Workflow
多组学研究
icon
搜索文档
AI医药“卖水人”,股价新高
财联社· 2026-10-24 13:57
文章核心观点 - 赛默飞世尔第三季度业绩表现强劲,营收与利润均实现同比增长,股价创历史新高,国际投行一致上调目标价 [1] - 公司以质谱和基因测序为高增长曲线,同时最大收入来源仍为实验室产品,AI制药是重要布局方向,并正从湿实验向临床端延伸闭环布局 [2][3][5] - 全球创新药研发竞争重心正由前端靶点发现向临床环节延伸,医疗AI的商业化约束正由模型能力转向临床证据和系统承接能力 [6] 业绩表现与市场反应 - 第三季度单季度营收121.4亿美元,同比增长9% [1] - GAAP营业利润达到22.63亿美元,同比增长17%;调整后营业利润达到29.68亿美元,同比增长15% [1] - 受业绩催化驱动,该股于当地时间10月21日低开后迅速走高,股价一度站上705.79美元,创下历史新高 [1] - 高盛、罗斯柴尔德等国际投行一致上调公司目标价,目前平均目标价高达736.17美元 [1] 业绩增长原因与产品创新 - 董事长兼首席执行官Marc Casper表示,本季度公司推进了行之有效的增长战略,并推出了一系列具有重大影响的创新产品 [1] - 质谱领域推出Orbitrap Isora质谱仪,这是首款专为同位素比值分析设计的Orbitrap系统,进一步拓展高端质谱在生命科学及环境研究中的应用 [1] - 基因测序领域推出Ion 560测序芯片,测序容量接近此前产品的两倍,进一步提升肿瘤研究相关基因组分析的样本处理能力 [1] 收入结构与高增长曲线 - 质谱以及基因测序均为精准医疗领域湿实验的核心工具,两者叠加共同构成公司一条高增长曲线 [2] - 作为制药公司上游"卖水人",公司最大收入来源仍然是包括耗材、培养基、一次性生物工艺在内的实验室产品,其占整体营收比例高达52% [2] AI制药布局 - 公司已在韩国开设首个人工智能自动化创新中心,整合先进的分析技术、自动化和人工智能技术,可助力客户加速创新、提升研发效率 [3] - AI技术已应用于Krios 5、Glacios 3等冷冻电镜产品,可使部分人工设置时间减少约90% [3] - 今年1月,公司宣布与英伟达达成战略合作,利用人工智能技术推进科学仪器发展并提升实验室性能 [3] - 英伟达医疗保健副总裁Kimberly Powell提出,行业正在进入"lab-in-the-loop(干湿闭环)"时代,人工智能、智能体和仪器的三位一体将能够以工业化的速度扩展科学发现 [3] - 此次合作指向公司底层布局方向:为客户搭建可对接AI体系的自动化实验室基础设施,支撑高通量实验迭代与新药研发 [3] - 公司在2024年投资者日活动中披露其商业模式逻辑:长期沉淀的仪器装机基础能够持续带动耗材采购需求,耗材与服务是其收入的核心组成 [3] 临床端延伸与并购整合 - 公司披露与梅奥诊所联合发起的Precure研究计划,将整合超百万份患者纵向临床样本数据,依托Orbitrap质谱、Olink蛋白质组学平台开展多组学研究,挖掘疾病发生早期的生物学信号,打通从分子标志物到真实患者临床表型的链路,助力疾病早筛、靶点挖掘与诊断方案开发 [4] - 董事长兼首席执行官Marc Casper对收购Clario的整合进展作出说明,Clario业务运营平稳,整合推进符合预期,并购带来的收入协同效应正逐步释放,后续公司会将Clario的能力纳入自身临床开发服务体系 [5] - Clario是全球头部临床试验终点证据服务商,主要业务包括中心化影像盲态评审、患者结局数据采集、心脏安全评估等数字化终点方案 [5] - 今年3月,公司以88.75亿美元对Clario完成收购,以期完成从湿实验延伸至临床端的闭环布局 [5] 行业动态与趋势 - 全球创新药研发的竞争重心正由前端靶点发现向临床环节延伸 [6] - 10月20日,甲骨文与阿斯利康官宣合作,计划探索利用人工智能和真实世界数据识别符合临床试验条件的患者、加快医学证据生成,并将相关研究成果融入日常诊疗流程 [6] - 10月8日,AI医疗公司Tempus AI宣布与莫德纳和默沙东达成多年期合作,依靠前者完成肿瘤样本采集、NGS测序与患者分子分型,筛选适配疗法的受试者,支撑疫苗开发与商业化落地 [6] - 中航证券认为,从商业化角度看,医疗AI的主要约束正在由模型能力转向临床证据和系统承接能力,能够把数据、模型、工作流、医生确认和持续监测连接起来的企业更可能形成可复制交付 [6] - 东方证券表示,新药研发的真正瓶颈在于找到一种生物学机制,对它的干预能够改变患者疾病进程,以虚拟细胞、虚拟人为代表的AI有望解决此问题,AI找到在人类和细胞数据上都成立的机制,实现制药正确闭环,并随着迭代持续变强,最终带来系统性研发生产力重构,将药物发现从高度依赖科学家个人直觉的手工艺变成规模化、可迭代、可预测的工业流程 [6]