在中国，有一家创新药企：年9月成立，年7月上市，在不到5年的时间里一路顺利上市，众多明星机构持续加持，在国内众多生物药初创公司中，这家药企步伐很是独特。
市场布局上，全球自身免疫市场规模持续扩容，生物药占比不断加大，公司通过IL-4Rα抗体、TSLP单抗、MASP-2单抗等生物药差异化进入自免领域；
靶点选择上，公司具有高度前瞻性，10个产品中有5个临床阶段的候选药物进度均处于国内或全球前列；平台建设上，公司在单抗、ADC、双抗领域建立起一体化自主研发平台，平台下的研发能力卓越，平台下不同赛道的药物发展潜力异常强悍。
这就是康诺亚（香港联交所股票代码：.HK），一家深耕自身免疫及肿瘤疾病、专注研究创新单克隆抗体药物和其他治疗性蛋白药物研发与产业化的企业。在5年的时间里，这家年轻的药企让我们见证了一个企业从0到1，勇于挑战，走在前沿的勇气。
差异化进击免疫大道年已经过去，但世界范围内对自身免疫药的临床急需程度却未曾减缓。自身免疫疾病是指人体免疫系统错误地攻击机体的疾病，有多种不同类型的自身免疫疾病，几乎可以影响身体的任何部位，全球有大量患者需要用生物药来长期治疗自身免疫疾病。
据弗若斯特沙利文预测，全球自身免疫疾病药物市场预期将由年的1,亿美元增加至年的1,亿美元。全球自免药物市场中，生物药的市场份额预期将由年的66.8%增加至年的81.4%。中国自身免疫疾病生物药市场预期年达到亿美元。
中国拥有较大的自身免疫疾病人群，中国自身免疫疾病生物药市场预期将由年的5亿美元增加至年的亿美元。值得一提的是，中国自身免疫疾病药物市场中，生物药的市场份额预期将由年的22.7%增加至年的68.8%。
▲中国自免疾病药物市场，数据源：弗若斯特沙利文
过敏性疾病是由于与环境中无害的过敏原接触而导致的免疫系统超敏反应，从而引发自身免疫失调，常见的过敏性疾病包括特应性皮炎、慢性鼻窦炎、哮喘及食物过敏。根据弗若斯特沙利文资料显示，全球特应性皮炎患者预期年全球市场份额为亿美元，赛诺菲╱再生元的度普利尤单抗是全球唯一获批用于治疗特应性皮炎的生物药；慢性鼻窦炎药物全球市场规模年预计达亿美元，目前全球尚未批准任何生物药物用于慢性鼻窦炎不伴鼻息肉的治疗；全球哮喘患者全球市场份额预期年达到亿美元，目前全球各地尚无任何小分子靶向药物获批用于治疗哮喘。
CM是国内首家获批临床的IL-4R抗体，拟开展特应性皮炎、慢性鼻窦炎、哮喘临床研究。CM是一类靶向IL-4R以拮抗IL-4/IL-13信号转导通路的全人源抗体药物，IL-4/IL-13信号通路在介导由Th2引起的Ⅱ型炎症反应中起到重要的作用，IL-4可以诱导Th0细胞和嗜碱性粒细胞极化成Th2细胞，并诱导B细胞产生的抗体类型由IgG转变为lgE，促进组胺、IL-5、嗜酸性粒细胞等炎症相关介质的释放，加重炎症反应，因此拮抗IL-4通路对于缓解炎症性过敏反应具有重要作用。
▲CM作用机制
度普利尤单抗是全球唯一获批用于治疗特应性皮炎的生物药，自年上市以来，销售规模大幅增长，-年的销售收入分别为2亿、9亿、23亿、40亿美元。年6月，赛诺菲╱再生元的度普利尤单抗在中国获批，其销售表现强劲，于财年在中国销量即有13.7百万美元。
由于IL-4R药物显示出的市场潜力，国内数家企业纷纷布局IL-4R，康诺亚生物进度位列第一梯队。在国内原研中，其适应症拓展速度和广度上均处于领跑地位，年11月29日，CM治疗特应性皮炎适应症的临床Ⅱb期获得积极数据结果，基于IIb期临床数据，康诺亚将迅速推进III期临床试验，并预计年将向NMPA递交NDA申请。
CM通过靶向胸腺机制淋巴细胞生成素（TSLP）在哮喘、特应性皮炎等过敏性炎症上具有潜在治疗效果。安进/阿斯利康的tezepelumab进度全球第一获批上市，康诺亚生物CM进度为全球第三，国内首家。
CM是一种针对甘露糖结合凝集素相关丝氨酸蛋白酶2（MASP-2）的高效、人源化拮抗性抗体，补体系统在先天性及适应性免疫中起着关键作用，奥麦罗的narsoplimab为目前进度最领先的MASP-2抗体候选药（已向FDA提交BLA申请），年11月1日，康诺亚自主研发的国内首款靶向MASP-2创新性单克隆抗体药物CM获得国家药品监督管理局药品审评中心（CDE）临床试验许可，计划未来继续开展包括IgA肾病在内的多项临床试验。
打造创新药公司的三匹现金牛从当前的企业和市场状态来看，整个生物创新药行业呈现出“一家欢喜一家愁”的局面。
“愁”的是生物药公司都聚焦肿瘤，由于临床效果不算好，体量不算大，单个药物对上下游的议价能力偏弱，抗风险能力差，于是近些年不断有一些生物药公司黯然退出市场；
“喜”的则是一些公司根据优势聚焦差异化领域，在差异化领域不断投入研发守住战地，随着单小散生物公司加速出清，具备一定创新实力和管线推进能力的公司将逐步占据更大市场份额。
CM（IL-4Rα抗体）CM为康诺亚的核心产品，根据药融云数据：