膠原蛋白
膠原蛋白
2002.12.01 |

膠原蛋白到底是什麼?從美容化妝的效果來看膠原蛋白,保濕除皺的功能令人愛不釋手;若從生物科技的角度來看膠原蛋白,卻看到人體組織工程未來的希望無窮。究竟什麼是膠原蛋白?能應用在哪些領域?未來的發展如何?
台灣現在掀起膠原蛋白熱其實是好事,雖然多數還停留在研究室階段,但是,從不同應用面去研究膠原蛋白,以後能夠整合的話,就能產生突破性的成長。國外的研究發展雖然領先很多,但台灣人連彩券密碼都可以破解,這真是世界第一!台灣人或許真的比較聰明,能找出捷徑。
膠原蛋白其實是生活裡常見的東西,平常吃的豬腳、豬筋裡的膠質,就是一種膠原蛋白。不過,豬腳的膠質只能當高蛋白營養品吃,並沒有化妝品、醫藥使用上強調的膠原蛋白功效,為什麼?因為膠原蛋白經過加熱之後,原本的三股螺旋立體結構就被破壞了。換句話說,加熱使膠原蛋白失去原本的生物活性,當然也就失去效果。所以,膠原蛋白並非稀有物,但是要保持它的生物活性,有技術上的難度。

**活化細胞、修復皮膚的生物活性

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生物科技領域研究膠原蛋白已經有20到30年基礎,一般來講,膠原蛋白最大的功效是具有活化細胞、促進皮膚修復的能力。舉例來說,傷口都是從外向內逐漸癒合,因為細胞不是跳躍式修復,緩慢的癒合速度會留下疤痕,如果利用膠原蛋白充滿孔隙的立體結構特性,在傷口癒合過程中將細胞吸引進孔隙中,而且膠原蛋白本身豐富的蛋白,可以供給細胞豐富的營養及優良的成長環境。
這種原理的專業的說法是「模版效果」(template),就像蓋房子時,先以模版搭出結構性架構,再灌進水泥,能夠加快建築的速度;膠原蛋白充滿孔隙的立體結構,就像先用模版蓋好一個個結構,讓修復細胞進去,傷口修復速度就會比較快,也比較不容易產生疤痕。

**保濕除皺的美容聖品

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不過,控制膠原蛋白孔隙大小的技術會影響效果,若孔隙過大,將無法留住細胞,孔隙過小,細胞又根本無法進入。這就是膠原蛋白的技術難度,也就是如何保持它的生物活性。這些還是針對膠原蛋白在醫藥上使用而言,如果要談論膠原蛋白在化妝品的應用,則又有另一番學問。
膠原蛋白會應用在化妝品,除了皮膚修復功能之外,最主要是看上膠原蛋白的保濕特性,因為它的氫鍵(分子間的作用力)會捉住水分子,保濕效果很明顯。人的皮膚通常30歲之後會逐漸乾燥,因為皮膚內原有的膠原蛋白(正常約佔皮膚組成的23%至30%)逐漸減少,皮膚外表就會乾燥、出現皺紋。
這並不是說人體內的膠原蛋白失去功能,而是耗損的量超過補充的量。就像剛蒸出的饅頭很飽滿、圓滑,但放久了,水氣跑掉,就變成乾癟皺巴巴的樣子,如果再拿去蒸、補充水氣,又會恢復飽滿圓滑。
化妝品級的膠原蛋白要做到能溶於水、容易被吸收,就必須使分子結構變得更小。醫藥級膠原蛋白大約是300奈米(nm,10-9m)的大分子,化妝品級要小10倍,約3-30奈米小分子。要切的小,但又不能破壞原來的立體結構,否則會失去生物活性,有些化妝品級膠原蛋白只考量切得更細,卻忽略原有結構立體孔隙的重要,結果破壞了生物活性結構,效果當然也大打折扣。
另一個關鍵是膠原蛋白的萃取過程。因為要從牛、豬、鳥類的皮、筋等組織萃取出膠原蛋白,常需要加入其他物質幫助萃取,醫藥級使用會再進行純化手續,但是有些在化妝品級的應用,卻沒有去除雜質就直接使用,造成使用者過敏和安全性顧慮。市面上化妝品膠原蛋白原料,有1公升幾千塊到幾萬塊的價格落差,就知道品質層次差很多,購買時必須注意化妝品級膠原蛋白的效果、持久性和安全性。

**人體組織工程應用是未來金雞

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講到膠原蛋白的發展,目前大家比較瞭解、熟悉的是應用在保養品及化妝品上,但對生物科技發展來說,看重的卻是未來在人體組織工程的應用。
例如,用膠原蛋白培養軟骨組織、人工血管、瓣膜、關節等,以人體的排斥性來說,相較於其他材質,膠原蛋白最相容、也最不易發生後遺症,國內已有許多單位正在進行這部份的研究與發展。
若談到實際量產,目前僅有台鹽引進國外技術,正式生產醫藥級敷料,可用在燒燙傷、糖尿病、褥瘡病患的皮膚修復,是目前唯一有量產技術的公司。這個市場目前估計有10億元,雖然還不大,但後續成長空間很多。只是要進入量產階段,除了對膠原蛋白本身有良好的研究基礎,更需要量產設備、掌握製程技術,這些會是關鍵。
我認為,台灣現在掀起膠原蛋白熱其實是好事,雖然多數還停留在研究室階段,但是,從不同應用面去研究膠原蛋白,以後能夠整合的話,就能產生突破性的成長。國外的研究發展雖然領先很多,但台灣人連彩券密碼都可以破解,這真是世界第一!台灣人或許真的比較聰明,能找出捷徑。

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決策桌上的虛擬團員:臺大 EiMBA 如何將 AI 從「工具」升級為「共創夥伴」?
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2025.12.09 | 創新創業

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案,但在生成式AI的時代,標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為,當資訊獲取邊際成本趨近於零,企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」,而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號,而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組,到學生創業專題的實戰演練,臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案,當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識,而是設計學習。」李家岩指出,臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師(Learning Architect)」,他們的任務不是單向輸出,而是設計出高強度的挑戰與情境,讓學生在解決問題的過程中,自然地將 AI 納入決策迴路 。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例,這並非傳統的技術概論課,而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書,反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布(Business Model Canvas),甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生,也能透過自然語言與提示工程,快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應 。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬,讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中,AI 扮演的角色並非代筆的秘書,而是將概念具現化的加速器,以及最嚴厲的邏輯質疑者。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
圖/ 數位時代

「這是我在課程中學到最深刻的一課,」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管,她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏,甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上,她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯,迫使我們把策略餵給AI後,必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶,「這個市場假設有數據支持嗎?」、「你的競爭壁壘在哪裡?」這種高強度的追問,都是AI在對學員提出的挑戰,迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案,現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子,映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰,將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪,AI 在營運端的落地應用,更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業,過去他的經營模式多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,甚至忙不過來時,連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,他被迫面對冰冷的數據與流程,而這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」素養 。

台大EiMBA圖說一
赤赤子設計師林宏諭
圖/ 數位時代

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型,利用AI進行模擬與預測,是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走,非常痛苦,」林宏諭形容,為了讓 AI 能協助優化流程,他必須把每一個步驟定義清楚,無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過 。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒,更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動,讓大家能準時下班,去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變,從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

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臺大EiMBA執行長李家岩
圖/ 數位時代

跨域共創,打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們,就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代,如此多元的背景在AI的催化下,產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎(Hult Prize)肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊,成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術,打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋,在過去,不同領域的專業人士溝通成本極高,但現在,AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻,讓文組生也能做Prototype,更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下,創新不再是單打獨鬥,而是像RiiVERSE團隊一樣,結合理性與感性,共同回應全球永續(ESG)的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱,動手去做

然而,隨著AI涉入決策越來越深,一個核心問題浮現:在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代,人類領導者的價值還剩下什麼?「我們教的不是被AI取代,而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調,未來的領導者必須具備三項關鍵特質:AI素養、跨域系統設計能力,以及科技人文的反思力 。

其中最關鍵的,是懂得界定「自主邊界(Autonomous Boundary)」。領導者必須清楚判斷:哪些決策該放手讓 AI 自動化?哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷?「例如在智慧工廠中,AI 可以預測機台何時需要維修保養,但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』,這些涉及價值觀的決策,永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道 。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(右)
圖/ 數位時代

在李家岩眼中,真正的創新往往不是來自同類型人才的討論,而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段,跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言,EiMBA 想培養的不是知道最多的人,而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代,領導者最重要的能力,不是掌握所有答案,而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說,而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。

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