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10 筆結果
化學治療為臨床上最常使用之治療癌症的方法,不幸的是,約60-70%癌症患者 在接受化學治療後會產生四肢感知異常及麻痺等病徵,稱之為周邊神經病變(che motherapy-induced peripheral neuropathy, CIPN),不僅影響生活品質,甚 至中斷癌症治療。然而,目前並沒有一個有效的藥物或方法能預防或治療抗癌藥 物引起之神經毒性,因此開發用於預防或治療化療誘發周邊神經病變之神經保護 劑是極具醫療迫切需求(unmet medical need)。 從新創的神經保護藥物體外篩選平台「從小鼠中分離出背根神經節(dorsal root g anglia, DRG)進行周邊神經元細胞培養」結合高通量顯微圖像分析,本團隊成功 的篩選出具神經保護作用之小分子候選藥物DBPR168,此化合物目前已在兩種小 鼠疾病模型tail immersion和von Frey filaments中完成周邊神經療效驗證。在 給予紫杉醇前60分鐘先注射DBPR168便能夠顯著改善紫杉醇誘發的熱覺感知遲 緩及機械力耐受度下降的神經病變副作用。病理機制上,DBPR168可以透過減少 紫杉醇誘導侵入感覺神經的免疫細胞及抑制全身性發炎反應達到預防神經組織的 損傷。DBPR168候選藥物最大耐受劑量(MTD)高達500 mg/kg (IV, mice)而最 小有效劑量(MED)僅10 mg/kg (IV, mice),展現極佳的醫療安全指數 (Therape utic Index = MTD/MED = 50),極有潛力成為預防化療藥物誘發周邊神經病變 之首創(first-in-class)藥物。 目前DBPR168的應用將鎖定臨床上計畫接受紫杉醇治療的癌症患者,並希望將來 能延伸至鉑類用藥如oxaliplatin病患。根據Precedence Research的預測,全球 紫杉醇市場規模將從 2021 年的 45.1 億美元增長到 2030 年的 111.6 億美元,且 2022 年到 2030 年的複合年增長率為 12.5%。因此,若能成功,候選藥物DBPR 168的市場規模有望與紫杉醇同步成長。
未來科技館 | 生技與醫療透過建立傳染病數學模式來研究、模擬及分析疫情之可能發展趨勢,有助於政府 超前佈署、迅速擬定適當防疫策略,並可預測疫情控制與防疫策略之成效。本技 術建立結合防疫不同時期所得之流病參數的傳染病傳播模型,針對不同年齡層之 染疫重症風險的不同,而建構年齡對於疾病風險和疫情預估的數學模式。防疫成 功的關鍵因素之一,就是防疫的時效性。本技術發展精準動態數學模型,參考各 國的疫情資訊(如感染數、致死率)、防疫政策(如阻隔政策強度、篩檢策略),可模 擬分析防疫物資的需求與分配策略,也可動態視覺化呈現不同階段的防疫狀況, 有助於政府靈活調整防疫政策。 本技術發展出以個體為層級的疾病傳播動態模型。結合電信公司所提供人口流動 資料,於模型中真實的還原公共區域的人流聚集及個人的就業、就學及社交交 流。搭配以真實資料為基礎所建立的城市地理模型,包括各式建物:公司、學 校、餐館及住宅區。因此本技術可能夠真實的模擬出不同年齡身份的民眾日常生 活中的必要聚集及不同社群間的固定交流或是陌生人間的隨機接觸。本技術在此 之上進一步建立了動態數學模型以計算疾病的傳播,並提供模型使用者多項可調 參數及簡易操作平台。模型包含了傳播係數、無症狀比例、潛伏期長短等參數能 使使用者模擬不同的病毒株,而疫苗接種人數、隔離期間長短、在家工作人數等 則能預測政策的成效,提供使用者一個評估決策的依據。因此,本技術以簡易的 使用者平台所包裝的真實地理環境加上可彈性調整的傳播模型,能讓決策者快速 且定量的評估各種防疫措施的效果並做出更精準的防疫政策。 本技術也針對台灣與東亞國家新冠疫情的原始株、Alpha與Delta變異株時期(Fe b 2020–Aug. 2022),由於病毒變異型態的差異以及民眾對於疫情在不同階段 的風險認知有所不同,如何透過政府非醫藥管制措施(NPI),例如管制社交距離, 以及民眾實際上各類型活動程度等(例如;室內餐廳飲食與戶外活動等)的中介效 果,對於疫情傳播與阻斷的效果,該結果預期透過台灣與東亞國家在近三年的分 析比較,有助於理解不同流行型態與社會文化差異,如何透過民眾的活動型態影 響疫情發展。
未來科技館 | 資訊與通訊/機械與系統游泳是主流運動,危害也相對高,因溺水難以預防。聯合國自2014《全球溺水報 告》,推動各國採取監督,但即使在合法場域、救生員待命,溺水仍持續發生。聯合國2019統計,溺水在全世界造成23.6萬人死亡,是非故意傷害死亡第三大原因,衛福部2020年資料,溺水佔據0到17歲前三大事故死因。在經濟與安全執行,產業面臨諸多困難,除溺水造成傷亡、訴訟賠償、聲譽損害,配合法規經營,救生員數量與現場執行皆合法,仍無法防止溺水。時刻面對溺水死亡壓力,造成人員流動快速、訓練不足、聘僱與管理等問題。迫使各先進國家,如歐洲、北美、香港等積極探索更多輔助方式,降低純人因素在游泳環境造成危害,政府、產業均積極干預防止溺水。本團隊從AI病媒蚊登革熱防治預判系統,到AI體溫監控系統應用於新冠疫情控制,長時間專業於AI智慧影像應用與技術開發,與政府計畫、產業合作、落地實現應用息息相關,面對運動安全危害與產業強烈需求,本團隊透過國家計畫支持,與場域業者合作,完成此AI智能泳池自動輔助防溺預警系統本系統旨在合乎法規管理下,做為輔助監控預警,提升場域安全等級。結合台師大運動管理系游泳運動專業、彰基急救醫療團隊一線經驗,將溺水分為前、中、後樣態與特徵融入系統模型與算法,建構出以邊緣運算為基礎之AI智能泳池自動輔助防溺預警系統,矢志成為泳池防溺安全輔助有力後盾。一般管理以錄影作為事故後佐證,被動滿足法令。本AI系統主動根據場域現況,分析運動與溺前特徵,判斷安全狀態予以分級,自動觸發警報,系統包含以下功能優勢:場域環境適用性、輔助救生人員維持注意力提高判斷效率、運動樣態預判。場域環境適用性:透過與監控系統適應性,可應用於大、中、小型場域現有環境,配合水面觀察技術,對不同觀察角度、光影、色彩偏差建立模型與機制,完成高適應AI監控預警,有別於水面下裝置,不會有設置難度高與隱私迴避困難等市場落地困難。輔助救生員維持注意力提高判斷效率:透過AI分類泳池內不同姿態與特徵,快速監控泳池全局,協助排除人眼觀察有限面積、最大注意力時間、視角盲點等限制,維持救生員長時間觀察,為救生員標示出判斷位置,成為高效率精準後盾。運動樣態預判:本系統對游泳過程量化與數據處理形成邏輯判斷,與現場實際狀況比對各種參數,調整建立溺水前、中、後AI智能機制,對運動樣態辨識有90%以上正確率,以提供場域最即時與準確的安全監控輔助。
未來科技館 | 生技與醫療/生活應用心血管疾病為台灣及全球十大死因的第二名。全球估算心血管疾病每年新增的病人數從1990年1200萬成長到2019年1800萬。其中最重要的疾病就是冠狀動脈疾病。目前診斷冠狀動脈疾病的方式包含心電圖(最普遍)、核子掃描(耗時、有放射線)、運動心電圖(體能限制、需專科醫師在場)、心臟電腦斷層(昂貴、有放射線)、及心導管檢查(侵入性)。本技術利用AI人工智慧提升心電圖診斷冠狀動脈疾病的準確度。可以及早發現無症狀病患的冠狀動脈阻塞病變,極具開發與應用潛力。本技術屬於醫療器材軟體(software as medical device; SaMD),含蓋3個專利:(1)處理原始心電圖訊號及重要預測冠狀動脈堵塞特徵的方法。(2)使用多階段機器學習的演算法與流程,預測冠狀動脈堵塞及發生在那一條冠狀動脈。(3)綜合深度學習與機器學習的方法,得到更精確的準確率,且提供重要特徵的正負向解釋性,並擴增應用格式XML檔至pdf向量檔,加大其未來的應用性與商業性。在心電圖訊號的處理,使用小波轉換,統計指標及個人化的心跳間距調整和標記心電圖中P、Q、R、S、T相對波峰與波谷的位置。在特徵工程的處理,考量各種單一心跳與相鄰心跳不同波峰與波谷的時間段、斜率及高度差,延伸出上百個特徵來找出細微異常之處,補足醫師不易觀察之處。在模型預測上,深度學習採用CNN + Residual Network設計,機器學習採用多種演算法進行特徵排名與建構預測模型,最後綜合考量深度學習與機器學習的結果,達到預測的穩定性與正確性。在產品應用上,除了原始XML格式(含數值訊號檔),亦將pdf向量檔進行格式化處理得到數值訊號,擴增後續臨床實用性。此外,提供模型特徵的正負向解釋,提醒醫師心電圖較異常的位置與導程。在效能驗證上,相較於過去心電圖對於冠狀動脈阻塞只有50%-60%的準確率,運動心電圖大約是70%的準確率。本技術的AI演算法在兩家醫院的實測結果,其AUC均達到84%-90%,已有很好的進展。過去對於冠狀動脈疾病預測,僅能在心肌梗塞時推斷相對應的冠狀動脈阻塞,但無法在心肌梗塞尚未發生時,在無症狀的病人身上及早發現冠狀動脈狹窄。本技術可將原本ECG訊號判讀為正常,但卻有冠狀動脈堵塞患者,經過AI的演算法判定後,可再找出其中80%的病人,提升及早利用ECG判讀冠狀動脈堵塞的準確率。
未來科技館 | 生技與醫療台灣的人體生物資料庫(biobank)最早自2003年由中研院開始規畫成立,201 0年通過《人體生物資料管理條例》後,多家biobank相繼成立,截至2022年5 月,台灣已有35家機構建置了經衛生福利部核可的人體生物資料庫。由於台灣已 有「人體生物資料庫管理條例」,可以合法取得病患授權使用其檢體和醫療資訊 以及串連國內其他資料庫(broad consent),此法律對人體生物資料庫有嚴格的個 資管控規範,以及商業利益回饋條款,不只可以提供高品質的醫療資訊和檢體給 學術界使用,也可以合法的讓產業界提出申請及商業運用。這是人體生物資料庫 最大利基,因此非常值得好好加以運用。應該提升其使用效率,以發揮其最大效 用。2018 BTC總結建議:醫療資料與生物資料庫整合,應強化、串連、整合醫療 或健康相關資料庫及大數據平台,例如健保資料庫、Biobank等,使其成為我國 發展數位醫療之強大磐石。國家級人體生物資料庫整合平台(下稱整合平台)因此 於2019年10月30日正式成立,並委由國家衛生研究院建立中央辦公室負責所有 行政業務。整合平台的目標是1. 讓全國biobanks能合作運用檢體及相關資訊,提 升運用效益。2. 完善台灣人體生物資料庫之管理規範,促使biobank檢體與相關 資訊品質一致化。3. 結合檢體的加值運用,建立龐大完整的基因與醫療大數據, 符合生技製藥,人工智慧,輔助醫療等產業界的需求,提升其生醫研究價值。在2 019迄今不到四年間,整合平台已成功邀集33家人體生物資料庫加入,總登錄案 例數達83.6萬,建立12個檢體申請及運用的SOP,以及建立醫療數據共同資料欄 位(CDM)。並為所有biobank 廣做宣傳,媒介全台灣產學研界來申請運用,至今 已有158 件申請案,包含24件產業界申請案。整合平台33家人體生物資料庫的檢 體數量十分龐大,加上大型醫療數據,已是一個台灣最大生醫產業寶藏。未來規 劃是擴大檢體加值運用,並在兼顧資訊安全以及符合biobank法規下,開啟雲端 服務,讓申請人可以上網分析及運用數據,有利於促成國際合作,讓整合平台的 成果效益,繼續擴大,成為台灣生技醫藥產業的最重要資源。並可吸引國外研究 機構或產業界的興趣,有助於建立與國際學術機構或生技產業合作關係。
未來科技館 | 生技與醫療磁振造影是現今醫學領域中一種屬於零輻射、非侵入性且安全的醫學影像檢查方 法,主要是利用核磁共振原理,以強力的磁場和電磁波,使體內的氫原子與磁場 作用,再經電腦分析而重組出身體內部構造的影像,雖然檢查所耗時間較長,但 由於磁振造影可以多角度掃描,並提供高對比的解像能力,於臨床上也能提供更 好的診斷依據。然而,磁振造影很容易因受試者在掃描過程中的移動而產生影像 假影,造成影像判讀上或後續分析上出現困難,且不同成像序列對於移動假影的 敏感度亦不同。在眾多的磁振造影影像成像技術中,擴散磁振造影是在收取訊號 前,先後開啟強度、時間以及方向均相同的擴散磁場梯度,用以偵測水分子在組 織中因擴散產生的訊號變化,因此對於受試者輕微移動或是因呼吸、心跳的生理 反應所產生的位置變化相當敏感,即使是非常輕微的移動亦容易造成影像上的假 影,故較其它磁振造影影像技術,更容易產生因受試者移動而造成的影像假影。 目前去除影像假影的相關技術,主要分為使用領航迴訊(navigator echo)以及透 過多通道訊號修正的技術,前者需要修改磁振造影成像序列,在掃描時額外收取n avigator echo以修正因移動造成的相位誤差;而後者則需要線圈陣列收取多通道 訊號,以進行移動假影修正。而本技術所採用的方法則不需修改任何既有的磁振 造影成像序列,同時亦不受限於磁振造影硬體。由於受試者於移動時,會在成像 訊號上產生相位變化,因此在多重激發的擴散磁振造影成像序列中,會因為在不 同時間點上,受試者的位移不同,而導致每次激發後在訊號上產生不同的相位。 於是,本發明透過將磁振造影影像進行自動化分割處理,再經假影消除演算法補 償因受試者移動而產生的相位變化,藉以在不需修改任何既有的磁振造影成像序 列,且在不受限於磁振造影硬體的情況下,修正或消除磁振造影影像中的移動假 影,提供臨床上更精準正確的醫學影像。
未來科技館 | 生技與醫療本計畫結合產官學資源,在偏鄉實驗場域建置行動寬頻基地臺設施,布建地點的 增設拓展服務範圍,使之延伸至偏鄉,利用5G高速、低延遲、廣連結的特性,加 速醫療產業的應用,傳輸醫療影像或檔案由過去4G提升到5G,提升傳輸速率。 國衛院與電信業者及醫療端共同建立5G遠距醫療實驗場域,協調電信業者設立5 G遠距會診平台,偏鄉民眾嚴重複雜疾病及時的專科別遠距醫療服務。民眾可至 當地衛生所會診,由在地端醫師與遠距專科醫師共同診療,以合作醫學中心/區域 醫院專業能力,提供民眾更周全及時的健康照護,縮短民眾就醫距離;同時也建 立居家遠距醫療服務,由遠端會診專科醫療團隊利用遠距方式獲得現場與醫療影 像,指導在地端醫師做出最佳的判斷與處置方法,讓具有嚴重複雜疾病或行動不 便的病人在家中也能受到良好的醫療照顧。
未來科技館 | 資訊與通訊/機械與系統AXL與MERTK是TAM(TYRO3、AXL 和 MERTK)受體酪氨酸激酶的成員。 AX L與 MERTK在腫瘤進展、轉移、抗藥性和免疫逃避中都發揮著重要作用。本技術 開發具有抗腫瘤和調節免疫活性的小分子AXL 與MERTK新穎雙重激酶抗癌抑制 劑。使用一種藥物雙重標靶的方法,藉此對腫瘤和腫瘤微環境中AXL與MERTK 激 酶過度表現的病患達到雙重抑制癌細胞的效果,可同時解決單一標靶藥物有限的 抗腫瘤效應以及專一激酶抗癌藥物的抗藥性問題,並阻斷免疫查核點,使免疫細 胞活化發揮攻擊腫瘤的功能。利用伴隨式診斷試劑,評估AXL與MERTK在腫瘤與 腫瘤微環境的表現,篩選適合之病人,為難以治療與容易復發之三陰性乳癌、肝 癌與非小細胞肺癌末期癌症病患,引入新穎療法,以達到更有效的治療方式。目 前國外製藥公司開發之AXL與MERTK 雙重激酶抗癌抑制劑其單獨使用的抗腫瘤功 效與對TYRO3誘導的視網膜和神經毒性的選擇性仍可進一步改善。此外,臨床試 驗均為無患者篩選分群之臨床試驗。透過國衛院生技與藥物研究所內生物與化學 整合之研究團隊開發出具AXL與MERTK雙重激酶抑制活性,體內抗腫瘤與免疫調 節活性之候選發展藥物BPR5K230。此類活性化合物之化學結構具有獨特性與原 創性,具備專利可行性。BPR5K230具有有效的AXL與MERTK激酶雙重抑制活性 以及對TYRO3的選擇性,且優於目前臨床II期試驗藥物Ono-7475。在動物試驗 中,BPR5K230單獨或與免疫檢查點抑制劑合併使用可產生體內抗腫瘤功效。其 抗癌活性優於競爭藥物Ono-7475 (TGI, 對照組%: BPR5K230: 4486%; Ono-747 5: 1045%),且對肝臟與腎臟指數無不良影響。此外,BPR5K230比AXL或MERT K單一標靶藥物單獨使用產生更有效的抗腫瘤功效,驗證了BPR5K230對AXL 與 MERTK的雙重抑制。BPR5K230具良好的口服吸收率 (F% = 60%) 與體外肝細胞 微粒體穩定性 (79% @30 minutes),並在小鼠14天重複給藥毒理試驗表現出良 好的安全性。本團隊所開發之激酶抑制劑小分子化合物目前已提出暫時性專利申 請。
未來科技館 | 生技與醫療精準醫療公私合作聯盟藉由臨床試驗平台(TCOG)加速收案作為利基，吸引廠商提出合作計畫構想並投入資源，合作進行癌症精準醫療研究計畫。我們以臨床研究合作平台 (如 TCOG等)符合國際標準的作業，收集高品質的臨床資料，並以通過LDTs認證的gene panel基因檢測方法，得到可供臨床應用的基因檢測資料，在徵得受試者同意的前提下，將資料存放於Biobank整合平台並後續追蹤，作為建立癌症主題資料庫提供各界利用的基礎。因此，精準醫療公私合作聯盟鏈結了臨床試驗平台、基因檢測與製藥及生物科技產業，以及Biobank整合平台，形成互利多贏的精準醫療合作體系，達到幫助廠商加速臨床試驗與新藥開發，建立癌症精準醫療真實世界數據及主題資料庫，促進癌症治療方法研發嘉惠病人，以及協助基因檢測相關政策評估的四大效益。
未來科技館 | 生技與醫療建立高正確率之 AI 治理技術,產出本土病原體主題式資料庫 1. 病原體為感染症研究不可獲缺之資料,目前國內僅有少數以病原體為主題的資 料庫。本技術與健保署合作,應用自然語言技術開發一套整治病原體資料之方 法,可自動進行資料格式標準化作業,並結合感染科醫師專業以及AI智慧學習模 式,使標準化資料符合專業領域需求。此病原體主題式資料庫可厚實國內感染症 與抗藥性研究,符合WHO降低抗藥性之策略。 2. 應用自然語言處理技術,從醫院上傳至健保署資訊系統的資料中自動彙整菌株 名稱、抗生素名稱、抗生素感受性及抗藥性數值等資料。資料彙整的過程包括以 下步驟: (1) 資料分類:將醫院上傳的資料分類為樣態完整及樣態不完整兩類,對於樣態不 完整的資料則不彙整; (2) 斷字:應用「正規表示式 (Regular Expression)」將樣態完整資料的欄位字串 分開成一個個單字或符號; (3) 萃取關鍵資料:從斷字後資料的比對結果中,萃取菌株名稱、抗生素名稱、抗 生素感受性及抗藥性數值等資料; (4) 找尋資料規律:尋找病原體抗藥性資料出現的規律,例如:[抗生素名稱][抗 生素簡寫][抗生素感受性][抗藥性數值]; (5) 彙整資料:依據抗藥性資料出現的規律,依序彙整資料; (6) 資料統整:輸出各家醫院的樣態資料及所有醫院的彙整資料於不同的Excel檔 案中。 成果: 1. 高正確性:開發人工智慧模型整治病原體主題式資料庫,並與健保署合作測試 其模組建置資料成功率可達 93.88%。 2. 節省人力-時間: (1)非血液細菌資料:使用本技術彙整24萬筆資料,只需約65小時。這些資料若 以人工整理約需1000工作天。 (2)血液細菌資料:使用本技術彙整6萬筆資料,只需約25小時。這些資料若以人 工整理約需250工作天。
未來科技館 | 資訊與通訊/機械與系統敬請期待!
