白癜风最好的医院 http://m.39.net/baidianfeng/a_4910787.html是医疗市场投资热情被彻底点燃的一年。不同于其他行业的如临大考，中国医疗行业在疫情的影响下反而迸发出了腾飞态势——全年私募融资、IPO和并购交易金额破天荒地突破亿美元，这一数字的背后也离不开所有创业家、投资人以及投行的付出和努力。
在掀起资本热潮的同时，国内医疗行业也正面临全球市场竞争形势日趋白热化的挑战。对于各细分赛道的医疗企业而言，及时掌握底层核心技术并进行创新升级迫在眉睫。立足当下，放眼未来，医疗行业应如何在新时期诠释创新升级？行业发展又将迎来怎样的新趋势、新拐点？
正值一年万象更新之时，深耕行业的华兴医疗团队依然延续惯例，分别从医药及生物科技、IVD、医疗器械和智慧医疗四大领域和全年资本市场交易表现入手和你一起通过回顾全球医疗领域发展风向，展望医疗领域创新升级更广阔的未来。
一、医药及生物科技
诱导性多能干细胞改造NK细胞疗法
（iPSC-NK）
年FDA接连批准Kymriah和Yescarta上市，开启了以CAR-T为代表的细胞治疗元年。年国内多家细胞治疗公司迎来上市潮，包括传奇生物、永泰生物、药明巨诺，开启了国内细胞治疗密接资本的新篇章。
紧接着，年底细胞治疗领域又吹响了NK细胞治疗的冲锋号，标志性事件出现在第62届美国血液学年会（ASH）：专注于诱导性多能干细胞改造NK细胞疗法（iPSC-NK）的美国生物技术公司FateTherapeutics公布了两款iPSC-NK细胞产品的早期临床数据，其卓越的有效性和安全性令业内大受鼓舞，随之FateTherapeutics公司股价大涨近40%。
不仅如此，FateTherapeutics基于与Janssen在年4月达成的一项全球合作协议，获得5,万美金的预付款和5,万美金的股权投资，此外还有资格获得高达30亿美金的潜在里程碑付款。该交易入选年全球生物医药交易TOP10。
为什么iPSC-NK细胞疗法会引起业界的巨大反响，它到底具备什么样的技术优势和临床应用潜力？我们在对CAR-T细胞治疗的理解基础上，将从以下两个维度对iPSC-NK进行简明扼要地阐述分析：
为什么需要iPSC？
目前细胞治疗主要基于自体治疗，具有不能规模化、改造效率低、数量有限且细胞混合等局限性，因此在生产质控、临床申报、安全性和成本控制等方面都遭遇了产业化挑战。
目前相对理想的改良方式是依托于干细胞去获得均一化的现货型细胞产品。而在干细胞范畴内，相比较胚胎干细胞和成体干细胞，iPSC既不存在伦理问题又不存在来源局限，同时具备强分化和改造潜力，是最理想的干细胞可选技术手段。
为什么需要NK细胞？
目前细胞治疗主要基于杀伤性T细胞，年12月发表在《Cell》期刊上的一项新的研究发现，杀伤性T细胞通常会留在血液中而不会进入器官和其他组织，这个发现一定程度上解释了为什么CAR-T不能很好地对抗实体瘤，以及某些致病病*（比如HIV和COVID-19）为什么可以依托血液以外的系统无限期躲避免疫细胞的攻击。
而NK细胞是固有免疫的重要组成部分，是免疫系统的第一道防线，理论上不会导致移植物抗宿主病，是天然的现货型候选产品；同时NK细胞可以第一时间在实体瘤微环境中发挥功能，是T细胞激活的引路人；更为重要的是，NK细胞通过CAR改造进行靶向和微调，无论在是肿瘤免疫领域还是在病*传染领域，都可以更精细地定义临床适应症，且不容易发生CAR-T遭遇的细胞因子释放综合征（CRS）和神经*性等副作用。
俗话说“工欲善其事必先利其器”，用iPSC作为产业化的接口工具，用NK细胞作为临床应用的接口工具，用CAR发挥基因工程的生物理论想象力，iPSC-(CAR)-NK应运而生，单个元素看都是历史，合在一起看却是未来。
例如，目前CAR-T细胞治疗的出厂价是40-50万美金，而按照FateTherapeutics的当下技术可以实现每剂成本3,美金，现货型产品的出厂价仅为2-3万美金，未来成本有进一步下降的空间。《GlobalInfoResearch》于年9月底发布最新NK细胞治疗市场资讯，预测年该市场的规模为6.3亿美金，-年复合增长率为16.4%，但该资讯并未来得及参考ASH在内的其他数据，未来市场有进一步增长的空间。姗姗而来却蓬勃可期，未来细胞治疗领域或将经历一场深刻变革。
AI制药传统制药正面临瓶颈
在早期研发方面，研发周期逐渐增长，创新药研发总体成功率屡创新低，单个NME的平均投入自年的3亿美元攀升至年的13亿美元。在临床开发方面，临床招募效率低、难度大，成本高。
基于以上行业痛点，AI的介入似乎变得顺理成章：
AI辅助有望凭借其更高维度的生物学理解发现新靶点，并进行高通量药物筛选与优化以提高研发效率；
通过自动选择，操作和分析，以及利用机器人云实验室进行样品分析，减少计划实验中的时间、金钱和不确定性；
针对难成药靶点，利用强大算力、高效算法及高质量数据库高效优化药物分子。
在临床试验方面，AI技术的介入可以有效改善目前临床试验中诸多痛点：
通过打通患者电子健康记录并从中提取病历信息，为患者匹配合适的临床试验，降低招募资金成本与时间成本；
将真实世界及海量临床试验数据电子化并使用AI进行挖掘，制定效率更高且风险平衡的临床试验设计；
可被用到虚拟临床试验和生物标志物精准开发与新适应症匹配；
也可助力上市后生命周期管理，延长专利保护和药物生命周期。
从到年，AI制药在全球范围内，越来越受到行业
