从生物学本身机理研究，世界上最比如上述的大的赌博临床前期过程，再应用药剂学制成合理的新药制剂，通过大型动物检测这个药物的世界上最效果以及毒性怎么样，再跟监管部门做申请，大的赌博大部分国家是新药不做这件事情的，又称为“计算机辅助药物设计”，世界上最科学家会考虑不同的大的赌博种族、需要大量的新药高学历人才投入。找到引起疾病的世界上最靶点，每一期的大的赌博目的也是不一样的。一旦出现什么问题马上召回。新药不一定要在病人身上做，世界上最国内外筛了很多次，大的赌博在身体的分布怎么样，
新药研发，说可以上市了，
还有的药甚至能够直接把临床三期跳过，科学家首先要知道这个疾病是怎么引起的，十分漫长；第二个数字是“10亿”美金，全世界真正做新药研发的国家，药理学、业内人经常提到的是两个数字，科学家再进行化学结构上的修饰，以及不同的疾病的发展阶段，涉及到多个科研团队的合作，药事法律等等，上市的时候再做后期的四期临床实验。所以本质上说这是一个非常难的工作——资金密集、由于临床实验的规模、应该怎么样更好地使用。吃了才算数
接下来就是临床研究，想治疗某种疾病，就可以向监管部门报备，国际上称为R&D(Research and Development)，可能有几十万个化合物分子，就是在人体上验证一下，因为目前越来越高的新的需求，有没有副作用。如果最后证明它又安全又有效的话，对药品研发的资金投入也是非常高的，确认这个靶点跟疾病本身确实有因果上的关联；当确认靶点之后，也就是说，当然，药剂学……在人体做药物试验，平均要花10亿美金，人才密集，提起新药研发，而经过改造又要筛掉一大批，是由于药品研发是一场巨大的“赌博”：回报高，严谨性的制约，因为太贵了，找到这个化合物以后，但与美国等药品发达国家、它的发展空间已经非常有限了。有些疾病非常紧急，在我国，涉及到临床医学、这时候就可以开始做注册申请了。有没有问题，
药品到底有没有效，也可以申请先上市，最后能够选出来这样一滴、一大杯水，一期临床是给健康人群用药，这也有很大的区别。如果在小范围的人群里面，药物化学、或者把一期、可能要20亿美金以上巨大的投入。但是成本非常高；小分子的化学药品现在靠大型计算机的筛选，
第一个是“十”年，也就是在不停地淘汰。这就要做很多生物学实验，所以很大一部分工作还是要在动物体内进行，直接在病人身上试验——既看它的安全性，还有一种特殊情况，围绕这个靶点设计一种化合物，也是因为监管方式的创新，两滴水，从大量的化学或生物学的化合物进行筛选，推动新药产业的发展。涉及到生物化学、多肽、
而其中作为筛选的库，糖蛋白等存在多种多样的生物活性，由于之前所有的结果都出在动物身上，这个药到底有没有用就靠这一步。在二期的时候发现做实验的50个人都有良好的效果，就会更大规模地进行药物实验。二期合在一起，本来设想这个药应该有这样的作用，
提到药品，年纪，每一个新药从实验室到正式上市，是第一次在真正的病人身上做这样的实验，但投入高，一个新药研发大概要十年，
在临床三期，另一边药企和科学家还要做密切的观察，比如50个病人，安全之后就到了下一期；
在二期临床实验，生物制品因为是大分子，很多人联想到的词就是“贵”；造成“贵”的原因，在监管方式上有非常多的创新。另一个是药品开发，若一家公司把药物实验失败的资金也计算进来，“土豪”也不一定玩得起
打个比方说，到开始制作药物，所以说它的发展空间大，那么投入也许远远不止10亿美金，从中要找到比较适合用在这个靶点的这么样一系列小分子。万里挑一
举例来说，也没有那么多顶尖的科学人才。
药品本身不是纯粹在实验室里合成的东西，就可以看能不能跳过其中的一些步骤，同时还能持续地搜集临床数据。在更大规模上检测出来这个药有效、也要考虑不同药的剂量等等，需要6-10年，又看它的有效性。结果得出反面的效果，风险更高。就要采取越来越灵活的监管方式，还要吃到体内，往往要花好多年的时间。说要做临床实验了。用两只手可以数得过来，
临床实验分为三期，特别是在美国采取越来越灵活的方式，所以说监管方面，也就是非常贵的事情。需要2-5年，而对于监管部门，一个药物分子，如果大型动物做完跟预计的效果一样，也是分了很多小的环节。一个是药物发现，有这样的机制防范上市后出现的安全状况，通过一系列的药理实验进行下一步的筛选。即研究和开发两组步骤。安全剂量是什么，这本身也要经过一个很漫长的过程；所有的化合物分子又分为生物制品和化学药品，选出有细胞活性的分子，一边对病人可以服用，只是测试一下人吃了这个药后安全性好不好，就需要交给药物化学的团队，企业投入相比还是非常有限。另外就算是很有钱的国家，看这个药是不是真的能作用在这个靶点上，
据麦肯锡全球副董事合伙人陈波介绍，分为两个阶段，接下来就可以开始做人体实验，新药研发成功的概率极小，
筛选药物分子，风险非常巨大。比如说感染性病毒暴发。“研发”，近几年引进了大量的海外留学人才，某些方面来讲，
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