HeyJaredBTBA presents: 生技來一刻
生技來一刻是由 Boston Taiwanese Biotechnology Association （BTBA）發行，Taipei Economic and Cultural Office (TECO) in Boston 贊助。旨在分享在美台灣生技人於職涯上的經歷和創見，盼透過和已在美國各地生技產業就業的學長姐的連線訪談，帶給即將入門生技行業的學子一個方向，提攜後進，並加強台美生技人之間彼此的連結，教學相長。
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- Aug 15, 2026
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- Aug 1, 2026
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S6 EP21｜打造世界級生技平台：台灣如何贏得下一場全球競爭? ft. 馬海怡博士 (opens the original)
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台灣生技產業正站在關鍵轉折點：未來的方向不再只是單一 CDMO 企業之間的較量，更是整個產業生態系的競爭。台灣擁有具國際公信力的醫學中心、優秀的臨床試驗能力，以及完整且高度密集的製造供應鏈，這些都是難以複製的核心優勢。在全球供應鏈重組與「China Plus One」策略下，台灣有機會成為國際藥廠的重要合作夥伴。唯有透過產業聯盟與單一窗口機制，整合分散資源，才能將台灣從優秀的製造基地，進一步打造為世界級的生技創新平台。 而這些觀點，正是馬海怡博士多年深耕國際製藥產業所累積的經驗結晶。從美國大型藥廠 Syntex 的全球製造管理，到返台共同創立台灣神隆，帶領企業成為全球重要的抗癌原料藥供應商，再到擔任創投夥伴，參與新藥開發與產業投資，馬博士始終站在產業變革的第一線。 在本次訪談中，她不僅分享對台灣 CDMO 發展策略的觀察，也從全球供應鏈、臨床開發、製造整合與產業合作等角度，重新思考台灣生技產業的定位。對任何關心台灣生技未來的人而言，這都是一場值得深入閱讀的對話。 ✨ 「生技來一刻」感謝國科會與駐波士頓辦事處科技組贊助我們製作節目。我們也歡迎聽眾的小額捐款，您的支持能幫助我們製作更優質的
S6 EP20｜AI 藥物開發系列｜學習蛋白質的文法 ft. 張淳傑博士 (opens the original)
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AI 能否真正縮短蛋白質藥物的發現流程？ 本集為《AI 藥物開發系列》的第四集，我們邀請 DeepSeq AI 創辦人 Andrew 張淳傑博士，從生物物理、藥廠研究、新創公司經驗，一路談到如何將自然語言處理的方法應用於蛋白質工程。 Andrew 在密西根大學攻讀生物物理博士，之後進入 Genentech 擔任業界博士後，原本負責以影像技術研究藥物在體內的分布。為了取得能夠辨識特定生物標記的蛋白質，他開始接觸噬菌體展示技術，也注意到一個問題：實驗可以篩選數十億種蛋白質序列，但傳統分析往往只使用最後少數被挑出的候選分子，大量篩選過程中的資訊並未被充分利用。 他因此嘗試將噬菌體展示與次世代定序結合，觀察不同蛋白質序列在每一輪篩選中的變化，再借用自然語言處理的概念，分析胺基酸序列中的規律。這個想法的核心，是把蛋白質視為一種具有「文法」的序列：胺基酸如同字母，排列方式與前後關係可能影響蛋白質的穩定性、結合能力與功能。相較於先預測三維結構、再推論功能的傳統路徑，Andrew 探索的是能否直接從大量實驗產生的序列與功能資料，建立兩者之間的預測模型。 到底 Andrew 是怎麼從技術構想到成立公司呢
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