日期 | 股票名 | 调研地点 | 调研形式 |
2025-01-10 | 亚虹医药 | - | 特定对象调研 |
PETTM | PB | 股息率TTM | 总市值 | 换手率 |
---|---|---|---|---|
- | 2.65 | - | 50.16亿 | 1.34% |
营业收入同比增长率(%)(单季度) | 营业收入同比增长率(%) | 归母利润同比(%)(单季度) | 归母利润同比(%) | 净利润/营业总收入 |
151.24% | 151.24% | -0.82% | -0.82% | -141.31 |
销售毛利率 | 销售毛利率(单季度) | 销售净利率 | 销售净利率(单季度) | 毛利 |
78.87% | 78.87% | -141.31% | -141.31% | 0.48亿 |
销售费用/营业总收入 | 管理费用/营业总收入 | 营业总成本/营业总收入 | 归属于母公司的股东权益/带息债务 | 研发费用/总市值 |
100.44 | 124.65 | 251.92 | 11.10 | - |
存货周转天数 | 应收账款周转天数 | 资产负债率 | 利息费用/息税前利润 | 息税前利润 |
45.30 | 94.42 | 12.60% | -0.02% | -0.85亿 |
企业自由现金流量 | 带息债务 | 财务数据报告期 |
业绩预告
公告日期
报告期
|
业绩预告变动原因 |
1.70亿 | 2025-03-31 | - | - |
参与机构 |
澜胜私募,明道私募,天风资管,财通资本,东北证券,汉鸿基金,大岩资本,畅力资产 |
调研详情 |
交流的主要问题及答复内容: 公司介绍了企业情况、公司主要业务进展、主要财务情况以及未来发展规划。 问1:公司APL-1702当前有竞品吗,产品定位是怎么样的? 答:截至目前,在全球范围内尚无针对宫颈高级别鳞状上皮内病变的经Ⅲ期临床试验确证有临床疗效的非手术治疗产品获批上市。APL-1702有望填补从病情发生到充分满足切除手术指征这中间巨大的治疗空白地带,让患者在逆转病程的同时,最大程度地避免或延缓宫颈切除手术带来的风险,不透支未来的手术治疗机会;有望重新定义宫颈癌前病变的治疗目标,使临床治疗从此前的关注切除手术的一次性治疗效果,转变到聚焦疾病的长期管理,并且尤其注意在治疗风险和治疗收益之间取得最大的平衡,在逆转疾病的前提下尽可能避免和推迟损伤性的外科手术治疗。 问2:公司APL-1702跟现有治疗方案的区别。 答:目前宫颈高级别病变的治疗仍以有创性宫颈切除术为主。虽然手术的治疗方式能够切除病变组织,但也带来不良反应和并发症,包括出血、感染、宫颈器质性损伤等,宫颈器质性损伤可能引起早产、流产等生育功能方面的不良结局。近40%的患者术后可能会出现宫颈狭窄的情况,而宫颈狭窄可能导致不孕。此外,手术治疗并不是一劳永逸且没有风险。即便经过手术治疗,仍有病变持续存在甚至复发的风险,HSIL治疗后5年复发风险达8%-16%,后续发生宫颈癌的风险仍高于普通女性(10年内发生浸润癌风险是普通女性的2 ~ 5倍)。因此,宫颈癌前病变需要长期的监测管理,手术治疗后仍要持续随访10至25年。但是,宫颈切除手术可能导致后续阴道镜检查不充分,增加了长期监测漏诊的风险,为长期管理增加难度。而且如果宫颈切除术后再次复发,再次手术难度及风险增大,最终可能面临子宫全切的状况。 相对现有的治疗方案,APL-1702给HSIL患者提供了一个保留完整宫颈、同时逆转疾病进程的机会,能够避免非必要的宫颈切除术或延缓手术,既避免了手术并发症,又不透支未来的治疗机会,能够更好地应对复发。 问3:APL-1702的定价是怎么计划的? 答:目前针对宫颈癌前病变患者以传统手术治疗方法为主,最常见的治疗方式包括宫颈环形电切术(LEEP)和冷刀锥形切除术(CKC),尚未有非手术治疗产品上市。APL-1702未来会参考传统手术治疗的综合费用、产品自身的创新性和药物经济学评价、患者支付能力等多方面因素进行定价。 问4:迪派特与欧优比预计2024年销售额可以达到多少? 答:迪派特、欧优比?于2023年第四季度上市并开始销售,2024年前三季度公司实现营业收入约1.38亿元。公司不断完善团队培训及建立人才培养梯度,通过务实结合卓越的高绩效文化,凝聚团队、提高营销作战能力,为公司商业化的长远发展积累了坚实的人才基础;通过完善营销体系和流程,支持公司自营和招商销售业务向着专业化及学术化的方向发展;通过数字化营销体系建设,积极赋能销售业务及推动营销效率的不断提升;持续分析已商业化产品的竞争形势,及时调整市场策略,并动态调整资源分配,进一步细分目标人群,聚焦细分市场,挖掘市场潜力,在市场准入、平台搭建、客户互动等方面充分准备,为产品的销售持续放量奠定基础,期望在2025年实现迪派特、欧优比?销售收入的快速增长。 |
AI总结 |
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