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當TNR和捕捉移除的效果遇上棄養

YTLai_96
・2014/05/29 ・3838字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 471 ・五年級

c.c. orange_kuma in Flickr
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上一篇關於TNR與捕捉移除效果比較的文章,我們看到了在沒有棄養的前提下,要想降低整體流浪動物數量,捕捉移除的效果比TNR的效果好。

但你一定也發現了,那一篇研究中假設流浪動物可以無限制的繁殖,沒有食物或空間不足的問題,沒有動物太多生育率下降的問題,什麼都沒有。

再加上研究中又沒有包括棄養因子,而且還把整個族群都設定為雌性,而且還只能選擇TNR或捕捉移除其中一個管理手段不能夠雙管齊下,怎麼想都很不實際。

『果然是不問世事閉門造車的象牙塔研究!』你可能會這麼嗤之以鼻。

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說得好。

那我們就來看看2009年的這一篇族群動態模擬的研究吧。

因為這一個研究真的有點硬,所以我把結論先公佈在這裡:

結論就是,即使是一個五百多隻流浪動物的族群,在不做任何處理,也沒有任何移入個體的狀況下,25年後動物數量當然就差不多逼近最大承載量(七百多隻)。

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而如果有做捕捉移除或TNR或雙管齊下,假設做到了75%的強度並且每年持續,那麼25年後的動物數量會降到350隻左右。

但是,一旦有移入個體的存在,就算一樣對整個族群做到75%的處理強度,25年後的動物數量也幾乎不會下降,甚至還會上升,就跟沒處理的結果幾乎一樣,可以說處理所花的時間金錢和心力都丟到水裡去了。

所以,要想做些什麼讓現有的流浪動物數量下降,第一要務就是「不要讓外來個體移入」,否則的話再大的處理強度都只是原地踏步而已。而台灣既然是個島嶼,那麼對整個台灣的流浪動物族群來說,外來的移入個體就是「棄養」的個體啊。不杜絕棄養,做什麼都只是白費力氣永遠看不到效果啊!!

好了,結論就是這樣。如果你想知道這個結論怎麼來,你可以繼續看下去。

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c.c. Teeejayy in Flickr
c.c. Teeejayy in Flickr

這篇2009年的研究就跟2004年那一篇一樣,也是用了數學模型來模擬一個流浪動物族群在不同的捕捉移除、TNR、以及兩者雙管齊下的強度之下族群的增長率。

既然是個比較新的研究,當然在模型上面有長足的進步。2009年的這一篇採用的數據當然更為細膩精確,而且現實生活中該有的因子大概都考慮進去了。

他們的流浪動物模型是這樣的:

  • 所採用的數據來自德州Caldwell這個小鎮的流浪貓族群調查。根據密度跟小鎮面積來計算,流浪動物的初始數量為520隻(而已!!)。
  • 流浪動物族群中雄雌各半,生下來的幼體也是雌雄各半。
  • 雄性不會生小孩生育率當然是0。雌性的生育率則是由小鎮上完全野化的流浪貓(每年生1次,一次有1.75隻幼仔可以活到12週大)和半野化的流浪貓(每年生1.6次,一次生2.75隻幼仔可以活到12週大)平均而得,因此雌性生育率為每年生出3.075隻可以活到12週大的幼體
  • 雄性的年死亡率為43%,雌性的年死亡率則是12%。假定結紮與未結紮的個體死亡率相同。
  • 經過一番我看不太懂的計算定出這個小鎮的最大承載量為724隻,並且假定它不會改變。並且因為密度依賴因子的存在,當流浪動物數量漸漸接近最大承載量的時候,生育率就會漸漸下降,當流浪動物數量等於最大承載量的時候生育率就降為0,大家都生不出來。
  • 這個族群並不封閉,因此會有外來的移入個體。移入的個體假定都是成熟未結紮個體,雄雌各半。而每個時間點上能夠移入的最大數量,就等於最大承載量跟當下的流浪動物數量之間的差距(也就是說滿了就滿了外來動物沒有硬塞進來這回事)
  • 模型中假定雄性與雌性一樣好抓,因此兩個性別的流浪動物個體被抓去做TNR或移除的機率是一樣的。
c.c. jackyczj in Flickr
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有了這些基本參數之後,模型就根據第一年的動物數量(520隻),開始一年一年的運算每一年的「結紮雄性+未結紮雄性+結紮雌性+未結紮雌性」的總數,也就是流浪動物的整體數量。計算公式很複雜,但我們只要知道不同性別的結紮個體數量和非結紮個體數量是分開計算而得,而且公式裡有包含新生幼體、新移入個體、自然死亡個體、捕捉移除或TNR的個體就可以了。

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模型裡設定了捕捉移除和TNR單獨使用、以及混合使用的四種不同強度(0%、25%、50%、75%)。強度為0%的時候就是完全不管不處理;強度為25%的時候就是每年固定處理當下的25%未處理動物;50%和75%也是以此類推。模型中另外設定了一個TNR跟捕捉移除各半,將所有個體通通處理的100%強度。總之,這樣下來總共有十一種不同強度和組合的處理狀況。

 組合

 捕捉移除率
(TE)

捕捉結紮回置率
(TNR)

 1  0%  0%
 2  25%  0%
 3  0%  25%
 4  12.5%  12.5%
 5  50%  0%
 6  0%  50%
 7  25%  25%
 8  75%  0%
 9  0%  75%
 10  37.5%  37.5%
 11  50%  50%

然後,別忘了這個模型有模擬外來移入個體的情況。模型會在最高移入率為0%、25%、50%(註)的情況下,把這十一種狀況都跑個二十五回,計算25年後的流浪動物總數以及雌雄個體數量。

(註:這個意思就是說,以第一年為例,520隻的既有個體距離724隻的最大承載量還有200隻的「空位」,而「最高移入率」就是指最多能有多少移入個體去填滿這個比例的空位。以最高移入率為25%來說,移入個體就是不超過200*25%=50隻。若是最高移入率為50%的情況,那第一年會搬進來的移入個體頂多是一百隻。當族群越接近最大承載量的時候,空位當然就越少,所以可以搬進來的外來個體也就很少很少)

模擬出來的結果,真的讓人很不忍卒睹。

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投影片4
Free:無處理;TE:捕捉移除;TNR:捕捉結紮回置

不意外地,在沒有任何移入個體,也不做任何處理的狀況下,25年後的流浪動物數量會逼近最大承載量。

然後,在這個比較接近現實的模擬中,捕捉移除降低流浪動物數量的效果雖然還是比TNR好,但已經不是2004那一篇研究裡那麼壓倒性的勝利。

在這個模擬中,在沒有任何個體移入的狀況下持續做到了75%的處理強度持續25年,流浪動物數量最後是350隻上下,無論是採用捕捉移除或TNR或雙管齊下都一樣。(這是因為模型中採取固定比例的處理,而不是固定數量的處理,因此最後會達到族群動態上的平衡)

這還是沒有移入個體的狀況,一旦有了移入個體,那就更是難看了。

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投影片5
Free:無處理;TE:捕捉移除;TNR:捕捉結紮回置

當最高移入率為25%(也就是說第一年大概會有50隻新的流浪動物從外地跑進來,之後每年跑進來的數量都不會高於這個數字)的時候,只有捕捉移除做到75%的強度,才能夠在25年後降低流浪動物數量到400出頭,其他的處理方式和強度則是通通沒有降低數量的效果。

投影片6
Free:無處理;TE:捕捉移除;TNR:捕捉結紮回置

而當最高移入率為50%(也就是說第一年大概會有100隻新的流浪動物從外地跑進來,之後每年跑進來的數量都不會高於這個數字)的時候,即使是75%捕捉移除的強度,也只能讓流浪動物數量在25年後堪堪維持穩定,而其他的處理方式和強度則是通通擋不住流浪動物數量的上升。

所以結論就是:在這個接近現實的模擬中,沒有新的個體移入,無論是TNR或捕捉移除或雙管齊下都得要做到並且維持75%的強度,才能讓流浪動物數量在25年後有相當程度的下降。而一旦有新的個體移入,不用多,在這個500隻的族群當中每年最多不過是五十到一百隻的移入個體,就可以讓所有的處理手段和強度通通無效,只能眼睜睜看著時間精力跟金錢從手上溜走,卻永遠看不到流浪動物數量減少的可能。

c.c. rachidH in Flickr
c.c. rachidH in Flickr

看看這個研究,回頭想想台灣的狀況。這個模擬的族群不過才五百出頭隻,族群的最大承載量也不過是七百上下,搞了25年還是這麼不忍卒睹。對比起台灣十多萬隻的流浪動物在街頭,要真的等到流浪動物數量減少實在讓人等到心寒。

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而且,不過是一開始族群十分之一的外來個體,就可以幾乎完全摧毀大把時間金錢跟心力投入產生的效果。

所以,要想做些什麼讓現有的流浪動物數量下降,第一要務就是「不要讓外來個體移入』」,否則的話再大的處理強度都只是原地踏步而已。而台灣既然是個島嶼,那麼對整個台灣的流浪動物族群來說,外來的移入個體沒有別的,就是從家裡丟出去的「棄養」個體

在沒有棄養的狀況下,只要無法從一開始就達到50%以上的處理強度並且維持下去,捕捉移除或TNR也就已經無法減少整體流浪動物數量了。在有棄養的狀況下,想要降低整體流浪動物數量需要的處理強度則更是嚴苛。

我不知道台灣的棄養數量每年有沒有達到總族群量的十分之一,但是很顯然的,棄養會是一切努力成敗的關鍵。不管好棄養,做什麼TNR或是捕捉移除,很可能都只是白費力氣而已。我們不解決棄養這個重要病灶,過去一直都在做捕捉移除顯然白費力氣,但是現在推動TNR入法,期望以全面TNR的方式取代捕捉移除並且解決流浪動物問題,也可能只是另一種白費力氣而已。

如果你還是不相信的話,看看義大利跟夏威夷的告誡吧:「不藉由控制家貓的繁殖以防止棄養,所有的努力不過都是浪費金錢、時間跟精力而已」「降低棄養率顯然是個更能有效控制流浪動物數量的解方」

要想搞定台灣的流浪動物問題,我看我們還是趕快把力氣花在杜絕棄養上頭吧。

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YTLai_96
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也許永遠無法自稱學者,但總是一直努力學著

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為什麼越累越難睡?當大腦想下班,「腸道」卻還在加班!
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/04/30 ・2519字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文與  益福生醫 合作,泛科學企劃執行

昨晚,你又在床上翻來覆去、無法入眠了嗎?這或許是現代社會最普遍的深夜共鳴。儘管換了昂貴的乳膠枕、拉上百分之百遮光的窗簾,甚至在腦海中數了幾百隻羊,大腦的那個「睡眠開關」卻彷彿生鏽般卡住。這種渴望休息卻睡不著的過程,讓失眠成了一場耗損身心的極限馬拉松 。

皮質醇:你體內那位「永不熄滅」的深夜警報器

要理解失眠,我們得先認識身體的一套精密防衛系統:下視丘-垂體-腎上腺軸(HPA axis) 。這套系統原本是演化給我們的禮物,讓我們在面對劍齒虎或突如其來的危險時,能迅速進入「戰鬥或快逃」的備戰狀態。當這套系統啟動,腎上腺就會分泌皮質醇 (壓力荷爾蒙),這種荷爾蒙能調動能量、提高警覺性,讓我們在危機中保持清醒 。

然而,現代人的「劍齒虎」不再是野獸,而是無止盡的專案進度、電子郵件與職場競爭。對於長期處於高壓或高強度工作環境的人們來說,身體的警報系統可能處於一種「切換不掉」的狀態。

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在理想的狀態下,人類的生理時鐘像是一場精確的接力賽。入夜後,身體會進入「修復模式」,此時壓力荷爾蒙「皮質醇」的濃度應該降至最低點,讓「睡眠荷爾蒙」褪黑激素(Melatonin)接棒主導。褪黑激素不僅負責傳遞「天黑了」的訊號,它還能抑制腦中負責維持清醒的食慾素(Orexin)神經元,幫助大腦順利關閉覺醒開關。

對於長期處於高壓或高強度工作環境的人們來說,身體的警報系統可能處於一種「切換不掉」的狀態 / 圖片來源:envato

然而,當壓力介入時,這場接力賽就會變成跑不完的馬拉松賽。研究指出,長期的高壓環境會導致 HPA 軸過度活化,使得夜間皮質醇異常分泌。這不僅會抑制褪黑激素的分泌,更會讓食慾素在深夜裡持續活化,強迫大腦維持在「高覺醒狀態(Hyperarousal)」。 這種令人崩潰的狀態就是,明明你已經累到不行,但大腦卻像停不下來的發電機!

長期的睡眠不足會導致體內促發炎細胞激素上升,而發炎反應又會進一步活化 HPA 軸,分泌更多皮質醇來試圖消炎,高濃度的皮質醇會進一步干擾深層睡眠與快速動眼期(REM),導致睡眠品質變得低弱又破碎,最終形成「壓力-發炎-失眠」的惡行循環。也就是說,你不是在跟睡眠上的意志力作對,而是在跟失控的生理長期鬥爭。

從腸道重啟好眠開關:PS150 菌株如何調校你的生理時鐘

面對這種煞車失靈的失眠困局,科學家們將目光投向了人體內另一個繁榮的生態系:腸道。腸道與大腦之間存在著一條雙向通訊的高速公路,這就是「菌-腸-腦軸 (Microbiome-Gut-Brain Axis, MGBA)」,而某些特殊菌株不僅能幫助消化、排便,更能透過神經與內分泌途徑與大腦對話,直接參與調節我們的壓力調節與睡眠節律。這種菌株被科學家稱為「精神益生菌」(Psychobiotics)。

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腸道與大腦之間存在著一條雙向通訊的高速公路,這就是「菌-腸-腦軸 (Microbiome-Gut-Brain Axis, MGBA)」/圖片來源:益福生醫

在眾多研究菌株中,發酵乳桿菌 Limosilactobacillus fermentum PS150 的表現格外引人注目。PS150菌株源於亞洲益生菌權威「蔡英傑教授」團隊的專業研發,累積多年功能性菌株研發經驗的科學成果。針對臨床常見的「初夜效應」(First Night Effect, FNE),也就是現代人因出差、換床或環境改變導致的入睡困難,俗稱認床。科學家在進行實驗時發現,補充 PS150 菌株能顯著恢復非快速動眼期(NREM)的睡眠長度,且入睡更快,起床後也更容易清醒。更重要的是,不同於常見的藥物助眠手段(如抗組織胺藥物 DIPH)容易造成快速動眼期(REM)剝奪或導致睡眠破碎化,PS150 菌株展現出一種更為「溫和且自然」的調節力,它能有效縮短入睡所需的時間,並恢復睡眠中代表深層修復的「Delta 波」能量。

科學家發現,即便將 PS150 菌株經過特殊的熱處理(Heat-treated),轉化為不具活性但保有關鍵成分的「後生元」(Postbiotics),其生物活性依然能與活菌媲美 。HT-PS150 技術解決了益生菌在儲存與攝取過程中容易失去活性的痛點,讓這些腸道通訊員能更穩定地發揮作用 。

在臨床實驗中,科學家觀察到一個耐人尋味的現象:當詢問受試者的主觀感受時,往往會遇到強大的「安慰劑效應」,無論是服用 HT-PS150 還是安慰劑的人,主觀上大多表示睡眠變好了。這種「體感上的進步」有時會掩蓋真相,讓人分不清是心理作用還是真實效益。

然而,客觀的生理數據(Biomarkers)卻揭開了關鍵的差異。在排除主觀偏誤後,實驗數據顯示 HT-PS150 組有更高比例的人(84.6%)出現了夜間褪黑激素分泌增加,且壓力荷爾蒙(皮質醇)顯著下降,這證明了菌株確實啟動了體內的睡眠調控系統,而不僅僅是心理安慰。

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最值得關注的是,對於那些失眠指數較高(ISI ≧ 8)的族群,這種「生理修復」與「主觀體感」終於達成了一致。這群人在補充 HT-PS150 後,不僅生理標記改善,連原本嚴重困擾的主觀睡眠效率、持續時間,以及焦慮感也出現了顯著的進步。

了解更多PS150助眠益生菌:https://lihi3.me/KQ4zi

重新定義深層睡眠:構建全方位的深夜修復計畫

睡眠從來就不只是單純的休息,而是一場生理功能的全面重整。想要重獲高品質的睡眠,關鍵在於為自己建立一個全方位的修復生態系。

這套系統的基石,始於良好的生活習慣。從減少睡前數位螢幕的干擾、優化室內環境,到作息調整。當我們透過規律作息來穩定神經系統,並輔以現代科學對於 PS150 菌株的調節力發現,身體便能更順暢地啟動睡眠開關,回歸自然的運作節律。

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與其將失眠視為意志力的抗爭,不如將其看作是生理機能與腸道微生態的深度溝通。透過生活作息的調整與科學實證的支持,每個人都能擁有掌控睡眠的主動權。現在就從優化生活型態開始,為自己按下那個久違的、如嬰兒般香甜的關機鍵吧。

與其將失眠視為意志力的抗爭,不如將其看作是生理機能與腸道微生態的深度溝通 / 圖片來源 : envato

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肺部為何會「結疤」?揭開比癌症更致命的「菜瓜布肺」,科學家如何找到破解惡性循環的新契機
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/05/08 ・2041字 ・閱讀時間約 4 分鐘

本文由 肺纖維化(菜瓜布肺)社團衛教 合作,泛科學撰文

在現代醫學的警示清單裡,乳癌、大腸癌這些疾病大家都不陌生;但有一個「隱蔽且致命」的威脅卻常被忽視,那就是「肺纖維化」。其中最常見的類型「特發性肺纖維化」(IPF),其預後往往不太樂觀,確診後的五年存活率甚至比許多常見的癌症還低。

首先,我們得先破解一個迷思:肺纖維化並不是單一疾病,而是許多種間質性肺病的共同表現。當我們聽到「肺纖維化」,腦中常浮現「菜瓜布肺」的形象,患者的肺部外觀充滿一個個空洞與疤痕,像極了乾燥的絲瓜。這精準描繪了肺部組織逐漸硬化、失去彈性的過程。

更重要的是,IPF 這類肺纖維化的威脅在於「不可逆」的特性,一旦形成就很難逆轉。這跟部分 COVID-19 康復者身上、仍有機會復原的肺纖維化,是兩種完全不同的概念。

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IPF 這類肺纖維化的威脅在於「不可逆」的特性,一旦形成就很難逆轉 / 圖示來源:shutterstock

肺部為何會變成「菜瓜布」?

為什麼好端端的肺會變成菜瓜布?這其實是一場身體修復機制失控的結果。

「纖維化」的組織,就是肺部間質組織(interstitium)的疤痕化。間質是圍繞在肺泡周圍,包含血管與支持肺部結構的結締組織。在正常情況下,肺部損傷後會啟動修復機制,並再生健康組織。但在肺纖維化的患者體內,這套修復機制卻「當機」了。

身體會不斷地發出訊號,導致負責修復工作的「纖維母細胞」(fibroblasts)被過度活化,進而失控地沉積膠原蛋白疤痕組織,最終在肺部形成永久性的纖維化。

科學家發現,這個過程之所以棘手,在於它是一個「惡性循環」,肺部同時存在著「發炎反應」與「纖維化」這兩條路徑 ,它們相互加乘,演變成難以阻斷的強大破壞力。

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雖然特發性肺纖維化 (IPF) 的具體成因不明 ,但已知某些特定族群的風險更高。例如抽菸,特定年齡與性別(50歲以上男性)、長期暴露於粉塵環境的工作者(農業、畜牧業、採礦業…)、胃食道逆流者。此外,患有自體免疫疾病(如類風濕性關節炎、乾燥症、硬皮症、皮肌炎/多發性肌炎,)的患者,他們併發肺纖維化的機率遠高於一般人,必須特別警覺。

雖然特發性肺纖維化 (IPF) 的具體成因不明 ,但已知某些特定族群的風險更高。/ 圖示來源:shutterstock

打斷惡性循環的挑戰,為何只對抗「纖維化」還不夠?

面對這個不可逆的疾病,醫學界長年束手無策,直到 2014 年才迎來一道曙光。美國 FDA 批准了兩種機制不同的新藥:Nintedanib 和 Pirfenidone。這兩種藥物的出現是治療史上的分水嶺,首度被證實能夠「延緩」IPF 患者肺功能的惡化速度。

然而,這場戰役尚未結束。現有的治療雖然帶來了希望,卻也凸顯了「未被滿足的醫療需求」。從機制上來看,這些藥物主要抑制的是「纖維化路徑」。

這讓科學界開始思考這個未被滿足的棘手問題:既然疾病的本質是「發炎」與「纖維化」的雙重打擊,那麼,我們是否能找到「同時抑制」這兩條路徑的全新策略,從而更有效地打斷這個惡性循環?

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找到同時調控「發炎」與「纖維化」的新靶點

為了解決難題,科學家將目光鎖定在一個細胞內的酵素:磷酸二酯酶 4B(PDE4B)

為什麼鎖定它?讓我們看看它的「雙重作用」機制:

  1. 關鍵位置: PDE4B 同時存在於免疫細胞(與發炎有關)與纖維母細胞(與纖維化有關)當中。
  2. 作用機制: PDE4B 的主要工作是降解細胞內一種叫 cAMP(環磷酸腺苷) 的訊號分子。cAMP 可以被視為細胞內的「穩定信號」。
  3. 雙重抑制: 當我們使用藥物抑制了 PDE4B 的活性,細胞內的 cAMP 就不會被分解,濃度會隨之升高。高濃度的 cAMP 能穩定免疫細胞和纖維母細胞,同時產生抗發炎抗纖維化的雙重效應。

簡單來說,鎖定並抑制 PDE4B,就像是同時抑制了免疫風暴與纖維化的工程,有望從雙從抑制打擊這個惡性循環。

全球臨床試驗帶來的新希望

近十年來,全球在肺纖維化領域投入了大量的臨床試驗,我們相信,在科學家逐步破解肺纖維化惡性循環的複雜難題後,期盼未來能為無數患者爭取到更安全、健康的生活與未來。

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最後,我們必須再次提醒,特發性肺纖維化(IPF)與漸進性肺纖維化(PPF)是極具破壞性、且不可逆的疾病。面對這個比癌症更致命的對手,雖然現有的治療手段能延緩惡化,但無法逆轉已經形成的肺部疤痕組織,因此「早期診斷、早期治療」仍是對抗肺纖維化最重要的黃金時刻。

必須再次提醒,特發性肺纖維化(IPF)與漸進性肺纖維化(PPF)是極具破壞性、且不可逆的疾病。/ 圖示來源:


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【2013 諾貝爾化學獎】用程式計算化學:電腦模擬催化知識發展!
諾貝爾化學獎譯文_96
・2022/01/11 ・4460字 ・閱讀時間約 9 分鐘

本文轉載自諾貝爾化學獎專題系列,原文為《【2013 諾貝爾化學獎】將實驗帶入網際空間

  • 譯者/曹一允|美國德州農工大學 Karen Wooley 教授指導下取得博士,現於日本萊雅公司進行研究。
  • 譯者/蔡蘊明|台大化學系名譽教授

化學反應以閃電的速度進行著;電子在原子核間跳躍,閃避著化學家們虎視眈眈的雙眼。2013 年的諾貝爾化學桂冠得主們利用電腦,讓化學的神祕路徑得以現形。對於化學運作的細部暸解,使得催化劑、藥物以及太陽能電池的最佳化變得更有效率。

將實驗帶入網際空間

全世界的許多化學家幾乎每天在電腦上設計以及執行實驗,透過馬丁.卡普拉斯(Martin Karplus)、麥可.李維特(Michael Levitt)以及艾瑞.瓦歇爾(Arieh Warshel)於 1970 年代所發展的方法,化學家們檢視著用肉眼無法看到的複雜化學過程之中的每一個小小的步驟。

爲了讓讀者感受到人類如何因此而受惠,讓我們用一個例子來開頭。請穿上你的實驗衣,因為我們要給你一個挑戰:創造人工光合作用。這個在綠葉中進行的化學反應,讓大氣充填了氧氣,也是地球上有生命存在的必要條件之一。但是從環境的角度來看,這是很有意義的,因為如果你能夠模擬光合作用,就能創造更有效率的太陽能電池。當水分解時會產生氧氣,但隨伴產生的氫氣則可以用於驅動我們的車輛。因此你有十足充分的理由參與這個計畫,假若你成功了,對解決溫室效應的問題,你也會有所貢獻。

一張圖超過千言萬語──但並非全部

做為第一步,你應該會上網去找尋那些控制光合作用的蛋白質的三維結構圖像。這些圖像均可從網路裡自由的取得,你可將圖像在電腦上隨意旋轉和扭曲,它揭露了巨大的蛋白質分子裡數以萬計的原子。在其中心某處,有一個小小的區域,被稱為反應中心,這就是水分子被裂解的地方。不過只有幾個原子是直接參與這個反應的。圖像很清楚的顯示了原子與離子相互坐落的位置,但卻無法說出這些原子與離子如何運作,這就是你需要搞清楚的。不知如何地,電子必須從水分子中取出,另有四個質子(H+)必須處理,這到底如何發生呢?

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現在的化學家在電腦上做實驗幾乎與在實驗室做實驗一般頻繁,從電腦上得到的計算結果經由真實的實驗得到證實後,讓我們對原子的世界如何運作得到新的線索。此可謂理論與實踐相輔相成。圖/諾貝爾化學獎專題系列

這個過程用傳統的化學方法基本上是無法弄清楚的,有太多的事情發生在一個毫秒(10-3秒)之內,這種速度排除了用試管實驗來研究之可能。從你的電腦圖像也仍然很難猜測反應的過程,因為圖像是在靜態取得的,然而當太陽照射在綠葉上時,那些蛋白質充滿了能量,而整個分子的結構改變了。為了瞭解這個化學反應,你需要知道充填了能量的分子結構是什麼樣子。

這就是需要召喚電腦程式來幫助你的時刻,而這些電腦程式就是基於 2013 年的諾貝爾化學獎得主們所奠定的基石。

理論與實踐──一個成功的相輔相成

利用這種電腦程式,你可以計算各種可能的反應路徑,這被稱為模擬(simulation or modeling),此法讓你對那些原子在化學反應的不同階段扮演的角色有些概念,而當你有一個可能的反應路徑時,會較容易執行真實的實驗,來證實電腦的對錯,這些實驗反過來提供了新的線索,以導致更好的電腦模擬結果;理論與實踐達到相輔相成的效果。結果是,化學家們花在電腦前面的時間,與花在試管之間的時間幾乎一樣多!

那麼這次諾貝爾化學獎得主們發展的電腦程式,到底有何神奇之處呢?

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將兩個世界最好的整合起來

過去,當科學家們要在電腦上模擬分子時,他們擁有的程式不是基於古典牛頓物理,就是基於量子物理,二者各有其長處與短處。基於古典物理的程式能計算與處理大的化學分子,它們只能顯示靜態的分子,給予化學家們關於分子內的原子的相對位置很好的圖像,可是你無法用這些程式去模擬化學反應。在化學反應時,分子是充滿能量的,處在激發的狀態,古典物理就是無法理解這些狀態,而這就成為一個嚴重的限制。

牛頓與薛丁格的貓:從前,古典物理與量子化學分屬兩個相互對抗的世界,2013 年的諾貝爾化學獎得主們替這兩個世界打開了一扇大門,帶來了暢旺的合作。圖/諾貝爾化學獎專題系列

當科學家們要模擬化學反應時,他們需要轉而求助量子物理;其二元理論(dualistic theory)將電子視為同時具有粒子與波動的雙重性質,其中著名的「薛丁格的貓」,藏在盒中,可能是活的也可能是死的。量子物理的強項在於它是沒有偏見的,其模型不包括科學家們的預測,因此這樣的模擬較為真實。但其缺點在於計算需要耗費龐大的電腦資源,因為電腦需要處理分子中的每一個電子以及原子核。這就好像一張數位圖像的像素(pixel)數目,像素越多,解析度越佳,但是需要較多的電腦空間。類似地,透過量子物理的計算,雖然可以描繪化學反應中的詳細過程,但是需要強大的電腦。在 1970 年代,這意味著科學家們只能對小分子進行計算。在模擬時,他們被迫忽略分子與周遭環境的作用,雖然真實世界中的化學反應大都在某些溶液中進行,但是假若科學家們計算時,要電腦將溶劑也一併考慮的話,他們將需要等待個幾十年才能得到結果。

所以古典物理與量子化學是兩個本質上不同,而且在某些方面相互衝突的世界。但是 2013 年的諾貝爾化學獎得主們,替這兩個世界打開了一扇大門。在他們的模型裡,牛頓與他的蘋果,跟薛丁格和他的貓合作。

量子化學與古典物理合作

在 1970 年代,在美國劍橋哈佛大學卡普拉斯的實驗室裡,開展了合作的第一步。卡普拉斯具有深厚的量子背景,他的研究小組發展的電腦程式,藉著量子物理的幫助可以模擬化學反應。他也發展了所謂的「卡普拉斯方程式」應用於核磁共振(NMR),那是一個化學家熟知的方法,乃基於分子的量子化學性質所建立的。當瓦歇爾完成他的博士學位後,在 1970 年進入了卡普拉斯的實驗室。他的博士學位是在以色列 Rehovot 的 Weismann 科學研究院所獲得的,該研究院擁有一台能力強大的電腦,被稱為 Golem,那是取自猶太傳說中的一位有生命的泥人的名字。透過 Golem 的幫助,瓦歇爾與李維特基於古典理論,發展了一個突破性的電腦程式,此程式能夠模擬各種分子,甚至於真正很大的生物分子。

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當瓦歇爾加入卡普拉斯在哈佛大學的研究小組時,帶著他那古典的電腦程式,以這個程式為起點,他與卡普拉斯發展了一個新的程式,以不同的方式計算不同的電子。在大部分的分子中,每一個電子繞著特定的原子核運行,但是在某些分子中,某些電子可以毫無阻礙的在數個原子核間移動,這些「自由電子」可以存在於像是視網醛(retinal)這個分子中,此分子是嵌在眼睛的視網膜上。卡普拉斯對於視網醛有著長期的興趣,因為這個分子的量子化學性質,影響了某些生物的功能;當光照射在視網膜上,視網醛的自由電子就會得到能量,因此改變了分子的形狀,這是人類視覺的第一步。

最後,卡普拉斯與瓦歇爾終於能夠處理視網醛,不過他們是從具有簡單結構的類似分子開始的。他們發展了一個電腦程式,運用量子物理來處理自由電子的計算,但是用簡單的古典理論來處理其它的電子以及所有的原子核。在 1972 年,他們發表了研究結果,這乃是第一次有人能夠透過古典與量子物理的合作來處理化學相關的問題,但是此法僅能處理具有鏡面對稱性的分子(像人一般有一面鏡子在身體正中央而左右對映)。

一個萬用程式來計算生命的化學

在哈佛大學待了兩年之後,瓦歇爾又與李維特合作。此時李維特已經完成了英國劍橋大學的博士訓練,正值全球尖端的研究都在於探討像是 DNA、RNA 以及蛋白質這類的生物分子。他企圖用他的古典電腦程式,來對生物分子的結構做進一步的瞭解,然而限制仍然存在,僅能觀察靜態的分子。

李維特與瓦歇爾瞄準了一個很高的目標,他們想要發展一個程式用來研究酵素;也就是生命活體中,控制與催化化學反應的許多蛋白質。早在瓦歇爾還是一位年輕的學生時,他就對於酵素如何運作很好奇。透過酵素間的相互合作,生命才可能存在,它們控制了基本上所有生命體內的各種化學,如果你想要瞭解生命,你就必須瞭解酵素。

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爲了能夠模擬酵素的反應,李維特與瓦歇爾必須讓古典與量子物理的合作更為順暢,這花了他們許多年去克服各種障礙。他們的探索始於 Weismann 科學研究院,但是當李維特在數年後完成了他的博士後研究的訓練,他回到了劍橋,在那裡瓦歇爾也來加入。在 1976 年,他們達成了目標,並發表了第一個酵素反應的電腦模擬,他們的程式是革命性的,因為它可以用在各種分子上,在模擬化學反應時,大小已經不成問題。

聚焦於運作的心臟

現在當化學家模擬化學反應時,他們需要時就會運用這種力量。他們對每一個直接影響化學過程的電子與原子核,進行吃力的量子物理計算,這樣,他們取得關鍵所在儘可能最佳的解析,分子其他的部分則用古典的方程式來模擬。

爲了不浪費電腦的能力,李維特與瓦歇爾將計算的負載進一步修減,電腦不需要一直處理分子中不重要部分的每一個原子,他們展示了可以將多個原子合併計算。

現在的計算中,科學家還在模擬時加入了第三個層次。簡單的來說,電腦可將離化學反應中心很遠的原子們包裹在一起,成為一個均勻的質體。在科學圈內,這被稱為介電介質(dielectric medium)。

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現今化學家們模擬分子的運作時,若有需要就會運用電腦的力量。量子物理的計算成為了此一系統的核心,其外則是基於古典物理的處理,而在最外層的原子和分子則視為聚集在一起的一團均勻物質,這種簡化的方式,讓我們能用計算來處理那些巨大的化學體系。圖/諾貝爾化學獎專題系列

模擬將帶我們進展至多遠決定在未來

因為現今的科學家可以用電腦來進行實驗,這讓我們對化學反應如何的進行得到了更深的理解。卡普拉斯、李維特以及瓦歇爾發展的方法的強度在於它們是萬用的,它們可以用來研究各種化學;從生命的分子到工業上的化學反應,科學家可以將太陽能電池、汽車用的催化劑或甚至於藥物最佳化,而這僅是舉幾個例子而已。

不過進展不會停在那裡,在李維特的一篇論文中,寫到了他的夢想:在分子的層次模擬生命體,那真是個極為誘人的想法。由 2013 年的諾貝爾化學獎得主們發展的電腦模擬,是極為有力的工具,到底它可將我們的知識推進到多遠,只有未來才能決定。

參考資料

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諾貝爾化學獎譯文_96
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「諾貝爾化學獎專題」系列文章,為臺大化學系名譽教授蔡蘊明等譯者,依諾貝爾化學獎委員會的新聞稿編譯而成。泛科學獲得蔡蘊明老師授權,將多年來的編譯文章收錄於此。 原文請參見:諾貝爾化學獎專題系列