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一、公司2024年三季度业绩基本情况介绍
报告期内,公司DEL、TPD、STO技术平台商业项目稳中有进,英国子公司Vernalis(R&D)Limited的FTE(全时当量服务)收入和项目里程碑收入均大幅增长,带来了FBDD/SBDD业务板块的收入同比显著提升。
公司第三季度实现营业收入1.04亿元,同比增长14.96%;归属于上市公司股东的净利润1,992.26万元,同比增长59.82%;归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润1,525.23万元,同比增幅为39,114.40%。 
2024年1-9月,公司实现营业收入2.98亿元,同比增长21.38%;归属于上市公司股东的净利润3,012.03万元,同比增长64.71%;归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润1,731.19万元,同比增幅达到6,831.94%;经营活动产生的现金流量净额9,896.39万元,同比增加50.41%;研发投入5,165.20万元,占营业收入17.32%。
二、 问答环节
问题1:最近看到辉瑞官网公布的跟先导还有其他几家跨国药企组建全球首个DEL联盟的消息,能具体说说这是什么合作吗?
回答:10月初辉瑞官网发布文章《Pharma Peers Unite to Build DNA-Encoded Libraries》,介绍了阿斯利康、百时美施贵宝、强生、默沙东、辉瑞、罗氏等国际药企携手成都先导组建全球首个DNA编码化合物库(DEL)联盟的相关事件,这个联盟旨在通过创新合作模式,共享资源,更加高效地构建DEL库,分享构建DEL库的最佳实践,加速推进药物发现与开发。DEL联盟汇聚各方优势资源,将持续构建更具价值、更加多样化的DEL库,并有效促进DEL技术的创新迭代,同时加速药物创新,最终惠及全球广大患者。
DEL联盟里各成员共享构建联盟DEL库的预算、购买用于建库的商业或非商业分子砌块,以及开发新DEL库的想法;但不涉及靶点信息、任何药物开发具体细节,以及各自将如何利用联盟DEL库的计划。该联盟可以开发覆盖特定化学空间的聚焦化合物库,可以分享构建DEL库的最佳实践和经验,同时正在研究如何利用机器学习(ML)来消除假阳性。
成都先导是DEL技术开发及其在小分子新药研发领域应用的全球领导者,公司丰富的DEL技术领域经验以及多年高效的成果交付能力使其作为唯一技术服务供应商加入DEL联盟,为联盟的DEL库建设项目提供强有力的支持。
目前DEL联盟的成员有:阿斯利康、百时美施贵、强生、默沙东、辉瑞、罗氏以及DEL服务供应商:成都先导。DEL联盟的成立标志着制药公司之间扩大合作迈出了重要一步。同时自从DEL联盟成立以来,已经收到了许多其他同行公司有意加入的询问,联盟初步成立运行,后续是否要扩增成员还需要联盟成员商议确定。
问题2:并购基金的进展?
回答:公司于8月28日与成都科创投及策源资本,共同投资设立成都蓉创先导股权投资基金。该基金的设立模式区别于传统产业引导基金,主要聚焦于利用成都先导在生物医药领域的优势进行上下游并购,其核心目的是为成都先导在生物医药领域的潜在并购活动提供多元化的支付手段和管理结构。该基金已于2024年9月完成工商注册,目前正在中基协备案流程中。
问题3:公司正在建设DEL+AI+高通量DMTA分子优化方面的能力平台,与其他采用传统的化合物优化方法的企业,以及采集互联网和文献数据训练的AI相比在数据上有什么核心差异和优势呢?
回答:在早期药物发现中,通过迭代式的“设计-合成-测试-分析”(DMTA)循环模式来优化分子结构及其各种生物活性以及成药性属性是产生临床前候选化合物的核心。这一循环的推动力量源自于化合物的合成过程产生的数据。传统的DMTA循环通常需要通过人工协调,将化合物的制备工作分配给合成、分析、分离、表征和生物评价等高度专业化实验室,这种方式受传统药物化学效率的限制,给多化合物批次性的同步整体数据驱动的药物优化带来了一定困难。因此,提供更多、更快、更高质量、更加及时的数据解决方案成为优化药物发现技术的关键,从而加速对临床前候选分子的评估过程。
成都先导一直持续关注并不断探索AI在创新药物发现及优化上的应用。公司自主设计并搭建了一个全方位的化合物优化平台,该平台整合利用自动化平行合成、自动化分析与高通量纯化、自动化高通量制板等行业前沿技术,同时结合AI/ML数据驱动的合成路线规划,以迭代式的“设计-合成-测试-分析”(DMTA)循环模式加速临床前候选药物发现及优化过程。
成都先导的DEL+AI+高通量DMTA平台的特点在于:利用DEL在新分子构建和发现上的优势,大量的难成药靶点发现了全新结构的活性分子,目前已有超53类靶点类型、数百个DEL筛选项目的真实实验数据(这些数据在公域无法获得),这些数据:1)均为在标准流程下产生的高质量实验数据;2)实验数据不依赖于蛋白质的三维结构;3)筛选靶点均为药物行业在研靶点,并且多样性丰富。因此,公司将多年积累的DEL筛选海量数据用于机器学习(ML)、AI大模型的训练和迭代,可以更加有效地在非DEL空间预测化合物活性、成药性等,进一步扩大可探索的化合物空间以及加快化合物的优化过程。DEL技术产生的高质量的真实实验数据,为AI训练提供了可靠且独特的数据资源,再加上高通量的DMTA平台快速高效的运转,干湿实验室的结合,可以让AI的结果快速得到验证以及产生新的数据促进AI的升级。因而能形成从靶点开始,到苗头化合物产生,再到先导化合物优化至临床前候选物这一链条的完整的数据流,以期能够为众多难成药靶点提供创新、快速、高效且可靠的临床前候选物解决方案。
问题4:公司自研管线的情况?临床项目的规划?
回答:新药管线方面,公司在进行聚焦调整后,截至报告期末,共有3个项目处于I期临床阶段,2个项目处于IND申报准备阶段,2个处于临床前候选化合物(PCC)确认阶段。其中,HG146(晚期实体瘤适应症)已完成I期临床并确定RP2D(临床II期推荐剂量)及差异化适应症,目前II期临床正在筹备中。
随着公司的药物发现与优化平台的持续完善,我们希望能孵化出更多创新药物自研项目,并计划在确保科学严谨和合规性的基础上,稳步推进这些项目至临床试验的关键阶段。同时,公司正在积极且审慎地评估与外部合作伙伴的潜在合作机会,以期通过实现部分新药管线的商业化转让,达到市场潜力的最大化,并优化我们的资源配置策略。
问题5:早期通过DEL筛选授权给客户的IP项目推进情况?
回答:由于涉及客户的商业机密,我们只能对外披露几个客户已经在公开领域公布的信息:
(1)目前在公开信息里,BioAge使用成都先导的DNA编码化合物库技术(DEL),发现了一系列新颖高效的NLRP3抑制剂,这是进展最快的,根据BioAge的官网信息,目前NLRP3抑制剂项目处于IND Enabling(临床试验申请)阶段。
(2)辉瑞在9月份发布的文章里面披露的PAD2,也是利用成都先导的DEL技术筛选到的新颖分子,该分子主要是针对变构位点的抑制剂。相关研究发表在《ACS Chemical Biology》上:
https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acschembio.4c00397
(3)Schrodinger(薛定谔)公司利用成都先导DEL库筛选的WEE2项目进展到Lead(先导化合物)阶段。
(4)2012年诺贝尔化学奖得主Brian Kobilka教授的课题组,通过成都先导的DEL库筛选,为阿片受体项目发现了多个系列的新颖正变构调节剂、负变构调节剂以及拮抗剂。
问题6:先衍生物在小核酸管线的一些进展?
回答:公司参股子公司先衍生物是一家核酸药物公司,主要专注核酸新药项目的研究与开发,通过独立的融资或项目开发及转让等方式来推进核酸药物管线。
先衍生物在小核酸领域陆续形成了一系列产品管线,采用了肝脏和肝外递送体系。进展比较快的有两个,第一个是ANGPTL4的反义核酸产品,是全球首个靶向ANGPTL4的临床新药,长效降低甘油三酯的同时改善胰岛素抵抗,已经于2024年第一季度IND获批,目前正在开展临床Ⅰ期试验。第二个是靶向AGT的siRNA药物,适应症为高血压及相关心脑血管疾病,IND申报已经于2024年8月获得国家药品监督管理局(NMPA)药品评审中心(CDE)受理。此外,未来先衍生物的管线计划还会继续向代谢、炎症、自免慢病领域延伸。
问题7:子公司Vernalis业务实现大幅增长的原因?公司如何展望后续milestone收费的持续性?
回答:英国子公司Vernalis (R&D) Limited团队在FBDD/SBDD领域深耕近20年,在药物研发项目上与其他生物制药技术公司及学术合作伙伴达成了许多深度合作,其主要商业合同计价模式是基于FTE(全时当量服务)的前期收费加上基于项目进展取得阶段性成果后的后期里程碑收入(milestone fee)。2024年第三季度,随着研究项目的顺利推进,Vernalis的FTE(全时当量服务)收入和项目里程碑收入均有大幅增长,带动FBDD/SBDD业务板块的收入同比实现显著提升,带来净利润的增加。
公司目前正积极推进双方团队的研发协同和商业协作,促进国内研发团队与Vernalis进行双向赋能,提升商业项目的后续成功率以及执行效率,以期达到持续增加里程碑收入。

根据成都先导的药物开发股份有限公司2023年年报，公司目前正在打造基于分子片段和三维结构信息的药物设计技术、寡聚核酸新药研发平台相关技术、靶向蛋白降解平台相关技术这三大技术平台，有望成为未来业绩的增长引擎。此外，公司也在积极推进双方团队的研发协同和商业协作，促进国内研发团队与Vernalis进行双向赋能，提升商业项目的后续成功率以及执行效率，以期达到持续增加里程碑收入 。

总体来说，成都先导公司的业务以DEL技术为主要核心，同时在打造基于分子片段和三维结构信息的药物设计技术、寡聚核酸新药研发平台相关技术、靶向蛋白降解平台相关技术这三大技术平台方面取得了一定的进展 。