精準醫療 生醫發展再進化
精準醫療 生技業劃時代革新
麥肯錫報告 未來十年經濟價值逾1.5兆美元 可利用大數據整合各項工具 讓理論走向真實
2015年美國前總統歐巴馬提出《精準醫療倡議》（PMI）後，宣告全球生技醫藥產業進入「精準醫療時代」。隨著科技演進、生技醫藥技術發展，精準醫療市場在過去幾年不斷增長，據市調機構MarketsandMarkets報告指出，精準醫療市場將從2020年的620億美元增加至2025年的2,557億美元，年平均複合成長率32.1%；麥肯錫調研報告更預測，精準醫療在未來十年內，可能為全球醫療保健創造超過1.5兆美元的經濟價值。
精準醫療以數據為基礎，建立大數據資料庫，整合大數據分析或人工智慧，後續根據需求整合精準診斷、數位科技與體學分析等工具，讓精準醫療從理論走向真實。精準醫療提供更精準且個人化治療方案，並可大幅加速醫療發展速度，擴及醫療保健、製藥研發、基因組學等眾多醫藥相關領域，為醫學研究與照護提供高效解方，預期未來將掀起精準醫療劃時代的革命。
舉例來說，過去臨床醫療針對罹患相同疾病或病徵者，大多給予一致的藥物，導致臨床上出現許多無效用藥案例，如癌症治療有超過七成五為無效用藥、阿茲海默症治療的無效用藥比例也近七成，在美國更有超過三成醫療支出浪費在無效治療上；而精準醫療根據個人疾病投藥的特性，並藉由伴隨式（CDx）精準診斷，篩選出特定患者後，再給予精準藥物治療，將可大幅降低臨床上無效用藥的困擾。
除無效用藥外，藥物研發回報率也是產業待解問題。由於藥物開發過程昂貴且耗時，過去國際製藥廠在研發上耗費大量沉沒成本，如何提高藥物開發效率、增加藥物上市成功率與解決無效用藥比過高等問題。精準醫療的藥物開發模式，或許能迎刃而解。
精準醫療的藥物開發模式，可鎖定藥物開發的目標族群，達到縮減臨床試驗人數，進而降低臨床試驗費用，甚至能提高臨床試驗成效。例如2021年葛蘭素史克（GSK）針對用於治療子宮內膜癌的PD-1（Programmed Death-1）免疫檢查點抑制劑Jemperli，進行擴充適應症的臨床試驗，葛蘭素史克採用羅氏（Roche）開發的伴隨式診斷產品，精準篩選出16位錯配修復功能缺陷（mismatch repair-deficient，dMMR）的直腸癌患並給予治療，其中12位患者在完成所有療程後的六個月完全康復，達到完全緩解且幾乎沒有副作用，此項癌細胞清零數據震撼到全球腫瘤醫學界。
由於台灣市場規模小，以中小型規模藥廠為主，導致新藥開發過程中面臨兩大困境。一是由於中小型藥廠資金與資源較少，難以負擔晚期臨床試驗費用，為加快資金回收，國內新藥廠商多選擇在產品臨床前期階段，即尋找國際合作夥伴進行授權，但此階段的產品療效尚未經過臨床驗證，交易價格多偏低。
另外是藥物通路多掌握在國際大型藥廠手中，使台灣藥廠在藥物開發過程中承擔風險最高的研發端，卻難以參與商業價值更高的品牌行銷端。早期授權的傳統藥物開發商業模式，對於台灣生技醫藥產業的整體發展與國內專業人才培養並無太大幫助。而精準醫療不僅能成為台灣新藥產業突破資金與資源缺乏困境的一大利器，當「藥留台廠」後，更能帶動國內醫藥通路產業發展。
政府已將精準健康與精準醫療納入六大核心戰略產業，近年亦積極整合跨部會資源，結合BIO-ICT建立國內精準醫療產業鏈，例如2022年經濟部轄下法人工研院與衛福部轄下法人國衛院合作，建立跨部會精準健康合作機制，為資通訊與生醫產業帶來加乘綜效。
此外，經濟部技術處促國內精準醫療產業成形，從醫藥研發著手，以台灣堅實的資通訊技術為基石，支持生技中心、工研院、藥技中心等法人團隊，發展精準醫療技術平台，並攜手業界在藥物開發與臨床經驗的基礎，共創精準醫療藥物開發模式，藉此培育國內臨床晚期研發及行銷通路人才，為台灣在全球全球生技醫藥領域發展立下堅固的房角石。
（作者吳忠勳、林建邦；是經濟部技術處產業技術基磐研究與知識服務計畫協同計畫主持人與計畫成員）
三路衝刺mRNA藥物
目前國內生物製藥產業以大分子蛋白質藥物為主流，無論是新藥標的開發，或是生產製造技術都已漸成熟。然而在新冠肺炎疫情出現後，大分子蛋白質藥物追不上疫情變化速度，使其他型態生物製劑藥物脫穎而出。其中最受矚目的為mRNA類型疫苗，以BNT疫苗為例，在僅僅十個月的時間內，從藥物設計、臨床試驗到生產製造。
mRNA核酸藥物在全球知名度大開，其容易設計且可快速產製的特性，是精準醫療應用上的利基優勢。
核酸藥物療法應用廣泛，包含癌症、感染性疾病、遺傳疾病的治療，亦可應用於再生醫學與基因編輯，極具潛力。根據QYResearch調查的數據顯示，2021年在疫情影響下，全球mRNA新冠疫苗銷售約19.2億美元，預估2027至2032年mRNA疫苗與治療藥物將以33.4 %的複合年成長率增加。此外，由新冠疫苗與其他mRNA藥物在臨床試驗上顯示，在劑量、效力、安全性與生產製程上皆具相當優勢，因此全球mRNA疫苗與藥物的市場預期將大幅成長。
mRNA核酸藥物的發展主要可分成三大方向，mRNA藥物標的研發、相關修飾核苷酸與脂質關鍵原物料以及規模化量產技術。
目前國內mRNA核酸藥物產業大多屬於早期開發的階段，經濟部技術處為加速產業進程，以科技專案支持生技中心研發，積極布局下世代新穎mRNA核酸藥物開發與量產。
mRNA核酸藥物可應用在不同的疾病領域，除可針對新冠肺炎大規模的流行性傳染病外，亦可已針對癌症、遺傳與代謝疾病。因每種疾病族群人口數不同，故在生產製程上必須考量其生產規模，以對應不同疾病年生產量的需求。
彈性的生產製程，以少量多樣因應個人化的醫療或是罕病；少樣多量因應大規模流行性感染疾病或是癌症等，是生技中心正在開發的製程策略，將以此雙軌的製程生產方式，涵蓋國內外不同需要的疾病領域。
在科技專案投入下，生技中心已建立標準化mRNA疫苗製劑規模量產製程技術平台，以線性規模化的方式進行製程放大至試量產生物反應器，達到可技轉CDMO廠之放大技術。從質體DNA生產、mRNA酵素反應到LNP奈米微粒包覆技術，建立完整的製程技術，包含各階段的層析純化方法與產品品質分析檢測方法，同時亦開發mRNA生產時需要的關鍵酵素生產製程與品質檢測方法。
未來經由技術轉移，將能提供國內CDMO完整的mRNA核酸藥物產製技術以補足國內產業缺口，並推動關鍵原料國產化，完整國內供應鏈能量並帶動相關產業。
（作者楊靜仁；經濟部技術精準健康技術研發與創新應用推動計畫團隊成員）
AI助攻 生醫發展再進化
目前國際藥廠或不少新創公司都陸續投入將AI應用於藥物開發領域，主要包含藥物設計、精準醫療與生物製程的監控等。將AI與生物科技相關的藥物開發技術結合，不僅替生醫產業提供新穎的藥物開發應用，更加速新藥的開發，達成精準醫療的目的。
不過，藥物開發是昂貴和耗時的馬拉松賽事，其中還包含高風險和不確定的成功率，傳統新藥研發大約需要十至12年研發時程，平均投入成本約26億美元。近年來國際製藥產業在研發階段上花費大量成本，但未能獲得預期的回報。如何提高藥物上市成功率，是各藥廠和生技公司最重要的挑戰。
經濟部技術處為促國內生技製藥產業加速新藥開發進程，並與國際市場接軌，近年以科技專案投入，支持生技中心將AI運用於藥物開發，以提升台灣新藥研發的國際競爭力，加速藥物開發時程及發展精準醫療的藥物。目標是透過生醫大數據、生物資訊、統計科學及AI演算法，在臨床前試驗中導入數據分析，介入藥物開發流程，以提升藥物開發速度和成功率，並節省藥物開發的時間與成本。
同時透過AI學習藥物的物化性質分析與生物活性預測，根據不同化合物的物理性質進行化學特徵學習，進而產生AI預測模型，預測多種生物活性，如藥物口服吸收、分布係數、藥物清除率、分布、代謝和排泄等；也有AI被應用於化學合成方面，常用方式是以決策樹的AI 的演算法，預測最可行的逆向合成途徑。另外，藉由AI的學習分析，也可將其應用在老藥或中藥新療效的應用。例如市售養肝丸可透過AI分析各藥材的主成分，找到可能對應的標靶，預測可能的功效並加以驗證。
科技專案支持生技中心建置AI相關軟硬體，並收集與整合世界各國所建立的基因與蛋白質資料庫，同時制定各項數據平台的前處理及標準化流程，建立研發用生醫數據資料庫及生物資訊工具。另外，也透過生物標記篩選適當的病患，提升藥物的臨床有效性。
目前生技中心正應用生醫大數據，結合AI與CAR-T抗體開發計畫密切合作，建立可尋找出適用此療法的病患的生物標記，以增強對抗實體腫瘤的療效。此外，亦運用AI方法建立模型，預測頭頸癌抗體藥物療效的特徵基因，找出關鍵的生物標記，預測病患可能的反應。
為加深AI技術應用的層面，生技中心除精準醫療生物標記的開發外，亦導入藥物設計領域，包括小分子藥物、抗體、老藥新用及核酸藥物的設計開發。另針對生物製程的分析及監控進行研究，期望能將生物製程進行自動化，提升生產效率，也針對醫療影像的AI輔助工具進行開發，提升醫師對病理判讀的效率。
在藥物設計方面，主要運用AI技術協助小分子、抗體與核酸藥物等的設計，結合AI將藥物結構進行拆解，並連結相關標靶搜尋技術，協助找尋現有藥物的新治療方向；在精準醫療方面，藉由AI系統與臨床生醫大數據的連結，快速分析基因相關數據，更精準提供病患所需醫療方向與藥物開發所需的新標靶預測。生技中心也利用影像AI技術，協助醫療影像分析，提供醫生更精準的醫療判斷，降低錯失治療的先機。
在生物製程的監控方面，生技中心藉由分析生物生產過程中的相關訊號，建立AI預測模型，透過程式自動監控與調整製程原料與反應，讓智慧監控與製藥4.0接軌，提升製造產能和品質，成為未來新藥研發及製造上不可或缺的關鍵。
目前國內很少有同時將AI技術整合到小分子藥物設計、抗體藥物設計、核酸藥物開發、基因數據分析、臨床影像分析和生物製程等方面的企業。
在科技專案支持下，生技中心的AI量能已涵蓋生技製藥產業中，藥物開發過程中重要的藥物設計與製程監控階段，期望在三年內將研發能量化為AI生技藥物專業開發團隊，進而成立衍生公司，帶動國內生技產業自主研發的能力。
（作者柯屹又；經濟部技術處創新生物製造技術開發計畫子項計劃主持人）
本文同步刊登於2023/08/27經濟日報A11產業追蹤