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10亿美金+700多万个小时+6,587次实验+423名研究员=1种新药。
这是若干年前医药界就开始流传的研发一种新药所需要的资金、人力和时间成本，然而近年来，随着技术革新赋予研发环节“精准化”变革，这些数字正不断被刷新。
2017年底，一份关于新药研发回报价值的研究曾引发热议。报告称， 2017年全球TOP12的制药巨头在药物研发上的投资回报率仅有3.2%[1]，2010年这个数字是10.1%，且成功上市一个创新药的成本从2010年的11.88亿美元翻倍到近20亿美元。
但与此同时，新药研发也站在了技术变革的黎明前，人工智能（AI）、大数据、基因测序、诊断技术、应用化机器人、可穿戴设备等先进技术和精准化理念的发展正在赋能传统制药行业的各个阶段。“近十年，基础研究的发展以及我们对癌症病理越发深入的理解，给予了抗癌药研发更多的创新空间。”赛默飞世尔科技中国创新中心陈玉玲博士认为，“目前研发和治疗都朝着个体化、精准化的方向发展，新技术不断提升着药品研发的效率。”
2017是全球新药研发多点开花的一年，技术创新、研发管线到临床审批也给出了更高期望值；2017年也是免疫疗法大放异彩的一年，两个CAR-T癌症免疫疗法获批上市，以PD-1/PD-L1为代表的免疫检查点抑制剂药物，在不同的癌症研究和治疗领域频获突破；闻风而来的投资和研发管线层出不穷；监管机构似乎也在不断告诉市场：你们负责创新，我们正朝着更加开放和多元的方向迈进。
2017年，美国FDA批准了46个新药，创下20年来最高纪录，这也是继2016年“22个”的低谷数后的强势反弹。获批新药以抗肿瘤和罕见病药物为主。国家药品监督管理局（原国家食品药品监督管理总局，CFDA）更是在这两年加速飞奔，进入史上最快跑道，利好新药临床和上市的审批政策频出，大批新药上市，抗癌药医保谈判一轮接一轮。
那么，一颗抗肿瘤药从实验室的研发到患者口中，它的研发要经历哪些过程？陈玉玲博士介绍，主要有四个阶段。
第一步是临床前的早期研发。抗癌药主要包括化学药物和生物药物，步骤大致相同，但细节各异。针对不同的肿瘤，研发人员要寻找的药物目标不一。“化学药会先扫描化合物库、文章或是一些目前的研究，针对某个癌症靶点的特性，看哪一个化合物对靶点有效。然后再进一步的研究药物的效性。” 这之后，化学药可以直接进入第二步。
而如果是生物药，需要多考虑一步：如何做成有生物活性的药物。“生物药跟普通的化学药不一样的地方在于它必须在生物系统中生产，最大的挑战在于如何维持其生物活性，如何把它做得更好、更有效，如何确保患者不会有免疫的排异反应。”
第二步是动物实验。找到药物的研发路径，需要在动物实验上进行相关的药代、毒理和有效性测试，对于任何一个药物，安全性和有效性都是最重要的两方面，“药物没有毒性或毒性不高，不会杀死动物，实验数据安全、稳定、有效——靠这些数据支撑，才可以进行下一步的研发。”这些实验一般会在小动物如小鼠、大鼠上做，也会在大动物如比格犬、恒河猴身上做。
第三步是药物的生产实验和制造设计。“这一步研究员们开始做生产实验，比如如何控制药物活性、如何保证长期生产。”相较前期研发和临床试验来说，这一步已经比较成熟，用时也较短。
第四步即为临床试验，一般分为三期，也是药物研发历时最长、投入最多的步骤。“要考量的因素有很多，包括患者的选择、入组以及临床试验公司的选择，数据的收集方式和分析方法等。” 根据临床促进研究公益基金给出的数据，一般来说，Ⅰ期和Ⅱ期试验分别需要约2年时间，Ⅲ期需要2~3年。加上每个期别之间还要得到药监局的审批，顺利的话，整个过程需要7~10年才能完成。
中国的新药临床试验自上世纪90年代逐步开始，截止2016年底，共有两万余项试验在同步进行。目前在全国开展临床试验的大型综合医院和专科医院有六七百家。不同的研究机构对于临床试验各个阶段的病例数都有具体的规定，如国家药监局规定Ⅰ期至少需要30位患者，Ⅱ期至少100位，Ⅲ期则需要300~500位患者参与。每项临床研究都有试验方案，对需要观察和研究的病种或瘤种有严格的入选和排除标准。寻找合适的患者入组，注定是个严谨而漫长的过程。
如若顺利闯过了上述的重重难关，药物就可以进入注册、申报、上市等商业化准备流程了。
正是因为研发历程如此“艰难万险”，才会有“第一颗新药值10亿美金”的说法。好在普罗大众对于肿瘤认知的进步、科学家对于肿瘤研究的深入以及新技术的不断突破，让今天的肿瘤药研究生态不断演变和加速。陈玉玲博士表示，“一方面我们更了解癌症是怎么产生的，另一方面健康筛查普及在不断提高。”
从上述四个药物研发的步骤来看，第一步的早期研发筛选中，“精准的技术可以作出比较合理的药物设计，提高找到正确靶点的可能。”据陈玉玲博士介绍，赛默飞精准医疗科学中心有大量应用和设备来获取组学数据（包括基因组学，转录组学，蛋白质组学，代谢组学和脂质组学；设备包括Ion Torrent™，Ion GeneStudio和Orbitrap质谱仪等）。“这些信息可用于帮助研究人员识别可能具有适应症应用的药物目标，并使用合理的药物设计方法。伊马替尼和曲妥珠单抗即是使用合理药物设计、并通过基因组数据鉴定的两个癌症靶向治疗实例。”
此外，使用Applied Biosystem™ 3500XL遗传分析仪的GlycanAssure Kit试剂盒以及Vanquish™ UHPLC系统，可根据蛋白质质量对生物药物进行高通量筛选，从而减少所需时间并提高研究效率。
在药物的生产制造方面，用于生产生物制剂药物的细胞系开发（例如Gibco™ Freedom™ CHO-S™ 和CHO-DG44™ 试剂盒），拥有良好的安全记录跟踪和对生物药物进行修改以提高疗效的能力。用于生产生物药物和细胞治疗产品的培养基（例如Gibco™ Dynamis™ 和Gibco™ CTS™ OpTimizer™），不含动物成分且在cGMP条件下生产的培养基有助于确保最终产品的制造和质量的一致性，有利于提高生物制剂药物的研发效率，如近年来大热的CAR-T细胞疗法。生物制剂分析测试系统（例如MycoSEQ™ 支原体检测试剂盒），对于生物制剂、细胞和基因疗法产品的质量控制至关重要。它可以减少质量控制的时间，也利于监管机构审核产品和数据。
在临床试验阶段，研究人员通过对患者进行生物标志物检测，精准选择入组患者并匹配合适的药物，提高临床试验的成功率，缩短患者选择时间并提高生存率。陈玉玲博士介绍，以Ion Torrent二代测序技术平台为基础的Oncomine™ Dx测试，能够用于非小癌细胞肺癌的靶向测试，是精准医疗理念改善肿瘤药物发现、研发和应用的印证。
对药物研发的未来发展，陈玉玲博士认为AI技术的应用与延伸将成为新的亮点，“AI在未来可以代替动物实验，比如如何确保实验老鼠只有我需要的癌症元素。它可以做到每个实验要素和细节都很具体和精确，每一个反应的数据输出都很详细，然后再进行分析。”科技进步和精准化理念在实现为患者及早带去救命药的同时，也革新着人类对癌症的理解。更快、更精准的新药诞生之旅，将永不止步。