大部分的生物體材料都是由蛋白質所組成，經由重複簡單的構造來達到特定的機械或是生理功能。生物體材料的另一個好處就是都在常溫進行的溫核反應及具備生物的降解性，蠶絲用在衣物上已經有很久的歷史，也可以大量生產，目前有很多研究是希望把生物體的絲類材料(例如蠶絲或是蜘蛛絲)變成各種功能性的材料。
這演講展示目前在蠶絲材料方面的幾個進展，其中包括了可以作為微結構的透明基材，可以設定時間降解的藥物攜帶材料，有機械性強度的螺絲，以及跟電極組合的微感測器等。裡面一個重要的觀念是：蛋白質材料變成材料的過程是一種自組裝，所以只要找到合適的配方，就可以在合適條件下形成想要性質的材料，蛋白質材料的另一個優點是可以經由基因工程在分子層次設計功能，在未來更多的功能都可以整合進這樣的材料裡。
本文原發表於Scimage 科學影像 演講[2011-07-10]
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。
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！
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。
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。
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。
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。
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。
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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中國人是世界上最早養蠶的民族。根據可考的資料，至少有 5000 千年之久，難怪中國又有「絲國」之稱。
蠶是唯一馴化的昆蟲，所以稱為家蠶。人們長期養蠶，自然而然產生了許多和蠶或蠶絲有關的成語，譬如鯨吞蠶食、作繭自縛、抽絲剝繭、破繭而出、一絲不掛等等。讓我選擇「抽絲剝繭」作為樣本，來談談蠶繭和蠶絲吧。
蠶卵孵化後，吃著桑葉長大。經過三眠或四眠，開始吐絲結繭，把自己裹起來。蠶在繭裡化蛹，羽化後變成蠶蛾。蠶蛾從口中吐出鹼性液體，讓蠶繭一端軟化，就可以破繭而出，飛出去尋找配偶，產生下一代。
蠶結繭時，抬著頭不停地繞著身體吐絲。若非受到干擾，吐的絕不間斷，一根絲竟然長達 500-1000 公尺！人們養蠶的目的，就是為了取得蠶絲。那麼怎麼將蠶繭上的絲抽出來呢？
抽絲時要把蠶繭放在水裡煮，讓蠶絲間的膠質溶化，然後找出絲頭，才能將每個蠶繭上的絲抽出來，最後只剩下已被煮死的蠶蛹。抽絲時，同時抽取好幾個蠶繭，撚成一股絲線，這個過程稱為繅絲。
繅絲時，絲得一根一根地抽，繭得一層一層地剝。成語「抽絲剝繭」，比喻由表及裡，細緻地分析，以發掘真相。讓我們造兩個句吧。
這宗刑案，經過警方抽絲剝繭，終於真相大白。
在我抽絲剝繭之下，這道數學難題終於解開了。
家蠶屬於鱗翅目、蠶蛾科。鱗翅目分為蛾類和蝶類兩大類，牠們是完全變態昆蟲，一生分為卵、幼蟲、蛹和成蟲等 4 個階段。蛾類和蝶類有若干差異，包括蛾類的觸鬚呈羽狀，蝶類呈棍棒狀；蛾類大多夜間活動，蝶類大多白晝活動。此外還有一個差異，就是蛾類會結繭；蝶類不結繭，牠們的蛹有個硬殼保護。
由於蛾類會結繭，所以除了家蠶，還有幾種野蠶可養來抽絲。最有名的野蠶是柞蠶，屬於天蠶蛾科，以殼斗科的植物為食。柞蠶起源於中國北方，現已傳播到韓國、日本、印度等地。篦麻蠶，屬於天蠶蛾科，起源於印度，現已傳播到中國、日本及義大利等地。
這兩種野蠶都採野放的方式，也就是在野外飼養，結繭時到樹上採收。野蠶絲的織品，不如家蠶絲細緻，但堅韌耐磨。尼龍沒發明前，降落傘的繩索就是柞蠶絲製的。
本文轉載自中央研究院「研之有物」，為「中研院廣告」
2022 年的猴痘病毒大概是除了新型冠狀病毒以外，最被社會關注的病毒之一，在這波的全球感染趨勢下，臺灣疾病管制署 2022 年 10 月 9 日公布，國內出現第 4 例猴痘境外移入確定病例。我們該繼續擔心猴痘病毒嗎？中央研究院研之有物團隊專訪院內分子生物研究所張雯研究員，請她解析痘病毒進入宿主細胞的機制，以及猴痘病毒的感染風險。
根據世界衛生組織（World Health Organization, WHO）統計，自 2022 年 5 月英國出現首例猴痘（Monkeypox，或稱 Mpox）個案之後，迄 10 月為止，全球已通報超過 7 萬確診病例。[註1]
WHO 也在 7 月 23 日正式宣布，猴痘是繼 2020 年新冠肺炎疫情之後，又一「國際關注公共衛生緊急事件」（Public Health Emergency of International Concern，PHEIC），呼籲各國應該對此波病毒傳染加以重視。
猴痘病毒是什麼？這類型的痘病毒如何感染人類？讓我們接著看下去吧！
猴痘病毒在分類學上，屬於痘病毒科 （Poxviridae），正痘病毒屬（Orthopoxvirus）。該病毒於 1958 年首次從實驗用猴的皮膚病灶中被分離，故命名為「猴痘」病毒。雖然它可以感染猴子，但是寄主範圍廣泛，尚包括齧齒動物如甘比亞袋鼠與其他靈長類動物。
猴痘病毒的真正野外宿主尚未有定論，可能為小型哺乳類。猴痘病毒透過這些中間宿主傳播給人類，屬於人畜共通傳染病。
病毒由野生動物傳播給人類的方式，通常透過直接接觸，像是碰觸到受病毒感染動物的血液、體液或黏膜；食用受感染動物也有感染風險。
在過去，猴痘的傳播幾乎都侷限在非洲大陸，直到 2003 年美國爆出 40～50 例之感染案例。經追查後發現，感染源頭為走私進口之非洲寵物鼠，將病毒傳染給當地土撥鼠及人類。值得一提的是，此次感染人類之猴痘病毒株毒性較弱，無人死亡，整個疫情在半年內就平息了，而且鮮少出現人傳人的案例。
在非洲流行的猴痘病毒可分為中非和西非兩個分支，中非分支比西非分支病毒更容易傳播，且致死率更高，可達 10%。然而，因為疫情僅限於非洲，即使致死率高也鮮少受到國際關注。
自 2022 年 5 月以來，造成全球頻繁出現人傳人的猴痘病毒，經定序確認屬於西非分支，致死率約為 1%。此次疫情人與人之間的傳播多半是經由密切接觸，像是身體接觸時沾染到感染者分泌物、黏膜，或是皮膚水泡破裂流出的體液等等。另外也有機會經由口鼻噴出的飛沫，或是日常用品如衣物表面傳播病毒。
傳統上，感染猴痘後會出現發燒、畏寒、頭痛、淋巴腺腫大等典型症狀，並在發病後起疹子，自患部蔓延至身體其他部位，繼而發展成水泡、膿疱等。
不過，美國疾病管制與預防中心指出，2022 年疫情的病患多半由於性接觸造成傳染，因此出現較不典型的症狀，像是疹子最早出現在生殖器或肛門周圍，且不一定會擴散至身體其他部位，發燒等症狀也比較不明顯，因此不易辨別、常常誤診成其他傳染病。目前臺灣衛生福利部疾病管制署，已把猴痘列為第二類法定傳染病，不敢輕忽大意。
說到猴痘病毒，便不得不提到同樣是正痘病毒屬，且惡名昭彰的近親：天花病毒（Variola Virus）。感染天花病毒產生的症狀跟猴痘類似，但更為嚴重。歷史上幾次天花大流行，至少帶走三億人的性命。不過在十八世紀，愛德華，金納（Edward Jenner）醫師倡導以牛痘病毒（Vaccinia Virus）製成的天花疫苗，已經於二十世紀成功的將天花病毒趕盡殺絕，目前僅有美、俄兩國的中央疾管機構仍保存些許天花病毒。
天花疫情之所以能被完全清除於人類社會，一個很重要的原因是因為其沒有人類以外的其他宿主。
天花病毒只會在人類之間散佈；當疫苗逐漸普及，民眾逐漸獲得抵抗力之後，天花病毒就無法生存。至於近期快速散播的猴痘病毒則不同，由於寄主範圍較廣，可感染多種野生嚙齒及靈長類等動物，導致猴痘病毒較不易完全根除。
針對此一波猴痘疫情，張雯指出，雖然病毒基因組上已經出現多個鹼基的變異，但不必然產生功能性影響。此外，因為痘病毒表面有多種相似度高之抗原，接種天花疫苗產生之免疫細胞仍具有可辨認猴痘病毒之能力，產生具有中和活性之抗體來保護個體。目前的第三代天花疫苗對猴痘仍具有相當的防禦能力，民眾毋需過於恐慌。
為什麼用牛痘病毒製作的天花疫苗可以抵禦猴痘病毒？
原因在於牛痘、猴痘與天花病毒親緣關係接近，不僅病毒表面有同源性高的蛋白質用以進入寄主細胞，三者入侵細胞的機制也類似。長期研究牛痘病毒進入細胞機制的張雯認為，目前的研究成果可以協助科學家了解猴痘病毒的生活史。
對於痘病毒進入細胞的機制，以牛痘病毒當作模式物種研究的張雯指出，有感染力的痘病毒具有兩種形式，成熟病毒（Mature Virus，MV）及細胞外病毒（Extracellular Virus，EV）。兩者均帶鞘膜，但 95% 以上細胞內產生的病毒為成熟病毒。
成熟病毒藉由鞘膜上的四種鞘膜蛋白質，分別是：H3、D8、A26 及 A27，以附著在細胞表面的醣胺聚醣（Glycosaminoglycans）。接著病毒會聚集於細胞表面脂質筏（Lipid rafts）與細胞受體蛋白質 Intergrin β1 以及 CD98 結合，誘導宿主細胞內的訊息活化，產生細胞肌動蛋白質的聚合作用（Actin polymerization），促成液飲作用 ( Fluid phase endocytosis ) 將病毒吞入細胞內。
牛痘成熟病毒被液飲作用產生的囊泡所包裹進入細胞質，接下來囊泡內環境會逐漸酸化，而酸性會誘導病毒鞘膜蛋白質 A26 結構改變，使得病毒融合蛋白質活化，促使病毒鞘膜與囊泡膜融合，脫去鞘膜的病毒內核進入細胞質內，開始新一波的基因複製及病毒組裝。
大部分 DNA 病毒是進入到細胞核，因為合成 DNA 所需之核苷酸原料在宿主的細胞核裡面；但痘病毒卻不是，反而在細胞質裡進行它的生活史。
張雯指出，痘病毒具它自身專用之 RNA 及 DNA 聚合酶，連基因轉錄及基因複製的過程都不假手宿主細胞之聚合酶。
牛痘病毒進到宿主細胞後，早期反應基因（Early gene）會立刻開始表現，產生早期病毒蛋白質，包括中期轉錄因子和 DNA 聚合酶以 DNA 複製；病毒會接續產生其他中後期的蛋白質，並且修飾內質網，把遺傳物質與蛋白質組裝成新的成熟病毒顆粒，完成牛痘病毒的生活史。
細胞產生之 MV 是非常穩定的病毒狀態，製造出來後會留在細胞質內，待細胞死亡破裂才會釋出。然而，少部分的 MV 會被運輸到寄主細胞的高基氏體進行「加工」，多包兩層高基氏體的膜，形成三層膜的病毒顆粒（Wrapped Virus，WV），並藉著細胞的微管移動到細胞邊緣。
接著，三層膜的 WV 病毒會透過「內向外」的細胞膜融合，脫去最外層的膜，剩下兩層膜之 EV 便裸露在寄主細胞膜的「外面」，伺機尋找下一個細胞。EV 與 MV 不同，在環境中極不穩定，也因其鞘膜特性的不同，兩層膜的 EV 較脆弱，一旦附著在細胞表面後，其第一層外膜產生撕裂，露出第二層膜，不需經由胞飲過程及酸性環境的催化，此時 EV 可以直接與細胞表面之細胞膜進行膜融合，完成感染過程。
「成熟病毒 MV 藉胞飲作用後的酸性環境觸發病毒膜與囊泡膜融合，跟 EV 病毒在中性條件下直接與細胞膜融合，這兩種模式最大的差異，就取決於病毒表面是否有 A26 鞘膜蛋白質。」
張雯指出，A26 的作用就是抑制病毒膜融合的進行，而 A26 鞘膜蛋白質只存在 MV 表面，卻不在 EV 表面。A26 蛋白質組裝在病毒顆粒上，抑制膜融合，以維持 MV 病毒的穩定。 直到病毒感染細胞後，它的抑制功能會在囊泡形成的酸性環境下被解除，膜融合才得以順利進行，將病毒內核送入細胞質中。
不只是牛痘，天花跟 2022 年流行的猴痘病毒表面都有 A26 鞘膜蛋白，藉由解開鞘膜蛋白質如何調控病毒入侵細胞的機制，或許可以在未來變成圍堵猴痘病毒的籌碼。
目前已報導的猴痘病毒有多達 50 處基因突變，而突變帶來的效果還有待進一步研究，但張雯卻不那麼擔心會有免疫逃脫的狀況出現。張雯指出，已經有實驗證明天花疫苗可以預防猴痘病毒，不論是先前提到一層膜或兩層膜的痘病毒狀態，被疫苗激活的人體免疫細胞都有能力辨認。
「新冠肺炎只有一個棘蛋白當作抗原，要是一出現突變就很麻煩；但猴痘病毒不一樣。」張雯解釋說，猴痘病毒表面的鞘膜蛋白例如 H3、D8、A27、L1 及 B5 都具有多樣的抗原區域，可刺激強大的免疫反應，產生各式各樣中和抗體。當中和抗體辨認的病毒抗原目標大且多時，病毒就很容易被發現、殲滅，即使少許突變也無法讓病毒逃脫其餘中和抗體的辨識。
因此，張雯表示，對付猴痘病毒用現有的第三代天花疫苗就夠了！「其實不論哪一代天花疫苗，刺激免疫力的能力都夠好，差別主要在於疫苗本身的安全性。」張雯強調，因為天花在 1980 以後就已經滅絕，沒有必要實施接種。各國現有的天花疫苗庫存是為了少數高危險群工作者之防護，或是防範天花病毒作為生化武器之用途，存量不夠多，短時間內無法供應大量民眾施打，所以猴痘疫情才會在爆發初期就引起恐慌。
如今猴痘病毒在特定群體中傳播只是暫時的表象，張雯指出，猴痘病毒傳播主要是靠接觸傳染，而且無關性別、性傾向或是否有發生性關係，只要有近距離的「肢體接觸」或污染物接觸都有可能沾到病毒而感染。各國有關當局應盡快鎖定確診個案的接觸者，以及接觸者的親朋好友們，讓他們優先施打疫苗，並追蹤成效。動作越快就越能有效圍堵疫情。
過去各國科學家花費許多心思研究天花病毒，讓 WHO 存有足夠的天花相關資料，一舉成功用疫苗滅絕天花病毒。這也是至今人類醫療史上唯一成功滅絕病毒的案例。以此為基礎，想要防治相近的猴痘病毒並非難事。張雯也不認為短期內猴痘疫情會一發不可收拾。
回顧 2022 年，有很多個案是因從事性行為產生的密切接觸而被傳染，「當然固定性伴侶是可以減少病毒傳播的機會」張雯說。然而，過度簡化個案特徵與傳染途徑，再加上現任 WHO 秘書長譚德賽的發言，以及媒體大肆渲染下，容易誤導民眾以為猴痘是只會在男同性戀間傳播的性病。
「就跟當初 1980 年代的愛滋病一樣，一開始社會大眾以為只有同性戀社群才會被感染；猴痘也要多注意，不然也會污名化少數社群，帶給他們很大的傷害。」張雯再次強調，猴痘病毒會在人類全身流竄，不只侷限於性器官。
想要知道猴痘病毒在全球感染趨勢，張雯建議臺灣民眾可以追蹤有公信力的媒體跟網站，如 WHO 網站；由於美國猴痘病例約佔全球病例之半，美國疾病管制與預防中心也時常更新相關資訊。而臺灣目前只有 4 例境外移入，且都被快速攔截，應該還沒機會讓病毒散佈到其他人或動物身上造成本土感染，故暫時不用恐慌。
不過，由於猴痘病毒還會感染人以外的動物，為了預防未來出現本土感染，當前之務即是要注意並阻斷外來病毒進入當地寄主生物之生態鏈中。
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