一年一度的行政院生技產業策略諮議委員會（BTC）在九月初時召開，著眼於近期生技公司在上市時遇到的打擊，在會議結論中特別把「以資金動能加速生醫產業走向國際」加入，呼籲政府要打造簡單且具一致性的遊戲規則，避免過度管制，以避免生技業出現資金斷鏈的危機。不過，真正的問題，恐怕出在研發上。

生技業不受市場青睞的的問題，在美國其實早已浮現。以最能代表全球生技業前景的那斯達克生技指數（NBI）來看，從2015年年中開始從4000點左右向下滑落，到2016年時甚至一度逼近2500點；到了2017年，即使美國景氣復甦的腳步加快，全球資本市場一片榮景，但NBI指數也只回升到3500點左右，與2015年的情況完全無法比擬（圖1）。

圖1：2015年至今那斯達克生技指數（NBI）走勢

資料來源：Google Finance

2016 v 2015：營收微增，但獲利重摔

為什麼會出現如此的衰退？安永會計師事務所（EY）的2017年生技業調查報告中可以看出端倪。2016年全球生技業的營收為1394億美元，比2015年成長了7%；同時，2016年的研發支出為457億美元，比2015年成長了11%。研發費用的成長高於營收成長並沒有問題，真正的問題在產業的淨利潤上：2016年只有79億美元，比起2015年的163億元衰退了50%，也難怪整體生技業的市值會縮水將近20%（表1）。

表1：2015/2016年全球生技產業營收、研發支出、利潤、市值變化（單位：10億美元）

雖然研發支出成長與利潤衰退間不必然有因果關係，但安永在報告中也指出，生技業在研發上的投資報酬率，確實也越來越低。「以美國來說，藥價越來越低，但研發支出越來越高，這種現象必然難以維持！」

就藥價來看，小分子藥物領域在專利斷崖之後，原廠藥價就已經一瀉千里，嚴重打擊醫藥產業的獲利；如今這股風潮也已經吹向蛋白質藥物。更麻煩的是，在小分子藥物領域還有美國食品藥物管理局（FDA）建立的橘皮書（orange book）制度，將新藥上市查驗與其專利相連結，但在蛋白質藥物上，就只有較鬆散的專利舞蹈（patent dance）制度，要求欲生產生物相似藥（biosimilar）的廠商，向握有專利的原廠通報相關的生產製造資訊，再由原廠決定是否提起第一階段訴訟。而美國聯邦最高法院在今年6月，也對專利舞蹈制度做出判決，認為這並非強制性義務，讓生物相似藥廠商有了「先做再說」的空間。一旦有廠商闖關成功，日後連蛋白質藥的利潤也會大幅滑落（關於專利舞蹈制度，可參閱前期文章美國生物製劑藥之專利連結制度：2017年Sandoz v. Amgen案）

新藥研發目標，幾乎都放在癌症治療上

更大的問題發生在研發費用上。安永指出，FDA的查驗門檻越來越高：根據統計，2016年FDA核准通過的新藥申請只有22件，比起2015年的將近50件近乎腰斬，也終止了連續三年核准量正成長的趨勢（圖2）。影響所及，不但會拖慢了新藥上市的時間，也增加臨床試驗的失敗率，這些都會導致新藥研發的費用暴增。另一方面，在選擇研究題材時，幾乎所有藥廠都把資源投注在腫瘤和罕見疾病上。往好的方面來看，這代表癌症治療在未來可望有顯著的進步，但當資金群聚的效應愈發明顯時，這些投資能否創造相稱的回報，恐怕還在未定之天。

圖2：1996~2016年美國FDA新藥核准變化

資料來源：Beyond borders: Biotechnology Report 2017, EY

因此，既然藥價無法拉高，提升研發效率，就成了每一家生技的首要之務。有趣的是，許多公司正嘗試將人工智慧（AI）技術應用在新藥研發上。以位於倫敦的BenevolentBio為例，他們在藥物探索（Drug Discovery）階段就使用AI來加速以及改善流程。BenevolentBio執行長Jackie hunter指出，在臨床的第二、第三期，也就是即將進入市場前的關鍵時刻，還是會有50%的藥物因為效能問題無法通過查驗，還會有25%是因為市場策略必須放棄。透過AI在資料分析的協助，將可以大幅改善技術與市場策略上的失誤可能。如今，在BenevolenBio的平台上，候選藥物的研發成功率已經達到同業的四倍。

回到台灣，今年的BTC會議除了邀請生技產業參加以外，也首度出現軟體業者參與，例如當過微軟人工智慧首席研發總監、現為台灣AI實驗室創辦人的杜奕瑾。如果台灣的新藥公司也能在研發流程中使用AI技術，相信對於台灣的生醫以及軟體產業，都會有不小的幫助。

參考資料：

• Beyond borders: Biotechnology Report 2017, EY
• 行政院2017年生技產業策略諮議委員會議

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