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XFEL 捕捉原子解析度 DNA 修復過程

顯微觀點_96
・2025/04/17 ・2232字 ・閱讀時間約 4 分鐘

本文轉載自顯微觀點

圖/顯微觀點

DNA 損傷有多種類型,是導致癌症或遺傳性疾病的致病原因之一。其中,環丁烷嘧啶二聚體(cyclobutane-pyrimidine dimer ,CPD)是一種紫外線誘導的常見 DNA 損傷,影響 DNA 複製時的鹼基配對,如無法修復將導致突變。

生物體有不同的 DNA 修復機制,但其修復過程仍是未解之謎。中研院院士蔡明道率領的國際研究團隊,則應用序列飛秒晶體學(serial femtosecond crystallography, SFX),以 X 射線自由電子雷射(X-ray free electron laser, XFEL),在極短時間內捕捉光解酶酵素修復 DNA 損傷的過程和關鍵中間體結構,可說是首次在原子解析度下直擊 DNA 修復的完整過程。研究成果更登上今年 12 月發表的國際科學期刊《科學》(Science)。

由左至右中央研究院生物化學研究所呂桐睿todd L. Lowary所長、廖俊智院長、蔡明道院士、國立臺灣大學化學系馬左仲manuel Maestre Reyna助理教授
由左至右中研院生化所所長呂桐睿(Todd L. Lowary)、中研院院長廖俊智、院士蔡明道、國立臺灣大學化學系助理教授馬左仲(Manuel Maestre Reyna)。圖片來源:中研院提供

雖然隨著X射線晶體學和冷凍電子顯微鏡技術的發展,科學家已經可以用原子等級的解析度分析許多酵素和酵素複合體的結構,然而這些方法只能捕捉反應開始或結束的單一瞬間,無法進一步觀察反應過程。

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這次的研究利用 XFEL 技術,在極短(100 億分之一到 5000 分之一秒)的時間內,為 DNA 光解酶催化過程的多個反應中間體結構拍了 18 張照片,顯示了四個反應位點隨時間的變化。

團隊在皮秒(picosecond, ps)層次捕捉到電子轉移;皮秒到奈秒(nanosecond, ns)的範圍內修復 CPD 損傷,隨後參與催化酶部分的恢復;在 500 奈秒時形成完全還原的酶產物複合物。 最後,在 25 至 200 微秒(µs)內捕獲胸腺嘧啶鹼基的後翻轉中間體,雙鏈 DNA (dsDNA) 重新退火黏合。

阿秒(as):10-18 秒,目前實驗上能測量的最小時間尺度
飛秒(fs):10-15
皮秒(ps):10-12
奈秒(ns):10-9
微秒(µs):10-6
毫秒(ms):10-3
秒(s)

蔡明道指出,這項研究直接以原子解析度觀察酵素反應的完整過程,不但促進結構生物學的發展,也開啟酵素學的新時代。且透過 XFEL 技術,可檢視酵素的反應中間體結構的全貌,進而提供後續應用機會,例如新藥物開發的潛在新靶點。

使用 XFEL 的 SFX 技術,約在十年前問世,主要用於以時間分辨結構的研究。

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一般雷射使用將特定物質作為雷射介質,將其電子以能源(光)激發至激發態。當能階提高後的電子嘗試回到低能階狀態,便會釋放能量;再結合共振腔,產生能量相等、高同調性的雷射光。因此一般雷射有三個基本要素:增益介質(gain medium)、共振腔(optical resonator)和激發來源(pumping source)。

自由電子雷射(free electron laser ,FEL)則是利用聚頻磁鐵(undulator)或增頻磁鐵(wiggler)的磁場將高速前進的電子束多次改變方向,將動能轉為光子。

由於 FEL 不需要介質也不需要特定物質做居量反轉,不會被特定物質的能級限制波長,只要調整動能和磁鐵的參數就能改變雷射波長。因此涵蓋範圍從微波、遠紅外線、可見光到 X 射線等;XFEL 即是 X 射線波長的自由電子雷射。

X 射線可以用來研究晶體中原子排列的狀況,透過繞射圖像來判斷晶體中電子密度分布狀況,分析原子位置和化學鍵資訊,例如解開 DNA 雙股螺旋結構。但 X 射線波長短、對物質穿透力強大,也容易造成蛋白質晶體損傷。

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XFEL 具有 X 射線波長特性,卻比以往的亮度高 10 億倍;而且脈衝持續時間短,就像超高速閃光燈,可以瞬間捕捉到原子運動和及快速的化學反應。

XFEL 提供極其明亮且短暫(約 10 fs)的 X 射線雷射,能在出現任何輻射損傷前從蛋白質微晶體中進行繞射(破壞前繞射),也就是繞射測量在樣品破壞之前就已經完成。

而透過繞射圖樣,那些容易被 X 射線輻射改變的蛋白質穩態結構便能被確定;與超快可見脈衝結合時,就能確定光誘導過程中的中間體。 全球提供 TR-SFX 的設施僅有五個,分別分布在美國、日本、德國、韓國和瑞士。本次蔡明道院士團隊的研究,則在日本 SACLA 和瑞士 SwissFEL 進行 XFEL;論文共同作者共有 69 位,分別來自世界各地的17個研究機構。

參考資料:

  1. 中研院新聞稿:看到了!在原子解析度下直擊 DNA 光解酶酵素的修復過程
  2. Vos M. H. (2023). Filming DNA repair at the atomic level. Science (New York, N.Y.)382(6674), 996–997.
  3. Maestre-Reyna, M., Wang, P. H., Nango, E., Hosokawa, Y., Saft, M., Furrer, A., Yang, C. H., Gusti Ngurah Putu, E. P., Wu, W. J., Emmerich, H. J., Caramello, N., Franz-Badur, S., Yang, C., Engilberge, S., Wranik, M., Glover, H. L., Weinert, T., Wu, H. Y., Lee, C. C., Huang, W. C., … Tsai, M. D. (2023). Visualizing the DNA repair process by a photolyase at atomic resolution. Science (New York, N.Y.)382(6674), eadd7795.
  4. Martin-Garcia, J. M., Conrad, C. E., Coe, J., Roy-Chowdhury, S., & Fromme, P. (2016). Serial femtosecond crystallography: A revolution in structural biology. Archives of biochemistry and biophysics602, 32–47.
  5. 【理化學研究所】X射線自由電子雷射研究設施SACLA
  6. 自由電子雷射器  雷射技術新里程碑
  7. 維基百科:自由電子雷射器
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顯微觀點_96
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從細微的事物出發,關注微觀世界的一切,對肉眼所不能見的事物充滿好奇,發掘蘊藏在微觀影像之下的故事。

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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

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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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