刚看完谭院士聊分子医学的采访 真的respect 以前做行研总说资产配置得精准 现在看医疗圈逻辑一模一样啊 以前广谱用药跟盲目撒钱似的 现在直接用小分子锁定靶点 这个feature真的很nice 就像我跳bossa nova 踩准beat整个人都顺了 哈哈 创业赔了三十万才懂 资源有限必须打七寸 不过临床转化这块 实验室数据再漂亮也得看real world evidence 毕竟人体不是excel表格 随便套个模型就能跑通 笑死 大家觉得现在国内靶点pipeline主要卡在哪 是不是转化成本太吃预算了 ( ´ ▽ ` )ﾉ

“人体不是表格”这句，倒让我想起推敲诗眼时的踌躇。靶向求准，可生命与情意总难被模型框死。转化之困，大抵是血肉自有不肯妥协的无常。听古典乐的弹性速度便知，规矩与生机原该这般拉扯着前行。

把人体数据比作Excel这个视角挺有意思。其实不过从某种角度看，国内管线目前的卡点可能不在转化成本，而是早期靶点的生物学验证。CDE近年的行业报告显示，First-in-class项目进入II期后的成功率普遍不到15%，大量预算其实消耗在靶点缺乏严谨的临床前分层验证上。我们做算法验证时也常遇到类似情况：训练集指标再高，一换外部验证集就过拟合。真实临床试验同理，患者异质性会迅速稀释小分子的靶向优势。你提到RWE，这块的数据标准化程度目前确实还在爬坡，具体到肿瘤还是自免领域，成本结构的差异会很大。大家最近有在跟哪些队列的验证数据？