歐盟最近核准一項由澳洲生技公司Florigene所研發的基因改造康乃馨之進口,核准有效時間為十年。Florigene為澳洲最早設立的生技公司之一,屬日本三多利集團(Suntory group)之一,Florigene的基因改造康乃馨係以”Florigene Moonlite”之名行銷,該公司利用基改技術改變康乃馨的顏色,以延長其瓶插的時間,該基因改造康乃馨中另含有抗雜草基因。 根據歐盟執委會核准內容,未來Florigene的基因改造康乃馨將可在歐盟27個會員國境內,以切花的形式銷售,但不得在歐盟境內栽種,並須依歐盟法令規定,明確標示為「本產品為基因改造生物」或「本產品為基因改造康乃馨」,標示內容同時必須指明「不得供人類或動物食用,且不得用以栽種」或在產品附隨文件中為前述之說明。 事實上歐盟並非首次核准通過基因改造康乃馨之進口,早在1998年開始展開實質的六年基因改造生物進口禁令前,歐盟所通過的最後兩件基因改造植物核准案,即是基因改造康乃馨。不過歐盟一向對基因改造生物持保守態度,因此在2004年實施更為嚴格的基因改造生物管理法制後,才又重新啟動基因改造生物之進口審查。
台灣政府放棄等待流感藥物專利台灣官方已經向製造商申請取得複製抗病毒藥物- Tamiflu的權利。然而,在製造商同意之前,由於民眾對禽流感的恐懼日增,台灣官方在未經製造商的授權情況下,已經開始製造該藥物。 Tamiflu是由瑞士藥商Roche所生產製造的一種抗病毒藥物,其被製造來對抗人類流感病毒。雖然該藥物對於禽流感的治療能力仍有待評估,一般仍認為,該藥物是目前能對抗禽流感的最佳選擇。 自 2003年12月起,禽流感已經在亞洲造成至少60起死亡案例,並且迅速於東南亞各國蔓延。雖然台灣尚未有民眾受到感染的病例傳出,政府仍決定未雨綢繆,先行研製Tamiflu的非專利藥。台灣官方宣稱將製造6公斤的Tamiflu非專利藥,以維持足夠的庫存,並且該藥物將不會被商業化。 目前台灣官方仍在與 Roche方面談判,並且向Roche釋出最大善意,希望該公司能儘早授權台灣官方製造Tamiflu,以確保台灣民眾的生命安全。由於禽流感的迅速蔓延,除了台灣之外,許多國家也正在請求該藥物的製造權利,盡力降低這場恐怖的流感風暴所造成的傷害。
歐盟法院取消adidas(阿迪達斯)三條紋商標2019年6 月19日歐盟普通法院(THE GENERAL COURT)於以商標並不具備獨特性裁定,長年深植人心之Adidas「三條紋」商標(下稱系爭商標)無效。 Adidas於2013年底,將系爭商標向歐盟智慧財產局提交「圖形商標」(figurative mark)之註冊申請,並登記商標用途為服裝、鞋類、帽子。而於隔年比利時鞋類公司Shoe Branding Europe BVBA依相關規定(Article 52(1)(a)、Article 7(1)(b) of Regulation No 207/2009)提出系爭商標無效之申請,經審議後系爭商標因無任何獨特性,批准無效。隨後Adidas向歐盟智慧財產局提出上訴(Articles 58 to 64 of Regulation No 207/2009),上訴聲明中並未針對系爭商標缺乏獨特性一事提出異議,而是稱系爭商標已符合「經使用取得其獨特性」之規定(Article 7(3) and Article 52(2) of Regulation No 207/2009)。惟歐盟智慧財產局認為,Adidas無法證明系爭商標在歐盟境內有經使用而取得獨特性駁回上訴,隨後Adidas再向歐盟普通法院提出訴訟。 最終歐盟普通法院之裁決,仍維持2016年歐盟智慧財產局取消此系爭商標註冊之決定。歐盟普通法院認為Adidas未能證明「三條紋」在全歐盟28國內有「獨特性」,系爭商標僅只為「普通的象徵標記」。所謂「獨特性」應為於全歐盟國之消費者清楚知悉系爭商標之「三條紋」等於Adidas,並能與其他公司之產品作出區分。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代,巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存,「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性,美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC),讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類,並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享,會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式,各資料版本會被強制整合為特別形式,但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失,對研究產生不利的限制。有鑑於此,為更有效益的應用巨量資料,Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake),此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中,目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data),保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料,減少資源上處理數據的必要,讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性:1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake,該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時,可協助維持資料的來源與真實性,並得以不同形式的醫療數據進行分析項目,例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險,尤其是醫療保健領域,因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得,因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障,在建立安全的Data Lake之前,必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。