财务数据和关键指标变化 - 公司在2023年第一季度末拥有5.533亿美元的现金、等价物和银行存款 [40] - 公司计划通过自动化和聚焦核心业务等方式在2023年节省超过2000万美元,2024年将进一步节省 [40][41] - 公司维持了2个新交易协议的指引,并表示最近看到潜在合作伙伴的决策过程有所恢复活力 [41][42] 各条业务线数据和关键指标变化 - 公司目前有5个具有重要经济意义的项目处于临床或IND-enabling阶段,这体现了公司平台的实力 [7][8][9][10] - 公司正在推进内部和合作项目,包括将2个新自有分子EXS74539和EXS73565推进至IND-enabling阶段 [8][9] - 公司已有6个由其生成AI平台创造的新分子进入临床阶段,这是公司实力的体现 [7] 各个市场数据和关键指标变化 - 无相关内容 公司战略和发展方向及行业竞争 - 公司致力于发展以患者为中心的精准医疗方法,利用复杂的原代患者组织样本作为临床前模型 [6][16][17] - 公司结合自身的多组学能力,从靶点识别到临床试验全程使用这种方法 [6][18][19][20] - 公司认为传统细胞系模型无法充分反映疾病复杂性,而原代患者样本模型可以更好地预测临床反应 [16][17] - 公司正在开发利用功能性和多组学数据来发现新靶点和可靠的生物标志物的能力,这是其他公司难以复制的 [29][30][31][32][33][34][35] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 公司保持谨慎乐观,正在执行成本控制措施,同时也在持续投资新技术以保持领先地位 [40][41][42] - 公司相信其差异化的技术驱动方法将带来良好的成果 [44] 问答环节重要的提问和回答 问题1 Alec Stranahan提问 - 公司CTO Garry Pairaudeau认为,到本十年结束,所有新药候选物的设计都将由AI辅助完成,实现这一目标需要解决哪些关键挑战? [48][49] - 公司如何通过设计服务或自主推进管线资产来为股东创造最大价值? [51][52][53] Andrew Hopkins回答 - 公司正在通过将AI设计与物理自动化筛选相结合来推动技术发展,这将有助于更广泛地采用这些技术 [49][50] - 公司认为,理想的Exscientia药物是利用先进计算、机器学习和物理模型设计的高质量精准分子,同时也利用深度学习多模态方法来确定患者筛选策略,两者结合形成一种模型驱动的自适应学习方法 [52][53][54] 问题2 Roger提问 - 公司MALT-1抑制剂EXS73565与J&J同类产品相比有何差异,特别是在UGT1A1抑制方面? [61][62][63][64] Dave Hallett回答 - 公司相信EXS73565对UGT1A1的抑制作用很小,不太可能引起高胆红素血症等副作用,这是一个重要的差异化特征 [63][64][65] - 这一特性对于MALT-1抑制剂可能需要与其他药物如BTK抑制剂联合使用的情况很重要,可以使公司的分子能够以更高的剂量进行给药 [65]