农历新年期间，颇受欢迎的“红美人”柑橘，原是日本培育了15年的品种，却因缺乏知识产权保护流失到中国，被大规模商业化，进而成为农业领域典型的“价值外流”案例。
今年2月，在新加坡政府的年度财政政策辩论上，工人党议员张文杰引用“红美人”例子，指新加坡孕育出觅瑞（Mirxes）这样的生物科技独角兽，却任由它在去年赴香港首次公开售股（IPO），令纳税人的投入丧失红利。
近期，数家跨国药企接连缩减新加坡业务，让有关新加坡流失生物制药企业的担忧变得更具体：本周，德国制药商BioNTech宣布明年2月前关闭大士的疫苗和制药厂并裁员；美国制药巨头默沙东（MSD）早前也证实关闭一处生产线并裁员。
尽管两家公司的决策原因不尽相同，但接连的动向也引发追问：新加坡苦心经营逾20年的生物医学产业，是否正在松动？
多名业内人士接受《联合早报》采访时指出，这种判断过于片面。当把视野放宽会发现，全球生物医学业正在经历一场结构性洗牌。
在地缘政治不稳定中，有人退，也有人进。一些业者的确在“回流”美国，但另一些全球顶尖生命科学风投基金，却纷纷在新加坡设立分支机构，包括Flagship Pioneering、MPM BioImpact、Polaris Partners等。
贝恩公司新加坡合伙人拉莫拉（Fabio La Mola）感叹说，“这在十年前，几乎为零”。
意大利生命科学投资机构Angelini Ventures的新加坡办事处开张不足半年，便接到大量问询，希望帮助了解和进入亚洲市场。
同时，在人工智能（AI）浪潮冲击中，一些旧模式已难以为继，但这也孕育出新商业模式。
三股力量一同发力 生技窗口期稍纵即逝
据Angelini Ventures新加坡董事总经理斯图普卡（Elia Stupka）判断，新加坡现在其实面对一个独特的生物科技机遇窗口期：“我无法预测，这会持续多长时间，但时机就是今年、明年、当下，很可能稍纵即逝。”
他所说的窗口，由三股力量同时推动。
首先，是美国政策的变化。美国推出《生物安全法案》，旨在推动医药研发和生产回流、降低对外部的依赖。但受制于成本和能力，跨国药企多采取部分回流、同时分散的策略，以分散风险。同时， 美国科研资金环境趋紧，也制约药企回流，促使它们继续在全球寻找创新地点。
其次，尽管全球，包括美国市场对中国研发和生产药物的需求巨大，但地缘政治因素令中国药物直接出口困难重重，需要一个中立的第三方可信赖中转市场。
第三股力量，则来自新加坡本身。经20多年发展，新加坡的生物科技领域不管在生态基础、人才方面都已成熟。譬如，早在2022年，新加坡卫生科学局就成为全球首个获世界卫生组织最高认证的国家监管机构。
亚洲已从“边缘”走向“中心”
在这些因素的相互作用下，康桥资本首席执行官傅唯观察到，亚洲已从生物科技的“边缘地带”，变成了“中心”。
他将新加坡定义为生态系统之间的“转换层”，即把亚洲的开发效率与西方的监管预期、临床标准和商业渠道相结合。
面对公司“流失”到香港的说法，觅瑞首席执行官周砺寒接受《联合早报》访问时，直言“非常不准确”。公司最大的基础设施和最多的人才，仍在新加坡，从海外融到的资金，70%投回本地。
不过，他也坦言，东南亚市场太小，“我们想拿到投资、想要资本退出（exit），不能奢望投资人主动来找我们，必须自己走出去。”
生物科技业的特性决定了它必须在足够大的市场才能完成临床验证、获得监管批准和商业回报。
对于2022年成立的新科研（A*STAR）衍生公司医诺启（ImmunoQs）而言，本地规模虽小但整合度极高的临床研究生态系统是理想跳板。公司以新加坡和马来西亚的主要癌症研究中心作为测试平台，再向跨国制药公司输出平台与服务。首席运营官李佳颖说，成功最终将扩展到欧美等主要市场。
周砺寒认为，亚洲医疗系统面临日益严峻的费用负担，但欧美产品有天然的成本壁垒，“比如美国血液结直肠癌筛查成本三四百美元，我们本地售价一百多元”，这种定价优势也为本土企业提供了成长空间。
斯图普卡则勾勒了更长远的可能性：东南亚市场被严重低估，购买力在增强，疾病治疗需求与西方一样，却还未出现真正主导的本土玩家。
“当回望百年前，欧美巨头都是从在地的街边药房服务起步，逐渐扩大到区域和全球。这条路径完全适用于新加坡，特别是考虑到制造、数据安全、技术、金融基础设施，以及地缘政治方面的优势。”
我国26年前开始布局 曾有独角兽但没巨无霸
早在2000年起，新加坡将生物医学科学列为经济第四支柱，包括生物医药和医疗科技两个板块，生物科技是生物医药的一个子集，以生物技术为核心，聚焦开发新药或新平台技术。
目前，新加坡的生物科技生态圈，大致由三类角色构成。
新加坡科技研究局（A*STAR）及大学等机构，承担基础科研与技术转化，提供源头的创新。
辉瑞、阿斯利康、默沙东等跨国药企，把新加坡作为区域生产基地与研发基地，同时也与生物科技公司合作开展研发。
觅瑞、医诺启、Engine Biosciences等一大批新加坡起步公司与临床研究机构，则负责把科研成果推进至临床验证阶段。
经过26年积累，新加坡已有逾70家生物科技起步公司，是2012年的逾七倍。医疗科技起步公司在2023年超过430家，是2010年的超七倍。此外，全球前十大制药公司中，八家在本地设有制造或研发业务。
另外，有超500家风险投资机构和逾220家孵化器聚集，专注医疗健康的包括SG Growth Capital、Vertex Healthcare、Heritas、Lightstone和ClavystBio等。
延伸阅读
做得有声有色的本地生物科技企业，也比比皆是。
研发到商业化存缺口 后期资本断层成挑战
去年，觅瑞成为东南亚首家IPO的生物科技独角兽；制药起步公司Nanyang Biologics宣布以15亿美元的特殊目的收购公司（SPAC）交易推动在美国纳斯达克上市；专注心肌病药物研发的Nuevocor完成4500万美元的B轮融资。
2015年成立的新加坡生物科技企业蜂鸟生物医药（Hummingbird Bioscience），把首个生产抗体偶联药物（ADC）授权给美国Endeavor BioMedicines，授权金额达4亿3000万美元（约5亿5000万新元）。
不过，若以更严苛的标准衡量，新加坡仍没培育出从研发到商业化成功的大型跨国企业。后期资本断层，是一个长期挑战。
资本变得更挑剔 本地企业如何闯关？
过去，新加坡在早期科研与吸引跨国企业方面具备优势，但在B轮以后成长资本，以及承接希望进入亚洲的欧美中型企业方面，仍是长期挑战。
近期，这个问题或许更严峻，因为全球生物科技资本，正在经历一轮结构性的重置。
2024年的行业风险投资中，北美占比高达80.5%，亚洲仅约5.3%。尽管资金正逐步流向区域，在全球盘子里仍很少，能流入新加坡公司的也更少。
贝恩公司新加坡合伙人拉莫拉指出，投资者避险情绪加重，正从早期项目大批撤离，转向更为成熟、经过临床验证的项目，对项目审查也更严格。
新加坡起步公司医诺启联合创办人兼首席执行官卢立新直言，资本正变得“更加挑剔”，倾向那些“已有明确客户采用，或具备制药合作收入证明的公司”。
在这一趋势下，公司从创立之初便聚焦制药公司真正愿意付费的需求，如肿瘤生物标志物发现、患者分层及临床转化，而非仅停留在“漂亮的科研数据”层面。
自给自足务实扩张 资本更多是催化剂
也因此，医诺启在成立几年内就实现盈利，日常运作主要依靠自身现金流，有意识地降低对外部融资的依赖。
尽管未透露营收情况，卢立新强调：“收入改变了我们管理增长的方式，使扩张更务实，也让团队管理拥有更大的灵活性。”
政府层面，对有潜力的起步生物科技的支持从未间断过。不过，业者强调，公共资本的角色更侧重“催化剂”，必须适时退出。
随着企业走向市场，最终的成功有赖广泛的私人资本和国际资本参与。它们能带来的不只是资金，还有本地生态目前最稀缺的东西：与全球大药企真实对话的渠道，以及将科学转化为商业的实战经验。
不过，也有业者指出，如果制药只依赖少数跨国药企，在地缘政治变局中，很容易暴露出脆弱性。
除了吸引投资，业内普遍认为，实现资本退出，也是整个生态创新循环的必要环节。资本退出的方式，可包括企业被收购或上市等。
ClavystBio首席执行官邱思认为，这是对创投团队、股东和投资者都有利的结果。斯图普卡则认为，这也能实现研发的使命，把救命药更快送到患者手里。
传统模式难以为继 巨头加码AI让研发提速
除了资本问题，行业近期也正面临生产力危机。
全球制药咨询机构DrugPatentWatch指出，传统药物研发之路漫长、艰辛且成本高昂。开发一种新药需要10年到15年，总成本超过25亿美元，失败是常态而非例外。
全球进入临床一期的药物成功率，已从十年前的10%降至2024年的6.7%，投资收益率在下降，也印证了旧模式需要改变。
人工智能被视为最有可能打破僵局的力量。行业预测机器学习可在未来三到五年内将早期开发的时间和成本减半。
近一年，从强生、阿斯利康到辉瑞，大型药企正加速将AI融入研发核心流程。德勤最新全球行业调查也显示，78%受访高管认为AI是推动重大变革的核心力量。
制药业AI投资规模，预计将从2025年的逾40亿美元增长到2030年的257亿美元。
目前，已有新加坡公司将AI深入应用在药物研发与精准诊断上。
例如，总部设在新加坡和美国旧金山的Engine Biosciences，专有平台融合了AI、计算、生物学和化学，用于精准肿瘤药物发现。
公司去年与新加坡实验药物研发中心（EDDC）首次达成合作，将推进一种针对特定基因突变的精准疗法，目标适应症涵盖乳腺癌、肝癌、肾癌和前列腺癌，全球潜在患者群体每年超过50万人。
医诺启也在药物开发中运用AI驱动平台，更快更准确地找到生物标志物。
卢立新说，传统人工分析，通常需两至三轮人工核查，耗时半天。引入AI后，细胞识别准确率近95%，同一任务不到1小时完成，大幅加速了临床试验中的患者筛选效率。
不过，目前仍未看到药商利用AI显著缩短临床实验成功率。安永分析，最终的赢家将是那些从根本上重新设计流程的公司，而非仅仅在旧流程上叠加AI工具的“修修补补者”。
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