他厭惡把創新做成複製
喬治的公開表達一向尖銳。2026 年初的摩根大通醫療健康大會上，他批評那些追隨再生元免疫學靶點的競爭者，將其形容爲“只想着買豪華遊艇的小丑”。在他看來，許多公司並沒有真正尋找新的疾病機制，而是在已經被驗證的方向上投入越來越多資金，試圖複製已經成功的藥物。
圖 | 喬治·揚科普洛斯（ George Yancopoulos ）（來源： STAT ）
這種現象正在成爲製藥行業的普遍趨勢。 過去，發現一個全新的靶點往往意味着巨大的科學風險；但一旦某家公司證明某條生物通路有效，後來者便可以圍繞同一機制開發類似藥物。 對企業而言，這是一條更容易向投資者解釋的路線：市場已經存在，患者需求已經被驗證，失敗概率也相對更低。
《自然·藥物發現評論》2023 年的一項研究顯示，2000 年，全球前十大藥企研發管線中，約 16% 集中在“五家以上公司同時開發”的擁擠靶點上；到 2020 年，這一比例已經升至 68%。麥肯錫的分析也顯示，同一疾病領域出現三個以上競爭產品的時間，已經從約 15 年縮短至 2 年。
競爭本身並非壞事。更多企業進入同一領域，可能推動療效提升、降低治療成本，也能讓患者獲得更多選擇。但從喬治的視角看，問題在於， 當大量研發資源集中到少數熱門靶點時，行業可能會逐漸遠離那些更困難、但真正可能改變治療方式的研究。
這也是再生元長期堅持的路線。與依靠收購成熟資產擴充管線的大型藥企不同，喬治更強調內部研發、人類遺傳學和基礎生物學，希望從疾病機制本身尋找新的突破口。再生元的 VelociGene、VelocImmune 等平臺，以及後來建立的人類遺傳學數據庫，都是爲了提高發現新靶點和新藥物的能力，而不是簡單追隨市場熱點。
但再生元也無法完全擺脫行業規律。過去幾年，公司最重要的兩款產品正在經歷不同程度的壓力。眼科藥物艾力雅（Eylea）曾長期貢獻公司大量收入，如今正面臨羅氏 Vabysmo 以及生物類似藥競爭，多個競爭產品已經獲得 FDA 批准或進入市場。 度普利尤單抗（Dupixent）仍保持強勁增長，但其核心專利保護將在 2030 年代初陸續到期，公司也需要提前尋找下一代增長來源。
(來源：Regeneron）
過去，再生元依靠領先的科學發現建立競爭優勢；但隨着更多企業擁有類似技術、更快進入熱門領域，領先者與追趕者之間的距離正在縮短。
因此，喬治對“跟隨者”的批評，也不僅是一名科學家對行業風氣的抱怨。它背後還有一家成熟生物科技公司的現實壓力：當過去幾十年建立的創新優勢開始受到挑戰，下一輪突破必須來自更深層次的科學發現，而不是對已有成功模式的重複。
有錢收購，他仍把籌碼留給實驗室
再生元並不缺少通過收購擴充管線的能力。據相關數據，公司賬面擁有超過 180 億美元現金，可以參與大型生物醫藥交易。但喬治更傾向於把資源投入內部研發。目前，再生元擁有約 60 個在研項目，覆蓋腫瘤、神經退行性疾病、免疫疾病等多個領域。
這並不意味着他拒絕外部機會。2025 年，再生元曾以 2.56 億美元參與 23andMe 破產資產的競標，希望獲得後者積累的消費者基因數據庫。隨着競標重新開放、價格持續上漲，再生元最終選擇退出。 這一案例顯示，喬治並非排斥交易，而是更看重資產背後的科學價值，以及價格是否與長期潛力匹配。
這種判斷也體現在近年來最熱門的肥胖藥競爭中。面對大量湧入的 GLP-1 項目，喬治曾提出疑問：“我們真的需要 168 個 GLP-1 項目嗎？”
再生元並沒有放棄肥胖這一巨大市場，而是試圖從不同角度切入。一條路線是開發抗肌肉萎縮素抗體和激活素 A 抗體，希望與 GLP-1 類藥物聯合使用，在減重的同時減少肌肉流失。另一條路線，則來自再生元最擅長的人類遺傳學研究。
通過分析約 64.5 萬人的基因測序和健康數據，再生元基因中心發現，GPR75 基因功能缺失變異與較低體重存在關聯。攜帶這一變異的人羣，肥胖風險降低約 54%。研究團隊隨後在小鼠實驗中驗證了這一生物學信號，並開始探索針對該通路的抗體、RNA 干擾以及小分子藥物開發路徑。
當然，從一個基因變異到一款獲批藥物，中間仍隔着漫長的研發過程。
GPR75 目前仍處於早期探索階段，基因關聯並不等同於藥物療效。但它體現了再生元長期堅持的一套研發邏輯：先從真實的人類遺傳數據中尋找疾病線索，再通過實驗驗證背後的生物學機制，最終判斷是否值得進入藥物開發。
AI 可以改變效率，但不會改變問題
如果說過去幾十年再生元押注的是人類遺傳學，那麼今天擺在所有制藥公司面前的新變量，就是人工智能。
從蛋白質結構預測到分子生成，從疾病靶點發現到臨牀數據分析，AI 正迅速進入藥物研發的各個環節。大量創業公司開始將算法能力作爲核心賣點，希望通過計算方法縮短新藥發現週期。對於一家以科學發現爲核心競爭力的生物科技公司而言，AI 無疑是無法忽視的技術浪潮。
但喬治並沒有因此重新定義再生元。
公司很少主動將自己描述爲一家“AI 製藥公司”。 在公開材料中，AI 更多被放在數據分析環節：再生元基因中心目前擁有超過 300 萬人的外顯子組數據及相關去標識化健康信息，機器學習主要用於處理測序數據、連接健康記錄，並尋找基因變異與疾病之間的關聯。
這並不是因爲再生元低估 AI 的價值。相反，AI 對擁有大規模生物數據的公司尤其重要。但在喬治看來，算法解決的是“如何更快找到線索”的問題，而不是“哪些問題值得解決”的問題。
藥物研發最關鍵、也最昂貴的判斷，往往發生在實驗開始之前： 一個基因是否真正參與疾病發生？一個靶點是否具備藥物開發價值？動物模型中的結果能否在人類患者身上成立？這些問題最終仍需要人類遺傳學、實驗生物學和臨牀研究共同回答。
這也是再生元長期積累的核心優勢。它真正難以複製的資產，並不是某一種算法，而是多年建立的人類遺傳數據庫、疾病表型數據、基因工程動物平臺、抗體研發體系，以及將基礎發現推進到臨牀階段的能力。
因此，喬治對 AI 的態度更接近一種“增強”而非“替代”。 AI 可以提高數據處理、候選篩選和實驗設計的效率，但它仍需要建立在可靠的數據和正確的科學假設之上。
從這個角度看，喬治與 AI 製藥浪潮之間的關係並不矛盾。他並不拒絕新工具，只是不願讓工具決定研究方向。無論使用的是玻璃瓶裏的細胞培養，還是機器學習分析數百萬人的基因數據，他關注的問題始終沒有改變：怎樣找到真正重要、此前無人解決的疾病機制。
喬治對基礎研究的堅持，可以追溯到少年時期。13 歲時，他曾希望找到治療祖母癡呆症的方法；高中階段，他嘗試讓受損神經元重新生長，但實驗最終失敗。多年後，他與倫德納·施萊費爾共同創辦再生元。公司早期條件有限，他曾親自用玻璃瓶培養細胞，每隔 12 小時補充一次培養液。
圖 | 喬治（左）和倫納德（右）（來源：冷泉港實驗室）
如今，再生元已經擁有自動化實驗平臺、大規模人類遺傳數據庫，以及多款商業化藥物。喬治仍希望科學問題決定資源配置，但一家成熟生物科技公司無法只按照科學家的節奏運行。
隨着核心產品進入成熟階段，再生元同樣需要面對商業現實。例如，爲應對度普利尤單抗未來競爭，公司需要開發更方便給藥的後續產品，維持市場優勢。只有持續創造收入，實驗室纔有能力承擔那些週期更長、風險更高的新藥探索。
因此，所謂“逆行”並不意味着一條浪漫的反主流道路。它意味着更長的研發週期、更高的不 確定性，以及資本市場對增長速度的持續壓力。再生元過去的成功證明了這套模式曾經有 效，但並不能保證下一代藥物一定會出現。
製藥的形式在變，但從始至終，喬治的信念從未動搖：藥物發現的關鍵環節仍然需要科學家的直覺、品味和對基礎生物學的深入理解。這一理念催生了艾力雅、度普利尤單抗、利倍託（ Libtayo ）等多款領先藥物獲批問世，也撐起了再生元近四十年的強勁表現。
我們很難說，喬治在使用
AI
方面的剋制、選擇靶點時的特立獨行，以及“廣撒網”的自研管線佈局能否帶領
Regeneron
平順地走入下一個四十年。
但可以確定的是，喬治定然不會爲了“溫和地走入那個良夜”而妥協。
參考鏈接：
1.https://www.wsj.com/health/pharma/regeneron-george-yancopoulos-drug-discovery-17fea3fa
2.https://www.science.org/doi/10.1126/science.abf8683
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