行业未来发展方向 - 肥胖药物市场的未来将不再仅取决于更高的减重效果，而是由更广泛的治疗选择和改善的患者可及性所定义 [1][2] - 未来几年，行业预计将出现更多样化的肥胖治疗方案，包括口服药、注射频率更低的药物、联合疗法以及旨在减重同时保持肌肉质量的药物 [3] - 更多治疗选择和更广泛的可及性，可能支撑分析师预测，即到本年代末，减重和糖尿病药物市场年价值可能接近1000亿美元 [7] 市场格局与参与者 - 诺和诺德与礼来通过其每周注射的GLP-1药物建立了当前市场，但新阶段正在形成，诺和诺德本月推出了首款GLP-1口服药，礼来也计划在今年晚些时候推出自己的口服选项 [4] - 除了诺和诺德和礼来，从制药巨头辉瑞到不知名的初创公司等其他参与者也可能进入市场，这既威胁两家领先者的销售主导地位，也为消费者提供更多治疗选择 [5] - 诺和诺德和礼来目前合计拥有约1500万肥胖患者使用GLP-1药物，但据报道有1.1亿人患有肥胖症，加上超重人群，市场仍有很长的增长尾端 [8] - 麦肯锡在5月的报告中预计，到2030年，美国使用GLP-1药物的患者数量将在2500万至5000万之间 [8] 口服药物的潜力 - 尽管口服药尚未被证明比注射剂更有效，但高管们普遍认为口服选择可以扩大市场，触及全新的患者群体，包括害怕针头的人、以及认为自身状况不值得每周注射的人 [9][11] - 口服药的增长将主要来自初级保健医生，他们开具了美国大部分处方，并且通常更倾向于开药片而非注射剂 [12] - 口服药为患者提供了更多灵活性，例如可以切半药片以在重要会议日减轻副作用 [13] - 口服药也可作为患者使用注射剂后“降低治疗强度”的维持疗法，礼来12月的数据显示，最初使用Wegovy或Zepbound注射的患者在换用礼来药片后，保持了大部分减重效果 [14] 联合疗法与药物组合 - 联合疗法被认为是该领域的下一个阶段，例如将口服GLP-1药物与胰淀素药物结合，以实现比单一药物更大的减重效果 [16] - 联合疗法也能更好地治疗某些肥胖相关疾病，例如将GLP-1与现有脂肪肝治疗方法结合 [17] - 患者的治疗选择将根据其除肥胖外患有的其他健康状况进行细分，如脂肪肝疾病、慢性肾病和心血管疾病 [18] - 礼来正在努力开发口服形式的GLP-1与GIP双重靶点药物，因为这是其“首选的配方” [18] - 辉瑞通过去年约100亿美元收购Metsera获得了数种具有联合潜力的实验性注射剂和药片，同时也在内部开发一种阻断GIP受体的口服药，以在与GLP-1联用时显著减少副作用 [20] 不同的减重方法 - Wave Life Sciences采用不同的减重方法，靶向身体燃烧脂肪的方式而非抑制食欲，目标是实现与GLP-1药物相当的减重效果，但避免肌肉损失，且给药频率降至每年一或两次 [22] - Wave的实验性注射剂WVE-007使用RNA技术降低一种名为激活素E的蛋白质水平，该蛋白质由肝脏产生，会减缓脂肪燃烧，减少该蛋白可增加脂肪（尤其是有害的内脏脂肪）减少，同时保持瘦肌肉质量 [23] - 该药物可作为单药治疗，或作为患者在服用GLP-1后转换的潜在维持治疗，也可与GLP-1联合使用，在临床前研究中观察到联合用药可使GLP-1的减重效果翻倍 [24][25] 更高减重效果的药物 - 礼来在12月公布了注射药物retatrutide的首个后期数据，其中最高剂量在治疗68周后，使坚持治疗的患者减重超过28% [26] - Retatrutide通过模拟三种调节饥饿的激素（GLP-1、GIP和胰高血糖素）发挥作用，似乎比其他治疗对食欲和食物满足感有更强效的影响 [27] - 诺和诺德正竞相追赶，于3月同意支付高达20亿美元以获得中国药企联合实验室国际一款早期实验药物的权利，该新获药物是retatrutide的潜在竞争对手，因其同样采用三重作用机制来促进减重和调节血糖 [28] 患者药物可及性 - 过去一年，获得GLP-1药物的能力已显著改善，诺和诺德和礼来都降低了其注射剂的现金价格，并在去年11月与特朗普总统达成协议，将于今年晚些时候首次将肥胖药物纳入医疗保险覆盖范围 [6] - 诺和诺德口服药的现金价格已是市场最低，起始剂量为149美元，高剂量最高为299美元，而GLP-1注射剂在保险前且无近期现金折扣的情况下，每月约为1000美元 [30] - 医疗保险即将覆盖肥胖药物预计将推动其他保险覆盖，一旦政府开始通过医保覆盖，雇主不覆盖可能会变得越来越难以承受 [30][31] - 直接面向消费者的渠道可能成为该领域“增长最快的细分市场”，辉瑞CEO估计该渠道已占美国肥胖和糖尿病药物市场的30%，在海外可能接近90%或更多 [32][33] - 礼来于2024年率先推出了直接面向消费者的平台，以折扣价提供其肥胖药物Zepbound，诺和诺德在一年多后跟进 [33]