智通财经APP获悉，招商证券香港发布研报称，首次覆盖和誉-B😁(02256)，予以增持评级，通过DCF方法计算，公司合理股😍权价值为210亿港元，对应未来12个月目标价32.5港元。该🚀行看好公司长期发展潜力和高效的小分子开发能力，预计公司202😴5-2027年营业收入分别为6.8/5.2/6.3亿元人民币😀。 招商证券香港主要观点如下： 商业元年：和誉开😡发的匹米替尼作为全球疗效最优CSF-1R小分子，即将在中美两💯地上市，给公司带来持续销售分成。公司积极布局FGFR和KRA😉S两大重要靶点家族，FGFR4作为晚期临床资产有望成为肝癌领🤯域全新靶向小分子 匹米替尼：该行预计默克全球销售有望达😢15亿美元峰值，为和誉提供持续现金流 在CSF-1R抑😎制剂的开发中，和誉通过高效严谨的临床推进，已经展示了TGCT😆全球最佳的疗效，安全性和响应率均优于同类分子。该分子目前是德😊国默克管线中最重要的后期资产，经过23年12月的首次授权合作😀，25年4月的行权扩大全球合作区域，以及两笔7,000万/8😍,500万美元的付款，已经为和誉带来了逾1.5亿美元的现金收🥳入。该行认为默克对该分子寄予厚望，有望在全球做到接近15亿美❤️元峰值销售收入（为公司指引上沿）。基于合作协议，和誉后续还将😢获得来自默克的研发里程碑付款及销售里程碑付款，以及上市之后的😀销售分成。这是由中国药企研发的第一款成功进入全球制药巨头商业😢化阶段的全球最佳小分子药物，和誉为国内小分子研发型生物技术企🔥业的国际化和商业化树立了发展路径。 深度探索FGFR和🙄RAS两大类靶点，FGFR驱动下一轮新产品周期 肿瘤免😡疫治疗虽已取得突破进展，但有一些细分类别，依然存在较低响应率👏和较短生存期的问题。尤其在中国高发的肝癌和胃癌领域，肿瘤免疫⭐治疗带来的生存获益相对有限，目前肝癌依然是我国五年生存率较低🙄的癌症类别。该行认为靶向特定重要靶点的小分子药物或新型药物类🤗别（如PROTAC或分子胶）有望成为解决这类型癌症未满足的重🙌要方案。和誉在FGFR靶点领域深耕十年，目前深度布局选择性F😴GFR4抑制剂（ABSK011，针对FGF19过表达肝癌）、😂FGFR2/3抑制剂（针对胃癌和软骨发育不全）等。其中FGF❤️R4选择性小分子抑制剂依帕戈替尼已进入关键性注册临床三期研究😅，针对接受过免疫检查点抑制剂和多靶点酪氨酸激酶抑制剂治疗失败😂的FGF19过表达晚期肝细胞癌患者。全球约30%的肝细胞癌患😉者存在FGF19过表达，目前尚无FGFR4抑制剂获批上市。如🥳果该临床试验取得成功，将是全球首款针对FGFR4靶点的选择性⭐靶向抑制剂。此外，目前全球针对RAS靶点的研发也如火如荼，除🔥了较早实现突破的G12C靶点，和誉选择性布局了G12D和pa🚀n-RAS两款早期分子，未来将为公司在肿瘤精准诊疗提供更多的🤯联合用药方案。 丰富早期管线，为公司长期发展奠定坚实基😊础 公司构建有22款候选药物的产品管线，包括12款临床👍阶段的资产和10款处于临床前的分子。该行认为公司作为小分子研🌟发平台型公司，在很多方面既能体现出其对前沿靶点的领先认知，也😢逐渐形成了完善的临床开发能力。因此即使股价从底部已经有较大涨🌟幅，该行仍然认为公司未来的下一代FGFR抑制剂，RAS相关靶💯点以及口服PD-L1小分子（ABSK043）通过更好的数据披🙌露和潜在的BD交易，将进一步超市场预期。 【免责声明】🤗本文仅代表作者本人观点，与和讯网无关。和讯网站对文中陈述、观😉点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任🚀何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。邮😆箱：news_center@staff.hexun.com 😎返回搜狐，查看更多

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近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多