公司融资与业务进展 - 曦嘉医疗完成数千万元天使轮融资 由险峰淇云投资 资金主要用于AI脑连接组学产品的市场推广和研发 [4] - 公司计划于今年年中启动新一轮融资 [3][4] - 2023年底获得国内首张医疗器械二类注册证 神外手术规划产品已进入多家三甲医院 [6] - 海外市场方面 Nura Surgical已进入120家医院神经外科 累计用于超1万例手术 [6] 核心技术优势 - 基于脑连接组学的AI个体化脑网络图谱技术 将大脑划分为379个独特脑区 研究20多个重要脑功能网络 [5] - 独创SCA(结构连接图谱)技术 利用机器学习提取神经纤维束特征 实现患者特异性脑部还原 [5] - 相比传统fMRI导航定位方案 公司软件计算个体化治疗靶点仅需1-1.5小时 [10] - 技术平台具有扩展性 可应用于抑郁症 焦虑症 睡眠障碍 精神分裂 自闭症等多种神经系统疾病 [11] 临床应用场景 - 神经外科手术规划 通过自动呈现脑网络及纤维束 帮助医生评估重要等级 优化手术入路 [6] - 神经调控治疗 与北京安定医院等合作开展重度精神疾病临床试验 [12] - 已在深圳 上海建立自营神经调控诊所 提供抑郁症 焦虑症 失眠症等治疗服务 [12] - 临床治疗案例超过1000例 技术平台产生数据飞轮效应持续优化模型 [4][6] 行业背景与市场潜力 - 全球超过10亿人受神经系统疾病影响 患病率随老龄化加剧持续上升 [12] - 传统TMS治疗有效率偏低 斯坦福疗法在难治性抑郁症取得79%有效率但临床应用受限 [10] - 脑科学与AI技术融合催生创新治疗方案 公司定位脑功能连接异常这一关键病理机制 [5][12]

融资情况 - 曦嘉医疗完成数千万元天使轮融资 由险峰淇云投资 资金将用于AI脑连接组学产品的市场推广和研发 [1] - 公司计划于今年年中启动新一轮融资 [1] 技术优势 - 公司基于脑连接组学的AI个体化脑网络图谱技术 可绘制大脑GPS 揭示不同脑区连接形成的网络 区别于传统脑部成像技术 [1] - 通过MRI数据将患者大脑划分为379个独特脑区 连接神经纤维束归纳20多个重要脑功能网络 [1] - 独创SCA结构连接图谱 为患者生成个性化脑网络图谱 应用于神经外科手术脑功能区保护及抑郁症等疾病的精准治疗靶区定位 [1] 临床应用 - 与北京安定医院等三甲医院合作 开展重度精神疾病辅助诊断和治疗的大规模临床试验 [1] - 在深圳 上海建立自营神经调控诊所 提供抑郁症 焦虑症 失眠症 儿童自闭多动 精神分裂 卒中后康复等治疗服务 [2] 产品矩阵 - 医疗级产品和服务外 AI脑连接组学软件支持科研人员脑科学研究 [2] - 开发消费级脑健康评估报告 提前揭示用户潜在异常和风险 [2]

融资与公司发展 - 曦嘉医疗完成数千万元天使轮融资 由险峰淇云投资 资金用于AI脑连接组学产品市场推广和研发 并计划今年年中启动新一轮融资 [1] - 公司基于脑连接组学的AI个体化脑网络图谱技术 已在国内临床治疗超过1000例患者 [1] - 2023年底公司获得首张医疗器械二类注册证 神外手术规划产品进入国内多家三甲医院 海外产品已进入120家医院 累计用于超1万例神经外科手术 [3] 核心技术 - 脑连接组学通过分析大脑神经元连接和组网方式研究大脑 与传统脑部成像技术不同 能揭示大脑不同区域如何相互连接形成脑网络 [1] - 公司将每个患者大脑划分为379个独特脑区 通过连接各分区的神经纤维束研究归纳了20多个重要脑功能网络 [2] - 独创SCA(结构连接图谱)技术 利用机器学习提取神经纤维束结构特征 实现对患者脑部特异性的还原 生成个体化脑网络结构模型 [2] - AI脑网络图谱软件计算患者个体化治疗靶点方案仅需1-1.5小时 相比同类产品耗时数天具有明显优势 [7] 产品应用 - Nura Surgical软件通过自动呈现患者脑网络及周围纤维束 帮助神经外科医生评估纤维束重要等级 制定手术切除路径 [3] - 产品除精确绘制运动、语言等传统功能网络外 还能定位负责记忆力、分析能力、情绪等高级认知功能网络 [3] - 技术在神经调控治疗方面显示潜力 可应用于抑郁症、焦虑症、自闭症、精神分裂等多种脑功能性疾病 [6][8] - 已建立自营神经调控诊所 为抑郁症、焦虑症、失眠症等患者提供治疗 同时支持科研和开发消费级脑健康评估报告 [9] 行业背景 - 全球超过10亿人受神经系统疾病影响 随着人口老龄化和生活方式改变 患病率持续上升 [9] - 传统TMS治疗抑郁症临床有效率偏低 斯坦福疗法基于fMRI导航定位的精准TMS方案对难治型患者取得79%治疗有效率 [7] - 脑科学和人工智能等前沿技术融合发展 推动创新企业突破瓶颈 提供更安全有效的治疗方案 [9]

公司业绩表现 - 2025年Q1营收8.014亿美元，同比增长11.0%，有机增长2.9%，固定汇率计算增长12.5% [3] - 核心业务BSI营收7.445亿美元，同比增长14.3%，有机增长5.1% [3] - BioSpin部门营收2.078亿美元，受益于英国超高场NMR系统需求旺盛及工业与食品安全市场扩张 [3] - CALID部门营收2.801亿美元，微生物学与分子诊断业务增长显著，TimsTOF平台推动生命科学质谱收入两位数增长 [4] - Nano部门营收2.566亿美元，固定汇率收入增长为高个位数，亚太（除中国）市场需求提供支撑 [4] - BEST业务营收5930万美元，同比下降18.9%，有机营收下降17.7% [5] 区域市场表现 - 美国市场营收2.174亿美元，欧洲市场2.852亿美元，亚太市场2.326亿美元 [6] - 欧洲与美洲市场增长稳健，临床、工业及生物医药应用需求持续提升 [4] 战略布局与创新 - 推出多款高性能创新产品，包括NMR系统、微生物学与分子诊断平台 [6] - 空间多组学平台GeoMx扩展至蛋白质组学，展示全面解析组织异质性的能力 [6] - 完成收购Recipharm诊断试剂公司，首次进入治疗药物监测和炎症性肠病诊断市场 [9] 财务展望 - 预计2025年营收34.8亿至35.5亿美元，同比增长3.5%至5.5% [11] - 固定汇率收入增长2.5%至4.5%，有机收入增长0%至2%，并购贡献约2.5% [11][13] - 预计非GAAP每股收益2.40至2.48美元，同比增长0%至3%，固定汇率计算增长5%至8% [13] 挑战与应对 - 美国学术研究经费削减和关税政策预计对全年营收造成1亿美元冲击 [11] - 计划通过成本控制、定价策略和供应链重构抵消超一半不利因素影响 [11]

全球雪豹遗传结构研究 - 中国科学院动物研究所联合国内外多家单位开展全球雪豹保护基因组学研究，系统解析种群遗传结构及形成原因，研究成果发表于《基因组生物学》[1] - 研究构建了雌性雪豹染色体级别高质量参考基因组，并对52份样品（皮张、组织、血液等）进行全基因组重测序分析[1] - 全球雪豹划分为两大遗传支系：北部支系（蒙古国、俄罗斯、塔吉克斯坦及中国新疆天山）和南部支系（中国西藏、青海、四川、甘肃）[1] 种群演化历史与遗传特征 - 雪豹种群数量自约70万年前至1万年前呈下降趋势，两大支系在末次盛冰期经历严重种群瓶颈[2] - 两大支系约于2.5万年前分化，与末次盛冰期时间一致[2] - 北部支系基因组杂合度和遗传多样性低于南部支系，与其演化历史及较小有效种群大小相关[2] 适应性演化与保护意义 - 种群瓶颈和近交有效清除了强有害突变，有助于雪豹在低遗传多样性下维持长期续存[2] - 研究为制定科学保护策略提供依据，深化了对雪豹遗传演化潜力的理解[2]

伍德对贸易政策的观点 - 方舟投资创始人伍德认为特朗普关税政策本质是减少贸易壁垒，若达成目标相当于减税，对股市是积极信号 [2] - 伍德表示美英贸易协议是开放市场的双向通道，希望更多类似协议落地 [2] - 伍德相信技术创新加速将帮助美国通过增长摆脱预算赤字问题 [2] 伍德对中国市场的操作 - 在中美贸易紧张局势缓和之际，伍德增持了价值270万美元的中国科技股 [2] - 此前中美达成协议：美国未来三个月将关税降至30%，中国将美国进口商品关税降至10% [3] ARK基金表现 - ARK创新ETF(ARKK)年内涨幅1.32%，略高于标普500的1.30%，跑赢纳指的0.52%跌幅 [3] - 该基金五年年化回报率仅为0.59%，远低于同期标普500的17.57% [3] - 截至2024年的十年间，ARK创新ETF抹去了投资者70亿美元财富，成为共同基金和ETF中第三大财富毁灭者 [3] 伍德对科技行业的看法 - 医疗保健行业是最被低估的人工智能应用受益者，新工具正加速药物发现与开发 [2] - 伍德预计消费者和企业将加速转向AI、机器人、储能、区块链等技术创新平台 [4] - 投资策略聚焦人工智能、区块链、生物医学技术和机器人等领域的新兴高科技公司 [3] 市场资金流向 - 过去12个月ARK创新ETF净流出20.1亿美元，过去一个月流出2.0841亿美元 [4]

撰文丨王聪 近日， 香港中文大学 卢煜明 教授团队在 Cell 子刊 Med 上发表了题为： Chromatin accessibility states affect transrenal clearance of plasma DNA: Implications for urine-based diagnostics 的研究论文。 该研究表明，染色质可及性状态会影响血浆 DNA 的经过肾脏的清除率，这可能是通过肾小球屏障的尺寸限 制来实现的，该研究还揭示了两种 尿液游离 DNA （ucfDNA） ——经肾 ucfDNA 和泌尿道 ucfDNA 之间 的差异。利用 ucfDNA 的这些不同特性，可以开发出 检测或监测 伴有肾脏表现的疾病的新方法，包括慢性 肾脏疾病、子痫前期以及泌尿系统癌症等。 编辑丨王多鱼 排版丨水成文 卢煜明 教授，是国际公认的 液体活检 领域全球奠基者、开拓者及领导者，尤其是 无创产前检测 领域的先 驱，被誉为" 无创产前检测之父 "。 早在 1997 年， 卢煜明 发现 母体血液中存在着胎儿的游离 DNA 。基于这些早期发现，他展开了一系列前 沿工作来研究这些胎儿游离 DNA 的特性 ...

行业定义与核心特征 - AI生命组学整合基因组学、转录组学、蛋白质组学等多组学数据，利用机器学习、深度学习解析生物机制，推动精准医疗、药物研发和个性化治疗 [1] - 关键特征包括数据智能处理（自动降维、去噪、特征选择，加速生物标志物发现）、多组学整合分析（融合DNA测序、RNA表达谱等揭示基因调控网络）、疾病与药物研究赋能（识别分子标志物、支持靶点发现）、个性化医疗应用（定制化治疗方案） [2] 市场分类与产业链布局 - 市场分为五大核心领域：AI队列数据中心解决方案（智能化管理临床数据）、AI-BT软件平台（生物样本库与实验室信息化管理）、多组学分析与AI模型开发（整合多层次数据解析疾病机制）、医工转化与药物研发支持（贯穿药物研发全流程）、AI医学技术服务（覆盖疾病诊断与疗效评估） [2][3][4][5][6] - 产业链涵盖上游数据搜集与样本库建设、中游靶点筛选与药物设计、下游临床数据分析，但存在协同性不足和数据孤岛问题 [6] 发展历程与市场规模 - 行业发展历经四个阶段：基因组学起步期（2000-2010年，高通量测序技术应用）、蛋白质组学扩展期（2010-2020年，AlphaFold突破）、多组学融合期（2020-2023年，深度学习驱动整合）、AI生命组学成长期（2023年至今，数据整合深化） [7][8][9] - 市场规模从2020年164亿元增长至2023年241亿元（CAGR 24.79%），预计2028年达703亿元（CAGR 17.12%），新冠疫情加速临床数据队列建设与技术应用 [9] 应用场景与未来机遇 - 主要应用场景包括致病机理研究（空间转录组学绘制细胞分布图）、药物开发（3D分子模型加速靶点发现）、疾病早筛（多组学数据精准诊断） [10] - 未来机遇聚焦疫苗与兽药研发（优化疫苗设计降低人畜共患病风险）、中药与菌药科学化（解析中药复方机制）、临床与慢病管理（动态监控疾病进展） [11][12] 技术支撑与挑战 - 技术层面依赖深度学习、云计算和物联网成熟度，政策层面受"健康中国2030"等规划推动 [13] - 行业面临数据异质性、跨机构协作壁垒、技术开发成本高等挑战，需加强数据标准化与生态闭环建设 [13][74] 市场驱动因素 - 核心驱动包括精准医疗需求（个体化治疗）、药物研发效率提升（缩短周期降低成本）、中药国际化（科学化标准化）、医疗器械迭代（智能诊断设备） [75] - 技术创新（AI算法进步）与政策支持（国家战略性新兴产业规划）共同推动市场增长 [76] 产业链具体环节 - 信息搜索与整合环节通过自然语言处理构建靶点数据库，样本库与队列建设环节提供标准化生物样本资源 [71] - 靶点筛选环节运用机器学习定位疾病相关靶点，药物设计合成环节利用AI生成候选分子，临床数据分析环节优化试验设计加速上市 [72]

AI生命组学市场概述 - AI生命组学融合生命科学与人工智能技术，通过机器学习与深度学习算法解析基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据，推动疾病机理研究、药物研发和个性化医疗 [5] - 核心特征包括高效数据管理、多组学整合分析、疾病机理解析及药物开发优化，例如AlphaFold预测蛋白质结构加速靶点发现 [5][8] - 2020-2023年市场规模从164亿元增长至241亿元，年复合增长率24.79%，预计2028年达703亿元 [1][27][29] 市场发展历程 - **基因组学起步期（2000-2010年）**：人类基因组计划完成，高通量测序技术兴起，AI应用于简单序列比对 [17] - **蛋白质组学扩展期（2010-2020年）**：AlphaFold实现蛋白质结构预测突破，研究从基础科学转向应用化 [17] - **多组学融合期（2020-2023年）**：深度学习推动多组学数据整合，AI应用于癌症分型与罕见病诊断 [17][18] - **成长期（2023年至今）**：AI深化多组学数据融合与临床队列管理，加速精准医学落地 [18] 应用场景分析 AI队列数据中心解决方案 - 通过AI优化临床试验流程，提升患者招募效率与依从性，降低成本和风险 [31][32] - 纵向多组学数据整合可构建疾病进展轨迹模型，支持早期筛查与疗效评估 [34][35] AI-BT软件平台 - 智能化管理生物样本库与实验室信息（LIMS），实现数据全流程自动化处理 [37][38] - 多模态数据整合支持疾病分子机制研究与生物标志物发现 [39][40] 多组学数据分析 - 整合基因组、转录组、蛋白质组等数据，揭示复杂生物交互网络与调控机制 [42][46] - AI技术克服数据异质性挑战，应用于药物优化、抗体设计及疗效评估 [46][48] 医工转化与药物研发 - 贯穿药物研发全周期，缩短从靶点发现到临床验证的时间 [51][52] - 面临科研转化意识不足、供需匹配困难等挑战 [56] AI医学技术服务 - 赋能疾病诊断、个性化治疗及药物研发，整合多模态数据提升精准度 [57][58] - 生态系统涵盖制药公司、医院、数据提供商及AI科技公司 [58][60] 产业链分析 - 上游：信息搜集与样本库建设（如UK Biobank）提供数据基础 [64][65] - 中游：靶点筛选（如Exscientia）与药物设计（如Atomwise） [65][67] - 下游：临床数据分析（如Medidata）优化试验效率 [65][67] - 当前痛点：数据孤岛与协同性低，需推动标准化与生态闭环 [68] 市场驱动因素与未来机遇 驱动因素 - 精准医疗需求增长，药物研发降本压力（如中药国际化需科学化验证） [70] - 技术进步（云计算、深度学习）与政策支持（如"健康中国2030"） [71] 未来机遇 - **疫苗开发**：AI预测病原体靶点与变异路径，优化接种策略 [72] - **兽药与中药**：解析分子机制推动标准化，降低抗生素滥用 [72][73] - **菌药与慢病管理**：微生物组学应用助力益生菌研发 [73] - **临床诊断**：高通量组学技术提升早期筛查精度 [74]

财务数据和关键指标变化 - 2025年第一季度营收84.2万美元，较2024年第一季度增长84%，但略低于预期 [7] - 2025年第一季度毛利润48.6万美元，毛利率58%，其中约7%的收益来自本季度使用的低价值或无价值库存 [19] - 2025年第一季度GAAP总运营费用为2560万美元，2024年第一季度为2360万美元；调整后运营费用为2290万美元，2024年第一季度为2190万美元 [20] - 2025年第一季度股息和利息收入为250万美元，2024年第一季度为360万美元 [21] - 截至2025年3月31日，公司现金、现金等价物和有价证券投资为2.326亿美元 [21] - 预计2025年调整后运营费用为1.03亿美元或更少，2025年总现金使用量为9500万美元或更少，当前现金水平可支撑到2027年下半年 [24] 各条业务线数据和关键指标变化 - 2025年第一季度营收来自铂金系列仪器、耗材套件及相关服务 [19] - 美国学术市场新仪器购买显著放缓，但现有客户继续购买耗材 [7] - 国际业务表现良好，有23个国际分销合作伙伴，潜在客户兴趣持续 [9] 各个市场数据和关键指标变化 - 美国学术市场受NIH资金和间接成本上限不确定性影响，新仪器销售预计至少到2025年秋季才会改善 [7] - 美国制药、生物技术和政府实验室在新仪器销售和耗材销售方面有增长机会 [8] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司三大战略优先级为加速商业应用、推进创新路线图、保持财务实力 [6] - 推出Platinum Pro系统并完成首次客户销售，加强与美国商业团队和分销合作伙伴在制药和生物技术领域的合作 [7] - Version four测序套件计划于2025年第三季度推出，预计提高蛋白质组覆盖率 [11] - 预计2025年底发布library preparation kit的版本三，有望降低样本输入要求 [12] - Proteus开发项目进展顺利，预计2025年底在原型系统上成功进行蛋白质测序，2026年下半年推出 [13] - 公司核心技术可扩展到蛋白质测序以外的蛋白质组学领域，今日发布核心技术在超灵敏蛋白质检测中的应用信息 [15] - 公司认为自己是蛋白质组学市场的技术领导者，拥有唯一商用的下一代蛋白质测序平台，将继续巩固领导地位 [18] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 尽管当前市场不确定性影响短期商业结果，但公司对蛋白质组学长期市场机会和技术路线图有信心 [10][18] - 公司将专注于不受NIH不确定性影响的市场细分和地区，如生物技术、制药和国际市场 [23] - 由于NIH资金和间接成本上限的不确定性，难以提供明确的营收指导，希望未来能提供更多透明度 [23] 其他重要信息 - 公司正在跟踪美国和其他国家关税对运营的潜在影响，短期内关税对库存采购成本无重大影响，长期有缓解策略；目前未看到进口关税影响 [21] 总结问答环节所有的提问和回答 问题1: 近期与制药和生物技术合作伙伴的对话为何让公司有信心继续成功渗透该终端市场并弥补学术研究收入损失？ - 政策相关讨论多涉及上市药物或疗法成本，未影响研发优先级或资金，公司认为解决的问题符合合作伙伴提高效率和降低成本的需求 [28][29] 问题2: Platinum Pro系统早期采用者的反馈如何，与产品早期试用有何不同，在Proteus推出前平台是否稳定？ - Platinum Pro系统已稳定，生产和交付成功，安装和使用可靠性良好，采用者多为需要开放模式或专业模式、能进行数据分析或偏好新设备的客户，公司仍在销售部分铂金设备库存 [30][31] 问题3: 考虑到产品过渡和现有安装基础，未来产品的成本和毛利率情况如何？ - 历史毛利率在40% - 50%之间，本季度为58%，其中7%来自低价值或无价值部件，未来预计仍在该范围；新Platinum Pro的销售成本与现有铂金产品相当；关税影响不大，公司会持续管理 [36][37] 问题4: 公司现金可支撑到2027年，但营收基础一般，2027年后可能需补充资金，如何考虑减少研发、营销或销售等方面的投入？ - 公司对现金指导有信心，商业策略上平衡直接投资和渠道合作伙伴利用；研发方面过去两年已调整投资和优先级，认为持续投资技术领导地位和产品创新是市场成功关键，会评估战略选择以增加公司价值 [41][43] 问题5: 公司国际合作伙伴增加到23个，能覆盖多少国家或地区，关税情况如何？ - 目前未看到进口关税影响，符合历史惯例；多数合作伙伴覆盖多个国家，公司认为网络建设基本完成，未来可能增加几个合作伙伴 [47][48] 问题6: 公司目标市场中美国NIH/学术市场占比多少？ - 约60%的仪器安装在实验室在美国以外，40%在美国；美国学术市场占总业务的约20% [56] 问题7: 第一季度研发和销售、一般及行政费用环比下降，是季节性因素还是成本结构降低？ - 季度间支出有波动，尤其是研发方面；去年年底公司对研发部门和整体组织进行了重组，专注于Proteus项目开发，全年运营费用预计在1.03亿美元或更少 [59] 问题8: 与Avantor的合作进展如何，是否符合预期？ - 培训和入职已完成，公司会继续提供教育支持；Avantor团队正在建立销售漏斗，公司通过定期沟通了解其活动指标，早期活动水平令人满意，双方团队开始共同推进销售机会 [62][63] 问题9: 即将推出的测序套件在效率、速度上有何不同，行业或制药使用与学术使用是否有差异，新版本能为用户带来什么？ - 测序套件在各细分市场通用，新版本推出后旧版本会逐步淘汰；公司关注套件改进是否能让客户获得更多信息、检测更多肽和氨基酸，以及是否能满足新的应用需求，例如新版本增加的切割器可用于抗体质量控制 [70][71] 问题10: 公司是否仍认为要保持领先竞争对手的距离，还是会为了节省现金和维持资金储备而放缓发展？ - 公司认为仍领先于其他类似技术，在研发投资上会谨慎决策，平衡长期研究和短期产品开发，目前对投资分配和资金储备感到满意，但会持续监测市场并准备做出反应 [76][77] 问题11: 学术人员之间的交流对推广公司系统有何帮助？ - 同行交流是提高技术认知和兴趣的有力方式，公司还举办用户组会议等活动，让客户分享经验，这是直接销售活动的有益补充 [81][82]