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Avenacy在美國推出酒石酸去甲腎上腺素注射液 治療嚴重急性低血壓

商業事

Avenacy在美國推出酒石酸去甲腎上腺素注射液 治療嚴重急性低血壓
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Avenacy在美國推出酒石酸去甲腎上腺素注射液 治療嚴重急性低血壓

2026年06月29日 20:02 最後更新:20:13

專科藥廠Avenacy今日宣布,已在美國推出酒石酸去甲腎上腺素注射液,USP。該產品獲美國食品及藥物管理局批准,作為Levophed ®的治療性仿製藥。酒石酸去甲腎上腺素注射液,USP適用於提升患有嚴重急性低血壓成年病人的血壓。產品以每盒十支、每支4毫克/4毫升(即每毫升1毫克)單劑量小瓶形式供應。

為配合Avenacy保障病人安全及簡化病人護理的使命,酒石酸去甲腎上腺素注射液,USP將採用公司高度差異化的包裝及標籤,以協助準確選擇藥物。

Avenacy宣布在美國市場推出酒石酸去甲腎上腺素注射液,USP AP圖片

Avenacy宣布在美國市場推出酒石酸去甲腎上腺素注射液,USP AP圖片

Avenacy將於這星期開始向批發夥伴付運酒石酸去甲腎上腺素注射液,USP。公司獲全球研發及合約製造夥伴網絡支援,這些夥伴已成功通過美國食品及藥物管理局符合現行藥品生產質量管理規範標準的檢查。

截至2026年3月止的十二個月,酒石酸去甲腎上腺素注射液,USP在美國的銷售額約為2000萬美元。

Avenacy是一間總部設於美國的專科藥廠,專注供應關鍵注射藥物,用於治療在急症醫院、門診診所及醫生辦公室等不同醫療監管環境下的病人。透過嚴謹及優化的篩選過程,公司正建立高質素、獲美國食品及藥物管理局批准的注射產品線,以確保具韌性的產品組合,滿足現今動態藥物供應鏈的需求。憑藉經驗豐富的團隊、對品質及可靠性的承諾,以及旨在促進安全及高效病人護理的產品,Avenacy致力成為基本藥物的可靠夥伴。

Avenacy於2023年成立,總部設於伊利諾伊州紹姆堡。

(美聯社)

率先分享給美國網媒「Axios」的研究報告顯示,AI不僅正在加速早期藥物開發,更開始在癌症治療的臨床試驗中,創造價值數百萬美元的效益。

研究顯示,AI代理(AI agents)可將抗癌藥物的臨床開發時程縮短約10週。資料圖

研究顯示,AI代理(AI agents)可將抗癌藥物的臨床開發時程縮短約10週。資料圖

塔夫茨藥物開發研究中心(Tufts Center for the Study of Drug Development)的一項新分析發現,AI代理(AI agents)可將抗癌藥物的臨床開發時程縮短約10週,並在後期試驗中減少高達560萬美元(約4,393萬港元)的直接營運成本。

搭載AI的工具可省去數個月耗時的流程,例如招募與納入病患(收案)、監測結果,以及解讀數據,釋出資源用於更多臨床研究,並可能降低新藥的高失敗率。

研究顯示,AI代理(AI agents)可將抗癌藥物的臨床開發時程縮短約10週。資料圖

研究顯示,AI代理(AI agents)可將抗癌藥物的臨床開發時程縮短約10週。資料圖

塔夫茨中心發現,這種效率會隨著藥物可標靶的腫瘤數量而增加:一種具有50種有效適應症的實驗性療法,淨效益最高可達5.65億美元。

塔夫茨中心將提供臨床試驗支援平台的Medable公司的一款臨床監測代理程式,應用於一項未公開的第2期與第3期腫瘤藥物開發計劃中。塔夫茨中心執行主任蓋茨(Ken Getz)表示,部署該代理程式帶來新的效率,例如減少實地訪視次數、加速試驗收案,以及資料鎖定(data lock)。

搭載AI的工具可省去數個月耗時的流程。資料圖

搭載AI的工具可省去數個月耗時的流程。資料圖

他說:「據我們所知,這是首次將基於實際使用狀況與基準數據的(預測性)模型,應用於量化代理式AI解決方案在藥物開發計劃中的淨財務影響。」

搭載AI的工具可省去數個月耗時的流程。資料圖

搭載AI的工具可省去數個月耗時的流程。資料圖

Medable主管表示,AI代理程式可能在3到5年內成為某些臨床試驗的標準配備,運作方式宛如自動駕駛汽車,用於處理新藥核准申請時繁瑣但必要的紀錄保存工作。它們也可用於追蹤試驗群體的多樣性,這是一個常見的關注點,有助於確保實驗性療法對廣大群體有效。

AI代理程式可能在3到5年內成為某些臨床試驗的標準配備,運作方式宛如自動駕駛汽車。資料圖

AI代理程式可能在3到5年內成為某些臨床試驗的標準配備,運作方式宛如自動駕駛汽車。資料圖

Medable主管也指出,這項技術將使臨床試驗研究人員能更早了解藥物的安全性與有效性,讓他們能將心力集中在藥物開發更具戰略意義的工作上。這在抗癌藥物試驗中尤為重要,因為這類試驗通常是最複雜、且監測預算最龐大的試驗之一。

AI代理程式可能在3到5年內成為某些臨床試驗的標準配備,運作方式宛如自動駕駛汽車。資料圖

AI代理程式可能在3到5年內成為某些臨床試驗的標準配備,運作方式宛如自動駕駛汽車。資料圖

不過,AI仍無法保證試驗一定會成功。一些重大挑戰並不涉及資訊處理,而是圍繞在尋找合適的病患、取得他們的同意,以及製造與分配藥物。此外,AI代理程式的工作也需要驗證,可能會抵消整體省下的一部分時間。

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