干货早知道，投资有方向
主讲人介绍
纪晓天
上银基金权益投研部高级研究员
普渡大学学士，哥伦比亚大学硕士。擅长产业趋势研究，把握产业前沿动态，目前主要研究方向为医疗器械、消费医疗、美护。于2020年6月加入上银基金。
一． 市场概况（3.10-3.14）
近一周（3.10-3.14），上证指数上涨1.39%，创业板指上涨0.97%，沪深300上涨1.59%，中证500上涨1.43%，中证A50上涨2.38%，科创50下跌1.76%。风格上，消费、金融表现相对较好，成长、稳定表现较差。从申万一级行业看，表现相对靠前的是美容护理（8.18%）、食品饮料（6.19%）、煤炭（4.84%）、纺织服饰（3.95%）、社会服务（3.71%）；表现相对靠后的是计算机（-1.36%）、机械设备（-0.68%）、电子（-0.62%）、房地产（0.48%）、通信（0.60%）。
二、热点聚焦
2月美国CPI数据点评
2月美国CPI同比2.8%，预期2.9%，前值3%；CPI环比0.2%，预期0.3%，前值0.5%；核心CPI同比3.1%，预期3.2%,前值3.3%；核心CPI环比0.2%，预期0.3%，前值0.4%。
主要分项均走弱，带动2月美国CPI全线低于预期：美国CPI同比较前值边际走弱（3.0%→2.8%），结束此前连续4个月上升趋势，环比读数大幅下降（0.5%→0.2%）。从主要分项看，食品项环比边际走弱（0.4%→0.2%）；能源项环比大幅走弱（1.1%→0.2%），缘于2月油价大幅走弱；核心商品环比略降（0.3%→0.2%），其中服装（0.6%）、酒精饮料（0.5%）仍相对坚挺，其余项则明显偏弱，2月份数据暂未大幅受到特朗普加关税政策冲击，但后续走势仍待观察；核心服务环比边际降温（0.5%→0.3%），但仍然是美国通胀最主要支撑项。其中住房租金项环比略降（0.4%→0.3%），运输服务和休闲服务均明显转弱，反映核心需求边际降温。
略低于预期的CPI数据，反映前期美国经济上行带来的通胀压力边际消退，但特朗普加征关税的影响暂未完全体现，目前仍然不能打消市场担忧：全线低于预期的CPI数据，一方面源于油价大幅下跌，一方面24Q4美国金融条件收紧带动24Q1美国内需边际走弱。
但2月数据暂时仍不能打消市场预期，主要源于特朗普对华加征的“第二个10%”关税和对进口钢铝加征的25%关税都是在3月初才生效，而“对等关税”调查报告和政策的详情须待4月初才揭晓，这份温和的2月CPI报告显然无法打消市场对于美国通胀前景的隐忧。我们测算美国对华加20%关税将导致其PCE平减指数累计升0.34%，每加10%关税需历时约7个月才可在家庭部门完成价格转嫁过程；在考虑美国继续驱逐非法移民和维持对华加20%关税（而不实施全球范围的“对等关税”）的情形下，我们预计美国总体CPI同比在4月前仍能因基数效应而继续下降、但下半年将存在反弹隐忧。若“对等关税”涉及商品范围广、加税幅度高且届时持续生效，则美国通胀还将面临新的抬升压力。
今年2月10日，特朗普签署行政命令，宣布对所有进口至美国的钢铁和铝产品征收25%关税，并取消对部分贸易伙伴的钢铝免税配额和豁免政策，还表示将考虑对汽车等征税。欧洲钢铁工业联盟的数据称，由于美国钢铝关税生效，欧盟可能损失高达370万吨的钢铁出口。欧盟委员会上周（3月12日）宣布，从4月开始对价值高达260亿欧元的美国商品征收关税。加拿大能源部长威尔金森表示，如果与美国的贸易争端进一步升级，加拿大可能会采取非关税措施来应对，例如限制对美国的石油出口等。在贸易摩擦加剧的背景下，萦绕于市场的谨慎情绪可能还将在4月前延续。
三、每周关注
国家医保局为脑机接口医疗服务价格单独立项
3月3日晚上8点，全球首批第4例、通过脑嵴接口让瘫痪者重新行走的临床概念验证手术在上海华山医院成功实施。让瘫痪者再次站立和行走。这一跨越“不可能”的奇迹，源自复旦大学类脑智能科学与技术研究院加福民团队全球首创的“三合一”脑嵴接口技术——通过微创手术在脑与嵴髓间搭建“神经桥”，仅需4小时同步植入电极，术后24小时，人工智能辅助下患者即可恢复腿部运动。
2025年3月11日，国家医保局发布《神经系统类医疗服务价格项目立项指南（试行）》，其中专门为脑机接口新技术前瞻性单独立项，设立了“侵入式脑机接口置入费”“侵入式脑机接口取出费”“非侵入式脑机接口适配费”等价格项目。
此次国家医保局立项指南新增非侵入式脑机接口适配费项目，就是为临床使用此类技术时，需要不断调试设备的服务项目而设，以支持其校准和优化设备参数，能够更准确捕捉和处理脑电信号，让患者及时用上前沿技术。 国家医保局从打通创新技术向临床治疗转化通道的角度，全面梳理、规范神经系统类医疗服务价格项目，为脑机接口等前沿技术设立项目，充分支持高水平医疗技术的价值实现，各地对接落实立项指南后，脑机接口医疗收费将有规可依。这意味着，一旦脑机接口技术成熟，快速进入临床应用的收费路径已经铺好。
四、每周一图
图：AI在药物研发中的赋能
资料来源：Nature、上银基金
DeepSeek推动AI“普惠”，加速AI应用生态发展
AI技术飞速发展，在药物研发与市场化的全流程中广泛渗透，于药物发现和临床前阶段的应用成效尤为突出。药物发现及临床前研发阶段，是AI辅助药物发现的关键优化板块，也是AI制药企业发力研发与推进商业化的核心方向。
依托AI技术，企业在药物发现和临床前研发进程中，能够有效降低湿试验（实验室实体操作）成本和时间成本，同时达成高通量筛选，为新靶点的探寻以及“老药新用”的适应症拓展提供有力支持。从长远来看，AI技术具备持续创新的潜力，有望在药品临床开发、上市后的生产及商业化等环节进一步深化应用。
传统的药物发现方法大多是手动的，依赖于专家设计和明确的规则。而人工智能，特别是深度学习，可以绕过传统的专业知识，能够自动识别满足特定要求的新结构。在深度学习驱动的新药设计中，分子生成组件是核心，通常使用化学语言或基于图的模型。化学语言模型将分子生成任务转换为序列生成，例如SMILES字符串，而基于图的模型将分子表示为图形，使用自回归或非自回归策略生成结构。由于类药化学空间的广阔性，从头设计分子策略通常会引导模型的设计向目标特征进行，并基于已知活性分子的相似性和预测生物活性的评分函数来优化结果。除了引入评分函数外，还可以纳入约束条件，例如通过设定与疾病相关的基因表达特征、药效团、蛋白质序列或结构、结合亲和力以及蛋白质-配体相互作用等方面的要求来引导模型生成所需的分子。在这些模型生成新颖分子后，对其进行化学有效性、合成可行性和药物相似性等方面的评估，从而完成最终新类药化合物的发现以进行后续的开发。
知识图谱（knowledgegraphs）是一种知识库，通过将多组学数据与科学和医学文献整合到知识图谱中，从而将复杂的药物发现数据转化为可用于机器学习的文件，使人工智能能够识别基因与疾病通路之间的关系。生物医学大型语言模型（LLMs）在与生物网络或知识图谱功能深度整合时，可以提供高效且精确的方法来连接疾病、基因和生物过程。
2018年，DeepMind的团队第一代AlphaFold在第13届国际蛋白质结构预测竞赛（CASP）中以机器学习系统获得第一名，准确率超出亚军近50%。在2020年的CASP中，AlphaFold2表现出色，对近100个蛋白质靶点的结构预测几乎与实验结果一致，为疾病通路、基因组学、潜在治疗靶点发现等的研究提供了更多潜在的可能。2024年，AF3正式问世，改进版的Evoformer采用扩散网络过程，从原子云开始，迭代收敛到最准确的分子结构。与只能预测蛋白质结构的AF2相比，AF3还可以模拟蛋白质、DNA、RNA和小分子之间的复杂相互作用，而这种能力有望帮助科学家加深对疾病机制和药物相互作用的理解，对药物发现至关重要。AF3在模拟分子相互作用（包括蛋白质与配体以及抗体与靶蛋白的结合）方面的预测准确性比PoseBusters基准上最好的传统方法准确率高出50%，成为第一个在生物分子结构预测方面超越基于物理的工具的AI系统。
人工智能越来越多地指导临床试验的各个方面，通过分析患者数据，包括遗传信息、临床历史和生活方式因素，AI可以用于识别影响药物反应的生物标志物和患者特征，从而实现更高效和更具信息量的试验设计。临床试验通常成本高昂、耗时且效率低下，大多数试验在注册时面临延迟或难以找到足够的患者的情况。AI有望优化试验设计、简化招募过程并预测患者反应，从而提高试验效率和成功率，同时降低成本和时间，加速候选药物向临床阶段的转化。同时，真实世界数据也提供了丰富的信息来源，AI有望应用这些数据实现预测不良事件、药物间相互作用和其他结果。
$上银医疗健康混合C(OTCFUND|011289)$ $上银资源精选混合发起式C(OTCFUND|023449)$
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