【觀點】Novavax的新冠疫苗來了!優勢、免疫效果、副作用、接種建議一次解析
【觀點】Novavax的新冠疫苗來了!優勢、免疫效果、副作用、接種建議一次解析

在延遲上市多次之後,由 Novavax 所研發的 NVX-CoV2373 新冠疫苗,終於在本月取得美國 FDA 疫苗專家委員會的同意,核准在美國使用。

目前全球已有 36 國(包括英國、德國、澳洲、加拿大等地),批准 Novavax 的緊急使用授權,而臺灣也即將在下個月提供給 18 歲以上的國人使用。

NVX-CoV2373 屬於次單位蛋白疫苗,以新冠病毒的重組棘蛋白,包覆在脂質奈米顆粒中,加入專利佐劑後製成疫苗。因為次單位蛋白疫苗的製作技術在醫學上經驗較多,因此理論上也被視為較溫和的疫苗。國內的高端與聯亞疫苗,也使用了類似的開發技術。

2021年Novavax在美國德州達拉斯開始接種測試計畫
2021年Novavax在美國德州達拉斯開始接種測試計畫
圖/ Novavax

Novavax 的新冠肺炎疫苗有什麼優勢?

這並不是人類第一次使用次單位蛋白疫苗,過去像是子宮頸癌疫苗、B 肝疫苗也都使用類似的技術。Novavax 的次單位蛋白疫苗可以在 2-8 ℃ 下保存,相較既有的 mRNA 疫苗需要全程維持在低溫冷鏈下運輸,更具優勢。相較於 AZ 疫苗,Novavax 疫苗沒有血栓併血小板低下症候群(Thrombosis with Thrombocytopenia Syndrome, TTS)的風險。

傳統技術+創新生物科技

過去認為,次單位蛋白疫苗雖然相對安全,但能夠誘發的免疫力卻較差。為此, Novavax 選擇了新冠病毒「修飾後的穩定棘蛋白」來作為疫苗的抗原部分。在嘗試了二十多種的組合後,Novavax 的科學家最終才找到結構最穩定的胺基酸序列,開始生產疫苗,因此相當耗時。

高端疫苗利用哺乳類倉鼠的CHO細胞以產出大量重組蛋白,Novavax 則將這段序列放進秋行軍蟲的卵巢細胞中進行培養,產量穩定,成本也較低。Novavax 利用具有專利的重組蛋白奈米顆粒技術,將重組的抗原蛋白匯集成奈米顆粒,提升免疫系統辨識到這些抗原蛋白的機率,提升抗原性。

次單位蛋白疫苗的另外一個重要部分,就是佐劑。正確的佐劑選擇能夠大幅增加疫苗刺激免疫的能力。Novavax 的專利佐劑 Matrix-M 具有特定比例的皂素(Quillaja saponins)、膽固醇與磷脂,能夠讓局部的組織產生發炎反應,讓更多的免疫細胞能夠與重組蛋白團產生反應,提升誘發的免疫力。相較於 Novavax,高端所使用的佐劑則是 CpG1018 與傳統鋁鹽的組合。

2021年在瑞典的Novavax實驗室
2021年在瑞典的Novavax實驗室
圖/ Novavax

Novavax 疫苗臨床試驗的結果看起來怎樣?

根據 Novavax 的第三期臨床實驗數據顯示,保護效力可達89.7%,相較 mRNA 疫苗 95% 保護力左右,兩者誘發免疫力的效果差不多。僅針對疫情初期的 α 變異株,保護力可維持在 86.3%;對於 COVID-19 年長者等容易重症的高風險族群,保護力也達到 88.9%;針對慢性病等族群,有 90.9% 的保護力。

在美國和墨西哥進行的第三期試驗期間,病毒變種經歷Alpha、Beta和Delta,Novavax 疫苗對輕、中、重症的防護力皆高達九成。專家初步認為,Novavax 疫苗對 Omicron 變異株有免疫反應,對 Omicron 變異株有一定保護力,但後續資料仍須觀察。

Novavax在歐洲與英國上市的新冠疫苗包裝
Novavax在歐洲與英國上市的新冠疫苗包裝
圖/ Novavax

那,注射 Novavax 疫苗有哪些常見副作用?

目前 Novavax 疫苗常見的副作用包含注射部位疼痛、疲倦、頭痛、肌肉痠痛、關節痛、精神不濟等症狀。年輕族群會比年長者明顯,第二劑的不適感會比第一劑強烈。相較於 mRNA 疫苗發燒比例大幅下降,只有低於 1% 的受試者有副作用,而且副作用的持續時間短暫,程度也較為溫和。

目前尚未又血栓、心肌炎等不良反應。若民眾曾接種其他廠牌新冠疫苗出現嚴重副作用,或者雖無嚴重副作用,但不能忍受發燒2周,就可以選擇Novavax完成補接種。

Novavax 疫苗將如何施打?

食藥署目前通過 Novavax 適用於18歲以上成人接種,用法用量為施打兩劑,每劑 0.5 毫升(含5毫克的SARS-CoV-2棘蛋白),兩劑施打間隔3週。

臺灣目前的疫苗使用政策,則是遵照ACIP專家會議的決議,在取得EUA後,讓 18 歲以上民眾作為第一劑、第二劑、或是做為第三劑混打其他疫苗也都可以。

資料來源:新英格蘭醫學期刊Novavax 投資人關係消息

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責任編輯:吳秀樺

關鍵字: #新冠肺炎 #疫苗
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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