辉瑞(PFE.US)、阿斯利康(AZN.US)纷纷下调发货量，海外疫苗产量不及预期，原材料及产能成掣肘

本文来自 微信公众号“科创板日报“，作者：徐红。

在2020年收尾之际，公共卫生事件疫苗迎来了最终的上市高光时刻。然而，好事总是多磨，在这个关键时候，海外多家公司的生产却掉了链子。

本月初，辉瑞(PFE.US)传来消息，其公共卫生事件疫苗今年的发货量仅能达到原先计划的一半，由此前1亿剂的目标降至5000万剂。与此同时，牛津—阿斯利康(AZN.US)疫苗的生产目标也落后于计划，今年只能供应400万剂，远低于原定9月份达到3000万剂的目标。

原材料困难

目前，牛津—阿斯利康疫苗生产延缓的原因仍不得而知。

而据辉瑞方面表示，其公共卫生事件疫苗发货量锐减的一个重要原因是，由于生产疫苗所需原材料的量比较大，因此公司需要花费更多的时间去获取这些原材料。“扩大原材料供应链所花的时间要比预期得长。”公司发言人Amy Rose在接受媒体采访时表示。

与此同时，Moderna(MRNA.US)公司首席执行官Stephane Bancel在此前摩根士丹利全球医疗保健大会上也对投资者表示，产能、设备、人员以及原材料四大要素是扩大公共卫生事件疫苗生产的关键。

谈到原材料供应时，Stephane Bancel坦言称，Moderna要完成2021年供应5亿剂的目标，原材料不会是掣肘，但如果要达到10亿剂的目标，那么原材料供应的不确定性将会增加。

“目前尚不清楚的是，我们是否能及时得到所有的原料，以达到10亿剂的产量。当然，随着时间的推移，我们会越来越确定是否能得到，以及会得到多少。”Stephane Bancel在当时表示。

值得一提的是，辉瑞和Moderna公司的公共卫生事件疫苗都是同一种技术路径，是mRNA核酸疫苗。

“mRNA疫苗的原材料供应不太一样，厂家就那么几家，所以其原材料供应会稍微薄弱一些，其他技术路线的疫苗会好一些。”国内一名公共卫生事件疫苗研发企业的专家告诉《科创板日报》记者。同时，据另一名疫苗专家推测，辉瑞供应不及的原材料或是脂类辅料。

不过，虽然有一时的捉襟见肘，辉瑞确信以上原材料供应困难只是暂时的。”我们有信心在2021年底前提供13亿剂疫苗。”Amy Rose表示。

其实，今年早些时候，国内疫苗厂家也曾对公共卫生事件疫苗的原材料供应产生过担忧，认为由于公共卫生事件疫苗接种量巨大，因此上市后会对相关原材料的供应造成一定压力。据了解，不同技术路线的疫苗所需原材料各有不同，其中较多种类的疫苗生产会用到培养基和填料。

不过，《科创板日报》记者9日从业内公司获悉，在原材料供应的问题上，目前国内几家临床进展较快的公共卫生事件疫苗企业均表示“还好”。

产能掣肘

事实上，相较于原料供应，目前业界更多的担忧还是在产能之上。

“全球需要尽可能多的疫苗来结束这场公共卫生事件大流行。辉瑞、Moderna和阿斯利康没有足够的全球生产能力，所以并没有竞争。”阿斯利康公司首席执行官Pascal Soriot在最近的一次媒体采访中这样表示。

根据约翰霍普金斯大学的专家测算，通常来说，人口的70%～90%取得对病毒的免疫时，也就达到了群体免疫的基本条件。也就是说，按照全球75亿人口计算，公共卫生事件的群体免疫需要52.5-67.5亿人获得免疫;考虑到有时两剂疫苗才会起到免疫作用，因此全球大约需要至少100亿剂公共卫生事件疫苗。

据称，2018年，全球总共生产了35亿剂疫苗，也就是说，即便将已有所有的疫苗生产线都用于生产公共卫生事件疫苗，也无法满足全球需求。

图|国外三款获批上市/即将上市公共卫生事件疫苗的生产目标

因此，有业内人士认为，一款有迅速提升产量能力的公共卫生事件疫苗会更具竞争力。当然，除此之外，一款优秀的疫苗还需满足生产成本低、储存和运输条件低、生产稳定等种种其他要求。

目前，国内进入临床试验的国产公共卫生事件疫苗共涉及5大技术路线，包括灭活疫苗、腺病毒载体疫苗、重组蛋白亚单位疫苗、DNA疫苗和mRNA核酸疫苗。

其中，进入临床3期的有5款、涉3种技术路线，分别是国药中生的两款灭活疫苗(武汉所、北京所)、军科院联合康希诺(06185)研发的腺病毒载体疫苗、北京科兴中维生物技术有限公司的灭活疫苗、中科院与智飞生物(300122.SZ)旗下安徽智飞龙科马生物制药有限公司合作研发的重组蛋白亚单位疫苗。

“从量产速度来看，重组蛋白亚单位疫苗最具优势，该种技术路径具有高效的生产机制，其次是腺病毒载体疫苗、mRNA疫苗及灭活疫苗。”前述疫苗业内人士告诉《科创板日报》记者。

重组蛋白疫苗的代表企业主要有三叶草生物、智飞生物和Novavax。据媒体报道，智飞龙科马重组蛋白亚单位疫苗生产线年产能可达到3亿剂。对此，上述业内人士认为，这个产量并不大。

图|国内进展领先的几款公共卫生事件疫苗的产能规划

不过，也有人指出，由于对产能需求的预测是建立在一系列假设条件基础之上，因此同样也有较大的不确定性。

(编辑：马火敏)