从康方聊到中国创新药出海:拿下肺癌新适应症,股价为什么还在跌?| 🎙️EP024

从康方聊到中国创新药出海:拿下肺癌新适应症,股价为什么还在跌?| 🎙️EP024

95分钟 ·
播放数487
·
评论数2

本期简介:

2026 ASCO,康方生物的伊沃西单抗凭借 HARMONi-6 的 OS 阳性结果站上 Plenary Session,一时间成为中国创新药最受关注的故事之一。

但大会结束后,临床圈的兴奋和资本市场的冷静却形成了鲜明反差:中国人群里做出来的漂亮数据,到了全球还能不能一样漂亮?

这一期,我们从 HARMONi 系列的开发策略讲起,聊到鳞癌中的 PD-1/VEGF 机制、安全性和患者选择,也拆解了围绕中期分析、KM 曲线和 OS 成熟度的统计争议。

再往后,我们把视角从康方一家企业拉远:当中国创新药已经可以站上全球最核心的学术舞台,下一步真正需要证明的,也许已经不再是“我们能不能做出好药”,而是——我们有没有能力把一款好药,真正做成全球标准。

⏱️ 时间轴:

00:00|从 ASCO 热评变成 ASCO 回顾
两个月过去,伊沃西的新适应症已经在中国获批,但市场最担心的问题依然没变:中国的 OS,能不能走向全球?

06:15|HARMONi-6 到底赢了什么?
Plenary Session 的现场到底有多热?海外医生究竟是在为中国创新药鼓掌,还是带着审视等待更多证据?

08:43|从 HARMONi-a 到 HARMONi-7:康方是怎么一步步挑战 K 药的?
先解决 unmet need,再做单药头对头,最后走向全球一线肺癌——拆开整个 clinical development pipeline,康方的野心其实早有迹可循。

18:57|中国鳞癌的漂亮结果,欧美医生买不买账?
鳞癌、吸烟人群、VEGF 高表达……机制上非常合理,但当患者画像换成欧美市场,这份结果还能复制多少?

24:39|VEGF + 鳞癌:疗效很诱人,但出血风险怎么办?
Grade 3 以上 AE 接近 70%,曾经让贝伐珠单抗折戟的安全性问题,伊沃西真的解决了吗?如果是真实门诊里的患者,医生敢不敢首选?

27:34|数据这么漂亮,为什么股价反而跌?
替雷利珠单抗不是 Keytruda,中国 study 也不是 global study。资本市场真正担心的,可能从来都不是 HARMONi-6 “好不好”,而是它能不能支撑全球商业化。

32:00|“不寻常的统计设计”?这次可能真的是媒体误会了
从 O’Brien-Fleming boundary 到 group sequential design:为什么提前看数据并不等于“挑数据”,反而意味着需要跨过一个更严格的门槛?

37:25|90% 以上男性:完美数据背后的患者选择
男性、吸烟者、较年轻、排除高出血风险患者——这样的 trial population 很适合回答中国监管问题,但距离欧美真实世界还有多远?

42:35|KM 曲线最后那一下“断崖”,到底意味着什么?
一个死亡事件为什么能让尾部突然下跌?大量 censoring 又说明了什么?从统计视角聊聊:OS 阳性,不等于 OS 已经足够成熟。

46:28|真正的问题来了:中国创新药到底该怎么出海?
ADC 在被 MNC 疯抢,伊沃西却绑定了 Summit。2022 年的这笔交易究竟是当时最好的选择,还是后来回看已经显得有些保守?

58:45|一个全球肿瘤三期,到底有多烧钱?
单个患者数万美元,1600 人的 HARMONi-3 再叠加 CRO、影像、供应链和全球运营——为什么“有好药”距离“有能力全球铺开”还差着几十亿美元的故事?

1:01:45|海外对中国数据的质疑,到底是偏见,还是我们真的还有功课没做完?
China-only study、全球人群代表性、监管信任、临床运营能力……当争议被拆开来看,答案可能并不是简单的“欧美打压中国药”。

1:21:22|为什么中国的 OS 随访,到了全球可能就没那么好做了?
病人失联、跨州就医、医疗网络分散、lost to follow-up……从 CRC/CRA 的一线经历,看一个看似不起眼的数据点,如何最终影响临床试验的成败。

1:32:54|市场真正开始审视的,是中国 biotech 的全球化能力?
当海外开始用审视 Keytruda 的标准审视中国创新药,这可能恰恰说明:中国药已经不再被当成一个 China-only story。🎉

👥 圆桌嘉宾:

Sophie|临床试验统计程序员
长期和肿瘤临床试验数据打交道,这一期带着“做数据的人”的好奇心,一起追问 HARMONi-6 的数据到底该怎么看。

Daniel|肿瘤临床开发
从机制、管线设计和全球开发策略拆解 HARMONi 系列,也从产业视角讨论康方下一步的全球化选择。

Mia|临床试验统计师
拆解 O’Brien-Fleming、中期分析、KM 曲线、censoring 和 OS maturity,看看争议背后哪些是真问题,哪些只是统计学误读。

Maggie|美国肿瘤中心临床研究
带回 ASCO 一线现场观察,也从临床试验执行端分享美国患者入组、随访和数据收集中的真实挑战。

Dan|疫苗与抗体研发
从早期研发和分子机制出发,讨论“实验室里很漂亮的分子”究竟要跨过多少关,才能真正变成让患者获益的药。

📖 小百科|术语速查

OS(Overall Survival):总生存期,从随机入组到患者死亡的时间,是肿瘤临床研究中非常硬的终点。

HR(Hazard Ratio):风险比。HARMONi-6 中 OS HR 0.66,可以理解为试验组相较对照组的死亡风险降低约 34%。

KM Curve:Kaplan-Meier 生存曲线,用来展示患者随时间推移的生存概率。

Group Sequential Design:允许临床试验在预先规定的时间点进行中期分析的一类统计设计,同时通过严格控制 alpha,避免因中期看数据而增加假阳性的概率。

O’Brien-Fleming Boundary:经典的中期分析 stopping boundary,特点可以简单理解成“前严后松”——想在中期就宣布成功,需要非常强的疗效信号。

📮 找到我们:

👇 加微信小助手拉你进听友群

展开Show Notes
杜军
杜军
3天前
分析的太全面了!!
Sophie-ss
:
🫡🫡🫡