公司业务进展 - 进入生物标志物发现市场 基于与匹兹堡大学医学中心 Magee - Womens医院卵巢癌回顾性研究结果成功开发多组学机器学习模型 可更准确预测卵巢癌患者短期和长期生存结果 支持卵巢癌生物标志物发现与开发 将独立或与生物制药公司合作进一步探索 [2] - 发布生物标志物发现机会白皮书 [2] - 实施成本节约计划 预计2024年第四季度完全实施后将使公司运营活动现金使用率每年降低约20% [2] - 宣布推出独特的器官特异性3D细胞培养模型 [2] - 与密歇根大学开展新合作 利用加速化合物探索计划评估其广泛的药用提取物库 [2] - 通过整合伯明翰实验室到匹兹堡实验室实现成本节约 伯明翰部门2024年上半年亏损90万美元 2023年同期亏损110万美元 公司仍在评估将伯明翰的营收活动迁移到匹兹堡的可行性 [3] 公司财务状况 - 2024年第二季度末现金及现金等价物为530万美元 2023年12月31日为870万美元 2024年6月30日股东权益为410万美元 2023年12月31日为830万美元 第二季度通过“按市值计价”机制净募资310万美元 发行160.71万股 第二季度末后通过行使95.8117万份认股权证额外募资130万美元总收益 [4] - 2024年第二季度基本和稀释后每股净亏损0.68美元 2023年第二季度为0.98美元 [4] - 2024年第二季度营收27.8722万美元 2023年同期为49.011万美元 营收主要来自伊根运营部门 营收减少主要由于销售组合变化 STREAMWAY系统销售额下降 [5] - 2024年第二季度销售成本15.2968万美元 2023年为15.9761万美元 2024年第二季度毛利率约45% 2023年同期为67% 毛利率下降主要由于劳动力成本增加和销售组合变化 [5] - 2024年第二季度一般和管理费用降至213.7189万美元 2023年第二季度为270.4527万美元 主要由于员工薪酬和投资者关系成本降低 被顾问费用增加所抵消 [5] - 2024年第二季度运营费用降至89.3391万美元 2023年第二季度为99.3042万美元 主要由于匹兹堡运营部门云计算费用降低 [5] - 2024年第二季度销售和营销费用降至28.4421万美元 2023年第二季度为42.9103万美元 主要由于员工薪酬包括销售佣金降低 [5] - 2024年上半年经营活动净现金使用663.4072万美元 2023年同期为700.2033万美元 2024年经营活动现金使用减少主要由于营运资金变化 [5] - 2024年6月30日总资产1058.7126万美元 2023年12月31日为1441.7249万美元 总负债649.3155万美元 股东权益计算得出 [8][9][10] - 2024年第二季度净亏损318.1261万美元 2023年第二季度为392.3368万美元 净亏损每股基本和稀释后2024年第二季度为0.68美元 2023年第二季度为0.98美元 [10] 公司会议安排 - 公司管理层将于8月14日美国东部时间上午8:30举办投资者电话会议和网络直播 国内拨1 - 877 - 407 - 3982 国际拨1 - 201 - 493 - 6780 会议ID13748154 可点击链接使用Call Me™功能 可通过链接观看网络直播 [6]

业务概况 - 公司在三个业务领域运营,包括利用人工智能和自有肿瘤样本库提供优化的高置信度药物反应预测、提供生物制剂溶解度和稳定性研究服务、以及生产FDA批准的STREAMWAY系统和相关产品[130,133,134] 成本节约计划 - 公司于2024年7月25日批准了一项战略性成本节约计划,主要涉及将伯明翰实验室的业务整合到匹兹堡实验室[135] 财务状况 - 公司自成立以来一直处于亏损状态,截至2024年6月30日,累计亏损达1.752亿美元[136,137] - 公司未来的现金需求和可用资金的充足性取决于其在匹兹堡和伯明翰的肿瘤业务的收入能力、Skyline Medical产品和服务的销售情况以及未来融资的可获得性[138] - 2024年上半年,公司收入同比下降4.3%,主要由于STREAMWAY系统销量下降和生物制剂业务收入下降[142,143] - 2024年上半年,公司毛利率下降,主要由于人工成本上升和销售结构变化[144,145] - 2024年上半年,公司一般及行政费用和销售及营销费用同比有所下降[146,147,150,151] - 公司2024年上半年经营活动现金流出同比有所减少,主要由于营运资金变化[157] - 公司过去几年一直亏损,截至2024年6月30日累计亏损1.75亿美元[160] - 公司现金及现金等价物为533.177万美元,短期债务为461.8511万美元,长期租赁债务为186.0983万美元,预计无法在短期内产生足够的经营收入维持运营[160] 融资情况 - 公司2024年上半年通过ATM发行股票获得了3.247百万美元的融资[159] - 公司于2024年5月3日与H.C. Wainwright & Co., LLC签订了最高可达369.6万美元的"随时发行"股票融资协议,截至2024年6月30日已融资369.6万美元[163] - 2023年6月30日之前未发生任何融资交易[163] - 公司正在评估通过股权融资、发行债券等方式获取所需资金的替代方案,但无法保证能够及时获得融资或流动性[161] - 如果无法获得足够的融资或经营现金流,公司将被迫限制业务活动,可能最终被要求停止经营并清算[161]

文章核心观点 - 预测肿瘤学公司将在2024年8月14日市场开盘前公布2024年第二季度财务结果，并于美国东部时间上午8:30举行公司更新电话会议和直播音频网络研讨会 [1] 公司信息 - 预测肿瘤学公司是一家以科学为导向的公司，利用专有人工智能和机器学习能力、大量肿瘤样本生物库、临床实验室改进修正案（CLIA）实验室和良好生产规范（GMP）设施，加速肿瘤药物发现和推动药物开发 [1] - 公司的PEDAL人工智能平台经科学验证，能以92%的准确率预测肿瘤样本是否会对某种药物化合物产生反应，有助于为后续体外测试更明智地选择药物/肿瘤类型组合 [3] - 公司拥有超过15万个可用于检测的异质人类肿瘤样本的大型生物样本库，为学术和行业合作伙伴提供业内最广泛的基于人工智能的药物发现解决方案之一，还有全资拥有的CLIA实验室和GMP设施 [3] - 公司总部位于宾夕法尼亚州匹兹堡 [3] 会议信息 - 电话会议免费号码为877 - 407 - 3982，国际号码为201 - 493 - 6780，会议ID为13748154 [2] - 直播网络研讨会可在指定链接或预测肿瘤学公司网站的投资者板块查看 [2] 联系方式 - 预测肿瘤学公司投资者关系联系人为Tim McCarthy，所属公司为LifeSci Advisors, LLC.，邮箱为tim@lifesciadvisors.com [4]

文章核心观点 Predictive Oncology宣布达成现有认股权证行使协议，预计获约126万美元毛收入，还将发行新认股权证，公司利用AI和机器学习推动癌症药物研发 [7][4] 交易情况 - 公司达成行使现有认股权证协议，可购买958,117股普通股，原行权价14美元，现降至1.32美元 [7] - 交易预计2024年7月26日左右完成，需满足惯常成交条件 [2] - H.C. Wainwright & Co.担任此次交易独家配售代理 [1] - 行使现有认股权证预计为公司带来约126万美元毛收入，扣除费用前 [7] 新认股权证情况 - 为促使认股权证现金行权，公司将发行新的A类和B类认股权证，各可购买958,117股普通股 [8] - 新认股权证行权价1.07美元/股，A类自发行日起5年有效，B类自发行日起18个月有效 [8] - 新认股权证私募发行未注册，公司将向SEC提交注册声明，涵盖行权后普通股转售 [9] 资金用途 - 公司拟将交易净收益与2024年5月通过市价发行机制筹集的358万美元净收益用于营运资金和其他一般公司用途 [2] 公司业务 - 公司处于利用AI和机器学习加速早期药物发现前沿，助力全球癌症患者药物研发 [4] - 公司AI平台PEDAL能以92%准确率预测肿瘤样本对特定药物反应，结合超15万个肿瘤样本生物样本库，提供广泛AI药物发现解决方案 [4] - 公司拥有CLIA实验室和GMP设施，总部位于宾夕法尼亚州匹兹堡 [4] 投资者关系 - 投资者关系联系人是Tim McCarthy，邮箱tim@lifesciadvisors.com [11]

文章核心观点 Predictive Oncology宣布现有认股权证行使协议，预计获约126万美元收益，还将发行新认股权证，交易预计近期完成，所得款项用于营运资金等 [1][3][4] 交易详情 - 公司与行使认股权证方达成协议，原发行的958,117股普通股认股权证以1.32美元/股的降低行使价行使，原行使价为14美元，发行和转售已注册 [1] - H.C. Wainwright & Co.担任此次交易的独家配售代理 [2] - 作为现金行使认股权证的对价，公司将发行新的A类和B类认股权证，分别可购买958,117股普通股，行使价1.07美元/股，A类有效期5年，B类18个月 [3] - 交易预计7月26日左右完成，需满足惯常成交条件 [4] 资金用途 - 公司计划将此次交易净收益与5月通过市价发行机制筹集的358万美元净收益用于营运资金和其他一般公司用途 [4] 公司介绍 - Predictive Oncology处于人工智能和机器学习用于加速早期药物发现前沿，其AI平台PEDAL能92%准确预测肿瘤样本对药物反应，拥有超15万个肿瘤样本生物样本库，还有自有实验室和生产设施 [7]

文章核心观点 Predictive Oncology公司推出表达功能性和稳定G蛋白偶联受体（GPCRs）的新技术，申请相关知识产权保护，有望带来合作机会并推动癌症治疗药物发展，同时可挖掘美国GPCRs市场的巨大商机 [2][5][6] 行业情况 - GPCRs是细胞表面膜受体，在肿瘤发生中起关键作用，此前研究证明其参与癌症起始、进展和转移 [1] - 靶向GPCRs的药物占全球治疗药物市场超30%，但已表征的GPCR靶点数量仅占GPCR超家族一小部分，未来药物研发靶向GPCRs潜力巨大 [1] - 外部数据显示2022年美国GPCR市场年价值近35亿美元，到2030年将以超5%的年增长率增长 [5] 公司情况 新技术情况 - 公司为其新型GPCR表达平台申请广泛知识产权保护，计划将该专有GPCR表达系统与现有高通量自相互作用色谱（HSC™）蛋白质增溶技术结合，克服现有表达技术难题 [2] - 公司CEO表示该技术是对以往表达方法的重大改进，预计今年晚些时候或2025年初推出，有助于推动新癌症疗法发展并挖掘美国GPCRs市场机会 [6] 公司优势 - 公司处于利用人工智能和机器学习加速早期药物发现前沿，其科学验证的AI平台PEDAL能以92%的准确率预测肿瘤样本对特定药物化合物的反应 [7] - 公司拥有超15万个可用于检测的异质人类肿瘤样本生物库，还拥有全资CLIA实验室和GMP设施，为学术和行业合作伙伴提供广泛的基于AI的药物发现解决方案 [7]

文章核心观点 Predictive Oncology宣布推出独特3D细胞培养模型以推进癌症药物发现和开发，该模型优势明显且3D细胞培养市场前景广阔 [1][5] 行业情况 - 3D细胞培养市场应用广泛，涵盖制药、再生医学、癌症研究和毒理学等领域 [5] - 2022年市场规模为14.2亿美元，预计到2032年将增长至近53亿美元，年复合增长率超14% [1][5] 公司情况 公司业务 - 公司是AI驱动药物发现和生物制剂领域的领导者，利用人工智能和机器学习加速早期药物发现和开发，造福全球癌症患者 [1][6] - 公司拥有科学验证的AI平台PEDAL，能以92%的准确率预测肿瘤样本对特定药物化合物的反应 [6] - 公司拥有超15万个可用于检测的异质人类肿瘤样本的生物样本库，还拥有全资CLIA实验室和GMP设施 [6] 产品优势 - 公司的器官特异性3D细胞培养模型比传统2D检测更能模拟人体组织结构，为体内药物候选物临床测试提供更具代表性的方法，可更准确预测临床结果并优化后续临床开发的候选药物选择 [2] - 公司的体外器官和疾病特异性模型能更好模拟人体组织生理环境，保留肿瘤与其细胞和细胞外环境之间的关键相互作用，可根据感兴趣的组织进行定制，且与多种细胞类型和药物类别兼容 [4] 公司观点 - 公司CEO认为将更复杂的3D细胞应用纳入全球药物发现和开发过程很重要，可缩短新药上市时间和成本，减少动物试验和临床试验中耗时的迭代 [3] - 公司转化医学高级副总裁表示过去两年的基础工作对利用高通量平台开发和使用3D类器官和球体很有前景，相关研究结果已在会议上展示 [5]

文章核心观点 - 预测肿瘤学公司宣布推出独特3D细胞培养模型以推进癌症药物发现和开发，该模型优势显著且3D细胞培养市场前景良好 [1][5] 行业情况 - 3D细胞培养市场应用广泛，涵盖制药、再生医学、癌症研究和毒理学等领域 [5] - 3D细胞培养在药物发现和开发中能更准确预测药物疗效、毒性和药代动力学，降低临床试验后期候选药物淘汰率 [5] - 3D细胞培养市场预计从2022年的14.2亿美元增长到2032年的近53亿美元，复合年增长率超14% [1][5] 公司情况 - 公司是人工智能驱动药物发现和生物制剂领域的领导者，其AI平台PEDAL能以92%的准确率预测肿瘤样本对特定药物化合物的反应 [6] - 公司拥有超15万个可用于检测的异质人类肿瘤样本生物库，还拥有全资CLIA实验室和GMP设施 [6] - 公司推出独特3D细胞培养模型，用于推进癌症药物发现和未来药物开发 [1] - 公司的器官和疾病特异性体外模型能更好模拟人体组织生理环境，保留肿瘤与其细胞和细胞外环境的关键相互作用，可定制且兼容多种细胞类型和药物类别 [4] - 公司研究表明将更复杂的3D细胞应用纳入全球药物发现和开发过程，可缩短新药上市时间和成本，减少动物试验和临床试验中耗时的迭代 [3] - 公司过去两年的基础工作有望利用结合AI和机器学习的高通量平台开发和使用3D类器官和球体，以有效预测肿瘤建模和其他应用的药物反应 [5]

文章核心观点 - 公司与UPMC Magee - Womens医院合作的回顾性研究取得积极成果，将在2024年美国临床肿瘤学会（ASCO）年会上展示，该研究表明多组学机器学习模型在预测卵巢癌患者短、长期生存方面优于仅使用临床数据，有开发临床决策工具的潜力 [1][6] 研究目的 - 确定公司能否利用人工智能等能力开发机器学习模型，更准确预测卵巢癌患者的短期（两年）和长期（五年）生存结果 [2] 研究背景及意义 - 高级浆液性卵巢癌早期无症状难治疗，手术和一线化疗近期有效，但近80%患者1 - 2年内复发，仅20%能长期存活，利用机器学习预测患者预后有助于临床管理和监测，可作为决策支持工具制定个性化治疗方案 [3] 研究成果意义 - 研究结果凸显人工智能和机器学习不仅能加速早期肿瘤药物发现，还能实时协助癌症患者临床管理，改善生存结果，且有机会发现独特生物标志物用于开发新型癌症疗法 [3] 研究展示信息 - 标题为“Using Artificial Intelligence - Powered Evidence - Based Molecular Decision - Making for Improved Outcomes in Ovarian Cancer”，摘要编号448976，属于妇科癌症会议，时间为6月3日9:00am - 12:00pm CDT（10:00am - 1:00pm EDT），演讲者为Dr. Brian Christopher Orr [4] 研究方法 - 分析2010 - 2016年临床数据和肿瘤标本，将患者数据、全外显子测序、全转录组测序、药物反应谱和数字病理谱作为输入特征集，训练160个多组学机器学习模型，采用无假设训练对患者两年和五年生存情况分类，用AUROC指标评估模型性能 [4] 研究结果 - 160个机器学习模型中，7个在两年阈值达到高预测准确率，13个在五年阈值达到高预测准确率，多组学特征集输入比仅使用临床数据预测更优，表现最佳的模型比任何单一特征集预测效果好 [5] 研究结论 - 多组学机器学习模型在预测卵巢癌患者短、长期生存方面优于仅使用临床数据，短期和长期队列中表现最佳模型的驱动因素不同，为未来研究和临床决策工具开发提供机会 [6] 公司介绍 - 公司处于利用人工智能和机器学习加速早期药物发现和癌症药物开发前沿，其AI平台PEDAL能92%准确预测肿瘤样本对特定药物化合物的反应，公司拥有超15万个可检测的异质人类肿瘤样本生物库，还提供基于AI的药物发现解决方案，总部位于宾夕法尼亚州匹兹堡 [7]

财务数据和关键指标变化 - 公司于2024年3月31日的现金及现金等价物为5.2百万美元,较2023年12月31日的8.7百万美元下降[17] - 公司于2024年3月31日的股东权益为4.0百万美元,较2023年12月31日的8.3百万美元下降[17] - 公司2024年第一季度的净亏损为每股1.04美元,而2023年同期为每股0.86美元[18] 各条业务线数据和关键指标变化 - 公司2024年第一季度的收入为42万美元,而2023年同期为24万美元,主要来自于Eagan业务分部[18] 各个市场数据和关键指标变化 - 无相关内容 公司战略和发展方向及行业竞争 - 公司完成了一项关于卵巢癌患者生存预测的重要研究,结果将在ASCO年会上发表[5][6][7] - 公司与富士胶片合作,共同推广EndoPrep样品处理技术和PYROSTAR细菌内毒素检测试剂,提高生物制品的安全性[9] - 公司与FluGen合作开发新型流感疫苗,利用公司的配方技术优化疫苗的稳定性和保质期[10][11][12] - 公司开发了新的蛋白质表达技术,可支持针对多种疾病的药物发现[13] - 公司与Cvergenx合作,利用人工智能技术开发基因组学精准放射治疗和药物发现[14][15] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 公司对于上述研究和合作项目的进展表示满意,认为这些工作为公司未来发展带来了新的机遇[24] 问答环节重要的提问和回答 无相关内容