Zimberelimab

01 列完表就以为做完了竞品分析 1.1 一张产品对比表能告诉你什么 打开任何一家药企的市场部电脑，你几乎都能找到一份竞品对比表。格式大同小异：左边列自己的产品，右边列三五个同类药物，中间填满有效率、中位生存期、不良反应发生率、给药频率、医保状态、挂网价格。表格做完，配上颜色深浅的色块，发到品牌组群里，这件事就算交差了。 这份表格有问题吗？没有，它确实把产品间的参数差异说清楚了。问题在于，多数团队把这份表格当成了竞品分析的终点，而它充其量只是起点。产品参数是客观数据，处方行为是人的决策。一张表格告诉你两个药数据差多少，却没法告诉你医生开处方的那一瞬间到底在犹豫什么，也没法解释为什么一个疗效略差的药能长期占着市场，而一个疗效更好的后来者却一直撬不动存量患者。 这里有一个被反复忽视的错位：竞品分析的对象是竞争关系，不是产品参数。产品对比表回答的是我们和对手差在哪，竞品分析要回答的是谁在抢我的处方，怎么抢的，我能不能防住。前者是静态描述，后者是动态判断。 1.2 第六款PD-1的教训 2021年8月，誉衡药业的赛帕利单抗获批上市，成为国内第6款国产PD-1单抗。单看产品对比表，它并不差：针对复发或难治性经典型霍奇金淋巴瘤的客观缓解率达到91.67%，比当时已上市的其他PD-1在该适应症上的ORR数据都略高。按传统的竞品分析逻辑，疗效略优，至少是有竞争力的。 但现实要残酷得多。赛帕利单抗上市时，PD-1市场已经从蓝海变成红海再变成血海。前面5款国产PD-1加2款进口PD-1已经把主要大适应症占完了，赛帕利单抗只开展了三个适应症的临床，远远落后。更要紧的是，康方生物当时已经打出了年费用3.9万元的底价。赛帕利单抗既没有适应症覆盖的广度，也没有价格竞争力，连入场时机都已经过了。 这个案例说明了一件事：赛帕利单抗的竞品分析大概率做过，但做的方向错了。它比较的是产品参数，得出的结论是疗效不差甚至略优。但真正决定市场地位的，是医院进没进、指南写没写、医保谈没谈、患者池还在不在，ORR差几个百分点在这种格局下几乎不产生影响。当你只在产品层打转，你会觉得还有机会；把视角拉到处方决策层，棋局已经结束了。 百奥泰在2025年5月也宣布终止PD-1生物类似药BAT3306的III期研究，直接止损2.24亿元。公司公开表示终止原因是PD-1赛道竞争过于激烈、监管政策持续变化。一家做过完整竞品分析的企业，在投入两个多亿之后才得出这个结论，说明早期的竞品分析根本没有触及真正的竞争逻辑。 02 从处方决策反推你的真实对手 2.1 谁在替你做选择 药品不是患者买的，是医生开的。这句话听起来是常识，但做竞品分析的时候，很多人还是会默认竞争发生在产品之间，好像两个药在擂台上对打。真实的处方场景远比擂台复杂，它是一个多节点、多角色的决策链。 我们来看一个具体的处方场景：一个肿瘤科主任医师面对初诊的非小细胞肺癌患者，他开处方时到底会受到哪些因素的影响？至少有四个层面。 第一层是治疗指南和临床路径。指南推荐什么、一线标准方案是什么，这是他思考的起点，不是终点。指南是参考，医生还会根据实际情况做调整。 第二层是医院药事会的目录准入。药没进医院，疗效再好也开不出来。 第三层是患者个体因素，基因检测结果、体力评分、合并症、经济状况、医保类型，每一项都可能改变处方方向。第四层是他的个人经验和学术网络，他上个月在学术会上听谁做了报告、他的导师用什么方案、他既往使用某个药物的体验如何，这些隐性因素几乎不会出现在竞品分析报告里，却会影响处方习惯。 所以当你说你的竞品是某某药的时候，你是在产品层面做的判断。但如果那个药根本没进你目标医院的处方集，它就不是你的竞品，至少不是你当下的竞品。反过来，一个不同靶点、不同机制的药，只要在同一个治疗线数上抢同一群患者，它就是你的直接竞品，不管产品对比表上它和你看起来多不一样。 2.2 四种被忽略的竞品维度 大多数竞品分析只看第一层：同靶点、同机制的药物。这是最直观的竞争对手，也最容易识别。但在真实的处方场景中，竞争的维度远不止于此，我们按照影响范围从近到远，一层一层来看。 第二种是同线数竞品。在肿瘤治疗中，一线、二线、三线的区分特别重要。同一个药物在不同线数的位置上，面对的完全是不同的竞争格局。举个真实的例子：奥希替尼作为EGFR突变非小细胞肺癌的一线治疗，它真正的直接竞品是强生的埃万妥单抗联合拉泽替尼方案，其他EGFR三代药的威胁反而没那么大。MARIPOSA研究显示，这一联合疗法的中位无进展生存期达到25.8个月，比奥希替尼的16.7个月延长了近9个月。靶点不同、机制不同，但因为争夺的是同一群初治患者，它对奥希替尼的威胁远大于同靶点的阿美替尼或伏美替尼。 第三种是跨疗法替代。前面两种竞品，不管靶点同不同，至少还是同类药物在抢。跨疗法替代更远一层：两个药连"同类"都算不上，靶点不同、机制不同、甚至药物类型都不同，但治的是同一个病，所以它们在抢同一群患者。降脂药就是一个典型的例子。他汀是口服小分子药，通过抑制肝脏合成胆固醇来降脂，用了几十年了。PCSK9抑制剂是注射型单抗，通过阻断PCSK9蛋白让肝脏更多清除血液中的坏胆固醇，机制完全不同。这两个药放到传统的产品对比表里根本不会出现在同一页，但在心内科门诊，一个高风险高血脂患者用他汀控制不住的时候，医生就会考虑换用或加用PCSK9抑制剂。2024年中国PCSK9抑制剂市场约30亿元，同比增长95%，增速远超他汀类。这种替代不是发生在产品参数层面，而是发生在治同一个病这个更基础的层面上。 第四种是管线前瞻竞品，即还没上市但已经在你目标适应症上推进到临床后期的产品。这类竞品的威胁往往被低估，因为它们还不在产品对比表上。但如果一款竞品已经进入III期临床且数据读出在即，它的存在已经开始影响KOL的预期和指南的讨论方向。处方者对即将上市的新产品有期待时，可能延迟当前的标准治疗决策，这本身就是一种隐性竞争。 2.3 切换因素才是竞品威胁的关键 做竞品分析，绕不开一个问题：什么条件下处方者会从现有选择换到你的产品，或者反过来，你的存量患者会被对手抢走。对手比你强多少只是表象，什么条件触发了处方切换才是关键。我们把这个条件叫作"切换因素"。 切换因素因疾病领域、治疗阶段、患者群体而异，但有四类因素反复出现。 第一，疗效优势是最常见的切换因素，但门槛也最高。在肿瘤领域，新的疗法要说服医生替换现有方案，通常需要在无进展生存期或总生存期上显示有统计学和临床意义的改善。这个改善幅度因瘤种而异，在竞争激烈的领域可能需要数月的PFS提升才足以影响临床实践。并不是所有疗效差异都能驱动处方切换，差异得达到医生认为值得改方案的程度才行。 第二，安全性差异是容易被忽视但实际影响很大的切换因素。医生对安全性的敏感度往往高于疗效，因为安全性问题直接关系到医患关系和临床风险。一个疗效相当但安全性更好的药，在真实世界中处方切换的速度可能比疗效略优但安全性相当的药还快。泽布替尼击败伊布替尼就是靠安全性驱动切换，下一节会详细讲。 第三，给药便利性是慢性病领域的强切换因素，但它通常需要叠加其他优势才能生效。司美格鲁肽把GLP-1受体激动剂从利拉鲁肽的每日一次注射升级为每周一次注射，同时减重效果从5%至10%跃升至15%至18%，便利性和疗效双重优势叠加才取代了利拉鲁肽的市场地位。给药便利性本身不够，便利性加上疗效才是推动切换的组合拳。 第四，支付和准入是最现实的切换因素。医保目录状态、报销比例、自付费用、能不能进医院处方集，这些因素对处方行为的影响在真实世界中往往比临床数据差异还大。一项覆盖中国101家医院1297名医生的离散选择实验研究发现，当原研药的医保报销比例降到20%时，医生处方高质量仿制药的倾向显著增加；当医院实施针对原研药的成本控制措施时，处方切换同样加速。这意味着竞品分析不能脱离支付环境单独讨论产品优势，一个进了医保的产品对一个没进医保的产品，竞争起跑线就不在一个水平面上。 03 泽布替尼怎么把伊布替尼扳倒的 3.1 房颤就是那个软肋 伊布替尼是全球首款BTK抑制剂，2013年获批，2021年全球销售额高达98亿美元，是当之无愧的重磅炸弹。按传统竞品分析的逻辑，后来者要挑战这样一个霸主，需要在疗效上全面超越。但泽布替尼走了一条不同的路：找到对手最脆弱的地方精准打击，不需要全面超越。 伊布替尼的脆弱点藏在一个看似次要的不良反应里——房颤。伊布替尼的房颤发生率在临床试验中高达23.5%，这在血液肿瘤药物中是一个非常特殊的安全性问题。房颤本身不致命，但在老年CLL患者群体中，房颤可能引发血栓栓塞、心力衰竭等一系列严重后果，需要长期抗凝治疗，而抗凝药物与抗肿瘤药物联用又增加了出血风险。对血液科医生来说，一个BTK抑制剂能让患者不用在抗肿瘤和防血栓之间反复权衡，这是很实际的临床需求。 泽布替尼的ALPINE研究设计精准地抓住了这个痛点。这项全球III期头对头试验将泽布替尼与伊布替尼直接对比，结果显示泽布替尼的房颤发生率仅为7.9%，比伊布替尼降低了66%。同时，泽布替尼在主要疗效终点上也实现了超越：无进展生存期达48.1个月，远超伊布替尼的30.6个月；总缓解率80.4%对72.9%。疗效和安全性的双重优势让泽布替尼迅速获得了NCCN指南的一线推荐，并在2025年第四季度在美国BTK抑制剂市场份额上首次超越伊布替尼。 如果泽布替尼的竞品分析只停留在产品对比表层面，它可能会把重点放在疗效数据的细微差异上，试图证明自己不劣于伊布替尼，然后以价格优势切入市场。但泽布替尼做的竞品分析深入到了处方决策层：它识别出房颤是医生在使用伊布替尼时最大的临床痛点，也是处方切换最可能被触发的地方。围绕这个洞察，它设计了头对头临床试验，目的是让医生处方时有一个明确、安全、有循证依据的切换理由，仅仅证明自己更好是不够的。 3.2 头对头不是炫技是精准打击 头对头临床试验在医药行业一直有争议。支持者认为它是证明优效性的金标准，反对者认为它投入巨大、周期漫长、风险高，一旦失败损失惨重。但从竞品分析的视角看，头对头试验本质上是一个商业决策，不是科研决策。它值不值得做，取决于你对切换因素的判断有多确定。 泽布替尼选择做头对头，是因为它的竞品分析得出了一个高置信度的判断：房颤是处方切换的核心因素，如果能在头对头试验中验证这一优势，就能撬动整个市场。伊布替尼的房颤问题在真实世界中早就是血液科医生的共识，泽布替尼只是用最严谨的方式把这个共识变成了处方切换的正式依据。 反观那些不做头对头试验的me-too药物，它们面临的困境是：没有头对头数据，就只能靠间接比较和事后分析来论证差异化，而这种论证在处方决策中的说服力很弱。医生不会因为一篇间接比较的荟萃分析就改变处方习惯，他们需要的是在同一个患者群体、同一个试验条件下A优于B的直接证据。头对头试验在竞品分析中具有不可替代的战略价值，它就是商业武器。 3.3 从me-too到BIC不是标签是结果 泽布替尼的研发起点是一个me-too项目，针对的就是伊布替尼已经验证过的BTK靶点，作用机制没有本质创新。按传统分类标准，它充其量是一个me-better。但今天的市场共识是：泽布替尼是BTK抑制剂的BIC，同类最佳。 BIC的标签来自市场验证，不是研发阶段的自我定义。BIC是一个市场地位，不是一个研发策略。一个药能不能成为BIC，取决于三个条件是否同时成立：它在临床上有没有展现全面优于同类药物的疗效和安全性数据，这些优势有没有被处方者认可并在临床实践中转化为处方偏好，以及它有没有在市场份额上实现对前代产品的超越。泽布替尼三个条件都满足了，所以它是BIC。很多自称me-better的药物只满足了第一个条件，在第二个和第三个条件上折戟，最终在市场上的表现和me-too没有区别。 这个区分很关键。从产品端看，me-better和me-too的界限是清晰的：有没有在某个维度上实现统计学显著的优化。但从市场端看，这个界限模糊得多。一个在给药频率上从每日两次优化到每日一次的药物，在产品层面是me-better，但如果目标医生群体对给药频率的敏感度很低——比如住院患者由护士统一给药——这个优化就无法转化为处方切换动力，市场表现和me-too无异。 04 me-too还是me-better到底谁说了算 4.1 标签是研发端贴的市场端不认 在药物研发领域，FIC、me-too、me-better、BIC这套分类体系被广泛使用，几乎成了行业通用语言。但这套体系有一个根本性的局限：它是从研发视角定义的，不是从市场视角定义的。 研发视角的分类逻辑是：你有没有发现新靶点新机制，你有没有在已有靶点上做出结构优化，你的优化有没有达到统计学显著。这套逻辑在立项和审评环节完全适用，立项评估风险、审评判断临床价值，够用。但到了商业化阶段，这套分类就力不从心了。医生不会因为一个药被归类为me-better就自动处方它，医保局不会因为一个药是me-too就拒绝纳入，患者不会因为一个药是FIC就愿意自费。 市场端有自己的一套判断逻辑，只回答一个问题：你的产品在当前的竞争格局中能不能获得处方，能获得多少处方，能维持多长时间。这个问题和me-too还是me-better的标签有关系，但不是决定性关系。PD-1赛道就是最典型的例子。恒瑞的卡瑞利珠单抗、信达的信迪利单抗、百济的替雷利珠单抗、君实的特瑞普利单抗，这四款国产PD-1在研发层面都是me-too，作用机制相同、靶点相同、结构差异有限。但它们在中国市场的表现天差地别。2022年百济替雷利珠单抗销售额28.59亿元同比增长65.8%，信达信迪利单抗却大幅下滑。同样的me-too标签，完全不同的市场命运，差异出在适应症布局、医保谈判节奏、商业化团队执行力这些市场端因素上。 4.2 三重检验模型 一个药到底是me-too还是me-better，不能只看研发端的标签，需要过三关。 第一关是临床检验。这一关回答的问题是：在严格的临床试验条件下，你的药物与参照药物相比，有没有在某一个或多个维度上实现具有统计学和临床意义的优势？这是最基本的门槛。没有通过这一关的药物，不可能是me-better。但通过这一关，只是拿到了入场资格，不等于市场成功。 第二关是处方检验。这一关回答的问题是：你在临床检验中展现的优势，有没有命中处方者的真实关切？医生在处方决策中权衡的因素远比临床试验的终点指标复杂。泽布替尼的房颤优势命中了血液科医生的临床痛点，所以处方检验通过了。但如果一个药物的me-better优势体现在某个次要终点上——比如生物标志物水平的改善，而医生并不根据这个标志物来调整方案——那处方检验就过不了。这类药物在产品层面是me-better，在市场层面和me-too没区别。 第三关是市场检验。这一关回答的问题是：处方检验的优势能不能在真实的支付和准入环境中变成市场份额？一个药可能临床优势显著、医生也认可，但如果进不了医保、挂不上网、入不了院，它的处方优势就被系统性阻断了。市场检验是最残酷的一关，因为它不受产品本身质量的控制，受的是政策、渠道、价格、竞争对手商业策略等外部因素的制约。很多me-better药物在市场上折戟，输给的不是对手的产品，是对手的准入速度和渠道深度。 三关的逻辑是递进的：临床检验是必要条件，处方检验是转化条件，市场检验是决定条件。三关都过，药物才能实现从me-better标签到BIC市场地位的跨越。只过第一关，充其量是纸面上的me-better。只过前两关，是一个有潜力但还没兑现的me-better。 4.3 为什么有些me-too活得很好有些me-better却没人用 理解了三重检验模型，就能解释一个看似矛盾的现象：有些me-too药物在市场上活得很好，有些me-better药物却几乎卖不动。 活得好的me-too通常满足三个条件。 第一，它进入了一个需求远大于供给的市场。在PD-1赛道早期，中国肿瘤患者基数巨大，即使有多款me-too PD-1同时存在，市场容量也足以容纳它们。 第二，它在准入和渠道上建立了先发优势。恒瑞的卡瑞利珠单抗能长期占据国内PD-1市场前三，核心原因是恒瑞拥有国内最强的处方药学术推广团队，覆盖了全国几乎所有三甲医院，新适应症获批后可以快速完成科室准入和临床推广，疗效数据并不是最优的。 第三，它的定价策略与支付环境匹配。国产PD-1通过大幅降价进入医保，用价格优势快速获取患者覆盖，这种以价换量的策略在医保支付为主的市场中很有效。 卖不动的me-better通常踩了至少一个坑。 第一，它的差异化优势命中了一个处方者不太在意的维度。这在改良型新药中很常见。将一个每日一次的药物改良为每日一次但剂量更小，或者将一个注射剂改良为另一个注射剂但注射体积更小，这些改良在统计学上可能显著，在处方决策中几乎无感。 第二，它进入了一个已经高度集中的市场，在位者已经锁定了指南推荐、医院目录和处方习惯。后来者要撬动存量市场，需要比先发者付出大得多的推广投入和准入努力，而me-better的微弱优势往往撑不起这种投入。 第三，它的上市节奏落后于市场窗口。等它完成临床、获批、谈判医保的时候，市场格局已经固化，甚至下一代产品已经在路上了。赛帕利单抗就是最典型的例子。 这里有一个反直觉但重要的结论：me-too和me-better的区分，在商业化阶段的价值远小于在研发阶段。研发阶段，me-better意味着更高的临床成功概率和更明确的差异化叙事。但商业化阶段，决定成败的关键在于你在处方决策链上的哪个节点建立了什么优势，跟你给自己贴了什么标签关系不大。一个me-too如果能在准入速度上领先半年、在渠道覆盖上多进100家医院、在医保谈判中拿到更优的报销比例，它的市场表现可能远超一个在疗效数据上略有优势但准入和渠道都慢半拍的me-better。 05 竞品分析的正确打开方式 5.1 反向工程从处方时刻出发 传统的竞品分析是正向的：从自己的产品出发，找出同类产品，对比参数，分析优劣势，制定应对策略。这套流程逻辑上没问题，但它的盲区在于——你只能看到你已经知道要去比较的对象。 反向工程的方法是从处方时刻出发。核心问题在于：在医生决定开处方的那个瞬间，有哪些因素在影响他的选择，我的产品在这个决策框架中处于什么位置。我的竞品是谁只是表象。 具体操作分三步。 第一步，画出目标适应症的完整治疗路径。这需要超越简单的1L、2L、3L线数图，把每一条治疗线上的标准方案、可选方案、指南推荐级别、临床实践中的实际使用比例都标注出来。这一步的目的是搞清楚你的产品在整个治疗图谱中的坐标。 第二步，识别每一条治疗线上的处方决策节点。在每个节点上，是谁在做决策——主任医师、主治医生还是多学科会诊？决策的核心考量是什么——疗效最大化、安全性优先、还是成本控制？患者在这个节点上的流向是什么——有多少比例接受了标准方案，有多少比例脱落或转诊？ 第三步，在每个决策节点上，找出所有可能影响处方选择的力量。包括已上市的竞品、指南推荐、医保支付、医院目录、KOL学术影响、患者经济状况、既往用药体验等。把这些力量按照对处方决策的影响力排序，影响力最大的力量决定了竞争的真正方向。 这种方法的价值在于：它能帮你发现那些不在产品对比表上、却真实影响处方行为的竞争力量。比如，一个做PD-1竞品分析的团队，如果从处方时刻出发，会发现在很多基层医院，影响PD-1处方的最大力量来自医院药事会是否批准了PD-1进入处方集，以及科室主任是否愿意把化疗方案替换为免疫治疗，另一个PD-1产品反而是次要因素。这两个因素决定了PD-1能不能被处方，具体哪个PD-1会被处方是第二步的问题。在这种场景下，竞品分析的重点应该从产品差异化转向准入策略和学术教育。 5.2 五层情报体系 把反向工程的方法制度化，需要建立一套持续运转的情报体系，而不是一次性交付的报告。这个体系可以分成五个层次。 第一层是管线地图，回答谁在做什么、做到哪一步了。覆盖所有在目标适应症上推进到临床阶段的竞品，包括它们的临床阶段、试验设计、预计数据读出时间、监管审批状态、专利到期时间。管线地图是最基础的情报层，大多数企业都做了，但问题在于它通常只做一次就不再更新。管线信息是动态的，竞品可能中途调整适应症、改变试验设计、加速或推迟数据读出，每一次变动都可能影响竞争格局。管线地图至少需要季度更新一次，在关键临床数据读出期前后需要月度甚至周度更新。 第二层是商业意图，回答竞品打算怎么上市、怎么卖。管线地图告诉你对手什么时候来，商业意图告诉你对手来了之后会怎么打。情报来源包括竞品在学术会议上的展示策略、KOL合作布局、卫星会主题选择、临床研究设计暗示的定位方向。一个竞品如果在大面积铺KOL网络、频繁在CSCO和ESMO做卫星会、注册临床选择的适应症恰好是你的核心市场，这些信号组合在一起就描绘出了它的商业意图轮廓：它很可能以正面竞争的姿态切入你的核心市场。 第三层是治疗格局，回答你的产品在整个治疗路径中的真实位置。注意，是你实际被放在哪，不是你想占的位置。很多产品定位为一线治疗，但处方者因为各种原因更倾向于在其他线数使用，这种定位与实际使用位置的偏差是竞品分析中最容易被遗漏的信息。情报来源包括处方数据分析、治疗路径调研、真实世界研究数据。 第四层是处方者声量，回答在目标处方者群体中，谁的声音最大。处方者声量是一个领先指标，市场份额是滞后指标。如果一个竞品在你目标科室的KOL中的学术影响力在过去六个月上升了15%，即使它的市场份额还没有明显变化，这也是一个必须重视的预警信号。情报来源包括学术会议演讲统计、指南撰写组人员构成、社交媒体学术讨论热度、处方数据中的新患者比例变化。 第五层是情景推演，回答如果发生了某件事，竞争格局会怎么变。情景推演是竞品分析中战略价值最高的环节，也是执行难度最大的环节。它需要把前面四层的情报整合起来，构建几种最可能发生的竞争情景，然后对每种情景推演你的产品会受到什么影响、应该怎么应对。典型的情景包括：竞品在关键III期数据中大幅优于预期、竞品获得突破性疗法认定加速审批、集采扩面覆盖你的核心品种、医保谈判结果大幅改变支付格局。对每种情景，需要提前准备好应对方案，而不是等事情发生了再仓促反应。 5.3 让情报变成决策 竞品分析最常见的失败，不是情报收集不全，而是情报收集了却没有改变任何决策。这在医药行业极为常见：市场研究团队产出了一份200页的竞品分析报告，品牌团队在会议上翻了一遍，然后按照原来的计划执行，报告里的洞察一个都没用上。 造成这种脱节的原因通常有三个。第一，情报的时效性不够。大多数竞品分析报告在品牌计划制定初期完成，但竞争格局在产品上市前的12到18个月内可能发生剧变。一份在Phase III初期完成的竞品分析，到产品获批时可能已经完全过时了。情报必须持续更新，而不是一次性交付。 第二，情报没有进入决策流程。竞品分析的结论需要嵌入到品牌策略的关键决策节点中：定位选择、适应症优先级、定价策略、渠道布局、推广信息设计。如果竞品分析只是一个独立的研究报告，而不是品牌决策流程的输入项，它就不会产生任何实际影响。 第三，情报团队和决策团队之间的语言不通。情报团队习惯用数据和事实说话，决策团队需要的是判断和取舍。一份好的竞品分析不应该止步于呈现竞争格局，还应该给出明确的策略建议：基于当前情报，我们最应该担心的是什么，最应该抓住的机会是什么，如果资源有限应该优先强化哪个方向。 泽布替尼的成功本质上是一个关于竞品分析的故事，不是关于研发的故事。它的团队没有停留在BTK抑制剂的产品对比表上，而是深入到血液科医生的处方决策中，找到了房颤这个切换因素，然后围绕这个洞察设计了从临床开发到商业推广的全链路策略。竞品分析的真实操作就是这样：列完表只是开始，从处方时刻出发反向识别竞争威胁，正向设计应对方案，让每一个市场动作都精准地打在对手的软肋上。

近日，默沙东与吉利德宣布终止双方合作开展的III期临床试验KEYNOTE-D46/EVOKE-03。根据吉利德在新闻稿所称，这一决定是基于外部数据监查委员会（eDMC）建议。 这是Trodelvy在非小细胞肺癌领域遭受的又一次打击，在该试验中，Keytruda+Trodelvy未能超越Keytruda单药，试验宣告失败。目前，两家公司尚未披露该试验的具体数据。 NSCLC一线/后线治疗失败 KEYNOTE-D46/EVOKE-03是一项全球多中心、开放标签、随机、阳性对照III期临床试验，主要评估与Keytruda相比，Keytruda联合Trodelvy作为转移性非小细胞肺癌（NSCLC）患者一线治疗的疗效和安全性。 试验共计入组了约620名患者，这些患者按1:1比例被随机分配至Keytruda+Trodelvy、Keytruda单药的治疗。试验的主要终点是由盲法独立中心审查（BICR）的无进展生存期（PFS）和总生存期（OS）。次要终点包括客观缓解率（ORR）、缓解持续时间（DOR）、患者报告结局（PROs）。 试验结果显示：在主要终点方面，观察到了PFS数值有改善，但与Keytruda单药相比未能达到统计学显著差异。而至于OS，则被eDMC认为在最终分析时能达到统计学显著性的可能性不大。 安全性方面，Keytruda联合Trodelvy的安全性与两款药物已知的安全性一致，未发现新的安全性信号。 这是第二项Trodelvy在NSCLC领域宣告失败的临床试验。之前，在NSCLC后线治疗中已宣告失败。2024年1月，Trodelvy在既往接受过治疗的转移性非小细胞肺癌（NSCLC）III期临床EVOKE-01未达到总生存期（OS）的主要终点，相比对照组（多西他赛），Trodelvy对OS的改善未达到统计学差异性（11.1 vs 9.8），而中位PFS也只是略有改善（4.1 vs 3.9）。该试验现已被吉利德终止开发。 整体而言，随着EVOKE-01、EVOKE-03临床试验的失败，吉利德对Trodelvy在NSCLC领域的开发进行了大幅收缩，Trodelvy在NSCLC一线/后线治疗基本退出。 目前，Trodelvy在NSCLC中就只剩一项II临床VELOCITY-Lung在推进，这个试验主要探索Trodelvy与domvanalimab（抗TIGIT单抗）+zimberelimab（PD-1单抗）的联用，旨在作为新诊断可切除NSCLC围手术期治疗方案。 Trodelvy光环褪去？ 作为第一个获批的TROP-2 ADC，Trodelvy最大的优势就是领先。在吉利德接手后，Trodelvy快速拿下了多个适应症。并且，在吉利德最初设定的临床开发计划中，意在将款药物打造成公司肿瘤投资组合的基石药物。 但是随着在多个适应症的失利，因为FIC所带来的光环看起来也已经逐渐暗淡了。 除了NSCLC之外，Trodelvy在一个已经获批的适应症——尿路上皮癌上也惨遭挫败。2024年5月，Trodelvy在该适应症中的验证性Ⅲ期临床TROPiCS-04宣告失败，错过OS的主要终点。这个适应症也在当年的10月被吉利德从美国市场直接自愿撤回了。 目前，小细胞肺癌（SCLC）是Trodelvy在肺癌最具希望的方向，现在，Trodelvy在既往治疗过的ES-SCLC中进行III期注册试验。 而在Trodelvy上经历多次失利后，吉利德也再次启动了其收购战略，对ADC加大布局。今年4月，吉利德宣布以50亿美元总价收购德国ADC新锐Tubulis，这也是2020年210亿美元收购Immunomedics后，吉利德在ADC领域的最大的一笔收购交易。 参考出处: https://www.gilead.com/news/news-details/2026/merck-and-gilead-provide-update-on-phase-3-keynote-d46-evoke-03-study