사진 = 클립아트코리아 중국 정부가 혁신 신약 연구·개발 지원에 나선다. 계속해서 지원을 확대하면서, 새로 승인하는 신약 개수 또한 꾸준히 늘어나는 모습이다. 2일 한국바이오협회 바이오경제연구센터에 따르면, 중국 국가의료보장국(NHSA)과 국가위생건강위원회(NHC)는 지난 1일 ‘혁신 약물의 고품질 개발을 지원하기 위한 조치’를 공동 발표했다.이번 발표에는 의료보험과 보건부의 기능 등 5개 분야에 대한 16개 조치가 포함됐다. 구체적으로 ▲혁신 신약 개발을 위한 의료보험 데이터 활용 지원 ▲상업 의료보험의 혁신 신약 투자 확대 장려 ▲혁신 약품 의료보험 급여 기준 합리적 결정 ▲상업 건강보험 혁신 의약품 카테고리 추가 ▲혁신 의약품 연구 강화 ▲의약품 등재 절차 최적화 ▲임상 현장 혁신 의약품 사용 역량 강화 ▲혁신 의약품 의료보험 지급 관리·개선 등과 같은 방안이 담겼다.국가의료보장국 관계자는 “여러 가지 조치의 도입이 혁신 바이오산업의 고품질 발전에 중요한 역할을 할 것이다”고 말했다.현재 중국 국가급여의약품목록(NRDL)은 전액 상환되는 ‘A급 의약품’과 비용이 많이 들어 부분 상환되는 ‘B급 의약품’으로 나눠져 있다. 이번 조치를 통해 새로 추가될 ‘카테고리 C’에는 기존 A·B에 포함되지 않으면서, 임상적으로 반드시 필요한 혁신 치료제들이 포함될 전망이다. 특히 ADC, CAR-T 치료제와 같이 비싸지만 혁신적인 치료제들이 포함되도록 설계됐다.중국 정부는 이 같은 지원을 기반으로 제약사와 보험사의 합리적 가격 책정이 가능해질 것으로 예상하고 있다. 카테고리 C 약물 도입을 통해 기업이 공공 시스템에 대한 가격 할인에 의존하지 않고, ADC, GLP-1 기반 치료제, 세포유전자치료제와 같은 획기적인 치료법을 수익화할 것이라는 전망이 나온다.한국바이오협회 관계자는 “최근 중국 정부의 상장제도 개혁, 혁신 약물의 연구개발 지원을 위한 의료보험 데이터 활용, 안정적인 장기 투자 제공, 고가의 혁신 의약품에 대한 상업용 건강보험 추가 등 일련의 조치들이 중국 바이오제약산업을 비용 억제에서 혁신 주도 성장으로 변화시키는 계기가 될지, 중국의 바이오제약산업 르네상스를 촉진하는 촉매제로 작용할지 주목할 필요가 있다”고 말했다.한편, 중국 국가의료보장국은 2018년 설립 후 7차례 조정을 거쳐 총 149개 혁신의약품이 위고비/사진=노보 노디스크 노보 노디스크 최고 경영진이 비만 치료제 '위고비'를 출시할 당시 사전 준비가 부족했다는 주장이 제기됐다. 1일(현지시간) 로이터통신에 따르면, 노보 노디스크 전직 실무진 6명은 위고비를 시장에 출시하기 전 라스 프루에르가르드 요르겐센 전 최고경영자(CEO) 등 주요 경영진에게 더 철저히 준비할 것을 건의했다.구체적으로 영업·마케팅 임원들은 더그 랑가 북미 지역 총괄에게 위고비의 공급량과 건강보험 적용 범위를 확대하자고 제안했다. 주 1회 주사하는 위고비의 시장 수요가 일 1회 주사하는 '삭센다(성분명 리라글루타이드)' 대비 월등히 높을 것이라는 이유에서다.위고비의 정가는 약 1300달러(한화 약 177만원)로, 건강보험의 충분한 보장 없이는 많은 환자가 비용을 감당하지 못해 출시하더라도 매출이 기대 이하일 것이라는 분석도 있었다. 당시 실무진은 경쟁사인 일라이 릴리가 마운자로·젭바운드(성분명 터제파타이드)를 2년 이내에 출시하지 않을 것으로 전망됐기 때문에 준비할 시간이 충분하다고 판단했다.그러나 랑가 총괄은 이 같은 의견을 듣지 않고 덴마크 본사 요르겐센 대표이사의 보수적인 지침만을 따른 것으로 알려졌다. 보도에 따르면, 본사는 출시 당시 수요를 잘못 계산해 올해까지 실제 매출보다 더 낮은 매출을 기록할 것으로 예상했다. 이후 노보 노디스크 최고 경영진은 출시 직후의 폭발적인 수요에 당황한 것으로 전해졌다.노보 노디스크 전직 실무진은 “위고비가 크게 성공할 것으로 보이는 만큼 약국에 재고가 충분히 확보될 때까지 기다려야 한다고 제안했으나, 랑가 총괄은 출시할 것이라는 입장을 계속 고수했다”며 “이러한 예측은 완전히 빗나갔다”고 밝혔다.다만, 노보 노디스크는 이러한 증언을 전면 부인했다. 노보 노디스크 대변인은 "해당 증언들은 전혀 사실이 아니다"며 "위고비에 대한 수요를 예측하기 위해 사용할 수 있는 데이터와 모델링 예측을 모두 활용했고, 보험 적용 범위를 넓히고 환자 본인 부담
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