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年终3: 生物医药行业的一些感想

   日期:2026-01-21 04:41:08     来源:网络整理    作者:本站编辑    评论:0    
年终3: 生物医药行业的一些感想
这是年终感想的第3篇,应该是最后一篇了,都是个人对生物医药行业的一些感想。

一,工程师红利

中国很多高新产业的蓬勃发展,无疑得益于国内的工程师红利,也就是大规模+高性价比+素质可以的牛马。过去十年的生物医药的日新月异也是如此。
所以,考虑到生物医药行业中的潜在机会,对于有实力的企业来说,多招些人,多储备些项目,终究是划算的。个人觉得,恒瑞过去十几年的策略很简单 = 批量招人 + 批量fast follow,再配合根深蒂固的销售网络,只是要合格的产品就能大卖出去,比如略有缺陷的PD-1抗体?
中美人才结构对比。网上有人评论,虽然中国有很多1-100的人才,但很缺乏0-1的人才,而美国恰恰有很多0-1的人才。1-100的人才不是一成不变,是可以培养成0-1的。这种差异并非源于虚无缥缈的“文化”或“智商”,而是“经验 + 需求 + 环境”的产物。换句话说,这种差异是实实在在的,是可被接触和解读的。
最后想说,工程师红利固然重要,但绝不能掩盖“领袖”的价值。 行业的繁荣,除了依靠大量工程师的添砖加瓦,必须有主心骨指引方向。除非,你拥有一个经过了长时间磨合、能自我进化的核心团队。

二,研发组织

临床前的研发是创新药企的核心部门,但不同公司貌似有不同的组织方式,一般有以下3种不同组织形式。

1,个体户式=项目制。

   这个形式是指每个人全面负责自己的项目,遇到问题,更多是需要凭借自己的经验,或者团队的经验。这种形式对项目负责人的综合能力要求比较高,个人压力也较大。当然,你也可以做的佛系=抱着躺平的心态。对公司的好处时,每个项目负责都是独立的单元,理论上都对项目的各方面的实验都熟悉。换句话来说,公司谁也不缺,有的是懂得干活的人。但坏处也是很明显的,每项工作没有平台层面的积累,所以进度和质量大概率要打个折扣,或者说很难进行“军团式”大规模开发。

2,平台化=职能制

    这种一般是有专门的项目统筹人,但其不负责具体的实验设计和执行。而这些具体的执行都是交给不同的平台处理。这种模式的优势是显然的,每个节点的工作都有保证,平台的技术也能有效积累和维护,每个节点的压力由平台负担,对员工的压力也不大。但缺点也是很明显的,比如不能有效锻炼员工多方面的能力,除非是实行轮岗。同时,平台负责人的离职可能对公司的技术有较大影响,可能每个平台都有备份的接班人。国外的大药企大多采用这个架构形式。大多数员工,甚至部门主管都是流水线上的一员,货真价实的螺丝钉。

3,前两者综合=矩阵式

    每个人项目的统筹者不但全面负责自己的项目,同时也归属于某个平台。这种交叉的组织形式,也许能够某种程度上综合上述两种的优势。既能锻炼员工,也能公司在平台的水平上累积各方面的技术能力。在这种情况下,也许更能培养和维持一个较好的人才梯队。
   还是那句老话,没有最好的组织形式,取长补短,不断优化和打磨现有的组织架构形式,也许才是长久之计。
    上述的分工是不包括研发的立项工作。这个工作的重要性,不言而喻,但它可以很随意,比如即使follow,也可以很复杂。项目立项要么由专门的人负责,但都需要有一线工作和完整项目的经验;要么由一线的研发人员提出的,把战报交给前线;要么综合这两者。

三,公司文化

有些创新药企的创始人是研发出身的。比如医学、研发等。而有些创始人是非研发背景的,比如投资、销售等。
虽然创始人的背景会极大影响一个公司的文化和氛围,但更关键的是,他是一个什么样的人,他是如何看待身边的事物。知乎上这样一个评论:一个好的公司负责人,最重要的工作应该是物色人才和培养人才,他的存在让整个公司“如沐春风”
身为打工仔,很难评论如何建设公司文化这种话题,因为没啥经验和代入感。考虑到目前国内生物医药的人力是供大于求,换句话来说,打工人没啥议价权。在这种情况下,好的公司文化也许是可遇不可求。
目前外面的就业形势不算好,生物医药算是难得的高增长的朝阳行业。所以,如果只是上班累点或者和公司文化有一些的摩擦,那么请珍惜这份工作,但也不必感恩涕零....

四,借鉴互联网经验

互联网公司聚集了大量顶级人才,可谓是汇聚人类智慧。不难推测,互联网公司的运作方式,在很多方面都值得生物医药企业学习和借鉴,个人对互联网企业的了解有限,闲聊以下几点。

1,人才和招聘

和计算机强相关的互联网公司,难免偏向于理科人才,更偏重逻辑推演与工程化解题能力。相对的,传统生物教育偏重记忆与归纳,更多的是考验学生的"文科能力",而非实验设计和问题解决等偏理科的能力。但在生物医药的实际工作中,可能更多的是考验员工的理科思维=发现问题+解决问题,而非单纯地表征事物
互联网和药物开发,都是对人才能力有相当要求的行业。从薪资和招聘要求,就能感觉互联网企业对人才的渴求。 亚马逊的面试官中必须有一位来自非招聘部门的“抬杠者”,拥有一票否决权,专门考察候选人的综合素质和价值观,确保新人的水准高于团队平均水平。张一鸣也说过人才密度的概念,其认为,优秀人才应具备好奇心、学习力、抗压韧性、创新勇气,而非单纯看学历或经验。
对于做创新药的企业,在核心研发岗位,招一流人才终究是划算的。因为创新药在某种程度上是一种靠运气的概率游戏。而你能做的是,提高能抢夺这份运气的概率 = 时刻做好准备,既要有经验和知识储备,也要有灵活的头脑,这毫无疑问是一个较高的人才能力要求。此外,在众多的人才投入中,只要有1个把握住一次运气=造出一个爆款,这就够回本+盈利,甚至奠定一个大企业的基础。因为国外很多大公司也是靠1-2个爆款支撑市值的想象空间。

2,扁平化与创新鼓励

从拍板到最终执行,中间不超过3个层级,甚至只有2个层级。Biotech在应对快速变化的市场或技术时,可以打破部门壁垒,组建由研发、医学、市场人员构成的项目制小组,赋予更大自主权,以快速响应。同时,积极引进具有数据科学、计算生物学等复合背景的人才,优化团队知识结构。
互联网鼓励“自下而上”的创新 = 黑客马拉松(Hackathon)。Biotech是否也允许科研人员用 10%-20% 的时间探索非核心管线的疯狂想法(类似 Google 的 20% 时间)

3,构建“数据中台”

互联网经验是,数据是核心资产,一切业务数据化。Biotech某种程度也是数据型公司? 建立统一的数据中台,确保实验室数据(湿)能实时反馈给算法模型(干),模型优化后再指导新的实验。
虽然项目的开展,生物医药公司肯定会积累大量的数据,有成功,也有失败,这些真金白银换来的数据,无疑给新项目或新人有重要的指导意义。避免重复造轮子,也避免重蹈覆辙。

4,独揽大权的复合型PM

互联网的产品经理(PM)是连接技术与市场的桥梁,对产品的最终成败负责。Biotech 也可以设立“研发项目负责人(Project Leader)”制度,赋予其类似互联网 PM 的权力和责任。
他们不需要是该领域资历最深的科学家,但无疑对个人的综合能力有较高的要求,而且必须具备“科学+商业+数据”的复合视野。他们负责协调资源,平衡科学上的“完美主义”与商业上的“时间窗口”。

5,护城河=产品矩阵?

    个人觉得生物医药公司的护城河,可能没有互联网公司的深和大。比如说,不像互联网那样在某领域只有1-2家独大,欧美的市值前10多的大药企的体量相差不是很大。而且,全球创新药品主要来自于biotech公司或初创小公司。所以,欧美大药企的护城河可能更多靠的是商业化+大量资金+成熟的团队,很少大公司在早研上有护城河。那么早研上能不能建立护城河呢,我觉得是有的,虽然比较难+不确定性较大。比如说,Roche在CD20这个靶点上的开发策略=不断迭代+矩阵开发
    见下表,Roche针对CD20上开发了多个迭代的版本,以提高药效或针对不同适应症,比如CD20 抗体、ADCC-enhanced、CD20+CD3、CD20+TfR(RG6035)等。因为,很多公司的新产品都是基于第一代产品进行优化,所以,与其让别人优化自家的产品,还不如自己革自己的命=做第二代产品。最终形成一个产品矩阵,这在商业化上还是很有优势的。

代表产品

特点

适应症

一代

利妥昔Rituximab

人鼠嵌合IgG1

NHL、CLL、RA

二代

奥妥珠Obinutuzumab

全人源II型IgG1,糖基化增强ADCC,降低CDC

CLL、初治滤泡性淋巴瘤、狼疮性肾炎

自免

奥瑞珠Ocrelizumab

全人源,优化B细胞清除效率

复发型多发性硬化症RMS、PPMS

双特异

莫妥珠Mosunetuzu

CD20×CD3,激活T细胞杀伤肿瘤

复发/难治性滤泡性淋巴瘤(R/R FL)

双特异

格菲妥Glofitamab

2:1结构CD20×CD3,增强T细胞结合

R/R DLBCL、LBCL

透脑

RG6035

CD20/TfR,穿透血脑屏障

临床I期,RMS、PPMS

    总的来说,Biotech与互联网行业是存在本质差异。借鉴的关键在于领悟其“神”——即对效率的极致追求、对变化的快速响应、对创新和人才的持续投入,而非简单照搬其“形”。Biotech的根本仍在于科学的严谨性与深厚的专业积累,任何管理创新都必须建立在尊重药物研发客观规律的基础之上。

五,生物医药技术框架

    最近几年,生物医药的新技术层出不穷,且都取得不少的进步。个人觉得生物医药技术骨架的已经大体完成。以下是个人根据接触到的信息,对最近的取得进展的新技术大概聊聊。

1,蛋白结构预测。这个虽取得里程碑式进展(如AlphaFold2),但还不能准确预测抗体的CDR结构,更不要说预测抗体+抗原间的相互作用。所以,虽然学术界时不时就有新的论文发表,但上述两个难点还没有解决。当然,这本来就可能是一件很难的事情。至于何时有更实质的突破,个人倾向是还需要较长的一段时间。反过来,如果突破了,毫无疑问会,极大加速药物的开发。

2,mRNA 替代抗体 。现在都是在体外大量表达抗体,然后再输入人体。所以,能不能直接利用人体的细胞,直接生成抗体呢。目前看起来mRNA替代抗体,有好几个难点没有解决,一是抗体产生的量的稳定性问题,而是体内产生抗体的效率还是太低了。就算上述问题能够解决,能媲美抗体,mRNA作为药物开发,最多就是节省了抗体的细胞株构建,其他步骤还是节省不了,比如抗体性质的评估、动物安全性评估等,当然,生产应该是节省不少,不管是时间还是产量?所以,短时间内,还是抗体很难被替代。

不过在一些特殊领域还是有独特的应用。比如靶向胞内的靶点,只要mRNA产生的抗体不分泌即可,但这个对靶向性提出了要求。或者是在一些抗体需求量不高的领域也是可以的,比如CD3+TAA双特异抗体?

3, 除了mRNA技术,RNAi最近几年也大展拳脚,在某些肝脏相关的适应症直接挑战抗体疗法,而且能做到半年一针。问题来了,RNAi能不能拓展到其他免疫疾病,比如靶向T cell或心脏,并维持长间隔的给药频率。

4, in vivo CAR T:某种程度上,这也算是mRNA技术,和mRNA体内表达抗体类似。之前的CAR T是在体外改造病人的T 细胞,然后扩增,最后回输人体。 in vivo CAR T则是利用mRNA技术,可以直接在人体里,对T cell 进行改造和扩增,不必从体外进行。目前来看,这个技术大概率是行得通的,问题是在于药效有多好,能否媲美已有疗效。

5,基因编辑:这种手段让人类自己也体会一把当上帝的感觉....我的基因,我做主,想咋改就咋改。个人觉得目前对基因编辑技术的开发连皮毛都不算。这个技术简直就是一个bug的存在,可谓是人类在这场游戏中的金手指,可以在低层修改游戏的规则,以满足你的一切需求.....

6,数字化细胞/器官:随着机制的研究的深入,借助AI技术,也许可以构建数字化的细胞、器官、人体。以后的药物开发,可以先在这些数字化平台上验证,以提高成功的概率,最后提高药物发开的速度和成功率。不过,人体的细胞、器官,这些东西太复杂了,是一个混沌体,包含重复交叉影响的网络,注定是一个难啃的骨头,所以,个人对这个技术的突破,在未来很长一段时间内都不太抱有希望。

    新技术从出现到成熟,注定是一条漫长切曲折的道路,而从补充到竞争再到最后取代现有疗法,也是一个漫长的过程。所以,旧技术的从业者,也许不必太焦虑,毕竟像小分子,这玩意都玩了70-90年,现在还不仍在蓬勃发展?
结尾
    目前的生物医药的技术手段可能已经到达了极限,达到了DNA和RNA的编辑水平。从治疗对象的角度,现有疗法已经覆盖“器官/组织--细胞--蛋白--mRNA--DNA”。给我的感觉,生物医药的技术骨架可能差不多拼凑完毕,接下来更多的是填满骨架间的空隙 = 进一步优化改善某种程度上讲,生物药技术已经完成原始的技术积累,所以,接下来很长一段时间,生物医药技术会有一波接一波的迭代和突破?
    这3篇年终感想,算是从业多年的一个小结,虽然还有其他东西想说,以后有机会再写写吧.....在敲字时,感觉某些观点只是浅谈而止,甚至偏颇。但还是决定把它们写下来,就当作一份记录。
   今天大寒,宜吃火锅
 
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