美國藥品CGMP規範關於製劑部分修正之觀察
美國食品及藥物管理局（Food and Drug Administration，FDA）於2008年9月8日針對現行優良藥品製造作業規範（Current Good Manufacturing Practice In Manufacturing, Processing, Packing or Holding of Drugs，藥品CGMP規範）中關於製劑的部分，公布了最新修正規則，並在同年的12月8日正式實施，希冀藉此能與其它FDA規範（例如：品質系統規範﹙the Quality System Regulation, 21 CFR part 820﹚）和國際性的CGMP標準（例如：歐盟CGMP規範﹙the CGMPs of the European Union﹚）相調和。
本次修正係採漸進式，而非一次性的方式為之，主要針對無菌處理（aseptic processing）、石棉過濾裝置（asbestos filters）之使用、以及第二者驗證（verification by a second individual）等做修正。
首先，針對無菌處理部分，要求設備及器具必須清潔、保養，且視藥品的本質不同，予以消毒和（或）殺菌，以避免故障或污染。對於可能遭微生物污染致影響其預定用途之原料、藥品容器或封蓋，要求應於使用前經過微生物檢驗。此外，尚新增生物負荷量測試（bioburden testing）於管制程序的列表中，以保障每批藥品之均一及完整性。
其次，關於石棉過濾裝置之使用方面，回應一直以來所存在著將使用於生產液態注射劑產品（liquid injectable products）之過濾裝置規範更現代化的需求，本次修正明訂，於今後禁止使用石棉過濾裝置，同時，亦將石棉過濾裝置於非纖維釋出性過濾裝置的定義之中刪除。
最後，有關第二者驗證部分，因應生產過程逐步自動化的潮流，本次修正於原有規範下增設規定指出，如以自動化設備執行秤重、測量、分裝、產量計算、設備清潔與使用記錄、生產與管控紀錄等之工作，且符合相關條文要求，並有一人檢查該設備是否如預設正常運作，則視為合乎原有規範下須有一人操作另一人檢查之規定。亦即修正後之執行，只需一人加以確認該自動化設備是否適當運作即為已足，毋須就過程中的每一步驟加以檢視，避免多餘人力之浪費。
總括來說，本次修正確保法規確實涵蓋現行業界的操作實務，同時並確立FDA將藥品CGMP規範與以現代化，並與國際標準調和之目標，為以漸進方式修訂藥品CGMP規範跨出重要的一步。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
可專利性（Patentability）與專利適格（Patent-Eligibility）常被混用，但實際上兩者並不可以畫上等號。 具專利適格不等於可專利一事，在指標判例In re Bilski可窺知端倪：「新穎性（Novelty）、進步性（Non-obviousness，或稱非顯而易見性）的分析，和35 U.S.C. §101（專利適格的法源）無關，而是分別以35 U.S.C. §102、35 U.S.C. §103作為法源。」顯示專利適格、實用性（Utility，或稱「產業利用性」）、新穎性、進步性，互不隸屬。梳理美國專利法教課書（Casebook）和判決內容，可知：「專利適格」是取得專利的基礎門檻、資格，具專利適格，並不必然可專利，還須符合實用性、新穎性、可進步性，才是一個「可專利」的發明。另應強調，「專利適格」除了需要滿足§101法條文字外，還需要滿足美國專利與商標局（USPTO）的兩階段標準（Two-Step Test）審查。 綜上，可整理出這個公式： 可專利性=專利適格（§101+兩階段標準）+實用性（§101）+新穎性（§102）+進步性（§103) 觀察美國專利法教科書的編排方式，亦可了解思考脈絡：先介紹專利適格，再依序介紹實用性、新穎性、進步性。另，「實用性」在作為名詞時是採“Utility”一字，而非“Usefulness”，這兩個詞微妙的差異是前者具「有價值的（Beneficial）」之意涵，也呼應Justice Story在 Bedford v. Hunt對「實用」（Useful）經常被援引的解釋：「要能在社會中做出有價值的（Beneficial）應用，不可以是對道德、健康、社會秩序有害（Injurious）的發明，也不可以是瑣碎（Frivolous）或不重要的（Insignificant）。」
日本經產省提出創新政策落實方向由於日本近年研發品質、數量停滯不前，加上企業研發效率亦落後於外國，經濟產業省（簡稱經產省）於2024年6月21日從三個面向提出政策建議，期能打造成功創新模式。重點如下： 1.發揮新創企業與大企業優勢，促進研發投資 由於研發投資具有回收期間長、獲利不確定等特徵，短時內難以看到成效，故為鼓勵企業持續投入研發，經產省擬制定研發投資效率評價指標，並將透過「新創培育五年計畫」（「スタートアップ育成5カ年計画）下之「新創推動框架」（スタートアップ推進枠），將科研預算優先分配予重點項目，以建立友善研發環境。 2.透過新創資源流動，促進商業化和創造附加價值 新創企業初期往往受限於人力、技術和設備等資源不足問題，難以快速成長及擴張。為解決上述問題，經產省擬制定「跨領域學習」指引及案例集，期能促進新創資源流動，打造創新生態系統。 3.以需求為導向之前瞻技術研發 部份具有高度發展潛力之前瞻技術，如量子和核融合等，因研發風險較高且市場需求不明，將由新能源‧產業技術綜合開發機構（新エネルギー・産業技術総合開発機構）、產業技術綜合研究所（產業技術綜合研究所）等法人進行研發。
歐盟對製藥產業是否違反市場競爭展開調查製藥產業的競爭情勢越來越劇烈，藥商間為了求取最大的利益，在以研發新藥為主的原開發藥廠及以複製專利到期的藥品為核心的學名藥廠之間，衍生出新的競合模式，特別是針對專利侵權訴訟予以和解。過去幾年，美國FTC與FDC花了相當多的時間調查製藥界此一實務是否會扭曲市場競爭，因而違反競爭法的精神，美國國會更在2003年底通過法律，對此類競爭予以規範。繼美國之後，歐盟也在2008年1月中，就有關原開發藥廠與學名藥間的競合作關係，向境內的製藥產業發出產業調查，這是歐盟首次就製藥產業內的專利訴訟和解協議展開調查。 歐盟此次調查最主要的目的是為了深入瞭解製藥產業的商業實務，調查內容包括：（1）在專利的策略方面，藥廠對於專利的取得與執行法律保護，是為了要保護創新發明，還是為了阻擋或限制創新藥以及（或）學名藥競爭的目的；（2）藥商之間訴訟纏訟的情形如何；（3）關於專利訴訟和解協議的簽署情形。雖然歐盟此項調查並不一定意味其即可找出原開發藥廠與學名藥廠違反競爭的證據，但歐盟此次的調查舉動或許意味，歐盟已從美國經驗中開始懷疑製藥產業內原開發藥廠與學名藥廠間不尋常的合作模式，對於是否有違反競爭之情事存疑。
日本經濟產業省利用巨量資料（BIG DATA）及人工智慧（AI）開發及測試新的經濟指標日本經濟產業省利用網絡積累巨量資料（BIG DATA）及人工智慧（AI）技術，應用民營企業相關資訊，開發和測試新經濟指標，分別於2017年7月19日及2018年1月8日公開該指標。為達到及早準確掌握經濟動向，對巨量資料等新資料之利用期待越來越高，政府部門也將利用巨量資料及人工智慧技術等方法，針對統計技術進行改革，。 新開發之指標有：1.SNS×AI商業信心指數（SNS×AI景況感指数）：乃是透過人工智慧抽取關於商業信心的網路文章，並進行情緒（正/負）評估計算指數，期待有效地估計以每日為頻率之商業信心。2.SNS×AI礦工業生產預測指數（SNS×AI鉱工業生産予測指数）：利用人工智慧選取有關工作和景氣之網路相關文件，結合「開放數據」之統計等技術，並利用人工智慧「機械學習」之手法，來預測「工業生產指數」。3.銷售點資訊管理系統（POS，point-of-sale）家電量販店銷售趨勢指標（POS家電量販店動向指標）：透過收集具有銷售點資訊管理系統（POS）的家用電子大型專賣店的銷售資料，期待可以掌握每一日之「銷售趨勢」。 新的指數與既存統計指數，如景氣動向指數、中小企業信心指數、工業生產指數、商業動態統計等，其調查週期、公布頻率等，既存指數每月調查公布，新指數則進步至每日調查或每週公布等，在計算及呈現頻率上較既有更為精細。日本政府並設立「Big Data-STATS」網站，以實驗性質公佈上述經濟指標，並廣泛收納民眾意見以提高新指標的準確性。