（来源：动脉新医药）
作者｜朱萍
过去十余年，中国创新药产业快速发展，研发投入、临床效率和国际合作能力不断提升。但随着行业从追求速度和管线数量转向差异化原创，新的问题也随之凸显：高校的科学发现如何转化为药企可开发的创新资产？从实验室到临床、再到市场，长期存在的断点又该如何打通？
近日，中国药科大学党委常委、副校长杨勇在接受动脉网专访时给出来他的答案：问题不在于单项技术转化或教授创业，而在于重组整个创新链条，推动高校、医院、企业、资本和政府更早协同，让科学发现接受临床与产业检验，并获得持续开发的资源。
杨勇长期关注药物研发与成果转化，持续推动高校原创研究、概念验证平台与产业资本衔接。他认为，在早期投入方面，高校和企业角色不同：高校应充分发挥补位作用，聚焦企业基于商业理性难以长期投入的原创方向；企业则需将研发风险识别前移，在正式临床开发前完成概念验证，并借助专业化平台、利益分配机制和产业资本，破解科研成果转化中的制度与资源难题。
这套思路指向中国创新药研发模式的调整：竞争的起点应前移至临床前的科学发现、靶点验证和早期开发阶段。对中国创新药产业而言，下一阶段亟待打通的，是从源头创新到患者获益的关键环节。
01.
高校应该做企业不敢做的原创探索
在杨勇看来，理解中国创新药产业面临的问题，首先要区分Invention和Innovation：前者指向科学发现与技术发明，后者强调将发明转化为产品，实现临床和商业价值。高校与企业在这两个环节承担不同角色，不能用同一套标准衡量。
杨勇认为，过去高校科研评价更看重论文、专利和项目成果，对于是否发现新理论、新靶点、新机制、新技术，或解决未满足的临床需求衡量手段有限。如果科研选题只是跟随企业已验证的方向，甚至与企业争做Me-too项目，高校就难以发挥原创探索的价值。
企业的研发逻辑则不同。药企需要权衡研发效率、资金投入、开发周期和商业回报，因此更倾向于沿着科学依据较充分、技术路径相对明确的方向推进。对于风险高、验证周期长、短期商业价值难以判断的基础研究，企业的投入决策通常更为审慎，这也为高校留下了发挥作用的空间。
“高校的定位不应停留在为企业提供低成本研发支持，而应该成为其下一轮创新的源头供给。”杨勇强调，高校应聚焦企业尚未充分探索的靶点、机制和技术方向，围绕临床未满足需求开展原创研究；企业则在此基础上进一步评估成药性、临床价值和商业价值。双方并非简单的上下游外包关系，而是围绕不同创新阶段形成协同。
杨勇用自己的临床经历解释了为何药物研发需要将研究起点前移。1999年临床实习期间，他曾接触一位肝病患者，患者的病情从肝炎逐步进展为肝硬化、肝癌，最终出现腹水和肝性脑病。这段经历让他意识到，如果只关注疾病晚期的治疗，干预空间已经十分有限。相比之下，更重要的是理解疾病早期的发生与进展机制，寻找在肝炎、肝纤维化阶段进行干预的可能。
此后，杨勇团队围绕乙肝功能性治愈持续开展研究，推动项目从科学探索走向产品开发。据杨勇介绍，相关研究经历多轮迭代，团队于2025年成立公司，将原创于高校的知识产权转让至项目公司，进行商业化开发，并完成6000万元首轮融资。目前该项目已获批进入中国、美国、老挝三国临床研究阶段。从临床观察到机制研究，再到技术迭代、团队组建和融资，这一过程也体现了原创成果转化并非简单的技术转让，而是需要持续验证和资源投入，逐步形成具备开发潜力的项目。
这个案例也说明，高校原创研究不能止步于论文和专利，还要回答疾病机制是否成立、目标患者是谁、技术能否转化为可开发的产品，以及后续临床研究如何推进。科研团队需要从早期就建立产业化意识，但不意味着高校要承担企业的全部开发任务。
这也要求高校调整人才培养和评价机制。杨勇认为，药学教育不能局限于学科知识和论文训练，还应让学生接触临床需求、药物开发、制药工艺和质量控制等真实产业问题。学校也应引入懂产业、懂开发的人才，不再单纯以论文、专利和科研项目衡量其价值，而要重视解决实际问题的能力。
国家近期出台的政策，也释放出类似的改革信号。 2026年10月，国务院学位委员会办公室印发《关于做好专业学位研究生以实践成果申请学位工作的意见》，明确支持专业学位研究生通过规定的实践成果申请学位，不再将学位论文作为唯一评价形式。这并不意味着所有研究生都不需要写毕业论文，而是为专业学位研究生提供了以符合要求的实践成果申请学位的另一条路径。
从这一变化可以看到，药学人才评价正在从单一的学术成果导向，转向更加重视解决临床实际问题的能力。对于创新药研发而言，这意味着人才培养不应只看发表了多少论文，还要看能否理解临床需求、解决开发难题，并推动科学发现走向临床应用。
02.
把研发风险关口前移，跨越创新药的“死亡之谷”
如果说高校承担的是源头探索，那么判断科学发现是否值得继续投入，就是创新链条的下一道关口。杨勇认为，研发风险识别应前移至临床开发之前。许多项目在早期未能充分验证靶点与疾病的关系，也未厘清作用机制和目标患者，直到进入正式开发阶段，才发现最初的科学假设并不成立。
传统研发流程通常从药物发现、候选化合物筛选和非临床研究逐步推进至临床试验。杨勇提出，应在此之前建立系统的概念验证（Proof of Concept，PoC）机制，尽早判断科学发现是否具备成药潜力，从而提前识别不确定性，降低后续开发风险。
概念验证需要重点回答几个问题：靶点与疾病是否存在可靠关联，作用机制能否得到验证，目标患者如何遴选，技术是否具备成药性，以及知识产权和商业开发前景如何。只有尽早厘清这些问题，才能避免在后续开发中因基础假设不成立而付出更大代价。
这也意味着，概念验证不能局限于实验室内部，而需要基础研究人员、药物开发人员、临床医生、企业和投资机构共同参与，从临床需求、科学假设、开发可行性和投资价值等维度进行交叉验证，尽早发现项目潜在的问题。
在临床开发阶段，杨勇还提出Real-time Clinical Trial的探索思路，即将患者的疗效、安全性和生物学机制信息持续反馈到研究过程中。通过生物标志物、组织活检、组学分析和类器官等手段，动态观察不同患者对药物的反应，进一步识别可能获益的人群。
这一思路旨在加强临床研究与疾病机制之间的联系。传统临床试验通常在相对固定的方案下观察整体人群疗效，但患者的疾病机制和生物学特征存在差异。持续获取机制层面的数据，有助于更早识别有效人群，也能进一步判断药物未达预期究竟是靶点验证、患者选择还是药物本身的问题。
杨勇强调，Real-time Clinical Trial并非要取代传统Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ期临床试验，而是在现有研发体系中加强机制验证和患者分层，让临床数据反过来指导后续开发。尤其对于作用机制复杂、患者异质性较强的疾病，仅靠临床终点数据，可能难以解释药物的真实作用。
杨勇提出的概念验证和实时临床试验，都是希望将风险识别前移，从科学假设阶段就围绕患者和疾病机制建立证据，而不是等到临床试验后期才判断项目成败。他希望通过概念验证等机制，将药物进入临床后的研发成功率从目前不足10%提升至50%。这只是他对未来研发体系的目标设想，尚非经过验证的行业结果，但体现了其对早期风险控制的重视。
这一机制如果逐步建立，也将改变资本评估早期项目的方式。过去，高校科研成果往往存在较大的科学和技术不确定性；如果专业团队和平台能够提前完成机制、患者、成药性及知识产权等方面的验证，投资机构便能获得更充分的决策依据，让资金更有针对性地流向具有潜力的原创项目。
03.
从教授创业到有组织的创新生态
概念验证解决的是项目能否继续推进的问题，但科研成果从实验室走向企业，还需要制度、资本和专业化服务的支持。杨勇认为，成果涉及知识产权归属、收益分配、融资、团队组建和企业运营等多个环节，单靠科研人员难以独立完成，需要专业化的服务支撑。
在制度层面，江苏已探索多种职务科技成果赋权路径。2025年出台的《江苏省深化职务科技成果赋权改革实施方案》提出六种改革方式，涵盖所有权、长期使用权，以及转让、许可、作价入股、拨投结合和约定收益等安排，旨在根据成果特点和转化阶段提供更灵活的制度选择，降低转化障碍。
杨勇向动脉网介绍，中国药科大学在成果转化收益分配上也进行了探索，实行学校与教师团队按20%和80%的比例分配。例如，专利转让收入1000万元，学校获得200万元，教师团队获得800万元。不过，这是学校在具体成果转化实践中的安排，并不意味着所有高校都采用相同的分配比例。
收益分配的意义，不只是提高科研人员的经济回报，更在于激发其参与成果转化的积极性。如果审批流程复杂、谈判周期长、收益预期不明确，科研人员往往缺乏持续推进的动力；反之，清晰的知识产权归属、收益分配和融资路径，有助于推动成果走向产业。
但医院成果转化比高校更为复杂，还涉及临床资源、成果归属、医院管理和利益分配等问题。杨勇认为，成果转化不能只依赖教授或医生个人创业，还需要专业机构在知识产权、项目评估、融资和商业开发等环节提供支持。
国家层面的政策也在推动这一机制完善。2026年10月21日发布的《关于推动科技创新和产业创新深度融合的意见》，提出支持企业牵头产学研协同攻关，推动高校和科研院所完善技术转移服务，强化知识产权、成果孵化和科技金融支持，并鼓励科研人员参与成果转化全过程。文件还提出探索“先使用后付费”许可方式，建设概念验证和中试平台。
这意味着，成果转化正从高校内部的技术转让，转向企业、专业服务机构和资本共同参与的系统工程。概念验证和中试平台则在科研成果与产业开发之间建立专业化承接环节，帮助技术在大规模投入前完成验证和筛选。
杨勇向动脉网介绍了他正在推动的南京模式。几年前，他提出借鉴波士顿生物医药创新生态，将高校、医院、政府、企业和基金连接起来。
据了解，中国药科大学在江苏、浙江、广东、重庆、上海、陕西、新疆、西藏与地方政府共建了12个校地研究院，布局细胞与基因治疗、中药、化药、民族药、化妆品、特医食品、医药大数据、医疗器械、临床研究与转化等研究方向。
同时，依托中国药科大学江北创新中心，联动全国高校生物医药区域技术转移转化中心、生物药国家技术创新中心，持续输送创新项目、提供转化支撑；对接产业需求、承接技术转移，打通从源头创新到产业落地的链条。各方资源协同互补，以临床问题导向开展平台集成与协同攻关，通过体制机制创新，实现人才、技术、算力、产业资源高效聚合增效。
此外，2025年1月，南京市政府和中国药科大学共建南京生物医药创新转化研究院及平台公司，为高校和医院提供项目筛选、概念验证、融资和产业化服务。南京市投入5亿元，其中2亿元用于研究院平台建设，3亿元用于概念验证基金。
在此基础上，南京进一步推动设立规模达100亿元的生物医药产业大基金。杨勇提到，基金的具体使用和赋能方式仍在讨论中，100亿元是基金规模，并非已完成的投资额。对早期创新而言，资金之外，更重要的是与项目筛选、概念验证和产业资源形成协同。
这套模式希望打通从源头项目到产业化的链条：高校和医院提供项目，专业平台负责筛选验证，政府资金承担部分早期风险，社会资本接续投入，专业团队推动后续研发和商业化。其核心是通过专业化平台降低早期项目的信息不对称，让资本能够更有效地识别和支持原创创新。
平台公司的作用也不只是帮助教授注册公司，还要补足科研人员在融资、商业开发和企业运营方面的能力短板。杨勇提到，平台公司需要协助项目组建团队、对接产业伙伴、开展融资和BD，并提供知识产权、股权结构及公司治理等支持。他还希望培养更多具有产业经验的专业BD人才，让技术转移成为一项专业化工作，而非科研人员的兼职任务。
这一生态还需要AI等新技术的加入。杨勇目前正在牵头建设江苏省实验室-智能药学龙王山实验室，将工作重点分为数据、模型，以及装备和药物开发三个方向。他认为，AI制药不能只关注算法和算力，高质量数据同样是决定研发效果的关键。为此，他正推动建设可信数据空间和高质量数据集，将经过规范整理的临床及基础研究数据用于患者分群、药物设计和后续研发。
杨勇认为，AI企业与生物医药企业需要更深入的协作。目前，一些AI企业擅长算法、软件和装备，但对药物研发的专业需求理解不足。从靶点筛选到药物设计，工艺开发和质量控制，各环节都需要药学专业知识支撑。例如，干细胞生产需要建立严格的质量控制体系，mRNA-LNP药物开发则涉及粒径、包封率和稳定性等关键参数，都离不开CMC团队的参与。
为此，他希望通过智能药学龙王山实验室，推动AI企业、药学专家和高校科研团队跨领域协作，由AI企业提供模型和装备能力，药学团队提供专业场景和研发需求，共同推动技术迭代与应用。AI赋能药物研发的关键，不是替代药企，而是让数据、模型、装备与药物开发真正形成闭环。
从高校原创研究、早期概念验证，到成果转化、资本支持和AI赋能，杨勇推动的是创新药研发体系的整体重组，试图打通科研、临床、产业与资本之间的连接。
中国创新药产业已经具备一定的研发和临床基础，但从源头创新到患者获益，仍需要跨越多个环节。下一阶段的竞争，不只是比拼管线数量和临床速度，更是比拼谁能建立持续发现、验证和转化原创成果的能力。
