全球製藥產業製造技術已邁向智慧化與自動化，為強化臺灣製藥的量能，在經濟部產業技術司指導、工業技術研究院(ITRI)與財團法人醫藥工業技術發展中心(PITDC)主辦之「原料藥及藥品先進製造技術國際研討會」，首次匯集國際九位先進製造權威同台，包括來自美國Amgen、美國OSD Pharmaceutical Solutions 、日本岐阜藥科大學、美國Rutgers University 、日本CMIC集團旗下CMIC CMO USA、美國Continuus Pharmaceuticals、比利時GEA Group 、德國Ehrfeld Mikrotechnik，以及美商康寧(Corning)等專家，分享從實驗室研發到產線應用的最新實踐經驗。從智慧化、自動化、人工智慧(AI)等新技術探討製藥產業如何從傳統批次走向連續化生產的轉型契機。
 
中華民國製藥發展協會李芳全理事長於開場致詞中表示，今日的研討會內容涵蓋許多先進技術的最新知識與經驗，期許為現場的製藥產業專業人士、學術研究人員及對先進製造有興趣的聽眾帶來豐富的收穫。

謝効吾：解密安進免疫明星藥連續製程 反應時間縮短97% 

(攝影/李林娜)

美國安進(Amgen)製程化學家謝効吾(Hsiao-Wu Hsieh)首先介紹了安進如何透過連續製程與即時監控，讓旗下全球年銷售額高達20億美元的免疫疾病明星藥Otezla (apremilast)的生產效率最大化。該藥全球年銷售額高達20億美元，適應症包括乾癬、乾癬性關節炎等多種發炎疾病。
 
從2018年迄今，安進持續將流體化學(flow chemistry)視為製程開發的核心技術之一。謝効吾表示，這項技術不只是將實驗與生產自動化，其產生的大量數據，也能成為機器學習、製程最佳化的基礎。
 
謝効吾說明，在Otezla活性藥物主成分ampremilast的合成步驟中，存在著室溫下溶解度低、達到中控標準(IPC)的反應時間長、反應之後還需要多個單元操作步驟等製程瓶頸，因此安進透過一系列的製程平台改良、組合成連續製程加以克服。
 
例如，將反應溫度拉高到攝氏130度，成功將製程縮短到25分鐘，並改用不提供氫鍵的極性溶劑，結果在公斤級製造中運行超過24小時，也沒有出現阻塞現象。此外，他們也改採用三階段的MSMPR(完全混合懸浮-完全混合取出式結晶槽)，解決結晶析出分離步驟中，去過飽和(desupersaturation)速率緩慢的問題。
 
於此同時，這套系統進一步導入了即時回饋監控系統，並採用移動平均與設定上下濃度控制限制，避免系統因反應過度敏感而中止運作。謝効吾表示，這套經過改良的連續製程，成功將反應時間大幅縮短了97%、將單元操作強化了66%，更將製程物料指數(PMI)減少52%、水用量減少42%、有機溶劑用量減少58%、製造足跡減少了90%，達成了增進永續性的目標。
 

Asgarzadeh：AI結合自動化設備 讓科學家從重複性研發任務解放

(攝影/李林娜)

連續製程無疑已成為產業界重要的發展，而AI也正逐漸成為推動製劑開發與製程優化的關鍵推手。藥品製劑顧問服務公司OSD Pharmaceutical Solutions LLC總裁Firouz Asgarzadeh分享在藥品製劑開發中導入AI、機器學習(ML)與機器人自動化的觀點。
 
Asgarzadeh指出，藥物研發失敗率高達90%，因此「選對目標」與「減少試錯」成為AI導入的關鍵。他舉例說明，在製程開發與放大中，以往判斷濕式造粒終點常靠徒手捏取觀察顆粒濕度的「香蕉測試法」或電流變化，在AI發展下已可透過「神經模糊邏輯模型(Neuro-Fuzzy Logic)」整合既有的經驗數據，如攪拌器轉速、剪切力分布、電流等進行非線性數據的建模，大幅提升對顆粒化終點的預測準確性。
 
此外，AI還能分析過去實驗的大量數據，從中辨識出影響配方穩定性的關鍵變數，並預測最佳的材料組合與製程條件，甚至可應用於脂質載體系統的開發，透過分析藥物與脂質結構特徵，預測雙方的最佳匹配度，為設計具高口服吸收效率或長效釋放特性的配方提供重要參考。
 
在自動化方面，Asgarzadeh 指出，過去製藥研發中繁瑣的實驗流程，如長效注射劑 PLGA 配方的乳化、硬化與噴霧乾燥，如今已能透過機器人與 AI 系統自動化完成。以Persist AI的實驗室為例，其機械手臂可同時篩選數百種配方，並根據累積的大量實驗數據自動調整混合比例與顆粒大小，進行高速優化，整體效率較人工操作提升超過30倍。
 
Asgarzadeh表示，目前許多模型已可公開取得，例如COSMO-SAC與Salmi Dataset，可協助藥廠在配方設計階段進行模擬與預測分析。最後他也表示，AI與機器學習並非神話，而是將過去經驗、文獻與實驗整合為可重複使用的智慧資產，並呼籲業界應從「Quality by Accident (QbD,偶然的品質)」邁向「Quality by Design (設計導向的品質)」。

(報導/吳培安、彭梓涵、吳康瑋)