當 Johnson & Johnson 在 2025 年 4 月完成對 Intra-Cellular Therapies 的收購，把 CAPLYTA（lumateperone）與後續神經精神管線納入版圖；當 Bristol Myers Squibb 先前豪擲 140 億美元買下 Karuna Therapeutics，押注 KarXT，也就是後來獲 FDA 核准的 Cobenfy（xanomeline and trospium chloride）；當阿茲海默症藥物 Kisunla（donanemab-azbt）正式獲批，且治療人群已被明確界定在早期患者——這些訊號放在一起看，代表的已不只是幾筆大型交易，或幾個單點式產品突破，而是全球 CNS 研發正在進入一個新的重估週期。
這一輪變化之所以值得認真看待，不是因為市場突然對腦科學變得樂觀，而是因為過去二十年讓 CNS 藥物開發寸步難行的幾個核心障礙——缺乏可驗證的生物標記、血腦屏障阻礙藥物遞送、動物模型與人類疾病表型斷裂、臨床終點主觀且噪音高——正在一點一點被拆解。它們還沒有被徹底解決，但已經不再像十年前那樣幾乎無從下手。這也是為什麼，當年曾縮減或退出神經科學研發的大型藥廠，如今又重新回到這個賽道，只是這一次，它們買的不是空泛的故事，而是更接近臨床轉化與商業化落地的資產。
更大的背景是，這不是一個小市場的修補，而是一個全球級別的醫療缺口。WHO 指出，2021 年全球有超過 30 億人受到神經系統疾病影響；同年全球失智症患者約 5,700 萬人，每年新增近 1,000 萬例，且 Alzheimer’s disease 是失智症最常見的類型之一。這意味著 CNS 不是小眾領域，而是影響醫療支出、照護系統與高齡社會結構的核心議題。當疾病負擔如此巨大，任何真正可重複、可擴張、可被支付的治療進展，都有機會觸發產業與資本的重新定價。曾經的大退潮，不是因為市場不夠大，而是因為研發太難
CNS 曾是全球藥廠最容易「看得到需求，卻看不到成功路徑」的領域之一。2010 年代前後，GSK、AstraZeneca、Merck、Novartis 等大藥廠陸續縮減或撤出部分神經科學研究，原因不是他們不認同市場，而是這個領域長期面對一個幾乎無法迴避的現實：藥物要進入大腦本來就難，而即使進得去，也未必知道自己是否真正打中了正確病理。
和腫瘤學相比，CNS 的挫折不只是技術性，而是方法學層級的。腫瘤學可以看影像、抓突變、量腫瘤縮小；免疫學可以看發炎指標、細胞族群、組織學變化；但在神經退化與神經精神疾病裡，很多時候病人的真正核心問題——記憶下降、幻覺、焦慮、衝動、憂鬱、動機喪失——都不是一個簡單血液數值能直接對應的。更麻煩的是，血腦屏障（blood–brain barrier, BBB）會阻擋多數小分子與幾乎所有大型生物藥順利進入腦內，導致藥效與毒性之間的平衡極難掌握。這也是為什麼 CNS 長期被視為「科學、工程、臨床與支付四重風險疊加」的領域。
這種高風險最後也如實反映在成功率上。近年的方法學研究指出，精神醫學臨床試驗在大型治療領域中屬於成功率最低的一群；一篇 2024 年的評論更直接指出，psychiatry 在 21 個主要治療領域中，Phase I 與 Phase II 的成功機率最低，Phase III 也位居倒數前段。IQVIA 的分析則指出，CNS 資產從 Phase I 走到監管送件的複合成功率，近年甚至曾由 13% 下滑到約 5–6%。這些數字解釋了為什麼過去十幾年，即使未滿足需求巨大，資本仍反覆對 CNS 保持距離。
這一輪回來的，不只是資本，還有可用的工具箱
如果說 2010 年代的大撤退，反映的是 CNS 缺乏可操作的研發工具；那麼 2024 到 2026 年這一輪回溫，反映的則是工具箱開始變得足夠豐富。
第一個變化，來自神經退化性疾病的生物標記逐漸成形。在 Alzheimer’s disease，amyloid beta（Aβ）與 tau 早已不是單純學術討論，而是直接進入試驗入組、病程分層與藥效評估的實際工具。FDA 對 Kisunla（donanemab-azbt）的核准也清楚指出，其治療對象是經確認具有 amyloid pathology 的輕度認知障礙或輕度失智患者；這代表 CNS 研發最關鍵的一件事正在發生：病人不再只是憑症狀被納入，而是開始用生物學定義進行選擇。
更重要的是，AD 的生物標記正在往更可擴散的方向前進。2025 年發表於 Nature Medicine 的研究顯示，血液型 Alzheimer’s biomarkers 與腦內 amyloid、tau 的沉積，以及 CSF 與 PET 指標具有強相關性，且對認知衰退與失智風險具有 fair-to-good 的預測能力。這件事的產業意義非常大，因為它意味著未來早期篩選與臨床試驗入組，未必都要依賴高成本、低可近性的腦脊髓液或 PET；血液檢測若持續被驗證，有機會把 Alzheimer’s 研發從高專科、低普及的試驗模式，推向更可規模化的病人分層。
第二個變化，來自Parkinson’s disease 也開始擁有更接近疾病本體的標記路徑。過去 PD 研發最大的困難之一，是患者在出現明顯運動症狀時，神經退化往往已發生多年。近年的 α-synuclein biomarker 研究，特別是 seed amplification assay 等方法，正在讓 PD 不再只是靠臨床症狀定義，而有機會往更早期、甚至 prodromal stage 靠近。2026 年的綜述指出，α-syn biomarker 在 PD 與其他 synucleinopathies 的診斷工具上已展現相當潛力，部分研究的敏感度與特異度甚至可達非常高的水準，雖然方法標準化仍是瓶頸，但至少疾病修飾療法不再是毫無抓手。
第三個變化，則是精神醫學雖然仍缺乏已驗證的臨床生物標記，但數位表型與影像／電生理指標正在補上新一層轉譯橋樑。這個領域最大的痛點，過去常被一句話點破：腫瘤可以看見，精神症狀卻很難被客觀量化。憂鬱、焦慮、思覺失調當然不是不存在生物學基礎，而是其異質性太高，傳統診斷邊界與單一指標很難精準切分亞型。2025 年的綜述已明白指出，psychiatry 仍缺乏可用來定義人群與追蹤病程的 validated biomarkers；另一篇研究也指出，重度憂鬱症至今仍沒有可直接用於臨床診斷的 informative biomarkers。這也是為什麼新一代 CNS 研發愈來愈重視多模態數據：影像、數位行為、語音、睡眠、穿戴裝置、生理訊號，而不再期待單一 blood marker 可以解答所有問題。
「老鼠不會說自己憂鬱」，所以 CNS 的難點一直在轉譯
CNS 藥物的最大困難，很多時候不是找不到藥，而是不知道臨床前看到的現象，究竟能不能在人體重現。
這也是為什麼許多神經精神領域的研發者會反覆遇到同一個挫折：動物模型的效應很漂亮，到了臨床卻消失。原因不只是模型不好，而是很多精神症狀本質上來自主觀感受與複雜認知歷程，動物不會告訴你它是否感到絕望、被害妄想或情感鈍化。於是，臨床前研究只能依賴行為學代理指標、電生理特徵、生化變化與影像訊號去逼近人類疾病表型。這種轉譯縫隙，是 CNS 長期失敗率高的根源之一。
但這一塊也正在改變。AI 與數位工具的價值，不在於取代科學判斷，而在於把原本高度依賴研究者主觀觀察的行為學資料，轉成更高頻、更客觀、更可量化的數據流。FDA 在 2024 年接受第一個進入 ISTAND 的神經科學 AI／數位健康工具，就是一個很具代表性的訊號：它是一套以多重行為與生理指標為基礎、用機器學習推估 depression 與 anxiety severity 的系統。這不代表精神疾病已被 AI 解碼，而是代表監管端已經開始承認，未來 CNS 研發的新工具，不一定都長得像傳統生物標記。
換句話說，未來真正有價值的，不一定是找到一個「一抽血就知道有沒有憂鬱症」的萬能指標，而可能是建立一整套跨物種、跨平台、跨時間尺度的轉譯框架：動物行為 + 電生理 + 影像 + 數位表型 + 臨床量表 + 生理訊號。誰能把這些模組化地拼起來，誰就更有機會把 CNS 從「試了才知道」的黑箱研發，推進到「至少知道自己為什麼輸、為什麼贏」的半透明系統。
FDA 的新方法學，不是動物實驗的終點，而是 CNS 研發流程重排的起點
2025 年 4 月，FDA 宣布將逐步淘汰單株抗體等藥物開發中的部分動物試驗要求，改以更 human-relevant 的方法補位，包括 AI 毒理模型、細胞模型、organoids 與其他 NAMs（New Approach Methodologies）。這項政策在科學界引發很大討論，但如果把它放回 CNS 研發脈絡看，真正重要的不是「動物實驗會不會消失」，而是藥物開發流程正在被重新拆解成更細的驗證節點。
在 CNS 領域，NAMs 最直接能發揮價值的場景，往往不是整體疾病行為的完全替代，而是特定問題的前移與加速。比方說，BBB 穿透能力的初篩、腦內特定細胞型態的毒性風險、微環境交互作用、特定分子對 human-derived tissue 的反應，這些都比過去更有機會用 organoids、organ-on-chip 或 computational models 先做更人類相關的篩選。這會讓真正進入動物或臨床的候選藥，平均品質變得更高。
但如果因此認為動物模型從此不重要，那也過度簡化了問題。CNS 是高度系統性的器官，很多關鍵問題——藥物如何在體內分布、是否影響睡眠與行為節律、是否產生整體神經網路層級的副作用——仍然需要在完整生理系統中理解。因此，合理的方向不是「全替代」，而是「分工重組」：用 NAMs 把早期高失敗、高噪音、高成本的部分先過濾；用動物模型處理整體性與系統性問題；最後再靠更精準的臨床生物標記與數位終點，把人體驗證接起來。
FDA 的 ISTAND 與 Context of Use（COU）框架，正好說明了這件事。FDA 強調，一個被 qualification 的 drug development tool，必須在明確的 context of use 下，證明自己能在特定藥物開發問題上被可靠使用；而 ISTAND 的目的，就是讓那些不完全屬於傳統 biomarker 或 clinical outcome assessment 的新工具，也能找到進入監管體系的路。這其實對 CNS 特別重要，因為 CNS 的創新往往不只是「新藥」，更常是「新的量測方式」。誰能先把量測工具做成可監管、可複用、可被不同計畫共享的基礎設施，誰就不只是做服務，而是在定義賽道規則。
神經退化可能先跑出來，精神醫學則更像一場長期戰
從今天的研發成熟度來看，未來幾年最可能率先持續開花結果的，依然是神經退化性疾病，尤其是 Alzheimer’s disease 與 Parkinson’s disease。
理由很簡單：這兩個領域雖然仍充滿爭議，但至少已經逐步建立了比較清楚的生物學地圖。AD 有 Aβ、tau 與越來越成熟的血液型 biomarker；PD 有 α-syn 相關檢測與更明確的疾病修飾假說。就算現有藥物未必完美，這些標記至少讓藥企可以更清楚地定義受試者、判斷是否 hitting biology、以及設計更合理的臨床終點。這是過去 CNS 最缺的條件。
精神醫學的進展節奏則會更不均勻。Cobenfy（xanomeline and trospium chloride）的核准之所以關鍵，不只是因為它是 35 年來精神分裂症第一個「新機轉」重大事件之一，更因為它提醒市場：psychiatry 並非沒有創新空間，而是需要更聰明的生物學切入點與更合理的量測方式。FDA 明確指出，Cobenfy 是數十年來第一個以膽鹼能受體，而非傳統 dopamine receptor 為核心的精神分裂症治療新方法。這代表精神醫學並不是永遠只能在舊機轉上微調。只是相較於神經退化，精神疾病的異質性更高、病理邊界更模糊，因此產品與平台之間的勝負，未來會更仰賴 patient stratification、digital phenotyping 與 real-world evidence 的整合能力。
亞洲與台灣真正能卡位的，不只是做便宜試驗，而是做高轉譯密度的平台
談 CNS 產業機會時，很多人第一個想到的是市場規模，第二個想到的是高齡化。這兩件事都沒錯，但真正更值錢的，可能是誰能成為 CNS 研發裡的轉譯樞紐。
亞洲正在快速高齡化，神經退化性疾病的醫療與照護壓力只會愈來愈重；同時，亞洲也擁有很強的工程能力、製造能力、數位醫療落地場景，以及大量臨床需求。這代表未來最有競爭力的團隊，不一定是從零發現最多全新靶點的人，而可能是最能把基礎研究、模型系統、數位工具、臨床樣本與監管語言接起來的人。從 organoid、organ-on-chip、AI 表型分析，到 BBB 穿透評估、跨物種電生理對照、數位生物標記設計，這些能力一旦被整合成平台，就不只是單次專案服務，而是整個 CNS 研發生態中的放大器。
這也是為什麼，未來專做 CNS 的臨床前平台型公司，若想真正被國際市場看見，關鍵不會只是「效率快」或「成本低」，而是三件事。
第一，是能不能提升臨床轉化率。也就是說，你提供的不是單一模型，而是一套能讓客戶更早排除假陽性、假機轉與不可重現訊號的方法學組合。
第二，是能不能建立垂直深度。CNS 不是 generic CRO 模式可以輕易複製的領域。沒有長期累積的神經病理、電生理、行為學、藥理與資料分析經驗，很難把模型做得真正有判讀力。
第三，是能不能把效率和品質同時做好。因為 CNS 的研發不是跑出一份 preclinical package 就結束，而是每一個早期決策都會一路影響到 Phase II、Phase III 甚至商業化。這一點，在今天 BD 與授權交易重新活躍的市場環境下尤其重要：市場愈來愈不只看速度，也在看你交出去的東西能不能經得起下一輪盡調與臨床檢驗。
寫在最後：CNS 不是春天已到，而是終於進入可以播種的季節
如果把過去二十年的 CNS 研發濃縮成一句話，大概就是：這不是一個需求不足的市場，而是一個長期缺乏可操作工具的市場。
今天這個局面之所以不同，不是因為風險消失了。CNS 依然是高失敗率、高異質性、高監管挑戰的領域；精神疾病的 validated biomarkers 依然不足，動物模型和人類疾病之間的斷裂也還沒有完全補起來。可真正改變的是，我們已經不再像十多年前那樣，幾乎只能靠經驗與運氣往前撞。現在的 CNS 研發，開始擁有可用的血液標記、可用的影像工具、可用的 α-syn 路徑、可用的 AI／數位表型框架、可用的 organoid 與 chip 平台，以及愈來愈清楚的監管接軌路徑。
所以，CNS 當然還不是一條容易的路，但它已經不是那條只能靠信仰走完的路。真正的轉折點，往往不是第一個神藥出現，而是整個產業開始同時具備三件事：可定義的病人、可驗證的機制、可複製的方法。從 Cobenfy 到 donanemab，從大型併購回流到監管方法學鬆動，這些零散事件正在拼成一個更大的圖像：CNS 藥物研發的下一輪，不會只是資本回流，而是方法學終於追上疾病複雜度。
而這，才是這個領域真正值得重新下注的理由。
參考資料：
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[2]: https://www.reuters.com/article/world/neuroscience-under-threat-as-big-pharma-backs-off-idUSTRE71A2E1/
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[13]: https://www.fda.gov/news-events/press-announcements/fda-approves-drug-new-mechanism-action-treatment-schizophrenia "FDA Approves Drug with New Mechanism of Action for Treatment of Schizophrenia | FDA"
