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AI 製藥領導廠商 TherapiAI 日前宣布,與三軍總醫院幹細胞專家林坤儀醫師合作最新研究,正式發表於國際知名醫學期刊《International Journal of Medical Sciences》。這項研究基於數百筆真實臨床製程案例,首度透過AI技術系統性拆解細胞培養製造中的重要參數,找出培養基、時程、分娩方式等關鍵變因,為全球製藥 CDMO 產業邁向穩定量產與細胞培養最佳化製程提供了數據驅動的最佳印證。
細胞治療的培養一直是產業核心瓶頸。臍帶間質幹細胞(UC-MSCs)雖具卓越治療潛力,但在實際生產中,從運輸時間、培養基組成、操作細節數十個變數交織影響,導致最佳化製程難以穩定。
該研究建立一系列預測模型,在預測細胞培養時長方面準確率高達 80%,且在模型辨識能力達到 72% 的優異表現。這代表AI不僅能可以精準預測到細胞的生產效能,且能清晰說明每個變數對細胞培養製程中的正負向影響,讓過去難以解釋的 AI判讀力變得透明且具備高度科學公信力。
研究結果進一步揭示了影響細胞質量的多維度交互權重。透過 TherapiaI 的技術,團隊成功在數十項變數中解構出複雜的關聯性:數據顯示,物流配送時間的延遲是抑制細胞生長的關鍵因子,而特定的培養基品牌則能顯著縮短培養週期;此外,操作分離時間與個別人員的執行細節展現了高度相關性。更具突破性的是,研究發現新生兒性別、分娩方式等生物背景變數也在數據中留下了印記。這些發現讓製程不再受限於『一體適用』的傳統框架。透過解構原料異質性與環境變數,AI 能為 精準製程開發(Precision Process Development) 提供科學依據,協助客戶在技術轉移階段即鎖定最佳化參數,確保產出的一致性與高品質。。

這項研究發表不僅具備學術價值,更直接為 TherapiAI 旗下的 AI Agent 產品提供強大的科學背書。TherapiAI 目前已與全球超過 30 家製藥 CDMO 建立合作,並在台灣研發基地與日本營運據點的基礎上,持續擴張全球版圖。該公司強調,此分析框架具備極強的延展性,其核心邏輯能精準識別製程中的關鍵品質屬性(CQA),除了細胞治療外,更可實質助益於大分子生物製劑與抗體藥物複合體(ADC)等製程極其複雜的領域。
透過這套系統,TherapiAI 協助客戶在高度動態的生物反應中建立「數位孿生」乾實驗體系,實現風險批次的提前預警與自動化分析,顯著降低研發成本。未來,TherapiAI 將持續深耕AI驅動的實驗架構,攜手更多國際合作夥伴,協助生技製藥產業從傳統經驗法則跨越至真正的智慧製造時代。
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