深析新药估值方法（一）—寻找下一个风口

2023年8月7日，中国A股医药板块一天蒸发市值近2000亿人民币。然而我们还不敢说，这是有史以来所有A股医药投资者们损失最惨重的一天，明天或许回暖，或许更冷，道阻且长。有没有大咖有兴致算一算，2016-2020年各个医药板块市值涨幅多少，2021年至今又跌落多少呢？

我从不怀疑医药行业的广阔未来，在可预见的全球性的人口老龄化的社会趋势下，人类对健康的追求哪有尽头呢？

但是，“事物的发展形式是螺旋式上升的”，出自恩格斯的《自然辨证法》。

所谓的国产新药万亿级风口，这些年有多少事件刷新所有人对医药行业的认知。新药审批制度改革、科创板“标准五”和港股18A、划时代的新药王PD-(L)1......风起云涌。地缘政治经济的不确定性、资本撤退、出海受挫、集采、医保控费、反腐......雨疏风骤。

唯一屹立于风口的办法—以临床价值为导向，以患者为核心的创新药开发。

这里我突然想吐槽一下人类的劣根性。这需要国家药监局专门出台一个指导原则么？还有人还想逐字逐句地对”创新药“和”临床价值“讨价还价？

这不和减肥一样么？每个人都知道，无限接近真理的减肥秘诀就是少吃多动。但是绝大多数人，就是不想少吃也不想多动，找了一万种理由再找了一万种其他办法，精彩的故事讲得太好讲得自己都信了，可最有效的办法还是少吃多动。

过去几十年是医药行业的基建时代，未被满足的临床需求是填补各种空白的仿制药。那么多国产重磅新药，有几个是完完全全自主创新呢？国产新药经典的fast follow策略，瞄准国外已上市或高潜力的原研药，先破译原研药合成路径，再微调分子结构避开专利，最后临床前研究和临床试验方案基本照抄照搬。主打就是一个验证，风险/获益比能优于目前国内的标准治疗方案就行，能重现原研药疗效和安全性最好，不到万不得已绝不和原研药头对头比较，万一被迫比较了又比不过？请考虑药物可及性和价格。

这个策略广谱又稳赚不赔，你可以我可以大家都可以上，结果就是新药开发高度同质化，最后不得不卷速度、卷成本、卷营销......大家一起卷起来。

前几天听风入耳，就不较真查证了，大概是说目前公认的好药（作用机制明确、靶点可成药、可规模化生产、疗效和安全性证据链完整等等），一类新药算一条赛道的话，每条赛道都有大概20+-100+个竞品。我们今天就不提PD-(L)1那上百个竞品上万项临床研究了，受试者不够用。

创新，本该是在无人区开路、投入大、周期长、高风险、高回报。在前人成功的赛道上堵车，好像风险最小化，其实都是没有回报的资源浪费。受试者早就不够用的治疗领域，还有未被满足的临床需求？

已经过了基建时代，必须行业升级，必须正本清源。

反复强调回归创新和价值的重要性，说正确而无用的场面话，我好像掌握了公众言论的技巧。但我没这么无聊。我想，大家可能都想探讨深析的是如何精准定性&定量评估某个新药的价值，某个新药的价值如何最大化，或者说什么新药潜在价值最高最值得投资，下一个风口在哪里。

创新药开发，不是忆往昔，不是看今朝，是赌未来，赔率和概率。我们需要预测5-10年后某个新药能否上市，估算上市后能带来多少收益。

总的来说，未上市的新药最常用的估值方法是经风险调整的现金流折现估值法（Risk-adjusted Net Present Value，rNPV）。该方法把一个新药产品分为上市前、专利保护期、专利过期后3个阶段。基于新药上市概率（Possibility of Success）、患者池（Patient Pool）、市场渗透率（Penetration）、定价（Price）和专利（Patents & exclusivity）等参数对药品未来的销售规模进行估计。

估值步骤：

1.估算患者池（新增或累计患者数量/诊出率/治疗率/市场渗透率） 2.构建疾病模型（数据分析建模） 3.定价策略（医保或自费、对标竞品、是否赠药） 4.估算销售额峰值（最好/基本/最坏假设） 5.估算生命周期（估算上市/放量/达峰/衰减时间、市场竞争格局） 6.假设FCFF Margin 7.根据临床研究各个阶段成功率计算rNPV

T0为上市时间，Tn为专利到期时间，Di为专利保护期内每期销售金额，Dc为专利保护到期后的残值，r为风险回报率。P为上市成功率，须根据项目所处阶段的不同而调整。

精准估值的关键：对产品、疾病、市场竞争格局的精准理解

精准估值的目标：产品全生命周期管理和价值最大化

以上依然是正确而无用的场面话。随便一处展开深究都是高技术含量的知识壁垒。

比如，有多少种估值方法？为什么新药估值要用现金流量贴现法？非金融背景的我不打算班门弄斧，推荐的参考文献：

科创版12种估值方法及案例解析

新药开发阶段未上市，收益只有可能在未来年份贡献，且有上市失败风险，所以行业最公认的新药估值方法是rNPV。

再比如，那么多估值参数如何获得？不同产品不同场景下，如何调整和把握参数？

站在巨人肩膀，何需重复劳动。