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Schrodinger(SDGR) - 2025 Q2 - Earnings Call Transcript
2025-08-07 05:30
财务数据和关键指标变化 - 2025年第二季度总收入为5480万美元 同比增长16% 其中软件收入4050万美元 同比增长15% 药物发现收入1420万美元 同比增长19% [6][10][11][12] - 软件毛利率为68% 低于2024年的80% 主要由于收入结构变化和预测毒理学计划的投资 [12] - 研发费用为4310万美元 同比下降超过15% 主要由于预测毒理学计划费用转移至软件成本 以及CRO和FTE支出减少 [12] - 销售和营销费用为1070万美元 同比增长约11% 主要由于FTE费用增加 [13] - 总运营费用为7900万美元 同比下降6% 主要由于研发费用降低 [13] - 净亏损为4300万美元 每股亏损0.59美元 相比2024年第二季度净亏损5400万美元有所改善 [14] 各条业务线数据和关键指标变化 - 软件业务增长主要来自托管合同收入和盖茨基金会预测毒理学计划拨款贡献 本地部署合同收入同比略有下降 [11] - 药物发现收入增长主要反映诺华合作前期付款的持续确认以及合作组合的执行进展 [12] - 预测毒理学计划已发布虚拟激酶面板测试版 支持预测约50种代表性激酶 并扩展至HERG PXR和三种常见CYP脱靶预测 [8][9] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司计划通过战略合作加速SGR1505(MALT1抑制剂)的中后期临床开发 该药物已获得FDA快速通道资格 [7][18] - 继续投资软件平台性能和使用体验改进 使非计算化学背景的科学家更容易使用 [8] - 预测毒理学计划响应FDA减少动物模型依赖的倡议 开发预测计算模型 [8] - 已扩大与礼来 大冢和Ajax Therapeutics的合作 并新建立与诺和诺德基金会的合作 [20][21] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 尽管宏观经济环境不确定 但行业对验证计算平台的需求持续 公司在分子发现预测方法整合方面处于领先地位 [7] - 维持全年软件收入增长10-15%和药物发现收入4500-5000万美元的指引 [14] - 预计2025年运营费用将低于2024年 主要由于3000万美元的成本削减计划 [15] 问答环节所有提问和回答 问题: 客户投资平台的态度变化及SGR1505授权时机考虑 - 客户讨论保持积极 对先进预测技术需求明确 [27] - SGR1505计划寻求血液学领域具有开发和商业化专业知识的合作伙伴 [32] 问题: 下半年软件需求状况及客户群体分布 - 大型制药客户讨论保持建设性 生物技术领域更具挑战性 [37][38] - 本地部署收入下降主要由于去年大额多年合同影响 托管收入持续增长 [40] 问题: 预测毒理学产品采用情况和现有客户增长空间 - 预测毒理学测试版已发布 用户反馈积极 将作为附加模块单独定价 [44][51] - 现有客户采用水平不一 重点是将中小客户发展为大型客户 [46] 问题: 预测毒理学产品细节 - 合作方已可访问该技术 正在内部使用并产生影响 [50] - 盖茨基金会资助期限约两年 从2024年第三季度开始 影响毛利率 [55] 问题: 5月裁员决策背景 - 裁员不针对特定项目 不影响战略计划执行 现有团队足以推进业务 [61][63] 问题: SGR2921和SGR3515数据公布时间调整原因 - 两项Phase I剂量递增研究按计划进行 数据收集进度导致时间调整 [67] 问题: 未来是否寻求其他项目的战略合作 - 所有三个临床项目(SGR1505 SGR2921 SGR3515)都可能寻求合作伙伴加速开发 [72] 问题: 与Ajax合作扩展的财务影响 - 2025年收入影响有限 未来可能有里程碑和特许权使用费 [74] 问题: 客户支出变化模式 - 客户支出通常增加而非减少 超过50万美元客户保留率100% [77][78] 问题: 与FDA关于预测毒理学计划的讨论 - 已进行非正式讨论 待技术成熟后将与FDA进一步接触 [82]
SLP Advances Predictive Toxicology With DILIsym 11: Shares to Benefit?
ZACKS· 2025-05-19 21:30
DILIsym 11平台升级 - 公司推出DILIsym 11版本,强化定量系统毒理学(QST)平台,新增儿科表征和增强的T细胞模型,提升药物性肝损伤(DILI)预测能力 [1] - 新版本扩展预测范围并提高模拟精度,支持研究人员评估肝脏安全性问题及优化给药策略 [2] - 儿科表征功能是重大突破,可评估儿童肝毒性风险,符合监管和社会对儿科药物开发的早期考量需求 [3] - 该平台已被FDA DILI团队审查,成为监管级工具,尤其擅长生成儿科等特定人群的临床相关洞察 [4] - 其他升级包括改进的胆汁酸相关损伤模拟、抗氧化反应机制优化及CD8+ T细胞介导肝损伤的新模块 [5] 公司战略与行业定位 - 公司持续基于前沿科学和行业反馈迭代DILIsym,通过儿科模型、免疫机制优化等满足毒理学评估的演进需求 [6] - 在宏观不确定性下,公司凭借GastroPlus、MonolixSuite等独特产品组合推动收入增长,上季度营收同比增23%至2240万美元 [7] - 生物制药行业面临资金压力可能影响研发投入,但公司预计2025财年下半年将加速增长 [8] 财务表现与预期 - 2025财年营收指引为9000万-9300万美元,较2024财年增长28%-33%,其中Pro-ficiency收购贡献1500万-1800万美元 [9] - 过去一年公司股价下跌37%,跑输计算机软件行业9.6%的涨幅,当前Zacks评级为"持有" [10] 同业技术公司对比 - Juniper Networks利用400G技术捕捉数据中心超大规模交换机会,上季度盈利超预期4.88%,获Zacks"强力买入"评级 [12] - InterDigital专注先进移动技术,长期增长预期15%,获Zacks"买入"评级 [13] - Ubiquiti通过全球分销网络优化需求可见性,上季度盈利超预期33.3%,适应动态市场能力突出 [14]
Schrödinger (SDGR) 2025 Conference Transcript
2025-05-15 05:40
纪要涉及的公司 Schrödinger (SDGR) 纪要提到的核心观点和论据 公司业务模式 - 结合基于物理的方法、基础科学分析工具与人工智能和机器学习,为生命科学和材料科学应用创造技术,以更快发现新型化学材料 [2] - 从平台获取价值的三种方式:一是许可软件,全球约1800个年消费超1000美元的客户,主要来自生命科学行业;二是开展药物设计和发现合作以及材料合作项目;三是保留项目下游权益 [3][4][5] 财务情况 - 过去四年软件收入是营收主要驱动力,去年软件收入1.8亿美元,增长13%;药物发现收入2700万美元,较2023年的5700万美元下降,因2023年有合作方支付的大额里程碑款项 [6][7] - Q1营收近6000万美元,同比增长63%,其中软件收入4880万美元,增长46%,主要由大客户驱动;药物发现收入1070万美元;Q1末现金余额5.12亿美元 [8][9] - 预计今年软件收入增长10% - 15%,药物发现收入4500 - 5000万美元;运营费用增长低于5%,Q2软件收入3800 - 4200万美元 [9][10] 研发管线 - 拥有超8个活跃项目,包括3个临床项目,均为自主项目 [5] - SGR1505(MALT1抑制剂)一期剂量递增研究数据显示,在数据截止时安全且耐受性良好,无剂量限制性毒性等,在23例可评估患者中观察到初步疗效数据,海报将于6月在EHA和ICML展示 [14][15][16] - CDC7和WE1 MET1预计今年下半年有一期数据更新,目前处于剂量递增早期阶段,预计展示安全性、PK、初步疗效和部分PD数据 [20][22] - 目前判断进入二期的时间还太早,需确定肿瘤类型、剂量以及二期研究方案等 [23][24] 合作情况 - 今年合作活跃,与诺华的合作在Q1启动,多个项目推进,反映在营收数据中;还与礼来、大冢扩大了合作关系;礼来收购Morphic后,相关项目成为与礼来的活跃合作 [27][28][30] - 以诺华合作为例,药物发现合作的1.5亿美元前期里程碑付款将在三到四年内确认收入;软件方面,诺华成为最大客户之一,原合同在2024年底到期,续约时部分收入在2024年Q4确认,部分在今年按比例确认 [33][36] 市场机遇 - FDA逐步淘汰动物测试的政策对公司有利,公司已识别常见脱靶结构,构建约120个常见脱靶的计算机模拟版本,可用于降低化合物安全风险,与FDA的倡议契合 [48][49][50] - 获得盖茨基金会2000万美元资助,用于推进相关技术,已在内部项目中使用,计划下半年与客户进行beta测试,明年及以后有望带来商业机会 [52][53] 软件市场 - 对软件全年增长10% - 15%有信心,软件增长潜力大,可能受预测毒理学等因素推动 [56] - 受宏观政策影响较小,中国关税方面收入贡献低;IRA政策若使生物制剂和小分子药物竞争环境公平,对公司略有积极影响;下半年可能从汇率中受益 [57][58][59] - 大客户保留率达99.9%,未因关税、IRA等政策削减软件使用;小公司面临困境,但公司在小公司市场保持平稳 [60][61] 客户使用情况 - 大客户与公司合作通常长达10 - 15年,如诺华因管理层和态度转变,软件采用规模大幅提升 [62][63] - 随着客户支出增加,使用方式从事后分析转变为从一开始就使用计算工具设计和选择分子,颠覆传统药物发现模式 [64] 竞争优势 - 公司处于基于高精度物理方法与机器学习结合以实现规模应用的领域,该领域竞争较少;其他AI领域的繁荣有助于推动更多基于结构的药物设计,从而增加公司平台的使用 [73][74] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 公司去年将部分未披露项目与诺华合作,还有其他肿瘤、神经和免疫学项目,今年将考虑这些项目的下一步计划 [25][26] - 公司内部使用软件的规模比最大客户高一个数量级,有私人生物技术公司以与公司相同的规模使用软件 [69][70]