安永:“数”业有专攻——生物科技财务模型怎么做?( 二 )
考虑到目标药品与对标药品的差异 , 应基于其功效、安全性等差异因素进行价格调整 , 亦需要结合其定位如First-in-Class(同类第一)、Best-in-Class(同类最优)、Fast-Follow(快速跟进)、Me-Better(原型更优)、Me-Too(原型相似)等 , 以及赛道竞争格局(进入市场顺序、竞争药品数量等)确定定价策略 。
是否进入商保、医保也是药品价格的重要影响因素 。 药品纳入医保后 , 虽然降价幅度较大 , 在医保“带货”的作用下 , 销量的大幅提升通常能够弥补单价的下降 。 “以量换价”意味着在市场份额和单价间进行权衡 。
临床试验成功率(LikelihoodofApproval)
极低的临床试验成功率(“LOA”)是生物科技企业在药物研发中面临的最主要风险 。 分析LOA时 , 可以参考权威机构发布的临床试验统计学数据 。 适应症是影响成功率的关键因素之一 , 下表汇总了部分热门疾病领域的各临床试验阶段成功率[5] 。
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注:临床数据是基于美国食品药品监督管理局(FDA)2011年至2020年的企业发起临床试验
结合多份文献和报告[6] , 我们发现:
肿瘤药成功率5.3%低于总体成功率7.9% 。 但近年热门的肿瘤免疫治疗药物是例外 , 其整体临床试验成功率反超总体成功率 , 为12.4%;
生物药整体成功率优于小分子药;
使用生物标志物(Biomarker)指导的药物和孤儿药通常成功率更高;
目前中国药企以研发靶点已得到验证的Best-in-Class、Me-Better和Me-too为主 , 研发成功率高于发达国家平均水平 。
除了将上述统计数据作为“指南针” , 临床试验成功率分析还需从开发靶点成熟度、药物模式(DrugModality)、分子结构和类型、临床前和临床开发数据质量和开发团队等多维度进行综合分析 。
尾声
“在一个充满不确定的世界里 , 数字会给我们一种精确和客观的感觉 , 与讲故事形成一种平衡 。 ——阿斯沃斯.达摩达兰(AswathDamondaran)[1]”引人入胜的商业故事拥有让人共情的魔力 , 但随着时间的流逝 , 不乏商业故事沦为商业童话 。 数字看似空洞 , 却是世界通行的最客观的语言 。 量身定制的财务模型 , 将商业故事最大限度的转化为数字 , 让看似飘渺的商业故事更加有理有据 , 持续散发生命力 。
构建生物科技企业的财务模型 , 并非是想象中的简单算术题 。 借力行业洞见 , 有效辅佐企业梳理复杂的商业故事 , 提炼关键因素 , 理清逻辑链条 , 并将各个假设编制成可靠的逻辑网 , 再利用精湛的算法呈现在数学模型中 。
安永生物科技财务模型的优势:
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我们将在近期推出本文的姐妹篇 , 详细阐述药品管线最优布局模型 。 敬请期待 。
Reference:
[1].《故事与估值》 , 阿斯沃斯·达摩达兰 , 2018
[2].Theorderofentryeffectinprescription(Rx)andover-the-counter(OTC)pharmaceuticaldrugs , GurumurthyKalyanaram , 2015
[3].Pharma’sfirst-to-marketadvantage , McKinsey&Company,2014
[4].《新药的故事》 , 梁贵柏 , 2019
[5].ClinicalDevelopmentSuccessRatesandContributingFactors2011–2020 , BIO , 2021
[6].Trendsinrisksassociatedwithnewdrugdevelopment:successratesforinvestigationaldrugs,JADiMasi1,LFeldman,ASeckler,AWilson,2010
【安永:“数”业有专攻——生物科技财务模型怎么做?】本文是为提供一般信息的用途所撰写 , 并非旨在成为可依赖的会计、税务、法律或其他专业意见 。 请向您的顾问获取具体意见 。
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