從生命周期管理到AI,從超仿制藥到數(shù)字醫(yī)療,2019年制藥和生物制藥趨勢將帶來更多挑戰(zhàn)和機遇。
大多數(shù)全球生物制藥公司的高管已經(jīng)啟動了重組計劃,以便在舊產(chǎn)品特許經(jīng)營權下降時重新定位他們的公司,并且臨床科學和資金充足的新興生物制藥公司將提供新的機會。這些努力包括減少員工,重新調(diào)整研發(fā)重點,關閉制造工廠以及剝離表現(xiàn)不佳或規(guī)模較小的業(yè)務。
重組所產(chǎn)生的財務能力正被用于重新儲存有希望的新候選藥物的管道。在短期內(nèi),醫(yī)藥重組往往會導致流程中斷和員工分心,從而減緩開發(fā)計劃。與此同時,重組為服務提供商創(chuàng)造了機會:設施被剝離給具有傳統(tǒng)產(chǎn)品合同的CMO;其他產(chǎn)品是技術轉(zhuǎn)讓,并且外包更多服務以提高效率,例如分析測試和包裝。CDMO高管需要密切關注與主要客戶的業(yè)務中斷,同時注意尋找可能成功的新機會。
交易將在2019年繼續(xù)保持同步。這項活動將受到多種因素的驅(qū)動,首先是藥品和創(chuàng)新藥物的需求將增加,這主要得益于人口增長和人口老齡化以及更多富??蛻舻脑鲩L,這將使該行業(yè)的總體全球GDP增長率下降。然而,在CDMO和CMO部門中,還有其他因素會推動增長:更多的藥品將脫離專利,這將增加對新仿制藥的需求。
并購需要鞏固高度分散的商業(yè)部門; 大型制藥公司繼續(xù)將越來越多的制造業(yè)務外包出去,并希望通過擁有更大的綜合供應商來簡化其外包制造業(yè)供應鏈。由于持續(xù)提供相對廉價的融資,投資者將把這視為在不斷發(fā)展的長期成功商業(yè)領域成為整合者的機會。
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由于制藥行業(yè)是較浪費的行業(yè)之一,因此需要提高效率,特別是在藥物開發(fā)方面。我們看到制藥公司失去利潤并且缺乏繼續(xù)進行試驗或測試所需的資金。與此同時,人工智能正在逐漸成熟。AI的預測和分析能力使公司能夠制定更明智的決策。人工智能將通過不浪費研究工作來提高藥物開發(fā)效率,例如通過發(fā)現(xiàn)更多數(shù)據(jù)來實現(xiàn)藥物再利用,從而為試驗創(chuàng)建替代假設。
隨著可用數(shù)據(jù)和監(jiān)控設備數(shù)量的增加,AI對于制藥的未來至關重要。在短期內(nèi),它將收集和匯總不同的數(shù)據(jù)集并識別模式,從而產(chǎn)生更多的見解,這將產(chǎn)生真正的影響。人工智能和機器學習的真正潛力在于使制藥公司更智能、更快速、更具成本效益。
由于價格壓力影響全球市場,仿制藥企業(yè)發(fā)現(xiàn)很難從傳統(tǒng)的投資組合更新和市場擴張手段中獲取增長。VAM的未來不在于臨床環(huán)境,而在于現(xiàn)實世界中。進入醫(yī)療技術領域,患者報告的結(jié)果日趨成熟,并逐漸融入智能手機和可穿戴設備等消費電子產(chǎn)品。
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這些與智能醫(yī)療設備相結(jié)合,將使VAM播放器將數(shù)據(jù)捕獲和分析集成到他們的VAM主張中。公司開始在Sandoz和Pear療法等方面采取大膽措施。2019年將有更多的制藥公司與科技行業(yè)合作,隨著利益相關者越來越習慣于處理來自這些數(shù)據(jù)源的讀數(shù),這一趨勢將逐漸滲透到非專利領域。
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