BTBA presents: 生技來一刻

解鎖衰老密碼的基礎科學家 ft. 陳沛均博士

本集節目邀請到活躍於全球頂尖生物科技研究前沿的科學家陳沛均博士（Dr. Jin Chen），帶領聽眾探索生物醫學創新的前線！陳博士的職涯軌跡精彩而多元，他在史丹佛大學攻讀博士學位，於加州大學舊金山分校（UCSF）進行博士後研究，接著進入德州大學西南醫學中心（UTSW）擔任助理教授，近期踏入當前全球矚目的創新研究機構 Altos Labs。陳博士深入分享他在 Altos Labs 致力於「衰老與細胞再生」（aging and cell rejuvenation）的尖端研究，闡明這些基礎研究如何人類健康長壽帶來突破，更剖析從學術界跨入產業界的心路歷程與契機，並探討兩種研究環境在創新自由度、資源配置、團隊合作與研究推進速度上的關鍵差異。透過陳博士生動的經驗分享，探索他如何在職涯關鍵轉折點做出重要決策並面對挑戰，鼓勵年輕科學家擁抱 serendipity，勇敢追尋屬於自己的科學探索之旅！
 
🧑‍💻 講者 | 陳沛均 Jin Chen ：https://www.linkedin.com/in/jinpchen
🎤 主持人 | 吳怡蕙 Michelle I-Hui Wu：https://www.linkedin.com/in/i-hui-michelle-wu
🧑‍💻 後製 | 何逸雲 Yi-Yun Ho：https://www.linkedin.com/in/yi-yun-ho-476b995b/
🧑‍💻 後製 | 林庚民 Geng-Min Lin：https://www.linkedin.com/in/geng-min-lin-7b959a98/
 
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過去相關訪問：
 
從物理轉到生物領域的講者：
深度學習於醫學影像的實踐 ft. 呂任棠 Jen-Tang Lu
https://www.podbean.com/media/share/pb-3jusi-117c45b?utm_campaign=w_share_ep&utm_medium=dlink&utm_source=w_share
 
基因體學研究：
人工智慧於基因體學的應用 ft. 張碧娟 Dr. Pi-Chuan Chang
https://www.podbean.com/media/share/pb-fvf2g-133b568?utm_campaign=w_share_ep&utm_medium=dlink&utm_source=w_share
 
從學界教授到業界科學家：
腦與神經科學系列：神經膠質細胞基礎研究到臨床試驗的適應與轉換 ft. 蔡蕙歆博士
https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/hui_hsin_tsai/
 
學者創業系列：
學者創業專訪 - Smart Insulin 聰明的胰島素  周宏杰博士 https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/faculty-asentrepreneursi-%e5%ad%b8%e8%80%85%e5%89%b5%e6%a5%ad%e5%b0%88%e8%a8%aa-ismart-insulin-%e8%81%b0%e6%98%8e%e7%9a%84/
學者創業專訪 - empowering clinical diagnostics with Mass Spectrum 徐丞志博士
https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/faculty-asentrepreneursii-%e5%ad%b8%e8%80%85%e5%89%b5%e6%a5%ad%e5%b0%88%e8%a8%aaii-%e2%80%93empoweringclinicaldiagnostics-with-mass-spectrom/
學者創業專訪 - empowering clinical diagnostics  曾憲榮博士 （上）
https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/faculty-asentrepreneursiii-part-1%E5%AD%B8%E8%80%85%E5%89%B5%E6%A5%AD%E5%B0%88%E8%A8%AA-iii-%E4%B8%8A%E9%9B%86%E2%80%93empowering-clinicaldiagnosti/
學者創業專訪- empowering clinical diagnostics   曾憲榮博士 （下）
https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/faculty-asentrepreneursiii-part-2%e5%ad%b8%e8%80%85%e5%89%b5%e6%a5%ad%e5%b0%88%e8%a8%aa-iii-%e4%b8%8b%e9%9b%86%e2%80%93-empowering-clinical-diagnost/
 
📖 延伸閱讀：
亞馬遜創辦人貝佐斯也投資的公司
Billionaires are betting on anti-ageing research, but can ageing really be cured?
Amazon founder Jeff Bezos has reportedly invested in Altos Labs, a new anti-ageing start-up that hopes to prolong human life.
https://www.pharmaceutical-technology.com/features/billionaires-anti-ageing-research/?cf-view
友台三腳貓訪問BTBA創辦人陳昇宏講解細胞凋亡，和如何應用數理在生醫研究《第 044 號實驗：看死亡如漣漪般向外擴散！一個跨越半世紀的追尋！- 昇宏》
https://player.soundon.fm/p/df6f251d-919d-4262-8211-533a4d3836ef/episodes/a17fa317-c2f0-4988-a734-de8edd2a93dc
 
時間軸
 
講者背景與職涯亮點 (1:31)
Altos Labs 的前沿角色及產學轉型經驗 (2:32)
在 UTSW 的學術發展與轉職契機 (25:37)
UCSF 博士後與史丹佛博士階段的重要收穫 (32:20)
快速問答 (40:21)
給新世代科學家的建議 (43:21)
 

好友聊聊天：一個電機人的基因體學之旅 ft. 陳乃群

在當前的科技與生技領域，計算基因組學正逐漸成為一項重要的研究方向。然而，若是你，什麼原因會促使你選擇從一位炙手可熱的電機工程師，轉向生命科學的探索？這樣的轉變對許多人來說並不常見，但對陳乃群博士而言，這卻是一次被「雷」打到的機遇。
在本集節目中，我們和乃群聊聊他如何從電機領域轉向基因組學的研究，並將自身的經驗應用於前端的癌症檢測。乃群分享他的職涯旅程，包括他在新創公司中的經歷與挑戰，以及他如何運用專業知識於病理診斷與治療。
此外，他還將談及對自己未來在生技業成長的期待，並分享在追求研究貢獻與實際業務之間找到平衡的過程。希望這段交流將為各位聽眾提供珍貴的養分！
 
🧑‍💻 講者 | 陳乃群 Nae-Chyun Chen：https://www.linkedin.com/in/ncchen/
🎤 主持人 | 蕭孟烜 Erin Hsiao：https://www.linkedin.com/in/meng-hsuan-erin-hsiao/
🧑‍💻 後製 | 林茂然 Mao-Jan Lin：https://www.linkedin.com/in/mao-jan-lin-959734138/
 
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過去相關訪問：
人工智慧於基因體學的應用 ft. 張碧娟 Dr. Pi-Chuan Chan：https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e6%99%ba%e6%85%a7%e6%96%bc%e5%9f%ba%e5%9b%a0%e9%ab%94%e5%ad%b8%e7%9a%84%e6%87%89%e7%94%a8-ft%e5%bc%b5%e7%a2%a7%e5%a8%9fdrpi-chuan-c/
大海撈針─癌症基因檢測 ft. 吳欣達：https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/ft-hsin-ta-wu/
時間軸
時間軸：
講者介紹 （1:40)
台大電機投入基因體學的契機 (2:23)
基因體學簡介 （6:15)
PhD主要的研究 （11:59)
為什麼不留在學術界！乃群做的研究都很前端 (16:45)
在博班做的研究這麼前端，怎麼挑選在業界的職位和工作 (21:07)
加入新創：早期癌症檢測公司簡介以及所遇到的挑戰（31:03)
短期和長期的職涯發展 (42:41)
給後輩的建議（56:20)

AI 藥物開發系列｜Insilico Medicine ft. 林彥竹博士

人工智慧（AI）如何改變藥物開發？藥物開發從臨床前研究到臨床試驗，通常需要超過十年時間和數十億美元的投資，卻仍有高達九成的藥物在臨床試驗中失敗。這些挑戰，現在 AI 正在各種方面掀起革命。在這系列節目中，我們將探討 AI 在藥物開發領域中的應用，並介紹在這個快速發展的領域中工作的專家。
本集為《AI 藥物開發系列》的第二集。在本集節目中，我們特別邀請到了陽明交大的兼任助理教授林彥竹，他同時也是英科智能 Insilico Medicine 台灣區的前 CEO*。他將分享他從臺大藥學院畢業後，如何跨足至瑞士聯邦理工學院，並進入英科智能深耕 AI 藥物開發的豐富經歷，以及他對於 AI 在生醫領域未來發展的看法。
此外，我們也探討英科智能的平台如何加速藥物篩選的過程，從而大幅縮短從實驗室到臨床的時間。希望大家將能更清楚地了解 AI 如何改變傳統藥物研發流程，以及這場科技革命如何影響生醫領域的未來。
*註: 講者受訪時仍任職於英科智能
 
🧑‍💼 講者 | 林彥竹 Jimmy Yen-Chu Lin：https://www.linkedin.com/in/jimmy-yen-chu-lin-74785199/ 
🎤 主持人 | 紀威佑 Wei-Yu Chi：https://www.linkedin.com/in/wychi/ 
🎤 主持人 | 吳畇芸 Yun-Yun (Sonja) Wu：https://www.linkedin.com/in/yun-yun-wu-3b0303106/ 
🧑‍💻 後製 | 吳畇芸 Yun-Yun (Sonja) Wu：https://www.linkedin.com/in/yun-yun-wu-3b0303106/
 
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🎧 過去相關訪問：
AI 藥物開發系列｜導論 https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/aidd_intro/ 
精準醫療與藥物開發全面啟動 ft. 人工智慧絕地武士林清詠 https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/ft-ching-yung-lin/
藥廠計算生物學家 ft. 周文奇博士、林書弘博士 https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/wen_chi_chou_shu_hong_lin/
 
時間軸
講者自我介紹與經歷 (02:18)
CADD和AIDD的不同(14:10)
在 Insilico Medicine 擔任 CEO 的經驗 (26:37)
公司如何應用 AI 藥物開發 (37:00)
AI 的侷限、挑戰與展望 (1:02:44)
給年輕人的建議 (1:13:19)
 

智慧膠囊──開創壓力監測新時代 ft. 廖建宏醫師

腹腔壓力異常 (Intra-abdominal Hypertension, IAH) 是重症病房 (ICU) 患者常見但監測率極低的問題。估計超過 60% 的 ICU 病人可能有腹腔壓力過高的問題，卻只有 2-6% 受到監測，原因在於，傳統測量方式過程繁瑣且精準度不高，影響使用和監測效率。智慧膠囊技術的誕生，即將顛覆此一現狀。 這款屬於 Class II 醫療器材的智慧膠囊，能夠無線傳輸體內腹腔壓力數據，提供即時、非侵入式的監測，預計能在上市後，大幅提升臨床診斷效率與病人舒適度。
本集我們很高興邀請到廖建宏醫師，他是開發腹腔壓力偵測膠囊的「明健聯合 Dot Space 」的共同創辦人，他與我們科普智慧膠囊及醫學材料的基礎概念，並跟我們分享創業的緣起和挑戰，讓我們如何結合醫學、工程與商業專才，來開發一項產品，從零開始打造最小可行產品（MVP），並迎向種種技術與市場挑戰。期待透過與廖醫師的對談，帶你深入探討智慧膠囊的創業歷程、技術挑戰、商業模式及醫材市場潛力，一窺醫療創新的未來！
 
🧑‍💼 講者 | 廖建宏：http://linkedin.com/in/ranson-chien-hung-liao-7b7201137
🎤 主持人 | 劉駿：https://www.linkedin.com/in/chun-liu-sysbiophys/ 
🧑‍💻 後製 | 彭郁茹：https://www.linkedin.com/in/yu-ju-crystal-peng-b7bb44206/
 
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時間軸
講者自我介紹 (1:55)
醫療器材簡介 (3:12)
智慧膠囊簡介：為何需要偵測腹腔壓力？跟現有方法比較有何優勢？(4:59)
當初是在什麼機緣有創業構想？又是如何找到創始團隊和啟動資金？(19:48)
當初是如何開發MVP (minimum viable product)? 能否跟我們分享其中故事 (30:55)
碰到哪個挑戰最難忘？如何克服 (37:32)
請問現在智慧膠囊還有哪些不同領域的應用? (42:35) 
醫師創業面臨的挑戰 (51:40)
醫材這條賽道是否適合台灣發展 (58:45)
醫材的臨床審核時間線（65:40）
給對想要在醫材領域創業的朋友一些鼓勵和建議 (67:25)
 

科技公司裡的神經科學家 ft. 張嘉容博士

學習跨領域學科或基礎科學的人，在求職時，往往會比專項應用學科的人有更多的掙扎。基礎學科沒有直接對應的業界職缺，跨領域學科則會讓人有「樣樣通、樣樣鬆」的疑慮，所以兩者都需要更多努力，才能找到屬於自己的定位。生醫工程和系統/計算神經生物就是這樣跨領域、有時又過於基礎的專業。
這集很榮幸的邀請到曾在 Meta CTRL Labs（現任 Meta Core AI team）擔任 research scientist 的張嘉容博士，來跟大家聊聊她遊走在生醫與數理工程之間的職涯歷程，從一開始在醫學系和電機系抉擇、到選擇生醫工程碩士、神經生物博士後，又再回到科技業的職涯之路。也分享她科技業中，如何利用自己的跨領域生醫背景，在神經介面/肌電訊號研究、聲音訊號分析研究與產品開發中做出貢獻。最後聊到系統神經生物/生醫工程如何與訊號分析研究連結，有什麼樣的職涯機會，還有她一路的職涯探索與選擇。
 
🧑‍💻 講者 | 張嘉容 Chia-Jung Chang ：https://www.linkedin.com/in/chia-jung-chang-mit/
🎤 主持人 | 何逸雲 Yi-Yun Ho：https://www.linkedin.com/in/yi-yun-ho-476b995b/
🧑‍💻 後製 | 彭日平 Riping Phang：https://www.linkedin.com/in/riping-phang-827859a0/
 
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過去相關訪問：
職涯探索──傾聽內心的聲音 ft. 張瀞文博士 https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/chin_wen_chang/
初入業界的職涯選擇 ft. 蕭孟烜 Dr. Erin Hsiao (2/2) https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/erin_hsiao_2/
腦與神經科學系列：腦機介面的現實與未來（上） ft. 徐聖修博士 https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/sheng_hsiou_hsu_1/
腦與神經科學系列：腦機介面的現實與未來（下） ft. 徐聖修博士 https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/sheng_hsiou_hsu_2/
腦與神經科學系列：藥廠神經藥物開發的現況觀察與前景 ft. 黃正球博士 https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/cheng_chiu_joe_huang/
腦與神經科學系列：神經膠質細胞基礎研究到臨床試驗的適應與轉換 ft. 蔡蕙歆博士 https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/hui_hsin_tsai/
 
延伸閱讀：
諾貝爾得主 Bernard Katz 利用數值分析證明神經突觸的 quanta release 的 paperDEL CASTILLO J, KATZ B. Quantal components of the end-plate potential. J Physiol. 1954 Jun 28;124(3):560-73. doi: 10.1113/jphysiol.1954.sp005129. https://doi.org/10.1113/jphysiol.1954.sp005129 (pubmed 連結 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC1366292/?page=1）
時間軸
學經歷背景：神經生物PhD 到Meta AI scientist (1:55)
對神經生物產生興趣的契機 (5:34)
從學界轉到業界的轉折 (10:28)
學界和業界的合作與研究氛圍差異 (14:25)
介紹Meta CTRL Lab 及其神經介面的產品：手寫字辨識、肌電手環、穿戴式裝置 (20:50)
Meta Control Lab / Realty Lab的成員組成背景 (24:42)
系統神經生物訓練的優勢：系統化研究複雜系統的能力 (28:17)
生醫工程/系統神經生物/計算神經生物的工作機會與職涯抉擇，進到科技業的契機 (36:47)
從分析「時間序列」開展的職涯探索 (39:54)
是否考慮過腦機介面的工作機會 - 「穩定」與「有趣」之間的抉擇 (47:16)
藥廠有適合的工作機會嗎？(51:20)
意料之外的工作面試機會：金融業量化分析師 (55:56)
影像分析的工作機會 (1:00:58)
怎麼看待自己的職涯定位 - specialist vs generalist (1:02:39)
給學弟妹的建議 - 深入了解不同職涯的真實面貌、Be open-minded (1:10:58)
 

職涯探索──傾聽內心的聲音 ft. 張瀞文博士 Dr. Chin-Wen Chang

本集節目我們邀請到在 Johnson & Johnson 藥廠擔任 Senior Principal Data Scientist 的張瀞文博士。瀞文最初是遺傳學背景，在相當多元的職涯嘗試之後，她走向資料科學的職涯路徑，後來又再度和生物相遇，到了藥廠負責醫療器材、精準醫療的資料科學工作。在豐富經驗的背後，是一次又一次和自己的對話：「自己想做的事情是什麼？自己的熱情在哪裡？」瀞文傾聽、跟隨內心的聲音，也全力投入每一次的新嘗試，走出了一條屬於自己的職涯道路。
 
🧑‍💻 講者 | 張瀞文 Chin-Wen Chang：https://www.linkedin.com/in/chin-wen-chang/
🎤 主持人 | 陳乃群 Nae-Chyun Chen：https://www.linkedin.com/in/ncchen/
🧑‍💻 後製 | 林庚民 Geng-Min Lin：https://www.linkedin.com/in/geng-min-lin-7b959a98/
 
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初入業界的職涯選擇 ft. 蕭孟烜 Dr. Erin Hsiao (2/2) https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/erin_hsiao_2/
延伸閱讀：
The 7 Habits of Highly Effective People: Powerful Lessons in Personal Change https://www.amazon.com/Habits-Highly-Effective-People-Powerful/dp/0743269519
時間軸
講者介紹 (0:40)
不順利的時候怎麼調整 (10:20)
轉行投入資料科學的心境 (15:10)
主動決定追求新的挑戰 (17:45)
職場人際關係，如何和 mentor 互動 (22:54)
職涯路線的選擇 (35:08)
現在工作有接近心中目標嗎？ (40:04)
給年輕聽眾的鼓勵 (46:00)
 

AI 藥物開發系列｜導論

人工智慧（AI）如何改變藥物開發？
藥物開發從臨床前研究到臨床試驗，通常需要超過十年時間和數十億美元的投資，卻仍有高達九成的藥物在臨床試驗中失敗。這些挑戰，現在 AI 正在各種方面掀起革命。
本集作為《AI 藥物開發系列》的第一集，我們將帶你探索 AI 在藥物開發中的角色。這集導論會由三位來自學界與業界的主持人——康乃爾醫學院博士生威佑、BioNTech 計算生物學家書弘，以及新創公司 Exai Bio 的計算基因體學家乃群，從不同角度剖析這個議題。
人工智慧如何讓藥物開發更快、更準、更有效？
1️⃣ 加速靶點發現
在製造藥物之前，我們必須找到疾病作用機制的「靶點」。AI 利用基因體資料庫和生物數據，快速篩選出可能的目標蛋白質或基因，比傳統研究效率高出數倍。
2️⃣ 設計更高效的藥物
以往設計一個藥物結構需要科學家大量的猜測和反覆實驗。但現在我們可以通過模擬分子結構和其與靶點的交互作用，給出最有潛力的候選藥物。AI 能讓預測變得更準，減少需要做的實驗，加速整個流程。
3️⃣ 優化臨床試驗
許多臨床試驗因病人招募困難或時程延誤而無法按時完成。使用 AI 的自然語言處理技術可以快速分析臨床試驗條件與病人資料，進行精準匹配，讓試驗進展更順暢。同時，數位孿生技術還能模擬病人反應，減少對照組需求，節省成本與時間。
本集內容從 AI 的定義與歷史，到實際案例分析，再到未來的展望。你覺得 AI 在醫學的下一個突破會是什麼？留言告訴我們！
 
🎤 主持人 | 紀威佑 Wei-Yu Chi：https://www.linkedin.com/in/wychi/ 
🎤 主持人 | 林書弘 Shu-Hong Lin：https://www.linkedin.com/in/shuhong-lin-bioinfo/ 
🎤 主持人 | 陳乃群 Nae-Chyun Chen：https://www.linkedin.com/in/ncchen/ 
🧑‍💻 後製 | 黃品翔 Sean Huang：https://www.linkedin.com/in/pinhsianhuang/ 
🧑‍💻 後製 | 林茂然  Mao-Jan Lin：https://www.linkedin.com/in/mao-jan-lin-959734138/
 
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🎧 過去相關訪問：
新創之路─智慧細胞學檢測 ft. 陳聖雄 Samuel Chen https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/新創之路─智慧細胞學檢測-ft陳聖雄samuel-chen/
人工智慧於基因體學的應用 ft. 張碧娟 Dr. Pi-Chuan Chang https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/人工智慧於基因體學的應用-ft張碧娟drpi-chuan-c/
台灣智慧醫療 ft. 黃泰一 Dr. Tai-Yi Huang https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/dr-tai-yi-huang/
深度學習於醫學影像的實踐 ft. 呂任棠 Jen-Tang Lu https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/深度學習於醫學影像的實踐-ft呂任棠jentanglu/
精準醫療與藥物開發全面啟動 ft. 人工智慧絕地武士林清詠 https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/ft-ching-yung-lin/
 
📖 延伸閱讀：
曼報 Manny’s Newsletter EP64｜UnLearn: 用 AI 顛覆藥物臨床試驗https://podcasts.apple.com/us/podcast/ep64-unlearn-%E7%94%A8-ai-%E9%A1%9B%E8%A6%86%E8%97%A5%E7%89%A9%E8%87%A8%E5%BA%8A%E8%A9%A6%E9%A9%97/id1517743652?i=1000651757284
 
時間軸
節目介紹 (00:40)
AI 的定義 (03:28)
AI 的歷史發展 (11:20)
藥物開發的流程 (19:55)
AI 在藥物開發的應用 (23:03)
AI 在臨床試驗的應用 (30:33)
AI 的侷限、挑戰與未來發展 (42:43)
對黃仁勳建議的討論 (55:57)
 

遺傳性聽損的基因編輯治療 x 2025 BTBA 展望 ft. 胡金儒 Ginnie Hu & 羅維中博士 Dr. Jimmy Luo

在每一千名先天性聽損的新生兒中，約有二至四例由基因突變引起。遺傳性聽損尚無根治方法，現有的解決方案主要透過助聽器或人工電子耳來輔助聽力。隨著基因編輯技術的快速發展，越來越多科學家致力於研究遺傳性聽損的基因編輯治療，希望藉由修正突變基因來實現根治。本集節目邀請了目前在哈佛大學攻讀 Speech and Hearing Bioscience and Technology 博士班，並擔任 BTBA 新任共同會長之一的胡金儒（Ginnie Hu）與我們分享他的研究方向與心得。
節目最後，另一位 BTBA 共同會長羅維中博士（Jimmy Luo）會加入討論，聊聊他們與 BTBA 的淵源，以及對組織未來一年的規劃與展望。
 
🧑‍💻 講者 | 胡金儒 Chin-Ju (Ginnie) Hu：https://www.linkedin.com/in/chin-ju-ginnie-hu/
🧑‍💻 講者 | 羅維中 Wei-Chung (Jimmy) Luo：https://www.linkedin.com/in/jimmy-luo/
🎤 主持人 | 彭郁茹 Yu-Ju (Crystal) Peng：https://www.linkedin.com/in/cpeng12/
🧑‍💻 後製 | 彭郁茹 Yu-Ju (Crystal) Peng：https://www.linkedin.com/in/cpeng12/
 
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過去相關訪問：
RNA 干擾療法 ft. 杜荷洲 Dr. Ho-Chou Tu: https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/ho-chou-tu/
基因編輯療法與罕見疾病 ft. 閔譯立 (Dr. Yi-Li Min): https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/yi-li-min/
 
時間軸
講者的求學經歷 (1:28)
遺傳性聽損的介紹 (5:19)
遺傳性聽損的配套措施 (8:40)
基因治療的類型介紹 (11:59)
CRISPR-Cas系統在基因編輯的應用 (27:15)
基因編輯技術的挑戰 (32:30)
遺傳性聽損相關基因的編輯研究 (36:06)
回顧博班申請經歷 (41:58)
念博班需要有的心態 (1:03:50)
兩位共會長與BTBA的淵源及對未來一年的組織規劃 (1:13:25)
 

mRNA-LNP 藥物成品製程 ft. 羅維中博士 Dr. Jimmy Luo

在藥物製程的下游中，Drug Product（最終製劑或藥物成品）的開發是確保藥物安全性、穩定性與有效性的關鍵一步。本集《生技來一刻》聚焦於 mRNA-LNP 的藥物成品製程。我們邀請到現任 Moderna 製程開發科學家、BTBA 新上任共同會長之一的羅維中博士（Jimmy Luo），分享他在 mRNA-LNP 藥物成品製程中的技術挑戰與創新。從疫苗的製備，到產品的穩定性評估，Jimmy 將帶我們深入了解這一領域的前沿技術及他的職涯故事。對藥物製程與生技應用感興趣的朋友千萬別錯過！
 
🧑‍💻 講者 | 羅維中 Wei-Chung (Jimmy) Luo：https://www.linkedin.com/in/jimmy-luo/
🎤 主持人 | 彭郁茹 Yu-Ju (Crystal) Peng：https://www.linkedin.com/in/cpeng12/
🧑‍💻 後製 | 彭日平 Riping Phang：https://www.linkedin.com/in/riping-phang-827859a0/
 
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過去相關訪問：
藥物製程專題 (二)-核酸藥物 ft. 朱治齊博士: https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/jimmy-chu/
從候選藥物到上市藥物之間，轉譯醫學與生物製程 ft. 廖怡恩博士、畢家興博士: https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/yi_en_liao_chia_hsing_pi/
藥物製程領袖專訪：葉秉陽博士(Dr. Ping-Yang Yeh): https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/ping-yang-yeh/
藥物製程專題 (一)-小分子藥物 ft. 謝効吾博士: https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/pd-1-hwhsieh/
藥物製程專題 (三) : 蛋白質藥物ft. Yvonne孟憲薇博士: https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/protein-yvonne/
 
時間軸
講者背景 (1:03)
製程部門在藥廠所扮演的角色 (2:40)
mRNA疫苗跟傳統疫苗的差別 (3:50)
LNP在mRNA疫苗產品中所扮演的角色及重要性 (6:15)
mRNA-LNP的drug product development流程 (9:00)
mRNA-LNP製程內各部門的分工介紹 (12:08)
mRNA-LNP製程的挑戰跟可能的解決方向 (19:26)
凍乾技術的介紹 (22:02)
藥物製程部門跟其他部門的合作 (25:15)
mRNA-LNP藥物製程工程師的一天 (28:55)
擔任mRNA-LNP藥物製程工程師所需的研究背景和技巧 (31:54)
念博班的契機/如何選擇博班科系 (35:17)
博班的暑期實習經驗分享 (40:25)
被裁員的心路歷程 (42:30)
在大/小公司裡工作的差異 (46:47)
業界跟博士班的最大差異 (49:50)
在工作上遇到最大的挑戰 (52:44)
希望在博士班就知道的事 (54:43)
 

藥廠計算生物學家 ft. 周文奇博士、林書弘博士

生物學家的工作樣態相當多元，除了在實驗室親手操作之外，也有一類生物學家以不一樣的方式進行科學研究，他們是利用計算方法解決生物問題的「計算生物學家」，或有些人稱為「生物資訊學家」。
本集節目邀請到在藥廠擔任計算生物學家的周文奇博士以及林書弘博士，他們與《生技來一刻》分享計算生物學家如何協助推動藥物的開發，從早期的藥物發現，到後期的臨床試驗，隨著藥物進入不同階段，計算生物學家的工作重點也隨之演進。我們也討論計算生物學家的職涯，兩位講者介紹了他們的訓練背景，討論計算生物學家能夠提供的貢獻，最後也分享他們對於自己在工作上的角色以及反思。
 
🧑‍💻 講者 | 周文奇博士 Dr. Wen-Chi Chou https://www.linkedin.com/in/wenchichou/
🧑‍💻 講者 | 林書弘博士 Dr. Shu-Hong Lin https://www.linkedin.com/in/shuhong-lin-bioinfo/
🎤 主持人 | 陳乃群 Nae-Chyun Chen https://www.linkedin.com/in/ncchen/
🧑‍💻 後製 | Celine Hoh https://www.linkedin.com/in/celinehohzm/
🧑‍💻 後製 | 林茂然 Mao-Jan Lin https://www.linkedin.com/in/mao-jan-lin-959734138/
 
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過去相關訪問：
第四季閃亮回歸，一窺 BTBA 新任會長的生技職涯大冒險 https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/%e7%ac%ac%e5%9b%9b%e5%ad%a3%e9%96%83%e4%ba%ae%e5%9b%9e%e6%ad%b8%ef%bc%8c%e4%b8%80%e7%aa%babtba%e6%96%b0%e4%bb%bb%e6%9c%83%e9%95%b7/
人工智慧於基因體學的應用 ft. 張碧娟 Dr. Pi-Chuan Chang https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e6%99%ba%e6%85%a7%e6%96%bc%e5%9f%ba%e5%9b%a0%e9%ab%94%e5%ad%b8%e7%9a%84%e6%87%89%e7%94%a8-ft%e5%bc%b5%e7%a2%a7%e5%a8%9fdrpi-chuan-c/
大海撈針─癌症基因檢測 ft. 吳欣達 https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/ft-hsin-ta-wu/
Season 2 我們回來啦! 新任會長專訪 https://tmrbiotechmoments.podbean.com/e/season-2-%e6%88%91%e5%80%91%e5%9b%9e%e4%be%86%e5%95%a6-%e6%96%b0%e4%bb%bb%e6%9c%83%e9%95%b7%e5%b0%88%e8%a8%aa/
 
時間軸
講者背景簡介 (1:50)
計算生物學家在藥物發現階段的工作 (4:25)
計算生物學家在藥物臨床階段的工作 (10:30)
藥廠對於新技術的評估概況 (28:45)
計算生物學家的訓練背景 (44:50)
什麼樣是一位好的計算生物學家？ (1:00:04)
江湖傳言：「計算生物學家好找工作，但不好升遷」是真的嗎？ (1:13:34)