五源资本井绪天：为什么我们坚定看好数字化医药研发？| 5Y Talk
在关于未来的想象中，生命科学是五源一直看好的领域。数字医疗正在发生前所未有的突破，我们也一直在寻找和支持这一领域的创业者。
作为最早布局“ITBT”赛道的投资机构之一，2021年4月18日，五源资本与动脉网联合举办了「数字化医药研发（ITBT）」论坛（IT Information Technology即信息科技，BT Bio-technology指生物科技）。期间，五源资本董事总经理井绪天就“五源资本的ITBT投资实践：为什么我们坚定看好数字化医药研发”为主题发表了演讲。
井绪天提到，反摩尔定律出现在了传统新药研发领域，药物工业正在经历从“人才劳动密集型”向“科技驱动和自动化”的行业转型。生物信息学、物理计算、人工智能、机器学习等信息技术不仅在快速改变药物分子发现的方式，还应运而生了一些全新的治疗领域。最后，受益于信息技术革命和中国医疗体制改革，药物发现完成后的开发、渠道和医疗服务环节在中国同样存在巨大的变革和机会。
五源资本董事总经理 井绪天
以下为井绪天的演讲实录：
大家好，我是五源资本的井绪天，这次大会的主题名称叫“生命的计算”，这与ITBT子论坛非常契合。我们都知道生命其实是由信息学所编码的，基因就是信息，所以要解码生命，肯定会用到计算。今天主要想和大家分享下五源资本在数字化医药研发领域的想法和所做的实践。
图中是手机行业头部企业近些年市值的变化。可以看到，在苹果出现之前，诺基亚、黑莓这些传统手机行业巨头的市值一直都是比较稳定的状态。苹果最初也经历了很久的艰苦研发的阶段，市值一度贴着地板，但随着用户量的上升，苹果市值从2009年开始突然远远超过了另外两家。
汽车行业也可以看到类似情况，此前，最大的两家汽车传统公司丰田和大众的市值也一直是很稳定的状态，而特斯拉经过最初的研发阶段之后，在近几年股价爆发，超越了所有传统车企。
为什么各行各业不断会出现这种趋势？很重要的原因是，当一个新的技术出现时，可能会改变一个赛道的商业逻辑。技术的发展也许是线性的，但新技术的运用会导致供给能力的不对等，进而在商业上反映出的是非线性的商业增长，会给行业带来颠覆性的范式变化。
这种变化往往会使新一代的高科技公司头部效应更明显，不仅是汽车和手机行业，无论是to B还是to C，各行各业的头部公司包括微软、亚马逊、Facebook、腾讯等股价都一直在涨。
不过，一个现象是，医药行业头部公司股价却一直保持在稳定的状态。如果把近二十年的通胀比例计算进去，其实购买这些公司的股票的话，是跑不过大盘的。
为什么其他行业的头部公司都建立了一种非常强的头部效应，能够持续抢占市场的份额，而在医药赛道中，目前的头部公司却并没有这种效应。
我也一直在想为什么。接下来讲讲我们的猜测。
下面这张图，左边是大家非常熟悉的电子行业的摩尔定律，每个芯片上可以容纳的晶体管数量大约每经过18个月就会增加一倍，这也使电子行业技术发展越来越快。而在制药行业里，可以看到一个反摩尔定律出现——每研发一个新药所投入的资源是越来越多的，但同时每个药物的市场销量却在降低。
这是很奇怪的现象，大家想象一下这种情形，明明是很固定的商业模式，但是随着产品越来越多，成本不但没有下降反而增加，什么行业会有这样的现象？目前来说，除了采矿、石油这些非常传统的冶金行业，我很难想到其他行业会存在这种反规模效应。因为矿产资源是有限的，所以每要发现一些新的矿都要投入更高的成本。
再回到fundamental的问题，为什么制药行业也会有这种现象出现？
任何企业其实都是在解决问题。如果把世界上所有的问题进行分类，基本可以分为两种，一种是人定义的问题，一种是自然界定义的问题。
什么是人定义的问题？比如说一个社交app的创始人可能从第一天就有一个梦想，要做一个10亿日活用户的社交软件，这是人定义的问题，接下来可以用各种方式达到目标。
但世界上还有另外一些问题并不是人可以定义的。比如说，一个什么样的药物分子能够更好地跟药物靶点结合，这其实是自然界定义的问题。按照薛定谔方程的理论，理论上是存在最完美的分子能够跟蛋白质最好地结合，释放出最多的能量、达到最稳定的状态。
面对自然界已经完全定义好的问题，我们所做的就是求解。求解的方法有不同种，理论上一定存在一种最优的方法，让我们可以最高效地求解，而不是固化在某一条路径上。
过去人类比较“傻”的决定是做了学科的隔离，学生物的人每天做实验，学计算机的想怎么做软件开发。做计算的人可能从来没有想到他也是可以做药的，搞生物的人也天生觉得寻找新药的重担就落在他身上。但像前面所说的，这其实是自然界定义的问题，我们的起始点在这里，目标在那里，理论上有一个最直接的路径达到目标，这条路径一定是集人类所有学科之力、用最高效的方法，从这里走到那里。
而在过去，人类发现新药的方法，偏偏走了一条纯生物方法的路，不断去做实验寻找结果。这样就出现了反摩尔定律的现象，成了采矿的“挖掘”形式。
那么，为什么我们觉得发现新药适合用计算来完成？首先，人脑擅长的是复杂逻辑的综合性判断和感性分析，比如一个互联网产品应该用什么UI，不同的tab怎么处理，发一条信息给对方显示已读还是未读，这些都是适合人去做的决策。
计算机擅长的东西是什么？就是简单逻辑、结构化问题大量的快速计算。那么我们看，无论是化学式分子的棍棒结构，还是基因序列ATCG的线性结构，其实都是计算机最擅长处理的信息，ATCG跟01的计算机语言是非常相似的，棍棒结构也是非常容易被结构化的，这些本应交给计算机去解决。因此，今天的学科交叉为这个行业带来了巨大变量，同时我们也确实看到，在人类历史上，生物学家和信息科学家从未像今天这样紧密的在一起工作。
所以我们大胆地推测，像其他行业一样，药物工业的发展也会经历这样的过程，从劳动力相对密集的行业到科技驱动的行业转变。其实从农业到工业，都已经经历过这样的转变。
具体的变革会出现在哪些领域，我们分为了药物分子发现和全新治疗领域两部分。
在药物分子的发现上，物理计算、人工智能都能很大程度地帮助我们解析药物的结构，图中提到的晶泰科技、星药科技、星亢原生物、METiS 这四家公司也是五源在这一领域的布局。
另一类企业则着眼于全新的治疗领域，这个赛道也非常有意思。我列了几个数字，人类细胞含有3GB的DNA数据，每个人平均有100万亿的细胞，我们的数据维度除了基因之外还有RNA组、蛋白组、代谢组、甚至微生物组。多组学的数据分析能力构建在一起，再加上生物信息学的赋能，可以产生一些全新的应用品类，而这些全新的应用品类是没有IT、计算的情况根本没有办法做的事情。未知君、宸安生物、焕一生物都属于这个领域的重要玩家。
我们相信，计算和实验会带来一个新的药企范式。具体是什么样的范式？未来的药企会长多大？现在还是未知的状态，但我们也有一些线索。
可以看到，目前头部药企像诺华、辉瑞市值都在2000亿美金左右。它们之所以可以做这么大，一个原因是药物工业有很强的规模效应。例如临床研究端，有很多的关键利益相关者 ，如临床研究机构、大医院PI、监管方，大药企通过良好的CRO关系、科研机构关系，可以建立起自己做药的生态。同时，市场准入和药品销售端也会有很强的规模效应，包括药店的渠道、跟支付方谈判的议价、跟医生做销售推广。大药企因为有很强的临床研究和市场准入的能力，敢于去收购一些早期的分子，所以可以做得相对比较大一些。
但在药物发现端，大药企还是缺乏规模效应的。在传统试验的筛药方法下，筛到的药很大程度上并不是来自于大药企，而是相对随机地从不同的地方产生，可能是小药企或者大学实验室。所以大药企常常通过收购和合作研发的方式来建立管线，管线和管线之间在研发端是缺乏协同和促进作用的。
而如果以十年、二十年非常长时间的维度来看，未来的药企除了在临床研究、市场准入和药品销售端有规模效应以外，可能还会在药物发现端有更强的规模效应。一方面，IT和Biotech结合的研发平台可以持续地产生新的管线；同时，未来的药企可以通过IT建立一套可以自我迭代的系统，在药物发现端建立更强的规模效应。当积累足够的时候，每做一个药，无论是成功还是失败，都会有利于做下一个药，让下一个药做得更快更准。
所以我们大胆地推测，如果以二十年的维度来看，在信息技术的加持下，未来的药企会发生巨大的变革，市值可能远远不止2000亿美金。
最后来讲讲关于我们在数字医疗其他领域的一些布局和想法。前面讲的例子大部分都是到药物发现为止，从药物发现到最终让广大患者受益还有几个核心阶段，包括临床实验阶段、药物销售，以及医疗服务的提供。在这几个阶段中美国都有非常成熟的公司，市值数百亿美金到数千亿美金。
中国目前还没有看到这么大体量的公司出现，当然其中有很多的原因，比如说在药物开发和临床实验阶段，IQVIA是技术赋能的CRO，而在中国整个CRO还是非常分散和传统的，当然会像美国这个方向转变，我们也布局了太美这样的公司。
在药物销售环节，我们也投了一些能够更好地帮助大家做药品的marketing和患者access的公司，包括诺信、云呼等；最后，我们也认为医疗服务的delivery环节机会巨大，因为中国的商保一定会起来，其中会有像思派这样能够做费用管控和PBM的公司提供服务，同时在社保的体系内也有信息化和运营类公司的机会，比如说微医最近也有非常好的进展。与此同时，无论医疗服务的最终承载方是谁，在新的应用供给端，我们也布局了像数坤、深至等一批优秀的企业，通过全新的技术创造新一代的医疗服务供给。
我们相信，在信息技术革命和中国医疗体制改革的背景下，数字医疗领域在中国存在巨大的变革和机会。五源也会持续寻找这个领域卓越的创业者。如果大家在这方面有创业的想法，欢迎联系我们。
五源资本（原晨兴资本），目前管理约五十亿美元规模的美元和人民币双币基金。我们相信，如果别人眼中疯狂的你，开始被相信，世界会更美好。
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