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前言 在 mRNA therapeutics 與 lipid nanoparticle（LNP）領域中， PEG-lipid 幾乎被視為不可或缺的標準元件 。 PEG 的角色很清楚： 提供 steric shielding，防止顆粒聚集 延長血液循環時間 降低非專一性吸附 然而，隨著 mRNA 技術從「一次性疫苗」走向「重複給藥的系統性治療」， PEG 相關的 anti-PEG 抗體 與 Accelerated Blood Clearance（ABC）現象 ，逐漸成為實際的臨床與平台風險。 BioNTech Delivery Technologies 團隊近期發表的一篇 bioRxiv 論文，提出了一個關鍵問題： LNP 的穩定性，真的只能靠 PEG 提供的 steric shielding 嗎？ 他們的答案，催生了一個值得整個 delivery field 認真對待的概念： PEG-free LNP 。 為什麼 PEG-free LNP 會失穩？問題出在 pH 7.4 這篇論文的價值，不在於「去掉 PEG」，而在於 先釐清問題本身 。 作者首

前言：LNP 的下一個瓶頸，不是包得進去，而是「送對地方」 脂質奈米粒子（Lipid Nanoparticles, LNPs）已成功支撐 mRNA 疫苗與多項核酸藥物上市，證明其在體內遞送脆弱核酸分子的可行性。然而，隨著適應症從肝臟擴展至免疫細胞、中樞神經系統與實體腫瘤， 「非專一性體內分佈」正逐漸成為 LNP 發展的主要限制 。 對多數 LNP 平台而言，問題已不再是「能不能表現」，而是： 是否需要過高劑量才能達到目標組織 是否造成不必要的 off-target exposure 是否壓縮了治療指數（therapeutic window） 在這樣的背景下， targeted LNP delivery（目標導向式 LNP 遞送） 成為下一代核酸藥物平台的關鍵戰場。 為什麼多數 LNP 會「自然地」累積在肝臟？ 在討論 targeted LNP 之前，有一個基本事實必須先釐清： 多數系統性給藥的 LNP，並非「被設計送去肝臟」，而是「被生物系統帶去肝臟」。 LNP 進入體循環後，會快速吸附血清蛋白，特別是 apolipoprotein E（Apo

前言：當研發問題不再只靠「多做幾組實驗」 在現代科學研究與工程研發中，真正的挑戰早已不是「要不要做實驗」，而是—— 如何在有限的時間、資源與樣本數下，系統性地理解複雜系統，並做出正確決策。 無論是在藥物開發、製程優化、材料工程，或生醫平台研發中，研究人員往往同時面對多個可調變因。若仍採用傳統的一次只改一個變因（One-Factor-at-a-Time, OFAT）方法，不僅效率低落，也極容易錯失關鍵的交互作用（interaction）。 實驗設計（Design of Experiment, DoE） 正是在這樣的背景下，成為現代研發不可或缺的核心方法。 什麼是實驗設計（DoE）？ 實驗設計（DoE）是一套以統計為基礎的方法論，用來系統性地研究多個輸入變因（factors）如何同時影響一個或多個輸出結果（responses）。 DoE 的核心精神不在於「做更多實驗」，而在於： 用最少、最有策略的實驗，獲得最大資訊量，並建立可解釋、可預測的模型。 這對於高度多變、非線性、且存在交互作用的系統尤其重要。 實驗設計（DoE）的四大核心原則 1️⃣ 隨機

前言：核酸藥物真正的瓶頸，其實在「遞送」 mRNA 疫苗、siRNA 藥物、CRISPR 基因編輯等核酸藥物，已經徹底改變了現代醫療。然而，這些療法能否真正成功，關鍵往往不只在於「序列設計」，而是在於—— 核酸能不能被有效、安全且精準地送到正確的細胞與器官 。 脂質奈米粒子（Lipid Nanoparticles, LNPs）目前仍是核酸藥物體內遞送的主流平台。透過包覆脆弱的核酸分子、避免體內降解，並促進細胞吸收，LNP 技術促成了 Onpattro® 、 Comirnaty® 與 Spikevax® 等關鍵產品的成功。 但 LNP 的設計本質上是一個高度多變、難以直覺優化的工程問題 。 離子化脂質的化學結構、脂質比例、PEG 密度、脂肪酸尾端設計，只要稍有不同，就可能徹底改變： 體內分佈（biodistribution） 轉染效率 免疫反應與毒性輪廓 過去，LNP 的篩選大多仰賴「一種配方對應一隻動物」的方式，搭配螢光或 luciferase reporter。這樣的流程不僅成本高、耗時長，也嚴重限制了可探索的配方空間。 近年來， DNA

前言 在跨領域學習的過程中，「工程背景」究竟是優勢，還是反而成為進入生醫與生命科學的包袱？這篇文章將結合我自身從工程跨入生醫工程、分子生物與生物資訊的經驗，深入解析工程背景在 跨領域學習 中的實際影響。 很多工程背景的人，其實都有同一個焦慮 如果你是工程背景，卻對生醫、生命科學或其他領域感到興趣，你可能也曾經問過自己： 我是不是永遠不夠「像生物人」？ 我的工程訓練，會不會反而成為跨領域學習的阻礙？ 我到底該保留哪些能力，又該放下什麼？ 這些焦慮其實非常普遍，而且合理。因為跨領域學習，本來就不是把一套能力直接搬到另一個領域。 工程背景在跨領域學習中的三個隱性優勢 在我實際從工程走向生醫工程、分子生物與生物資訊的過程中，我逐漸發現，工程背景並不是劣勢，而是 需要被正確使用的優勢 。 1️⃣ 問題拆解能力 工程訓練讓人習慣先問：「問題是什麼？」 在跨領域學習時，這讓我能夠快速判斷： 目前真正卡關的是概念？技術？還是資料？ 哪些知識是現在必須補的，哪些可以之後再說？ 2️⃣ 系統性思考 工程背景讓我不會只盯著單一結果，而是去理解整個系統如何運作。...

跨領域學習不是天賦：我如何靠自學，從工程一路走到生醫與生物資訊 跨領域學習的起點：我不是一開始就走在「對的路」上 很多人以為我一路都在做生醫相關的研究，但事實上，我的起點是工程—— 化學工程與土木工程 。那時候的我，對生物的理解非常有限，更不用說分子層級的調控機制、細胞訊號傳遞，或是後來成為日常的生物資料分析。 工程背景給我的，並不是「比較聰明」，而是一種習慣： 遇到問題先拆解，而不是先害怕 。但老實說，剛跨進生醫領域時，我其實非常不安，因為我很清楚自己在「基礎知識」上落後同儕一大截。 那段時間，我很早就意識到一件事：如果我想走得下去，靠的只會是 持續而有策略的自學 。 跨領域學習的第一關：工程訓練教會我解題，卻沒教我如何面對生命的複雜 工程訓練讓我很自然地去做這些事： 清楚定義問題 建立可驗證的假設 用模型或流程簡化系統 但真正進入生醫領域後，我很快發現這套思維有它的極限。生命系統充滿例外、變異與噪音，很多時候你無法用一個漂亮的模型解釋所有現象。 跨領域真正困難的地方，不是學新知識，而是放下舊有的確定感。 我第一次深刻體會到： 跨領域不是能力的

前言：脂質奈米粒子在核酸治療中的關鍵角色 在過去十年間， 脂質奈米粒子（lipid nanoparticles, LNPs） 已成為核酸治療（nucleic acid therapeutics）中最關鍵的遞送技術之一，支撐了多項臨床與商業化成功案例，包括 Onpattro®（patisiran） 以及 Pfizer-BioNTech 與 Moderna 的 mRNA COVID-19 疫苗。 雖然核酸藥物常被聚焦於序列設計或分子生物學層面，但在真實世界中， 治療成效往往取決於遞送系統本身是否被正確工程化 。 LNP 藥物遞送（LNP drug delivery）並非被動載體，而是一個高度可設計的工程系統 ，其脂質組成、電荷行為與結構動態，直接決定體內分佈、細胞攝取、內涵體逃脫（endosomal escape），以及最終的臨床表現。 本文將從工程與平台設計的角度，解析 LNP 藥物遞送的核心設計原理 ，說明脂質組成如何形塑核酸治療的效率、安全性與可預測性。 脂質奈米粒子的基本組成：LNP 的四大核心元件 大多數臨床級 LNP 藥物遞送系統，由

前言 信使核醣核酸（messenger RNA, mRNA）已徹底改變現代醫療的可能性。作為一種治療平台，mRNA 使疫苗能夠快速開發，也推動了個人化癌症免疫治療與罕見疾病的蛋白質替代策略。然而，每一項成功的 mRNA 治療產品背後，都仰賴一套 高度工程化的 mRNA 合成流程 。 在多數討論中，mRNA 治療（mRNA therapeutics）的臨床成果往往成為焦點，但實際上， mRNA 合成（mRNA synthesis）的品質，才是真正決定轉譯效率、免疫反應、製程可擴展性與法規可行性的關鍵 。體外轉錄（IVT）、5′ 端加帽（5′ capping）與 Poly(A) 尾端工程中的每一個決策，都會直接影響一個 mRNA 產品能否從實驗室順利推進至臨床與量產。 本文將以工程與 CMC（Chemistry, Manufacturing, and Controls）的視角，深入解析 mRNA 合成 的三大核心模組： 體外轉錄（In Vitro Transcription, IVT） 5′ 端加帽策略 Poly(A) 尾端工程 這三者共同構成現代

前言 信使核醣核酸（messenger RNA，mRNA）曾經只是分子生物學實驗室中的研究主題，但在近十年間，已成為現代醫療中最具顛覆性的技術之一。COVID-19 疫情讓 mRNA 疫苗走入大眾視野，但這並非一夕之間的奇蹟，而是數十年基礎研究、工程突破，以及對 RNA 脆弱特性的持續克服所累積的成果。 如今， mRNA 治療（mRNA therapeutics） 已不再只是「傳遞遺傳訊息的分子」，而被視為一種 可程式化的醫療平台 ，能夠應用於感染性疾病、癌症、罕見疾病，以及再生醫學等多個領域。mRNA 不再只是單一用途的藥物，而更像是一段生物軟體，指示細胞在特定時間、以可控方式製造治療性蛋白質。 本文將深入解析 mRNA 治療背後的科學與工程原理，涵蓋其分子結構、合成製造方式、新興 RNA 模態，以及臨床應用版圖。無論你是生醫研究人員、正在學習 RNA 生物學的學生，或希望從系統層級理解技術趨勢的產業工作者，這篇文章都將說明為何 mRNA 治療正在重塑未來醫療。 什麼是 mRNA 治療（mRNA therapeutics）？ mRNA 是一種

前言 走到這一步，恭喜你。 如果你正在讀這篇文章，很可能代表你已經： 完成 申請文件 寫過 SOP 、 CV 、 Email 熬過等待期 終於拿到了美國研究所的 offer 但很多人會發現—— 真正困難的，不是申請，而是「選擇」。 美國研究所 offer 比較，往往比申請本身更焦慮。 這一篇，我想從實務與長期視角，陪你一起把「最後這一關」想清楚。 美國研究所 offer 比較前，請先確認一件事 在開始比較任何條件之前，我會先請你回答這個問題： 你唸研究所，是為了什麼？ 這不是哲學問題，而是實際決策的起點。 是為了未來進 學界 ？ 還是進 產業／業界 ？ 或者你其實還不完全確定？ 不同答案，會讓同一個 offer，價值完全不同。 美國研究所 offer 比較的第一層：指導教授與研究方向 如果你申請的是 博士班（PhD） ， 那麼在美國研究所 offer 比較中， 指導教授的重要性通常高於學校排名 。 你可以問自己幾個問題： 這位教授是否穩定有 funding？ 過去學生的畢業走向如何？ 指導風格是否適合你？ 研究題目是否真的讓你願意投入 4–6

前言：什麼是人格覺察領導力 在上一篇文章中，我們談到 自我覺察領導力（Self-Awareness Leadership） ，以及為什麼理解自己的情緒、價值觀、優勢與盲點，是成為有效領導者的基礎。 然而，自我覺察並不只停留在反思與回饋。 若要進一步深化領導力，我們還需要理解自己的 行為模式 —— 我們如何思考、如何做決策、如何溝通，以及如何與他人互動。 這正是本文要談的核心： 人格覺察領導力 ， 一種讓你更清楚自己、也更能帶領他人的關鍵能力。 為什麼人格覺察對領導力如此重要？ 領導力不只是能力或智力的展現， 更是你在壓力、衝突與不確定中「如何反應」的總和。 人格覺察領導力 能幫助你理解： 你如何處理資訊 你如何做決策 你在壓力下的反應模式 他人如何感受你的領導風格 當領導者缺乏人格覺察時， 原本的優勢可能在不自覺中變成摩擦、誤解，甚至信任的流失。 而具備人格覺察的人， 能將這些天生傾向轉化為「可調整、可選擇的行為工具」。 將人格測驗當作工具，而不是標籤 Myers-Briggs Type Indicator（MBTI）是最廣為人知的人格框架之一

前言 許多求職者認為，在面試中誠實談論一段不愉快的工作經驗，代表自己坦率、成熟。然而，從面試官視角來看， 在面試中批評前一份工作或前公司，往往正是最常見的面試紅旗之一 。 這篇文章將說明：為什麼這類表達方式會在面試中引發警訊、用人主管是如何解讀這些訊號的，以及求職者該如何在不降低專業形象的情況下，談論困難的職涯經驗。 面試紅旗反映的是風險，而不只是事實 面試官並不期待候選人的職涯完美無缺。他們理解每個人都可能遇到組織混亂、文化不合或決策失誤。 但真正的 面試紅旗 ，往往出現在候選人 如何詮釋這些經歷 。 當候選人在面試中批評前公司時，用人主管關注的並不是對錯，而是這個人 如何面對逆境、如何歸因，以及如何表達不滿 。 一個常見的面試情境：這個紅旗如何出現 面試官： 「你為什麼想離開目前的工作？」 候選人： 「那家公司真的一團亂，主管也不專業，很多事情根本做不下去。」 對候選人而言，這可能只是誠實表達。 但對面試官而言，這樣的回答往往會立刻觸發多個 面試紅旗 。 面試官可能會開始思

生醫界的巨人， Robert Langer博士 前言 身為 MIT Robert Langer 教授實驗室（Langer Lab）的博士後研究員 ，我一直很希望能寫下這篇文章，介紹我的導師——Robert Langer 教授——以及我走進這個被譽為全球最具創造力之一的研究團隊的旅程。 MIT 的 Robert Langer 教授 ，不只是生醫工程領域的先驅，更是一位深刻改變現代醫學、藥物傳遞技術，以及全球生技產業樣貌的關鍵人物。 （我也會分享自己在 MIT 以及產業中的經驗，並已出版一本專為生醫人才撰寫的職涯策略書《 Hacking the Hunt 》，目前已在 Amazon 上架。） 如果你對工程師如何進入生醫領域有興趣，也可以延伸閱讀我之前的文章： 《工程師在生醫領域可以做什麼？》 我第一次認識 MIT 的 Robert Langer 教授 我清楚記得，2012 年我第一次踏上美國的土地。隔天，我就參加了 Cornell 生醫工程的年度 retreat，而當天的 keynote speaker 正是 MIT 的 Robert Langer

工程師在生醫領域能夠做什麼？ 前言 工程師受過以科學與數學為基礎的訓練，擅長將複雜問題拆解、建模，並找到可行的解決方案。在我們的日常生活中，土木工程師、化學工程師、電機工程師與軟體工程師無所不在，持續改善交通、能源、通訊與科技系統。 那麼， 工程師能為醫學帶來什麼樣的改變？ 答案就在於 生醫工程實際應用 。而談到這個領域，幾乎不可能不提到一位關鍵人物—— 麻省理工學院（MIT）教授 Robert Langer 。他是當代最具影響力的生醫工程師之一，也完美詮釋了工程思維如何真正改變醫療與人類健康。 Robert Langer 教授現任 MIT David H. Koch Institute Professor ，同時也是 哈佛醫學院外科系資深講師 。在 MIT，「Institute Professor」是授予教師的最高榮譽，象徵其對學術與社會的深遠貢獻。至今，Langer 教授已發表超過 1,500 篇學術論文 ，並擁有 1,400 項以上已核准或申請中的專利 ，是全球被引用次數最高的研究學者之一。 他的研究核心在於： 用工程的方法，解決真正的醫療

面試紅旗（Job Interview Red Flags）： 為什麼「我不會犯錯」其實是一個重大警訊 (Interview Red Flags 系列｜第 1 篇) 前言（Introduction） 許多求職者在面試時，會認為把自己呈現得毫無缺點，是最安全的策略。然而，從用人主管的角度來看，像是「 我其實不太會犯錯 」這樣的說法，往往正是最常見的**面試紅旗（job interview red flags）**之一。 這篇文章將解析，為什麼這樣的回答會在面試中引發疑慮、面試官是如何解讀這類行為，以及求職者可以如何調整回應方式，避免無意間踩到最容易被忽略的面試紅旗。 本文為《 Interview Red Flags 》系列的 第 1 篇 ，在這個系列中，我將說明用人主管實際如何評估候選人，以及求職者在面試過程中經常忽略的關鍵細節。 面試紅旗反映的，不只是技術能力 面試官並不期待完美的候選人。相反地， 面試紅旗 的作用，是幫助用人主管預測候選人在真實工作情境中，尤其是在壓力、回饋與不確定性之下，可能會展現出的行為模式。 當候選人否認自己曾經犯過錯，面試

領導力系列（二）：自我覺察領導力（Self-Awareness Leadership）—打造有效領導的核心能力 前言 在上一篇文章中，我們談到 日常領導力（Everyday Leadership） ，以及為什麼領導力不是來自職稱，而是来自影響力。 而在所有領導力技能之中，有一項是所有其他能力的起點： 自我覺察（Self-awareness）——先懂得領導自己，才能領導他人。 自我覺察包含了解你的情緒、價值觀、優勢、弱點與盲點。 缺乏自我覺察的領導者容易在壓力下反應性行動、誤判情勢或引發衝突。 具備自我覺察的人，則能做出更清晰的決策、贏得團隊信任，並讓領導力成為一種穩定的行為。 什麼是領導力？ 在往下閱讀之前，先問問自己： 「什麼樣的人算是好領導者？」 請寫下你想到的特質。 以下是許多有效領導者常見的能力： 魅力（Charisma） 能力（Competence） 熱情（Passion） 願景（Vision） 傾聽（Listening） 責任感（Responsibility） 解決問題（Problem-solving） 正向態度（Positive a

日常領導力（系列一）：打造領導力技能，加速你的職涯成長 在現代職場中，領導力已不再只屬於主管或管理者。 無論你身處科學、生技、學術、工程，或任何專業領域—— 領導力已經從「職稱」轉變成「行為」 。 這篇文章是我「領導力系列」的第一篇，將介紹 日常領導力（Everyday Leadership） 的概念，並帶你理解如何透過日常行為培養領導力，加速你的職涯發展。 什麼是「日常領導力」（Everyday Leadership）？ 傳統的領導力通常聚焦於兩件事： 管理工作 管理人員 但現代領導力已經加入第三個重要元素： 透過「影響力」而非「職權」來領導 日常領導力強調，你不需要職稱也可以展現領導力。 它包括： 透過日常互動帶來正面影響 啟發他人看到新的可能性 在混亂中帶來清晰與方向 用行為而不是職權產生力量 正如 Drew Dudley 在著名 TED Talk 中分享的： 最深刻的領導時刻，往往來自我們沒有意識到的微小行動。 為什麼日常領導力能加速你的職涯成長？ 在當代職場，日常領導力的重要性越來越高，因為： 人們更願意追隨「可信任的人」，而不是職稱

原文 不尚賢，使民不爭； 不貴難得之貨，使民不為盜； 不見可欲，使民心不亂。 是以聖人之治： 虛其心，實其腹，弱其志，強其骨。 常使民無知無欲，使夫智者不敢為也。 為無為，則無不治。 道德經 第三章 無為而治｜白話解析與核心思想 這一章的核心在於： 混亂的源頭不是規則太少，而是人心被欲望、比較與過度刺激所擾動。 老子指出： 不推崇才能 ，人就不會互相競爭。 不炫耀稀有之物 ，人就不會因貪念而犯罪。 不刻意展示誘惑 ，心就不容易混亂。 因此聖人的治理方式並不是制定更多規定，而是： 虛其心 ：讓人的內心保持單純，不被比較與慾望占據 實其腹 ：確保生活安穩，解決最根本的需求 弱其志 ：降低過度的野心與衝動 強其骨 ：讓人身心健康、韌性強大 這就是 道德經 第三章 無為而治 的核心—— 不是「不作為」，而是「不以人為破壞自然規律」。 生醫科學家的觀點｜無為而治在科學中的相對性與應用 作為一名生醫科學家，我深刻感受到： 老子所說的「無為」並不是懶散或放任，而是： 「打造一個不需要過度控制，也能自然運作的環境。」 這在科學研究與團隊管理中非常明顯。 科學研

前言 許多人找工作時的第一反應，就是上 LinkedIn、104、Indeed、公司官網投履歷。但真正有效的求職方式，往往不是冷投履歷，而是掌握 求職 networking 策略 。 💡 研究顯示： 超過 70% 的職缺，來自人脈、介紹與內推，而非公開求職網站。 這篇完整指南將教你運用 AIR 模型（Advice / Information / Referrals） ，打造有效的人脈拓展方式，提升內推率，並找到那些永遠不會公開的 隱藏職缺 。 🧭 Step 1｜盤點你的人脈：求職 networking 從你已經認識的人開始 求職人脈拓展不需要從零開始，先從你認識的人展開： 家人、朋友、同學 前主管、前同事 校友資源（非常重要） 社群認識的人、健身教練、小孩的老師 📌 案例： 你想進 Moderna，而你朋友的大學同學就在 Moderna 工作——這是一個比冷投履歷更有效的 warm intro 。 🎙️ Step 2｜建立你的電梯簡報（Elevator Pitch）提升 Networking 成效 電梯簡報（自我介紹）是所有求職 netw

前言 | AI 藥物開發 隨著 AI 在藥物開發中的應用（AI in pharmaceutical drug development） 急速成長，以及製藥業全面進入數位化時代，現代藥物從發想、設計、測試到製造的方式，正經歷一場前所未有的革命。 在這個系列的第一篇文章中，我們介紹了藥廠內部的核心部門。 第二篇文章中，我們探討了藥品如何通過法規審查、取得市場准入，並在上市後持續進行安全監測。 在本篇第三篇文章中，我們將深入了解 人工智慧、數位化、智慧製造、真實世界證據、以及計算醫學（computational medicine） 如何重新定義藥物開發的全生命週期 —— 從實驗室到病患手中。 1. AI 加速藥物發現：提高效率、降低成本 傳統的藥物發現流程耗時、昂貴，而且失敗率相當高。一個成功的候選藥物往往是從上萬個化合物中篩選而出。 AI 正在大幅改變這個現況。 AI 如何改變早期藥物發現流程？ 預測建模（predictive modeling） 可在化合物尚未合成前，就預測其親和力、毒性、溶解度與代謝特性。 生成式 AI（generative