大药企疯抢中国管线：资本寒冬下中国 Biotech 的机会与幻觉 | S9E17
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大家好 欢迎大家来到 What's Next 科技早知道 我是雅贤

因为我本人是生物学背景的对医药类的话题非常感兴趣自己也主理了一个聚焦生命科学和医疗行业的播客 ATGC Doctors Chat 所以这期节目呢就是我自己与我自己的串台欢迎大家在 shownotes 中找到节目信息订阅我的节目好了下面就是正片了听我朋友们大家好欢迎大家来到 ATGC Doctors Chat 我是雅贤我是周秀

我们的节目一直是关注中国的创新药发展从 2015 年开始随着资本的助力中国诞生出了一批具有优秀创新的药企无论在创新能力还是科研水平上都达到了国际领先水平但是最近几年资本市场低迷那创新药也随之遇冷使得中国 Biotech 的前途成为大家所关注的问题那我们今天就想从商业的角度来聊一聊在中国 Biotech 面临的挑战以及可能的发展路径

那我们今天请到的嘉宾是我两位来自清华的师兄首先是书肖他是圣鼎医药投资合伙人书肖师兄先跟大家打个招呼介绍一下自己吧

哈喽大家好我本人是圣鼎医药投资的创始后人然后我做生物医药的中早期投资也超过 10 年了在这个之前应该算是一个从事了很多的跟临床和跟研发创新药相关的研发工作回国之后是两项国家重大新药创制的专项负责人

所以也在国内这个带着队伍沉浸式的体验了一把这个国内创新要研发的这个浪潮哈

还有呢就是李明希他是上海派龙生物科技有限公司的 CEO 明希师兄好好的大家好我是李明希很高兴啊今天有机会跟大家做一个分享和交流我自己是跟书校都是清华生物系本科然后在美国 UIC 升化学博士但走了一条可能跟大部分的这个

生物学博士不太一样的职业路径我从毕业回国之后就进了投资行业然后在投资做了一段时间之后又觉得应该要去企业所以到了企业去做 BD 和投资在 19 年的时候从投资机构自己亲自公生去到企业做孵化从头建立了派龙生物

利用最新的人工智能相关的一些技术去做小分子的信号研发目前的话我们也是有产品在国内进行这个零算试验所以是经历了过去十多年整个中国生物医药行业的所谓的这一波浪潮的发展吧

那其实在过去的五年时间里啊中国的 BioTech 其实是经历了一个巨大的周期哈从疫情过后医药行业的泡沫消退然后美元基金撤出然后国内的 IPO 收紧 BioTech 其实现在很难在资本市场融到钱那与资本市场的冷清相对应的呢是中国创新药的管线正在成为大药企们追捧的对象就是 2024 年中国创新药企 License Out

也就是对外授权的这个交易数量和总额都达到了新高那我不知道明希师兄是怎么看待国外的要起来中国买买买然后逼低中国资产这件事情的呢

我觉得这个里面从大的层面我觉得有几个很重要的原因第一个就是中国的创新还是在过去几年逐渐得到了大家起的认可但这个背后如果稍微展开的话又有几个我觉得很重要的因素第一个就是确实过去这么多年中国投入了很多的钱和资源在这个行业当然这个钱也产生了它一些泡沫这个是它的副产物但我觉得这投入肯定是毋庸置疑的这是第一个第二个就是我觉得整个的

中国的人才尤其是可能十年前十五年前回国归国的这一批海归或者是在国内的大瑶起的研发中心成长起来的这一批优秀的科学家他们在过去的这一段时间的努力确实得到了有很多的成果这是第二个第三个呢我觉得就是从大瑶起的角度确实碰到了他们的大的品种在未来几年

有专利权要到期的这样现实的一些问题所以我们都不得不要去买新的产品去补充他们的管线第四个呢就是说中国的创新的这些产品在全球确实是有它的竞争力这个不管是从产品质量的角度从效率资本利用的效率的角度就是中国创新产生的这些产品说的直白一点又便宜又好

所以所以大力要求他就天然的这个动力去中国去去买或者是 license 这些这些产品所以我觉得我觉得这个是背后他的除了这个之外刚才我们提到资本寒冬国内最近几年的资本的供给的不足也致使中国的这些企业他也有动力去

去许可有些他可能是主动的有些甚至是被动的对吧他说不得不去许可因为我不许可的话可能我没有足够的资金去推动我管线力的其他产品的研发甚至还有一些企业面临说我不许可的话可能我都没有办法再继续生存下去

所以这个也是有主动有被动的当然还有一些其他的一些可能相对可能没那么重要的原因包括对吧国内也鼓励是从政策的角度政府的角度鼓励企业对外出海鼓励大家去能够去国际化等等所以我觉得这些多个不同的角度的这些因素的综合起来导致了过去几年我们看到这个非常多的中国的要这个 biotech 去出海把自己产品对外去许可

我看到一个数据说现在国外大药企有三分之一的这个新药现在都是来自于中国 license out 的这些产品对这个比例我觉得还会再上升

有些大的药企比如说肿瘤肿瘤的管线已经超过了 50%都是从中国 license 来的甚至有一些当然不是 MNC 了可能美国的一些上市的一些药企它所有管线都是中国 license 来的所以我觉得三分之一这个比例肯定只会上升在短期内肯定只会上升不会下降

对但这个数其实也是就去年才出现的嘛对吧之前其实也没有这么的 crazy 哈然后不过确实像包括今年一月份这个我们在那个 JP Morgan 的时候

我们居然听到有一个欧洲的药企说他们已经决定把自己所有的研发和管线都砍掉了专注于在中国找资产所以一方面中国的资产水平可能到了这个阶段然后另外因为国外他们有一个说法叫 afraid of missing out 对你买了我没买我就会被人 question 你为什么不去买所以大家就都开始买买买所以

确实这个 Trend 我觉得还会持续一段时间其实中国的矿心管线他们的同样的管线在美国的话其实是会卖的更贵的为什么中国的资产会这么便宜呢

几个原因第一个就是中国还是卷虽然大药其实在中国少货但是卖家不止一个同一个靶点可能中国有十家在做而且在某些阶段的时候其实对大药来讲它很难评价谁会更好比如说十个产品

都在临床前或者是 IND 附近这个时候你是很难评价谁比谁好的临床前的数据可能大家有些差异的话你如果没有特别清楚的一个临床的这个 differentiation 对大预期来说这个资产其实差别不会特别大所以中国就经常会碰到这样的情况就太拳了

这是一个 supply demand 的问题你供给多了那自然价格就会下降当然第二个就是创业者我觉得过去对于去跟怎么去大家去沟通怎么去跟他们谈价格怎么去 negotiate 怎么去双方的文化上的差异等等我们这些企业可能自己也没能够把自己卖出一个好的价格就没有能够把自己这个 position 能够 deliver 得非常非常清楚让 big pharma

能够认识到我们这个资产的这个价值就是说白了我们可能卖的太便宜没有能够卖出它真实的这个价值所以我觉得这两点都是非常重要的原因我们确实还有一个我觉得还有一个原因可能是从投资人的角度因为中国我们可能确实做的比较便宜所以投资人觉得哇我花了一块钱我现在卖十块哇我觉得我已经我已经卖得很好了对吧但

但是可能这个我应该卖 50 块的所以这个大家的预期也会有不一样美国的投资人他可能我们叫 sophisticated 所以他对他自己资产价值的认知或者预期他会不一样这三个原因是我认为可能为什么中国的资产卖的相对比较便宜的原因在清华开那个论坛的时候舒耀师兄说的是这种国外大要企在国内逼迪中国资产的趋势还是会持续是吗

对我觉得就是短期内我说的短期可能是两三年对吧这个窗口应该还是在的就是即使我们考虑到特朗普现在这么折腾我们调研下来我们觉得确实就是这个人感觉已经快成失信人了他怎么说和他怎么做可能会有一定的差别然后即使他想做就是从 license 的这个技术入境的角度来讲就是他的政策抓手可能也是不一样

不太多的我提到就是后面可能会影响这个趋势的可持续性的我觉得是批量的中国资产质量或者说数据质量的可重复性和这个证明证伪这件事情你说的是临床实验的数据的可信度吗对因为我这次去美国也被多次问到这个问题嗯

其实之前大家可能普遍的怀疑中国的数据的真实性但是这一点上面每次有海外的同仁们问到我是很明确的告诉他现在这个数据造假是肯定不存在了对吧它已经不再是一个黑或白的问题了它更多的是一个灰度管理的问题但是

我觉得不可否认的是中国的这个临床环境或者就是说他的医疗环境其实包括他的病人的情况医生的这个就是他 practice 的情况跟美国其实还是挺大差异的我觉得你把同样的一个 protocol 对吧然后在中国做出来了这个 positive 的结果然后你拿到美国去

这个不管是什么原因他没有做出来很理想的结果我觉得这个也不是不可能出现是吧但是就这个里面他怎么归因对吧大家怎么解读这件事情我觉得会是一个挺大的不确定性但是 again 我个人是认为

就是中国的临床实验这一块其实已经很成熟了已经不存在所谓数据造假的问题国外的企业它多多少少我觉得也会能够意识到这一点只不过就是确实他们对于中国的医疗体系

太不了解了我曾经开个玩笑就是我跟他们说你可以到中国医院里来进调对吧你自己来看一看然后他说不行说你们医院太恐怖是吧一进去以后就 totally 就找不到北是吧也没法在医院里开展工作就是咱们中国的医疗条件叫软性的这些东西对于美国的这些医疗从业者比如美国的这些医生来讲可能确实是比较

不好理解的一个状态书家讲的这个就很多是还是科学上的问题就是说光是中国的资产会有这样的问题就美国过去 MNC 在全球 BD 的这么多项目这个是非常常见的一个事情就很多就是科学上不是说我一期做完我最终就能够三期获批对不对很正常不是我们因为它是中国的数据我们就怀疑它我觉得不应该是这样近时的你不知道有没有发现随着年龄增长势力也在悄悄变化

看手机有点模糊电脑屏幕要调得更亮开车时远近切换总觉得有延迟出现这些视觉问题可能不是眼疲劳而是因为我们的眼睛自动调教镜头心状体的弹性在减弱眼睛开始老花了这时候我们不得不看远时戴一副近视眼睛看电脑时又换上另一副来回切换十分繁琐别担心近视又老花蔡司有办法

蔡司在光学领域已经深耕 179 年从半导体制造工业质量与研究医疗技术再到消费者光学领域都能看到它的身影蔡司集团共享创新技术深厚的技术底蕴保障着每副蔡司眼镜的品质

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我们还是想聊一聊关心一下中国 BioTech 以后如何发展那你像如果在美国的话我们也看到有像这个 Regeneron 或者说 MG 还有 GenoTech 就是从这种小的 BioTechcompany 成长成为这种 BioPharm 甚至是 MNC 的这种例子那你觉得中国的 BioTech 有这种希望吗或者说是如果想要成为大的这个 Pharma 的话还缺点什么呢

对我觉得其实你看美国的过去的几十年最终从 Biotech 成长成 BioPharma 的比例是极低极低的因为五十年美国的 Biotech 太多了这非常小概率比做成一个药的概率还要小这背后呢其实还是有我觉得有几个很大的逻辑第一个呢就是它在发展过程当中碰到一个

十年一遇的一个大药甚至二十年一遇的一个大药一个极大的品种可以最终支撑起它整个的 pipeline 所以一定会有这么一个产品第二个就是在公司的发展过程当中它从研发向商业化的转变这里面是有非常多的挑战的怎么从研发公司变成商业化的公司能够把自己的药还能够卖好第三个就是你最终还能够在

并购这条道路上能够走得比较好更多的去不管 in license 也好或者是 acquire a company 也好把 portfolio 能够打造出他自己的护身盒我觉得这几个都是必备的条件如果这几个条件里面任何一个人做得不好的话你不可能成为 biopharma 了中国其实过去十年我们已经看到有一批的 biotech 已经成长成 biopharma 百计吗我觉得我能想到除了百计也没别的了

我觉得百济也好信达也好包括现在的康芳也好都能够看到这样的一些一些影子在里面但未来它能不能做得更大做得像像美国这些这些 bio pharma 一样我觉得这个这个当然留个时间去拒检但我觉得现在他们已经有有这样的一些至少经历了刚才讲的对啊他们背后都有一个现象级的大药第二个就是他们从研发向商业化的这个转转变过程其实也已经已经经历过了啊

目前看来也还不错但后面就看他们从这个 in-license BD 这个角度怎么能够扩张能够更有条理更有效率的去完成这个事情这个当然还需要时间写但我觉得在今天这个阶段他们是有这样的因子在里面的对我还漏掉了一个就是说这白发还需要一个非常强有力的领导团队就是

就能力非常均衡的这样一个管理团队因为你光是会做研发这是不行的你光是一个好的科学家你不可能带出一个 Bio Pharma 所以对于这个团队创始人加上这个管理团队的这个能力的要求其实是非常高的刚才录掉第四点就未来可能更多的 Bio Tech 它只是我聚焦在我的优势的领域把它能够做到最好最终能够给投资人带来相应的回报给自己的这个

创业的路划上了一个非常好的句号这个我觉得对于大部分中国的 Biotech 来说会是它的归宿这就跟美国大部分 Biotech 一样对吧那未来的话我觉得这样的一些这个窗口对于中国的 Biotech 来说其实是越来越小的我觉得更多的中国的 Biotech 会像美国的这些 Biotech 一样更聚焦在说我自己能够做到

我自己的一个产品或者一个 portfolio 最终被大的企业并购也好或者拗 license 自己的产品也好就做好自己非常非常擅长的事情我补充一个 2010 年从美国回来我刚入行的时候那个时候我的老领导教了我一个事情就是如果说我们所在的这个产业有一个事情是最最最重要的他当时跟我讲的是品种

所以我觉得整个这个行业其实首先它是围绕着品种构建的其实刚才明希也提到了如果我们去看任何一个现在很大的这个发马它最早肯定是由于一个很大的品种先做起来的然后应该说就是它的成长其实它也是跨越式成长

每一个跨越都是伴随着一个这个非常重磅的品种那至于这个重磅的品种是他自己搞出来的还是从外面买进来的这个我觉得可以再论但是他 Farma 或者 Biotech 的生命线它一定是和品种的这个生命线是高度重合的

所以这个我觉得也是就是我观察这个这个行业的一个一直以来的一个视角包括我之前就是做投资也一直就是秉承着这个这个理念吧所以我也是就借着这个节目感谢一下当时带我入行的那个领导我觉得确实他是很准确的把握了这个行业的一个命脉啊然后我觉得在品种之外就是我近几年意识到了一个很重要的问题其实就是资本

就这个行业就它的商业模型其实是和任何一个其他行业都不一样的它是一个高度

这个资本依赖的行业我觉得基于这两点我们再回看就回答你刚才说的这个问题其实坦率讲我是有一些忧虑的就当时我们底下也探讨过这个话题有人建议过我说你可以去看一看日本的这些现在所谓的这些排名靠前的这些 MNC 他们是怎么怎么崛起起来的

后来我就回看了一下现在这个日本最大的应该是五田是吧然后大概是 300 多亿这个美金的 revenue

然后其次是安斯泰莱安斯泰莱大概是 100 多个亿吧就如果没记错的但是我觉得其实这个日本的这些这几个大的公司它的发展历程和它的这个发展阶段其实跟中国和现在的这个世界格局其实不是特别有可比性就因为我看他们其实真正发力都是从 90 年前后开始开始发力的

90 年代那个时候全球的那个时候全球的创新商还是一个高度未被满足的临床需求的这么一个市场因为我看那时候五田的最主要的产品要不就是什么抗生素对吧然后消化领域的东西

这个包括蜜尿对吧他当时是先跟雅培做了一个合资公司然后就是形成了出海然后之后这个整个这个合资公司帮助他就构建了欧洲和美国的这个营销体系然后然后后面等于是他才开始进行并购这个怎么怎么样但是日本我觉得他作为一个资本市场他其实高度嵌入在整个这个国际的这个资本市场里面的就这个就从资本这个维度上来看他和

中国的情况其实是有巨大差异的然后同时就是包括我刚才提到就那个时代的这个品种的格局其实差别也很大那个时候就确实还是有很多你可以填的空那你现在其实你看大家卷来卷去就是过去一年投入那么多的东西其实都是在

肿瘤 ADC 然后包括可能自免是去年另外的一个新开的领域你在这种高度品种高度趋同的情况下在资本不能够自由流动的前提下是吧就是我很难想象美国会把它的市场

开放给一个中国企业跑去那边去赚钱就这个里边我觉得还是有一些这个核心要素不太完备的地方所以我对于你刚才这个话题就我个人还是相对持中性或者偏悲观吧

说那个中国的包菜可能很难完成全球的商业化这一步就是可能不会有我们想象那么快对吧就是假如说我们能重走日本的这条路的话它可能也是一个就 10 到 20 年的这么样的一个情况但是我刚才想表达的意思就是这里面其实是有一些要素不管是国际格局还是在历史的阶段它已经不一样了我们可能也不能单纯的期待就是说我们抄作业能抄上去

而且那会儿日本恰好是一个日元走强就是日本经济泡沫还没有破灭刚刚要破灭的时候然后他们不是说日本人在美国都买买买吗说三番一整条街的楼都会日本人买对我看了一个挺搞笑的就说是就整个东京的资产价格等于美国所有的土地是吧就说有那么一个时代我觉得挺有趣的但是我觉得现在这个时代也蛮有趣的我们也等待着这个见证历史所以从一个品种到另外一个品种我其实听

很多老师们说过他说就是实验室的课题也是每五年就应当从一个领域然后跨越到另外一个领域这样子实验室才能够不断不断地往前走下去

就真正意义上的这个 blockbuster 这种大品种它很大程度上还是一个相对可遇不可求的吧 Biotech 作为一个资本市场的细分它其实就是一个高风险高回报对吧就是大家参与这个 Biotech 的这个游戏的这些资金他们其实都是来搏这个这一个大品种的爆发对吧那我们现在取之何属的一些中邦灾难就包括像 PG-1 K-1 O-1 然后像现在 G-1 P-1 也算一个

对吧还能有哪一些现在我们能数得上来这东西如果能预测它就现在赛事场上的呢比如说像这种传统那些大小企业像辉瑞什么他们就靠抗生素嘛二战以后他们靠卖抗生素对吧是默克还是罗氏他们力不妥也算是一个 blockbuster 对吧那还有哪一些要能算得上这种

对你像比如说这个基利德的这些产品对吧这个眼科的这几个大的品种比如说这个黄斑的这个 V 就围绕这个 VGF 这个基里的这些这个玻璃体注射的这些品种这都是对现在其实还是有一些就大家很明确的知道这里面肯定能出大品种的领域但是现在可能还没有看到我自己能够认知到的比如像

这个 IPF 对吧就是比如像肺腺外化这种的是吧包括像自免对吧就跟这个免疫就免疫这个轴从科学角度来讲这个人的健康他有几个大的这个轴嘛对吧你像你说 GLP 它其实是个代谢轴的事情对吧就是不管是肿瘤啊

包括自免然后包括 IBD 对吧就是这些肠道的这些对它其实都是在这个严正的这个免疫的这个轴上面所以这个轴上面其实它有可能会出现这个大的这种这个 blockbuster 对其实关键还是看未备满足临床需求对就是假如说我是一个公司的 CEO 我想开发一个新的品类这可遇不可求的品种要怎么遇到啊

这里面其实有一些底层的逻辑我觉得是大家都可以看得到的对吧比如说发病率是怎么样的现有的临床的 practice 是怎么样的未满足的临床需求有多大等等这大家都看得到但这些追踪能不能把它转化成一个做出来一个药变成 blockbuster 这个中间的关联性基本上是几乎没有

有个例子中国做 PD-1 超过 100 家做 PD-1 对不对最终真正是把它做出来卖的又很好这个可能没有绝对没有 1%的概率对吧给一个简单的例子所以这里面很难说有时候就我一个人发现这个没有人发现对吧就这个把你救活知道其他人不知道的这种也几乎没有

所以最终我们要从发现这个东西最终把它变成一个 blockbuster 这中间之经历的这个简直是不只是九死医生能够形容的而且这个东西对 Big Pharma 来说和 BioTech 来讲差别又很大对 Big Pharma 来说我只要我认定这个方向我只要持续的去下注对我来说是一个概率的问题

对

任何一个机会任何一个方向一个把点一个机制最终哪个能跑出来我就跑出来了但对于一个 biotech 来讲我不可能哇十个十个 mechanic 都去试不可能的那我只能是基于我的理解我认为做这个事情最终能够做出来但这个理解不一定对这个理解有可能对有可能不对然后这过程我理解的对倒不一定做的好我做好的过程当中可能又有一些什么样的一些错误又导致我最后

在某个阶段失败了这都有可能然后让我觉得运气很重啊很多人说啊你你这个 Ball Buster 你让他成功了之后让他回来解释他可以讲的头头是道啊一三四五七啊很多各种原因对吧但他真正是不是这样的呢我不一定可能当年的立项和他最终做出来的结果可能都都甚至千差万别这个都有可能这个是我真是科学的魅力啊对不过我觉得这里面可能有有几个点值得我们去思考啊就首先

就是 BioTech 如果大家都已经在认知上已经没有差异对吧大家都知道这个领域能出大药这个

这个大力出奇迹对吧穷举法肯定是谁资源多谁上的快嘛对吧所以这个 Biotech 还是应该秉承它的这个特性对吧你不管是叫所谓边缘创新还是说你得自己得有自己非常独特的这个有差异化的不管叫技术平台还是对这个疾病或者说这个临床需求的认知才能构成这个 Biotech 的这个壁垒我刚才其实突然想到一个事啊就刚才明希讲的这个 blockbuster 能不能预测

其实你看就是所有德国诺奖的科学发现转化出来的产品似乎都是 blockbuster 是吧你比如像 PD-1 是德诺奖的是吧然后这个你看你说利普陀对吧他也是一个就 Statin 其实这个也是德国诺奖的但是就你再细想一想其实

他得了诺奖是因为这个发现很 breakthrough 所以他得了诺奖还是说因为有了一个 blockbuster 的东西出来了使得他够得诺奖的资格是吧就在创新药这个领域里面很多人其实他都会天然强调这个科学的发现的价值而忽略市场推广也好或者去把药卖成一个 blockbuster 这个里面的

我一直有一个这个观点就是说你要真看这些大的发码他们本质上的核心能力其实是教育医生去卖他们的东西因为医生这个群体很特殊所以他们有一套这个针对这个医生这个群体的这个教育体系比如我们做临床实验然后我们搞这个学术推广等等等等但本质上他是靠教育医生去卖他的东西去赚钱的

那我们再回过头来想一想就是中国的这些所谓的创新药企业他们谁曾经证明过自己有教育医生去卖一个他们从来不知道是什么的创新药

就是有谁验证过这件事情至少在我看来好像没有那种特别拿得出手的这个案例所以就这个可能在我看来会是一个这个核心能力上面中国的这些所谓的发码和这些国外的这些卖创新药的发码一个很大的一个差距

之前我跟钟秀读过那个血色财富他其实就是讲那个现在 Summit 他那个创始人博德杜根对他在创立 Summit 之前他其实是 BTKE 之际他是第一代 BTKE 之际的那个公司的 CEO 当时是有了那个公司以后他为了把自己的药卖出去他是解散了一开始最初的他那个创始团队就是他

他因为资源有限嘛他就把一开始那个研发团队全给解散了然后是招了很多就是从大药企业也好然后一些知名的公司也好建立了一支特别强大的这个商业化团队到处去推他的药对这个才最后把他的那个药就是最后也卖得特别好嘛然后我其实我的我的疑问是那你说中国的传统药企他们的那个商业化的那个模式能不能移植到创新药的这个商业化上来啊传统药企的商业化和我们说的创新药的商业化它有什么不一样

我个人觉得这是两套不同的能力明希你在传统企业里面做过你说说我个人觉得其实商业化传统因为中国传统要求的是纺织药企业纺织药这个是同质化是比较严重的所以你怎么去推广纺织药和怎么去推广创新药这个能力差别确实是非常大的

创造信号对于你的销售人员的他的学术的能力要求是非常高的仿制药的话其实你不太需要是完全不同的两套能力体系但是我倒是其实蛮看好中国的这些很多大型的传统药企他在从仿制药向创造信号转型过程当中去进一步的去构建或者升级他们的商业化能力我其实还是蛮看好的中国的这几家其实大家的表现我认为都是

可能比很多的中国新兴的 Biotech 要做得更好就比如说看它的人效比我每个销售我每年的销售带来的 revenue 然后还能保证相应的利润率等等控制费用率等等这套体系我认为他们是做得是不错的中国也好美国也好像刚才说的我能够从零构建一套

这个非常强的商业化的体系和能力中国美国都有这样的公司但这个中间可能会经历很多的困难你想一个公司从临床前进入临床从临床进入商业化都会有这些相应的坎儿他要去卖然后这种创始团队为什么他要解散他的创始团队因为创始团队的 mindset 和他后面商业化的 mindset 就不一致可能会形成他很多的智者

那需要重新打破重来从头去见那这里面都有这样的很多的挑战所以我倒是觉得传统腰起他们在这个转型过程当中尤其是在创始团队他的眼界能力意愿各方面都比较匹配的情况下传统型的仿教向创新要去转型还能够坚持下去我

我觉得这个中国的企业还是能够把这件事情说好的当然你说怎么样从中国走向海外我觉得那是另外一套另外一套不同的思路就中国的这个卖药和美国的卖药比如说这个

这个差别可能就比你仿制药和创销的这个差别更大那这个体系我觉得是对中国的各个要求不管是传统发麻还是 biotech 来讲都是巨大的挑战我换一个例子比如说同样大家都是做投资的然后你说你有一个项目咱们来聊一聊有的投资人就能够坐下来然后听听你你这个科学是什么样子你的 breakthrough 是什么你解决了什么临床需求对吧

然后有的投资人坐下来就是这个东西有没有别人在做你和别人有什么区别这个其实就是

就比较典型的两套沟通的话术是吧你比如说那麦仿耀就是就我就不需要跟你解释这个我这东西到底是干啥的我只需要解释我跟别人有什么差别是吧然后以及商业上的东西但如果你是个创新的东西你就必须要跟人去解解释的很清楚你这个东西是什么它是怎么工作的那

那同时医生又是一个高度保守的群体对吧然后你还你不光得这个讲道理对吧你还得拿出数据来然后你这个数据它不是凭空出来的对吧你得去做临床实验你临床实验怎么设计对吧就这个其实它是一个体系支撑你怎么去沟通的对吧这个我觉得这个差别其实还是还是还是蛮大的对

我看有一个数据就是恒瑞去年年报还有今年一季度报都出来了他们的收入其实还挺高的而且有 50%都是来自于创新药我觉得他们就是一个还挺典型的从纺织药企转型成创新药企的这么一个案例你觉得他们算好吗首先我觉得恒瑞肯定是一个销售能力特别特别特别强的然后我也买了他们的股票不构成投资意见

我就记得特别清楚有一个品种也是治疗肝癌的之前在一个小公司手里

只能卖到个可能大几千万就持续的卖不上去后来这个公司被恒瑞收购了第二年就过亿了好像这个我觉得就是一个同样的一个品种在不同的营销体系下它能够释放的价值不同的一个最典型的案例但是我总是喜欢扮演这个破龙水的角色就是你说恒瑞比如说百分之多少的这个销售额是从创新要来的那这个里面

他可能确实是创新但是另一个角度他可能也不是那种真正意义上的 Best follow 那种

它大部分其实比如说在国际上或者甚至在国内可能也都有类似的肌理类似的品种医生对这个东西其实他已经足够了解了当然我觉得这肯定是一步一步来包括我觉得先生其实做的也蛮好的明希之前的老东家他们手里其实也有很多创新的独家品种我觉得这几家企业算是传统药企转型的比较典型的就从仿制药

然后一步一步到创新药当中间经历很多困难和波折到现在形成了自己相对比较高的一个比例的创新药的这个收入的一个占比并且也有不断的产品对外去许可到海外的药企

也从另外一个角度证明了自己研发的这个能力的提升然后也积极地拥抱海外的国际的资本市场先生也在港股上恒瑞也是很快要在港股上我觉得这都是在未来可能

进一步的到全球去竞争去全球拓展海外市场再做相应的准备打个比方你要海外收购一个企业你要在 A 股你要经历这么一套流程最终去海外收一个企业那是不可能实现的但是你在港股的话你可以很快的去配资很快的去通过资本上去融资去实现这个交易这些我觉得都是中国这些企业必经之路

我倒是蛮看好中国这些就是走的比较靠前的传统药器转型的包括食药呀都在这个路上是走的比较比较稳健也没有说就好高骛远我一下就对啊房价我就不做了我就要做怎么怎么样 first in class 我一堆怎么怎么样我觉得这个是历史它有它发展的一个路径还有什么要补充的吗

就是现阶段我倒是有一个比较乐观的展望因为现在整个 AI 起来了医疗资源在任何一个国家其实都是稀缺的资源那很多的比如说中国的这些患者他们不能很好的管理自己的健康状态当然我觉得跟就跟人性底层的一些东西可能会有一些关系但是我觉得很重要的一点也是跟信息的传播途径和这个对健康的认知教育有很大的关系

那这个 gap 我认为在不久的将来我们其实就能看到也许这些 AI agent 他能够在中间起到很好的一个作用我现在其实也在参与一个项目其实就是想要通过 2C 端的这个 AI agent 把

把每一个人的健康管理起来对吧那具体就是说这个 agent 他有多智能你能管理到一个什么样的程度这个我们先不论但是我认为如果每个人他都有一个 agent 盯着你来做这些事情的话他应该会是一个利大于弊的事情

它是通过一个什么硬件来收集你的数据吗对就我们现在做的一个事情第一就是我们要把每一个人的历史的所有的健康数据要把它就我们不叫整合起来至少把它整理起来对吧就现在其实公有数据已经基本都被 AI 吃了差不多了嘛对吧但是我认为在未来对于每一个个体来讲你的私有的数据其实是非常重要的对吧

你们俩想一想你们的体检数据散落在什么地方对吧你们有没有把把这些数据纵向的把它这个串联起来把里面的信息的勾结关系搞清楚对吧这个可能你们都没有做那我觉得就把一个人的历史上在时间轴上的这些健康数据这个这个联系起来整理起来以及

把未来的所有的数据都堆叠起来就对于个人来讲首先它是一个数据资产另外一点就是现在就我们有一个预判就是说未来的可穿戴设备会越来越多会越来越智能对吧就如果你愿意的话你看你也戴一个手环是吧我也戴手环就如果你睡觉不摘

这个基本上你所有的比如什么心跳啊这个睡眠啊对吧那未来是不是他可以集成上血压对吧可以把这个血糖什么就现在即使你无创血糖不准亚培的那种比如顺感啊对吧这所谓的连续血糖监测他已经非常的便利了这种连续血糖监测可以带来很多的信息我这次听了一个特别有趣的观点哈就是说

美国现在有一个也是 Stanford 的一个一线癌的早筛的产品是怎么做的呢他说很多一线癌的患者第一个最出现的指征是血糖的不正常波动所以当你观察到短期之内你的血糖会有一个巨大的波动的时候你就赶快去做他的一线癌的筛查

这我觉得就是一个非常好的应用场景你有办法可以很便利的获得到日常数据的时候它可能会改变你的整个的这个这个诊疗的路径对吧这个刚才只是举了一个例子你谁会想到这个血糖水平会和肿瘤挂起沟来呢你有连续血糖监测你是不是就会未来是不是就会有连续的血脂监测对吧连续的尿酸监测现在大家都痛风我们想好好喝酒这个总得把这个尿酸控制住是吧

然后这些东西慢慢的我觉得都会上来那这些连续的大量的数据应该都能整合到一个 agent 里面对吧然后当这个 agent 它能够持续的监控你的这些数据就不管是静态的动态的连续的然后我觉得加以实视这些数据它自然就会产生很多的这个数据价值然后从量变到质变它就会给你的这个整个的健康管理带来很多的便利而且

他其实是能够帮助你来培养一个关注健康的习惯的我说我有这么一个 agent 我每天早上起来睡醒觉我跟他说一下我昨天晚上我觉得没睡好你看看我睡眠是什么个情况你对我睡眠调整有什么建议就只要你的注意力在这个地方你的生活质量或者叫你的健康状态就有可改善的可能性我还是对这个事蛮期待的那明星需要有什么展望吗

因为我们自己平时研发过的当中已经用到很多 AI 的一些工具就从我们的角度看来基本上如果你要做新药研发你如果没有 AI 在未来基本上是无法无法去竞争的就传统的一套我们靠一些化学家我们去做 fast follow 去做这些东西

你是没有办法跟有 AI 的这些去竞争的在今天已经是这样的状态在未来 AI 的作用只会越来越重要当然我也期待更多的 AI 在人体数据的收集分析过程当中能够发挥更多的作用从而在临床试验上能够给创新药的研发带来更多的助力我觉得这个也是会是一个大概率的事件我们期待这个事件能够更早的发生能够更进一步的促进创新药的一个

觉得 AI 在医疗产业的落地与其他产业相比算是慢的吗

因为这个里面核心的还是数据的获取相对来说是有它的很大的壁垒从临床前临床两端临床前因为数据不是公开的大家要是有自己的数据他也不会分享之前也有很多人尝试做这个 Consorting 来分享这个也有它现实的很多难度另外一个从临床的数据的角度临床数据对于 AI 来说太少

我们一个临床实验可能你做八百一千个病人已经算多了对吧但这个对于 A1 来讲这个简直是太少必须像刚才我们聊的对吧我们对于健康人的很多数据的收集平时日常的数据你才有可能形成这样大规模的这么大的数据量你才有可能在中间去挖掘形成一些新的一些这个 insights 从而这些能够为我们的临床

新药的研发也会产生助力你像比如说汽车呀什么机器人什么你可以有模拟数据这个医疗这上你也不能这临床实验你也不能模拟啊你只能收集真正世界数据

我补充一个当然这个又可能有点扯偏了现在大家都对神经感兴趣对吧你怎么把这么多的神经元连在一块它就能涌现出这种人的智能不是人工智能对所以这也是为什么我觉得造车这个事我理解它从科学层面上已经解释得很清楚了所以对于 AI 落地它其实是个应用的事是吧

但是对于人是怎么 work 的这件事我觉得底层还有太多东西我们不清楚所以就是 AI 怎么在这个事上落地其实我觉得还是蛮有挑战的那你说的落地是指哪个层面的落地比如说我们从临床前这一方面就是说你从筛选化物或者说是设计一些分子我觉得这方面其实已经算是落地了

假设就是说比如你说从造车这个角度来讲就是你是不是一套 AI 或者加上一套自动化设备你就直接就把车造出来了是吧这个里面可能人都不需要干预那我们期待的是不是说这个药直接就能干出来对吧然后在人身上就能有非常 predictable 的疗效就这个事我不知道明希那边可能对 AI 了解的前沿更多至少我没有看到说

哪个 AI 就靠这个数据层面上就能够很准确的预测一个不管是分子还是什么它在某一个级别上的效果

对这一点我觉得确实是就 AI 现在可能在临床前对于提升效率降低成本这个是大家公认但是你能不能比传统的做得更好对吧这个分子在临床上表现能不能更好或者说临床的表现是不是跟你预测的一致这个还没有得到没有得到验证当然未来可能未来一两年我们会看到一些新闻会出来因为过去十年很多 AI 设计分子现在已经慢慢在临床的这个后期在走

但至少在今天还没有得到完全的一个验证这是第一个第二个就是临床前的成本对于整个药的开发来说成本确实还是个还是个比较比较小的一部分临床试验毕竟还是大头

所以怎么样能够提升临床试验的效率能够利用这 AI 数据能够比如说重塑我们整个临床试验的流程重新改变我们临床的设计最终能够大大的缩短这个时间降低这个成本我觉得这个这个是未来我们比较期待 AI 能够真正能够助力的一个事情但现在我们看到很多的 AI 公司确实在往这个方向在走利用这些数据更好的去定义这个患者人群更好的做临床的更好去筛选这个患者这些都我觉得都是

就是大家在探索的方向也期待這些探索最終能夠最終讓一款藥真正的從一個 idea 到最終獲批能夠產生我們預期的這樣的非常好的臨床的效果之外縮短它的研發的時間和降低研發的成本行那感謝大家然後我們今天就到這邊拜拜好的拜拜

那我们下期再见