“每一次新药研发都是场豪赌。”这是业内人士形容新药研发时发出的感慨。有数据表明，从刚开始的实验室研究到上市，一款新药研发平均要话费12年的时间，而其中投入的总费用约66.145亿元。

       另外，相关报告显示，很多药企巨头在新药研发上的收获仅1.9%。但尽管如此，还是有诸多药企为帮助患者，研发更多新药，选择投入重注。

       当前，投资环境其实不容乐观，那么，对于药企而言，如何才能进一步节约和降低新药研发成本呢?业内人士提出了几点建议。

       第一，合理配置项目研发及方向。财力有限的中小企业容易对新药研发的艰巨性认识不足，开展的项目也过多或者过于雷同。

       因此，在资源和预算有限的情况下，中小企业需要结合大环境，综合项目的优势、成功率、竞争、市场等因素来合理配置项目，调整研发方向和发展战略。

       第二，加强临床试验设计和新设计的运用。好的试验设计不仅能节约入组人数、研发时间，还能保证试验质量，减少运行中的风险。需要提醒的是，药企需要根据资金与项目权衡，确定是设计还是合作，还是自己组建团队进行。

       第三，合理配置人员构成。临床研究是一个庞大而又职能细化的体系，各个方向都要有专业分工明确的人员。招聘什么样的人才，需要加入什么样职能的人员，如何管理，其实都考验着管理层的智慧。

       第四，国家层面需要支持。为鼓励创新，国家层面也发布了一系列政策，助力药企的新药研发。不过，从政策的调整、医保的准入支持，到一些细化问题的沟通，都需要一些行业内部的倡导或发声，从而才能得到国家层面的支持。

       除了上述几点建议，还有人士表示，可以借助智能化趋势。目前，新药产品的研发越来越难以取得突破，一方面，大多数可以被使用的化合物已经被发现，新药化合物开发难度逐渐加大。另一方面，科学成果的数量增长速度很快，人类个体不可能完全理解这些数据。

       不过，人工智能可以大幅度降低药物研发成本。专业人士认为，人工智能可以将新药研发过程中的风险减半：到2025年，全球制药行业每年即可节省约260亿美元。

       人工智能的加入，已经开始重构新药研发的流程，人工智能在新药研发上的应用也开始从靶点筛选向更多方面拓展。

       比如由AI驱动的新药发现引擎，该引擎能够帮助药企在新药研发过程中降低研发成本，提升新药研发效率。

       据悉，该引擎将从大量数据源中整合与药品、疾病、基因、蛋白质等相关的多种药物研发数据，构建一个大规模的综合性药物研发知识库。

       “药物研发人员可以利用AI驱动的新药发现引擎以便捷的方式探索知识库中不同实体之间的潜在联系，发现药品到疾病，以及疾病到药品的隐含药物研发路径，它可以极大地提高药物研发过程中准确率和有效性。”技术人员说。

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