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Lantern Pharma(LTRN) - 2024 Q4 - Earnings Call Transcript

财务数据和关键指标变化 - 2024年第四季度,公司一般及行政费用约为160万美元,高于2023年同期的约130万美元;研发费用约为430万美元,高于2023年第四季度的约360万美元;净亏损约为590万美元,合每股亏损0.54美元,而2023年第四季度净亏损约为420万美元,合每股亏损0.39美元 [62] - 2024年全年,公司研发费用约为1610万美元,高于2023年的约1190万美元;一般及行政费用约为610万美元,略高于2023年的约600万美元;净亏损约为2080万美元,合每股亏损1.93美元,而2023年净亏损约为1600万美元,合每股亏损1.47美元;运营亏损部分被利息收入和其他净收入约140万美元所抵消 [63][64] - 截至2024年12月31日,公司现金、现金等价物和有价证券约为2400万美元,基于目前预期的支出和资本承诺,现有资金预计可支持至少12个月的运营费用和资本支出需求,但公司预计近期需要大量额外资金 [65] - 截至2024年12月31日,公司有10784725股普通股流通在外,有70000股认股权证和1245694股期权待行使,完全稀释后的流通股约为1210万股 [66] 各条业务线数据和关键指标变化 临床药物研发业务 - LP - 300处于2期试验阶段,针对每年40 - 50亿美元的市场机会且市场在增长,Harmonic试验取得初步显著成果,领先队列在从不吸烟的非小细胞肺癌患者中实现了86%的临床获益率和43%的客观缓解率;公司战略拓展至日本和台湾,加速了患者入组,预计2025年第二季度中后期公布更多结果 [14][15][18] - LP - 184和LP - 284的1a期临床试验已成功推进多个患者队列,未观察到与药物候选物相关的严重不良事件;LP - 184在多种实体瘤的1a期试验预计本季度完成入组,目前处于第11队列,在较高剂量水平有早期临床活性迹象;公司已向FDA提交LP - 184在三阴性乳腺癌的1B和2期研究的临床试验方案,预计在美国和尼日利亚开展试验;一项针对复发性膀胱癌的LP - 184研究者发起的研究计划在丹麦启动 [21][23][25] 新兴业务Starlight - 公司推出STAR - 001独特创新的试验设计,利用螺内酯与STAR - 001的合成致死相互作用,在胶质母细胞瘤(GBM)临床前模型中显示出3 - 6倍的细胞敏感性增加,许多肿瘤模型显示完全根除肿瘤且复发率极低;STAR - 001在GBM中无论MGMT状态如何都显示出抗肿瘤活性 [38][41][42] AI平台业务 - RADR平台扩展到超过1000亿个肿瘤特定数据点,能够进行多维度分析,识别基因组特征、药物反应和潜在联合策略之间的非明显关系,已直接推动生物标志物发现计划,如PTGR1 [56][57] - 公司专利待批的血脑屏障通透性预测算法在治疗数据公共排行榜上排名前五,每小时可处理约10万个分子,有望成为首个向药物开发者公开的智能AI,目前正与多家机构和脑肿瘤小组进行深入讨论以应用该算法 [48][49][50] - AI驱动的抗体药物偶联物(ADC)开发模块确定了82个有前景的靶点和超过290个靶点 - 适应症组合,许多已在临床前和临床试验中得到验证,该模块可将临床前开发时间缩短三分之一到一半,成本降低一半以上 [53][54] 公司战略和发展方向及行业竞争 - 公司致力于利用计算和AI驱动的方法,在肿瘤药物发现和开发领域进行创新,以提高效率和精准度,为投资者和患者带来显著回报 [7][8] - 公司计划推进多个临床项目,包括LP - 300、LP - 184和LP - 284等药物的临床试验,并期待获得更多临床数据和积极结果,以推动药物的进一步开发和商业化 [13][25][69] - 公司将RADR平台向智能AI方向发展,通过部署智能架构和接口,实现自主决策、分析复杂生物数据集和执行复杂工作流程,有望将临床前开发成本降低60% - 80%,同时提高早期和后期开发阶段的成功率 [77][78][80] - 公司计划将血脑屏障通透性预测算法、ADC开发模块等AI模块推向市场,与生物制药合作伙伴合作,为其提供有价值的协作资产,以克服药物开发瓶颈 [80][81][82] - 与同行相比,公司的烧钱率远低于其他公司,但在多个分子推进到临床试验和平台发展方面取得了显著进展 [11] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 公司认为计算和AI驱动的方法在大型和新兴制药公司的药物发现和开发中越来越重要,随着行业成熟并采用以AI为中心、数据为先的药物开发方法,公司的创新使用AI和机器学习有望带来显著回报 [7][8] - 公司对AI在医学领域的发展持乐观态度,认为AI的黄金时代正在加速,通过整合智能能力,公司的AI雷达平台将从分析平台转变为真正的开发合作伙伴,帮助更快地为患者提供改变生活的疗法 [83][85][86] - 公司相信其方法是开发癌症疗法的未来方向,数据可用于加速项目、降低风险识别、识别组合和患者群体,并更快地将改变生活的药物带入实际试验 [87] 其他重要信息 - 公司在2024年第四季度成立了科学顾问委员会,由神经肿瘤学领域的专家组成,将为STAR - 001的开发提供战略指导 [43][44][45] - 公司目前有24名员工,主要专注于领导和推进研究及药物开发工作 [67] 总结问答环节所有的提问和回答 问题1: 亚洲与美国的患者入组速度和质量相比如何 - 亚洲的入组速度比美国快2 - 4倍,从启动到首位患者入组的时间更快,且速度还在加快,预计今年最终会快3 - 4倍 [90][91] 问题2: 在ADC领域,借助RADR平台,用另一种免疫疗法替代有毒有效载荷的机会如何 - 用小分子免疫调节剂进行抗体偶联是可能的,未来可能会看到更多创新,包括多有效载荷和双特异性多有效载荷的设计,但测试这些复杂架构在非人类灵长类动物中的方法是需要解决的挑战 [91][92][93] 问题3: 今年晚些时候HARMONIC试验更新的预期情况如何 - 公司在亚洲和美国招募了大量患者,临床获益趋势持续;预计在第二季度中后期有下一次数据读出,关键数据将在达到30个事件时公布,届时将决定是否进行更大规模的试验,并为资产合作提供信心 [99][100][101] 问题4: ADC项目接下来应该关注什么 - 随着时间推移会有更多临床前数据,还将宣布与使用公司ADC AI平台作为分析工具的团体的合作 [105] 问题5: LP - 184原计划在第四季度提供结果,后推迟,何时会提供结果 - 原预计在剂量水平9或10达到最大耐受剂量(MTD),但入组进展到更高剂量水平,增加了时间;目前处于第11、12队列,每个队列约需一个月,且未观察到严重不良事件,开始看到治疗效果,因此结果推迟 [107][108][109] 问题6: 第11和12队列的剂量是多少 - 第12队列的剂量是0.61毫克/千克,剂量水平增加幅度为25% [124][126] 问题7: STAR药物何时用于儿科 - 公司正与POETIC联盟密切合作,接近达成儿科脑癌的协议,预计今年中晚期可能会看到相关进展,需获得适当批准 [111][112] 问题8: 与其他公司签署发现新药的协议还缺少什么 - 作为小公司,科学家和数据工程师资源有限,目前专注于自身管道;若要与其他公司合作,需要对方给予足够的分子股权或显著的补偿,以确保对股东有价值;公司计划将一些简单的初始分析模块通过智能AI架构推向公众 [113][114][116] 问题9: 公司是否与亚马逊联系过 - 公司与亚马逊进行了多次讨论,但可能未达到合适的层面;公司向亚马逊介绍了大型制药公司与药物开发者需求的差异,公司解决的问题更多是计算密集型而非单纯的数据存储密集型;公司希望与能帮助与大型科技公司进行对话的伙伴合作,将智能AI架构公开也是为了推动此类对话 [118][119][120]