一、 非侵入性分子診斷技術（NIMD）

1. 定義與範疇
非侵入性分子診斷技術（NIMD）利用血液、唾液、尿液或汗液等體液來評估分子生物標記，包含DNA、RNA和蛋白質。該技術主要用於早期癌症的篩檢，目前也用來檢測神經退化性疾病。這項新技術能夠加快診斷速度、即時監測病患，並在干擾最低的情況下為病患定制個人化治療方案。

2. 技術特點與優勢
非侵入性分子診斷技術使用液態活檢分析血液或其他體液中的分子變化、腫瘤細胞與代謝物，能夠在明顯的症狀出現之前篩檢出癌症。相較於傳統侵入性的組織活檢，非侵入性分子診斷技術更為簡便準確，且能避免組織的創傷和疼痛、大幅降低感染或過度出血等併發症、幫助病人更感舒適、更快恢復正常活動。然而非侵入性分子診斷技術並非適用於所有類型的腫瘤，非侵入性分子診斷技術甚至會出現假陽性或假陰性的結果。

3. 現階段投入概況
非侵入性分子診斷技術隨著定序技術、人工智慧技術和微流體技術的進步，在多種癌症的非侵入性早期檢測中的需求不斷增加。2023年至2024年間已有110億美元的資金與投資，北美因其先進的技術環境和高市場佔有率而領先，例如一家專門使用血液進行早期癌症檢測的生物技術公司Freenome，已籌得了2.54億美元資金來開發多組學平台進行單一和多種癌症的早期檢測試驗。

4. 創新案例
(1) Pillar Biosciences（美國）和AstraZeneca（英國）
Pillar Biosciences和AstraZeneca建立合作關係，透過次世代基因定序（NGS）技術的液態活檢腫瘤分析面板，偵測遺傳性癌症的基因變異，有效幫助實驗室進行分子檢測。該合作將致力於提升診斷效率，並在主要臨床實驗室擴大血漿腫瘤分析的在地化可用性。
(2) AnchorDx（美國）和DiaCarta（美國）
AnchorDx與精準分子診斷公司DiaCarta達成長期合作，該公司專注於腫瘤與傳染病檢測技術的研發。雙方研發重點將基於專有的DNA甲基化和突變檢測技術，並推動癌症篩檢產品的研發與全球商業化。

5. 未來展望
非侵入性分子診斷技術正迅速成為早期癌症篩檢、監測癌症進程和追蹤腫瘤復發的標準技術，並進一步拓展應用在產前檢查和傳染性疾病。人工智慧和機器學習的進步增強了生物標誌物檢測、數據分析和預測模型，促進更為精準、即時和個人化的醫療方案。便攜式的NIMD設備更是能夠推動分散式臨床試驗，有利於偏遠或資源有限的地區，而可穿戴式的NIMD設備也支援持續的分子監測，新興的原型裝置則可利用汗液或間質液偵測癌症生物標誌物。


二、 粒線體療法

1. 定義與範疇
粒線體療法旨為治療由多種原因（如粒線體生合成或粒線體恆定）引起的粒線體功能障礙，避免源於線粒體基因突變的原發性粒線體疾病（如Leigh症候群、MELAS症候群、Pearson症候群和MNGIE症候群），或是涉及不同病因但仍與粒線體功能異常有關的繼發性粒線體疾病（如癌症和神經退化性疾病）。因為粒線體幾乎存在於人體的每個細胞中，其功能障礙可能會影響多種器官和系統，因此粒線體療法將會改變多種疾病的治療方式。

2. 技術特點與優勢
粒線體療法具有針對性機制，可應用於多種與粒線體功能障礙相關的疾病，譬如病因皆與粒線體失衡有關的一系列原發性與繼發性粒線體疾病。粒線體療法的發展限制在於粒線體疾病的診斷與生物標誌物的探索方面仍具有挑戰性、將粒線體療法的藥物精準傳遞至細胞內的粒線體難度極高、可用於研究粒線體疾病病因及驗證新療法的疾病模型有限。

3. 現階段投入概況
由於傳統治療方式（如抗氧化劑與酵素）無法有效針對粒線體功能障礙發揮作用，因此粒線體療法的針對性特徵存在需求。在2023年和2024年間已有82億美元的政府和私人資金投入發展粒線體療法與推進臨床開發流程。北美在粒線體療法開發的表現有成，私人及政府的資金持續湧入，美國FDA已批准第一個粒線體療法藥物，SKYLARYS。該藥物為一種Nrf2活化劑，用來治療福萊德瑞克氏運動失調症（Friedreich's ataxia）。

4. 創新案例
(1) Vincere Biosciences（美國）
該公司專注於研發針對粒線體自噬的療法，並透過合作開發帕金森氏症的治療方法與人工智慧平台。Vincere所研發的療法藉由增加健康粒線體的比例，加強粒線體品質控制系統，針對帕金森氏症的主要缺陷提供對應的治療方案。
(2) Lucy Therapeutics（美國）
Lucy Therapeutics開發一種針對粒線體的新型藥物，可以標靶粒線體中關鍵蛋白質的化合物，從而降低α-突觸核蛋白（alpha-synuclein），減少損害帕金森氏症患者大腦中負責製造多巴胺的神經細胞。

5. 未來展望
往後預計更多針對粒線體功能障礙的新藥將進入早期臨床試驗階段，特別是促進粒線體自噬作用的藥物。該療法的研究持續聚焦在帕金森氏症、阿茲海默症及其他神經退化性疾病。而除了神經系統與代謝性疾病以外，粒線體療法也將應用於癌症、老化與心血管疾病的研究。未來預期會有更多商品化藥物進入市場供大眾使用，且將有更多藥物獲得政府核准。

三、 智慧藥物開發技術

1. 定義與範疇
智慧藥物開發技術結合使用人工智慧演算法和機器學習模型來掃描大量資料集、預測分子交互作用、改善藥物設計，並提高藥物開發的成功率。這類技術利用AI從非結構化資料解析出具臨床意義的見解，縮短藥物開發時間和降低研發成本。人工智慧工具目前已廣泛用於標靶識別、新藥設計、藥物的吸收、分布、代謝、排泄和毒性預測、電腦預測和其他藥物開發應用。

2. 技術特點與優勢
人工智慧工具可以加快識別候選新藥、強化藥物分子、幫助藥物再利用、利用預測分析改善治療結果、量身定做精準醫療方案，並改變科技、製藥和生技公司的合作模式。人工智慧工具的廣泛應用也將縮短藥物發現和研發的流程，同時可直接促進的關鍵領域包含藥物與蛋白質相互作用的預測、藥物毒性預測以及推進藥物研發流程。

3. 現階段投入概況
智慧藥物開發平台可應用於多種疾病領域，因此平台藥物發現與研發方法有望促進精準醫療，實現多種疾病適應症的解決方案。2023年至2024年間，約有27億美元的政府與私人資金用於開發運用人工智慧技術的療法和推動臨床試驗。例如在2023年，Causaly（倫敦）就在B輪融資中籌募六千萬美元，並利用這筆資金加速由人工智慧驅動的生物醫學研究進程，透過結合知識圖譜和生成式人工智慧提供公正客觀的科學結果。

4. 創新案例
(1) Innophore（奧地利）和NVDIA（美國）
2025年1月，Innophore推出名為CavitOmiX的人工智慧藥物安全篩檢平台。該平台運用NVDIA的運算能力進行蛋白質結合位點分析，以強化電腦模擬藥物發現流程。
(2) D-Wave Quantum Inc.（美國）和Japan Tobacco（日本）
2024年，Japan Tobacco的製藥部門與D-Wave Quantum合作，進行量子人工智慧藥物研發專案。該專案結合人工智慧與量子計算技術，加速藥物發現過程。D-Wave的量子計算能力將用於訓練Japan Tobacco的人工智慧分析系統，進而促進研發小分子藥物。

5. 未來展望
藥物智慧發現技術的研究發展將聚焦於運用人工智慧開發小分子藥物，尤其是在腫瘤學與神經疾病領域。未來更多公司也有望使用人工智慧研發小分子藥物以外的生物製藥，例如蛋白質與基因體藥物。藥物智慧發現的技術發展也將著重於強化AI模型，以提高預測的準確度，聯邦資料共享也將改善藥物發現過程和提升AI模型性能。未來經由人工智慧發現的候選藥物有望獲得批准，該種藥物的商品化將會是發展的重點方向。