DeSci（Decentralized Science）是一種利用 Web3 力量主導科學研究的板塊，其核心目標是破除個資、數據、產品、文獻和技術等資源被財團或大藥廠壟斷的困境。

新藥開發瓶頸：反摩爾定律

醫療保健類別為 DeSci 板塊目前的領先賽道，據 VitaDAO 認知推廣員 Alex Dobrin 所述，僅管科技不斷進步，但要藥廠將新藥推向市場的時間和成本卻是指數級成長，學界將此稱為「愛隆定律（Eroom's Law）」，意指「相反的摩爾定律（Moore's law）」。

相對於摩爾定律的兩年產量翻倍速率，在藥物開發中所觀察到的愛隆定律，其產量翻倍則需長達 9 年，這便令越來越多生物醫學研究員對藥廠或企業的新藥開發感到失望，因此轉而投入分散式科學研究（DeSci）。

Drug Development - Eroom's Law vs Moore's Law — 圖源：X/@jnasr 摩爾定律和愛隆（反摩爾）定律

分散式醫療的優勢

Dobrin 指出，DeSci 能為研究員帶來更低廉、更有效率的藥物開發過程，其原因在於 DeSci 的資金利用效率遠高於企業化藥廠。利用分散式的資金，研究人員將能創建更具結構化的臨床研究，藉此加速「基礎研究過渡到臨床研究」的過程。對此，AI 診斷工具 BitDoctor.ai 共同創辦人 Asher Looi 也持相同觀點：「透過臨床試驗表現的見解分享，並透過數據或 AI 工具協同作業，臨床研究將提升臨床研究的效率，同時確保專利和智慧財產權的隱私性。」此外，Looi 也提倡將臨床研究數據記錄在區塊鏈上，使其具被時間證明和不可篡改性。

新藥開發的流程最佳化

Looi 強調，藥物開發的臨床試驗延遲，通常是起因於患者的退出或受試標準不符合；而 DeSci 正能夠改善臨床試驗的三個主要困境，分別是供應鏈、試驗招募和試驗許可。Looi 進一步解釋道，由於 DeSci 允許健康紀錄的數位共享，使患者更容易找到適合的臨床試驗；反之，藥廠也能透過這些資料篩選合適的受試者。

對此，Dobrin 則表示：「在大眾意識到新藥的推出是基於自己的努力之後，第一個價值數 10 億美元的新藥出現在鏈上出現就只是時間問題了。」

Drug Development - revenue from 2001 — 圖源：Cointelegraph 歷年新藥開發營收

肺炎疫情對 DeSci 發展的影響

過去 5 年裡，武漢肺炎大流行造成醫療保健的大災難，Looi 對此指出，流行病學的數據共享已經透過 DeSci 獲得了顯著的改善。而這個案例也不禁讓研究員反思，DeSci 的運行模式應能廣泛應用於所有疾病領域。

Looi 認為，DeSci 正處於疫情引發的醫療數據整合浪潮上，不僅如此，它還將浪漫突進至所有未滿足數據共享的醫療領域。

臨床醫學與 DeSci 整合

隨著未來 DeSci 的發展和 Web3 抽象化逐漸成熟，分散式和傳統醫療間的界線將逐漸淡化。可以預見的是，患者和研究機構在臨床測試招募階段的匹配效率必然會得到最佳化，進一步縮短新藥的開發週期。

Dobrin 表示，Web3 終將滲透於大眾的日常中，如同與生俱來的本能般自然：「錢包和數據這些概念將完全被抽象化、無縫整合，就像沒人會質疑自己和 HTTP 協議的互動一樣。」

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