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ChatGPT向癌症開了一槍

ChatGPT向癌症開了一槍

2023-04-03 Comments 0 Comment

前不久,一家名為賽得康的生物技術公司獲得種子輪投資的消息,在醫藥行業媒體來了一輪“轟炸”。除了創業者之一賓夕法尼亞大學副教授張洪濤博士作為知名科普作家的感召力,其合夥人也非常值得關注——Mark Greene教授是腫瘤治療經典靶點(HER2)治療的奠基人。

是的,這個對大多數中國人來說很陌生的人名和生僻的字母組合,曾經突破乳腺癌治療的瓶頸,給至少20%的患者帶來活下來的希望。如今他的學生、同為該領域頂尖學者的張洪濤教授帶著技術平台歸國創業,專注於多特異性融合蛋白藥物研發,讓行業對這個科學家親自下場實現科研成果轉化的明星團隊充滿期待。

而這家公司的落地實際上也預示著全球第四波新藥研發革命浪潮,正在中國達到新的高度。

兩位科學家在中國創業影響幾何?“第四波新藥研發革命浪潮”對中國來說意味著什麼?與之前的浪潮相比,中國的地位正在發生什麼樣的變化?在它的影響下,新藥研發將走向何方?

從癌基因到靶向治療

1981年,Robert Weinberg實驗室發現大鼠的基因“neu”發生突變後會導致癌症。這個癌基因“neu”,就是後來被確認的“HER2基因”。1984年, Mark Greene 實驗室的研究證實,針對這癌基因所編碼蛋白的抗體靶向治療,可以逆轉腫瘤發展,這奠定了HER2/neu靶向治療的基礎。

1998年,當HER2/neu單克隆抗體赫賽汀獲得美國FDA批准之後,乳腺癌的治療進入了靶向治療的時代,這也成功開啟了單抗藥物用於實體腫瘤治療的行業熱潮。

美國癌症協會發布的2022年乳腺癌調查數據顯示,過去近30年的時間裡,美國乳腺癌總死亡率下降了43%。結合預防意識的加強,手術、化療等技術的提高,乳腺癌對於很多人來說,已經不再是絕症。

在中國早期患者的10年生存率也可以達到90%以上。

可以說,在今天乳腺癌儘管仍然是全球發病率最高的腫瘤,但已經不是無藥可治令人絕望的代名詞了。

同時,HER2靶點也展現了巨大的商業價值:目前全球相關藥品的年收入總和已超過百億美元;赫賽汀,自1998年獲批到2022年累計銷售收入超過了1000億美元,成了跨國藥企羅氏拉動業績增長的“三駕馬車”之一。

伴隨著HER2這一具有時代意義的靶點的出現,赫賽汀根本地改變了乳腺癌患者的命運。然而臨床醫生很快發現,早期對赫賽汀敏感的患者中,有一部分很快就對該藥產生了耐藥,這個比例達到了30%左右。行業專家一直在探索,如何以更新的藥物作用機制,規避這些副作用和耐藥性問題,帶來新一代更加安全、有效的HER2癌症治療。

這一次HER2靶向治療奠基人和他合作多年的學生來到中國,創立了一家叫做賽得康的生物技術公司,帶來的不是抗體,而是一個AbZed多特異性蛋白平台技術。

利用該平台技術所研發的多特異性重組蛋白,正是目前“第四波新藥研發革命浪潮”的創新藥,而針對HER2所建立的AbZed蛋白,已經在小鼠模型上驗證了新一代HER2抗癌藥的優越表現效能。

當然,AbZed蛋白不僅限於HER2,它擁有像“樂高”一樣的拓展能力,有希望廣泛地針對各種癌細胞上的特殊蛋白,設計出一系列的多特異性重組蛋白藥物,利用新一代技術,將新的免疫治療機制精確地遞送到目前已經成熟和未來有待開發的靶點。賽得康生物技術公司的落地,也表明第四波新藥研發浪潮的高峰正在湧入中國。

“玩抗體”30年

“從最開始的HER2靶點被發現,到赫賽汀獲批,我們一直在想怎麼去做一個更好的二代的抗體。”Mark Greene的學生、創業合夥人,賽得康CEO張洪濤教授告訴虎嗅。

一個新靶點被發現、驗證後,往往能催生一批創新藥,然而率先上市的新藥與後來者相比,往往存在諸多局限性,這是以專利保護為基礎的藥物市場的進化規律,既反映了技術保護與創新突圍之間的妥協,也體現了藥物持續創新的機遇和商業驅動力。

正是在這樣的規律之下,醫藥企業受到政策與市場紅利的鞭策,前仆後繼地挑戰Best-in-Class的藥物突破,也在不斷探索全新的技術,尋求First-in-Class的創新藥。

1994年加入Mark Greene實驗室以後,張洪濤也加入到了尋找更好的HER2靶向藥物的研究中。經過多年的研究,他最終聚焦到了AbZed蛋白的中樞模塊。

賽得康的AbZed平台

該結構可以結合併招募體內的天然抗體分子,利用AbZed蛋白上的有超強“導航”能力的模塊,對癌細胞形成靶向殺傷;同時,AbZed另一端功能模塊可以搭載免疫細胞因子或抗體等功能結構,可以將免疫細胞精確遞送到癌症細胞周圍的微環境中,突破腫瘤的防護機制;蛋白中間人源化的ZED模塊還可以通過多種機制招募免疫細胞,引入ADCC細胞毒作用,進一步加大對腫瘤的殺傷力,一套組合拳下來,實現精準、安全又高效的免疫殺傷。

“當我們意識到這一技術具有像’積木’一樣的模塊更換能力,有潛力作為一個多特異性的藥物平台,為更多的癌症靶點帶來新一代免疫靶向治療藥,就開始萌生了自己創業的想法。我們希望這項有潛力的技術能真正地轉化成藥物。”張洪濤向虎嗅解釋。

從最初的拆解蛋白,到後來尋找“蛋白骨架”的設想,前後經歷了近20年的研究,直到疫情前夕,他們終於摸到了時機成熟的“苗頭”。

2018年,相關研究結果在腫瘤免疫學期刊ONCOIMMUNOLOGY上刊登,這篇以張洪濤為第一作者、Mark Greene為通訊作者的論文顯示,在非常低的劑量下,他們所做的新融合蛋白也表現出了優於抗HER2 /neu單抗的活性。

不同於傳統的藥物,AbZed“融合蛋白”屬於“多特異性藥物”,屬於第四波新藥研發革命浪潮。

第四波新藥研發革命浪潮,這一說法是2020年美國知名藥企安進公司的全球研究高級副總裁Raymond Deshaies 博士在權威期刊Nature發表的一篇文章中提出的,其核心就是以復雜對抗複雜。

這類藥物的一個特異性,是對治療靶標的識別,將藥物所攜帶的治療機制限制在人體內特定的細胞區域、分子區域,從而帶來特異性更高、更好、更安全的治療效果;其餘的特異性,指的是能夠結合其他的效應器,或者激發某種免疫功能,或者促進蛋白降解,或者引發化療殺傷的效果。

總之,“多特異性”是第四波藥物革命性浪潮的標誌,可令傳統技術下“不可成藥”的靶點得到開發。

在第四波浪潮之前,單抗藥物是第三波浪潮的主流。根據第三方數據平台Umabs-DB統計,從1986年美國食品藥品管理局(FDA)批准第一個抗體藥以來,到2022年6月30日,全球已經有162種單抗藥物上市,廣泛用於感染、自身免疫性疾病、退行性疾病和腫瘤治療等領域。

來自:第三方機構弗若斯特沙利文(Frost&Sullivan)報告

抗體藥物顛覆了很多疾病的治療,許多曾無藥可治的疾病正在變成可控的慢性病,其中就包括多種曾經談之色變的腫瘤。

然而,這些“吞金獸”癌症藥雖然相比以往療法效果已有提高,但還遠稱不上“神藥”。低反應率、治療機製或藥物本身帶來的毒副作用、用藥後的耐藥性,複雜的存儲和給藥方式,成為限制這類癌症藥治療效果的難題。

實際上,腫瘤等惡性疾病機理複雜,加之腫瘤自身的防禦機制,以及疾病對人體內環境的破壞,單一的藥物治療機制往往效果有限。

張洪濤和他的AbZed平台,正是這樣一個可以同時兼顧多項功能的“瑞士軍刀”,不僅可以穩定地結合IgG(虎嗅注:人體感染後生成的一種抗體),極大地提高藥物在人體內的穩定性和半衰期,同時可以通過“彈頭”將搭載的功能模塊“精確制導”到腫瘤微環境中,讓更多的治療機制在腫瘤細胞周圍發生功效。

這個平台的特點是延展性特別強。

“靶向的HER2模塊和後面搭載的功能模塊都是可以替換的。”從產業化的角度,私募基金Forcefield Ventures合夥人馮孝文博士因為長期關注Greene實驗室等研究機構的動向,他很快意識到這個研究的前景遠遠不是解決HER2一個靶點問題這麼簡單,他清楚地看到了AbZed模塊化設計的優勢,可以替換彈頭,也可以替換彈藥,可以實現對不同癌症的定制化打擊,有著無限的潛力。馮孝文博士給張洪濤提出了很多商業化與開發策略上的建議。

經過打磨,他們最終得到了“AbZed蛋白模塊技術平台”,前不久獲得了Forcefield Venture、晶泰科技和Bopu Capital 的種子輪投資,總金額數千萬元。

同時,賽得康也和晶泰科技達成了研發合作。借助AI藥物發現平台的進一步加速,AbZed第一款針對HER2靶點的多特異性蛋白藥物,已經在生物模型中取得驗證,其抗癌活性與耐藥性超越單抗藥物,目前已獲得臨床前候選藥(PCC),開始向臨床實驗推進。

“ AbZed是全球唯一能夠’搭載’抗體分子的多特異性重組蛋白分子平台。”張洪濤告訴虎嗅。這個平台,類似一種“蛋白骨架”,以“AbZed”為鏈接樞紐,兩端可以鏈接抗體、免疫細胞因子,同時與體內抗體分子結合形成新的複合物。

他表示,通過與晶泰科技AI抗體藥研發平台的合作,平台進一步優化了AbZed樞紐蛋白,提升了其活性及成藥性。在首個管線獲得驗證的同時,還將藉助AI研發平台的加持,快速通過模塊替換,為HER2之外的潛力靶點設計融合蛋白,持續開發新一代多特異性蛋白抗癌靶向藥管線。

第四波浪潮成主流

AbZed平台獲得研發進展與VC(創業投資)注資的背後,標誌著多特異性藥物的研發已走向成熟,正在成為潮流。

“其實各大公司都在做。”結構生化專家王年爽向虎嗅證實,多特異性蛋白藥物研發近年來一直有突破,現在已經成為主流方向之一。

而以其作用於多個靶點,聯合體內體外多種活性成分共同“圍剿”腫瘤的機制,這種藥物被寄予厚望,有潛力通過與已知藥物聯用,發揮出“1+1>3”的威力。

現代製藥業的發展主要建立在兩次技術突破上。

第一次,是上世紀70年代的“理性藥物設計方法”,它改變了以往“觀察+碰運氣”的藥物發現模式,開創了從理解治病機理入手,以乾預疾病靶點來篩選、設計藥物的時代,也帶來了第二波藥物研發浪潮;

第二次技術突破,是1980年代誕生的重組蛋白技術,不僅生產出了胰島素,解決了1型糖尿病無藥可治的問題,也讓單克隆抗體藥物(也就是單抗)、免疫治療成為可能。在此基礎上,新藥研發經歷了三波浪潮,大分子生物藥陸續上市,人們熟悉的抗體藥、細胞療法、基因療法都在其列。

新藥研發四次浪潮示意圖。來自Nature。

這三波浪潮帶來了豐富的藥物形式與治療機制,逐漸形成了有競爭有合作的“新藥宇宙”。同時,一些重磅靶點有望以更新的機制再度開發,產出療效、毒副作用、適用範圍都比前一代更加優越的藥物產品,一步步接近“戰勝疾病”的願景。

雖然每一代技術帶來全新的機遇,也有無法解決的機理局限。與HER2類似,需要打破僵局,釋放出更多能量的藥物和靶點還有很多。

第四波浪潮所指的多特異性藥物,與前三次浪潮最大的差異,是“多重治療機制”, 以更豐富的結構實現多重功能以對抗疾病。目前熱門的雙特異性抗體藥、抗體與小分子藥偶聯的ADC,CAR-T、人體內的抗體及細胞因子等通過“鈕扣”蛋白鏈接的分子,都是多特異性藥物的具體表現。

以AbZed為代表的多特異性蛋白藥物,通過一體化的理性設計,達到活性、穩定性、開發難度的最優化,標誌著第四代技術真正走向成熟的應用。

而在此之前,第四波浪潮的“初代”技術發展幾經周折,如今競爭正在趨於白熱化。

作為一種多特異性藥物, ADC(抗體偶聯小分子藥) 可以很好地解決藥物活性的問題,但也具有合成複雜、開發難度高的缺點。AbZed所代表的多特異性藥物,因為比ADC少了化學合成的步驟,成本和難度都有所減少。

ADC的早期發展並不順利。2000年輝瑞在美國推出的Mylotarg,是全球第一個ADC藥物,可惜這款藥表現欠佳,10年後退市了。在此期間並沒有其他ADC藥物獲批。

與之類似,全球首個雙抗直到2009年才獲批,因為商業化不成功,也在2017年黯然退市了。直到近年來才重新紅火起來。

目前已上市的雙抗藥物至少有9種、ADC藥物13種,涉及多家知名跨國藥企,羅氏、渤健,以及前述Raymond Deshaies 博士所在的安進公司都包括在內。另據國泰君安證券統計,全球在研的多特異性藥物,僅抗體類就有293個,其中絕大部分集中在一期的雙抗藥物上。

“多特異性藥物對創新藥開發是一個促進,特別是在技術上有很大突破,給創新藥研發的公司也提供了更多的機會,特別是在不改變單個藥物分子作用機制的前提下,可以嘗試不同的形式的組合。”邏晟生物創始人、CEO董欣博士告訴虎嗅。邏晟生物也是一家對雙抗、融合蛋白等複雜分子藥物開發為主要方向的生物藥創新公司。

複雜分子在中國都開始捲了

中國的藥企在多特異性藥物領域也有成功的表現。

目前已上市的15款ADC藥物中,中國有1種,來自榮昌生物;已經上市的9種雙抗藥中,也有中國康方生物的產品。

在第一批產品商業化失敗後,2010年代ADC和雙抗都陸續迎來大藥。比如:在雙抗領域,羅氏2017年推出的針對FIX和FX靶點的Hemlibra,到2022年的年銷售額已經達到了45.19億美元。ADC領域也出現了多款十億美元分子。

這更加激發了研發的熱情,特別是在中國。從國泰君安證券的研報看,中國公開出來的雙抗藥物就有31條管線,涉及至少17種化合物。較為知名的恆瑞醫藥、信達生物等都在其中。

在ADC領域,據醫藥經濟報統計,截至2022年11月份,中國國家藥監局藥品審批中心受理的ADC類藥物上市申請已經達到79款。其中22個藥的靶點為HER2,占到總量的26%,其次是TROP2、Claudin18.2。

因為選擇更多,過去幾年中國ADC也成了跨國藥企買入的對象,榮昌生物、科倫藥業、石藥集團都有“license-out”的戰績,總交易價格已經推高到了接近百億美元的水平。

當Greene教授、張洪濤帶著新一代多特異性藥物技術來中國創業之時,中國也有藥企佈局多特異性抗體。

這其中既有傳統藥企轉型而來的上市公司百利藥業——根據該公司公開消息,他們的研發平台從雙抗一路延伸到四抗、五抗;也有基石藥業這樣的創新藥企,已經擁有了三抗管線;還有李彥宏投資創辦的“製藥新勢力”百圖生科,據百圖生科首席AI科學家宋樂介紹,該公司的“免疫機器人”可以像樂高一樣掛上多種“組件”,在一定條件下觸發、發揮特定的功能,這些組件包括但是不局限於抗體藥。

當然,多特異性抗體不像PD-1這樣的單抗,競爭是正面直接的對抗。因為多特異性靶點組合、結構、鏈接方式的不同,有更大的發展空間,可以產生更多樣的“全球新”藥,但是圍繞相同適應症的競爭還是不可避免。

多位投資人、創新藥企研發相關負責人也認為,更多產品上市後,不排除出現PD-1式內捲的可能性。

但如果從患者的角度來說,新藥研發上的“內捲”對他們來說有一定好處,比如可以提供更多更具有針對性的治療選擇,也有望將藥價降到更低。畢竟在中國,因為醫保談判,曾經高不可攀的免疫療法價格降到了不可思議的新低。

而對於行業和具體產業來說,在最初的“百家爭鳴”之後,逐漸走向某些更集中的領域也是必不可少。“這是企業選擇的結果。”董欣向虎嗅分析,能夠快速拿到成果,實現商業化成功的路線,大家都願意走,勢必會捲起來。包括雙抗在內的複雜分子也是董欣創辦的邏晟生物的主攻方向。

多特異性藥物的產業成熟以後,哪些方向走不動,哪些地方能夠走通,也會越來越清楚,到那時產業集中到那些成本效益高的領域,也就不難理解了。

對於長期關注這一領域發展的馮孝文來說,經過一體化設計的AbZed融合蛋白,除了抗體,還可以將細胞因子等更豐富的功能模塊運送到腫瘤微環境中,蛋白中間的ZED模塊還可以通過多種機制招募免疫細胞,引入ADCC細胞毒作用加大腫瘤殺傷,以豐富的機制為不同腫瘤定制治療策略。這是他期待已久的項目,有機會成為“第四次藥物革命浪潮”的標杆企業。

從獨奏,走向樂隊合奏

據張洪濤介紹,動物模型體內試驗中,該平台針對腫瘤HER2靶點所設計的AbZed多特異性蛋白也表現出了比單抗更好的抗癌活性,對已耐藥腫瘤也表現出良好的抗癌活性。

這個數據仍然需要臨床試驗的驗證,不過也在一定程度上反映了多特異性藥物的潛力,驗證了AbZed蛋白模塊技術平台。

這是否意味著,類似AbZed多特異性蛋白平台,可以取代單抗,或對其形成降維打擊?這種新技術與新藥研發又是怎樣的關係?

理論上,這就是一個降維打擊。“打個比方來說,第一、二、三波的藥物就相當於是一把小提琴,或是某種樂器,但第四波浪潮的多特異性藥物,是一個樂隊,裡面有不同的組合,也就有更大的空間。 ”張洪濤向虎嗅表示。

而在實踐中,多特異性藥物研發本身也是難度很高的。首先,它不能是化合物的簡單疊加,如何組合可以達到“1+1>2”的效果,需要解決臨床上哪些問題,是值得入局者考量的。其次,治療中的投入產出效益問題也是不容忽視的,如果某疾病已有性價比更高的藥物,是否還需要“生物導彈”出手?

董欣向虎嗅分析認為,藥物研發正進入一個更加多元化、個性化的階段。多特異性藥物對現有的藥物結構形式(modelity)更多是一種補充。

可以看到,近年來在基礎科學突破遲緩的情況下,新靶點發現越來越難,現有靶點中,能夠成藥的越來越少,投入越來越多,收益卻沒有相應增加,這也被行業人士稱為新藥研發的“反摩爾定律”。新藥研發也亟待新技術的撬動。

“現在簡單的疾病已經解決得差不多了,我們還是要去解決更多的未被滿足的臨床需求。”晶泰科技聯合創始人、董事長溫書豪向虎嗅表示,而在這過程中,生物學研究、AI技術都在持續演變中,新藥開發平台和各種新技術形成了互補,“這對創新藥是一波機會”。在溫書豪看來,晶泰要做的,就是和Greene教授與張洪濤這樣掌握新機理、新靶點,對生物學機理有深刻見解的行業專家合作,幫助他們快速將學術突破快速轉化為藥物管線。

不過,這並不意味著,新技術將解決靶點發現的困難。多特異性藥物本質上還是在已有靶點基礎上進行的排列組合,雖然可以達到比疊加更大的力量,但是對新靶點的發現並沒有直接的促進作用,它的作用更多體現在提高現有治療水平的方面。

在缺醫少藥的年代,人們靠一種藥解決所有的問題,忽視個體的差異。在現在製藥業發展的基礎上,多樣複雜的臨床需求越來越受到重視,越來越多的研究者也希望用特定藥物,來解決細分領域的疾患。

而與前三波浪潮藥物的比拼,還是要看進一步臨床試驗的結果。“臨床試驗實際上還是挺複雜的,如何找到最有效的適應症或者某一類病人,包括如何設計一個分子結構形式,都沒有固定答案,必須從臨床實踐中發現。”董欣向虎嗅強調。

也就是說,無論是“所謂簡單結構”的單抗,還是“複雜分子形式”的多特異性藥物,未來前景如何都需要臨床數據、實際療效來支持,究竟是誰取代誰,還是互相補充、配合都需要在實踐中尋找答案。

AI使第四波浪潮成為可能

前述提到多特異性藥物在最初的幾十年裡,發展並不順利。今天之所以能形成爆發式發展趨勢,本身也依賴技術的進步。

溫書豪告訴虎嗅,晶泰科技對賽得康的孵化正是看中了兩家平台強強聯合帶來的更大機遇。晶泰的AI抗體藥研發平台,可以對抗體分子實現快速的理性設計與性質優化,將多特異性融合蛋白的研發週期顯著壓縮,能讓賽得康以更低的成本將AbZed的優勢拓展到其他腫瘤治療管線中。

晶泰科技“AI+機器人實驗+專家經驗”三位一體的研發模式,讓人工智能算法與自動化實驗機械臂,成為科學家的效率工具,可以成幾何倍數地拓展新藥搜索空間的同時,又能更好提高驗證的效率和成功率,其公開發表的合作信息顯示,這種AI+機器人的研發模式相比經典方法至少縮減一半研發時間。

過去兩三年時間裡,AI製藥技術的質變已經在發生。Alphaford2已經破譯了2萬多億個蛋白質結構,“一鍵生成蛋白”的技術已經在應用。

chatGPT大火之後,根據多家科技公司的透露,AI大平台,類似chatGPT的蛋白質生成平台也早就有初步成果了。

這裡面有李彥宏創辦的生物科技公司百圖生科的全球首個生命科學大模型,超大規模AI 模型驅動的生命科學平台AIGP平台;也有晶泰科技的AI抗體藥物生成算法,這被團隊稱為“ProteinGPT”,其一鍵生成的大分子藥物已獲得了實驗驗證。前沿的AI技術在生物醫藥領域落地成全新的算法工具,都相繼向大眾亮相。

“在堅持製藥新勢力的同時,我們也想應用平台定制蛋白的優勢,與藥企合作,為雙抗、ADC等複雜分子提供偶聯蛋白。” 百圖生科聯合創始人、首席執行官劉維告訴虎嗅。

圍繞新藥研發,AI製藥領域,“智能算法、(機器人)濕實驗、專家經驗“三位一體”的創新模式正在形成一種新的行業範式。在其中智能計算能力的提高,也在醞釀更大的改變。

“人工智能的發展落地確實是量變引起質變的過程。”溫書豪向虎嗅表示。在這個過程中算法的突破將會帶來指數級的改變。“未來,AI與機器人技術會像水和電一樣,成為新藥研發的一種基礎設施。”而算力的不斷提升,AI與新技術的持續融合,也讓算法對更複雜體系的模擬成為可能,以精確的預測為研發保駕護航,持續提高藥物臨床實驗的成功率。

可以說,AI製藥等新技術的發展,給複雜分子研究提供了新的可能性。新藥研發的第四波浪潮背後,也帶有AI技術滲透在多個環節,加速和賦能多特異性藥物的設計與研發。新一代多特異性藥物,或許正加速向我們走來。而AI能發揮多大價值,中國企業是否能在這片廣闊的市場中掌握先機,還需要在漫長的研發中經受考驗。

當然,無論是第四波浪潮還是AI技術、大模型都不應該被過度神化。未來,他們都還有很長的路要走。AI技術還需要與產業的持續互動,才能實現更大突破。

中國創新藥企的野心和內捲

由於基礎研究普遍較弱,已有科技成果轉化難等問題,長期以來,中國醫藥創新主要依靠在醫藥行業沉浸多年的海外研究者回國創業。

而從創業者心態看,與20年前第一批回國創業者希望讓老百姓吃上便宜的靶向藥不同,新一代創業者更加希望能夠搶占“全球新”的高地。

和導師Mark一同回到中國創辦賽得康的張洪濤,就曾不無遺憾地告訴虎嗅,以往實驗室的研究成果都是交給藥企去做轉化,結果往往是沒有得到足夠的重視,最後讓競爭者後來居上。

“現在競爭非常激烈,如果你不能很快的把它推進,那麼你就失去了先機。”張洪濤說,如果不出來創業,只是發幾篇文章,並不能達到你想達到的目的。

這個目的除了有搶占“全球新”的野心,還有希望更快讓藥品上市治病救人的信念。

之所以選擇中國,也與中國的創業氛圍、產業支撐等因素有很大關係。其中,非常關鍵的因素就是成熟、完備、性價比高的CRO服務體系。CXO,也就是為藥企提供“合同外包服務”的組織。目前有CRO、CMO、CDMO和CSO等,可以圍繞研發、生產、銷售等藥品研發產業鏈提供支持。

中國的“工程師紅利”之下,中國CXO取得快速發展。根據第三方機構觀研報告數據,2017年以來僅CRO市場就從290億元增長到了2021年的639億元,預計到2026年將達到1878億元。這一行業年度增長最高達到34%,普遍都在20%以上。這個增速遠超同期醫藥行業整體的增長。

而AI藥物研發服務作為新一代研發技術,正逐漸成為藥企在激烈競爭中降本增效、提高研發成功率的重要工具而備受青睞。一些AI藥企選擇自建管線,投入從靶點發現到臨床實驗的創新藥研發;也有像晶泰科技這樣的服務型平台,以廣泛的合作與AI+模式的賦能,尋求藥物研發的規模化效益。這樣的技術正在成為中國藥企創新轉型中的AI“新基建”。

據第三方研究機構艾瑞建模測算,2020年到2025年間,中國AI製藥的市場規模年復合增長率可以達到56.8%。

這些都給回國創業者,甚至是海外的創業者提供了信心和保障。

然而從整體來看,新藥產業的挑戰仍很明顯,其中最為突出的瓶頸問題,就是如何讓新的生物學發現跨越商業化“死亡之谷”,如何快速爭取到研發投入,並在投資耗盡之前轉化為藥物產品。

當然,在有的時候,上市並不等於“善終”。“中國創新藥不能上市,一旦上市就沒有故事可講”,已經成了投資界廣為流傳的話題。其背後原因是多方面的,既有創新藥本身商業化難的問題,也有中國藥企不擅長創新,靶點過於集中帶來的同質化競爭、低水平重複問題,乃至定價體係不完善的問題。

這些也引發了“內捲導致同質化競爭,進而導致國產創新藥醫保談判價格越來越低,導致企業入不敷出難以持續創新”的惡性循環,最終導致新一輪國家醫保目錄談判前,至少13個符合條件的國產創新藥主動棄權。其中就包括了康方生物的雙抗。

醫保基金是中國醫藥市場最大的支付方,曾經是新藥最看重的對象。離開醫保支付,這些新藥的前途如何,也將影響投資界對新藥價值的評估,在某種程度決定著創新藥的走向。這些並非技術進步就可以解決的。

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