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普华资本李杨:新药投资的机遇与挑战

来源:泉州网站建设   时间 : 2019-04-11 19:05  编辑 : 泉州网站建设

图片来源@视觉中国 钛媒体注:本文为普华资本董事李杨在“青桐大咖说”第39期上的重点分享内容,她分享

普华资本李杨:新药投资的机遇与挑战

图片来源@视觉中国

钛媒体注:本文为普华资本董事李杨在“青桐大咖说”第39期上的重点分享内容,她分享了国内新药的行业现状、新药投资的机遇及4大提升环节,新药投资的3大挑战以及创&投所需的4大综合素质

普华资本李杨:新药投资的机遇与挑战

中国新药市场的白热化竞争

普华资本李杨:新药投资的机遇与挑战

观察中美两国市值前十的头部医药企业,我们会发现:美国头部医药企业多是自己的优势品类,靠早期研发、生产、销售,取得了非常好的市场表现;而中国头部医药企业更多是以经销、分销的模式赚取差价。

整体来看,我国头部企业主要通过代理产品获得国内市场份额,医药研发还处在中早期阶段。在此前提下,给予中国生物医药创业型,或者研发驱动型企业的空间非常高。对于欧美强势的生物医药企业来说,中国是不可或缺的市场,国内新药企业要想与其竞争并弯道超车,需要非常强的团队综合能力,也需要在选品上做足准备。

普华资本李杨:新药投资的机遇与挑战

罗氏赛诺菲为例,外国药企在海外市场的竞争已演化到“相互狙击”的阶段。因此,在某些医药品类上将中国定义为新兴市场。罗氏的赫赛汀在2018年销售额为69.27美元,因为类似药物竞争,在欧洲及日本市场它的销售额其实下降了16%。

为什么会发生这种情况呢?

欧美地区生物医药研发早于中国,生物类似物也发展的较快,类似仿制药的逻辑,达到相同的医疗效果。但是其他国家,特别是在中国,生物类似药的市场竞争并不是很激烈,国际市场增速达11%,主要增速集中在中国,这是海外药企关注中国市场的一个重要原因。

从赛诺菲的市场人员安排策略上也能够看到对中国市场的重视。中国人口基数非常大,国外很多药品覆盖处于空白状态,新品种药物在中国市场增速强劲。即使存在极端压价和带量采购,还是会带来可观的市场增量。

所以,在白热化竞争之下,我认为中国的新药企业面临冰火两重天的局面。国内品牌看到了本土市场的蓝海,但也面临着已有玩家的竞争。

所以,在我们的投资逻辑中,我们会把整个市场进行概括的分类:第一种是纯蓝海市场,头部企业很容易获得垄断性地位。第二种是外企有一定的市场覆盖,也就是现在面临的市场环境,虽然直面竞争,但中国企业会获得政策性的保护,比如大数据管控、国产品牌优先采购,国内公司未来在专家的合作信任度也存在优势,定价和销售模式上会产生更符合国情的技巧。

中国成为创新药研发最适土壤

从整体来看,整个中国创新药研发的土壤和环境是非常好的。即使在外企有一定的市场覆盖下,中国企业因为特定的原因成为了市场上燃起的新星。

普华资本李杨:新药投资的机遇与挑战

现在国内资本市场对新药的青睐因素非常多,可能是其他行业的资本流动到新药研发领域,也可能是大家看到了生物医药领域的研发性人才激增。2010-2018年投融资事件数量激增,初期融资的金额也非常大。

我们研究欧美新药投资市场时发现,每个轮次都有比较专业的投资人形成固定的圈子,抱团互相接盘,给企业相对平稳的估值体系并帮助上市,灵活的通路将企业的研发风险分散到不同的机构甚至个人身上。

中国的投资环境趋向专业化,虽有跟风的嫌疑。随着港股吸纳一部分龙头研发企业,国内也推出了科创板。对于研发型、国家战略型的新兴企业我们都会给与支持,即使在亏损的情况下,我们会根据筛选投资人及项目的质量保证其市场流通性。当然,这是我们的一个愿景,随着行业专业化程度提升,我觉得这个还是可以实现的。

还有一个原因是政策,和仿制药相关的政策其实也在挤压中间商到仿制药企的利润空间,将市场环境引导到创新和研发方向上去。中国特有的政策条件使得国产品牌得到了很好的推动。

新药投资4大可提升环节

在整个新药投资过程中,我们发现,有很多新基础技术、新研究方案、新概念都可以帮助新药提升快速上市的可能性。主要有以下4个比较重要的提升环节:

普华资本李杨:新药投资的机遇与挑战

1.发展分子影像学和分子病理学的精准诊断

尽管我们现在看到较多老年痴呆症药物或者跟神经相关药物的失败案例,但比如AZ这个项目上能够用PAT/CT看到淀粉样蛋白的沉淀,我们也可以用其他的一些分子诊断产品看到药物代谢情况。这其实也是一个非常大的突破。

2.分子标志物的发现和应用

其实分子标志物的发现并不新鲜,它很久之前就属于基础科研的一部分,现在更重要的是分子标志物的应用。接下来,还会有更多的分子标志物去帮助我们从最早的筛查疾病到诊断疾病的精标准,以及到最后整个治疗环节的用药及愈后等。

3.人工智能技术在临床前环节的尝试

人工智能和新药研发的结合,一直是大家探讨的一个热门话题。行业里很多项目,大多都是根据新药研发所拆解下来的不同步骤,有的是针对小分子药物,有的可能是针对分子标志物的应用,将表征与分子标志物进行关联性分析。

这些企业他们在早期是将公开数据库或文献,来进行算法的打磨。后期就会跟企业去进行更多的尝试与关联。这样的企业现在相对来讲较早期,能真正做到比较大的销售额或达到盈利的企业也比较少。

但是,我们对这块的信心比较足。希望后面有更多的能提升整个新药研发过程的创新方法出来。我觉得它都算一个比较智能的尝试。

4.多组学多维度数据的打通

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