21世纪经济报道记者 季媛媛 实习生闫硕 上海报道 过去十年，中国医药创新产业快速增长，一批具有全球竞争力的优质创新企业脱颖而出，加速布局创新药市场已然成为新趋势。值得一提的是，过去国内大型药企收入主要依赖中国市场，反观海外，成熟的跨国药企收入来源大部分来自国际市场，“出海”已成为中国药企必选项。
根据医药魔方数据，2023年，国内共发生近70笔创新药License-out（海外授权）交易，已披露交易总金额超350亿美元。2024年，国产创新药“出海”势头仍在延续，相关数据显示，2024年1月中国药企的License-out交易共计18笔，较2023年1月的5笔增长260%。
也有行业报告披露，尽管2021-2023中国生物医药投融资总额及数量下降明显，但医药企业积极开展外部BD合作，中国创新药“出海”迎来历史新高。不过，伴随中国创新药“出海”数量增多和药物研发的低成功率，未来可能迎来退货潮。“出海”爆发窗口期将于2-3年关闭。
实际上，创新药赛道从立项到新药获批上市需要经过临床前研究、临床试验、新药注册上市和售后监督等诸多环节，每一环节都有可能面临失败风险。创新药“出海”是非常复杂的过程，其中，在临床试验阶段更是异常复杂和缺少确定性，其试验设计、临床数据适用性等问题被逐渐摆在“台前”，如何解决相关问题走稳“出海”之路是众多药企的一大挑战。
“在临床试验领域，由于行业具有高监管性，以前整个行业对于技术的应用比较谨慎，非常依赖人力做很多工作，比如数据录入、数据核查等，但是今天，我们已经在利用AI帮助决策。我们可以通过AI在各个试验阶段的应用，推动创新药加速走向海外。”达索系统Medidata大中华区战略咨询及解决方案业务部高级经理燕晓明对21世纪经济报道记者表示。
达索系统Medidata大中华区高级解决方案专家宋乐也对21世纪经济报道表示，数字健康技术（Digital Health Technology，DHT）的应用能够在医药用品临床研究中，促进参与人员的远程数据采集，其应用场景可以是医疗行业的方方面面。这些数据主要来自临床研究的参与人员，包含患者、研究人员，未来一些运营人员也可能会直接贡献数据。用DHT对中国创新药成功“出海”其实是起到了决定性作用。
AI是破局的关键
2023年，中国创新药“出海”捷报频传，和记黄埔、君实生物、亿帆医药凭借创新疗法、独特的分子结构或给药方式成功进军海外市场，为行业发展注入了信心。
“但是我们知道，无论是过去还是现在，中国创新药‘出海’其实面临诸多难点，以国际多中心试验为例，从研究设计到研究计划，再到研究执行等诸多环节都有一些难题需要解决。”燕晓明说。
在研究设计方面，选择海外上市的赛道与国内大相径庭。比如同样的适应症，中国的标准治疗和海外的标准治疗可能不一样，这意味着在中国面对的可能是标准的化疗，但在美国、欧洲面对的是已经上市的靶向治疗。
对药企而言，需要事先了解未来要对标的治疗方案，包括其疗效和安全性大概到什么程度，根据早期数据和产品机制对成药概率做出判断，以及有多大把握超过已有方案。但实际情况是，相关部门只能高度依赖于有限的文献发表，做出几百甚至上千万美元的关键决策。
而在研究计划阶段，药企在“出海”时很难把握当地试验中心的招募速度。对于研究计划团队来说，很多是基于过往的临床经验，面对全球的试验中心往往缺乏经验，缺乏实际数据支撑入组计划，这会导致试验在入组阶段不及预期。
另外，在研究执行阶段，国内外也有较大差异。比如国内一般都会采用100%的SDV（源数据核查确认），即研究过程中，派CRA（临床监查员）到研究中心去核对相关数据是否与系统录入数据一致。而在国外，很多都已经采用了RBQM（基于风险的质量管理），对于重点数据做重点监查。
总体而言，在燕晓明看来，临床试验有两个关键节点，一是临床试验方案的设计，二是患者入组的速度。前者决定研究的方向，是成败的关键；后者则是决定临床试验速度的关键。有限的文献数据会带来诸多限制，企业在决策时会受到相应影响；另外，在精准医疗背景下，研究设计复杂度会大幅度提升，导致招募患者难度更大。根据研究机构数据及Medidata数据库，50%的临床研究中心没能按照计划入组患者，甚至有37%的研究中心在研究中一个患者都没招到，这对于研究的负面影响不言而喻。
AI可以赋能国际多中心临床试验的各阶段。比如，通过历史临床试验数据，结合AI算法，可以帮助药企找到细分领域以及竞争优势；通过AI及大数据的应用，企业能够在海外高效招募患者，并实现患者多样性；在精准医疗的大背景下，AI技术能够在无法进行随机对照分配的情况下合成外部对照组，进而如期推进试验；同时，AI技术还能给出试验洞察，帮助识别试验风险，提升试验数据质量，进一步提升试验成果。
无论如何赋能，高质量的数据都是AI底层逻辑中不可或缺的支撑要素。“AI的基础就是数据，没有数据，AI系统不可能搭建起来。同时，企业尤其需要重视数据的安全性和隐私性。”燕晓明表示，以Medidata平台为例，其数据都是临床试验的集合化数据，AI利用的只是患者在参与试验过程中提供的验证疗法的数据，平台会有很多规则保障患者隐私，从而保障其知识财产不会被分享或泄露。
“临床试验中AI技术是一个前景广阔且不断扩展的领域，AI 技术可能是克服当前创新药进军海外市场中面临瓶颈的关键，为可持续制药研发的新模式提供了创新动力，提供了更好、更快、更具成本效益地开展试验的可能性。”燕晓明说。
eCOA促进数据质量提升
当前，国内外应用最广泛的DHT技术当属eCOA/ePRO技术。在全球临床试验市场，包括美国FDA及欧洲EMA在内的多国数十项政策，都明确鼓励将COA数据作为支持新药上市申请的标签申明。随着临床试验的数字化发展，监管机构正逐步接受将eCOA数据纳入药物申请。
中国也相应出台多项政策明确鼓励使用 eCOA/ePRO工具。2021年，我国NMPA出台《患者报告结局在药物临床研发中应用的指导原则（试行）》，首次正式且全面地聚焦该项技术，去年，又陆续出台以患者为中心的三项指导原则。
“所谓eCOA，其实是电子临床结局评估，即通过电子化的方式，收集和分析临床试验中患者的感受、身体功能或生存状况的信息。而ePRO是指电子患者报告结局，ePRO可以被理解为包含在eCOA中的数据类型。”宋乐介绍道。
为什么以eCOA为代表的DHT会受到这么多的关注和重视？对此，宋乐认为，几乎所有国家都在不遗余力地推“以患者为中心”的概念，即以人为本。eCOA之所以受到监管与业界的重视，主要包含四方面原因，其中有两条都符合以人为本的趋势。
首先是患者参与体验好、负担轻，增强了技术的可行性；其次是患者用药安全得到监测，可以通过eCOA技术，持续不间断地采集患者用药后的反馈。“其实在临床试验阶段，对数据尤其是安全性数据的把控，各地监管要求都是非常高的，这也是新药上市的一个基础，eCOA可以保障一些重要数据不会丢失。”宋乐补充道。
再次，eCOA也可以帮助提升数据质量，由于这种数据采集模式是远程的，可以实时采集患者当下的体验和反馈，所采集到的数据无需转录，从而降低数据丢失或数据转录错误的风险，从而提高数据质量。
此外，投入使用eCOA可以降低临床试验费用。公开资料统计，从项目总体投入而言，eCOA相较纸质方式费用降低了67%。成本降低主要依托于数据质量提升、项目运营效率增加以及患者安全保障三方面所带来的隐性成本降低，电子系统的费用相较于这些隐性成本而言其实是微不足道的。
根据Healthcare IT的报告，2023年eCOA市场估值14亿美元，预计2031年eCOA的市场会达到47亿美元，复合年均增长率为15.8%，eCOA市场未来将呈良性发展趋势。不过，根据Medidata数据测算，中国面对的现实是eCOA渗透率较低，或仅为5%。而在美国这一数据高达80%。
“在我国，eCOA仍处于待开拓的蓝海市场。另外，我们也可以看到，中国药企一旦做一些‘出海’项目，使用eCOA的比例会出现飙升。我相信在未来5-10年，我们会看到eCOA更加蓬勃的发展。”宋乐说。
近视眼手术即屈光性角膜切削术，是通过准分子激光对角膜基质层进行切割，从而改变眼睛屈光状态达到矫正视力的目的。术后可能会发生一系列眼部不适症状和一些并发症，但通常都可以治疗好。1、干眼症：由于患者在 一般情况下，如果患者患有痔疮，并且病情比较严重，则可能会引起发烧的情况。但若患者的症状较轻，则通常不会出现上述情况。1、会：痔是肛门直肠底部及肛门黏膜上的静脉丛发生曲张而形成的一个或多个柔软的肿块，通 风湿一般是指风湿性疾病。通常情况下，如果患者刚查出患有风湿性疾病，并且病情比较稳定，此时不需要特别注意什么；但如果患者的病情不稳定，则需要特别注意饮食、生活调理以及药物治疗等。1.不需要特别注意：如果是 耳鸣是一种常见的症状，是指在没有外界声源的情况下患者主观感受到耳朵里有声音的现象。通常情况下，如果出现持续时间较长、伴随其他不适的症状时需要及时就医治疗。1、药物治疗：对于突发性耳聋引起的耳鸣，可 右侧颈内动脉瘤可能是动脉粥样硬化、细菌感染、创伤、高脂血症、高血压等因素引起的，可以明确病因后对症治疗，能够控制病情发展。1、动脉粥样硬化：可能是身体肥胖或者是长期不良的饮食习惯引起的，可能会导致 突发耳鸣是一种常见的耳部症状，老年人也可能经历这种问题。耳鸣可以以不同的方式表现，包括嗡嗡声、嘶嘶声、咔嗒声等，通常是由多种原因引起的。在老年人中，耳鸣可能与年龄相关的听力损失、耳部感染、药物副作 。本文链接：硬核“黑科技”如何赋能创新药“出海”？http://www.sushuapos.com/show-9-11782-0.html
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