最近國內火紅的BNT疫苗到底怎麼來的?
我建中學弟,許英昌博士很用心尋找資料,整理出輝瑞製藥廠和BNT合作的歷程,從去年(2020)三月至今,團隊光為了這個疫苗的研發投入超過三十億美元(將近一千億台幣)。
文章中也節錄輝瑞認為他們的研發能成功的五大要素,非常值得台灣的研發團隊學習及思考。台灣要能從疫苗的研發經驗學習,從科學上早期的投入,才能掌握最大價值。早期科學的投入要深且廣,資源要夠。雖然早期投入大多數無法確定能否成功,但那就是基礎科學能力的累積及提升,這樣的打底功夫,才能有真功夫。期待為政的各界,在科學研究領域要長期多多支持。台灣的科學實力是很強大的,但能否有戰力,人民長期的支持很重要!科學界也要展現自我能解決真正問題的能耐。
許英昌博士的文章:
從輝瑞及BNT,我們學到甚麼?
2021年2月, COVID-19已肆虐全球,輝瑞乃全球第一大藥廠,專長開發對抗癌症、發炎免疫、心血管、新陳代謝及傳染病等藥物及疫苗。員工79,000人分布於125個國家。2018年和德國BioNTech(簡稱BNT)合作,應用其mRNA的技術,開發流感疫苗。mRNA製藥最大突破,來自賓州大學卡麗可(Katalin Kariko)及瓦士曼(Drew Weissman)教授,2005年發現打入mRNA會被免疫系統排斥,而另外一種tRNA(運送RNA)卻不會,推理因後者在結構上以假尿苷取代尿苷,接著卡氏合成mRNA時以假尿苷取代尿苷後,發現mRNA不但不會被排斥且所表達蛋白質增加十倍,打開mRNA製藥新領域,卡氏目前服務BNT。
自1990年代起,大藥廠已不再設研發中心,藉由併購或與生物科技公司合作及授權等,以快速取得更多製藥標的物。BNT 2008年由兩位土耳其裔薩辛(Vgur Sahin)及圖雷齊(Ozlem Tureci)醫生夫婦創立,擁有設計mRNA的關鍵技術,專注應用mRNA於個人化癌症治療,和輝瑞執行長希臘裔布爾拉(Bryan Bourla),更是摯交。傳統製造減毒疫苗需數年,1960年代製造麻疹疫苗最快也花了4年。兩家公司已有合作先例一拍即合,在短短十個月內即獲FDA核准,乃全球第一個以mRNA為主對抗covid-19的疫苗,成功的密訣為何?
2020年3月1日,薩氏撥電給輝瑞疫苗研發主管,詢問是否能一起合作,檢測BNT已開發出的20種候選疫苗,當時並沒有任何一以mRNA為抗原的疫苗或藥物被核准。3月11日,WHO宣布全球大流行。3月13日,輝瑞提出幾點重要指導原則,第一,分享見解及設備,期許所有科學人,和BNT分享藥物開發上的專業知識,並協助臨床試驗及監管程序。第二,提供製造能力給予經核准的治療藥物及疫苗。第三,建立快速反應的科學團隊和聯邦單位合作以對抗疫情。
3 月16日,輝瑞決定全力以赴和BNT共同開發疫苗及治療方式。即使費用高達30億美元也在所不惜。一般開發疫苗約需10年,費用約10-20億美元,一切以拯救人類生命為最高原則。3月17日,輝瑞和BNT簽訂意願書,BNT提供研發mRNA疫苗平台,篩選候選疫苗, 而輝瑞則發揮其執行臨床試驗的強項,並向各國監理單位申請許可,協助BNT大規模生產並提供上市銷售的管道。輝瑞提供1.85億美元給BNT作為預付疫苗研發費用,疫苗上市後雙方各承擔一半研發費用。爭取時間為首要考量,雙方決定「同時」測試20種候選疫苗,並婉謝聯邦政府的資源,避免受官僚制度影響開發進度。
如何製造 RNA疫苗?
將帶有病毒棘狀蛋白的DNA放入質體中,大腸桿菌含質體,在發酵槽中大量複製,產生數億個DNA質體;再用酵素切割質體,分離出棘狀蛋白DNA,將DNA缐性化並過濾純化,科學家接著加入鹼基及聚合酶,將DNA轉録成mRNA,反覆測試其純度及基因排序後,並包裝於脂奈米內,冷凍包裝並運送到目的地。
4月12日, 研究人員從20個候選疫苗縮減到4個。但由於緊急,輝瑞請求FDA核准其動物及臨床一期(20-100位志願者)一起做,未來臨床二期和三期也能一起做。4月23日,在德國展開第一期臨床驗,5月,已縮小到2個候選疫苗,並在美國進行臨床試驗並使用不同劑量。早期結果相當不錯,每一個候選疫苗需要打兩劑,相隔三周,但不知道哪一個較好。7月23日,研究人員發現兩個候選疫苗皆能產生免疫反應,一個似乎產生較少的副作用,例如發燒或發冷。
輝瑞從來沒有生產過mRNA疫苗,需要新的設備及製程,跳出傳統模式以增加輸出,更令人眨眼,莫過於任何候選疫苗,皆得保存在零下,以維持疫苗的穩定及效力,從製造品管運送到施打等所有步驟皆嚴格管。11月超過三萬多人施打mRNA疫苗後,保護率達95% 。12月11日,FDA核准緊急使用授權,2021年5月7日,輝瑞及BNT已向FDA申請完全許可。
輝瑞BNT成功的密訣為何呢?布氏指出,第一,團隊努力,相當感謝BNT及輝瑞團隊,不眠不休的努力。第二,目標清楚,心中只想完成任務,從不考慮投資報酬率。輝瑞有責任解決社會面對最大的問題,若不行,我們都沒有未來。第三,勇於追求夢想,面對一不可能的任務,必須鼓勵跳開傳統束縛的思考模式,過去可行的方式,未必能打造一嶄新的現實。第四,科學自由,科學家不受預算及官僚所牽制,輝瑞沒有接受美國及德國政府的協助,也不需向他們解釋我們的決定。第五,高道德標準,輝瑞和BNT彼此信任合作無間,共同尋求改變,是成功重要關鍵。
總而言之抗疫是長久之計,他山之石可以攻錯,別人的成功,也絶非偶然。此時此刻我們需要疫苗,如何從現有資源中,學習合作分享智慧,展現靈活思考模式,凝聚台灣科學人的智慧及向心力以力挽狂瀾,我們真的做不到嗎?
作者﹕許英昌博士
現任單位﹕英騰生物科技股份有限公司
國立中正大學生命科學系兼任助理教授
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最近在網路上,有某些關鍵字持續的飆升,像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。
而這些關鍵字的背後,也代表著在疫情平息之前,無薪假、失業這些問題不會改善,人們也很難恢復安全、穩定的生活;因此人們會傾向去尋找更有保障的工作,這也讓坊間的公職考試補習班,又熱門起來了!
公職補習班迷思
當然喔,追求安全、穩定本來就是人性,只是當我發現這些公職補習班,還用一些有一點不合時宜的標語,對求職者做宣傳,像是什麼呢?「參加銀行特考,就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。
甚至是「書記官地位崇高,形象良好,進可攻擊他人之不正,退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔,有一點誤導大眾的認知跟行為,我一定要來逆風發言一下。
那為什麼我會這樣說呢?台灣喔的「人工智慧」教父~李開復先生,在他的著作《AI新世界》裡面提到。
他認為人工智慧註定會顛覆世界,並且會帶來前所未有的經濟失衡,而眼下最直接的,就是在未來的五到十年之內,對於全球就業市場帶來的衝擊,很多一般人認定的金飯碗,很可能都會被AI取代。
白領失業潮來了!
李開復在他的書裡面,更進一步的指出,近年來,世界各國因為「無人銀行」的興起,各種AI的工具,已經可以承擔90%以上的金融業務。
再加上喔現代年輕人,普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多;實際到銀行臨櫃的人越來越少,而第一線的金融人員的工作就此消失,已經是顯而易見的結局!
國外甚至於已經出現申請貸款,把資料送出到核可,不到幾個小時就能夠完成。
這裡的關鍵,就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據,可以在很短的時間裡面做完風險評估,而這些都是人類很難做到的事情。
再來,法院書記官的工作,就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務;講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。
但你知道嗎?現在的科技,已經可以讓機器聽懂人類說話,同時呢在螢幕上轉換成精準的文字,準確率高達九成以上。
你想想看喔,假如準確率繼續提高,費用也越來越平價,法院或者是政府是不是有很大的可能性,會直接採購這樣的設備來取代書記官呢?
一來呢,大幅降低薪資的費用,二來呢,降低人員管理的問題;畢竟人類加班會抱怨,但機器不會有這個問題。
聽到這裡喔,你也許會好奇,以前聽說的AI、人工智能會取代的工作,那應該都是像工廠的工人,或者是體力活動的藍領階層才對啊!
那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作,像是銀行行員、書記官,這些白領職業,也會被AI取代呢?
這是因為啊,現代的AI本質,其實是一種「深度學習」!那什麼是「深度學習」呢?
李開復先生在他的書裡面提到,深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。
簡單來說喔,過去的電腦只能執行單一程式;比如說,你希望機器人幫你到早餐店買三明治;那麼一旦輸入你家到早餐店的路線,機器人就會執行到底。
如果在路上遇到車它不會閃,遇到人也會直接輾過去,一直到抵達早餐店它才會停止,那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。
而神經網絡式的學習,則是透過數據資料,幫機器人建立起路況,可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。
讓機器人可以在遇到阻礙的時候,先停下來,重新偵測、評估環境的狀況,再計算出成功率最高的路線,轉個彎重新出發,這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。
也就是說啊,在固定的場景底下,只要能透過數據,找到人類固定的「行為模式」,再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。
最後依據收集到的海量大數據,讓AI系統去做深度的學習,AI就能夠擁有思考能力,取代很多白領的工作。
容易被AI幹掉的二特點
從上面的例子,我們可以進一步的知道,符合以下二個特點的工作,很有可能會跟恐龍一樣,在地球上消失喔。
這二個特點又是什麼呢?第一個、那些資料、流程可以編碼的工作;第二個、人際互動頻率很低的工作。
打個比方來說,就像是現代的醫檢師、放射科的醫師,或者是銀行行員,他們都是在固定場景底下,專門分析數據跟資料,再不然就是工作流程有明確的SOP。
工作內容固定,而且有一套嚴格的作業流程和評判標準,不會有太多參數的變化,就很容易被編碼,而變成一條程式。
在未來呢,凡是可編碼的流程,再讓機器人通過大量數據的深度學習,就能夠快速的優化,任何動作都會比人類更快、更精準,而且可以一直進步,還不會喊累!
我們與AI的距離
要是你聽到這裡還半信半疑,感受不到AI對於職場的全面破壞,那麼我再提供一個更貼近你我的事實~
台灣的知名品牌~華碩電腦,在他們關渡總部的13樓,已經有一個130人的AI團隊,成軍了16個月。
而負責領軍的華碩全球副總裁~黃泰一先生,他就表示喔,華碩的AI團隊,已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池,累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。
透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者,建立起節省人力、降低風險,而且能夠精準行銷的演算法系統。
幫助華碩在他們的未來,能夠透過大量的數據,以及資料跟資料之間的相互運用,所產生的商業價值來賺錢!
儘管現階段呢,華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據,不過可以想見的是喔,只要精準的演算法系統建立;商店它是不需要店員,醫院它可能也不太需要醫檢師,輪胎製造廠不需要工人。
而未來這三大產業所需要的「人力」,將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生,在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。
他說:「在未來的5~10年之內,現有的50%工作,將會由AI取代」!
所以拉回來看,只要你有稍微留意時事,你一定知道現代的公務人員、銀行行員,就算寒窗苦讀多年考了進去,福利和工作的輕鬆度,也都大不如前了,更別說他們的未來和發展。
也就是說喔,要是你忽略真實職場上正在發生的變化,那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的,卻只能做個幾年,就被裁撤了!
這樣的投資報酬率,你覺得划算嗎?算一下喔!會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格,但是真正得到的,卻是更高的失業風險!
你想因為「眼前」短暫的穩定,而把自己放到更大的危險裡嗎?如果你不想,你可以選擇現在就打開眼睛,開始為自己的未來做準備~
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人工智慧的時代已經來臨了,但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋,在面對自己的人生,你曾想過這是為什麼嗎?
其實答案很簡單,那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思,困擾了很多人。
在【過好人生學】的課程裡,我就會陪伴你去看見「終極選項」這樣的觀念,它的危險之處。
它在於喔,人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」,或者是「最好的鐵飯碗」之後,我們就不再動腦筋思考了,所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗,千萬別碰!
而「路徑依賴」呢?它是指喔,人會習慣用過去的經驗,想現在的事,然後去預測未來。
比如說吧,你念醫學院,所以就只能當醫生;再比如說,你過去在某個行業,所以你在轉職的時候,就只能做相關的行業。
而弔詭的是,如果過去的經驗能夠適用於現在,還能夠幫你預測未來的話,那每個人都是半仙了啊,也不會有失業的問題、找不到工作的狀況了,不是嗎?
所以呢,無論你是白領,還是藍領的朋友,我想要跟大家說的是喔,未來AI的潮流肯定是沒有辦法阻擋的,無論你想不想面對,它遲早都會來!
不過我也很肯定的告訴你,在我們失去「舊工作」的同時,這個世界還會增加許多的「新工作」。
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