如果你不能發明未來，第二好的選擇就是投資未來。

——John Doerr，KPCB

近年來，受全球經濟發展、人口總量增長、社會老齡化程度提高、健康觀念強化等因素的共同影響，各國醫療支出及全球醫藥市場規模穩步增長。在此背景下，隨著全球對于醫療的重視，醫療衛生支出總額近年來也穩步上升。

根據世界衛生組織統計，全球醫療衛生支出總額由2015年的約6.8萬億美元增長至2018年的約7.3萬億美元，期間復合年增長率約2.5%。根據IQVIA 2020年3月發布的《Global Medicine Spending and Usage Trends：Outlook to 2024》顯示，2019年全球醫藥市場凈收入達9550億美元，預計到2024年，這一數字將超過11150億美元，復合增長率達3.15%。

尤其是在2020年全球疫情蔓延的大環境下，醫療發展迎來飛速地提升。特殊的環境讓人們更加意識到醫藥的剛需屬性，核酸檢測、mRNA疫苗、基因編輯等各種醫藥領域專業名詞開始走進普通人的生活。藥品集采、DRG/DIP支付等各種醫改政策也時刻影響著醫療民生。

后疫情時代，世界因新冠發生格局變化，醫療也作為剛需不斷地發展，各類醫藥新技術相繼開花結果。中國作為醫藥強國和醫藥大國也在努力與世界前沿醫藥技術同步甚至計劃在未來實現趕超。但目前面對生物醫藥等創新技術領域，中國還在努力與國外前沿水平看齊。

未來，我們該如何去觸碰醫藥行業的天花板？醫療行業又有哪些新興技術值得我們去發掘？讓我們來看看過去一年半谷歌風投、OrbiMed等多家頂級投資機構在海外醫療領域都有哪些投資布局（機構投資數據由2020年1月1日截止至2021年6月20日，本投資數據根據動脈網數據庫資料整理）。

醫療領域總計投資643個項目，其中領投項目117個

數家頂級投資機構近兩年投資數據，資料來源動脈網數據庫

以上數家機構投資階段涵蓋面廣（包括早期、發展期、擴展期、獲利期及其它等），成立時間跨度大（成立時間從1946年跨越至2011年）。

其中，綜合性投資機構有10家（包括GV、NEA、Venrock、Kleiner Perkins、紅杉、ARCH、Khosla Ventures、Polaris Partners、Novo Holdings、五源資本），投資范圍涵蓋不同領域、各個階段和各個地區的互聯網、軟件、清潔技術、生物技術、醫療、媒體和能源等；

另外11家則是專注于生命醫療領域的投資機構（包括RA Capital 、Versant Ventures、F-Prime Capital、Atlas Venture、諾華風險基金、禮來亞洲基金、Flagship、OrbiMed、Alexandria、Casdin Capital、5AM Ventures）。其團隊在投資、運營和科學專業知識等領域均擁有豐富的行業和業務開發經驗。

機構投資總數和領投數

以上機構投資總數數量范圍為7~76個，其中投資項目總數在30個及以上的有9家機構，分別是OrbiMed、RA Capital、Casdin Capital、谷歌風投、Khosla Ventures、Polaris Partners、Alexandria、ARCH、Novo Holdings，對應投資項目數量分別為69個、76個、58個、59個、45個、40個、38個、32個以及37個，其余投資數量均在30個以下。以上機構領投數占項目總投數比值分別為9%、29%、21%、14%、24%、20%、0、19%、24%、26%、14%、9%、6%、7%、7%、20%、57%、21%、14%、11%、43%（順序由上表從左依次向右）。

領投數達到十個及以上的有RA Capital、Casdin Capital和Khosla Ventures這三家，在5~9個范圍內的有7家，其余領投數均在0~3個范圍內。

融資輪次數量及百分比

通過將以上投資機構領投項目統計來看，機構投資輪次多集中于種子輪到A+輪，占總領投項目46%；B輪融資占30%，B輪以后融資占17%，未公開輪次融資占7%。由此可見，投資機構大部分傾向于早期投資，但不排除中后期的投資。

AI、免疫、基因、器械、健康及保險等為投資熱

投資領域及占比

由上圖可知，總計統計出36個細分醫療領域（一些交叉領域對統計數量有一定影響）。其中大數據、人工智能、數字醫療，免疫治療及細胞療法，健康護理（包含母嬰）及保險等，抗體藥物，基因領域，靶向治療，神經疾病，核酸治療（包含RNA治療）這八大賽道較為熱門，僅大數據、人工智能、數字醫療這一投資領域的數量就占比14%，八大賽道總計占總投資數量的比值高達72%，火熱程度可見一斑。

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AI應用取決于已知數據，未來能否自主探索？

根據《Natrue》提供的數據顯示：一款新藥的研發成本大約是26億美元，耗時約10年，成功率不到十分之一。而AI則可以在短短幾天內從上億個分子庫中篩選出目標物，收羅相關醫療大數據信息學習海量知識，從而極大縮減創新藥研發時間以及試錯范圍。

隨著互聯網時代的到來，大數據和人工智能在醫學上有著廣泛的應用，如醫學輔助診斷、健康管理、新藥研發、康復治療等都可以通過人工智能來更加準確、更加快速的完成。不管是新藥研發周期、成本，數據的準確度，AI治療都有著令人稱贊的前景。

AI所具備的廣闊前景無意會吸引大量投資機構的注意：2020年2月谷歌風投投資醫療大數據服務商Verana Health；2020年2月F-Prime Capital投資AI輔助試劑選擇儀器研發商F-Prime Capital；2021年4月紅杉投資軟件研發商Benchling......

其中，曾投資過蘋果、英特爾、吉利德、土豆等明星企業的老牌基金公司Venrock也加入了大數據的賽道，于今年2月投資了具有可定制的遠程醫療平臺公司Sitka。Venrock合伙人Bob Kocher表示：“我們很高興能與這樣一支知識淵博的團隊合作。我們將看到遠程醫療在美國社區擴大專業提供商的接入方面所起的作用?！?/p>

但AI的應用取決于所構建的模型，構建模型的數據來源于已知的知識。怎樣由人類利用已有的知識去構建AI，變成由AI指導人類，主動去探索未知的事物，這或許是未來AI更高的發展方向。

上述投資機構中，涉及大數據、AI、數字醫療賽道的布局統計

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上千個CAR-T臨床項目，未來勝者幾何？

細胞治療分為免疫細胞治療、干細胞治療以及其它細胞治療。其中免疫細胞治療發展至今已是第六代CAR-T細胞治療，它具有特異性高、療效之久等優點。CAR-T細胞治療近幾年賽道火熱，全球臨床項目呈井噴式爆發。目前全球上市的CAR-T細胞治療產品共計6個，臨床研究項目超千個。

目前獲批上市的CAR-T細胞治療產品

但前期的研發費用加上個體化治療的復雜性和培養細胞所具有的較長周期，注定了個體化CAR-T細胞療法的價格不會太平民。目前個體化CAR-T治療價格約在37.3萬美元~47.5萬美元，約合人民幣238萬元~304萬元。擁擠的賽道、昂貴的治療價格，未來開辟通用型CAR-T治療必定會成為CAR-T技術發展的趨勢。

此外，目前CAR-T細胞治療的主要適應癥為血液腫瘤領域，但是相對于占整個腫瘤市場90%的實體瘤領域，CAR-T在實體瘤治療方面還有較大的市場發展空間。

DNA復制應激途徑、ecDNA腫瘤療法等賽道初萌芽

熱門賽道玩家過多所帶來的擁擠化、同質化問題是企業想要繼續走下去就必須解決的。相反，對于一些還未萌芽或者正處于萌芽期的“小眾”新興領域，或許才值得我們一探究竟。

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諾華、輝瑞、默克齊投FoRx，開發所有癌細胞都依賴的DNA 復制應激途徑

2018年,《Cell》子刊發布：DNA復制時的應激反應可以誘導腫瘤干細胞的形成；2019年10月1日，第一家開發針對癌癥DNA復制應激的藥物管道公司FoRx Therapeutics（以下簡稱FoRx）成立；2020年4月，諾華創投、輝瑞創投、默克以及Omega和LSP齊投FoRx，加入DNA復制應激賽道。

基因組的穩定性直接關聯到細胞是否發生癌變，其中，DNA復制是最容易發生變化的過程，也是最容易致癌的過程。任何導致DNA損傷高水平發生的條件也都會引發復制應激（replication stress），這是基因組不穩定的來源之一，也是癌變前細胞和癌變細胞的一大標志。

復制應激是一項研究相對較晚的機制，幾乎所有癌細胞都依賴復制應激的斷裂誘導復制途徑進行增值。正是因為復制應激在癌細胞中普遍存在，這也使得通過研究復制應激通路開發癌癥藥物存在很大可能。

三家世界頭部醫藥企業齊投FoRx，也許正是因為看中了DNA復制應激賽道處于萌芽階段的可發展性，以及DNA復制應激在癌細胞中存在的普遍性。

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RA Capital投資Boundless，開發針對染色質外DNA的精密腫瘤療法

2019年11月，Paul Mischel教授團隊在《Nature》雜志發表文章《Circular ecDNA promotes accessible chromatin andhigh oncogene expression》，首次揭示了染色質外DNA（ecDNA）的結構與功能。該項研究表明，環狀的ecDNA在腫瘤中普遍存在，同時由于缺乏著絲粒，導致不遵照孟德爾定律進行遺傳。這樣的特性，使得ecDNA是驅動腫瘤異質性的重要機制。

2020年8月，圣地亞哥加州大學研究人員在《naure genetics》雜志發表文章《Extrachromosomal DNA is associated with oncogene amplification and poor outcome across multiple cancers》，首次證實染色體外DNA促進了多種侵襲性腫瘤的生長。

該項研究使用來自3212名癌癥患者的全基因組測序數據計算分析，結果表明ecDNA擴增經常發生在大多數癌癥類型中，但不在血液或正常組織中發生。與癌癥不是由基于ecDNA的致癌基因擴增驅動的患者相比，攜帶ecDNA的癌癥患者的生存期顯著縮短，即使在控制組織類型的情況下也是如此，未來將有望利用此機制開發出針對ecDNA的精密腫瘤療法。

2021年4月，Boundless Bio獲RA Capital領投的B輪融資1.05億美元，用于開發針對侵襲性癌癥的針對ecDNA的創新療法。Boundless Bio通過公司專有的Spyglass平臺將ecDNA模型系統與定制分析工具相結合，查詢癌癥中的ecDNA，并揭示ecDNA驅動的基因擴增腫瘤中的關鍵治療靶點，使ecDNA在癌癥中發揮作用。該項技術有望為之前難以治療的癌癥患者提供變革性的新一代精密腫瘤療法。

除了上述介紹的萌芽領域外，植入式神經接口產品、可切換雙特異性T細胞接合劑、合成活檢、扭轉細胞老化、酶促DNA合成技術、改變蛋白質族群發現藥物、系統間生物學、慢性衰老相關疾病細胞療法等小眾新興領域也在逐漸進入投資機構的視野范圍。

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IDG進入單分子檢測賽道，單分子檢測能超越化學發光技術成為主流嗎？

相比于上述統計的海外投資布局，國內也有一些初具萌芽的在全球范圍內比較小眾的領域值得我們發掘。

如IDG于去年12月布局的單分子檢測賽道。單分子檢測是近十年來迅速發展起來的一種超靈敏的檢測技術，與化學發光、酶聯免疫等傳統檢測技術相比，它具有高分辨率（飛克級別）、高靈敏度（其檢測靈敏度是ELISA的1000倍）、低背景信號（10-100倍的動態檢測范圍）、低樣本量（至少降低50%樣品消耗量）、分析時間短（至少縮短50%反應時間）等優點，能在復雜樣本中進行低濃度蛋白質的檢測，實現健康與疾病狀態的區分以及疾病發生發展情況的監測。

目前，全球范圍內共計有6家單分子檢測技術賽道的公司，分別是Quanterix、Merck旗下Singulex、光與生物、宇測生物、彩科生物、Mecwins。

國內單分子技術公司有光與生物、宇測生物、彩科生物這三家，相較于國外，國內企業起步較晚，其中成立最早的是彩科生物，成立時間為2018年，IDG于去年12月對該公司進行了A輪投資數千萬元。目前，彩科生物的重點發展領域為多重蛋白檢測領域，該公司擁有核心技術平臺——超高靈敏度生物分子檢測平臺和多重磁性熒光編碼微球平臺，以及Medivh系列試劑和設備產品。

雖然單分子檢測技術相較于傳統化學發光技術等具有“降維打擊”的優勢，但是目前市面上占主導免疫檢測地位的仍然是化學發光技術、酶聯免疫技術等。原因之一是目前傳統方法就可滿足檢測需求，原因之二是單分子檢測相關儀器較于傳統檢測儀器來說價格昂貴。

怎樣解決單分子檢測技術的可替代性以及成本問題，才是決定它能否大規模使用的根本原因。

成熟技術如果一成不變就是退后，在如今新興科技如過江之鯽的醫療領域這無疑是自選淘汰。如何升級成熟技術、發現新興技術，這才是能夠跟上日新月日的醫療發展的唯一方法。但新興技術的發展也往往伴隨著質疑，從科研假設的提出到最后臨床產品的轉化也不斷需要人們的堅持和資源的投入。

醫療，一個伴隨人類永恒的剛需。和平年代它是提高人類生活品質的民生之需，戰爭年代它是救死扶傷的生命之源。它會隨著社會的發展、科學的進步、人類的需求而不斷涌現出新鮮的事物。

參考文獻：

1.中商產業研究院《2020年中國醫藥行業經營數據分析及2021年趨勢預測》.

2.《大健康產業藍皮書：中國大健康產業發展報告》.

3.國家統計局《第七次全國人口普查主要數據情況》.

4.DJ Mcgrail，CJ Lin，D Hui，M Wei，SY Lin.《Defective Replication Stress Response Is Inherently Linked to the Cancer Stem Cell Phenotype》.

5.宣泰醫藥招股書.

6.Hoon Kim,Nam-Phuong Nguyen,Kristen Turner,Sihan Wu,Amit D. Gujar,Jens Luebeck,Jihe Liu,Viraj Deshpande,Utkrisht Rajkumar,Sandeep Namburi,Samirkumar B. Amin,Eunhee Yi,Francesca Menghi,Johannes H. Schulte,Anton G. Henssen,Howard Y. Chang,Christine R. Beck,Paul S. Mischel,Vineet Bafna&Roel G. W.Verhaak.《Extrachromosomal DNA is associated with oncogene amplification and poor outcome across multiple cancers》.

7.其他：動脈網數據庫，IQVIA分析，國家衛健委，國家疾控中心，中檢所，美國疾控中心官網，世衛組織，國家統計局.