蓝海战略：初创生物医药企业如何破局，并与大公司共赢？ | 暨峰瑞2020生物医药峰会第3场报名
2020年，生物医药行业的价值愈发凸显，中国生物医药产业也迎来发展机遇期，这意味着更多的关注和资源开始向这个曾经“窄门”的领域涌入。然而，聚光灯下，创业者该如何调整与应对，更好地把握利好，加速发展？
10月24日，峰瑞2020生物医药创投峰会第1期直播活动上线，围绕“后疫情时代中国医药创新”的主题，罗氏上海创新中心负责人沈宏与峰瑞资本合伙人沈炯展开了一场线上对话。他们探讨了：
过去这10年，中国生物医药创新的发展脉络
中国未来是否能大面积诞生First in Class？在哪些领域做FIC，最有可能获得突破？
AI等新兴技术对新药研发将带来什么影响？长期看是否会对传统研发模式产生冲击？
license-in 和 license-out是新型CRO模式吗？初创医药企业可以怎么与大公司一起共赢？
我们附上整理后的部分对话实录，希望能对你有点启发。11月8日（本周日）上午9-10am，也期待与生物医药领域的创业者、研究者一起，展开我们的第三场探讨：《【新设备 新工具】与硬件结伴前行的生物技术前沿》。
文末有第3场直播的内容预告，我们为你梳理了几条它值得一看的理由。
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过去十年中国生物医药的发展历程
沈炯：自2015年成立起，峰瑞资本就坚定地看好生物医药创新在中国的发展，一直在投早期医药项目。十年前我到上海张江时，就看到罗氏是最早一批在中国实现包括研发、生产等全系列布局的生物医药跨国企业。近几年，部分跨国公司选择把研究与R&D业务撤出中国，但罗氏依然选择保留国内的R&D业务。沈宏总在罗氏中国服务近十年，想先请您分享下这十年来，您在罗氏近距离对中国生物医药创新的观察。
沈宏：罗氏在中国已经有十六年的历史。十六年来，我们在新药研发方面成果颇丰，我们参与研发的九个化合物都已进入临床。罗氏对于中国的创新环境非常认可，未来不会减少投入，反而会继续增加投入。
最近十年，在新药创新领域，中国经历了翻天覆地的变化：十几年前，中国还是以仿制药为主，Generic；接着过渡到 Me-worse，比起国外的专利保护药，国产创新药在某些方面会差一些；再往后，发展到 Me-too，跟国外专利药差不多，但价格上更有优势；近来，一些企业已经可以做到 Me-better，同时研发提速非常明显，也能紧跟国际前沿发展，叫 Fast Follow-On。未来，我期待会有更多的 Best-in-Class，所谓 Best-in-Class，是指在临床上表现出跟 First in Class 有明显优势，不管是安全性还是有效性上。以及，未来，我也期待会看到更多中国的 FIC（first in class，即在全球范围同靶点和适应症中的第一个原创新药），目前在某些领域的某些赛道上，我们已经看到了苗头。
另一方面，我们也见证了中国基础研究能力的大幅提升，特别是在转化医学和疾病生物学方面。这些曾是中国的薄弱环节，但最近这五年，随着很多海外科学家归国以及本土科研水平的进步，基础科学方面有了蓬勃发展。只有基础科学研究足够扎实，才能够谈FIC。这两者息息相关。
同时，我非常激动地看到了资本在新药创新方面的投入在加强，国家也出台了很多利好政策，比如过去你必须有非常良好的销售收入和市场表现才能上市，但随着新政策的出台，很多还处于临床试验阶段的优秀企业也可以获得上市的机会。这样一来，就会有大量的资金流入到新药研发领域，更好地促进这些公司去创新，催生国内更多的Best in-Class和FIC。
未来是属于有差异化竞争优势的企业，一定要有差异化。现在中国大部分医药公司依然面临同质化问题，千军万马走独木桥，似乎瞄准的都是类似的靶点，类似的适应症。虽然目前很多这样的企业也都顺利IPO了，但我觉得如果不做改变，在下一轮创新周期中，这些企业很可能会遇到瓶颈，或者待产品进入市场后，收益也会受限。这样的局面提示我们，一定要努力做一些差异化的尝试，视野不要局限在国内，也要看到全球范围内更大的机会，不要只局限在红海里争得一席之地，更重要地是在蓝海里开阔我们的眼界，找到一些差异化，无论是药效、安全性还是适应症等层面，这样才能打开一片新天地。
互动思考
Q：在中美、中欧关系动荡的背景下，生物医药国际合作面临很多困难。中国医药公司将如何面对？
欢迎在峰瑞资本公号后台回复「国际形势」来了解两位嘉宾沈宏与沈炯对这个问题的看法。
中国企业做FIC最有可能在哪些领域有所突破？
沈炯：很同意，就像您总结的那样，人才、政策、资金都是创新的必然要素，这在过去十年都实现了长足发展。第二个问题，我们一提“创新”，肯定绕不过FIC，大家都希望能做出一个符合金标准的：全新的机理、全新的靶点、全新分子的创新药。但目前，FIC对于中国企业来说，仍然非常有挑战的。因此，很多人也会质疑，中国到底能不能有真正的创新？十年前，很少有人相信中国能做出真正的创新药，但这十年间，包括百济等公司已经完全证明了中国的创新能力。那么，中国未来能不能大面积地诞生FIC？在哪些领域做FIC，最有可能有所突破？
沈宏：在中国看到更多的FIC出现，一直以来都是我的期待。但是要大面积诞生FIC，依然面临很多挑战。
首先，虽然我们看到有很多资本开始进入这个领域，但总体来看资本还是有所犹豫，要不要投FIC？怎么投？以什么比例来投？总体来看，FIC的投资风险很高。根据德勤2018年的报告数据，全球TOP12药企在R&D上的投资回报率仅有1.9%，这是九年来的最低值，2010年时这个数值是10.1%。而从新药平均研发成本上看，德勤的数据显示从头开发一个新药需要耗费21.8亿美元，这个数字几乎是2010年（11.8亿美元）的2倍。
而在中国，无论是企业还是资本，对于高风险这件事是很敏感的。你很少看到公司在临床项目上失败，即使失败，也不太会去公开。大家对风险的承受力有限，就会导致投资范围的局限，对于要不要投大量的FIC，资本自然有所顾虑。
另外FIC要求深厚的基础医学和疾病生物学研发能力，虽然中国在这方面已经取得了明显的进步，但在转化医学和疾病生物学领域，和欧美一流水平仍然存在不小差距。当然，国内也有一些非常亮眼的原创性基础研究，总体来看，FIC暂时很难在中国大面积出现，它的土壤不是大面积的。
还有一点，业内大家自己也会有所选择，比如有的企业现在做 “me-too” 或者 “Fast Follow-On”，做得也蛮成功的，从上市回报的角度来看，也是OK的。相比瞄准FIC这样一个风险较大的蓝海地带，一些资本会安于求稳，尤其是投资“me-too”这种公司，会更容易进行市场对标，估值也相对容易计算，不像FIC，你要去计算它的未来潜力。还有人说，国外许多大公司也做了很多“Fast Follow-On”，我为什么不行？相比FIC，很多国内企业也倾向于选择继续做“me-too”。
还有一点，要在中国做FIC，没有前面的文献或者专利做指导，企业需要从新的靶点开始从头做起，如果是小分子的话，还要从化合物库开始去做筛选，而中国既有的化合物库跟有着几十年积累的国外大公司相比，无论是数量还是质量，差异都非常明显，这也是一个不可忽视的阻碍因素。
FIC在哪些领域最有可能实现突破？
沈宏：至于在某些领域，我们是不是可以做一些FIC的尝试？当然可以。
首先，虽然我们的化合物库在质量和数量上存有局限，但我们可以尝试使用一些新技术，比如说DNA-Encoded Library（DNA编码化合物库技术），可以实现在几十亿个化合物中实现高通量、高速度、较低成本地筛选，这是我们可以去尝试的。
此外我们还可以尝试做一些Virtual Screening（虚拟筛选），也就是借助AI技术快速完成筛选。最近《自然》的一篇文章介绍了这一技术，如果你对靶点的结构比较了解，就可以通过计算机去模拟筛选，筛到了某个Virtual hits，你可以再去合成，验证计算机的筛选是否有效。这也是大家可以去尝试的方向。
另外还有一些平台，类似当前很火的Bispecific antibody等，我们国内的企业能不能找到一些靶点，这些靶点还没有被国外的公司所看上，但我们自己能够把几个不同的靶点做一个有创意组合，做一些newer generation of bispecifics。为什么我说这个有意义呢？相对小分子来讲，antibody engineering有一套相对比较成熟的技术，你可以比较快地抢占赛道，更可能产出一些FIC。
还有一点，就是要考虑一些中国比较常见的适应症。不管是肿瘤还是感染性的疾病领域，都存有一些在中国高发的疾病，相较欧美同行，国内的专家学者更容易在这一领域实现积累成为全球这个领域的专家。初创公司可以跟这些专家学者合作，借助他们的洞见和思路，找到一些新药开发方向。
最后一点，大家要密切地关注业界最新的研发动态，如果能从中找到靠谱的、可被验证的、可快速落地的技术，并据此抢占一个赛道，是非常重要的。现在信息的透明度是很高的，所以“抢占”就变得很重要。当你看到一些新的事物或者技术出现时，你要有敏锐的嗅觉，一旦明确其运用到生物医药领域会带来创新意义，且市场前景开阔时，你就可以早点着手，迅速抢占这个赛道。相对国外大型企业，初创公司在这一方面可能会更有优势，当大公司还在做内部讨论时，初创公司就可以开始做一些实验来验证了。等到大公司感兴趣的时候，你已经有了一个比较成型的prototype，就可以找大公司合作，让这种潜在的机会可以通过与大公司合作来做进一步的扩展。
我们可以看到很多欧美的平台型公司就是走的这条路线，不管是在 Degrader 还是 RNA target 领域，都能看到很多快速跟进的初创公司。这类新概念的平台公司，它们会快速跟进刚发表的文章，建立一个平台技术，然后和大公司合作。而对于大公司来说，如果要从内部建立这个平台，花的时间可能比小公司长得多，所以大公司很可能会选择直接和这个领域已经占据某种制高点的小公司合作。国内做技术性平台的初创公司也可以考虑这条路径。
AI等新技术的引入会如何改变新药研发模式？
沈炯：今年我们看到，AI制药相关项目在资本市场异常火爆。峰瑞早期投资的晶泰科技也刚完成了超3亿美元的C轮融资。越来越多的人看好AI相关，其中的一个因素就是您刚才提到的，新药的投入产出比一直在下降。大家都希望能够借助其他领域的创新技术来提高新药研发效率，据我了解罗氏在这方面投入很多。我的问题是，您怎么看待AI等新兴技术对新药研发的影响？长期看会不会对传统研发模式产生冲击？会不会产生刚才您说的那种大平台？
沈宏：这是很好的问题。任何一项具有突破性意义的技术都会经历一个曲线发展的过程：开始时很火爆，我们叫hype，大家的期望值往往会超过实际效用；hype之后，大家发现新技术没能迅速给自己带来太大好处，信心就会一落千丈，于是一些公司会退出；过一段时间，当技术本身经过调整、优化和改进，又会重新起来。
我们去看过去二三十年，那些非常重要的技术都经历了这个曲线。在我看来，AI digital也会经历这样一个过程。现在基本上所有大型跨国药企都在这块做了布局，它们fear of missing out。大公司担心的是，如果不介入，一旦竞争对手抢占了先机，可能就赶不上了。罗氏也不例外，我们在过去几年至少和两三家AI相关企业建立了战略合作关系。我个人也非常认可AI技术对未来新药研发意义重大，主要表现在下面三个方面：
第一，target ID。我们知道，创新的前提是你要先确定方向，决定你要做什么。比如我要选哪个target？海量的DNA、RNA中，我要选哪一个靶点、哪一个通路才能对这个疾病有影响？正确的选择建立在对海量数据的分析上。我们能不能运用AI Digital的手段来优化分析筛选过程，找到对疾病领域和靶点的一种独特洞见，我们建立一个项目叫 target ID，当你找到这个target 后，就会有一个假设，接下来就可以做一些体外的或者动物实验进行初步的靶点验证。这个过程中，AI技术可以起很大的作用。
第二，discovery。在药物研发的优化过程中，也可以借助深度学习，对研发产生的多维数据做分析，帮助研究者更迅速地解决问题，实现优化，找到一个很好的分子，然后进入临床。这方面已经有相关文章发表出来，但涉及到的靶点比较特殊。下一步我期待看到的针对一些比较困难的靶点，AI技术能不能帮助我们在比较短的时间内找到一些可以大范围实现的preclinical candidate。当然，通过对于AI行业的了解，越来越多的数据产生，会促进算法的逐步优化，最后产生的结果就越理想，这是个正循环。
第三，Clinical Trial， 临床试验。我们研发差不多有70%到80%的经费是花在临床试验上，这是花大钱的地方。那么我们怎么去设计临床试验？怎么去选病人？怎么去monitor data？怎么根据大量临床数据去优化临床方案，能够让你的Clinical Compound 更快地被开发出来，找到适应人群，实现它的商业价值。AI技术在临床试验方面也是可以大有可为的。特别是一些数据型公司，它跟药企、Clinical CRO以及临床试验单位均能实现对接。最近有很多这类数据公司在资本市场获得青睐，它们确实在优化和加速临床实验，增加临床实验成功率，以及减少人力、增加效率等方面发挥了明显的作用。
提到医疗大数据，我补充三点：第一，数据的质量和数量之间的平衡很重要，要有大的数量，好的质量。第二，数据监管和数据开放的平衡同样重要，数据当然需要监管，但如果数据放在那里不被使用的话，再多的数据也是没有意义的，所以如何既促进行业数据监管，又保证开放数据的使用，也是一个重要议题。第三是合作，生物医药公司通常对数据都非常重视，创业公司也需要认真考虑要如何跟这些公司更高效地合作，并实现双赢。
最后，我还想补充一点，虽然看好AI技术，但我们需要意识到，它现在是一个hype的阶段。即便如此，我们也要对其应用有足够的耐心，如果这种技术应用在短期内没能带来足够革命性的改进，我们也不应轻言放弃，一定要有长期投入的心态。相信在不远的将来，我们可以看到AI技术在新药开发领域发挥越来越显著的作用，能够降低成本，提高效率，造福病患。
沈炯：AI+这块，峰瑞一直坚定看好，也在持续投入，虽然过程中也不是一帆风顺。我的问题是，虽然我们已经看到包括AI技术在内的新技术在一些具体的新药研发环节发挥着作用，但新药研发的环节太长，什么时候AI技术如果能够真的将整个链条打通，也就是从最开始的靶点，到discovery，到动物实验，再到临床试验等等，那将带来颠覆性的变革。您怎么看待这种可行性，如果真的要实现，可能还需要多长时间？
沈宏：我个人理解，AI技术的具体应用与它适用的环境是紧密相关的，很难one size fits all。不同的应用环境需要不同的算法与之匹配，每个案例各不相同。目前来讲，我很难想象一家AI公司可以覆盖全链条，因为每一个应用场景的差异化非常明显。我比较看好的是那种在某一个细分领域特别精，能够产生很大的影响的公司。比如我知道一家公司，它在抗体的设计方面很有洞见，那虽然它在其他方面并没有那么突出，但一家公司只要能在某个细分领域做精做深就会很有价值。
那么未来我们靠什么打通全链条？我认为是通过合作伙伴。其实包括罗氏在内很多大型药企对每个环节都很感兴趣，我们会在每个环节中找到那个拥有最佳技术应用的AI公司并考虑有无合作机会。所以最后很有可能可以通过不同AI公司与大公司合作来实现AI在生物医药中对全链条的贡献。这是我个人的看法。
license-in和license-out是新型CRO模式吗？
沈炯：近几年，license-in（引入方付费向授权方购买许可） 和 license-out （授权方收费向引入方授予许可）在国内异常活跃。不光有很多中国公司从美国企业引进项目来开发，也包括国内开发的项目 license-out ，这两块有很多成功案例，并有加速趋势。过去十几年，CRO（研发外包）模式发展迅速，一些公司会把有共性的东西外包出去，从而降低研发成本，提高效率。对于跨国公司来说，license-in 和 license-out 的模式可以帮助其削减“R”的成分，包括建孵化器、加速器等方式也是如此。那么，我们可不可以把license-in 和 license-out 的模式理解为降低研发风险的CRO的另一种表现形式？另外，您觉得这些模式的流行对于创业公司制定发展策略有哪些影响？
沈宏：这也是非常好的问题，谈谈我个人的看法。
第一，license-in 和 license-out 大幅增加确实已成为业界常态。包括我们罗氏在内，大公司都非常重视 license-in 。很多大公司超半数的研发管线其实就来自 license-in，因为大公司资本雄厚，看到了好东西就可以抓过来。大公司擅长的是在研发流程中的discovery、development，市场，可以快速地让药物最大化地造福病患。前面提到做原创的 FIC 需要消耗巨额的资本，即便是大公司也不可能永远走这种模式，通过license-in，大公司可以避开一些早期的失败风险，迅速丰富产品线，并且能依靠其传统优势快速推进，快速上市。这个战术已经用了很多年了，也被成功验证了。
另外大公司也比较热衷于参与孵化器和加速器，其实就是把创新的早期阶段转移到外部开展实现研发资源的合理分配，同时也可以帮助大公司覆盖更广泛的创新机会。虽然这些小的创新企业当前不归属大公司，但是通过密切关注并观察这些初创公司的进展，一旦看到有前景，在机会合适的时候就可以及时切入，建立合作关系，这样双方都可以获益。所以我个人也非常看好这种模式。
另外就是CRO模式。CRO模式可以帮助大公司在做战略调整时非常敏捷，因为无需涉及大量的人员变化，效率也能提升。比如说新冠肺炎疫情期间，国内的CRO做得都非常红火，因为国外的实验室很多处于关停状态，为了保证项目继续开展，就需要采用CRO外包方式。等到疫情恢复之后，会相应减少CRO，这中间公司本身不需要做太多的调整，所以这种模式很受大公司青睐。未来，企业对CRO的总体需求还会提升，方式也会更灵活，随着CRO提供的技术平台不断增加，大公司在做决策的时候，也会考虑是不是直接使用CRO现成平台项目启动速度更快，也可以降低战略调整时所需的成本。
最后一个问题，你问到这些对初创公司的策略会带来哪些影响？我再次强调，一定要做差异性，而且要能吸引大公司或者投资机构的注意，差异化一定要非常显著。我也很建议初创公司去考虑蓝海策略。因为有些时候初创公司不需要完全推出产品再能发生 license-out 或者M&A，不一定需要走那么远，现在有很多的 license-in 或者M&A是发生在临床前的。如果初创公司能找到独特的概念定位、差异性做得足够好，且对前景的思考足够有说服力，就足够有价值了。所以，我觉得初创公司应该考虑另辟蹊径，去找一些具有真正挑战性的方向。
比如阿尔茨海默病(Alzheimer’disease)，市场巨大无比，如果初心和愿景能讲得很好，scientific rationale 很好，哪怕还只是一个假设，也可能有大公司愿意出手。大公司 license-in 目前发生得越来越早期，有些是和技术平台的合作。我觉得初创公司可以据此调整策略，通过差异化实现公司的成长和利益最大化。
沈炯：明白。过去十多年，随着CRO模式在中国的发展，催生出了一批像药明康德这样的世界级企业，那目前包括 license-in、license-out、孵化、加速的这些模式的蓬勃发展，未来十年在中国可能也会继续促进创新的演进。作为投资人，我们也希望能够见证新一批世界级创新生物医药公司的诞生。这也是峰瑞看好创新，看好这一领域的原因。
互动思考
Q：在中美、中欧关系动荡的背景下，生物医药国际合作面临很多困难。中国医药公司将如何面对？
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11月8日北京时间9-10am，峰瑞生物医药创投峰会第3场
2020年10月底，国家自然科学基金委员会宣布成立第九大学部：交叉科学部。这是自2009年医学部划分成立出后， 国家自然科学基金时隔11年再次成立新的科学部。
诚然，随着科技的进步，单一front的能力或许越来越不足以推动可观的飞跃。新的突破和视角往往都发生在学科的交叉点， 让大家看到未曾预料或者超乎想象的新的数据维度、新的视觉维度等等，以产生新的衡量体系。
在《李丰：一张图读懂生物科技创新机遇 | 暨峰瑞2020生物医药峰会全攻略》一文中，我们也提到：「在生物科技领域，峰瑞投了大量具有“传感器”意义的项目。这些项目往往是跨学科的。无论它是跟化学、生物相关，还是跟芯片硬件相关，还是涉及其他交叉学科，只要它能够把其他领域的先进技术（无论是设备、工艺还是工具）运用到包括分析、检测、检验、治疗等生物医疗领域，并实现某类信息低成本、快速、大量地数据化，我们就坚定看好它的价值。」
围绕交叉学科创新这一话题，11月8日北京时间9-10am，峰瑞生物医药创投峰会第三场直播，峰瑞资本执行董事王蕾将与三位具有跨学科背景的创始人：蓝晶微生物联合创始人&总裁李腾、VibroniX创始人/CEO王璞、优脑银河联合创始人/CEO魏可成一起交流探讨：
回到创业的起点，当初团队基于自己的能力圈，如何选择切入点，怎样判断自己的技术适合什么样的生物医药应用？是否有过技术和应用不匹配、需要调整方向和技术路线的经历？都说偏硬的技术路线难以调整，这点作为创始人你怎么看？
时下发展迅速的芯片、光学、电池等新技术对生物医药领域的技术进展会带来什么影响？
哪些领域的交叉应用已经开始泡沫化了？
作为CEO，如何迎接并适应交叉学科创新的趋势？在自我学习成长与招人这两个方面，有什么经验教训？
本周日上午9-10am，直播间见~如果有还想上车的，请扫下面的二维码。
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