麥肯錫醫藥研究：數字化浪潮是挑戰也是機遇，潛在利潤高達千億美元

導語

麥肯錫發布醫藥報告預測，未來生物製藥行業的EBITDA指標能達到500-1500億美元。

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隨著人口老齡化、慢性疾病負擔的增加以及亞洲中產階級的增長，病人的需求有所改變，如今的醫療保健業面臨著巨大的挑戰。這些挑戰要求全球衛生系統加強創新，加強對定價的審查，應對不斷上升的成本。同時，我們正目睹科學和技術在重新定義這個行業。這些變化對生物製藥的研究和發展有著深遠的影響。

今天的臨床環境正在迅速發展，並提出了具體的挑戰：例如，個性化醫療和人工智慧的興起導致了越來越複雜的協議、條款和新的終點；藥物及技術的新試驗將會更頻繁、更精準，針對規模更小、更少見的患者群體；同時競爭也在不斷增加，使得爭奪試驗研究和病人的鬥爭更加激烈。

生物製藥公司的研發是一系列高風險、高投資的決定，並且該行業在識別、測試和將新葯推向市場方面面臨著巨大的生產力挑戰，特別是在我們今天尋求的高度創新的治療方法的背景下。

研發生產力面臨挑戰

由於每一種新處方葯的平均稅前成本大約為26億美元（包括失敗和研究資金成本），人們的注意力都集中在研發生產力上。約50年以來，行業內一直存在研發支出一直增加、而藥品審批數量卻大幅度下降的問題。

在對生物製藥行業的研發生產力挑戰進行深入研究後，麥肯錫對收入與研發支出之比的分析表明，在2008 - 2011年期間，生產率達到了最低點，在2008年，投資回報率（ROI）跌至0.5，隨後出現了10年的下滑表現。2年前，當我們第一次分析這一趨勢時，藥品化合物的高失敗率是藥物成本火箭式上升背後唯一的、也是最大的驅動因素。

另外，新市場進入者的巨大潛力常常被誇大：一項分析發現，43%的一致預測高估了實際收入的40%以上。然而令人鼓舞的是，生物製藥行業最近發現了一些樂觀的情況。最近，在申請批准和成功啟動治療方案方面有了很大的好轉，在2014年，生產率達到了1.3的回報率。雖然該行業還沒有回到1996-1997年的那種令人興奮的日子——在1997年，投資回報率(ROI)的年指數飆升至3.1。

研發生產率復甦的跡象似乎正在形成某種勢頭。

特定治療領域的發展，包括腫瘤學和crispr5等技術的出現，開啟了一個精確和個性化醫療的新時代—其中一些反映了我們最近看到的生物技術股票估值的上升。然而，儘管有這些一線希望，開發新葯的成本仍然是籠罩在行業上方的陰雲，而長期研發生產力的挑戰仍有待解決。

那麼，這種系統性的生產力下降背後的原因是什麼呢?

在某種程度上，這個行業的生產力問題源於這樣一種轉變：把革命性的基因組研究突破實際落地，轉化為具有引導性、發展潛力的真正有效的新葯，這其中的過程非常漫長，需要大量前期投入，儘管從長遠來看有所進展是肯定的。

此外，這項技術已經產生了大量的信息，也給組織帶來了新的挑戰——就像在大海撈針一樣，缺乏著手點。與此同時，與有效性相關的監管障礙也有所增加。因此，平衡風險-回報方程正成為製藥公司越來越重要的因素：新葯研發失敗的成本正在攀升，這反過來又極大地提高了每種新葯的總成本。

數字化給醫藥行業帶來的機會

今天，我們見證了許多突破性技術同時成熟——基因組學、納米技術、感測器和物聯網、大數據和分析、人工智慧（AI）技術以及3D列印技術，這在人類歷史上是前所未有的。廣義上說，數字化趨勢是這些突破性技術的混合應用，能從根本上重塑公司、行業和更廣泛的社會。

對企業來說，最重要的是重塑核心，重塑整個商業模式：產品和服務、研發、銷售和營銷，以及渠道。在生物製藥的研發中，數字化技術發展能通過有針對性的治療來確保患者獲得更好的結果；顯著降低藥物開發成本；加速藥物循環時間，更快地治癒患者。

擁有了更多樣化的分子和臨床數據，藥物和治療的建模將會變得普遍。這將提高研發機構識別有效藥物分子並發現錯誤的能力，減少研發時間。患者將能得到個性化的醫療服務，使用自己的遺傳信息等進行登記，因此治療將變得更快、更便宜，療效也更好。藥物試驗和治療過程將能被全程監控，使用不同的感測器和可穿戴設備，這些設備能幫助工作人員快速識別安全狀況或操作信號，以免時間延遲導致的問題。

試驗數據將能在不同的製藥公司之間流通，學術機構也可以使用，大大加快了技術的發展。現在，隨著新技術的出現，使用大數據進行分析的人工智慧也能參與進這個生態系統中來，還可以通過模型預測新葯成功和被市場接受的可能性。還可以通過各種手段收集患者的日常護理和療程進展相關的數據，以改善手術的速度、成本和質量。

我們相信在整個行業中，未來EBITDA指標能達到500-1500億美元。鑒於研發的性質，我們認為這一目標將在未來10年中逐步達到。

本文來源於醫藥前瞻網

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