未來，醫(yī)藥行業(yè)的飛躍機會在哪兒？

每經(jīng)記者 林姿辰    每經(jīng)編輯 楊夏    

在經(jīng)歷了10年的躍升式發(fā)展后，中國醫(yī)藥行業(yè)已在世界舞臺嶄露頭角。根據(jù)國家衛(wèi)生健康委，2023年底我國在研新藥數(shù)量占全球數(shù)量的比例達20%以上，在全球已經(jīng)躍居新藥研發(fā)第二位。

現(xiàn)代醫(yī)藥從萌芽到如今的日新月異，經(jīng)歷了近200年的歷史。

醫(yī)藥行業(yè)的未來發(fā)展趨勢究竟如何？

AI看未來：CGT領域潛力巨大，靜待技術突破

月之暗面旗下AI大模型Kimi給出了其預測：

創(chuàng)新是醫(yī)藥行業(yè)發(fā)展的永恒主題。隨著小分子藥物、抗體類大分子藥物技術的成熟，新的治療技術如ADC（抗體藥物偶聯(lián)物）逐漸成為腫瘤治療的新范式，展現(xiàn)出巨大的市場潛力。此外，細胞與基因治療（CGT）領域雖然近年熱度有所下降，但其潛力依然巨大，靜待技術突破。這些新技術的發(fā)展不僅推動了新需求的涌現(xiàn)，也為醫(yī)藥行業(yè)帶來了結構性的投資機會。

另外，國際化成為醫(yī)藥行業(yè)新的趨勢。中國創(chuàng)新藥企業(yè)正積極出海，多款產(chǎn)品在海外市場獲得批準，凸顯了中國生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)正加速出海擴張，逐漸走向國際市場。這一國際化進程不僅為企業(yè)提供了資金支持，還加速了創(chuàng)新藥的國際化進程，提升了企業(yè)的全球競爭力。同時，全球醫(yī)藥市場持續(xù)增長，主要由發(fā)達市場品牌藥驅動，預計到2028年全球藥品支出將達到約2.2萬億美元。

不過，醫(yī)藥行業(yè)的風險管理也值得關注。企業(yè)需要關注政策新周期下差異化創(chuàng)新品種、剛需治療性品種的競爭優(yōu)勢，并立足創(chuàng)新，關注新技術帶來的增量空間。

專家展望：AI可更快設計新藥物，縮短研發(fā)時間

就上述問題，《每日經(jīng)濟新聞》記者（以下簡稱NBD）與CIC灼識咨詢董事總經(jīng)理劉立鶴展開了討論，以下為采訪實錄：

NBD：未來10年，哪些新興技術將對醫(yī)藥研發(fā)產(chǎn)生重大影響？

劉立鶴：隨著ChatGPT等熱門技術的不斷發(fā)展和滲透，AI藥物發(fā)現(xiàn)技術將對醫(yī)藥研發(fā)具有變革性的影響。AI相較于傳統(tǒng)藥物研發(fā)可對大量現(xiàn)有的藥物數(shù)據(jù)進行深度學習，以此分析藥物的化學性質和生物活性，更快地設計新藥物，預測藥物的吸收、代謝和毒性等復雜過程，從而縮短藥物研發(fā)時間。

NBD：全球醫(yī)藥行業(yè)的競爭格局將發(fā)生哪些變化？

劉立鶴：中國將憑借完整的供應鏈和強大的工程師及科研人才儲備優(yōu)勢成為全球重要新藥研發(fā)中心，未來全球醫(yī)藥研發(fā)中心會集中在中美兩國。此外，MNC（跨國公司）通過BD（商業(yè)拓展）交易購買中國醫(yī)藥研發(fā)公司及其早期研發(fā)產(chǎn)品的投入力度越來越大，交易愈發(fā)頻繁。

NBD：您能舉例說明中國企業(yè)在全球醫(yī)藥業(yè)中的角色轉變嗎？

劉立鶴：今年，阿斯利康就一款臨床前創(chuàng)新小分子脂蛋白（a）抑制劑YS2302018，與石藥集團簽訂超20億美元的合作。在上海進博會首次亮相的腎病產(chǎn)品組合-小分子補體B因子抑制劑Iptacopan和口服內皮素A受體拮抗劑阿曲生坦（Atrasentan），有望作為腎病領域的重要療法。而其腎病產(chǎn)品組合來源于諾華的收購，2024年1月，諾華正式收購信瑞諾醫(yī)藥，擴大了其在中國的腎病產(chǎn)品線。這些收購案例均可以說明未來中國將成為全球主要新藥研發(fā)中心之一。

NBD：未來10年，您認為創(chuàng)新藥行業(yè)能否實現(xiàn)可持續(xù)盈利？是否存在科技泡沫的風險？

劉立鶴：未來10年，中國創(chuàng)新藥可以實現(xiàn)可持續(xù)盈利。所謂“創(chuàng)新泡沫”，本質上是對那些缺乏真正創(chuàng)新性或臨床價值的藥物的過高估值。市場上出現(xiàn)泡沫是一個自然的經(jīng)濟現(xiàn)象，屬于市場調節(jié)的一部分，優(yōu)質的創(chuàng)新藥仍可以在中國盈利。國內近年來也加大了對創(chuàng)新藥研發(fā)的政策支持，患者對新藥的需求逐步增強，尤其是針對一些重大疾病和慢性病的治療需求，這也為創(chuàng)新藥提供了廣闊的市場空間。

NBD：AI等技術飛速發(fā)展，醫(yī)藥行業(yè)需要警惕的風險和挑戰(zhàn)有哪些？

劉立鶴：AI技術在醫(yī)藥行業(yè)的風險和挑戰(zhàn)主要來自臨床數(shù)據(jù)安全管控。為了訓練和優(yōu)化AI模型，尤其是深度學習模型，必須依賴大量的數(shù)據(jù)輸入，以保證模型的準確性和可靠性。然而，醫(yī)療臨床數(shù)據(jù)本身包含了大量的個人隱私信息，這些數(shù)據(jù)的敏感性決定了它們在法律上的嚴格保護，因此，醫(yī)療行業(yè)中的數(shù)據(jù)共享和流通受到極大限制。這使得可用的臨床數(shù)據(jù)量大大減少，從而影響了AI技術在醫(yī)療領域的快速迭代和應用。