公司合作动态 - 科兴制药于10月10日宣布与智享生物（苏州）有限公司签署合作协议 [1] - 合作双方将共同开发大分子药物 [1] - 合作方智享生物是一家大分子药物研发CDMO企业 [1]

行业与公司 * 行业为创新药行业，特别是中国创新药企 [2] * 提及的公司案例包括百济神州（造船出海模式代表）[6]和信达生物（PD-1/白介素2研发突出）[12] 核心观点与论据 中国创新药企出海策略与趋势 * 中国创新药企出海主要通过两种模式："借船出海"（与海外企业合作）和"造船出海"（自建海外团队，仅少数企业如百济神州能做到）[6] * License out交易流程包括：寻找合作伙伴、签署保密协议（CDA/NDA）、物料转移协议（MTA）、签订意向书（TS）、尽职调查、最终签署许可协议（LA），并设立联合指导委员会管理 [8][9] * 中国创新药出海趋势强劲，预计下半年出海速度相比上半年有50%以上提升空间 [4][15] * 地缘政治因素目前对通过BD模式实现国际布局的影响有限，该策略仍具确定性 [10] 中国创新药的竞争优势与海外认可 * 中国创新药获海外认可主要得益于工程师红利、小分子药物研发经验积累以及逐渐具备全球竞争力的小分子产品 [2][7] * 中国在大分子药物研发方面具有工程师红利和成本效益优势，研发速度快、质量高、成本低，中国资产的对价约为美国资产的三分之一（相比五年前的四分之一有所上涨） [2][11] * 美国药企选择在中国"扫货"的原因包括：美国创新药面临迭代窗口期（如PD-1/PD-L1专利2028-2032年到期）、中国资产性价比高、美国政策压力促使企业降本增效 [13] 创新药估值方法与空间 * 创新药估值体系包括相对估值法（更常用）、绝对估值法（如DCF）和风险调整 [3] * 相对估值法为药品销售峰值乘以市销率（PS倍数）再经风险调整，各临床阶段成功率参考：一期10%-20%，二期50%-63%，三期80%-90% [3] * 评估风险调整成功率可基于现有临床数据，若二期阶段参考一期良好数据，成功率预期可提高至70%-80%，有助于早期左侧投资布局 [2][4][5] * 目前港股和A股的PS倍数偏低（港股3倍以内，A股3.5-4倍），理论合理值应为5-6倍，因此有50%以上提升空间 [4][16] * 从基本面看，创新药板块估值距离2020-2021年高点仍有约两倍差距，未盈利企业空间更大，因宏观和估值逻辑变化（纳入海外市场、药品上市加速提升净利润率，PS不应再按3倍计算） [17] 行业发展前景与风险 * 坚定看好创新药板块，建议在第二和第四季度布局，行业迎来政策、产业和业绩三因素共振，将进入快速估值重塑和高质量发展新阶段 [18][19] * 政策面处于强监管，但国内支付端和供给端环境已出现明显正向反弹 [18] * 产业端正在升级，学术大会成果和BD情况可证明 [19] * 业绩方面，预计未来两到三年内将有20多家创新药企业进入盈利周期 [19] * 当前宏观扰动（如关税）对创新药板块影响较小，因创新本质是交易而非贸易，可在情绪受挫但基本面向上的情况下左侧布局 [20] 其他重要内容 * 信达生物在PD-1/白介素2研发中采用Alpha偏向性设计，专注于正向免疫调节而非Treg细胞扩增，体现中国创新药从前沿科学上实现从量变到质变的突破 [12]

核心观点 - 医疗健康行业的核心驱动力始终是人类对生命科学认知的突破和解决生命科学问题工具的进化，短期市场情绪不会动摇行业发展[7][11][12] - 中国创新药生态链的工程效率已得到验证，未来将更加蓬勃，国际化趋势明显[7][19][24] - 商业化成功需遵循"更快、更便宜、更好"的三角法则，三者兼顾最理想，但单点突破也能成功[15][17] - 对外授权交易(License-out)是策略性选择，可换取资金、背书或生存空间[19][20][22] - 投机型创业者正离场，行业将沉淀出优质创业者[24] 行业驱动力 - 生物医药是技术驱动型行业，依赖靶点理解和分子工具开发(如ADC、核酸药物)[9] - 资本是重要生产要素，投入越大发展越快，但周期轮动不影响长期趋势[11] - AI加速生命科学基础研究和技术开发，可能颠覆制药工业[14] 投资逻辑 - 红杉中国坚持投资能改变生命轨迹的产品、技术突破和最佳创新团队[12] - 一级市场投资验证周期长(5-8年)，需耐得住寂寞[12] - ADC领域已验证中国创新药效率(如普方生物18亿美元被收购)，双抗、多抗等可能是下一波机会[13] 商业化模型 - 商业化需满足"更快、更便宜、更好"三角法则，例如降血脂药半年一针虽贵但患者仍选择[15] - CAR-T疗法因成本高、流程复杂导致商业化低于预期[17] 国际化与交易策略 - License-out激增源于中国CRO/CDMO资源、国际化人才和临床数据质量的提升[19] - 交易可阶段性换取资金或获得大厂背书，支撑未来发展[20][22] 行业前景 - 中国医药将更深入融入全球生态，出海扩大创业公司想象空间[24] - 新药研发需10年长期投入，投机者离场后行业将更健康[24]

行业核心驱动力 - 生物医药行业是典型的技术驱动型行业，核心驱动力始终是人类对生命科学认知的突破和解决生命科学问题工具的进化[1][5] - 药物研发取决于对药物靶点的生物学理解及开发针对靶点的分子工具，如小分子药物、大分子药物、ADC、核酸药物等[2] - 随着靶点理解的深入和工具增加，药物分子形态越来越丰富，近期国内行业重磅交易多为这类研发的成功展示[4] 投资逻辑与策略 - 一级市场投资核心逻辑未变：寻找改变生命轨迹的产品、追逐技术突破、投资最好的创新团队[5] - 投资是漫长修行，结果需5-8年甚至更长时间验证，需在动态市场中调整心态[6] - 资本是重要生产要素，投入越大行业发展越快，但短期市场情绪不会动摇行业根本发展[4] 创新药发展趋势 - ADC、双抗等创新药物分子在中国迅速发展，普方生物以18亿美元被收购验证中国创新药生态链工程效率[7] - 未来可能出现更多"下一波"如双抗、多抗、下一代ADC、小核酸药物等，生物制药进入形态多样化的时代[7] - AI加速生命科学基础研究和技术开发，将显著加速甚至颠覆制药工业和医疗健康全链条[8] 商业化落地模型 - 商业化本质是新产品是否比现有产品更快、更便宜、更好，三者兼顾最理想，否则需将单一长板拉到极限[9] - 降血脂领域产品从每日口服升级为半年一针，极大提高患者依从性，尽管未更便宜仍受患者青睐[9] - CAR-T疗法在血液瘤治疗效果上做到"更好"，但制备成本和使用流程复杂昂贵，商业化进展低于预期[11] 中国创新药国际化 - 中国创新药License-out交易激增，源于行业基础建设提升、人才国际化、临床数据规范等因素叠加[12] - 对外授权交易可成为阶段性策略选择，换取企业生存发展空间或获得行业大厂背书[13][15] - 中国生物医药更深入融入全球生态，出海趋势下创业公司想象空间更大，投资人热情更高[16] 行业未来展望 - 中国创新药基础设施已成熟高效，医药产业生态链工程效率得到验证，未来发展将更加蓬勃[1][16] - 新药研发需长期投入，临床推进至获批动辄需10年，创业者和投资人均需强信念支持[16] - 投机型创业者在经历"冰冻期"后将离场，行业将沉淀出优质创业者[16]

纪要涉及的公司和行业 - **公司**：晶泰控股、晶泰科技、Doratake Therapeutics、辉瑞、艾伯维、礼来、赛诺菲、石药集团、A16Z、头 部日化保健品公司等 - **行业**：AI 药物研发、材料（日化美妆、化工材料） 纪要提到的核心观点和论据 晶泰科技核心业务与技术优势 - **业务模式**：利用量子物理、人工智能和机器人技术，驱动创新药物和材料研发[3] - **技术优势**：通过量子物理模拟生成数据，弥补现实数据不足；机器人实验室高通量生产高质量数据，解决人工智能数据来源瓶颈；85%以上常见优化反应实现机器人自动化实验，效率和速度比传统人工实验提升 40 倍以上；开发超 200 个 AI 模型，建立超 10,000 平方米湿实验室，具备干湿实验室同步建立和自我迭代验证能力[3] 传统实验数据在人工智能应用中的局限性 - **数据维度缺失**：记录主要为应对监管要求，未构建核心要素与结果关联关系[5] - **负样本记录不充分**：传统记录侧重正样本，负样本记录不足，构建因果关系时负样本与正样本同等重要[5] - **数据难以追溯和利用**：早期纸质记录难追溯，电子记录仅电子化非数字化[5] - **数据一致性差**：不同年代、科学家和实验仪器产生的数据一致性差，适用于定性分析[5] 晶泰控股解决人工智能数据瓶颈的方式 - **量子物理模拟**：基于微观层面原子、电子相互作用规律，模拟生成大量数据，作为额外训练集，提升人工智能模型表现[6] - **机器人实验室**：2020 年起开发，7×24 小时不间断工作，高韧性、一致性和可重复性强，细致记录数据，建立领先数据能力[6] 晶泰科技发展历程、核心优势与市场拓展 - **发展历程**：2014 年创立，2015 年正式成立；2015 - 2018 年专注晶体结构预测；2018 年进入小分子药物发现领域；2022 年进入大分子药物发现领域；2020 - 2021 年搭建机器人实验室体系；2024 年将能力延伸至材料领域[10] - **核心优势**：干湿实验室能力同步建设；AI 软硬件能力协同；全分子类型覆盖，全球少数在小分子和大分子药物发现领域具备 AI 工具箱和服务能力的公司[10] - **市场拓展**：拥有四个主要办公场地；2024 年 6 月 13 日在港交所 18C 规则下上市，二级市场表现稳健；累计服务超 300 家行业客户，全球前二十大药企中有 17 家是付费合作伙伴；融资额全球最大，投资人背景广泛；获政府及学术界认可，与多所科研院所和院校建立合作关系[11][12] 晶泰科技与 Doratake Therapeutics 合作 - **合作背景**：Doratake Therapeutics 创始人 Gregory Verdine 学术、商业和投资领域成就卓越，其创立公司与大型药企有成功合作案例[13] - **合作意义**：获得业界广泛关注，首付款接近 1 亿美元，体现合作方对晶泰科技技术和前景的认可[14] - **合作内容**：多管线组合交易，包括小分子和大分子药物，涉及肿瘤、自免等疾病方向；部分管线已推进一定阶段，部分从头开发；整体合同金额待敲定，预计与石药集团多管线打包交易可比；已达 PCC 阶段管线预计较快进入临床，重新开发管线预计两到三年进入临床或商业化，合作跨度超十年[15] 晶泰科技小分子和大分子药物开发能力 - **小分子药物开发**：2018 年开始建设，积累全链条研发实力，2023 年宣布两个进入 IND 临床阶段项目[16] - **大分子药物开发**：2021 年底组建团队，2025 年具备承接一体化订单服务能力，预计 2025 年与 MNC 签署至少一个管线开发服务合同，合同规模可能达 10 亿美元级别[16] - **未来合作预期**：预计未来有更多类似 Dovetree 合作及与大型跨国药企的大金额一体化委托项目[16] 人工智能在药物研发中的应用 - **小分子药物研发**：在虚拟筛选中，人工智能可减少进入湿实验室的分子数量，降低成本、提高效率；干湿融合阶段，为难成药靶点提供新颖解决方案；未来可能发现新作用机制或信号通路，但五年内实现可能性低[17] - **大分子药物研发**：针对高免疫原性抗体药物，人工智能可解决抗药抗体问题；在 GPCR 蛋白靶点抗体开发中，可突破传统方法局限性；在双靶点亲和力调节方面，可实现对特定信号通路精准调控[19][20][21] 公司客户复购情况 - **客户复购率超 70%**：包含正在开发第一个靶点但未签署第二个靶点合同的客户，表明客户对公司业务满意度高[22] 机器人实验室的作用 - **解决数据瓶颈**：批量生产高质量数据，弥补现实数据体量小的瓶颈，解决传统数据获取方式存在的问题[23][24] - **提升数据质量**：通过自动化和标准化流程，生成大量、高质量、无偏倚的数据，为人工智能模型训练提供可靠基础[24] - **提升人工智能模型能力**：7×24 小时不间断工作，扩展实验边界，增加数据积累，提升模型预测能力[27] 公司数据挖掘和利用方式 - **结合人工智能和领域知识**：开发“PadSite”工具，将公开数据库和文献中非结构化数据结构化，提取有价值信息[25] 晶泰科技商业模式选择与演进 - **平台服务模式选择考量**：创始人缺乏创新药研发初期所需生物学背景和市场判断经验；人工智能在生物药行业处于早期阶段，自主开发管线失败概率高[29] - **未来发展考虑**：目前不进入临床阶段，大分子药物领域未来不排除向后端发展，若人工智能使药物发现成功率显著提升，将考虑自主开发管线[29] - **商业模式演进阶段**：第一阶段提供工具和技术服务；第二阶段介入早期研发，与外部合作共同开发；第三阶段具备领先研发能力时自主开发产品，目前主要处于第二阶段[31] 公司在材料领域进展 - **日化美妆领域**：开发出多肽分子，临床测试结果可能超越米诺地尔，正与头部日化保健品公司洽谈合作，预计未来一两年带来可观收入[32] - **化工材料领域**：聚焦有机高分子材料和催化剂材料，利用现有能力拓展，未投入大量资源开发新模型[32] 公司未来收入增长预期 - **生物医药领域**：预计到 2028 年前每年实现 50% - 60%的收入增长，有望获得更多高金额交易实现超预期增长[36] 人工智能在生物医药行业应用趋势 - **现状**：主要应用于难成药靶点，新技术拓展多为自上而下推动[37] - **未来趋势**：2028 年之后，若 AI 服务管线在临床和商业上成功，将引发行业顶层变革，高层将更广泛认可人工智能[37] 其他重要但可能被忽略的内容 - **晶泰科技人工智能模型优势**：预测准确率和召回率达 90%以上，高于通用模型；正反应预测能力优于人类科学家，负样本预测能力也强于人类[28] - **大分子药物 PCC 阶段价值量**：通常是小分子药物的 5 至 10 倍[30] - **公司在药物靶点选择策略**：利用内部团队优势，专注主流靶点，在 PCC 阶段或更早取得进展和数据，作为与大型 MNC 谈判筹码[31] - **医药和化工行业研发组织形态差异原因**：医药行业药企 know - how 集中在“做药”，不同靶点关联性不强，需 CRO 服务；化工行业龙头企业产品 know - how 深入，技术多为工艺改进，对信息保密性要求高，不适合 CRO 模式[33][34] - **公司与行业头部企业在材料领域合作模式**：通过合资公司进行产品开发，目前合作集中在非核心产品，验证成功后可能扩展到核心产品，预计 2026 年后合资公司带来大型核心产品[35]