美國食品藥物管理局(U.S. Food and Drug Administration, US FDA)綜整近20年產官學研的建議,今年7月發布《人類細胞及基因製劑生產變化及可比性試驗》(Manufacturing Changes and Comparability for Human Cellular and Gene Therapy Products)指引草案,提供細胞及基因製劑(含組織工程產品)製造商執行可比性試驗依循的標準,做為實際運作上的參考。US FDA並強調若臨床開發與製程開發同步,將會使產品品質提升、產品供應增加或製造效率提高,讓國內外申請商申請新藥臨床試驗(Investigational New Drug, IND)及上市許可有明確的遵循方向。
之所以會需要有此指引的提出,乃是因為現今全球評估生物製劑原料藥或成品在製造品質變更前後的比較,需提供可比性試驗報告,做法上都是參考2004年國際醫藥法規協和會(International Council for Harmonisation of Technical Requirements for Pharmaceuticals for Human Use, ICH)公布「生物製劑可比性試驗」(ICH Q5E Biotechnological/biological products subject to changes in their manufacturing process: comparability of biotechnological/biological products)指引,但主要適用對象為蛋白質藥品及其衍生物,並不完全適用細胞及基因製劑。
可比性試驗的目的是確保化學製造管制(Chemistry, Manufacturing, and Controls, CMC)變更前後的原料藥或成品,品質需具有高度相似性,才可引用之前的CMC或IND的資料;如果使用的細胞種類、病毒載體及組織工程產品等重大改變,已嚴重影響原料藥或成品的品質,不適用目前的可比性試驗,需重新申請IND或上市許可,將造成申請商需要投入更多的成本,影響產品上市時程。
細胞及基因製劑屬於新興療法,其可比性試驗的審查迄今全球並沒有明確的規範,都是參考ICH Q5E建議,而FDA發布本指引草案正向表列細胞及基因製劑,其驗證確校、安定性及批次變更的可比性依據。讓業者可依循本指引草案,加速細胞及基因製劑的開發、IND申請及產品上市,提升生醫產業的發展。
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.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 歐盟人工智慧辦公室(European AI Office)於2024 年 11 月 14 日發布「通用人工智慧實踐守則」(General-Purpose AI Code of Practice)草案,針對《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act, AIA)當中有關通用人工智慧(General Purpose Artificial Intelligence, GPAI)之部分,更進一步闡釋相關規範。 本實踐守則草案主要分為4大部分,分別簡介如下: (1)緒論:描述本守則之4個基本目標,包含協助GPAI模型提供者履行義務、促進理解人工智慧價值鏈(value chain)、妥適保障智慧財產權、有效評估且緩解系統性風險(systemic risks)。 (2)GPAI模型提供者:有鑒於GPAI模型對於下游系統而言相當重要,此部分針對模型提供者訂定具體責任。不僅要求其提供訓練資料、模型架構、測試程序等說明文件,亦要求制定政策以規範模型用途防止濫用。另於智慧財產權方面,則要求GPAI模型提供者遵守「歐盟數位單一市場著作權指令」(Directive 2019/790/EC)之規定。 (3)系統性風險分類法(taxonomy):此部分定義GPAI模型之多種風險類別,諸如可能造成攻擊之資訊安全風險、影響民主之虛假資訊、特定族群之歧視、超出預期應用範圍之失控情形。 (4)高風險GPAI模型提供者:為防範系統性風險之危害,針對高風險GPAI模型提供者,本守則對其設立更高標準之義務。例如要求其於GPAI模型完整生命週期內持續評估風險並設計緩解措施。 本守則發布之次週,近千名利害關係人、歐盟成員國代表、國際觀察員即展開討論,透過參考此等回饋意見,預計將於2025年5月確定最終版本。
人工智慧即服務(AI as a Service, AIaaS)人工智慧即服務(AIaaS)之定義為由第三方提供人工智慧(AI)外包服務,其可使個人和公司基於各種目的進行AI相關實驗,同時毋須於初期即大規模投資或承受高度風險。著名之四大AIaaS供應商為Amazon AWS雲端運算服務、Microsoft Azure 雲端運算平台與服務、Google雲服務、以及IBM雲服務。 AIaaS之優點主要有:(1)降低成本:一般公司無須投資軟體、硬體、人員、維護成本以及不同任務之修改成本,AIaaS供應商可供應不同之硬體或機器學習供公司嘗試運用。(2)即用性:AIaaS供應商提供之AI服務為即用性,無須太多專家介入修改即可使用。(3)可擴展性:可由較小之項目開始試驗,逐步擴張調整服務,因此具有戰略靈活性。然而,AIaaS亦有以下潛在缺點:(1)降低安全性:公司必須交付大量資料給AIaaS供應商,因此資料之機密保護與預防竄改即為重要。(2)增加依賴度:若發生問題時,必須等待AIaaS供應商進行處理。(3)降低透明度:由於是即用性之AI服務,對於內部演算法之運作則屬於未知之黑盒子領域。(4)限制創新:因AIaaS供應商所供應之AI服務需一定程度之標準化,因此限制公司創新發展之可能。
淺談歐洲法院1/09意見後之歐洲共同體專利制度發展近況 法學新論:從產業全球化佈局觀點論我國研發成果管理之法制政策