焦點報導

首頁> 焦點報導清單> 2024年生醫領域新興技術(二):次世代益生菌、量子藥物開發、數位神經生物標誌

2024年生醫領域新興技術(二):次世代益生菌、量子藥物開發、數位神經生物標誌

楊易軒、薛孝亭/ 發布日期:2024/09/04/ 瀏覽次數:616

一、前言

Frost & Sullivan在評估市場潛力、專利申請、募資狀態、2024年主流趨勢、經濟影響力等關鍵要素後,於生醫領域中,評選出多項未來2-4年內將對社會產生重大影響的新興技術,包括:生物程序4.0 (Bioprocessing 4.0)、多效性肥胖療法(Multi-agonist Obesity Therapeutics)、新生抗原疫苗 (Neoantigen (NAG) Vaccines)、次世代益生菌(Next-Gen Biotics)、量子藥物開發(Quantum Drug Discovery and Development)、數位神經生物標誌(Digital Neuro-biomarkers)等。本文針對後3項新興技術,分述其定義、應用範疇、技術特點、代表性案例等 (各項新興技術摘要與發展潛力請參閱圖一)。
 


 

二、次世代益生菌(Next-Gen Biotics)

傳統益生菌產品著重於營養補充、整體健康改善以及食用安全性。次世代益生菌能針對消費者的特定需求提供治療與改善,且適用範疇也不再局限於腸胃道和免疫健康領域,而是進一步拓展至精神、代謝、皮膚、女性健康等新應用領域。 

(一) 類型、優勢與挑戰
次世代益生菌涵蓋精準益生菌(Precision Probiotics)、精準益生元 (Precision Prebiotics)、精準後生元(Precision Postbiotics)、精準合生元 (Precision Synbiotics)等類型。

(1) 精準益生菌:為工程化且具備特定功效的活益生菌菌株,包括針對特定地區或消費者群體開發的客製化益生菌菌株。此類益生菌適合應用於食品、化妝品等產品,甚至可透過霧化器釋放於環境中,讓益生菌清除環境中的有機物與致病原,達到過濾空氣、清淨環境之功效。目前面臨之挑戰涵蓋:新菌株開發、對健康有所助益之臨床數據等。

(2) 精準益生元(Precision Prebiotics):為多醣或難消化纖維,如低聚果糖(fructooligosaccharides)、菊糖(Inulin)等,且在臨床研究中顯示出對健康的益處或具備調整腸道微生物平衡之功效。目前面臨之挑戰包括:產品易引起脹氣,且可能會改變食品和飲料的風味。

(3) 精準後生元 (Precision Postbiotics):涵蓋微生物的代謝產物、發酵裂解物、不具活性的微生物細胞等。目前面臨之挑戰有:此類產品通常包含著複雜的代謝混合物,難以實現品質的一致性。

(4) 精準共生元 (Precision Synbiotics):結合兩種或多種的次世代益生元、益生菌或後生元,以提供針對性的健康助益。目前的挑戰包括:儲存與穩定性問題,且臨床數據缺乏。

(二) 發展趨勢
AI與多體學分析技術之進展將帶動次世代益生菌的發展。預計未來五年內,次世代益生菌除了仍會持續對腸道與免疫健康等應用領域產生重大影響之外,將有越來越多產品應用於新陳代謝、精神、皮膚、口腔等新興健康領域。另外,目前有越來越多證據顯示微生物對家庭與室內環境清潔與空氣清淨之重要性,且有助於降低感染與傳染病散播之風險,因此預計將有越來越多醫院以及一般消費者選擇使用微生物清潔解決方案,以減少細菌感染的發生,並且降低氣喘與過敏的風險。

(三) 代表性案例

(1) 微生物體檢測與客製化益生菌補充膠囊
開發廠商:美國Viome
Viome開發出以人工智慧為基礎的微生物體分析平台,能分析消費者的糞便、血液和唾液樣本,提供個人化的健康見解,並根據測試結果開發個人化的精準益生菌、益生元和營養補充劑。Viome目前規劃發展能改善口腔健康的客製化牙膏和口含錠,並且積極發展精準後生元,以為消費者提供客製化的化妝品解決方案。

(2) 以植物成分為基礎的精準益生元
開發廠商:荷蘭NutriLeads
NutriLeads 是一家專注於開發以植物為基礎的基精準益生元產品。其主要產品 BeniCaros為一種從胡蘿蔔渣中提取的聚半乳糖醛酸-I (cRG-I),能調節先天性免疫系統的反應能力,並且穩定地活化有益的腸道菌種,改善腸道微生物相的組成,並增加短鏈脂肪酸的產生,以改善人體健康。與其他益生元(如菊糖)相比,BeniCaros在體內產生的氣體較少,且劑量需求極小,適合用於功能性食品和補充劑中。

三、量子藥物開發(Quantum Drug Discovery and Development)

量子藥物開發是指利用量子計算(Quantum computing)、量子感測器等量子技術與原理來加速藥物開發。

(一) 類型、優勢與挑戰
目前電腦輔助藥物設計(Computer-aided drug design, CADD)仍難以精準地模擬複雜分子間的交互作用。量子計算具備更為強大的計算能力,可大幅縮短藥物篩選所需要的時間。同時,量子計算能快速且準確地計算複雜分子的行為,可應用於確認藥物與藥物之間以及藥物與蛋白質之間的交互作用、模擬疾病發生的分子機轉,甚至於能用以發現過去難以識別的蛋白質交互作用,並且幫助科學家從頭設計出全新的藥物。另外,量子感測器為目前正在發展中的量子技術,其具備優異的靈敏度和精確度,可用以精準地測量藥物分子的特性(如分子旋轉等),有助於了解藥物的分子結構與功效。然而目前量子技術之成本與出錯率仍相當高,同時也缺乏互通性的標準,導致不同團隊的研究成果難以共享。

(二) 發展趨勢
許多國家目前正積極投入量子技術之發展,以及推動量子技術於藥物發現的應用,同時許多業者與學研團隊透過合作或組成聯盟等方式發展相關技術。美國國防高等研究計劃署(Defense Advanced Research Project Agency, DARPA)支持 POLARISqb開發蛋白質交互作用的量子計算解決方案;英國UKRI投入470萬英鎊建立用於藥物研發之量子計算平台;德國Boehringer Ingelheim與Google合作利用量子計算開發新藥。未來隨著量子技術與軟硬體的進步,以及AI的創新,預計將有更多業者與研究等單位投入,推動量子技術在藥物開發中的應用,以提高藥物發現的速度和精確性。

(三) 代表性案例

(1) 能加速與優化藥物設計的先進量子計算平台與軟體即服務平台
開發廠商:美國POLARISqb
美國POLARISqb推出結合了量子計算與AI的Tachyon平台,能同時評估分子的多項特性,並可精準地模擬分子間的交互作用,有助於提升藥物設計的精確性和有效性,尤其適用於小分子和胜肽藥物設計。同時此平台可在 5 分鐘內從10億個分子資料庫篩選出最合適且最具有成為藥物潛力的分子,大幅度縮短藥物篩選的時間。2023年POLARISqb 推出了一款軟體即服務(SaaS)平台,稱為Quantum-Aided Drug Design (QuADD),可幫助開發者利用其先進的量子計算技術設計與優化的藥物候選物。

(2) 以量子技術為基礎的藥物發現平台與超級電腦
開發廠商:美國Qubit Pharmaceuticals
Qubit Pharmaceuticals 發展出以量子技術為基礎的藥物發現平台 Atlas。此平台能建立藥物分子的數位孿生模型,快速、準確地篩選與優化藥物候選物。同時Qubit Pharmaceuticals亦與Nvidia合作發展出Gaia超級電腦,以加速藥物發現速度。Qubit Pharmaceuticals技術優勢在於具備多功能性和高效性,能夠適用於各種適應症的藥物發現,目前著重於腫瘤和炎症領域,且已經為超過40個藥物開發項目提供支持。

四、數位神經生物標誌(Digital Neuro-biomarkers)

數位神經標誌為透過智慧手機、穿戴式裝置、IoT等數位科技裝置獲取的可量化且客觀的數位生物標誌,例如語音樣本、步態模式或眼球運動。此類生物標誌可用於監測或預測神經系統疾病,並有助於神經科學藥物的開發。

(一) 類型、優勢與挑戰
數位神經標誌技術主要特點在於非侵入性,同時具備優異的易用性與可及性,且能夠自動地收集患者日常生活中的生理數據。另外,搭配人工智慧分析技術,能夠實現風險預測、早期疾病診斷、疾病進展監測、治療效果評估,並且提升臨床試驗成功率和患者依從性。

常見的數位神經生物標誌涵蓋移動與活動、眼球運動與面部表情、語音、神經影像等類型。移動與活動生物標誌可透過穿戴式裝置上的加速度計和慣性感測器來分析步態,如移動速度、步數、姿勢等,能用以監測認知功能、神經肌肉疾病、復健成效;眼球運動和面部表情生物標誌使用攝影設備或智慧手機攝影機來追踪眼球運動與面部肌肉運動,能用以監測精神狀況,以及篩檢神經退化性疾病;語音生物標誌物為透過人工智慧技術分析語音與言語特徵,可用以識別輕度認知障礙、壓力和焦慮,然而口音的差異可能影響分析的準確度;神經影像生物標誌則利用腦電圖或MRI等設備檢測腦電波或腦部組織的變化,能用以判別神經退化性疾病的進程,然而,成本昂貴為此項技術發展的重大限制。

(二) 發展趨勢
未來數位神經生物標誌的發展將著重於提高預測準確度、多模態數據整合以及公共衛生應用等面向。在提高預測準確度方面,人工智慧技術與高精準度感測器的進展,將有助於提升預測能力,並且發展出新型非臨床生物標誌,以實現早期發現與預防,例如透過駕駛行為偵測與分析,預測駕駛罹患阿茲海默症風險。另外,在多模態數據整合方面,結合數位健康、醫療影像和生化檢驗等不同類型的醫療與健康數據,能提供全面且深入的健康分析。在公共衛生應用方面,透過穿戴式裝置蒐集使用者數據,有助於了解人口健康動態,並且得以預測未來公衛趨勢與需求,以作為政府制定醫療健康相關政策之參考。

(三) 代表性案例

(1) 多款先進數位生物標誌蒐集與數據分析解決方案
開發廠商:美國Koneksa Health
Koneksa Health致力於開發數位生物標誌技術,以用於遠距臨床研究和健康監測。其產品包括多種穿戴式裝置、感測器(如步態分析感測器),與先進的演算法,能在使用者日常生活中收集生理數據,如心率、活動量和睡眠。近期,Koneksa持續與其他單位合作探索新的數位生物標誌,並且對帕金森氏症等神經系統疾病之臨床試驗提供支持,同時發展先進的演算法與分析技術,以進一步鞏固其在數位健康領域的領導地位。

(2) 眼球運動數位生物標誌物
開發廠商:以色列Neuralight
NeuraLight為眼球運動數位神經生物標誌開發商,其利用網絡攝影機或智慧手機捕捉眼球微小的運動數據,為神經系統疾病提供客觀、靈敏的數位生物標誌。另外,Neuralight亦發展出能克服運動和光線對影像分析干擾的先進人工智慧演算法,並且正在建立全球最大的眼球資料庫,以訓練其開發的人工智慧演算法。目前,NeuraLight專注於阿茲海默症、帕金森氏症、肌萎縮側索硬化症(Amyotrophic lateral sclerosis, ALS)和多發性硬化症等疾病的數位生物標誌研究。

 

延伸閱讀
資料來源