2024年美國Regeneron國際科技展覽會獎項揭曉
我國青少年科學家
青少年科學最高殿堂「美國Regeneron國際科技展覽會 (Regeneron International Science & Engineering Fair,簡稱 Regeneron ISEF )」今年(2024)的比賽結果正式揭曉!!國立臺灣科學教育館共選拔出20名學生、12件作品代表我國參賽,於臺灣時間5月17日晚上11時30分的頒獎典禮中,從全世界上千位的參賽者中脫穎而出,共獲得1個大會二等獎、2個大會三等獎、2個大會四等獎,以及美國心理學會三等獎及NON-TRIVIAL 特別獎等,共獲得7個獎項,蔡英文總統、賴清德副總統及教育部潘文忠部長皆於第一時間致賀,肯定我國中等學校科學教育及科學基礎研究培育的成果,也感謝代表團師生代表臺灣在國際舞台上發光發熱,展現臺灣精彩的科學研究成果。
美國Regeneron國際科技展覽會素有青少年科學奧林匹亞之稱,今年的賽事自5月11日至17日於美國加州洛杉磯舉行,共有67個國家地區、1358件作品、1699位學生參賽,經過激烈的競爭,我國學生能奪得7個獎項獲獎率超過五成,實屬不易!科教館館長劉火欽表示:「這次選出的青少年國手皆是自今年初的『臺灣國際科學展覽會』選拔而出。部分同學更是自去年夏天的全國科展就開始投入科展專題研究,近幾個月在國立中央大學物理系李文献教授及多位教授的指導下,同學們在賽前不斷深化研究內容,從研究方法、專題內容、到英語口語表達及海報準備等培訓,使得同學面對外國評審時,更能精準自信地展現自己的作品。在全球最為盛大的中學生科學競賽中獲得佳績,不僅有同學投注的心血,更要感謝教授及老師的協助及支持。」。
本次代表團成績最好的作品是臺北市立第一女子高級中學 林庭妤同學,她的作品為《開發組織蛋白酶B之抑制劑前驅藥物及其效能探究》。由於組織蛋白酶B在許多病理過程中都扮演著重要的角色,因此,它是一個重要的生物標誌,調控組織蛋白酶B的活性可以幫助我們更加了解其在不同生物途徑的作用,並進一步讓我們知道如何治癒癌症。她的研究嘗試開發組織蛋白酶B的抑制劑,並測試了其光解性質和生物性特質,合成的成果亮眼,細胞研究亦有進展,未來可以將其作為一個應用在研究不同科學領域中的工具,以發掘組織蛋白酶B對細胞或組織的影響。作品具有延續性,是相當優秀傑出的作品,也因此獲得化學科大會二等獎的殊榮。
而今年初獲得「2024臺灣國際科學展覽會青少年科學獎」的國立臺灣師範大學附屬高級中學高三的陳以哲同學則以《惡意程式無所遁形—以自然語言處理模型實現惡意程式之識別》作品獲得特別獎「NON-TRIVIAL」。他的研究以多種自然語言模型,建立辨識惡意程式的模型與編碼來判斷惡意程式,相當具有創意;在實驗設計上,蒐集並採用多種不同之惡意程式家族,對資料庫進行反組譯及前處理,並反覆訓練,數據完整,正確率佳!因此能從相對較非臺灣選手強項的系統軟體學科獲得特別獎,著實難能可貴!
依據「參加國際數理學科奧林匹亞競賽及國際科學展覽成績優良學生升學優待辦法」第九條規定,大會二等獎者將獲得教育部頒發的新臺幣10萬元;三等獎及四等獎者為新臺幣5萬元。因重視國際科學研究與交流對科學教育之重要,我國也特別於「2024美國Regeneron國際科技展覽會」設立「臺灣國際科學展覽會特別獎(Taiwan International Science Fair Special Award)」,並聘請國立中央大學物理系李文献教授、中央研究院分子生物研究所鍾邦柱院士、蔡宜芳研究員,擔任特別獎評審委員,共評選出2名國外學生,頒予參與「2025年臺灣國際科學展覽會」之獎勵,也期待明年初能在臺灣看見這2名外國學生帶著他們的研究來臺灣跟國內學子分享交流。
表一:參加「2024年美國Regeneron國際科技展覽會」學生得獎名冊
學生姓名
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就讀學校
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作品名稱
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獲ISEF獎項及獎勵
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我國相關規定
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林庭妤
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臺北市立第一女子高級中學
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開發組織蛋白酶B之抑制劑前驅藥物及其效能探究
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大會化學科二等獎( US$2000 )
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1.新臺幣10萬元
2.審查後保送大學各本學系,或推薦入大學校院各學系
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蔡紹騏
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臺北市立建國高級中學
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Unraveling a Transcriptional Enigma: Exploring the Action Model of the Concealed BPC Network on the Circadian Oscillation System玄機暗藏: 深究轉錄因子家族BPC對晝夜節律系統之作用模式
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大會植物科三等獎( US$1000)
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1.新臺幣5萬元
2.審查後保送大學各本學系,或推薦入大學校院各學系
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顧仲凌
趙芸婕
朱熙芝
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國立臺灣師範大學附屬高級中學
臺北市私立復興實驗高級中學
臺北市私立復興實驗高級中學
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邁向淨零之低碳海水淡化整合技術
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大會環境工程科三等獎( US$1000)
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1.新臺幣5萬元
2.審查後保送大學各本學系,或推薦入大學校院各學系
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張翊慈
張敏虹
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臺北市立第一女子高級中學
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探討內源性大麻素對果蠅細胞自噬與生理功能的影響及角色
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大會動物科四等獎( US$500)
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1.新臺幣5萬元
2.審查後保送大學各本學系,或推薦入大學校院各學系
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林靖閔
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臺北市立建國高級中學
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Temperature Vulnerability of PAMP Elicited Plant Immunity Depends on a Heat-Sensitive Enzyme to Activate a Cytokine
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大會植物科四等獎( US$500)
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1.新臺幣5萬元
2.審查後保送大學各本學系,或推薦入大學校院各學系
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曹祐彬
傅紹捷
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臺北市立建國高級中學
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探討一種新穎腺苷調控藥物對於思覺失調症及焦慮症的治療潛力-以藥物及壓力引發之疾病小鼠為模式 Investigating the therapeutic potential of a novel adenosine modulator(NAM) on the treatment of schizophrenia and anxiety disorders using mice as a model
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特別獎
美國心理學會三等獎
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陳以哲
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國立臺灣師範大學附屬高級中學
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惡意程式無所遁形—以自然語言處理模型實現惡意程式之識別
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特別獎NON-TRIVIAL
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註一:得獎學生作品簡介
化學科:林庭妤
組織蛋白酶B在許多病理過程中都扮演著重要的角色,因此,它是一個重要的生物標誌。調控組織蛋白酶B的活性可以幫助我們更加了解其在不同生物途徑的作用,並進一步讓我們知道如何治癒癌症。
Ac-LVK-CHO是一個組織蛋白酶B的抑制劑,但是其中的醛容易被代謝。為了解決這個困難,我們修飾了光保護基團2-nitrobenzyl使這個分子的活性可以被光調控。除此之外我們也修飾上引導基團morpholine以增加富集量。
在這個研究中我成功修飾上了這兩個分子,並測試了其光解性質和生物性特質。未來可以將其作為一個應用在研究不同科學領域中的工具,以發掘組織蛋白酶B對細胞或組織的影響。
植物學科:蔡紹騏
本研究之研究對象是植物特有轉錄因子家族,BASIC PENTACYSTEINEs (BPCs)。它們對各種發育表現型有同功和拮抗作用,包括生理時鐘相關反應。然而BPCs如何實現表現量恆定性及進入時鐘的直接途徑仍然未知。我採用多種方法切入,包含葉片擺動監測、基因表達分析與程式模擬,發現BPCs構成內部網絡,限制彼此表現程度並集體作為時鐘節奏的穩定器以確保順暢的日夜過渡。對BPC與時鐘的調控邏輯有深入認識將帶來農業效益,如增加作物產率或調整開花時間以適應氣候變化。
環境工程學科:顧仲凌、趙芸婕、朱熙芝
身處在時常缺水卻又四面環海的台灣,海水淡化成為能解決此問題的可能性之一。我們利用液流式脫鹽電池進行海水淡化實驗,其特性在於電解液鐵氰化鉀及亞鐵氰化鉀的氧化還原反應能驅動整體系統,使此系統可在低電壓下進行反應。現在海水淡化市場面臨的問題在於得到淡水的同時會產生鹵水,一種高濃度鹽水,會再重新排放回海洋造成二次污染。而鹵水內含有高濃度的鈣鎂離子適合進行礦化實驗,又根據冰島的文獻得知利用玄武岩可加速礦化反應。因此,我們利用在地化的特色,結合澎湖的玄武岩及鹵水進行二氧化碳礦化封存實驗。本實驗結合了海水淡化及二氧化碳礦化,最終達到負碳效果且獲得乾淨的水資源。
動物學科:張翊慈、張敏虹
內源性大麻素及細胞自噬皆對人體平衡具重要影響,但尚未有探討內源性大麻素2-AG對自噬作用與生理功能的研究。本研究透過降解果蠅體內2-AG的合成酶與分解酶,發現2-AG顯著影響壽命、抗飢餓能力及細胞自噬的表現,且2-AG透過自噬作用影響果蠅壽命。自噬失調會影響多種疾病,包括神經退化性疾病、免疫疾病、炎症及癌症等,而本研究發現內源性大麻素具有調節自噬的功能,具潛力成為自噬調節藥物,增加疾病治療新的可能性。
植物學科:林靖閔
本研究發現植物在高溫逆境下防禦能力下降的關鍵因子以及解方。這項重要發現證實了植物XCP1蛋白酶活性會因高溫而降低,進而阻礙傳遞防禦訊息之胜肽CAPE9的生成,而導致無法啟動讓保衛細胞關閉的防禦機制。進一步的研究指出,高溫下施加CAPE9可成功恢復因高溫而降低的防禦反應,提供了全球暖化對植物防禦影響的新解方。
行為與社會科學科:曹祐彬、傅紹捷
思覺失調症、焦慮症、憂鬱症等精神疾病在當今社會嚴重。為了應對,我們研究了一種從天麻中提煉的新穎腺苷調控藥物——NAM。我們使用藥物及長期壓力引發小鼠模型來模擬疾病,並通過多種行為實驗評估NAM的療效。結果顯示,NAM對治療思覺失調症正性症狀及憂鬱症狀具潛力。未來,我們將進一步進行生化實驗以深入研究NAM的治療效果,以尋找精神疾病的有效治療方法。
系統軟體學科:陳以哲
本研究旨在使用人工智慧進行惡意程式之偵測。透過反組譯執行檔並以語言模型分析低階程式碼,建置惡意程式辨識模型。實驗結果顯示,模型對已知惡意程式的辨識率達99.39%,且對於未知惡意程式家族之準確率超過96%。此外,模型在僅使用過去N年惡意程式資料訓練的情況下,仍能對第N+1年惡意程式達到96.16%的辨識率。本研究探討了使用自然語言處理模型處理低階程式語言之可行性,並應用於已知與未知惡意程式之辨認,期望應用於更廣泛的資安領域。