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]