最近 Hacker News 上的一场讨论关注了临床药物试验中居高不下的失败率（约为 90%）。争论的焦点在于，这究竟反映了系统性的效率低下，还是生物学固有的复杂性。 现状的批评者认为，如此高的失败率暗示了深层问题，例如研发管理不善、激励机制错位，或缺乏其他工程领域中常见的“快速失败”迭代方法。一些人认为，监管的严苛以及对高价值利基市场的追求加剧了这些失败，而非专注于广泛的健康成果。 相反，许多参与者（包括业内人士）认为，将药物研发与其他行业类比是错误的。他们主张，生物学的复杂程度远超机械工程；与软件或硬件不同，药物开发无法依赖精确的原型前建模，因为人体是一个不可预测的非线性系统。尽管有人认为提高成功率是有可能的，但另一些人坚持认为，当前 10% 的成功率体现了我们在对生物系统的有限理解与发现安全、有效疗法的巨大难度之间达到的一种现实平衡。归根结底，大家的共识是，尽管行业面临着不断改进的压力，但生物学这一“难题”依然是无法逃避的制约因素。