Трансформация фармацевтического рынка и технологические тренды

Фрагмент аналитического отчета «Глобальные тренды на мировом фармацевтическом рынке» подготовленного консалтинговой компанией Frost & Sullivan совместно с Рынком Инноваций и Инвестиций (РИИ) Московской Биржи и Фондом развития промышленности (ФРП)

Трансформация фармацевтического рынка и технологические трендыРазвитие мирового фармацевтического рынка будет определять следующие основные технологические и концептуальные тренды.

Точная медицина (или персонализированная медицина) — новая концепция в здравоохранении, связанная с подбором лекарственной терапии в соответствии с индивидуальными характеристиками пациентов (генетические особенности, образ жизни, окружающая среда). Сама модель здраво-охранения эволюционирует в сторону подхода P4: predictive (прогнозирование), personalized (персонализация), preventive (профилактика), participatory (вовлечение пациентов и общества в процесс контроля за состоянием сферы здравоохранения). Развитие персонализированной медицины все больше становится в фокусе внимания государственной политики многих стран. Так, в США в 2015 году была запущена президентская исследовательская инициатива Health Precision Medicine Initiative, реализуемая Национальными институтами здоровья (National Institutes of Health — NIH) с федеральным финансированием в объеме 215 млн. долл. в 2016 году. Целью инициативы является вовлечение широкого круга волонтеров для изучения корреляций между их генетическими особенностями, окружающей средой и образом жизни с их состоянием здоровья. Собранную информацию предполагается размещать в открытом доступе в помощь исследователям.

Для успеха реализации концепции персонализированной медицины одним из ключевых факторов является совершенствование диагностических методов (в частности развитие сопутствующей диагностики в комбинации с определенным препаратом — companion diagnostics), а одним из наи-более перспективных направлений становится разработка продуктов для лечения онкологических заболеваний. Ранний онкоскрининг позволяет эффективнее построить тактику лечения пациента и достичь более высоких результатов выживаемости.

Цифровая фарма

За последнее десятилетие цифровая революция коренным образом изменила ландшафт системы здравоохранения. Все ключевые сегменты «цифрового» здравоохранения (digital health), такие как мобильная медицина (mHealth), телемедицина, медицинская информатика, в итоге позволяют ускорить процесс выздоровления пациента, сделать процесс лечения более эффективными и экономически выгодным. Только в 2014 году в «цифровое» здравоохранение было инвестировано 6,5 млрд. долл., что более чем в два раза выше, чем в 2013 году (2,9 млрд. долл.). Фармацевтические компании испытывают значительное влияние этого тренда, все больше становятся вовлеченными в него — в том числе это видно на заметном росте числа стратегических партнерств между представителями фармацевтической отрасли и сектора информационных технологий.

Так, технологии искусственного интеллекта (Artificial Intelligence — AI) позволяют находить сложные корреляции между заболеваниями и молекулами, оптимизируя исследовательский процесс, идентифицируя наиболее подходящие мишени и таким образом ускоряя процесс создания новых препаратов. Например, такие компании как Johnson & Johnson (США) и Sanofi (Франция) используют технологии анализа больших данных IBM Watson в своей исследовательской работе. IBM Watson также используется больницами и научными центрами (в частности Геномным центром Нью-Йорка) для поиска подходящей терапии для онкологических заболеваний. Технологии AI используется фармкомпаниями для контроля клинических испытаний, приверженности лечению, формирования маркетинговой и ценовой стратегии.

Опыт ИТ-компаний, предоставляющих облачные сервисы (XaaS — «все как услуга»), позволяет оптимизировать операционную деятельность фармацевтических компаний — от процесса исследований до маркетинга и продвижения. Кроме того, повсеместное распространение электронных устройств (смартфонов, планшетов, носимых устройств) позволяет фармкомпаниям напрямую взаимодействовать с пациентами и врачебным сообществом, предоставлять образовательную информацию. ИТ-технологии также позволяют контролировать процесс приема лекарств пациентами с хроническими заболеваниями.

Пациентоориентированная модель

В основе данной модели лежат три ключевых составляющих: наличие препаратов для пациентов, их финансовая доступность и следование инструкциям по их применению.

Значительное число пациентов в мире не имеет доступа к современным технологиям лечения, зачастую стоимость препаратов является высокой не только для самих пациентов, но и для государственного бюджета. По этой причине можно прогнозировать увеличение доли использования дженериков и биоаналогов, цены на которые могут быть значительно ниже (на 30–90%), чем на оригинальные препараты.

Приверженность назначенному лечению (medication adherence) также является значимой проблемой. До 50% пациентов не следуют инструкциям врачей по правильному применению препаратов. Проблемы «комплаенса» зачастую снижают эффективность и клинических исследований. Использование современных ИТ-технологий, а также новых технологий упаковки позволяют ускорить развитие пациентоориентированной модели.

Биотехнологии

Биотехнологические препараты (биопрепараты) — один из наиболее быстрорастущих сегментов фармацевтического рынка, на их долю приходится свыше 20% всего объема продаж. Успех данной категории препаратов как правило связан с их более высокой эффективностью по сравнению с химически синтезированными препарата-ми, а также с меньшим числом побочных эффектов. Крупнейшие фармацевтические компании мира наращивают свои портфели биопрепаратов. Одним из наиболее перспективных направлений является создание лекарств на основе моноклональных антител. Среди пяти препаратов с наибольшим объемом продаж в мире — четыре
являются препаратами моноклональных антител. Общий объем мирового рынка таких лекарств превышает 70 млрд. долл.

Полную версию статьи «Глобальные тренды на мировом фармацевтическом рынке» читайте в весеннем номере журнала «Новости GMP»
Подписка на журнал