血汗淚的交織史—用眼淚感測血糖的智慧型隱形眼鏡

• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒，那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬．霍金（Stephen Hawking）　英國理論物理學家

大約在八十年前，當第一台數位計算機出現時，一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧；但七十年後，還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」（Artificial Intelligent，簡稱 AI）的能力最近十年突然起飛，在許多（所有？）領域的測試中擊敗了人類，正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元（graphic process unit，簡稱 GPU）是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia（英偉達）股票從每股不到 $5，上升到今天（5 月 24 日）每股超過 $1000（註一）的全世界第三大公司，其創辦人（之一）兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳（Jenson Huang）也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人！可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎？到底是時勢造英雄，還是英雄造時勢？

在回答這問題之前，筆者得先聲明筆者不是學電腦的，因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事，不是我們外行人需要了解的；但作為一位現在的知識分子或公民，了解基本原理則是必備的條件：例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析，即可判斷永動機是騙人的；又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上，它們不用往室外排廢熱氣，就可以提供屋內冷氣，讀者買嗎？

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」（central process unit，簡稱 CPU）。CPU 是電腦的「腦」，其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務，如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作；但為了簡單化，我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作（arithmetic and logic unit，簡稱 ALU），如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下，CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時，CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後，CPU 開始顯示心有餘而力不足：例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素（pixel），每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年，英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定／裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」（註二）定位為「世界上第一款 GPU」，「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU，GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作，快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢？因每一時刻只能做一件事，所以其步驟為：

• 計算 7×5；
• 計算 6/3；
• 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢？很多工作便可以同時（平行）進行：

• 同時計算 7×5 及 6/3；
• 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間，但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢？單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間（16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間），而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間（1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間）！

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了，如何將它擺正成右圖呢？ 一句話：「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點（座標 x, y）組成的，所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了：每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算！如果每一運算需要 10^-6 秒，那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉，便需要 6 秒，這豈是電動玩具畫面變化所能接受的？

人類的許多發明都是基於需要的關係，因此電腦硬件設計家便開始思考：這些點轉換都是獨立的，為什麼我們不讓它們同時進行（平行運算，parallel processing）呢？於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 10⁶ 運算，那上圖的轉換只需 10^-6 秒鐘！

GPU 的興起

GPU 可分成兩種：

• 整合式圖形「卡」（integrated graphics）是內建於 CPU 中的 GPU，所以不是插卡，它與 CPU 共享系統記憶體，沒有單獨的記憶體組來儲存圖形／視訊，主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上；早期英特爾（Intel）因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤，在這方面的研發佔領先的地位，約佔 68% 的市場。
• 獨立顯示卡（discrete graphics）有不與 CPU 共享的自己專用內存；由於與處理器晶片分離，它會消耗更多電量並產生大量熱量；然而，也正是因為有自己的記憶體來源和電源，它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年，英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後，科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化，在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效，因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理，不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化，也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬（註三）等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分，正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲，遠遠落在英偉達（80%）及超微半導體公司（Advance Micro Devices Inc.，19%，註四）之後，大約只有 1% 的市場。

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」，而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心（core）單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心，因此其核心功能不如 CPU 核心強大，但它們能同時高速執行大量相同的指令，在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心；GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書，不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等，也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺，它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是：嘴巴在講，腦筋思考已經不知往前跑了多少公里，常常為了追趕而越講越快，將不少學生拋到腦後！這不表示筆者聰明，因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（machine learning）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep learning）。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂：「下一次工業革命已經開始了：企業界和各國正與英偉達合作，將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升，幫助企業降低成本和提高能源效率，同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子：下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後，讀者是不是認為筆者該退休了？

GPU（圖形處理單元）和 AI（人工智慧）之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力，特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步，使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率，使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐，而且使其更具成本效益，因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展，GPU 的角色可能會變得更加不可或缺，推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標，這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作，使我們能夠執行複雜的任務，例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外，研究表明，與非人類動物相比，人類大腦具有更多平行通路，這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上，一邊聽音樂一邊做飯，或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技，因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵：透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

（註一）當讀者看到此篇文章時，其股票已一股換十股，現在每一股約在 $100 左右。

（註二）組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」（GeForce 256）插卡吧?

（註三）筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時，就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士（fellow）」Enrico Clementi 的團隊：因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層，我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦（非 IBM 品牌！）與一大型電腦連接來做平行運算，進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

（註四）補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商：英偉達及 ATI（Array Technology Inc.）。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立，2006 年被超微半導體公司收購，品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐（Lisa Tzwu-Fang Su）博士為執行長後，股票從每股 $4 左右，上升到今天每股超過 $160，其市值已經是英特爾的兩倍，完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色，正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題：超微半導體公司現任總裁（兼 AI 策略負責人）為出生於台北的彭明博（Victor Peng）；與黃仁勳及蘇姿豐一樣，也是小時候就隨父母親移居到美國。

（註五）或。

延伸閱讀

• 「熱力學與能源利用」，《科學月刊》，1982 年 3 月號；收集於《我愛科學》（華騰文化有限公司，2017 年 12 月出版），轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
• 「網路安全技術與比特幣」，《科學月刊》，2020 年 11 月號；轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。

• 本文轉載自科技大觀園，原文為《聰明的隱形眼鏡，替眼睛做健康檢查！》
• 作者 / 郭雅欣｜科技大觀園特約編輯

戴隱形眼鏡可以幹嘛？除了矯正視力，或讓虹膜看起來變大變漂亮，現在隱形眼鏡還能幫你的眼睛做健康檢查！交通大學電機工程系教授邱俊誠的團隊開發出一款智慧型隱形眼鏡，只要戴上，就能檢測眼球溫度、淚液蒸散速率、滲透壓、眼壓等數據，可提供眼科醫生做為診斷依據，協助研判病患是否有輕微或嚴重的乾眼症或青光眼症狀。

眼疾的檢測更準確，治療方法升級

這項研究對於眼睛的檢測帶來很大的突破，因為它可望讓眼疾的檢測變得方便快速，還能讓治療變得更加精準。乾眼症的成因不只一種，可能是淚液分泌不足，也可能是淚液成分中的油脂不足造成淚液蒸散過快，但過往的檢測方法並不能很有效的區分，因此醫生在給藥時，常常只能用自身經驗，做主觀的判斷。但有了智慧型隱形眼鏡協助檢測，能依據醫生的需求提供更精準的科學數據，也就能讓判斷與投藥更加正確。

而針對青光眼的患者，醫生也可以使用智慧型隱形眼鏡的數據，找出容易眼壓高的時間點，針對這些時間點給予藥物治療。邱俊誠進一步解釋：「這些檢測數據是珍貴的大數據資料，等到累積夠多數據，醫生或藥物開發商就可以分析出更準確的藥物配方。」因此這項研究成果一公布，立刻引起了各界關注。

另一個引起大家注意的重要原因，在於這是第一個可以戴得舒服的智慧型隱形眼鏡。目前全世界大部分的智慧型隱形眼鏡研發，都是以硬式鏡片做為基礎，但邱俊誠說：「我們一開始就是從『可配戴』的角度當出發點，因此是以現有的軟式隱形眼鏡材料矽水膠去做設計。」他們將可測量溫度、濕度、壓力等各種特性的感測器、處理晶片，以及傳輸資料用的天線等元件，就像三明治的內餡一樣夾在鏡片的夾層裡，因此配戴時的感覺，就和普通的隱形眼鏡一樣。

一度產生懷疑……真的做得出來嗎？

從 2011 年開始研發，到 2019 年宣布成功，這條路走了八、九年，邱俊誠表示：「其實並不是沒想過放棄，因為中間有太多困難，讓我一度沮喪，覺得看不到答案。」 

要做出這款智慧型隱形眼鏡，其中一個困難點在於元件的整合，儘管感測器都已經設計得非常精巧，靈敏度也夠高，但要整合在小小的曲面鏡片裡，還要能有效運作，有許多細節需要考量。邱俊誠舉例說，這些元件的檢測及訊號傳遞，需要從外界以無線電方式提供能量，能量過低無法啟動元件，能量過高可能造成鏡片溫度上升，因此光是能量的傳遞就花了許多時間研究。

另外，「隱形眼鏡是要戴在人眼上運作的，一旦牽涉到人，就會增加許多變異。」邱俊誠以裝在鏡片內的天線舉例，天線的設計必須將人戴上隱形眼鏡後的實際狀況納入考量，因為人眼會帶著隱形眼鏡移動，要如何讓天線的傳輸沒有死角，不因隱形眼鏡轉了一個角度就無法傳輸，讓團隊花費了不少心力。

幸好，邱俊誠的團隊裡有許多優秀的學生，不斷嘗試各種可能，堅持不放棄，邱俊誠說：「最後終於成功的那一刻，真的是五味雜陳。」

智慧型隱形眼鏡還有更多潛力與可能

目前，這款可以檢測眼睛的智慧型隱形眼鏡已經通過動物實驗，在相容性、毒性、敏感性、刺激性的測試都通過考驗，邱俊誠說：「接下來會進入人體實驗，希望在四、五年內讓產品上市。」換句話說，不久的將來，我們到醫院檢查眼睛，或許不再需要點散瞳、打麻醉、把試紙插入眼睛，而是戴上隱形眼鏡，坐等數據自動傳輸到醫師電腦就好。

而邱俊誠對這款智慧型隱形眼鏡，也希望繼續做更好的調整與設計。目前的鏡片裡沒有電池，能量由外界傳輸提供，因此在檢測時，除了戴隱形眼鏡外，還得戴一個如同一般眼鏡般的裝置來搭配提供能量。邱俊誠說：「我們正在研究如何把電池也整合在隱形眼鏡裡，這樣一來檢測會更方便，看起來也更簡單美觀。」

在未來，邱俊誠還希望讓智慧型隱形眼鏡有更多功能，舉例來說，如果有一副隱形眼鏡，戴上就能自動調校視力，不論近視幾度，它都會自動改變曲率、厚度，來符合你的度數，這有多好！邱俊誠表示，這種鏡片的困難度在於內部必須要有動力來源才能改變並維持隱形眼鏡的形狀。「雖然困難，但我們已經著手在研究了。」

更甚者，未來在 5G 網路的發展下，智慧型隱形眼鏡可望做到擴增實境（AR），透過隱形眼鏡，可以將世界各角落的即時美景盡收眼底，也能隨時與親朋好友「視訊」，而且就彷彿對方直接在你眼前般真實。相信不久後，我們就能親身體驗到智慧型隱形眼鏡對我們的生活及這個世界帶來的巨大改變。

文／蔣維倫

「超薄、零觸感」並且「無痛、讓你完全感受不到它的存在」。不不不，別誤會，今天的話題不是限制級，我們要聊的是每位糖尿病患者指尖上的痛——測量血糖。

對於普通人來說，一口麵包可能不代表什麼，但在糖尿病患者的眼裡，麵包什麼的，可是最討厭了啊！對他們來說，每口食物都可能會讓血糖飆高，而高濃度的血糖會引發中風、失明或性功能障礙等，因此每次用餐後，都得要扎破手指測量血糖，不僅是每天必作，更是終生都得如此。

雖然早在古埃及時就發現了糖尿病，但千年來的發展，仍需要鮮血才能夠測量血糖濃度，不僅惱人而且疼痛。那如果不用血，人體上還有什麼體液可供測量呢？

感動落淚－用淚水寫下的科學發展史

古老的年代裡，電化學（electrochemistry）的科學家們就找到了方程式和糖氧化酶（glucose oxidase, GOD），能夠分析糖的含量

而光是有方程式是不夠的，由於酵素容易被稀釋，迫使科學家只能用巨大的儀器取得數據。直到1995年，由東京大學（University of Tokyo）的Mitsubayashi學者等人將酵素固定化 [1]，解決了酵素稀釋的關卡，使研究朝著正確的方向邁出了第一步。

而接續的難關是生理上的限制，淚水的血糖濃度遠比血液低 [2]。因此2003年南京大學（Nanjing University）的Jiuhong Yu學者利用二氧化鈦（TiO₂）水膠將酵素包裹於內 [3]，將反應的空間，從平面轉化為立體，大幅度地提高反應面積。且因為水膠的通透性極佳，其中的氫鍵又能固定住酵素，因此靈敏度也提升了許多。

2011年，在西雅圖的華盛頓大學（University of Washington），由Huanfen Yao學者組成的團隊，成功的直接在隱形眼鏡上繪製電極圖，他們集結了上述的研究成果，發表了以電化學原理來量測血糖濃度的隱型眼鏡 [4]。該團隊利用光阻材料（photoresist）在直徑不到1公分的鏡片上繪製金屬電極（Ti鈦/Pd鈀/Pt鉑），再將裹有酵素的水膠滴於電極板上，於是一支能感應血糖濃度發出電子訊號的隱型眼鏡就完成了。

數據的輸出－瞳孔變色片還是無線傳輸？

馬拉松最疲憊的就是最後一哩路，而量測血糖的隱形眼鏡最後一道關卡，怎麼樣才能將數據輸出呢？

時間拉回2003年，當電化學的科學家仍身陷泥沼，鑽研螢光化學的學者已經有了重大的進展了。馬里蘭大學（University of Maryland School of Medicine）的Ramachandram Badugu團隊發表的隱形眼鏡中 [5]，帶有特殊的螢光物質，使隱形眼鏡能夠感應血糖，進而發出藍色的螢光（450 nm）。但也許是線性範圍不足，研究漸漸地停滯，反倒是電化學的科學家解決了傳輸的問題。

上述的華盛頓大學團隊，在2011年突破電極縮小化的關卡後，更在隔年解決了訊號輸出的問題，由Yu-Te Liao學者（廖育德，現任中正大學電機工程學系 教授）所主導設計，利用出了僅僅0.6mm × 0.6mm大小的晶片，使用無線傳輸的技術，將血糖濃度的數值傳給外界的接收器，不僅無須外接電源。組成後的成品更相當精巧，鏡片的直徑小於1公分 [6]。

一「眼」看穿未來的疾病

2014年1月17日，由google公布的智慧型隱形眼鏡－Google Smart Contact Lens，背後的技術就是源自於華盛頓大學的Huanfen Yao和Yu-Te Liao等人的研究。同年，瑞士藥廠Novartis（諾華），更宣布旗下的眼科品牌Alcon（愛爾康）獲得Google的授權，將以Smart Contact Lens的技術研究糖尿病、老花眼等疾病。醫療大廠諾華和Google的合作，代表著傳統醫療照護將有重大的革新，藉由微型化電子的技術，未來檢測疾病將可被一「眼」看穿，再也不用讓患者們經歷充滿血與淚的抽血打針了。

註：各種體液內的糖濃度 [6]

參考文獻

1. Mitsubayashi, K.; Dicks, J.M.; Yokoyama, K.; Takeuchi, T.; Tamiya, E.; Karube, I. (1995) A flexible biosensor for glucose. Electroanalysis 7, 83-87
2. Prashanth Makaram, Dawn Owens and Juan Aceros (2014) Trends in Nanomaterial-Based Non-Invasive Diabetes Sensing Technologies. Diagnostics, 4, 27-46
3. Jiuhong Yu, Songqin Liu, Huangxian Ju (2003) Glucose sensor for flow injection analysis of serum glucose based on immobilization of glucose oxidase in titania sol–gel membrane. Biosensors and Bioelectronics, 19(4), 401-409
4. Huanfen Yao, Angela J. Shum, Melissa Cowan, Ilkka Lähdesmäki, Babak A. Parviz (2011) A contact lens with embedded sensor for monitoring tear glucose level. Biosensors and Bioelectronics 26, 3290-3296
5. Ramachandram Badugu, Joseph R. Lakowicz, and Chris D. Geddes (2003) A Glucose Sensing Contact Lens: A Non-Invasive Technique for Continuous Physiological Glucose Monitoring. Journal of Fluorescence, 13(5), 371-374
6. Yu-Te Liao, Member, IEEE, Huanfen Yao, Andrew Lingley, Babak Parviz (2012) A 3-μW CMOS Glucose Sensor for Wireless Contact-Lens Tear Glucose Monitoring. IEEE Journal of Solid-State Circuits, 47(1), 335-344

（本文由科技部補助「新媒體科普傳播實作計畫－智慧生活與前沿科技科普知識教育推廣」執行團隊撰稿）

責任編輯：鄭國威

審校：陳妤寧

• 高翊賢、冷明翰、童筱妍、蘇琬婷、葉曜華

隨著血糖浮動的心情，靠它終於可以舒緩了

號外！號外！大家照過來喔～這款超酷的智慧型隱形眼鏡，不僅輕、薄、短、小，結合了時下最新科技，對於糖尿病患者來說，更是個福音。

憑什麼這樣說呢？就憑它能即時並無痛的監測淚液中的葡萄糖濃度，讓人們不需要時時刻刻擔心在進食或是運動時，可能造成的血糖劇變。糖尿病患者也不用再為了測血糖而挨針受罪了。這款能夠偵測淚液裡葡萄糖濃度的隱眼，除了使用非侵入性的方式外，也不再需要透過鏡片和笨重的儀器連結才能測得數據，可說是方便了不少。

南韓科學家創新設計，突破舊有智慧隱眼的困境

其實利用隱形眼鏡作為偵測器並非新想法。在 2014 年一月，Google便宣布要研發「Google Contact Lens」，希望能透過淚液監測葡萄糖濃度。但最大的問題在於，融合了電子元件的智慧隱眼，其不透明、硬度高的元件不僅會影響視野，隱眼也容易變形而損壞。

為了解決這個問題，來自南韓蔚山國家科學技術學院（UNIST）及成均館大學的研究團隊，提出了新型智慧隱眼的構想，並於今年一月發表在《Science Advances》期刊中。此隱眼（如下圖Ａ）整合葡萄糖偵測器、LED顯示像素以及無線電力傳輸系統，利用LED視覺化即時的血糖濃度，便不需要額外的裝置了！

利用混合結構與折射率的配合，避免傷害並提供更清晰的視野

針對電子元件容易損壞的問題，研究團隊改良了部分隱眼的結構：

將電子元件置於加固基板（reinforced islands），天線及電路則置於彈性層（elastic substrate）中。加固基板鑲嵌入彈性層，形成混合結構（hybrid substrate）。（如下圖B）

當隱形眼鏡形變時，彈性層會吸收受力，將電子元件保護在加固基板中，便解決了元件容易損壞的問題，也增加了隱眼的壽命及穩定性。

其中，加固基板是由光感化合物聚合（photo-patternable polymer）所形成；彈性層則選用軟式隱眼的常規材料──矽膠彈性體。研究團隊最大化彈性層的面積，以提供更高的透氧性，避免智慧隱眼對使用者的傷害。

針對視野的清晰度的改善，研究團隊從兩方面著手：

第一，利用銀奈米纖維製作天線及電路。這種材料相當透明，不會遮蔽使用者視野，同時具有出色的延展性，可以降低使用者眼睛的異物感。

第二，研究團隊使用折射率相仿的加固基板與彈性層製作隱眼，避免因折射率差異造成的光線散射，藉此降低霧度，讓視野更清晰。（如下圖C）

隱眼中的偵測器：即時提醒血糖濃度異常

要了解葡萄糖偵測器，先來看看反應式：

Glucose + O₂ → H₂O₂ + Gluconolactone

偵測器中的氧化酶，可以氧化淚液中的葡萄糖。產生的過氧化氫再被分解，生成的氧、質子與電子會影響偵測到的電阻，藉此監控葡萄糖濃度。為了避免偵測器因過氧化氫累積而變得不敏感，研究團隊更將過氧化氫酶置於偵測器中，即時分解過氧化氫，讓偵測器的靈敏度可以維持，不出現延遲的狀況。

因此只要眼睛正常分泌淚水，眨眼時便能將淚液收集於隱眼中，利用非侵入性的方式持續偵測淚液中的代謝物。而此團隊設計的隱眼，在正常情況下，綠色的 LED 顯示器會一直亮著；但若葡萄糖濃度超過閾值，則會關閉 LED 顯示，提醒使用者血糖濃度異常。

此外，這款隱眼可透過無線的操作穩定其溫度，不會突然加熱傷害使用者的雙眼，以確保穿戴者眼睛的安全。此團隊的研究中，也有使用活兔進行活體測試，證明其無明顯的不良影響。

儘管淚液葡萄糖濃度與血液葡萄糖濃度的關係還有待更近一步的研究，但這款智慧隱眼，仍為醫學臨床領域與物理新科技的結合譜出了新的樂章，希望能夠無線、持續、非侵入性地監測生理狀況，同時可用以偵測有關眼睛或是其他疾病的生物標誌物，也提供了應用在其他領域的可能性，像是擴增實境（AR），或是透過鏡片來投藥，避免使用者可能忘記吃藥的麻煩。

參考文獻

• Jihun Park, Joohee Kim, So-Yun Kim, Woon Hyung Cheong, Jiuk Jang, Young-Geun Park, Kyungmin Na, Yun-Tae Kim, Jun Hyuk Heo, Chang Young Lee, Jung Heon Lee , Franklin Bien, Jang-Ung Park. soft, smart contact lenses with integrations of wireless circuits, glucose sensors, and displays. Science Advances  24 Jan 2018. vol. 4 no. 1

文／蔣維倫

「超薄、零觸感」並且「無痛、讓你完全感受不到它的存在」。不不不，別誤會，今天的話題不是限制級，我們要聊的是每位糖尿病患者指尖上的痛——測量血糖。

對於普通人來說，一口麵包可能不代表什麼，但在糖尿病患者的眼裡，麵包什麼的，可是最討厭了啊！對他們來說，每口食物都可能會讓血糖飆高，而高濃度的血糖會引發中風、失明或性功能障礙等，因此每次用餐後，都得要扎破手指測量血糖，不僅是每天必作，更是終生都得如此。

雖然早在古埃及時就發現了糖尿病，但千年來的發展，仍需要鮮血才能夠測量血糖濃度，不僅惱人而且疼痛。那如果不用血，人體上還有什麼體液可供測量呢？

感動落淚－用淚水寫下的科學發展史

古老的年代裡，電化學（electrochemistry）的科學家們就找到了方程式和糖氧化酶（glucose oxidase, GOD），能夠分析糖的含量

而光是有方程式是不夠的，由於酵素容易被稀釋，迫使科學家只能用巨大的儀器取得數據。直到1995年，由東京大學（University of Tokyo）的Mitsubayashi學者等人將酵素固定化 [1]，解決了酵素稀釋的關卡，使研究朝著正確的方向邁出了第一步。

而接續的難關是生理上的限制，淚水的血糖濃度遠比血液低 [2]。因此2003年南京大學（Nanjing University）的Jiuhong Yu學者利用二氧化鈦（TiO₂）水膠將酵素包裹於內 [3]，將反應的空間，從平面轉化為立體，大幅度地提高反應面積。且因為水膠的通透性極佳，其中的氫鍵又能固定住酵素，因此靈敏度也提升了許多。

2011年，在西雅圖的華盛頓大學（University of Washington），由Huanfen Yao學者組成的團隊，成功的直接在隱形眼鏡上繪製電極圖，他們集結了上述的研究成果，發表了以電化學原理來量測血糖濃度的隱型眼鏡 [4]。該團隊利用光阻材料（photoresist）在直徑不到1公分的鏡片上繪製金屬電極（Ti鈦/Pd鈀/Pt鉑），再將裹有酵素的水膠滴於電極板上，於是一支能感應血糖濃度發出電子訊號的隱型眼鏡就完成了。

數據的輸出－瞳孔變色片還是無線傳輸？

馬拉松最疲憊的就是最後一哩路，而量測血糖的隱形眼鏡最後一道關卡，怎麼樣才能將數據輸出呢？

時間拉回2003年，當電化學的科學家仍身陷泥沼，鑽研螢光化學的學者已經有了重大的進展了。馬里蘭大學（University of Maryland School of Medicine）的Ramachandram Badugu團隊發表的隱形眼鏡中 [5]，帶有特殊的螢光物質，使隱形眼鏡能夠感應血糖，進而發出藍色的螢光（450 nm）。但也許是線性範圍不足，研究漸漸地停滯，反倒是電化學的科學家解決了傳輸的問題。

上述的華盛頓大學團隊，在2011年突破電極縮小化的關卡後，更在隔年解決了訊號輸出的問題，由Yu-Te Liao學者（廖育德，現任中正大學電機工程學系 教授）所主導設計，利用出了僅僅0.6mm × 0.6mm大小的晶片，使用無線傳輸的技術，將血糖濃度的數值傳給外界的接收器，不僅無須外接電源。組成後的成品更相當精巧，鏡片的直徑小於1公分 [6]。

一「眼」看穿未來的疾病

2014年1月17日，由google公布的智慧型隱形眼鏡－Google Smart Contact Lens，背後的技術就是源自於華盛頓大學的Huanfen Yao和Yu-Te Liao等人的研究。同年，瑞士藥廠Novartis（諾華），更宣布旗下的眼科品牌Alcon（愛爾康）獲得Google的授權，將以Smart Contact Lens的技術研究糖尿病、老花眼等疾病。醫療大廠諾華和Google的合作，代表著傳統醫療照護將有重大的革新，藉由微型化電子的技術，未來檢測疾病將可被一「眼」看穿，再也不用讓患者們經歷充滿血與淚的抽血打針了。

註：各種體液內的糖濃度 [6]

參考文獻

1. Mitsubayashi, K.; Dicks, J.M.; Yokoyama, K.; Takeuchi, T.; Tamiya, E.; Karube, I. (1995) A flexible biosensor for glucose. Electroanalysis 7, 83-87
2. Prashanth Makaram, Dawn Owens and Juan Aceros (2014) Trends in Nanomaterial-Based Non-Invasive Diabetes Sensing Technologies. Diagnostics, 4, 27-46
3. Jiuhong Yu, Songqin Liu, Huangxian Ju (2003) Glucose sensor for flow injection analysis of serum glucose based on immobilization of glucose oxidase in titania sol–gel membrane. Biosensors and Bioelectronics, 19(4), 401-409
4. Huanfen Yao, Angela J. Shum, Melissa Cowan, Ilkka Lähdesmäki, Babak A. Parviz (2011) A contact lens with embedded sensor for monitoring tear glucose level. Biosensors and Bioelectronics 26, 3290-3296
5. Ramachandram Badugu, Joseph R. Lakowicz, and Chris D. Geddes (2003) A Glucose Sensing Contact Lens: A Non-Invasive Technique for Continuous Physiological Glucose Monitoring. Journal of Fluorescence, 13(5), 371-374
6. Yu-Te Liao, Member, IEEE, Huanfen Yao, Andrew Lingley, Babak Parviz (2012) A 3-μW CMOS Glucose Sensor for Wireless Contact-Lens Tear Glucose Monitoring. IEEE Journal of Solid-State Circuits, 47(1), 335-344

（本文由科技部補助「新媒體科普傳播實作計畫－智慧生活與前沿科技科普知識教育推廣」執行團隊撰稿）

責任編輯：鄭國威

審校：陳妤寧