2035年制药行业三大预测
以下内容摘选自Vivek Ramaswamy在BIIS2018峰会的演讲报告。
一、大型药企的概念将不复存在
从投资回报的角度来看，传统的依靠临床试验数量、市场份额、外部并购来进行预测的模型在未来肯定将会失效。而简化后的未来适用于制药行业预测的模型会更加强调R&D（下图右）。这样一来，大药企的优势将不复存在。
举个例子，很多企业是等着把药研制出来之后才去考虑通过不同的渠道商业化，或者有些创新药研发企业本身就是为了被收购而生的。那么不管是自己研发，还是收购，都是会带来现金流的。假如一家企业完全聚焦在研发，每年花掉的研发费用要50亿美元，纯研发的投资回报率是很低的。。去并购（战略投资）这样一家类似资质的公司，可能只要给出平均60%的溢价，比如70亿美元，不过纯并购的投资回报率也是比较一般的。
我的预测是，未来的制药企业会将一部分资金用于聚焦研发，另一部分资金用于对成熟生物技术公司进行收购。这样的话，两个资本的叠加实际上就可以帮助一个企业快速获得新的技术，也可以促进更多新技术的诞生和产业转化。这两种模式的结合既可以支持我们药厂的开发，同时也可以帮助我们生物技术企业的发展。
二、药企收入将不再仅仅依赖于药品销售
到2035年，我们的制药公司会收到非常可观的收入，但是这个收入并不仅仅是通过药品销售来实现，也包括通过其他的渠道，以下只是从几个方面举例，并不全面。
首先从商业化角度来说，目前不仅仅是美国，也包括中国，商业化销售非常依赖于企业销售团队的能力。但是未来的商业化将不再依赖于医药代表向医院（医生）推广他们的药物。未来制药公司可能会伴随推销一些工具，帮助患者从医生那儿获得更好的服务。这些工具将是直接面对医生和患者，可以利用它来体验不同渠道的产品/服务。
这意味着，未来制药公司不仅仅是靠“卖药”来盈利的，还可以通过提供各种服务，帮助提高患者的依从率，也同时是将我们的医疗服务更方便传递给患者，也可以帮助医生更方便的工作。甚至，制药企业还可以开发一些工具，让医生和患者之间沟通更加方便，更加高效。这样，整个医药行业的营销也将变的更加方便，对于药企、患者和医生而言都是受益的。
其次从研发投入角度来说，未来药品的研发资金来源将不再仅仅依靠药企、政府资助或者风险基金的投资，保险公司的资金也将是很大的一部分来源。我相信，未来二十年将会看到很多保险涉足医疗方面的案例，譬如：健康保险公司将投资降低发病率的新疗法；人寿保险公司将投资延长寿命的新疗法……而不是用于投资不相关的证券（就像他们今天所做的那样）。
在未来，不仅仅是药企会投资生物技术公司，保险公司也会投资更多的生物技术的公司，建议需要花巨额资金进行R&D投入的企业也可以考虑向保险公司融资。
最后从产业整合的角度看，我推测未来多数药企会被一种全新的模式所替代，这类似于谷歌重组后的“伞形公司”（Umbrella Company）Alphabet，后者采取控股公司结构，把谷歌旗下搜索、YouTube、其它网络子公司与研发投资部门分离开来。大家知道，原来谷歌里面有很多小公司，每个小公司代表一个新的技术。
在2035年前后，我们看到一些大型药企也会作为母公司，会有很多小型的生物技术和健康技术公司的母公司，他们作为统一的集团存在。在硅谷，Alphabet就已经以这样的形式出现；在中国，腾讯也是相似的架构。不过到目前，我们还没有看到在医疗产业出现相似的结构，却也看到传统医药企业会面临很多压力，因此我预测未来大型的药企在未来可能会走这样一条路，未来大型药企很可能会去学习一些互联网公司的组织模式。这样的变化不仅仅发生在制药企业中，还包括健康产业的其他公司。
三、可以更好应对困扰行业的“集体协作问题”
医药行业涉及到很多集体协作的问题，但是到2035年，可能很多顽疾已经被消除了。
举个例子，数据孤岛的问题会被破除。医疗行业的数据库能够和其他数据库联合起来，可能是临床前数据，可能是临床数据，也可能是来自医疗整体的数据库。
当前每一个数据库几乎都是以一种孤岛的形式存在，都是独立存在的，没有联系起来，在整个公司里面内部不同部门之间信息也不是共享的，他们的数据也都是孤立存在的。而事实上，如果这些数据能够打通的话，可以帮助我们更加精准地选择患者；利用药品上市后的数据可以帮我们调整药品使用说明，最大化地降低药物临床副作用，同时还可以回馈早期研究，开发更好的产品。
比如在美国，我们可以看到有这么多不同的独立的封闭的数据库。这些数据库，最左边就可以分成很多类，有些是仅仅服务于药物的分销商，有些是服务于药企，有一些是研究实验室；中间是管理着很多健康信息的相关公司；而最右边则是应用方面的数据，有一些是服务提供商，有一些是服务保险公司，而有一些是服务于生物医药公司……
目前看来，这些数据仅仅是帮助到他们现有的客户，而实际上它们的价值是无限的，如果将这些数据集联系起来，价值更加会是无限大，很遗憾现在它们是封闭的。
美国一家叫做Datavant的仓库公司已经采取了这种模式，中国也许可以采取相似的模式。Datavant是一个软件，它在你的防火墙之内，会尊重患者的隐私，但是在尊重隐私保护隐私的同时，也可以增加患者的合规性还有患者的依从性。虽然我们不知道患者的身份是谁，我们可以通过“去敏感化”感知是同一种患者。
目前已经有些电子病历的内容被Datavant采集，这个平台目前能看到80%的每周死亡数据，并且能够了解到患者死亡前的用药记录，以及来自医疗保险的理赔数目，有一些公司可以解决信息封闭的问题，但现在中国还没有，我们认为中国也会逐渐解决信息方面的问题。
另外一个例子，也是今天医药行业面临的集体协作的问题。事实上，目前全世界很多制药公司都在做重复性的工作，他们都在专注于同一个靶点进行药物开发，都希望找出best in class的分子。
现在新药开发的模式主要是，一种新的药物与安慰剂（或现有疗法）进行比较，然后按照FDA或者其他监管机构的标准，临床数据符合一定要求就审批通过。而后，审批机构可能就会批准很多同类药物上市，医生则很希望对他们的有效性进行对比研究。可能会有五个药物，都是专注于同一个靶点的，这显然是重复性的工作，也是资源浪费。现在有些公司会在临床Ⅲ期或者Ⅳ期进行头对头比较，最终希望找到一个同类最优产品（best in class）。
当大量的资金被花费在找best in class上，为何不应用到其他领域或者说是投资新技术呢？或者说，有没有一种技术，在较早期就能筛选出best in class？这样企业可以将资金用于投资开发新的分子，或者开发新的适应症。
重复研究是我们行业目前面临的较大问题，这种做法对公司的受益是显而易见的。对于大企业而言，可以把更多的资源释放出来，把资源进行更好的分配。对于中小型生物技术公司而言，如果需要在不同区域重复进行临床实验的话，其实是非常大的成本。这就好比我听说中国目前有100多个PD-1/PD-L1抑制剂在进行临床试验，我猜测其中部分可能就是在重复研究。
实际上除了癌症还有很多疾病领域需要引起大家的关注，譬如说其他的感染疾病、传染病还有消化性疾病，据我所知这些领域的投资是比较少的。
最后作为个人，我不仅希望能够看到中国药企的发展，更希望中国企业会有长足的发展。我们也在中国建立了公司，这是我们在中国旅程的第一步，并且我们认为无论是中美企业，都将会浴血重生建立新的范式，建立新的常态。
在过去的40年中，中国生物医药产业因改革开放的政策，收获了巨大的发展。如今在中国改革开放40年的发展节点上，我们十分看好中国生物医药产业的未来。
作为新生代，我们希望同中国一道开启新的一页；我们愿意从零开始，建立起一个全新的产业系统；我们愿意与中国的企业进行紧密合作，我们觉得这里的机遇是非常大的。
Vivek Ramaswamy，Axovant Sciences首席执行官、Roivant Sciences总裁兼首席执行官，Tekmira Pharmaceuticals Corporation的董事会主席；Campus Venture Network公司（于2009年被收购的技术公司）共同创始人；哈佛大学生物学士，耶鲁大学法学博士。
