消失4000年的長毛象將復活救地球?科學家估最快4年內實現,怎麼做到的?
消失4000年的長毛象將復活救地球?科學家估最快4年內實現,怎麼做到的?

上月13號,一群科學家與一群企業家宣布,他們共同成立了一間新公司「Colossal」,並且打算用基因工程技術「復活」在4,000年前就已經滅絕的長毛象,並將數以千隻的長毛象帶回西伯利亞的苔原,實現他們「減緩北極永凍土融化」的目標。

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圖/ Colossal

「對我們來說,這是個重要的里程碑,」來自哈佛大學(Harvard University)的生物學與遺傳學家邱奇(George Church)說,他八年來都帶領著一個小實驗團隊,研究要怎麼復活長毛象:「這將讓世界變得不同。」

「Colossal」目前已經獲得了1,500萬美元(折台幣約4億1,655萬元)的初始資金,這筆錢將用來支持邱奇的研究,並在它們位於美國波士頓(Boston)和達拉斯(Dallas)的辦公室同步展開相關實驗。

長毛象是「做」出來的?

邱奇團隊的前任成員之一海索利(Eriona Hysolli),則將負責監督「Colossal」編輯大象DNA的實驗,實驗團隊預計要在大象的DNA中添加長毛象的特徵,例如濃密的毛髮,以及可以抵禦寒冷的脂肪層,他們希望能在幾年內就製作出類似長毛象的大象胚胎,並在最終創造出整個物種族群。

「Colossal」在Twitter指出,它們復活長毛象的目的是為了要讓地球變得「更加健康」。

復活長毛象的念頭在2013年第一次被提出,當時邱奇在國家地理學會(National Geographic Society)的一場演講中闡述了相關的概念。

邱奇當時表示,現今的亞洲象(Elephas maximus)和已經滅絕的長毛象,在大約600萬年前有著共同的祖先,所以透過修改亞洲象的基因組合,可以製造出和長毛象相似、表現出同樣特徵和行為的物種。

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圖/ Pixabay

讓苔原變回草原

而且,除了滿足科學上的好奇心以外,邱奇認為復活長毛象還可以協助保護環境,因為長毛象曾經生活的西伯利亞和北美苔原正在迅速暖化,並釋放出二氧化碳、甲烷等溫室氣體。

在長毛象還存活的時候,苔原還不是苔原,而是草原。一些研究人員認為,長毛象其實是生態系統工程師,牠們會破壞苔蘚、樹木,然後用自己的排泄物滋養大地,並因此維護了草原的生態系統。

邱奇則進一步推論,復活長毛象將可以讓苔原變回草原,草原不只可以防止凍土融化、土壤被侵蝕,還可以吸收更多的碳、反射更多的陽光,從而減少大氣升溫,減緩氣候暖化的速度。

希望還能「去滅絕」其他物種

2017年,邱奇於哈佛大學的實驗室發表了一項成果,指出他們已經將 45個長毛象基因添加到亞洲象的基因組中;2019年,一間德州的人工智慧公司「Hypergiant」的創始人拉姆(Ben Lamm)找上了邱奇,表示自己對復活長毛象很有興趣。

最終,拉姆成立了科技公司「Colossal」支持邱奇的研究,從修改DNA的實驗做起,他們希望最終能將實驗成員海索利所謂的「功能性長毛象」帶到大自然野放。

拉姆向《華盛頓郵報》表示:「我們相信我們的努力會讓現在這個正在衰退的生態系統,復原成一個資源比較豐富的生態系統,就跟 1萬年前的苔原一樣。」

而且除了復活長毛象之外,他們還希望能夠「去滅絕」(de-extinct)——也就是「復活」其他物種,並建立一個瀕危物種的遺傳物質清單。

構成長毛象特徵的60個基因

目前,實驗成員海索利和她的實驗小組透過分析從化石收集而來的長毛象基因,列出了該物種和大象之間的關鍵差異,最終,他們集中研究了其中60個基因,認為這些基因對構成長毛象的特徵非常重要。

接下來,研究人員將嘗試製造出一個基因組合類似長毛象的大象胚胎。為此,他們需要從大象的卵子中取出DNA,並用類似長毛象的DNA取而代之。

然而,至今其實從未有人從大象身上取得卵子過,所以如果這個方法行不通,海索利和她的實驗小組打算從一般的大象組織中取得幹細胞,然後再誘導它們發育成胚胎。

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圖/ Colossal

還需打造人造長毛象子宮

當胚胎製作完成後,邱奇一開始打算要將它們都植入雌性的大象子宮中,讓牠們代為孕育「長毛象」,但他最終拋棄了這個想法:一來,從未有人幫大象做過體外受精;二來,如果要建立一個物種族群,他將需要非常多的代理孕母。

因此,他最終決定要製造一個人造的長毛象子宮:「我不會做出大膽的預測,認為這將會非常容易......但所有事情到了這個時間點,已經都變得相對容易——所有我們需要的動物組織,我們都有製作的方法了。」

而為了達成這個目標,實驗團隊必須製作出一個人造子宮,能夠容納200磅(約91公斤)重的胎兒長達兩年。

但另一方面,有許多科學家對於「Colossal」能否實現這個目標感到懷疑。即使成功了,「Colossal」也將面臨嚴重的道德問題:畢竟,製造出一個人類對其生物學特徵了解甚少的物種,是否是一件符合人道的事?

在倫敦政治經濟學院(LSE)研究動物感知與福利的博士後研究人員布朗寧(Heather Browning)便認為,即使長毛象可以對苔原帶來任何好處,也必須先衡量牠們在被製造出來時可能會經歷的痛苦。

「如果牠們和大象相似的話——大象有著格外強烈的母嬰連結,而且會持續非常長的一段時間,但你卻沒辦法提供一個母親給牠們,」布朗寧說:「一旦有一隻或兩隻年幼的長毛象誕生了,誰來確保牠們有被好好照顧著?」

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圖/ Colossal

利用新取得的基因工程和生殖技術賺錢

除此之外,「Colossal」的投資人也有疑問:長毛象可以怎麼賺錢?但創辦人拉姆預測,他們將可以從復活長毛象的實驗過程中,取得新形式的基因工程和生殖技術:「我們對從中產生的新技術抱持著希望和信心,我們可以為此成立單獨的業務部門。」

「但短時間內,我們的重點只會放在可以加速過程和效率的技術上,這些技術不只能夠復活長毛象,還能讓長毛象重新回歸野外。」

根據科技新聞網站「TechCrunch」報導,拉姆認為「Colossal」目前的資金應該足以讓它們開發出一個成功的長毛象胚胎,它們預計在未來的四到六年內生產第一批「長毛象」。

本文授權轉載自:地球圖輯隊

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責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

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從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?
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走進蔬果加工廠,同樣是100公斤高麗菜,最後能做出多少成品?答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件,客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言,這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例,即使機械手臂已經訓練好辨識特徵,面對形狀各異的蔬菜,仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數,卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作,成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據,先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶,業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察,農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中:該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力,都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單,現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格;如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP,再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量,逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談,了解採購、派工與品管的作業方式,再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正,才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物,宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識,輔助產線末端檢查。林佑澤表示,每批農產品品質不同,比起單看良率,他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積,宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型,減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好,乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業,宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動,生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限,開拓附加價值更高的加工業務。

不過,乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間,不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同,反覆試做不僅增加成本,也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話,前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工:先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性,再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備,並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備,最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數,希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線,減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工,想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說,果乾目前更像是展示技術能力的產品,未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業,乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力,宜展便有機會從既有蔬果供應鏈,切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園,驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化,宜展也開始思考,這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園+後,宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到,天際線協助邀集不同局處了解團隊需求,並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作,增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源,更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶,先前中南部連日降雨,蔬菜供應受到影響,宜展便從北部調度蔬菜,以不同產區互相支援,降低天候對供貨的衝擊。此外,團隊也透過天際線資源,獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導,並成功榮獲金賞獎肯定,除了展現產品的創新與設計實力,也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步,宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域,將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗,轉化為可複製、可優化的營運管理模式,帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出,未來若要跨區域擴張,不可能每到一個新地方,就把原有團隊整批搬過去。因此,宜展希望將資深員工的實務經驗,轉化為標準化流程與數據模型,結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策,讓新場域能依據當地條件快速調整,降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園,宜展接下來要驗證的,是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法,是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。 長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度,提升擴張效率,讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。

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