專訪醫藥魔方董事長周立運：中國創新藥正從跟隨走向源頭創新，必須以真實世界數據支撐研發立項

每經記者｜金喆    每經編輯｜魏官紅    

創新藥的“牛市”從今年4月延續至今，多個行業指數創新高。

“很魔幻。”回想近一年來的感受，周立運說出了這三個字，他是國內頭部醫藥大數據和智庫公司醫藥魔方的董事長。去年8月，行業還深陷“寒冬論”的陰霾之中，他喊話“中國創新藥十年巨變、春天將至”，今年初，他又呼吁“反內卷”。他說，內卷的后果是海量資金和資源浪費、各類玩家都累而不賺錢。

最近，周立運在社交平臺轉發了醫藥魔方制作的一條視頻，內容是“中國創新藥正創造新的歷史”，率先揭示中國相關創新藥交易總金額已經占據全球交易的52.5%，歷史性成為全球新藥交易第一大國。

每當創新藥行業過熱時，周立運就會“潑冷水”。他覺得，長期主義是醫藥魔方企業價值的第一條，數據賦能行業創新是醫藥魔方的使命，國內頭部創新藥企業都是他們的客戶。周立運提到，堅持長期主義、保持戰略定力、勇于差異化創新，才能規避內卷的低級消耗。

近日，《每日經濟新聞》記者（以下簡稱NBD）就中國創新藥發展趨勢對周立運進行了深度采訪，以下內容為采訪實錄。

NBD：去年8月，從融資、股價到企業個體感受來看，創新藥行業的情緒還是非常悲觀的。您為什么會在那個時候提出“中國創新藥十年巨變、春天將至”的觀點？

周立運：2015年是中國醫藥產業的分水嶺。“7·22臨床試驗數據自查核查”風暴成為行業從“虛假創新”轉向“真實研發”的轉折點。一系列政策變革，力挽狂瀾，構建起覆蓋研發、審批、生產、市場準入的全鏈條政策生態。

過去十年，全球醫藥交易數量從2015年的358筆增至2024年的743筆，年復合增長率為8%，總交易金額從569億美元躍升至1874億美元。中國醫藥交易增速遠超全球，交易數量從55筆增至213筆，總金額從31億美元飆升至571億美元。

交易類型方面，中國從早期依賴License-in（境外轉境內）轉向License-out（境內轉境外），2024年License-out占比達44%，成為主流模式。重磅交易（總交易金額≥10億美元）集中于高創新性產品，如抗體偶聯藥物（ADC），中國企業轉出的重磅交易占比提升至32%，彰顯全球影響力。

中國創新藥產業的十年變革，不僅是技術與市場的迭代，更是制度與生態的重構。政策的持續改革，帶動中國新藥研發水平的不斷提升，實現了與國際標準接軌。同時，市場需求與資本的雙重驅動，也造就了中國創新藥研發的繁榮態勢。在這一背景下，中國藥企交易模式也發生了明顯的轉變，從依賴技術引進逐步轉向自主創新引領，實現了從“跟隨者”到“參與者”乃至“貢獻者”的跨越式發展。

但今天的現狀和成績，怎么過來的，需要銘記。這是中國醫藥行業發展史上最具困境、最具挑戰、最具輝煌的一幕。

NBD：如您所說，我們確實見證了這場巨變。今年初，在大家都說中國創新藥BD（商務拓展）、港股創新藥回到前期高點，行業要走出寒冬的時候，您又不斷呼吁“反內卷”，這是基于怎樣的判斷？

周立運：醫藥魔方是國內做創新藥數據庫最大的公司，今年已經十年。魔方的使命就是數據賦能醫藥創新，我們每天都在思考如何以數據賦能企業研發、臨床、商業化。

我們看到，新藥研發不僅在中國內卷，而且已卷到全球。中國TOP20靶點、進入臨床的活躍管線，全球貢獻率平均高達60%。CLDN18.2、GPRC5D靶點更是貢獻了81%管線。如果算上臨床前管線，占比更加驚人。

我大概是醫藥行業最早提出反內卷的，基本觀點是，產業宏觀調控之手應從微觀管控中抽離，落到真正該做的，一是反內卷(殺創新)、二是反壟斷(殺周邊創新生態)。在今年3月份魔方舉辦的投資交易大會上，我的開場報告系統分析了醫藥行業內卷的歷史、現狀與深刻影響，以及給出了底層的解決方案。具體的解決方案，則是聚焦保護創新者。

海外成熟醫藥市場為什么不扎堆內卷？答案是市場形成了前三效應/BIC效應，任何一個賽道基本是前三家企業賺錢，其他家不賺錢，后續玩家做me-too（在創新藥的基礎上進行再創新）是不賺錢的，必須與前面的產品開展頭對頭研究，做出BIC（Best-in-Class，同類最優），就可以進入市場前三的牌桌。

而中國創新藥行業扎堆內卷的原因是市場準入效率較低，讓先行者的時間優勢完全喪失，以及市場未形成獎勵創新的機制，蜂擁而來的后來者仍有機會賺錢。因此，破除內卷需解決新藥準入障礙，以及保護先行創新者。而對FIC（First-in-Class，指首創藥物）的保護政策，恰恰是當前政策的盲點。

NBD：前段時間，您作為行業專家參加國家醫保局“醫保支持創新藥械”座談會。您的發言主題是“醫保數據如何賦能新藥研發”。為什么會提出這樣的建議？

周立運：原始創新始于臨床需求，跟隨創新始于靶點、分子。過去我們缺乏這類數據，也無需關心這些數據，只要跟隨MNC（跨國大藥企）的決策走就可以了。隨著中國創新走向FIC，缺乏數據指引會讓研發立項缺乏焦點、突破口。

跟隨式爆發的另一面，就是過度內卷。如何脫離內卷，從企業角度來看，需要做真正創新。首先要搞清楚臨床需求。企業研究這些不系統，缺乏隊列研究、真實數據支持、臨床醫生和患者的流向與勢能。因此，我們需要完善兩部分數據：流行病學數據和疾病負擔數據。

可以說，流行病學數據是最基礎的臨床需求判斷依據。

患者人流、就診率、發病率、死亡率，這都是企業管線估值的基本底層數據。目前數據不全，只能采訪臨床專家。臨床專家則限于地域、醫院、科室影響，會存在較大的結論差異。沒有流行病學數據，沒有系統扎實的臨床需求洞察，就難以有真正的原始創新。

目前我國流行病學數據滯后且不完整。以腫瘤數據為例，國家癌癥中心發布的腫瘤流行病學數據為五年前數據，有滯后期。而且，缺乏疾病分型、基因突變等細化流行病學數據。

第二，關于疾病負擔的數據也沒有，即使是藥品價格數據也不完整。藥品包裝、療程等存在較大差異，大部分老百姓只會按單包裝價格來比較。但實際上，單包裝價格的高低不代表疾病治療費用的高低。同樣，對藥企研發立項來說，也需要按真正的疾病治療費用（更多是指藥品治療費用）來判斷臨床需求強弱、市場潛力大小。

公布這類數據后，對臨床藥物治療費用較高的疾病，會吸引更多藥企研發立項，從而為患者提供更多用藥選擇、更優性價比藥物。長期來看，有助于降低全社會在高負擔疾病方面的花費。

NBD：您覺得在精準醫療時代，完善這兩類數據能如何賦能創新藥研發？

周立運：精準醫療時代的新藥研發不會再批準廣覆蓋的粗適應證，細分適應證又需要流行病學數據做支撐，提前判斷發病率、死亡率等大數據，以此來評估市場潛力而決策立項。在這種思路下，同一款分子往往有多個適應證。

那么問題來了，在臨床實際應用中，這個分子主要滿足了哪一類適應證（最好是細分適應證）的臨床需求、主要被應用到哪些適應證上，這些對于藥企來說都難以掌握，往往只能通過大面積醫生訪談來確認。而醫生訪談數據，剛才也提及了，又和醫院等級、地域、專家級別、醫院科室等有較高相關性，容易出現信息偏差，給企業決策帶來誤導。藥企如果能掌握自家藥品的臨床去向，就可以對臨床需求的滿足程度、對未滿足的臨床需求有精準把握。

此外，同一個疾病的不同患者在全國不同等級醫院、不同地區的用藥種類分布、用藥周期、換藥情況等，都是企業的未知需求。在缺乏真實世界數據的情況下，基本都是摸著石頭過河，缺乏數據指引。可能的話，最好可以做換藥原因等的細化分析，挖掘精準的臨床需求。