医药行业月报25/05：聚焦2025ASCO，国产新药再创历史-摩熵咨询(原药融咨询)

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AI精读报告

报告摘要

　　摘要：

　　2025ASCO年会启幕，国产新药入选数量再创新高。2025年美国临床肿瘤学会（ASCO）年会于2025年5月30日至6月3日在美国芝加哥举行。今年ASCO年会由中国学者主导并入选的研究摘要达74项，包括34项口头报告、32项快速口头报告、8项临床科学研讨会，入选的国产新药数量继2024年55项后再创历史新高，其中备受关注的最新突破摘要（Late-BreakingAbstract，LBA）数量达11项，覆盖瘤种广泛且涉及多项最新前沿技术。截至2024年6月3日，ASCO2025摘要已陆续公告完毕，众多国产重点品种披露核心临床数据，引发资本市场高度关注。

　　多款国产新药披露亮眼数据，肿瘤治疗领域迎来新突破。2025年ASCO会议国产创新药成果较多，我们认为以下管线值得关注：信达生物PD-1/IL-2α双融合蛋白针对免疫经治的晚期NSCLC、“冷肿瘤”MSS结直肠癌、晚期恶性黑色素瘤等展示出显著优于现有疗法的临床数据，有望成为后线难治肿瘤的标准疗法；CLDN18.2ADC针对后线晚期胰腺癌观察到良好的疗效和安全性，为攻克胰腺癌开辟新路径。泽璟制药DLL3/DLL3/CD3三抗针对三线及以上小细胞肺癌显现出优异的抗肿瘤活性，作为全球首创分子具备成为同类最佳疗法潜质。科伦博泰TROP2ADC单药治疗一线TNBC已达到其他TROP2ADC联合免疫治疗或免疫治疗联合化疗的水平；迈威生物Nectin-4ADC联合PD-1一线治疗转移性尿路上皮癌疗效横向比较优于海外同靶点已获批治疗方案。

　　医药行业表现弱于沪深300。截至2025年6月5日，医药行业一年滚动市盈率为34.47倍，沪深300为12.56倍。医药股市盈率相对于沪深300溢价率当前值为174.35%，历史均值为167.86%，当前值较2005年以来的平均值高6.49个百分点。2023年初至2025年6月5日，SW医药生物指数下跌14.00%，沪深300上涨0.15%，医药板块相对沪深300收益低14.15个百分点。

　　投资建议：医药板块经历较长时间调整，整体估值处于较低水平，且公募持仓低配，2025年在支持引导商保发展的政策背景下，支付端有望边际改善，创新药械有望获益。我们认为医药行情将迎来持续性修复，结构性机会依然存在，从短期和中长期确定性增长角度来选择标的，我们看好创新药产业链在今年持续良好表现。建议关注创新药及创新药产业链、创新器械、药械出海、第三方医检及细分行业龙头个股。

　　风险提示：政策推进不及预期的风险、医保控费及集采降价超预期的风险、创新药及创新器械企业融资困难的风险、医疗需求复苏不及预期的风险。

中心思想

本报告基于提供的目录（仅包含符号“⚫  ”），缺乏具体数据和市场信息，无法进行有效的市场分析。因此，本报告将重点讨论在缺乏数据的情况下，如何进行市场分析以及可能面临的挑战。核心观点如下：

数据缺失对市场分析的严重影响： 缺乏具体的市场数据（例如销售额、市场份额、消费者偏好等）严重限制了对市场现状、趋势和未来发展方向的准确判断。任何基于此目录的市场分析都将是推测性的，其可靠性极低。
数据收集的重要性： 有效的市场分析依赖于高质量的数据。未来工作应优先收集全面的市场数据，包括但不限于产品销售数据、竞争对手信息、消费者调研结果、宏观经济指标等。
替代性分析方法的局限性： 在缺乏直接数据的情况下，可以尝试使用一些替代性分析方法，例如专家访谈、案例研究等，但这些方法的结论往往具有主观性和局限性，无法替代基于数据分析的客观结论。

主要内容

由于输入信息仅包含符号，无法提取任何一级或二级目录，因此无法按照报告格式提取并总结报告内容。本节将讨论在面对这种数据缺失情况下的应对策略。

应对数据缺失的策略

在缺乏具体市场数据的情况下，我们可以采取以下策略来尽可能地进行市场分析：

假设前提下的推测性分析： 基于对相关行业的了解和经验，我们可以设定一些合理的假设前提，并在此基础上进行推测性分析。例如，如果“⚫”代表某种产品，“”代表某种渠道，“”代表某种目标客户群体，我们可以推测这些符号之间可能存在的关联，并尝试构建一个简单的市场模型。然而，这种分析方法的可靠性非常低，其结论仅供参考。
补充数据收集计划： 最有效的应对策略是立即制定并执行数据收集计划。这需要明确需要收集哪些数据，如何收集这些数据，以及如何确保数据的质量和可靠性。数据收集方法可以包括市场调研、问卷调查、数据挖掘、公开信息收集等。
寻求外部专业咨询： 如果内部缺乏进行市场分析所需的专业知识和资源，可以寻求外部专业咨询机构的帮助。专业的咨询机构拥有丰富的市场分析经验和数据资源，可以提供更可靠的市场分析报告。

数据缺失带来的挑战

数据缺失对市场分析带来的主要挑战包括：

结论的不可靠性： 任何基于不完整或缺失数据的分析结论都将不可靠，甚至可能导致错误的决策。
分析的局限性： 缺乏数据将限制分析的深度和广度，无法对市场进行全面的了解。
预测的准确性降低： 基于不完整数据的市场预测将缺乏准确性，增加决策风险。

总结

本报告基于仅包含符号的输入信息，无法进行有效的市场分析。报告重点讨论了数据缺失对市场分析的严重影响，并提出了在缺乏数据的情况下可以采取的应对策略，包括假设前提下的推测性分析、补充数据收集计划以及寻求外部专业咨询。然而，必须强调的是，任何基于现有信息的分析都将具有极大的局限性和不确定性。为了进行有效的市场分析，必须立即着手收集全面的市场数据，并采用科学的分析方法。只有这样才能为企业决策提供可靠的依据，降低风险，并最终实现商业目标。

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