美國FDA官員新近對外表示,該局正考慮參考處方藥使用者付費法(Prescription Drug User Fee Act, PDUFA),研擬一套向學名藥產業收費的機制。PDUFA是美國國會在1992年所通過的法案,依據該法,生技及製藥產業向FDA支付「使用費」(user fees),FDA承諾每年達到一定的審查“業績”(performance standards),以加速新藥上市申請。 目前PDUFA的適用對象並不包括學名藥廠,鑑於歷年來學名藥上市申請案件大幅攀升,以FDA既有之人力與資源,早已無法負擔如此大量的上市審查工作。另若考量諸多知名原廠藥之專利將在未來幾年陸續到期,如不增加新的資源,FDA的學名藥審查負擔將會持續惡化。使用者付費機制若能擴及學名藥,則FDA將可獲得額外資源,用來聘用更多的專業審查人員、取得更為豐富之資料,以保障病患之權益,使其可儘速近用便宜且有效之學名藥。 雖然PDUFA在改善新藥上市審查效率方面,確實達到了政府與產業界雙贏、民眾受惠的目的,不過這套制度要擴及學名藥產業,卻遭受到學名藥業界的反對。其中最主要的疑慮來自於,在現今的審查制度設計下,提高學名藥上市審查效率的目標是否能透過使用者付費達成,殊值懷疑。蓋根據美國法律規定,學名藥廠若以原開發藥廠之專利無效為理由申請上市,應將申請上市之事實通知原開發藥廠,一旦原開發藥廠認為學名藥廠侵害其專利並提起訴訟,FDA即必須停止學名藥之上市審查。據此,學名藥業界認為,在上述問題解決前,即使PDUFA擴及適用到學名藥產業,也並未能有助於改善學名藥上市審查之效率。 總而言之,PDUFA若欲擴及學名藥產業,仍需釐清前揭疑慮並有待國會立法通過,不過,一旦使用者付費機制擴及適用於學名藥產業,則學名藥廠之藥物開發成本將會提高,我國學名藥廠如欲經營美國市場,值得注意其發展。
英國BSI發布自駕車發展與評估控制系統指引英國標準協會(British Standards Institution, BSI)於2020年4月30日發布「PAS 1880:2020:自駕車控制系統開發及評估指引(PAS 1880:2020: Guidelines for developing and assessing control systems for automated vehicles)」,該文件提供一系列的準則,提供自駕車研發者於發展控制系統時可安全有效的進行布建;本文件所涵蓋之自駕車類型主要為於(研發者)所設計及規劃之特定運行範圍內(operational design domain,以下簡稱ODD)下不需人工介入即可運送旅客與貨物者。 指引中就自駕車之控制系統設計進行分類,並提出研發者應針對不同目的與重點進行說明以及相關應遵循事項,其中應包含以下項目: 任務:自駕車之任務應被定義。 ODD:自駕車之ODD應被定義並且應可涵蓋其所有執行任務之面向。 感知運作:於任務中感知運作系統執行時,自駕車應可判斷其是否遵循ODD之範圍,並可提供相關資料予決策系統。 決策:當決策系統執行時,自駕車應可實施所有為達成任務所決策規劃之活動。 控制運作:當控制運作系統執行時,自駕車應可於正常情況下控制其動作以完成任務,並可於無法執行正確行動時採取合適之措施。 監控運作:當監控運作系統執行時,於整個任務過程中,自駕車應可監控其自身之運作。 人身安全、系統安全與有效(Safe, secure and effective):自駕車應可於所有時刻皆保持運作之人身安全、系統安全性與有效性。
政府資訊業務委外涉及個人資料保護法律責任分析及因應建議 全球創新指數(GII)評估COVID-19對於全球創新的影響全球創新指數(Global Innovation Index,簡稱GII)為世界智慧財產權組織(WIPO)與歐洲工商管理學院(INSEAD)等單位,共同衡量全球經濟創新績效之參考指標,於今年(2020)9月2日所發佈的全球創新指數顯示,COVID-19嚴重的阻礙全球創新的發展,但卻也對於特定領域(如醫療衛生)帶來新的創新契機。 今年與2009年(全球經濟危機時)相比,世界金融體系運作仍保持平穩,但用於資助創新型企業的資金,由於全球投資者對於疫情影響新創企業營利表現擔憂,資金的投入也連帶受到影響。而在創新融資方面,鎖定新創早期階段投資的創投公司為確保日後競爭力,轉向對當今熱門標的(如生命科學等)等進行投資,若屬於研發密集型新創企業(研發時間較長)及非投資熱點(區域)的企業,投資方面則所受疫情衝擊較大。 觀察全球主要國家,雖然皆制訂相關補助計劃用以緩解因疫情所帶來之衝擊,例如中短期欲透過貸款擔保爲企業提供支持。然而,這些補助措施並非直接爲創新和新創企業提供資金。儘管如此,專家對於全球科學和創新受COVID-19的影響也非全然悲觀,部分源自於全球對於資本回報的期待,也預估未來風險投資及創新也將轉向醫療衛生、遠距教學、大數據、電子商務、機器人等領域。