CAR-T細胞治療產品Yescarta美國專利侵權訴訟逆轉勝，CAFC認定專利不符書面說明要件而無效
Gilead Sciences之子公司Kite Pharma（以下簡稱Kite）所推出之Yescarta®（Axicabtagene Ciloleucel）為治療復發型或難治型瀰漫性大B細胞淋巴瘤（Diffuse Large B-Cell Lymphoma, DLBCL）之CAR-T細胞治療產品，其為美國FDA第二個核准上市之CAR-T產品。
上述產品於2017年獲美國FDA核准上市後，Juno therapeutics公司隨即於美國加州中區聯邦地院起訴Kite，主張Yescarta侵害Juno therapeutics之美國7,446,190號專利「編碼嵌合T細胞受體之核酸（Nucleic acids encoding chimeric T cell receptors）」（以下簡稱190專利），2019年陪審團認定Kite成立專利侵權，裁定損害賠償額為7.78億美元；於2020年法院進一步認定Kite有蓄意侵權行為，再判定需增加50%之損害賠償金，使損害賠償總額超過11億美元。
本案上訴後，美國聯邦巡迴上訴法院（US Court of Appeals for the Federal Circuit, 以下簡稱 CAFC）於2021年8月26日推翻原審判決，認定190專利不符書面說明（Written Description）要件而無效。CAFC認為190專利請求項所請求之單鏈可變區片段抗體（single-chain variable fragment, scFv）結合部涵蓋過廣，包括可結合「任何」標的之「任何」scFv，惟其說明書未能提供其中之代表性物種（species）、或界定其共通結構特徵，於說明書中僅揭露可結合兩種不同標的之兩種scFv作為實施例，但未能說明此二物種如何、或是否能夠代表其所請求的整個上位之屬（genus）。CAFC指出，若要滿足書面說明要件之要求，說明書應揭露與代表性數量之標的結合之特定scFv物種，Juno雖提出專家證詞主張此二scFv實施例已具代表性，惟CAFC仍認為該證詞過於籠統而未能解釋何種scFv將與何種標的結合。CAFC指出，書面說明要件之目的在於確保專利排他權範圍不會超出發明人記載於說明書中之貢獻範圍，190專利發明人證稱其申請發明時只使用過說明書所載之兩個scFv實施例，且說明書未提供確認何種scFv將結合至何種標的之方法與指導，但190專利卻請求可與任何標的結合之scFv，因此，190專利之揭露內容未能證明發明人擁有結合至各種選定標的之所有可能scFvs，無法滿足書面說明要件之要求。
醫藥專利以上位請求項（genus claim）尋求保護時，可能因說明書記載內容不容易滿足書面說明與可據以實施（Enablement）要件而受到挑戰。除本案外，美國近期亦有數件醫藥專利因不符書面說明要件與可據以實施要件而被宣告無效，如Amgen Inc. v. Sanofi（Fed. Cir. 2021）、Idenix Pharmaceuticals LLC v. Gilead Sciences Inc.（Fed. Cir. 2019）、Enzo v. Roche（Fed. Cir. 2019），未來醫藥專利以上位請求項尋求保護是否會變得更加困難，值得繼續觀察。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
施雅薰
法律研究員 編譯整理
Juno Therapeutics, Inc., Sloan Kettering Institute For Cancer Research, V. Kite Pharma, Inc., Fed Circ, 2020-1758, August 26, 2021, http://www.cafc.uscourts.gov/sites/default/files/opinions-orders/20-1758.OPINION.8-26-2021_1825257.pdf (last visited Sept. 5, 2021).
Tyler Chen，〈中國核准第 1 款 CAR-T 療法！Gilead Yescarta 拔頭籌〉，基因線上，2021/6/24，https://geneonline.news/first-car-t-in-china/（最後瀏覽日：2021/09/05）。
葉雲卿，張連成，〈CAR-T免疫療法的演變、核准與專利戰〉，北美智權報，第285期，2021/05/26，http://www.naipo.com/Portals/1/web_tw/Knowledge_Center/Biotechnology/IPNC_210526_1101.htm（最後瀏覽日：2021/09/05）。
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施雅薰，〈《特定醫療技術檢查檢驗醫療儀器施行或使用管理辦法》實際運作相關問題評析〉，《科技法律透析》，第32卷第2期（2020）。
施雅薰，〈簡析Idenix Pharmaceuticals LLC v. Gilead Sciences Inc.案法院針對醫藥專利請求項可據以實施要件之認定〉，《科技法律透析》，第33卷第1期（2021）。
李宗儒，〈《特定醫療技術檢查檢驗醫療儀器施行或使用管理辦法》110年修正重點－以細胞治療技術管制議題為核心〉，《科技法律透析》，第33卷第8期（2021）。
由美國商會（the United States Chamber of Commerce）於2007年成立的全球智慧財產中心（Global Intellectual Property Center，以下簡稱GIPC）發布2017年國際智慧財產指數排名，前三名分別為美國、英國和德國，而泰國在45個經濟體中排名第40名，在滿分35分的評分中僅得到9.35分。指數的計算方式係基於專利、著作權、商標、營業秘密、執法、國際條約的批准和執行狀況等6個智財保護面向，共35個指標組成。 GIPC指出，泰國關鍵優勢在於具備商標、著作權和設計專利的基本註冊和保護制度，具備智財權執行的基本法律架構，配合新技術的發展試圖調整著作權的法規，改進部份海關防止仿冒的措施。而得分低的主要原因則為專利保護不足、數位著作權制度不完整、智財資產商業化的繁鎖程序和額外成本、仿冒猖獗和執法不力等。 泰國智慧財產局（the Department of Intellectual Property，以下簡稱DIP）局長表示美國商會未充分考慮泰國在智慧財產權發展方面的努力。泰國是按與貿易有關之智慧財產權協定（Agreement on Trade-Related Aspects of Intellectual Property Rights，以下簡稱TRIPS）的要求提供智財保護，然GIPC的部份指標較TRIPS的要求嚴格，導致泰國得分偏低；且指標評估者僅為美國商界人士，而非所有利害相關人。不過DIP也表示，儘管在推動泰國智慧財產權保護方面存在諸多困難，同時需要與包括衛生部、海關廳、財政部、國家警察總署、特安廳以及數位經濟和社會部等部門合作開展，DIP仍將繼續推動各項工作進展，努力提高泰國在國際智財指數的排名。 【本文同步刊登於TIPS網站(http://www.tips.org.tw)】
美國FDA更新軟體預驗證計畫，以明確化數位健康科技的軟體器材審查流程美國食品及藥物管理局（the U.S. Food and Drug Administration）於2019年1月更新「軟體預驗證計畫（Software Precertification Program）」及公布該計畫「2019測試方案（2019 Test Plan）」與「運作模式初版（A Working Model v1.0）」，使審查流程更加明確及具有彈性，並促進技術創新發展。 在更新計畫中，FDA聚焦於審查架構的說明，包含考量納入醫療器材新審查途徑（De Novo pathway）及優良評估流程（Excellence Appraisal process）的審查內涵。在優良評估流程中，相關研發人員須先行提供必要資訊，以供主管機關驗證該軟體器材之確效（validation）及是否已符合現行優良製造規範（current good manufacturing practices）與品質系統規範（Quality System Regulation, QSR）的要求。而由於以上標準已在此程序中先行驗證，主管機關得簡化上市前審查的相關查證程序，並加速查驗流程。 在測試方案中，則說明FDA將同時對同一軟體器材進行軟體預驗證審查及傳統審查，並比較兩種途徑的結果，以確保軟體預驗證審查途徑中的每一個程序都可以有效評估產品上市前所應符合的必要標準。最後，FDA綜合軟體預驗證計畫及測試方案，提出「運作模式初版」，以協助相關人員了解現行的規範架構與處理程序，並期待藉此促進技術開發者及主管機關間的溝通。FDA並於運作模式文件中提到，將在2019年3月8日前持續接受相關人員的建議，而未來將參酌建議調整計畫內容。
日本首相頒布「2017智慧財產推動計畫」，揭示國家推動三大基礎政策面向日本首相安倍晉三於2017年5月16日在官邸舉行智慧財產戰略本部（知的財産戦略本部）會議，並正式頒布「2017智慧財產推動計畫（知的財産推進計画２０１７）」。為因應大數據（ビッグデータ）、人工智慧（人工知能）等相關先進科技議題，透過調整產官學資源，培育地方中小企業智慧財產基礎認知，保護高附加價值農產品品種，振興觀光及影視等文化產業，提昇國家綜合競爭力，構築第4次產業革命（society5.0）之基礎。該會議中，所發表「2017智慧財產推動計畫」之三大基礎政策面向分別為： 一、建構第4次產業革命之智慧財產系統 (一) 充分利用、活用資訊及人工智慧以強化產業競爭力： 制訂資訊利用契約指引（ガイドライン）。 修正不正競爭防止法（資料不當取得禁止等）。 著作權法之修正（對於權利柔軟性限制之規定）。 AI學習模型（AI学習済モデル）專利。 (二)智慧財產系統基礎之準備： 強化證據蒐集程序。 創設ADR制度（Alternative Dispute Resolution、日文：標準必須特許裁定）。 (三)推動引領全球之智慧財產制度及相關標準化： 推動全面化的智慧財產管理制度（賦予智慧財產權之資料及標準等）。 活用國立研究開發法人之標準及其人才之培育。 二、活用智慧財產之潛力，推動區域活絡與發展 (一)積極活用強化農林漁業、食品業等智慧財產： 充實地理標示（GI）或植物品種，於國內外之保護及輔導體系。 制訂國家農林漁業優勢的標準（JAS）。 推動活用資訊之智慧農業。 (二)活用地方中小企業智慧財產，並推廣產學及產業間之互助： 啟發中小企業智慧財產意識，支援智慧財產海外之推廣。 產學攜手之橋接，並支援事業化。 (三)每一位國民都是智慧財產人才，推動智財教育： 充實智慧財產教育之新指導要領。 智慧財產教育振興聯盟課程與教材之開發。 建立地方性聯盟。 三、2020年大放異彩之日本 (一)海外推廣和產業基地之加強： 「酷JAPON官民共同營造平台」、「地方版酷JAP」之基礎建設及相互合作。 人才之育成、教育機構的合作。 (二)振興電影產業： 強化中小企業公司製作之支援及資金調動多樣化，及其海外之發展。 成s立公私部門改善攝影環境之聯絡會議。 (三)構築資料庫：設立跨部門之窗口，在產官學共同協助下活用研究成果、及商業化。 這個推動計畫乃是與「總合科學技術革新會議（総合科学技術・イノベーション会議）」及「IT總合戰略總部（ＩＴ総合戦略本部）」等共同合作，並結合「資訊利用促進基本計畫（官民データ活用推進基本計画）」（以「科學技術基本計畫」、「科技創新綜合戰略（科学技術イノベーション総合戦略）」、「資訊利用促進基本法（2016第103號法律）」等為基礎所發展的新計畫），在智慧財產戰略總部的主導下進行推動，積極穩健的落實智慧財產價值之保護、智財潛力活用及地方革新推動、日本文化之集結及向世界傳達日本的新文化價值等三大目標，以達到國家的發展戰略中，智慧財產戰略政策之最大使命。
日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》，強化資料來源可溯，引導企業將AI風險納入資料治理框架2026年3月1日，日本人工智慧（AI）安全研究所（Japan AI Safety Institute, J-AISI）發布《首席AI長指引 1.00版》（Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00)，下稱指引）與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》（Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00)，下稱實務手冊）。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營（sustainable business operations），提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」（Chief AI Officer, CAIO）職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式，其中首席AI長為獨立的高階主管，直接向執行長匯報，並在首席AI長下設立AI治理辦公室，以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會（Company-wide AI Steering Committee）」，成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作，並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架：降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中，資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略，於確保企業信任與風險管理之基礎下，驅動企業創新與數位轉型，並最大程度提升企業價值。因此，首席AI長應與首席資料長、法務部門協調，規範資料的生命週期、設定品質指標（Quality Metrics），並嚴格核實第三方素材授權（licenses for third-party materials）。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期（資料蒐集）之管理作法： （一）區分資料用途：針對每個使用案例與模型，區分（1）AI模型訓練用資料；（2）AI訓練完成後，用於驗證與評測模型產出品質的評估資料（evaluation data），此類資料不參與模型的優化調整，僅客觀確認模型的準確度；（3）於AI模型運行過程中，使用者輸入的資料（data entered during inference），包含提示詞、上傳的文件及系統日誌（Logs）。 （二）資料分類：企業應依資料機敏程度進行分類，如機密、個資、內部及公開資訊等分類，以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求（masking requirement，包含去識別化），以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 （三）落實可追溯性與透明度文件：應透過實務手冊18.3之資料表（Datasheets）進行標準化記錄，包含 1. 基本資訊，如資料及名稱與版本；資料所有者；資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍，如資料集的用於訓練、評估、優化等；資料使用範圍限內部，或可對外提供等。 3. 組成與範圍，如記錄資料筆數與特徵概況；目標期間、區域與族群，如年齡、產業；資料格式，如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法，包含資料來源（內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等）；資料蒐集方法（日誌、調查、網路爬蟲等）；是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理（preprocessing），包含：紀錄去識別化等資料轉換流程；規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見，如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性；特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據，如資料是否包含個人資料或敏感資訊；資料處理之法律依據，如資料主體同意、契約等；採取之隱私保護措施，如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件：使用條件，如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制：儲存位置，如資料中心、雲端或本地以及是否加密；資料之存取權限，如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀：記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限，並規定如儲存期限過後，需以不可回復之方式銷毀資料，或必要時，應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務：企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理，建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理，從資料生成、保護到維護的管理流程，有效強化資料的完整性。透過導入EDGS，企業不僅能提升內部創新、數位轉型，更能在面對AI糾紛時，提供歷程紀錄，從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）