心智观察所：那您不怕别的公司或者竞争对手抄袭吗？

周露：中间的确是有这样的矛盾，我们越开源我们可能会得到的专利侵犯就越大。这是毫无疑问的。其实专利是一种防御性的措施，这是所有做生物医药公司的习惯，我们会有很多我们的knowhow，我们自己知道怎么做这件事情。

但是我们从互联网、人工智能这些公司的开源的措施上面看到，实际上处于让这个行业更繁荣的愿景之下，对单个的公司也是有帮助的，通过开源的这种形式让大家都参与进来，这样的话整个行业这个蛋糕越做越大，你分到的份额就越来越多。所以从某个角度来说，我们既需要防御，我们也需要开源，这是两个都要做的事情。

心智观察所：多年前和一个做生物医药的创始人谈过动物实验的话题。他说当患者数量不够多的时候，会用动物做实验，灵长类动物属于高级实验品。他接触了中国很多养殖猴子和猩猩的机构，数据显示中国饲养的猩猩和猴子大部分会出口到海外。他指出，观察猩猩、猴子的实验消耗数量，就能看出这个国家生物药研发的水平高低，目前我们国家对猴子的用量远不如西方国家。您是怎么看待这个现象？

周露：这位创始人谈的这个事情很有代表性。动物实验是我们生物医药必须要经历的一个过程，它可以帮助我们人类在临床前获得很多信息，在药物研发过程中起到很大的提升作用。

但是目前整个监管系统来看，美国FDA（注：美国食品药品监督管理局）已经建议大家尽量少做动物实验，尤其是灵长类动物实验。我们是出于伦理角度考虑这件事的。我个人的观点是，人类的疾病需要从人身上来找到解决办法。

即使是灵长类动物，它跟人已经很像了，但实际上还是有很多差别的，存在种属隔离的差距。另外，人的神经系统尤其是神经类组织，是高度发达的，这是灵长类还不具备的。人包括大脑和脊椎的中枢神经系统，还有外周神经系统与灵长类差距比较大。

这也是为什么现在药物里面最难做的几类中就有神经类药物。比如跟老年相关的阿尔茨海默、帕金森，这些在灵长类上面几乎都很难获得有益的数据。首先灵长类的寿命没有人这么长，第二个灵长类的大脑结构和人不太一样，第三个整个细胞内部发生的变化也是不一样的。

所以我个人的观点是人的疾病需要人的模型来解决。FDA现在给大家的建议是，尽量用健康人的细胞、患者的细胞加上人工智能来进行建模，通过计算机辅助来模拟整个疾病状态来解决这些问题。他们现在已经正式提出来，以后会逐渐取消动物实验，这是一个大趋势。这个趋势对于人工智能来说是好消息。

因为之前用动物来模拟人类疾病的情况，会逐渐被人工智能结合人类细胞来替代。所以今年看到一些CRO就是外包公司数据显示，他们动物的价格都下降了。猴子的价格已经打了半折，我们自身的体会是去年的报价是今年的两倍多。

当然我们在这个阶段还不能完全替代大动物、非人灵长类的研究，我们还是要做，但是逐渐地我们会建立自己的模型，会用人工智能想办法来替代这些动物模型。

心智观察所：您讲的这些也适用于其他行业，比如汽车研发用动物做碰撞实验，现在确实也渐渐不让做了。

周露：是这样的，整个行业的发展都逐渐用干实验室，就是用计算机模拟来替代这些东西了。现在对伦理的要求越来越高，不能轻易用动物。

还有一个事情可以简单提一下，动物实验也有可能会误导药物研发。因为动物和人的生理结构差距，很多药物出现了一个状况，就是在动物上很有效，到了人就不行。我们一期临床的成功几率只有10%左右，主要原因除了本身药物机理的原因，也有可能是动物实验的数据过好，觉得这个事情在灵长类上特别成功，才到了一期。

回头再看你就发现，一期能够显示出人和动物的区别。如果动物真的这么好，转化率这么高，那理论上一期的成功率应该是超过80%。所以药物的研发也有可能会被错误的模型带偏。我们觉得这可以完全通过新的手段来避免，或者尽量减少这种情况。

【商业化路径：人才瓶颈与投资周期博弈】

心智观察所：确实，基因方面来看，动物和人毕竟还是很不一样的。刚才你讲研发周期比较长，你如何看待这个行业的人才储备？有多少人会想进入到这个行业去实现人生价值？

周露：在国内还是有非常多的做生物医药的人才不断涌入到这个行业。当然对人才的吸引跟这个行业本身是有关系的。通俗地讲，就是不管做了什么阶段，我们都是对患者有帮助。所以医疗行业有一个比较崇高的愿景在那里，能够吸引到很多人才进入到这个领域。

这个行业目前是一个蓬勃发展的阶段。实际上人工智能的一大困境就是它找不到一个特别好的应用场景，但目前来看，医疗行业是人工智能的一个比较好的应用场景——几乎每个人都跟医疗有关系，生老病死。全球有多少人，就有多少个医疗行业的应用场景，这是一个巨大的市场，对人工智能来说有非常多的机会。所以我们目前看到巨多的交叉学科人才涌入医疗行业。我们也希望神拓能有更多这样的人才来帮助我们发展。

我们需要这么几类人，第一类是有医学背景的人才，很多有经验的外科医生、内科医生等等；我们还需要生命科学的人才，就像我自己，我是做生物化学、分子生物学和基因工程的；而且我们这个行业已经逐渐从医院走到了实验室，我们需要实验室的人才。这些人才可能不太懂医，但是他对细胞、对基因钻研得很透彻，就能够在我们公司找到自己的位置。因为我们是做载体开发、做基因治疗的。

此外，我们还需要计算机的人才。实际上生物医药对计算机人才已经有十几年的需求，我们现在也用人工智能做载体的设计和开发。我觉得复合型的人才是我们最需要的，就是他既懂医学，又懂基因，又懂人工智能。

很多人能转型到这个行业，比如说做纯互联网的，虽然不太懂医学，但是他说这些东西能解决你的问题——之前是解决消费端的问题，现在是解决医疗端的问题。现在人才还是不够的。这也是整个行业发展的根本，整个行业包括我们公司的发展速度快慢就跟人才有关系，人才越多越好，就发展得越快。所以我们会不惜余力地去吸引更多更好的人才到我们公司。

心智观察所：目前我们高校的培养体系和现在这个行业的匹配度如何？

周露：我们的高校教学体系有点滞后，整个行业发展非常快。不只是人工智能，而且生物医药行业发展非常快。我在念大学刚开始做科研的时候，做得最多的是小分子药物，5到10年后，突然就变成了大分子药物，现在主要是抗体药物和小分子大分子结合的ADC药物为主。当然我们现在又开始做基因治疗，这代表了下一个十年的趋势，所以整个行业发展非常快。

我们很多大的高校，他们的注意力还是在小分子药物上，即注意力还是在十年前的东西。比如说很多药学院他们教的东西，教科书还是以药物的化学结构为主。可是我们仔细想想，现化学药物对基因治疗的意义不是很大，因为我所有药物都是患者的细胞自己生产的，我只是输一段代码进去。所以我们是可以与时俱进的。

很多毕业生必须要重新进行培训，但好在现在人工智能发展非常快，这些培训之前需要一个很漫长的过程，现在用上人工智能，你就自学就可以了。所以这个也解决了一定的矛盾。

我的设想就是我们如果新招员工，我们给他的第一个培训就是人工智能培训，你先学会用AI，这样的话你就进行了自我培训。

心智观察所：你刚刚提到了公司在2023年拿到了第一笔融资。但企业所处的赛道研发和回报周期长，是不是对投资人的耐心程度要求会更高？

周露：我们每个新药的研发周期在10年左右，但目前基金的存续期只有7年左右。中间差了3年，而且7年存续期中有3年是退出期，也就意味着中间还不止差了3年。我的建议是为医药行业的特殊性设计一类Evergreen绿色长青的基金结构，这样投资人可以不断募资和不断投资，就不会因为基金结构影响最后的决策。

心智观察所：现在半导体行业也普遍面临这个问题，创业者和投资方矛盾比较突出。

周露：医疗行业就更突出了。所以大部分的投资机构等不到新药上市那一天，如果他从比较早期的时候进入的话，他等不到那一天。但是有一个好处，刚才我们也提到，我们有很多BD的可能性，BD的阶段是相对提早的。

BD的最佳时间，你甚至从临床前就可以去做BD，有些人做了非常好的数据，临床前就把BD做出去了，也就是说这个时间周期可能从10年降到了3到5年，是很有可能的。

所以如果BD很成功，这也是为什么最近医药行业有了一小波高潮的原因，就是和国际大药厂做BD。原来大厂是在药物开发的临床二三期，从时间维度就是在第五年到第七年左右进场，现在他们也提早了，从临床一期左右就开始进场了，甚至在临床前。这样的话，你新药开发可能在3年左右进到临床一期，周期就大大缩短了。

所以目前的好消息是我们生物制药这个行业还是有BD的可能性，能够减少投入和产出的时间周期，对于投资来说是非常好的消息。当然对于新药公司来说，是一个不坏的消息，但你不能完全说好，打个比方，相当于你“把孩子卖给了别人”。

心智观察所：您对近期内神拓生物有什么展望？

周露：我们有一个新药在一年的时间就上到了临床，这个速度在全球来说也是非常快的。当然这个临床是个院内临床，叫IIT临床，就是由研究者发起的临床。我们希望在下一个节点拿到一个正式的药监局的批文，在明年的某个时候，这表示我们的药物被正式的监管机构认可了。我们近期的展望就是希望我们的药物能够尽快进入IND新药申报阶段，尽快证实临床研究，这样的话我们能够不断往前推进，这对我们公司来说发展是很快的，这是我们对药物开发的一个近期展望。

心智观察所：公司目前在杭州有一个研发基地？

周露：总面积1000多平米，其中500平是实验室，500平是办公区域。我们规模还不算很大，我们也希望在接下来的一到两年内，公司的规模能够有一个很大的提升。我们倒没说非要自己建厂，因为中国的药物产业链很完善了，有时候不需要重复建设。

我们希望实验室建成两个部分，目前只有湿实验室，如果我们有了人工智能的元素，我们希望把干实验室的这部分也加强，也就是说我们接下来会招很多跟人工智能相关的研究员，他们会建立一整套干实验室的基建。相当于办公区域不只是行政办公，我们会有干实验室在这个区域里面，然后相对应地有一个湿实验室。

我们希望做的就是一个干湿循环，不是干湿分离，我们有一个自适应的研究方式。就是说我们干实验室做出来的模型产出来的可能性进到湿实验室进行验证，湿实验室的新数据又导入干实验室来加强模型的建立，然后又有新的东西，它就变成了一个干湿循环的状态。这种干湿循环的状态比传统的新药开发的速度可以明显提升3到5倍，甚至更高。

如果这一套都搭建好的话，我们可能会是整个中国范围内新药开发速度特别快的一家公司。这样我们就会源源不断地有好的产品做出来，我们也会积极不断地把这些产品往临床去推。

刚才我也讲到，我的理念是所有人的病都应该在临床上去找到解决办法，少做动物实验。我们既然已经有了干实验室的AI模型，我们也从患者身上分离了好多细胞，这样的话我们就会搭建一个更适应、更符合新的监管要求的新药开发模式。这种模式最后能够帮助我们在3到5年内的产出比别人更高。我们在有限资源下，最终的产出量会比别人高很多。

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