制药产业刚刚度过并不愉快的2016年。FDA新药批准数量在过去数年里一直保持猛涨趋势，2015年达到峰值51个，但却在去年下滑57%，仅有22个新药（包括CDER批准的新药，成像剂除外，以及CBER批准的2个rDNA 生物制剂）获批，该数值刷新了2010年以来FDA每年批准新药数量的下限（见图1）。
为什么会发生这种情况？今年是否有反弹的可能，还是变得更糟？这些问题的答案非常重要，毕竟美国每年在医疗费用上投入约3280亿美元（全球总医疗费用约为6970亿美元）。企业研发生产率越低，则意味着其离可支付性高的药品丰厚利润回报越遥远。

FDA批准新药数骤降：创2010年以来新低，7制药巨头“颗粒无收”

FDA向业界解释道，其并未减缓审批效率，只是巧妇难为无米之炊。FDA还指出，其加速了原本应在2016年通过审批的5个新药申请，这些药物的显著治疗效益令其在2015年提前获批。在调整一些影响因素后，制药产业2016年出产量仍显示出41%的降幅。
不过，一些用来衡量药物研发水平的指标并没有呈现明显变化。如今，药企临床研究成本已高达1540亿美元，一直保持一定的增长率。13个国际知名制药巨头得到的新药批准数量在总新药中占比36%，比2015年的41%稍低。此外，这两年一类新药中的全新化合物（first-in-class）在新药中的占比相同，均为41%。肿瘤、传染病、血液疾病和中枢神经系统疾病仍是药企研发所关注的最热门的治疗领域，约73%的新药来自这些领域，比2015年的71%略高一些。而生物药则首次迎来较大比重的新药批文（55%，显著高于2015年的39%），进一步强化了过去几年已开始显现的增长趋势。在监管机构方面，FDA在2016年通过加速审批通道批准的药物所占比率比2015年更高（见表1），但这仍无法缓解，也无法解释总体新药数量下降的现象。
从企业的角度看，2016年新药获批的企业比以往略有不同。葛兰素史克（GSK）、强生（Johnson & Johnson）以及诺华（Novartis）等新药市场近几年的领先者并未在2016年通过任何新药的审批，安进（Amgen）、阿斯利康（AstraZeneca）、拜耳（Bayer）和百时美施贵宝（BMS）也有同样的遭遇。在13个国际知名制药巨头中，7个在2015年获得共计14个新药批文的企业在2016年一无所获。

药企创新回报率走低：成本回收难，大幅提药价缓解亏损遇政策阻力

数据显示，在其他基础因素不变的情况下，保持高涨的研发动力及生产力是很困难的。由于传统大型制药企业的研究模式可产生巨大的结构性成本，其需要开启“超研发模式”取得卓越的经济效益方能实现平衡。否则，当前的研发模式会破坏价值（“超研发”模式意味着每年研发出2个新分子实体，并一直保持这个水平）。
德勤（Deloitte）最近有研究显示，2016年制药企业创新研发回报率约为3.7%。该数值对比制药企业与生物技术企业的资本成本率均显著低下，后二者分别为7.7%和9.2%。因此，这些企业正经历较高程度的亏损，大概需要至少6年时间才能够恢复（见图2）。企业曾在一定程度上试图借助大幅提高药品价格来缓解亏损，但在美国新总统唐纳德·特朗普（Donald Trump）上台以后，这一策略实施难度将加大。
讽刺地是，当下由美国国立卫生研究院（National Institutes of Health）提供资金支持，且大多数由高等教育机构执行的基础研究项目的成果往往令人眼花缭乱，但大多数企业并未有太大动力将其转化为具有商业价值的药品。令人担忧的是，局面越来越糟糕：每个新分子实体的研发费用如今已进入数十亿美元级且仍保持上升趋势；肿瘤、心脑血管和神经科学类治疗药物的研发成功率呈现平稳下降的趋势，且已经降至个位数百分比；而患者和支付方只关心其所能接受的药价上涨幅度。

走出困境之道：调整药物研发经济模型，有药企探索并具成效

投资者对于创造价值乏力的产业越来越失去兴趣，制药企业仍在利用其过去被定位为成长型企业时积攒下来的好声誉。但能够繁荣发展的产业须为消费者创造价值，却不会消耗消费者自身资源。制药产业无论何时都属于最重要的产业之一，但如今应该调整药物研发经济结构，从而更高效地利用其所拥有的资产。
首先，企业必须先侧重研发过程的改善、重新组织和严格控制的执行。事实上，多数企业在过去超过20年时间里都在提倡以上策略，但却遭遇业绩不佳、研发危机、药品上市成功率直线下降以及研发费用失控的结果。原因并不在于这些策略无效，而是其并不适用于管理创新型企业。
可喜的是，部分企业早已开始调整其研发经济模型。强生、GSK和诺华等现已逐步走向“超研发”模式且获得了一定的成功。而百时美施贵宝、勃林格英格翰、百健（Biogen）、诺和诺德（Novo Nordisk）以及吉利德（Gliead）则开启了一种更聚焦、更专业的生物制药研发模式，以实现更低的结构性成本和更少而精的新分子实体数量规模。
但调整药物研发经济模型的最好机会在于数据收集，而这也是最大和成本最高的瓶颈所在。新的数据采集技术正以很快的速度不断地产生。这些技术的潜能不可估量，可对临床试验数据收集作重要的补充，可采集到丰富的自然历史数据和其他的真实世界证据。若要将这种工具高效地整合到生物医学研究中，技术开发商还有很多工作要做，制药企业很高明地跳过这一重障碍，直接与患者、监管商以及其他利益相关方建立有效联结，加快数据整合利用的速度。
像过去一样，商业环境对于制药产业来说并不利。但无论结果如何，改革药物研发经济模型所需付出的代价要小得多。