生物医药企业如何把握转板上市制度的机遇?( 二 )
刘平安:说到生物技术的平台 , 到底具体指的是什么?
许松山:对我们公司来说 , 目前为止有三个技术平台 , 第一个平台也是公司最有价值的技术平台 , 是裸质粒型基因治疗药物的技术平台 , 我们利用这个技术平台在目前正在研发三款基因治疗的药物 , 这个过程中我们不单单是研发药品 , 还有不断的完善技术平台的组成 , 所以我们目前从目的基因的设计、质粒载体的设计 , 以及筛选 , 还有裸质粒型的药物的大量生产 , 目前我们已经做了500升规模的生产 , 正在筹建的药厂生产规模是达到两千升 , 两千升规模的话可以满足以后的临床需求的 , 所以有了这个技术平台以后 , 我们还可以继续开发治疗慢性病的药物治疗代谢性疾病 。 甚至一些肿瘤药物 , 还有一些裸质粒型的疫苗 。 所以 , 有了这个平台 , 不但可以支持目前研发的药品 , 还要支持今后我们管线的发展 , 使公司有持续的生产能力 。 第二个平台是重组蛋白质技术平台 , 目前公司有原核表达系统和真核表达系统 , 有了这两个系统 , 理论上讲我们做各种人工合成蛋白质的生产 。
目前用这个系统 , 我们开发了六个重组蛋白质的药物 , 以后我们还可以用这个技术平台共做抗体类的药物 , 也可以不断的丰富我们产品管线 。 第三个平台是我们眼科用药品的生产技术平台 。 目前滴眼液生产要求是无菌 , 我们是用吹、灌、封一体的生产技术 , 可以做到高品质的滴眼液的生产 , 这个平台的建立和目前的使用 , 也对我们生物药品也是很好的保障作用 , 通过这个药品生产管理、质量管理、销售 , 也为我们的今后生物药品 , 生产质量管理、药品销售 , 积累经验 , 组建相应的团队 , 更加有利于生物药品的上市 。
刘平安:从投资角度来讲 , 我们说投生物药企 , 我们有一个直观的感受 , 就是要投特别多的钱来搞这个 , 并且投资的周期也会很长 , 咱们诺思兰德研发投入方面是一个什么样的基本情况 , 以及未来的这么一个打算?
许松山:生物医药的研发确实是刚才主持人说的一样 , 风险也高 , 投资也大 , 周期也长 , 但一旦成功收益也高 。 但是生物医药的研发过程里面 , 是我们认为不同的研发阶段里面所需要的经费是不同的 。 对我们公司来说 , 目前有两个药品正在进行三期临床试验 , 其他的项目都在早期阶段 , 所以我们前期的时候 , 我们所发生的费用在药品的研发过程中 , 比例相对少一点 , 所以一般的研发过程里面 , 所占用的比例最高部分是临床阶段 , 临床阶段又分一、二、三期 , 临床阶段里面所占的比例 , 三期临床是最多的 。
刘平安:这个比例 , 一期、二期、三期大概是一个什么样的比例?
许松山:几何级的倍数 , 所以我们总体来说 , 显得我们公司投入少一点 , 一定要看药品所研发的阶段 , 第二个公司比较主张 , 我们作为一个研发型企业 , 自己擅长的部分自己做 , 其他的部分尽量委托一流的专业机构去完成 。
刘平安:采取外包方式 。
许松山:我们主要做构建药物的设计、筛选、评价 , 然后我们做相应的生产工艺的建立 , 质量标准的确定 , 把样品做出来以后 , 提供给做动物评价的一些专业的机构 , 或者是其他的一些有效性实验、动物学实验 , 都委托一流的机构去做 , 所以我们相对来说 , 我们的资金投入少一点 。
另外我们用中试车间 , 这些大的平台 , 我们还是根据自己的需要 , 租用政府办的孵化器里面 , 租赁使用 。
刘平安:这个阶段我们一直是轻资产 , 也就是固定资产投入比较少?
许松山:比较少 , 所以我们显得使用的费用 , 相对少一点 。
刘平安:相对而言比较低一点 。
许松山:但是我觉得投入大小不成问题 , 应该是有限的资金是被有效的使用 。
刘平安:这个是问题的关键 。
许松山:这个是评价一个公司 , 资金使用是不是合理 , 是不是有效的一个重要的考虑点 。
刘平安:虽然咱们从表面上看起来 , (研发)投入比较少 , 但是我注意到 , 其实前面三年每年也投入了两、三千万的样子 , 咱们这次挂牌选择的标准 , 是不是按照研发投入来精选层第四套标准 , 15个亿的市值或者说前两个会计年度研发投入 , 超过5000万标准来挂牌的?
许松山:是 , 我们目前还是处于亏损状态 。 投入大、产出少 , 所以我们精选层四个标准里 , 第四套标准适合于我们 。 2017年、2018年、2019年 , 所投入的研发费用累计起来超过5000万 , 也正好符合我们精选层的标准 , 我们通过三轮定增 , 公司的市值也基本上达到了15个亿 , 所以我们今年利用第四套标准 , 在精选层挂牌 。
- 爱吃黄金的生物被发现,科学家们有一个大胆的想法
- 我的世界:小萌新看到这3种生物就头疼,最后1种还是骨灰级的最爱
- 我的世界:考一考新玩家,这3种生物你都认识吗?
- 每解析一个蛋白质结构,就会有一种疾病“消失”?生物计算有多强
- BGPLUS科研进阶 | 加州大学洛杉矶分校 | 生物学:脑机接口及神经信号处理
- Nature Computational Science | 量子计算生物学的实际应用
- 我的世界:替换新版本有风险,好不容易收集的生物,会突然消失!
- 投资者提问:您好,请问贵公司在玉溪市高新区疫苗产业园和大兴生物医药产业园建...
- 宇宙|我们的宇宙中会存在多大的生物?超乎你的想象
- 机构密集调研医药生物行业: 恒逸石化和航天发展有望掀起反弹浪潮
