中国模式正在加速改变全球生物医药的创新吗？

图源：Pixabay

撰文｜谭凌实 Ken Song 鲁白

翻译 | 梅宝

随着全球药品定价压力持续增大以及研发成本持续上升，学术界和生物制药公司的临床医生和转化科学家正在重新评估何时、何地以及如何启动早期临床项目。这些最初的患者数据对于降低研发项目的风险至关重要，能使开发者将有限的时间和资源用于最有前景的药物。我们评估了药物研发领域的四个根本性转变，这些转变很可能对全球生物制药未来的成功至关重要：利用大规模高质量队列研究、企业驱动的研究者发起临床试验、将可负担的人工智能与广泛的高质量数据相结合，以及中国对精准医疗的关注。

过去十年间，中国在药物发现、研发及监管基础设施领域的快速发展，推动了当前对外授权交易的爆炸性增长与规模扩张。然而，这一激增态势不仅源于中国日益增强的生物技术能力，更可能预示着一种新型药物研发与商业模式的出现，它更能适应精准医学所面临的科学与经济双重挑战。2011年至2018年间，中国药物对外授权交易的平均年规模约为10亿美元。2025年前三季度，此类交易金额已飙升至近700亿美元，是2021年创纪录金额82亿美元的八倍。2024年，中国创新药候选物（innovative drug candidates）占全球总量的23%。进一步验证中国全球影响力的是，2024年全球排名前20的生物制药公司，其28%的外部引进管线（externally sourced pipelines）来自中国，交易价值达410亿美元。

在过去十年中，中国已超越美国，成为全球临床试验的主要所在地，这主要归功于中国国家药品监督管理局进行的根本性监管改革。其最新一步是在2025年，将新药临床试验（Investigational New Drug, IND）申请的审评时限从60个工作日缩短至30个工作日，这与美国食品药品监督管理局遵循的时间表一致。2017年，单国临床试验（single-country trials，本文中指仅在中国开展的临床试验）数量激增，最初由两大因素合力驱动：一方面，跨国药企加速在全球范围内注册本地创新药物；另一方面，中国药企同时推进“仿制药”（me-too）与“改良型新药”（me-better）候选药物的研发。然而，这一单国试验的迅猛增长趋势仍在延续，其核心驱动力已逐渐转向由创新型生物科技公司作为申办方主导。尽管2022年至2023年间全球生物科技领域的风险投资与首次公开募股资金出现下滑，中国的临床试验总数仍从2020年的1800项增长至2023年的超过3500项，这一增长主要由仅在中国开展的临床试验所驱动。同一时期，美国的临床试验总数则从2500项减少至2000项。

01 中国创新的驱动力何在？

中国各行各业的高度竞争环境，驱动本土企业不断突破极限，持续挑战既有的行业模式与实践。经年累月，这种内生动力连同政府的有力支持，共同塑造出深度聚焦、体系完备的垂直行业基础设施与生态，其根本逻辑迥异于其他国家进化较慢的模式，且运行速度显著更快。随着中国已在从电信、电动汽车到太阳能电池、人工智能等诸多科技领域建立起全球领先优势，其差异化的发展路径开始影响全球生物医药的创新格局，自然不足为奇。

如今，越来越多的中外企业正利用中国在速度与成本方面的长期优势，并结合新型策略，以期更快获取具备高靶向性的初步临床数据。中国在早期临床开发路径中的四大特色，凸显了其在加速实现临床概念验证（clinical proof-of-concept）方面的潜在机会。

02 队列研究的“反向转化”与 “临床试验就绪队列”

在中国，由国家研究基金资助的大规模、针对特定疾病且进行多年随访的临床队列研究数量日益增多，已形成体系。这些队列涵盖糖尿病（4C， BPROAD）、肥胖症（GOCY）、代谢性疾病（China-Map）、阿尔茨海默病（中国HEAD研究）和肌萎缩侧索硬化症（amyotrophic lateral sclerosis，ALS）等。这些队列研究不仅能为政府医疗卫生决策提供流行病学依据，也被证明对创新药物研发具有不可估量的价值。

一个著名的队列研究例子是中国国家中风注册研究3（CNSR3，由天坛医院王拥军教授领导）。该队列包括来自全国210个临床中心的15000名中风患者，数据涵盖临床、血液检查、脑影像学和行为评估，收集时间点为3个月、6个月以及第1至第5年中的每年。此外，所有参与者都进行了全基因组测序和血液蛋白质组学数据采集。该数据集的分析不仅可能揭示中风发病机制和预后的机制，而且有助于制定疾病预防和治疗策略。初步努力已经发现了药物靶点，基于这些靶点的药物分子正在开发中（例如专利CN114685449B）。在这个“反向转化”（reverse translation）模型中，STROMICS的基因型-表型关系研究发现中风治疗新靶点，在实验室中通过细胞和动物研究进行验证，然后产生的新候选药物将在临床试验中进行测试。生物制药开发者越来越青睐这种以人类数据为基础的药物发现，而非动物研究。

队列研究可以根据遗传变异的关联识别患者亚型，从而有助于制定临床试验的患者分层策略。CNSR3/STROMICS研究已经确定了至少五种缺血性中风亚型，某些靶点的遗传变异可能选择性地与特定亚型相关。通过仔细检查基因型-表型关联（血液蛋白、影像数据等），也可以开发用于疾病进展和药物疗效的生物标志物。

最后，队列研究可以调整和转化为形成“临床试验就绪队列”（trial-ready cohorts, TRCs），从而简化患者入组并减少时间和成本。例如北京大学第三医院开发的ALS TRC，该队列约有1,500名患者。该研究系统地收集和记录了家族史、睡眠、认知和行为评估、首发症状时间和临床诊断、治疗和疾病进展，以及与疾病或治疗相关的生物标志物。许多患者记录了影像（CT或MRI）、肌电图和全基因组测序数据。受试者的招募并非通过传统广告或合同研究组织（contract research organizations，CROs）进行，而是直接联系肿瘤登记中心内符合特定试验纳入与排除标准的患者，并获得其知情同意。这种方式以有限成本加速了高质量的患者入组。

患者招募的开展得益于公共卫生机构拥有并运营的“临床试验就绪数据集”（trial-ready datasets, TRD）。上海申康医院发展中心负责上海市级公立医院的绩效评估、资金投入与数据管理，目前正在开发此类数据集。该中心制定了统一的数据采集标准，每日汇集并管理来自各家医院的临床、影像、病理等全维度数据。为推进转化与临床研究，中心已针对重大疾病系统化构建了TRD，并通过“一站式”临床队列数据共享平台开放使用，从而实现更快速、高精准的患者招募。

03 研究者发起的临床实验

越来越多的生物制药公司选择在中国启动早期临床试验，先广泛探索多个适应症，再根据初步数据聚焦于最具潜力的少数适应症及特定患者亚群。这一策略的结果是以更快、成本更低的途径来获得临床概念验证数据，这为进一步的药物开发指明了最佳路径。

除了中国加速的新药临床试验审批通道外，研究者和医疗机构已开始重新定义研究者发起的临床试验（investigator-initiated trials, IITs）位。在中国，传统的IIT模式已被革新。一种新型协作模式应运而生：研究者敏锐捕捉到难治性或缺乏有效治疗手段的患者的临床需求后，主动向所在医院申请开展试验，并与生物制药企业携手设计研究方案。在工业界合作方的指导下，通常由经验丰富的企业研究人员与临床CRO共同执行严格的监察、数据管理与分析。此类IITs已成为获取药物在人体中早期疗效与安全性信号的重要途径。

在中国，细胞与基因疗法（cell and gene therapy, CGT）领域存在一个独特机遇：IIT可用于此类前沿疗法的探索。对于已完成充分的动物良好实验室规范（Good Laboratory Practice，GLP）毒理学研究及其他安全性数据积累、具备临床试验申请条件的CGT产品，可通过医院及机构伦理委员会（而非国家药监局）的审批后开展人体试验（例如针对晚期癌症患者）。这类研究通常依托实验室生产的良好生产规范（Good Manufacturing Practice，GMP）级产品，在单一大型医院内对有限患者群体进行，从而显著缩短试验周期并降低研发成本。

IITs的目标不是获得监管批准，而是通过以最有效的方式评估治疗反应和安全性特征，来降低临床开发风险。早期数据指导后续试验的更好设计，以提高其成功率。这些试验产生了关于在人体中的靶点结合、潜在药效学生物标志物以及早期疗效和安全性信号的数据。它们也被用于探索新适应症、药物再利用以及患者分层策略。IITs还用于开发新的生物标志物和检验药物的作用机制。

北京大学第三医院樊东升教授团队与人工智能药物研发公司英矽智能及专注中枢神经系统药物开发的生物技术公司4B Technologies合作开展的一项针对肌萎缩侧索硬化症的IIT，便是典型案例。该试验验证了药物FB1006（一款通过老药新用策略开发的ALS治疗药物）的临床疗效，其针对ALS的新型治疗机制正是由英矽智能通过人工智能靶点识别算法所发现的。从最初筛选出28个潜在靶点开始，团队借助ALS-TRC，在不足两年内完成了109名潜在受试者的招募。随后，研究采用人工智能辅助脑电图分析工具进行患者分层，最终筛选出64名更可能对药物产生应答的受试者。此外，团队创新引入多种“数字生物标志物”（digital biomarkers）用于药效评估，包括基于人工智能算法的脑电图、肌电图及语音分析。初步分析数据显示，FB1006能延缓患者运动功能衰退并改善其生活质量，而人工智能辅助的脑电图与语音分析结果被证明比传统临床评分更具敏感性。值得注意的是，该研究从靶点发现到临床研究完成的总时长不足三年。

中国的创新型的研究者发起试验并非药物开发的终点，而是一次对传统研发路径的精巧优化——旨在高效验证初步概念，从而为后续需巨额投入的注册性临床试验铺平道路。

04 人工智能

去年早些时候，中国的DeepSeek平台使得在成本仅为20万美元的服务器上构建和部署大型语言AI模型成为可能。相较于昂贵的第三方云端软件，本地化部署不仅成本可控，更提供了更高安全性和隐私保障，从而加速了人工智能在中国医疗健康领域的落地应用。如今，中小型生物技术企业已能自主开发定制化的AI工具。

AI已在临床研发领域展现出显著的生产力提升作用。当前的应用实例涵盖了医学文稿撰写、临床数据处理与统计分析输出生成、医学审阅与监查流程优化、访视报告生成、实验室常规管理，以及严重不良事件的自动核对，即比对电子数据采集系统与安全性数据库的信息。尽管现有AI应用已为临床开发带来明显效益，随着Kimi及其他中国竞争者进入市场，更多可负担的创新AI解决方案有望加速落地。

经济高效的AI平台正迅速推动人工智能应用的普及化，为药物发现与开发开辟更快、更高效且成本更低的新路径。2014至2023年间，中国在生成式AI领域的专利申请量逾3.8万件，占全球总量的70%，超过世界其他地区总和的三倍有余。随着AI工具与高质量临床队列数据库的持续拓展，我们有理由期待，更多专属于临床开发环节的创新成果将不断涌现。

05 聚焦精准医学

中国始终高度重视人民的特定医疗需求。二十世纪五六十年代至七十年代，为应对感染性疾病治疗及提高畜牧业产量的需求，中国大力发展低成本抗生素产业，现已成为全球最大抗生素生产国，其出口量占全球总量的44.5%，同时也是人用与兽用抗生素的最大消费国。随着慢性疾病（尤其是心血管与代谢性疾病）发病率上升，中国转而生产可负担的抗高血压药、他汀类药物及糖尿病治疗药物。当癌症成为重大公共卫生负担时，中国迅速跟进欧美日等国的步伐开展肿瘤临床试验，但其研究重点大多集中于已验证成熟的靶点，以期满足庞大但仍相对低收入人群的治疗需求。

随着我们在AI的辅助下对分子层面生物学的理解迅速扩展和加深，这推动了对更精确靶点和有效干预措施的探索，更好的诊断学将在为最可能从特定疗法中获益的患者亚群带来根本改善的疗效方面发挥关键作用。同时，精准医疗的靶向获益将完全依赖于全新的递送工具以及成本效益高的生产制造。

生物标志物是早期检测和靶向治疗的关键之一。在癌症生物标志物研究中，中国在发表的期刊文章和专利数量上领先，其贡献超过排名其后的四个国家，美国、德国、韩国和日本的总和。

但这仅是揭示中美创新路径根本差异的冰山一角。细胞外囊泡（Extracellular vesicles, EVs）领域恰能凸显这种差异：这类包含外泌体与微囊泡的新型载体，正在成为诊断、治疗及精准药物递送的前沿工具。中美两国虽共同推进该领域发展，其创新生态却各具侧重：中国广泛聚焦于利用EVs进行早期检测与治疗，解决规模化生产的复杂工艺问题。美国企业则主要投资EVs作为靶向递送载体的开发，并致力于建立严格的生产质量标准体系。值得关注的是，中国对CGT实施的双轨制监管体系覆盖EV产品，截至2023年已有40项相关产品获国家药监局快速通道资格，另有部分项目通过IIT开展探索，再推进IND或新药申请注册。这种监管弹性与美国或欧洲将EVs统一归类为新型生物制品的监管环境形成鲜明对比。

中国采用更广泛且灵活的监管策略，并积极尝试EV等前沿技术路径，这有助于推动创新快速落地。通过加速将诊断技术或EV相关疗法从实验室转化至临床，尤其是在国内疾病负担重的领域实现可负担的广泛应用，这种模式很可能催生重要的医疗突破。

06 借力新模式

迄今为止，美国凭借其深厚的科研能力、无与伦比的融资体系以及高药价带来的投资回报预期，始终保持着在生物技术创新领域的领导地位。然而，鉴于临床试验占药品开发总成本的70%至80%，利用最快、最具成本效益和最有效的开发路径变得至关重要。

如今，中国已在嵌合抗原受体T细胞疗法（chimeric antigen receptor -T cell，CAR-T）和CGT的临床开发领域取得引领地位。这一转变正是近期美国食品药品监督管理局召开该领域顶尖科学家会议的核心议题。会议上，CAR-T细胞疗法先驱卡尔·朱恩（Carl June）总结了这一趋势：“一个日益普遍的现象是……我们在实验室开发出前景广阔的细胞与基因疗法新策略，却只能眼睁睁看着它率先在中国进行临床试验。”他进一步指出，“为何研究人员越来越多地将试验转向海外？简而言之，美国的流程已变得过于缓慢、昂贵且僵化，而其他国家为创新提供了更便利的环境。”

挑战远不止于CGT领域。美国食品药品监督管理局前局长Scott Gottlieb多次提出相似观点：“美国企业面临的核心挑战在于，获取FDA一期临床试验批准的流程漫长且成本高昂。由于在中国启动首次人体临床试验更为简便，中国生物科技公司便能够更快获取最具潜力的化合物的相关数据，从而对美国企业形成竞争优势。"他进一步指出，"中国生物科技企业能迅速将实验性分子推入早期患者试验，快速验证其是否命中预设的生物学靶点，并根据需要优化分子结构。这是一种‘以快制胜’的创新模式。”

与中国其它产业的发展轨迹相似，中国的生物制药产业正在经历一场或将惠及全球患者的深刻转型。激烈的国内市场竞争，勤勉务实的工作文化、政府在政策层面的协同引领、持续推进的法规优化流程以及多渠道的金融扶持，共同催生了一个高度整合的创新生态——贯通了从分子设计、临床前研究、临床开发到生产制造的全链条。制药企业与医院体系、学术机构、CRO、地方政府及以国家药监局为代表的中央卫生监管部门形成了紧密的协同网络，共同推动创新加速。这一能力向全球所有企业开放：无论是亲自在中国开展早期临床试验，与创新型中国生物技术公司合作，抑或直接引进那些已通过临床数据完成风险验证的创新分子，皆可借力这一蓬勃发展的生态系统，共赴科学与健康的未来。

（本文是由谭凌实、Ken Song、鲁白为Nature Biotechnology撰写的评论文章，文章原名：中国在转化医学领域的创新：重新思考早期临床开发（China’s innovation in translational medicine: rethinking early-stage clinical development）

文章原文见：https://www.nature.com/articles/s41587-025-02998-x