? ? ? ? 在經歷了10年的躍升式發展后，中國醫藥行業已在世界舞臺嶄露頭角。根據國家衛生健康委，2023年底我國在研新藥數量占全球數量的比例達20%以上，在全球已經躍居新藥研發第二位。

? ? ? ? 現代醫藥從萌芽到如今的日新月異，經歷了近200年的歷史。

? ? ? ? 醫藥行業的未來發展趨勢究竟如何？

? ? ? ? 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：

? ? ? ? 創新是醫藥行業發展的永恒主題。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（抗體藥物偶聯物）逐漸成為腫瘤治療的新范式，展現出巨大的市場潛力。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。這些新技術的發展不僅推動了新需求的涌現，也為醫藥行業帶來了結構性的投資機會。

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

? ? ? ? 不過，醫藥行業的風險管理也值得關注。企業需要關注政策新周期下差異化創新品種、剛需治療性品種的競爭優勢，并立足創新，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，縮短研發時間

? ? ? ? 就上述問題，《每日經濟新聞》記者（以下簡稱NBD）與CIC灼識咨詢董事總經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藥研發產生重大影響？

? ? ? ? 劉立鶴：隨著ChatGPT等熱門技術的不斷發展和滲透，AI藥物發現技術將對醫藥研發具有變革性的影響。AI相較于傳統藥物研發可對大量現有的藥物數據進行深度學習，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，從而縮短藥物研發時間。

? ? ? ? NBD：全球醫藥行業的競爭格局將發生哪些變化？

? ? ? ? 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勢成為全球重要新藥研發中心，未來全球醫藥研發中心會集中在中美兩國。此外，MNC（跨國公司）通過BD（商業拓展）交易購買中國醫藥研發公司及其早期研發產品的投入力度越來越大，交易愈發頻繁。

? ? ? ? NBD：您能舉例說明中國企業在全球醫藥業中的角色轉變嗎？

? ? ? ? 劉立鶴：今年，阿斯利康就一款臨床前創新小分子脂蛋白（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藥，擴大了其在中國的腎病產品線。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中心之一。

NBD：未來10年，您認為創新藥行業能否實現可持續盈利？是否存在科技泡沫的風險？

? ? ? ? 劉立鶴：未來10年，中國創新藥可以實現可持續盈利。所謂“創新泡沫”，本質上是對那些缺乏真正創新性或臨床價值的藥物的過高估值。市場上出現泡沫是一個自然的經濟現象，屬于市場調節的一部分，優質的創新藥仍可以在中國盈利。國內近年來也加大了對創新藥研發的政策支持，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，這也為創新藥提供了廣闊的市場空間。

? ? ? ? NBD：AI等技術飛速發展，醫藥行業需要警惕的風險和挑戰有哪些？

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