制藥行業是陰和陽，也是黑暗與光明二元性的例子。事實上，制藥公司是良心和腐敗的悖論。它對人類福祉的貢獻比任何其他行業都多。但近來，研究型制藥公司的商業模式面臨著巨大的壓力。他們的研發投資回報率降到了幾十年來的最低水平，而且他們在美國和世界各地的公眾聲譽（歐洲的反疫苗運動）比以往任何時候都糟糕。這種令人擔憂的增長潛力和低信譽的現狀是投資者越來越猶豫的主要原因。

醫藥行業商業模式與企業聲譽

制藥公司目前的商業模式運作效率越來越低。自1950年以來，每花費10億美元用于研發，新批準的藥品數量大約每9年就減少一半。這些（較少）產品的估計回報率自2010年以來大幅下降，從10.1% 下降到3.7% 。平均而言，三十家大大小小的制藥公司和生物技術公司在過去五年里從藥物中獲得的收入僅占其2017年收入的11% 。每年，醫療保健行業（醫療設備和服務、制藥、生物技術和生命科學）花費近10萬億美元，而在制藥研發上的投入只有一小部分(每年1400億美元)，結果每年只有30至40項新藥獲得批準。

8月的蓋洛普民意調查發現，美國公民對任何行業的評價都高于制藥業（該行業16年來最糟糕的表現）。在這次民意調查中，排名最后的五個行業受到的評價都是負面的，其中三個——聯邦政府、制藥業和醫療行業——得到了半數以上公眾的負面評價。

一項新的分析（2018年）發現，制藥公司的聲譽正飽受侵蝕。公眾對制藥商的透明度、開放性和真實性的評價也顯著下降。

盡管有負面的公眾輿論，制藥公司確實在社會中發揮了關鍵的積極作用。每個事物都有兩面性 ，真相總是在其中間部分。制藥公司總是吸引著充滿理想和激情的人，熱衷于研究解決健康問題的方法，但與此同時，制藥市場的現實也導致企業犯罪的誘惑異常嚴重。因此，盡管存在腐敗和缺乏透明度的問題，制藥公司的主要問題仍然是在藥物開發上的保守性，這個過程由于缺乏創新、數字中斷、快速的技術進步以及諸如缺乏數據重現性等其他問題而效率下降。

事實上，由于缺乏數據的可重復性，制藥行業有一條不成文的規定：“學術界產生的所有生物醫學研究中，看起來將會是領先創新，但最終將被證明是錯誤的。”出于這個原因，2011年拜耳公司的一組研究人員決定測試這個規律。因此，以最近67個藥物發明項目為例，他們發現，在超過75% 的情況下，公布的數據不匹配他們的內部復制。而這些研究并沒有發表在不靠譜的腫瘤學期刊上，而是在《科學》、《自然》、《細胞》等雜志上引起轟動的研究。事實上，醫藥從業員認為醫學文獻是最不可靠的。有趣的是，化學家、物理學家和工程師，都是他們自己領域中最有信心的。

事實上，一些學術文章通常是由制藥公司雇傭的一位商業作家（代筆人）撰寫的，上面刻著一個學者的名字，以彰顯獨立性和科學的嚴謹性。這些學者往往很少或根本沒有參與收集數據或起草論文。

因此，盡管學術界和制藥公司涉及了這場關于數據再現性的“雞還是蛋”討論，但現實是，制藥公司的技術創新不知怎么地被遺忘了。因此，承認單個細胞的生物學比預期的要復雜得多，我們需要超級計算機，人工智能和區塊鏈來理解生命科學的復雜性，這可能是促進藥物開發創新的最佳方法。

藥物開發：現狀

藥物開發是一個過程，一旦一個化合物通過藥物研究發現，將新的藥物帶入市場的過程。每發現10000個化合物，其中大約250個將通過更嚴格的臨床研究。最終，這250種化合物中的5種將通過高度把控的臨床試驗（Phase1-3）。藥物開發的整個過程需要10到15年的時間和26億美元才能將一種藥物推向市場。

在整個藥物研發過程中，每個公司都會產生大量的數據，隱藏在防火墻后面(未公布的大數據)。一定程度上是由于嚴格的監管和合規標準，部分原因是這些公司所處的激烈競爭環境。這些亂七八糟的數據大部分處于混沌狀態，很長一段時間以來，企業實際上并不認為這個數據適合進行回顧性分析。管理層往往認為，在需要如此大的投資的事情上沒有足夠的價值。

現在試著把藥物開發想象成一組三個盒子: 探索，臨床前和臨床盒子。這些盒子中的每一個都是從另一個盒子中衍生出來的，在藥物開發的整個過程中沒有線性和溝通(由于相互不信任)。顯然，所有三個盒子發表的數據經常（50-70%）缺乏重復性（錯誤的負面和正面結果） ，而大數據則沒有公布。這個探索盒子沒有任何規定，臨床前盒子是有規定的，臨床盒子是完全監管的。甚至認為發現（和創新）通常來自于沒有嚴格執行的規則和法規ーー事實上，抗生素是偶然發現ーー但是規章制度的缺失也是有限度的。通常，一旦超過了這個限度,可能就會出現"無政府狀態"了。

在科學過程與監管環境之間，當前的藥品開發過程需要大量的創新。

藥物創新：技術創新

幸運的是，現實擺在我們面前，現在是時候真正開始建立新的商業模式，數據可以被保護，同時也能共享，這個現實就是所謂的區塊鏈。

制藥中的區塊鏈可用于: 大分子供應鏈、藥物安全（藥物如何被制造出來）、公共安全和消費者意識、召回管理、臨床試驗管理和制造供應鏈（后勤噩夢）。 Exolchain （區塊鏈藥物初創公司）管理區塊鏈上患者健康信息的安全存儲，允許個人控制臨床試驗研究人員如何操控他們的醫療數據。區塊鏈創業公司 Qad.re 還可以幫助制藥公司解決供應鏈中假藥的問題（占市場份額的10% ，并且造成近100萬人死亡）。

此外，蘋果、英特爾和谷歌最近都大舉投資收購人工智能初創企業，也就不足為奇了。雖然他們都沒有藥物開發的經驗，但他們都積極地進入醫療保健市場。硅谷一直以來都最快開始創新和歡迎新技術，并且可以很快地超越傳統的制藥公司來顛覆整個行業。微軟宣布了其攻克癌癥的計劃。一個由計算機科學家、程序員和工程師組成的團隊將測試人工智能程序執行各種各樣的任務，比如創建細胞的綜合模型，以了解它們如何相互交流，或者癌癥患者的人體機能將對不同的藥物產生怎樣的反應。

Benevolent AI利用其人工智能算法的預測能力來設計新分子，而這些依據則是基于基因、目標、疾病、蛋白質和藥物之間超過10億個關系的知識圖表。

總部位于倫敦的人工智能公司 DeepMind，隸屬于谷歌的母公司 Alphabet，該公司正在訓練其軟件折疊蛋白質用于藥物探索。DeepMind 計劃運用一種基于其核心技術之一的算法—— AlphaGo 軟件來制作藥物。

位于波士頓的生物制藥公司 Berg 正在使用AI，通過應用一種算法和基于概率的人工智能分析病人的基因型、表型和其他特征。

百度研究公司宣布，它已經創造出一種比人類病理學家更好的方法來識別乳腺組織中的腫瘤細胞。早期結果也表明，AI在皮膚癌檢測方面比人工更加準確。

Xtalpi，集成量子物理學和人工智能在藥物研究和開發，開發一個混合物理學和人工智能的軟件平臺，矯正藥物樣小分子的分子模型。

在2018年的一份非常詳細的列表中，你可以找到大部分115家在藥物研發中使用人工智能的創業公司，這些公司大致按研究階段分類: 臨床前期，臨床等等。

谷歌大腦團隊的成員宣布，他們已經制作了識別蛋白質結晶的計算機視覺，聲稱準確率約為94% 。蛋白質的結晶決定了細胞的形狀，可以在治療各種疾病的藥物中發揮作用。

IBM Watson Health與 Quest Diagnostics 公司合作，推出了一項基因組測序服務，旨在通過整合認知計算和基因組腫瘤測序，快速發現高度個性化的癌癥治療方案，在精準醫學領域取得了巨大進展。

當然，這些創新公司會層出不窮。我相信十年內，我們將看到傳統藥物開發模式的根本性變化。這不僅僅是因為人工智能，而是大數據技術的結合——由傳感器和電子病歷(EMR)集成和電信 / 遠程醫療和人工智能支持。

“健康中國2030”的政策定調，直接推動了萬億級市場的不斷擴張。而“促進健康服務業發展的若干意見”，也為大健康產業指明了方向。科學生活、健康管理、健康消費等一系列細分賽道上，不斷涌現出創新者的身影。新風口之下，如何把握機會進而彎道超車？大健康投資又該怎么找到好項目？

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【來源：億歐】