昨(15)日，BIO Asia-Taiwan亞洲生技大會論壇於台北南港展覽館二館盛大展開。首日大會論壇Session 2：「全球生技發展」，瞄準次世代精準醫學在藥物開發新技術、AI驅動全民健康檢測，以及面臨人類老化健康照護等發展趨勢與實踐進行探討。
 
大會邀請到兩位2025年亞洲生技大獎得主——全球醣科學翹楚、斯克里普斯家族講座教授(The Scripps Research Institute)暨中研院院士翁啟惠(Chi-Huey Wong)博士，以及2025年獲頒獎的菲律賓傳染疾病權威、現任菲律賓Manila HealthTek集團總裁的Raul V. Destura博士；以及，日本資誠顧問公司(PwC Japan)健康產業諮詢合夥人船渡甲太郎(Kotaro Funato)、專注AI製藥開發及抗衰老研究的Insilico Medicine (英科智能)創辦人暨執行長Alex Zhavoronkov等四位專家進行演講。
 

翁啟惠：整合實驗數據與 AI、開發低醣廣效疫苗與新一代醣修飾優化抗體藥

 
翁啟惠以開發「程式化自動合成多醣分子」技術，徹底改變複雜多醣體的合成方式，打破了蛋白質科學的最後一道疆界。他以「解碼醣基化邁向次世代精準醫療(Decoding Glycosylation for Next-generation Precision Medicine)」為題，第一手分享了他最新的研究成果。這些合成與研究醣蛋白的最新方法，用於開發治療性抗體及低醣廣效性疫苗技術，已經技轉授權磐石醫藥生技(Rock BioMedical) 進行後續臨床開發。
 
翁啟惠表示，人類大多數細胞與病毒表面都覆蓋著由宿主生成的醣分子(glycans，又稱聚醣)，由醣基化(glycosylation)過程所產生。這些表面聚醣對細胞間通訊至關重要，然而因為它們高度異質、極度複雜，又極難分析與理解其功能。多年來，醣基化作用一直是生物學中的「暗物質」。
 
病毒表面的聚醣對環境極為敏感，如不同細胞株生產的SARS-CoV-2棘突蛋白(spike protein)就具有不同的醣基化圖譜，棘突蛋白上的聚醣結合ACE2受體將直接影響病毒的感染力。但團隊發現，去除部分聚醣會大幅增強結合能力，而將聚醣降解至單醣階段，則會使結合親和力下降約10倍，而病毒就利用這層醣衣來逃避免疫系統的辨識。
   
翁啟惠和團隊因此思考，如果能在維持棘突蛋白3D結構完整的前提下，適度去除這層醣衣、更好地暴露蛋白表位(epitope)，是否就能開發出更好的疫苗？團隊也在2022年成功使用內切醣苷酶(endo-glycosidase)將醣鏈降解至 GlcNAc(N-乙醯胺葡萄糖)，並將這種GlcNAc化的棘突蛋白(SMG)作為低醣疫苗進行免疫有效暴露的表位，成功開發了低醣廣效新冠疫苗，且成功誘導出針對多種變異株的廣譜保護性抗體與T細胞反應，尤其針對stem區域高度保守表位的免疫反應顯著增強，提供了更廣譜的保護。
 
翁啟惠分享，團隊進一步開發了mRNA疫苗，此低醣mRNA疫苗不僅對野生型病毒有效，對Delta、Omicron等多數變異株，以及 2003年的SARS-CoV-1、2012 年的MERS，甚至引起普通感冒的冠狀病毒均有良好保護效果。
 
翁啟惠表示，事實上最早於2009年，利用低醣疫苗開發通用流感疫苗的策略提出後，也被其他實驗室用於開發廣譜保護的HIV疫苗。因此，他相信這是一種通用策略，可應用於其他人類病毒。
 
翁啟惠也分享，團隊進一步利用低醣HA疫苗誘導出廣譜且增強的免疫反應，再透過已開發的可程式化合成方法製備出一系列Fc醣基化抗體資料庫，並導入AI及機器學習，成功開發出利用機器學習預測最佳抗體微異質體(glycoform)的方法，能預測 Fc 和受體結合能力，進一步透過Fc 醣基化優化更具效益功能(ADCC、ADCP、CDC)的抗體。
 
團隊還利用聚醣篩選晶片(Glycan Array)系統性研究，透過受體結合的差異性找出一種可同時靶向多個醣免疫檢查點的小分子抑制劑。而這種使用單一小分子同時阻斷多個檢查點，將比使用多種生物製劑的雞尾酒療法，更具成本效益與臨床可擴展性。
 
展望未來，團隊將持續透過整合實驗數據與 AI、開發低醣通用疫苗與醣修飾優化抗體等新一代醫藥。翁啟惠強調，結合個人基因體數據與 AI，團隊正將個人化精準醫學的願景轉化為臨床現實。
 
不過，翁啟惠同時呼籲，在將AI整合進生物醫學創新的同時，人們還是必須高度關注這些預測模型的安全性與倫理議題，確保這些強大工具能被負責任且公平地應用。
 

Raul V. Destura：建立一個能真正運作於國家層級的「全民健康創新生態系」

 
致力於開發診斷標靶的Raul V. Destura博士，以「超越診斷：為全民健康與精準公共衛生建構人工智慧驅動的健康生態系統」為題，並以自身歷程為例，探討人工智慧驅動診斷平台的設計原則和實際應用。
 
Raul最為人稱著的是，以「馬克杯裡的實驗室(Lab-in-a-mug)」計畫」開發出適合開發中國家的傳染疾病檢測平台，對開發中國家人民的公共衛生與疾病預防做出了鉅大的貢獻。該平台也成為菲律賓大學自1908年創立以來，第一家投入健康生物技術的衍生公司——馬尼拉健康科技公司(Manila HealthTek)。
 
Manila HealthTek顯著成長，目前擁有四家子公司，包括自有的銷售與通路、支援國家醫院及各地綜合醫院的精準醫學診斷服務，以及涵蓋腫瘤、癌症、遺傳性疾病、新生兒疾病與家族遺傳疾病的照護網絡等，共同構成源自該計畫平台的四大支柱，並已為下一代電子商務能力奠定基礎，涵蓋分子診斷、人工智慧與健康科技等領域。而公司則仍維持研發核心定位，在民間企業與政府支持下，建立起製造與生產設施。
 
Raul分享，即使早期作為技術型組織，他從一開始就反思：所創造的努力，究竟為社會帶來了何種價值？他們也深知唯有持續提升，才能幫助組織邁向下一個階段，並在組織成長過程中克服多重挑戰。
 
Raul指出，當今世界因知識與資訊的爆炸性成長而徹底改變。目前，團隊已打造出第一個以菲律賓人為訓練基礎的數位病人模型，用於健康管理與研究，並將逐步擴展至其他疾病領域。
 
但他也指出問題：創新雖然在亞太地區普遍存在，然而，健康領域的連結性仍相當破碎，各系統之間未能有效對話，取得管道也往往受限於個人支付能力，而非以規模經濟實現公共利益。
 
Raul認為，亟需一套全面且整合的技術框架、建立一個能真正運作於國家層級的生態系，他稱之為「全民健康創新生態系(Universal Health Innovation Ecosystem)」。
 
Raul勾勒，這是一個系統性框架，整合診斷、基因體學、人工智慧、製造、數位健康、實施科學與公共衛生，形成一個持續學習的生態系。只有持續學習的生態系，才能夠將科學發現轉化為公平(equitable)的族群健康成果。
   
此外，他認為人工智慧與醫療保健在屬於「5P」或「6P」之外—預測(predictive)、預防(preventive)、個人化(personalized)、參與式(participatory)、族群(population)，需要再增加「平台賦能(Platform Enable)」的概念。
 
他以菲律賓已正式啟動的「全民遠距照護應用程式」實施計畫為例，該計畫包含了自動納保機制，並優先強化基層醫療，同時對各項方案進行健康科技評估(HTA)。最近，公司也正與菲律賓科學與技術部(Department of Science and Technology)進行一項旗艦合作，計畫開發一套RxDocs系統，能將各項計畫(包括已開發並獲國家經費支持的項目)加以整合。
 
Raul表示，公司從「如何開發更好的診斷工具」為起點，但沿途走來，才明瞭真正的創新在於將人、資料、技術與健康系統連結成一個持續學習的生態系。
 
他最後表示，公司的目標是從源頭捕捉健康資料，不斷學習、校準並重新應用，連結最近的藥局、二級或三級醫療機構，甚至可透過已開發的居家照護系統獲得臨床支援，讓以資料驅動、AI 輔助的健康計畫成為可實際執行。
 
船渡甲太郎：日本有望成為亞洲下一代醫療保健與藥物開發的關鍵催化劑
 
本身是一名內科醫師、擁有超過 10 年臨床實踐與研究經驗的船渡甲太郎，則以「日本醫療保健與製藥轉型：克服瓶頸並為亞洲創造機遇(Japan's Healthcare & Pharma Transition: Overcoming Bottlenecks and Unlocking Opportunities for Asia)」，從日本現況與各項倡議，提出能為亞洲其他國家有用的參考，也期待未來的合作。
 
船渡甲太郎指出，日本實施全民健康保險制度，涵蓋超過1億人口(包括全體國民與居民)，保障民眾能以可負擔的價格獲得高品質醫療服務。但目前面臨最重大且嚴峻的挑戰是人口快速高齡化、少子化與人口減少，此一人口結構變化影響，導致日本醫療支出大幅上升。預計在未來50年內，國家醫療支出將達到 70 兆日圓，屆時將出現一位勞動人口需扶養一位高齡者的情況。
 
日本製藥產業也面臨挑戰，1980年代，全球近三分之一的小分子新藥(New Chemical Entities)來自日本。如今，在全球前45大暢銷生物製藥產品中，僅有2款來自日本。此外，自2000年以來，日本的藥物發現能力呈現停滯，以近期臨床開發中的腫瘤藥物產品線為例，美國與歐洲持續成長，而日本的數量在近20年幾乎持平。2015年後，最明顯的變化是中國的快速崛起。
 
從日本國民與病患的角度來看，新藥的可及性也是重大問題。目前約有一半在美國與歐洲獲准的新藥在日本尚未上市，尤其是許多具有高療效的新興生物製藥，尚未規劃在日本開發或上市。
 
此外，去年在美國川普政府宣布的最惠國(MFN)藥價政策，也對日本造成衝擊。日本藥價在各國中屬於較低水平，約為美國的50~70%，全球製藥公司因此開始重新評估或延後在日本的藥品上市計畫。
 
儘管面臨許多挑戰，但他認為，日本仍擁有巨大的潛力，能夠重振獨特的新藥開發能力，並持續創造新價值。
 
首先，日本是全球主要市場之一，為全球第四大醫藥市場，對某些大型藥廠而言，更是僅次於美國的第二大市場。其次一大優勢是，基礎科學實力雄厚。根據6月的Nature Index 報告，日本在高品質研究產出位居全球第五，較前一年成長近10%，結束了長期下滑的趨勢。該調查特別指出，在中國快速崛起的同時，日本與韓國在亞洲呈現強勁成長。
   
此外，更多證據顯示日本在藥物開發上的潛力。《日經新聞》報導，全球前100大暢銷藥物中，有20種與日本企業有關。且自2010年以來，已有五位日本科學家獲得諾貝爾生理學或醫學獎。
 
船渡甲太郎將日本提升國家藥物開發能力的優勢歸納為四大類：1硬實力(Hard Skills)，2軟實力(Soft Skills)，3框架與基礎設施(Framework and Infrastructure)，4環境與資產(Environment and Asset)。
 
他指出，日本擁有全球最完善的醫療基礎設施，醫院數、病床數與急診設備均居世界第一。雖然有人認為這象徵醫療體系的碎片化或低效率，但這種普及且高度發展的醫療基礎設施，實為藥物發現與開發的重大優勢。
 
船渡甲太郎也將提升藥物發現能力定義出四大策略：包括優化國內藥物開發流程與合作夥伴；吸引全球資本與頂尖人才；並據以上在全球藥物開發中扮演不可或缺的角色；建立獨特且具區隔性的日本藥物生態開發生態系。
 
船渡甲太郎指出，「日本已將藥物開發提升為國家經濟優先要務」。政府近期推出新的國家成長策略，將先進醫療、合成生物學與生物製造列為優先領域，預計將投入大量政府資金。此外，過去PMDA(日本藥品醫療器械管理局)以保守、審查緩慢著稱，但近年已大幅轉變，變得更具彈性、創新友，並對海外企業更加開放。其最大的驅動力來自日本政府的強烈決心。
 
最後他表示，日本已不再只是單純的市場進入目的地，而是有望成為亞洲下一代醫療保健與藥物開發的關鍵催化劑。
 
Alex Zhavoronkov：尋找與老化及疾病相關的治療靶點，先以常規適應症進入臨床
 
在AI和長壽領域深耕23年的Alex Zhavoronkov開場就指出：希望和大家思考如何透過技術來打造長壽解決方案。他尚未看到許多長壽公司能不依賴銷售保健品或募集巨額資金而長期存活，且目前還沒有真正的「長壽藥物」。在見證許多生技公司進入長壽領域後又相繼失敗，他今天以「如何建立一家永續的長壽科技公司(How to build a Sustainable longevity Company)」為題發表演講。
 
Alex從對產業的觀察指出，目前除了抗生素與疫苗之外，他還不知道有任何藥物能讓一位已經優化生活方式(如遵照母親教導的健康習慣)的健康個體，延長一年以上的壽命。
 
不過，目前，英科智能已經建立了一個相對可持續的商業模式，且近期已實現獲利，這在生技產業非常罕見。公司利用人工智慧開發了31個可發展的候選藥物(developmental candidates)，並授權給製藥公司，同時產生了可觀的營收。公司的指標在中國排名前50、在阿拉伯聯合大公國排名第二，並持續以自有資金定期發表高品質的研究。
 
Alex表示，他們透過AI大幅提升了研發生產力，目前的基準(指從零到臨床前候選物(Preclinical Candidate, PCC)的時間)是12至18個月，他個人最佳紀錄是9個月(針對一個中等難度靶點)。
 
Alex說，很多人會問如何評估一家 AI 藥物發現公司？是運算力？原始數據？團隊人才？還是演算法？他以AlphaFold為例直指，其對小分子藥物發現的實際貢獻其實非常有限，因為大多數情況下，仍需取得真實的化學晶體結構，而這需要約3週、5萬美元成本。
 
他認為，真正重要的衡量指標，包括從零到PCC的時間、每個PCC的成本、靶點新穎性、可擴展性、授權成功率以及臨床推進能力。
 
Alex進一步認為，可以將這套方法應用於長壽治療。但策略是不改變現行法規，而是尋找同時與老化及疾病相關的治療靶點，然後以常規適應症進入臨床。
 
他並以英科智能自行發現的一個最初針對特發性肺纖維化(IPF)的全新靶點 T-NIC為例。團隊透過老化研究識別此一靶點，並選擇IPF作為首要適應症，希望先在IPF取得概念驗證(PoC)後，再擴展至其他老化相關適應症。另一個PHD-1/2抑制劑也是類似策略，目前Phase 1已接近完成。
 
目前最熱門的長壽靶點是NLRP3抑制劑。團隊從2019年底發現靶點，並開始設計抑制劑，一路推進到2022年完成Phase 1，目前已在美國與中國啟動Phase 2，中國試驗已快速完成並進入Phase 3。
 
在Phase 2階段，公司利用位於蘇州(現已遷至上海)的全自動機器人實驗室，證明此藥物具有抗衰老藥物「senomorphic」的特性——即不殺死衰老細胞，而是將衰老表型逆轉為接近年輕狀態，其效果優於雷帕黴素(rapamycin)與 metformin。
 
目前，藥物已進入Phase 3，但尚未做出任何療效承諾。但公司同步釋出基因體學數據，並即將發表另一篇使用老化時鐘(aging clocks)在真實臨床試驗中進行評估的論文，Alex並宣稱這可能是全球首次大規模的應用。
   
Alex坦言，進行這類大規模實驗成本極高，需要大量資金。除了募資外，另一途徑是與製藥公司及其他企業合作，建立生態系，共同開發源自老化研究的疾病治療藥物。
 
今年，英科智能已經與多家製藥公司達成多項合作，同時還進行非藥物開發的專案，包括 CO₂ 捕獲、氫能儲存、電子燃料、可持續農業等。英科智能正與Syngenta(先正達)合作，學習如何將 AI 應用於其他化學領域。
 
Alex強調，自動化與機器人技術至關重要。英科智能建造了一座兼具功能性與美觀的實驗室，能在兩週內完成從樣本採集、製備到數據生成、靶點識別與初步驗證的工作。此實驗室不僅應用於癌症，也擴及神經、心血管等多種疾病。
 
公司也正在打造一個更先進的計畫：在武漢天河機場附近興建「Super DMA Up City」——一個集居住、工作、醫療、休閒於一體的生物技術生態。社區居民可同意將自身數據(基因體、細胞等)用於研究，以加速長壽科學進展。並將設立機器人實驗室展示中心，讓訪客(包括孩子們)參觀，激勵下一代投入生技，預計 2028 年可入住。
 
Alex 最後表示，一座更大的房子不會延長壽命，但在這樣的生物技術生態系中工作與接受治療，或許能讓我們活得更久、做得更好，這才是提升生技產業可持續性的最佳方式。
 
(報導 / 王柏豪)