現代生物學的最重要標記工具:讓活體基因表現、細胞運作機制得以被觀察的綠色螢光蛋白(GFP)。共享這項榮譽與 140 萬美元獎金的科學家包括:下村脩、查菲和錢永健。

下村脩在 1960 年代費盡苦心探究特殊的生物螢光來源,捕捉大量野生維多利亞多管發光水母(Aequorea victoria),純化、歸類其特有的螢光蛋白分子 GFP。

1992 年,查菲率領團隊成功基因轉殖 GFP,使大腸桿菌、線蟲等模式生物表現綠色螢光,開始實現「以螢光呈現特定細胞」的生物技術突破。

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不久後,錢永健實驗室解開GFP的氨基酸結構,繼而以基因工程創造顏色不同、強度更高、壽命更長的螢光蛋白變異體,使螢光蛋白成為生命科學最強力的標記工具。

這3位諾貝爾獎得主橫跨 30 年的成就,合力開拓了斑斕耀眼的生物影像研究大道,並引領他們到達瑞典市政廳金碧輝煌的水晶燈下,接受權貴顯要環繞祝賀。

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2008 年諾貝爾化學獎得主們,由左至右為下村脩、查菲、錢永健。Courtesy of The Nobel Prize Website

無私的領先者

從分子生物學的觀點來看,他們萃取、轉殖、改造 GFP 的生物螢光三部曲中,顯然缺少了 GFP 基因序列的「解碼」工作。這段分子生物學家進行基因轉殖前不可或缺,卻不被獎勵的關鍵任務,緊扣著普拉修的人生轉折與學術職涯。

GFP 基因序列對查菲的基因轉殖和錢永健的蛋白質改造而言,像是建造大樓的地基一樣重要。為了這段基因,16 年前的夏天,兩位頂尖生物學家都曾急忙拿起電話,尋找在伍茲霍爾海洋研究所(Woods Hole Oceanographic Institution)的助理研究員普拉修。

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此時普拉修剛發表 GFP 基因序列不久。他告訴查菲和錢永健,他很樂意分享這個樣本。不同於早已和普拉修聯繫過的查菲,錢永健驚喜於普拉修毫不藏私地分享研究成果。但錢永健的驚喜馬上混入了訝異,因為普拉修表明,自己已經決定停止研究 GFP。

這個在科學發展與個人前程上嚴重錯誤的決定,並非因為普拉修被其他題材分心或缺乏遠見,而是因為他已掙扎許久。

普拉修出身自俄亥俄州阿克倫市,以橡膠工業著稱的典型美國鋼鐵帶都市,他的父親和外祖父都在輪胎工廠幹活。普拉修曾經嘗試在輪胎工廠打工一個暑假,他確認自己不適合這份當地主流的勞力工作。

出於對生物學的喜愛,普拉修攻讀生物化學直到獲得博士學位,接著獲得喬治亞大學教授柯米爾(Milton Cormier)雇用,投入維多利亞多管水母發光蛋白的發光因子轉殖計畫。

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下村脩對維多利亞水母的研究指出,這種水母具有兩種能夠發光的蛋白質,水母素(aequorin)和GFP。水母素能夠轉化與鈣離子結合的化學能,發出藍光。GFP 受水母素發出的藍光激發,繼而發出綠光。因此維多利亞水母在波浪中呈現藍綠色的光彩。

普拉修前往富萊德港(下村脩曾經攜家帶眷撈捕水母的地方),與同事分工合作捕捉大量維多利亞水母,萃取水母素與 GFP 作為解碼基因序列的材料。半年左右,普拉修就建立維多利亞水母的基因資料庫,並比對同事們萃取出的水母 mRNA 序列,逐步找出水母素與 GFP 的基因序列。

洞燭 GFP 潛力

上方為普拉修的科學職涯地圖,從中西部的俄亥俄州阿克倫市出發,結束於加州大學聖地牙哥校區,兩度橫跨美國國土。普拉修曾表示,搬家對他的家人,尤其是學齡的子女來說,造成嚴重生活衝擊。

儘管雇主柯米爾認為,水母素作為檢驗試劑具有明確的商品化機會,對生物發光現象產生濃厚興趣的普拉修卻意識到,GFP 作為生物分子標記的科技潛力比協同發光的水母素更加耀眼奪目。

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研究 GFP 的過程中,普拉修發現 GFP 可以利用內在的發色團獨立運作發光,不必與外在發色團或離子結合。而且 GFP 蛋白僅由 200 多個胺基酸構成,構造簡單輕巧,不易影響相鄰分子運作。相對之下,水母素需要與鈣離子結合才能發光,大大限制了可能的應用範圍。

  • 水母素等仰賴化學能與外在發色團的發光蛋白質,後來被稱為生物發光分子(bioluminescent molecule)。
  • GFP 等獨立吸收、放光的蛋白質則稱為螢光分子(fluorescent molecule)。

時值1987年,普拉修成為第一個對 GFP 產生堅定信心的學者。已知的發光蛋白往往需要複數分子合作放光,沒有人成功研發足以實際應用的技術。從 GFP 發現者下村脩到普拉修的同事,當時都懷疑 GFP 能否在其他生物體內獨立發光。但普拉修眼中反映的是 GFP 點亮細胞內分子謎團的光明未來。

以 GFP 照亮生命系統細節的構想普拉修在腦中成形,他將轉殖 GFP 基因進入其他生物(例如大腸桿菌)設定為首要科學目標。該年獲聘伍茲霍爾海洋研究所助理研究員後,普拉修將 GFP 基因選殖(gene cloning)、製作 GFP 基因的互補序列(cDNA)作為獨立職涯第一個重大研究計畫。

當時 GFP 處在美國學界認為「有價值」的光譜之外,普拉修的提案被認為是孤注一擲(high-stakes)的。除了美國癌症協會的 20 萬美元經費之外,普拉修未能得到其他挹注。

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儘管如此,普拉修還是帶著希望,與家人一起搬到伍茲霍爾海洋研究所附近的海灘小鎮,冀望以GFP研究踏出海洋研究所終身職(tenure)資格,同時舉家落地生根的第一步。

Falmouth Harbour
伍茲霍爾海洋研究所附近的福爾茅斯(Falmouth),是普拉修一家在 1988 年後曾居住的港口小鎮。後來為了工作搬離子女就學成長的城鎮,普拉修相當無奈。Courtesy of city-data.com

前網路時代的孤獨先知

普拉修發現自己在新職場比想像中更孤立。1980 年代的伍茲霍爾海洋研究所多數成員大多是海洋生物學家、生態學家,僅有屈指可數的分子生物學家。不僅沒有人能夠指導普拉修進行 GFP 基因轉殖,同事們也不了解生物螢光的科學潛力。

在缺少導師和同儕認同的環境中,普拉修一面經歷自我懷疑與內心掙扎,一面獨力製作 GFP 的 cDNA。同時,在研究所門外廣大的生命科學領域中,愈來愈多科學家體認到微觀生物學「眼見為憑」的意義。普拉修發表的階段性成果,逐漸吸引具有先見之明的學者。

企圖「看見」線蟲觸覺神經運作機制的哥倫比亞大學教授查菲,在 1989 年聯繫上普拉修,學到 GFP 作為生物分子標記的潛在優缺點。查菲和普拉修約定,一旦普拉修完成 GFP 基因選殖,他們就開始合作轉殖 GFP 進入線蟲與其他生物的基因工程。

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在綠色螢光之路上踽踽獨行超過一年,普拉修完成了 GFP 基因選殖,完成了互補的基因序列。普拉修刻苦完成這項 GFP 技術關鍵元素的同時,查菲正在猶他大學與新婚妻子享受學術假期。1990 年,兩人都還沒有電子郵件,普拉修僅能透過電話留言將好消息傳達給查菲,然而訊息猶如石沉大海。

沒有查菲的幫助,普拉修獨自啟動 GFP 基因轉殖實驗的過程並不順利,在他成功使大腸桿菌發出螢光之前,研究經費已經耗盡,新的申請卻四處碰壁。

除了經費,伍茲霍爾海洋研究所同事的漫不在乎更讓普拉修徬徨無助,他在所內的研討會報告和升等考核並沒有得到太多肯定,他感到自己距離終身職資格愈來愈遠。儘管如此,普拉修的 GFP 基因序列解碼成果依然在 1992 年 2 月發表於重要期刊《基因》,並在日後被引用上千次。

GFP技術之前的線蟲神經元標記方法,最上圖為線蟲的觸覺神經受器位置。第二圖為免疫染色,第三圖為β-半乳糖苷酶標記法,第四圖為原位雜交標記。對查菲來說,這些方法都需要繁雜的製備過程,並且只能觀察死去的固定組織,限制了他的探索。Courtesy of M. Chalfie
GFP 技術之前的線蟲神經元標記方法,最上圖為線蟲的觸覺神經受器位置。第二圖為免疫染色,第三圖為 β- 半乳糖苷酶標記法,第四圖為原位雜交標記。對查菲來說,這些方法都需要過於繁雜的製備過程,並且只能觀察死去的固定組織,限制了他的探索。Courtesy of M. Chalfie

當年循這篇論文追本溯源而來的科學家,包括正在尋覓恰當螢光蛋白的錢永健、依然渴望視覺化線蟲神經元的查菲。他們不僅希望獲得 GFP 的基因序列,也相當樂意和普拉修合作進行深入研究。

延伸閱讀:缺席的普拉修,2008 年諾貝爾化學獎第 4 位得主(2)

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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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