【智慧芽】2022年中国新冠医药研发趋势报告
2020年爆发的新冠肺炎是百年一遇的全球性公共卫生事件，至今疫情虽有缓和趋势，但影响仍然存在。面对严峻疫情，中国全力投入新冠相关的研发创新，力图降低疫情影响、终结疫情蔓延。
在首次疫情爆发两年半的这个时间窗口，智慧芽旗下智慧芽创新研究中心发布《疫情下的中国创新加速度——中国新冠医药研发趋势报告》，深度挖掘多维度研发和科技创新数据，梳理这段时间的研发进展，力图呈现疫情下新冠医药研发的总体特征和关键趋势。区别于业界对产品和商业的关注，我们更关注研发的过程，聚焦技术的发展走向和模式，重视研发在不同主体间的合作和角力。
通过这个报告，我们希望呈现：中国在新冠相关的医药研发上进展如何？当前呈现怎样的技术能力和格局？过程中又发生着哪些深层的模式变革？
基于报告研究，我们认为中国当前的新冠医药领域呈现出全面创新、加速创新、智慧创新的三方面关键研发特征，并对相关技术领域的研发进展和趋势做出整体性的分析和描摹。新冠疫情作为百年一遇的“黑天鹅”事件或许终将过去，但在这一“应激”状态下积蓄的技术能量，将有可能推动更深层次的医药乃至医疗行业的系统性革新。
专利和管线的分析框定在“疫情期间”，由于疫情仍在持续，具体的数据检索时间限定为2020年1月1日起至2022年6月30日期间。
疫情让我们更深刻地意识到时不我待，希望通过这份报告，帮助对医药行业、对中国科技创新的关注者更好厘清趋势、捕捉动能，推动变革。
全面创新、加速创新、智慧创新
中国在当前的新冠医药研发中呈现出全面创新、加速创新、智慧创新的三方面关键特征。全面响应疫情，中国新冠医药研发活跃度高、技术体系全，但前沿技术仍待突破。创新加速，中国新冠医药研发通过多个环节的革新，全生命周期大幅缩短；信息赋能，AI医药和数字化技术在应对疫情多元场景中发挥重要作用。
中国新冠医药研发活跃度最高，科研机构参与度高
中国在新冠医药研发中全球活跃度最高。截至2022年6月30日，中国在新冠医药方面累计专利申请和授权发明专利数量上均位居全球第一，分别占全球相关专利申请量的56%和70%。
中国在新冠医药研发中科研机构参与度高，头部科研机构发挥引领作用。科研机构及医院在中国新冠医药研发中发挥重要作用，截至2022年6月30日累计专利申请占比高达45%，是美国这一比例的两倍，表现出突出的科研驱动特色，并且头部科研机构及医院在中国新冠医药研发中具有更强的引领性，在相关专利申请前20的申请人中高校科研机构占17席，而美国仅8席。
在病毒检测-疫苗预防-药物治疗全过程中形成完整技术能力
中国在病毒检测-疫苗预防-药物治疗全过程中已形成完整的技术能力，但在疫苗和药物的前沿技术上较美国仍有差距。截至2022年6月30日，疫苗预防上，中国已有六款获批疫苗均采用成熟技术制备，但在前沿mRNA疫苗上尚无产品获批，较美国已有两款mRNA疫苗获批且在世界范围内广泛使用、效果良好来看仍有差距；药物治疗上，中国虽有两款自研生物新药获批，但目前其他治疗用生物制品和化药仍在临床中，较美国在新冠药物治疗种类和数量，我国较单一，研发进展也落后于美国。
药物研发全面加速
新冠倒逼下，我国新冠相关疫苗和药物的研发全面加速，相较于8-15年之久的全球生物医药一般研发周期，缩短70-90%。在研发管线层面，新冠疫苗研发和新冠药物研发的全周期分别是12-16个月和20-24个月，研发管线周期大幅缩短高达70-90%，与美国相比稍有逊色。在专利保护层面，中国新冠相关诊疗发明专利申请周期缩短至14-16个月，整体降幅约30%，与美国相当。
临床合并和特别审批两方面因素推动新冠医药研发各个阶段加速奔跑。临床阶段，临床合并大幅压缩了临床时间；在上市申请和专利申请阶段，政府审批加速发挥重要作用，通过药品特别审批政策和专利绿色通道机制保障了产品及时上市和专利及时授权。
AI技术活跃应用于新冠医药研发
AI技术在新冠医药研发中有活跃应用，在检测和治疗两个环节的研发发挥重要作用。截至2022年6月30日，中国累计在AI应用于新冠研发的相关专利申请为79族，全球占比达到36%。检测确诊领域，“CT影像辅助诊断”是最重要应用方向，相关专利占AI技术应用于检测领域总专利数的57%；药物治疗领域，应用AI开展“老药”筛选的研发成果突出，相关专利占AI技术应用于药物研发领域总专利数的86%。
疫情以来，中国科技大厂在AI医药研发领域加速入局、持续提升技术能力。截至2022年6月30日，在中国专利规模前20的申请人中，平安、腾讯、百度三家科技大厂排名大幅跃升，专利申请占比从疫情前的8%大幅跃升至28%。
数字医疗技术
数字医疗技术在抗击疫情的多场景中发挥重要作用，中国在数字医疗技术研发中活跃度最高。截至2022年6月30日，中国累计在应用于新冠疫情的数字医疗领域专利申请累计261族，全球占比高达54%。应对疫情，中国数字医疗研发聚焦于疫情监测、医疗保健资源/设施的安排和智能采样监测等场景。
