高盛小幅调高诺诚健华目标价至19.93港元，奥布替尼销售表现强劲
高盛研究团队发布报告指出，诺诚健华（09969）2023年第四季度奥布替尼（Orelabrutinib）销售金额达3.9亿元人民币，同比增幅27%，预计2025年销售额将同比增长41%，与公司先前预期相符。得益于第四季度约8.37亿元人民币的合作收入，该公司2025年实现盈利，比原计划提前两年。高盛维持对诺诚健华H股的“买入”评级，并将目标股价从19.91港元微调至19.93港元。报告中管理层表示，即便不考虑新业务拓展交易，公司对2026至2027财年盈利仍充满信心，并强调在达成2025年盈亏平衡后，运营
中药行业经营格局深度剖析：头部企业优势显著，中小药企面临挑战
炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！ 近期，多家中药上市公司发布了2025年度财务报告。截至目前，已有11家中药企业披露了年报数据。本文通过对东阿阿胶、华润江中、健民集团等已公布数据企业的2024-2025年全维度经营数据的深入分析，从企业规模、研发投入、盈利能力、运营效率、人才激励五大关键维度，全面梳理行业发展格局，定位各企业指标的领先与落后阵营，为产业发展与投资决策提供数据支持。 企业规模：梯队分化明显，中小药企差距悬殊 员工总数是衡量企业生产能力、市场布局和产业链
中金维持九方智投控股评级 上调目标价
中金发布研报称，维持九方智投控股（09636）跑赢行业评级，考虑市场波动，予目标价45港元，对应20x/15x 26/27eP/E及46%的上行空间，当前交易于13x/10x 26/27eP/E。九方智投25年营业收入同比+49%至34.3亿元，净利润同比+238%至9.2亿元、符合市场预期，调整后净利润（扣除以股份为基础的薪酬开支）+192%至10.2亿元。拟派发末期股息1.7亿港元、每股0.36港元，考虑中期已派发则合计约4.1亿港元。 该行称，公司25年付费用户数同比+59%至28.9万人，总订单金
AI医疗革命:医疗健康领域的重塑力量
2026年，人工智能不再是医疗领域的遥想，而是正在深刻改变疾病预防、诊断和治疗的各个环节。从蛋白质结构预测到药物研发，AI技术正在加速医疗行业的变革进程。 近年来，AI在医学影像诊断领域取得了显著进展。多项临床研究表明，AI辅助诊断系统的准确率在肺癌、乳腺癌和糖尿病视网膜病变等疾病的早期筛查中已达到或超过专业医生水平【参考】。 关键进展： AlphaFold 3模型在蛋白质结构预测领域实现了重大突破，能够预测蛋白质与生物分子的相互作用，准确率高达95%以上【权威】。 医疗应用价值： 通过机器学习算法分析海
外资大行共振推荐基石药业 最高目标价定20港元 CS2009潜力凸显
近来，数家海外券商推出分析文章，对基石药业-B（02616）重点研发药物CS2009的试验结果及市场潜力表示肯定。具体而言，杰富瑞保持“买入”建议，定价20港元；高盛同样维持“买入”观点，定价9.44港元。报告强调，这种PD-1/VEGF/CTLA-4三抗CS2009在不同疾病领域显示优异效果与安全记录，可能推动公司对外合作及市值修复。 依据临床试验表现，CS2009于I/II阶段研究里显露出显著优势。杰富瑞分析称，对于早期非小细胞肺癌治疗，面向PD-L1 TPS≥50%患者群体中，单方用药客观缓解率（O
ADC精准革命：AI助力患者识别新焦点
ADC疗法竞赛中，AI患者识别成关键，Tempus携手Daiichi Sankyo，AI嵌入ADC研发，病理影像与临床数据结合，智能提升。双方合作，目标明确——优化生物标志物，精确患者分层，AI驱动标志物发现，助力ADC疗效预测。Tempus利用AI革新ADC研发，实现高效、个性化，引领行业转型。为何AI标志物至关重要？ADC依赖特定人群，AI助寻靶标，优化试验设计。Tempus-First Three Co.合作，验证AI模型，优化选择，提升成功率。这对ADC策略意义重大，显示AI正从辅助工具跃升为研发
英矽智能携手礼来启动AI制药全球授权合作
英矽智能（03696）对外披露，公司已同礼来（Eli Lilly and Company）建立药物研发及授权伙伴关系，双方将依托英矽智能的AI制药技术，推动多领域创新疗法的快速研发与应用。 依据合作协议，礼来将取得特定适应症相关新型口服药物的全球独家授权，该药物目前处于临床前阶段，有望成为“同类最佳”产品。同时，双方将整合英矽智能Pharma.AI平台的技术优势与礼来在研发及疾病领域的专业经验，针对礼来指定的靶点展开多项联合研发项目。 协议规定，英矽智能可获得1.15亿美元预付款，并在后续达成开发、审批及
AI重构药物创新：6家企业引领科技制药新时代
在全球医药创新的激流中，AI与药物研发的深度结合正成为行业变革的关键。近期，礼来与AI制药先锋英矽智能签订了一项价值27.5亿美元的合作协议，预示着AI制药从理论探索步入商业应用的新纪元，英矽智能首获1.15亿美元的前期投资。这一新兴领域利用AI技术加速药物的发现至临床过程，与传统方法相比，它利用机器学习等先进技术显著缩短研发周期、降低成本，并提升成功率。传统上，新药研发耗时10-15年，耗资逾20亿美元，成功率不足一成，AI的介入有望将成功率提升至20%，并缩短研发时间30%以上。AI在药物研发的各个环
首季业绩预告发布，多企增幅逾百，峰值32倍
【推荐阅读】一季度业绩预告加速披露 近九成公司预喜 2026年首季结束之际，A股市场迎来首批上市公司一季报业绩预告密集披露期。 21快讯记者据同花顺(300.920, 4.08, 1.37%)iFinD统计，截至3月29日，已有18家企业率先公布一季度“成绩单”。在市场整体向好态势下，业绩预增成为主流，其中预增企业10家，略增企业5家，扭亏企业1家，预喜企业合计占比88.89%；仅2家企业预计续亏，整体业绩预期乐观。 从增长幅度看，高增长标的集中于机械设备、医药生物及基础化工三大领域，量价齐升是业绩增长核
资本市场新动向：‘轻资产、高研发投入’认定标准扩围解读
■安宁 3月27日，中国资本市场迎来了一项针对‘新质生产力’的重要制度调整。上海证券交易所、深圳证券交易所分别发布了《上海证券交易所发行上市审核规则适用指引第6号——轻资产、高研发投入认定标准（2026年修订）》和《深圳证券交易所股票发行上市审核业务指引第8号——轻资产、高研发投入认定标准（2026年修订）》，将现行创业板、科创板适用的‘轻资产、高研发投入’认定标准扩展至两市主板公司。 这一举措看似只是再融资规则的小幅修改，实则是资本市场服务实体经济的一次精准扶持。今年《政府工作报告》明确提出，加强科技创
AI驱动研发效能提升实战
大家好，我是玄姐。PS：OpenClaw之后，SDD是什么？如何在企业中应用？有哪些应用场景？具体案例今晚直播详解，欢迎预约观看。低价值区：简单重复任务，可忽略提效区（可控范围）：熟悉领域，标准化流程，是我们应重点关注的学习区：需探索新知识，风险较高危险区：复杂且不熟悉，容易失控AB测试推广/撤下管理开关清理安全漏洞修复星环日志报警管理需求解析：理解用户自然语言需求工具选择：动态选择合适的服务器（代码库、AB平台、开关中心等）上下文整合：结合代码规范、历史经验、环境规则代码生成：基于约束条件生成变更验证部
AI深度赋能药企：从研发到合规的全链变革
3 月 18 日，备受业界关注的“2026 CMAC创新药物医学大会暨展览会”在苏州国际博览中心正式拉开帷幕。本届大会以“创新智变，首创领航”为主题，汇聚 6500+ 来自监管机构、跨国与本土药企、临床研究机构及产业链上下游的专业人士参会交流。大会为期三天，设 120+ 分论坛，累计 1300+ 讲题，数百名行业大咖分享最新制药医学智慧，除此之外，还同步开设 200+ 家医药行业展览区，全方位覆盖医药创新领域前沿趋势与实践成果。就本届 CMAC 大会中的人工智能相关内容来说，不同于以往的空谈概念，本次大会
中国创新药出海加速，一季度揽金超4100亿
2026年首季，中国创新药产业迎来强劲开局。 3月28日，国家药监局公布最新数据，2026年第一季度中国创新药对外授权交易总额突破600亿美元（约合人民币4146亿元），接近2025年全年1356.55亿美元的一半，延续了在全球BD（商务拓展）市场的强势表现。同时，新药审批也传来好消息：截至3月27日，国家药监局已批准10款创新药上市，其中8款为国产，创下同期新高。 产业端的积极进展迅速传导至资本市场。3月27日，恒生港股通创新药指数上涨6.1%，板块内多只龙头股涨幅逾10%，显示出市场对中国创新药前景的
参半冲刺港股IPO：高额营销投入与研发短板
炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！ 【导读】参半母公司小阔科技向港交所递表 中国基金报记者 夏天 在口腔护理市场竞争激烈的情况下，老牌企业两面针因增长乏力面临易主，而新兴品牌参半则凭借“流量”优势准备在香港上市。 3月27日，参半的母公司——深圳小阔科技股份有限公司（以下简称小阔科技）向港交所提交了招股说明书，招银国际担任独家保荐人。 自2018年推出首款“不像牙膏的牙膏”以来，仅用了8年时间，小阔科技就在2025年的营收达到了24.99亿元，在中国口腔护理产品市场排
杨植麟展望AI研发新纪元
3月25日，月之暗面创始人杨植麟在2026中关村论坛年会全体会议上发表演讲。杨植麟表示，大模型的核心在于将能源转化为智能，规模化是AI发展的关键基础，但规模化并非简单增加算力与能源，而是以提升效率为核心。为此，Kimi从三个方面制定规模化策略：Token（词元）效率、长上下文处理和Agent（智能体）集群，在有限资源中实现智能最大化。杨植麟指出，有效数据量是有限的，提高Token效率意味着采用更优网络架构与优化器，从相同数据中学习更多智能。同时，Kimi通过自主研发的Kimi Linear架构扩展长上下文