效率提升與質量承諾並進，聚焦24個月內結案新目標

2024年對歐洲專利局（EPO）上訴委員會（Boards of Appeal, BoA）而言，是深化改革後邁向效率與品質雙軌並行的重要轉捩點。自組織架構改革完成以來，BoA首次訂下更積極的目標：至2025年底，使未結案件中，僅有不超過10%超過24個月的存續時間。2024年年報不僅呈現此新目標下的具體進展，也從案件處理、內外部對話、法務品質、數位轉型等面向，揭示歐洲專利審判機制的全面革新。

工作負載趨穩，案件處理速度加快

2024年BoA共結案3,071件，遠高於新增案件1,567件，整體產出為新增的近兩倍。技術類上訴案件雖新增減少至1,497件（下降27%），但處理件數仍高達3,017件，明顯反映出審理效率的提升。針對具體技術領域而言，「機械類」與「化學類」案件結案數分別達988與937件，而「電機/物理類」案件則有1,092件處理完成。

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美國的一家運動資料AI公司 — Recentive Analytics（Recentive）申請取得四項AI有關專利，並控告福斯電視（Fox）在轉播賽事節目上使用了該方法而構成侵權。但美國聯邦上訴巡迴法院（CAFC）認為，這四項專利使用的機器學習方法只是既有的方法，至雖然套用在不同的資料情境上做訓練調整，但並沒有達到申請專利的資格。

原告Recentive Analytics

Recentive Analytics是一家成立於2013年的美國科技公司，專注於機器學習與預測分析，主要應用於體育賽事和現場娛樂產業的決策支援。Recentive是第10,911,811號（’811專利）、第10,958,957號（’957專利）、第11,386,367號（’367專利）以及第11,537,960號（’960專利）等四項美國專利的專利權人。這些專利據稱解決了現在美國娛樂產業與電視廣播業面臨的兩大問題：（1）最佳化現場活動的排程，以及（2）最佳化「網路地圖」（network maps），即決定特定地理市場中，廣播頻道在特定時間播放哪些節目或內容的方式[1]。

涉及案件之專利介紹

活動排程之機器學習訓練專利

’367專利與’960專利屬於「機器學習訓練」專利。這2件專利的標題皆為「用於決定活動排程的系統與方法」（Systems and Methods for Determining Event Schedules），且共用相同的說明書，這2項專利主要涉及處理現場活動的排程問題。’367專利請求項第1項為代表項，其記載的方法包含下列步驟：

（1）收集步驟：接收活動參數與目標特徵。

（2）迭代訓練步驟：針對機器學習模型進行訓練，辨識數據間的關係。

（3）輸出步驟：產生最佳化的排程。

（4）更新步驟：偵測資料輸入的變化，並透過迭代方式產生新的、更佳的排程[2]。

說明書指出，機器學習模型可以「使用一組訓練數據進行訓練」，該訓練數據可以包含「以往現場活動或活動系列的歷史資料」。這些歷史資料可能包括先前活動的日期、場地位置及門票銷售情況[3]。

說明書亦有說明，該方法可運用「任何適當的機器學習技術」，例如：「梯度提升隨機森林（gradient boosted random forest）、迴歸分析（regression）、神經網路（neural network）、決策樹（decision tree）、支援向量機（support vector machine）、貝式網路（Bayesian network）」或其他類型的技術。該排程是「動態產生的，能即時回應資料的變化」，使得「輸入參數與目標特徵能比傳統方法更有效率、更準確地被處理與考量」[4]。

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《著作權法》原本有「電影片」或「電影著作」的概念，後以「視聽著作」一詞涵蓋相關用語。本文藉由《著作權法》與《電影法》立法歷史、電影院的特殊性來論述「電影著作」一詞存在的價值與必要。

電影著作之過去

《著作權法》於1985年6月28日大幅修正時，從舊法第1條使用簡單的「電影片」用語，擴大至第3條定義「電影著作」為「指有系統之聲音、影像首次直接附著於電影用媒介物之著作」。不過，原本的行政院修法草案並未定義「電影著作」，而僅是在立法理由中陳述「電影」及「錄影」等指「光學錄影、電磁錄影等」，且「凡連續而一連串之影像紀錄俱屬之」。

該定義於1992年5月22日修法時刪除，但同時在修正案第5條規定著作例示，其包括「視聽著作」。內政部在修法後頒布《著作權法第五條第一項各款著作內容例示》（《著作內容例示》）[1]，其中第2條規定「視聽著作」用詞係包括「電影、錄影、碟影、電腦螢幕上顯示之影像及其他藉機械或設備表現系列影像，不論有無附隨聲音而能附著於任何媒介物上之著作」。

「電影著作」概念之價值

現在「電影著作」已經被「視聽著作」的概念給吸收，而失去其於著作利用時之產業意義。

原始的「電影用媒介物」要件事實上有其意義。畢竟若欲上映電影著作，電影代理商必須透過媒介物（例如膠捲）的發行，才能使電影著作於電影院內放映。

即使在數位電影的趨勢下，電影著作也以數位檔案格式DCP（digital cinema package）儲存在硬碟中。電影院業者透過直接取得硬碟、或從網路下載電影著作的檔案至硬碟中，進而使用硬碟來放映電影著作。

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國家衛生研究院（國衛院）生技與藥物研究所所長謝興邦帶領研究員郭靜娟與助研究員林書玉，與國立清華大學（清大）生醫學院教授王慧菁與講座教授孫玉珠團隊共同合作，成功開發出全球第一個具細胞穿透性的KIF2C小分子抑制劑 — BPRMC007S9。BPRMC007S9不僅展現強效的毒殺活性，與紫杉醇併用時更產生明顯協同效果，可有效抑制具抗藥性的腫瘤生長。這項研究成果將於2025年8月發表於發育生物學排名第一的頂尖期刊《Developmental Cell》，代表台灣在抗癌藥物開發領域的重大突破。

癌症化療抗藥性是臨床治療中的一大挑戰，尤其對三陰性乳癌（triple-negative breast cancer, TNBC）患者而言，更是攸關生死的關鍵問題。TNBC約占所有乳癌的10∼15%，因患者缺乏雌激素（ER）、黃體素（PR）和第二型人類上皮生長受體（HER2）等三種荷爾蒙受體而被稱之[1]。也因上述原因，TNBC患者無法接受現行標靶治療，只能依賴傳統化療藥物，例如投放紫杉醇的療程。然而，雖然使用紫杉醇初期可有效縮小腫瘤，但40%以上、且多集中於診斷後三年內的TNBC患者會復發，且TNBC復發率為一般乳癌的三倍。復發腫瘤常對多種化療藥物產生多重抗藥性，導致患者陷入無藥可醫的困境。

KIF2C對傳統化療破壞的癌細胞進行修復，抑制其是解決抗藥性的關鍵！

國衛院表示，清大教授王慧菁與講座教授孫玉珠領導團隊自2017年起透過臨床大數據結合分子技術，成功篩選出對抗TNBC化療抗藥性「驅動蛋白KIF2C」的全新治療標靶藥物。KIF2C是一種微管解聚蛋白，負責修正染色體連接錯誤的微管，確保染色體正確分離，維持細胞基因體穩定。王慧菁形容，KIF2C如同細胞分裂的「糾察隊長」，糾正錯誤微管連結。但當KIF2C活躍於癌細胞的微管修復時，反而幫助腫瘤細胞抵抗紫杉醇的干擾，是造成治療TNBC上產生抗藥性的主因。

KIF2C於癌細胞中異常過度的表現，可幫助癌細胞在化療壓力下依然順利完成細胞分裂。進一步研究發現，抗藥性腫瘤會改變微管蛋白後轉譯修飾，增強KIF2C活性，因此抑制KIF2C將是突破抗藥性的一條新路。

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