2023-02-14-艾昆纬-研发生产力的新视角（英）_15页_2mb

报告摘要

总结：A New Look at R&D Productivity

核心内容

本白皮书探讨了制药行业研发（R&D）生产力的现状及提升方法，强调通过优化关键杠杆（如研发周期时间和成功率）可以显著降低每项新产品批准的成本。尽管近年来行业整体研发生产力有所改善，但不同公司之间的表现差异仍然显著。通过使用IQVIA开发的专门模型，可以更精准地识别影响研发生产力的内部和外部因素，并量化改进措施的潜在效益。

主要观点

研发生产力的重要性：研发生产力是制药行业关注的核心议题，特别是在研发投资巨大但新产品批准数量未能同步增长的背景下。
关键杠杆的影响：研发周期时间和成功率是影响研发成本和生产力的关键因素。即使是小幅度的改进，也可能带来显著的成本节约。
模型的应用：IQVIA的模型能够分析不同公司之间的研发生产力，考虑早期和晚期研发阶段，并提供基于公司特定数据的分析。
实际案例：通过分析Pfizer、Lilly和AstraZeneca的案例，展示了系统性改进研发流程的可行性和实际效益。
未来展望：除了成本，研发产出的价值（如净现值和销售预测）同样重要。企业应定期评估研发生产力杠杆，以识别和解决潜在问题。

关键信息

内部因素

激励机制问题：过度关注基于数量的产出目标，忽视质量。
技术改进的高估：对技术进步带来的效益存在过高期望。
投资与生产力的关系：认为增加投资自然提高生产力是错误的。
临床试验成本上升：导致研发成本增加。
治理流程不优：决策过程效率低下，影响整体生产力。

外部因素

监管机构风险容忍度下降：增加了研发的不确定性。
报销和支付障碍：影响产品的商业化潜力。
治疗机会减少：传统治疗靶点逐渐枯竭。
目标产品画像（TPP）标准提高：导致研发难度增加。

研发成本计算

方法：基于Paul等人的方法，结合公司特定的阶段成功率、成本和周期时间，计算每项新产品批准的资本化成本。
结果：公司之间的研发成本差异显著，其中表现最好的公司每项新产品批准成本约为20亿美元，而表现最差的公司则超过50亿美元。

研发周期时间的影响

案例：公司E的Phase II周期时间较长，若将其缩短至行业中位数，可节省约2.31亿美元。
整体影响：降低临床试验周期时间可带来显著成本节约，例如公司E通过缩短整体试验周期2个月，节省约1.45亿美元。

研发成功率的影响

阶段差异：不同阶段的成功率对研发成本的影响不同，早期阶段的高淘汰率对成本影响更大。
案例：公司J的Phase II成功率较低，若提高至行业中位数，可节省约13亿美元。
整体影响：提高成功率可显著降低每项新产品批准的成本，同时需注意避免对后期阶段成功率产生负面影响。

提升研发生产力的策略

聚焦治疗领域：选择具有更高成功率的治疗领域。
优化治理流程：改进决策机制和流程管理。
提高研发过程的严谨性：确保早期和晚期研发阶段的高质量输入。
系统性改进：通过实施如“5R框架”等系统性策略，提升研发成功率和效率。

实际案例分析

Pfizer：通过调整治疗领域、提高目标生物学研究、优化药物再利用决策和加强治理，显著提高了研发成功率和效率。
Lilly：在应对专利过期后，通过“Timely Valued Medicines”（TVM）计划，优化了研发流程，提高了Phase III成功率和研发速度。
AstraZeneca：实施“5R框架”后，研发成功率从4%提升至19%，并减少了整体研发管道的规模。

结论

研发生产力的差异：即使在研发投资增加的情况下，不同公司的研发生产力仍然存在显著差异。
模型的价值：IQVIA的模型能够识别影响研发生产力的关键因素，并量化改进措施的效果。
持续改进的必要性：企业应定期评估研发生产力杠杆，以确保持续的优化和提升。
未来方向：未来的研究将考虑研发产出的价值，而不仅仅是成本，以全面评估研发效率。

参考文献

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