身份不明的发言人
Ramy Farid（总裁兼首席执行官、董事会成员）
Karen Akinsanya（执行副总裁、首席生物医学科学家、发现研究与开发负责人）
Richie Jain（执行副总裁、首席财务官兼财务主管）
身份不明的参与者
Sean Laaman（摩根士丹利）
SA 各位早上好，欢迎参加摩根士丹利全球医疗健康大会。我是Shawn Lyman，本公司美国中型生物科技股票研究主管。在开始之前，关于重要披露信息，请访问摩根士丹利研究披露网站：www.morganstanley.com/researchdisclosures。如果您有任何问题，请联系您的摩根士丹利销售代表。在本次会议中，我们邀请到了薛定谔公司的首席执行官Ramy Farid、首席财务官Richie Jain以及治疗学研发总裁兼首席战略官（合作事务）Karen Akinsanya。欢迎三位的到来。
感谢邀请我们。
不客气。或许我们可以开始了，我们有一些宏观问题要问所有公司，第一个问题是，随着中国在生物科技创新领域的崛起，您如何看待薛定谔的竞争地位，这会影响您未来的研发和业务发展战略吗？
很难说不会有影响。确实，我首先要说的是，我们的技术、我们的平台本质上是为了发现新型分子、差异化分子而设计的。它不依赖于对现有分子的了解。这是那种基于机器学习的方法、完全基于机器学习的方法的一个严重局限性。因此，由于我们的平台建立在第一性原理和基于物理的方法之上，它能够发现高度差异化的分子，这些分子可以解决具有挑战性的设计问题。我认为，在您刚才描述的这种环境中，这对我们的客户、合作伙伴甚至我们自己的内部项目都特别有吸引力。
这就是我的看法。Kathy，你有什么要补充的吗？
我刚从中国回来。我们去那里是为了亲自考察当地情况。我认为存在机遇。首先，人们将薛定谔视为这一领域的黄金标准。这是我们不断听到的。随着这些公司逐步转向研究更新型的靶点并走向全球化，我认为与这些公司建立关系对我们整个客户群体来说都是很重要的。
绝对是的。
很好。谢谢。回答得很棒。作为一家人工智能技术驱动的生物科技公司，您能描述一下您的平台利用人工智能的关键方式，并谈谈人工智能未来的颠覆潜力吗？
当然可以。首先，需要做一个一般性的评论。人工智能和机器学习的好坏完全取决于它们所训练的数据集。这是使模型有效的关键。因此，如果训练数据集很小，或者不能代表问题本身，那么机器学习模型就不会很有效。但是，如果有一个大型且能很好地代表问题的训练数据集，人工智能就会非常强大，我们看到了很多这样的例子。在化学和分子设计领域也是如此。事实证明，如果你把所有公司曾经生成的所有实验数据都汇总起来，那仍然只是沧海一粟，而海洋代表着整个化学空间。
因此，在化学领域，我们没有很多可用于训练的数据——在大型语言模型方面我们有很多数据，在蛋白质结构预测方面我们也有很多数据。但在化学领域，数据并不多。因此，我们开发了使用第一性原理和基于物理的方法来生成实验数据的方法，本质上是等效于实验数据，但速度和成本上比实验方法快很多个数量级、便宜很多。所以我们正在做的是，我们如何利用人工智能。我们正在使用第一性原理和物理方法构建大规模的训练数据集，这本质上是在放大机器学习的能力，因为你需要训练数据集，所以我们实际上一天内就能生成相当于大约10年实验数据量的数据。
我的意思是，这显然是以极低的成本实现的，非常了不起。因此，有了这些大规模的训练数据集，我们现在看到机器学习和人工智能如何通过放大这些基于物理的方法而产生巨大的影响。现在还有另一个不同的领域，你可能听说过很多关于智能体人工智能代理的说法。这是另一个非常重要的领域，因为我们正在开发的这些技术是新的、复杂的、难懂的技术，而且实际上能够运行这些技术的专家人才短缺。但研究团队中的化学家、生物学家并不短缺。
因此，我们也在开发——这是一种完全不同的应用——工作流程、自动化代理，以增强人类的能力，使他们能够更高效地运行这些复杂的技术。
当然。非常令人兴奋。
是的，非常。
在我深入了解薛定谔之前，关于宏观方面的最后一个问题是，如果有的话，监管方面对贵公司最具影响的是什么？是FDA、MFM关税还是其他？
是的，我先说几句，然后交给Karen。我想说，我们非常兴奋，我相信你们也是，FDA要求开发用于减少动物试验的计算工具。这是如何实现的呢？通过设计更安全的分子。对吧。这样你就不必进行那么多测试，不会有那么多失败，并且能将更安全的分子用于动物试验。因此，我们对我们所谓的预测毒理学计划感到非常兴奋。该计划由盖茨基金会提供了一笔相当慷慨的资助，我们已经取得了很大进展。实际上，我们最近发布了测试版。
因此，FDA发布的路线图公告确实产生了很大影响，并引起了人们对计算技术的浓厚兴趣，这显然对我们非常有利。我不知道是否……
是的，我认为这是。在短期内，这是最具体的事情之一。FDA显然在整个领域都在拥抱人工智能和计算技术，从预测安全性到他们作为药品开发监管机构的运作方式。所以这些都是受欢迎的变化。除此之外，我认为很多其他话题并不直接影响薛定谔。
是的，没错。
当然，当然。谢谢。我们上周开始——是这周吗？上周。我们发布了一份定期的人工智能出版物，这是我们的第一份。我们称之为“寻找我的妈妈”，也就是“最大化优化分子”。那么，您基于物理的平台如何与人工智能/机器学习相结合，加速药物发现，以及它如何在各个项目中实现规模化？
是的，我刚才提到过这一点。但让我再详细阐述一下。再次强调，正如我所说，机器学习需要准确的训练数据集。因此，我们可以使用基于物理的方法生成准确的数据集，其规模足以让机器学习变得有意义，这正在加速药物发现。这使得我们能够更快地找到开发候选药物，显然也更高效，而且由于我们能够探索更多的化学空间，分子质量也更高。现在它是如何规模化的呢？我们的软件许可方式是根据您可以运行的计算次数来确定的，这直接与您可以通过计算探索的分子数量相关联。
因此，当然，如果您有更多的许可，您可以扩展它，您可以探索更多的分子，生成更大的训练数据集。训练数据集越大，机器学习模型就越好。您探索的分子越多，就越有可能找到具有有效、安全药物所需特性的分子。这就是答案。
是的，也许这里还有另一个想法，你知道，我认为我们期待计算和人工智能相关方法如何影响分子质量。薛定谔处于一个非常有趣的位置，因为作为一家在这个领域已有30年历史的公司，现在的分子已经先进得多了。我们有Morphic公司的分子被礼来公司以32亿美元收购。整个公司，显然价值很高。因此，有很多关于计算影响的证明点可以回顾，也有很多可以展望的。
绝对是的，当然。
谢谢。从您的专有和合作管线中，有哪些最引人注目的平台验证案例？
是的，我的意思是，Karen，你先说吧，Karen。
好吧，我刚才开始谈到，显然有两个大型的分子收购案例，但实际上有15个分子已经进入临床阶段。有些没有披露。显然，它们来自我们与大型制药公司的合作。今年，我们自己公布了第二个抑制剂进入临床，显示出我们有一个使用我们的平台优化的非常差异化的候选药物。我们花了10个月的时间找到那个化合物，而且我们只合成了80个分子。所以这些关于我们与Equity Partners、Nimbus、Morphic、Scutcha等众多公司合作的成果，以及现在我们不仅与新的合作者合作的项目，还有我们自己的管线项目向前推进的故事，我只想指出我们去年与诺华公司达成的交易。
虽然目标未知，我们不能告诉任何人目标是什么。我认为，这是另一个例子，一家公司投入1.5亿美元，因为他们认为我们可以帮助他们取得成功。
当然。非常好。谢谢。也许我们再回到预测毒理学这个话题，到目前为止，您从测试版用户那里收到了什么反馈？
是的，我们刚刚发布了测试版，我们刚刚开始让客户开始使用它。测试版用户是我们的合作伙伴，你知道，亲密的合作伙伴。我们显然与我们非常非常亲近的公司合作，或者我们可以依赖他们的反馈，如果测试版存在一些小问题，他们也不会对我们过于苛刻，当然，测试版总会有一些问题。大部分是技术方面的问题，只是运行它的机制。但我们目前还不能谈论具体的反馈。我们只是很高兴它已经发布，正在被使用。我们已经克服了很多障碍，但现在我们只是在等待实际的反馈。这需要一点时间，因为你必须做出预测，然后去测试它。但我们期待在短期内获得反馈，并将其整合到技术中。这是我们不断改进的方式。这就是为什么我们与这么多客户的所有这些互动真的帮助我们构建了一个令人难以置信的平台。所以这将是另一个例子，我们将接受反馈，将学习成果整合到软件中，进行另一次发布，并不断迭代，直到我们像以前一样拥有另一个新的突破性技术，但目前我没有具体的信息可以说。
太好了，谢谢。我想我们之前谈到过预测毒理学相关的内容，但FDA对人工智能和药物开发的立场不断演变，这如何影响您平台的采用？
是的，没错。我的意思是，我们 earlier 谈到过这一点。我认为整个行业都很清楚FDA的路线图，我认为公司都在认真对待这一点，我认为这确实有助于与公司的合作。我们不必花很多时间解释我们所做事情的重要性，这么说吧。
是的，太好了。也许我们深入一点，谈谈SGR 1505和B细胞恶性肿瘤。回顾今年6月在EHAR和ICM上公布的初始1期剂量递增数据，数据读出的关键要点是什么？您如何设想它在B细胞恶性肿瘤治疗领域的作用？
是的，我们非常高兴发布了我们第一个进入临床的分子的信息。我 earlier 提到的第一件事是，MALT1是一种新的机制。第三方之前公布的临床数据显示存在剂量限制性毒性，该分子已被终止开发。所以最大的问题是，MALT1是否是一种可以让患者持续接受治疗的安全机制？我们对该药物的安全性感到非常满意。没有剂量限制性毒性，试验中没有死亡案例。因此，我们认为我们非常高兴地降低了整个安全性问题的风险。
我们还报告说，我们达到了PD靶点，所以我们确实抑制了NF-κB信号通路。这转化为剂量递增试验中的早期疗效迹象。现在，它如何在治疗领域中使用？简而言之，B细胞恶性肿瘤的治疗领域一直由BTK（110亿美元的特许经营权）、Venetoclax（BCL2抑制剂）主导。在B细胞恶性肿瘤领域，几乎没有其他小分子药物。PI3激酶抑制剂曾经出现过，但后来逐渐淡出。因此，MALT1代表了一种全新的、在我们手中耐受性非常好的B细胞恶性肿瘤治疗机制。
现在的问题是如何继续推进。我们一直在与合作伙伴讨论这个问题，因为我们认为这个机制在中期及以后的开发最好通过合作来完成。是的，很高兴这个新机制能为患者带来希望。
当然，当然。还是关于1505。您如何解释无症状胆红素升高的情况，以及它们与之前的MALT1抑制剂相比如何？
是的，当然。MALT1是一种相对较新的机制。正如我所说，它是一种蛋白酶。正构位点，也就是配体结合的地方，相当大。那些药物不是很类药。所以现在每个人都在寻找变构位点。出于某种原因，这个变构位点的化合物对UGT1A1有活性。这是一种负责胆红素代谢的酶。所以这类变构抑制剂肯定有这种UGT1A1效应。我提到的那个被终止的先前化合物本质上有3级和4级胆红素升高，包括一些会使患者难以继续用药的症状和体征。
另一方面，看看3级水平，要低得多。虽然我们确实观察到这种情况，特别是在UGT1A1有突变的人群中，有一种叫做吉尔伯特综合征的疾病，人们会携带这种突变。所以我们确实看到了一点这种情况，但我们认为，因为没有症状和体征，这对SGR 1505来说不是问题。
当然，当然。谢谢。也许一个面向更广泛听众的问题。那么您认为在1505的开发和发现过程中，为什么机器能做到而人类不能？差异化因素是什么？您平台的这种应用，有意义吗？
是的。哦，完全有意义。我来尝试回答这个问题。这是个很棒的问题。药物发现是一个非常复杂的多参数优化问题。当你设计一个强效分子时，这相当容易做到，你只需给它添加一些碳原子，让它变得更疏水一点，它往往会更紧密地结合到结合位点，但这样它就不会溶解。然后当你试图通过让它变得更极性一点来提高溶解度时，现在它又不具有渗透性了，你就这样陷入循环，像打地鼠一样。
当你试图提高溶解度时，你破坏了效力，现在你回去尝试修复效力。现在你又有了其他问题，或者它完全不溶解了，等等等等。这是一个非常非常复杂的多参数优化问题。事实证明，如果你只是 brute force 地去做，基本上就是花几年时间，制造几千个分子，找到一个平衡所有因素的分子的机会极低——它要有效力、有选择性、可溶、可渗透等等等等，还要安全。
这就是你们都知道的统计数据。这就是为什么只有5%的分子能一路成功。就是因为这个原因。计算技术能做什么？它允许我们探索数以千亿计的分子。这正是找到那种真正独特的分子所需要的，那种奇怪的分子，不知何故既有效力、又可溶、可渗透、有选择性。我的意思是，这很疯狂。如果你想想我刚才说的话，你必须探索大量的分子。换句话说，你必须能够准确预测亲和力、选择性等等。
否则，这当然是无稽之谈。所以这就是为什么我认为这是人类面临的最复杂的多参数优化问题之一。我知道这听起来有点夸张，但我真的认为是这样。这真的很难。因此，你需要探索数千亿个分子来找到那个神奇的分子。
谢谢。我想知道。您能描述一下为1505的开发探索战略替代方案的原因吗？我想我知道，但还是想听听您的看法。
我的意思是，我认为 again，这是一个新的机制。还有很多工作要做。任何新机制进入领域都需要深入的临床工作。我们谈到了联合用药。虽然我们凭借Waldenstrom巨球蛋白血症中的剂量递增获得了快速通道资格，缓解率达100%。但这需要一家大公司或专注的公司来继续开发这个资产。在我们公司的结构下，我们认为这最好通过某种合作来完成。这就是我们选择战略选择的原因。我们相信我们在该分子的发现和早期开发以及降低风险方面做得很好。
现在是时候交出我们擅长的部分了。
我们擅长的部分。
是的，我们擅长的，我们认为现在是时候交给其他人了。当然，我们不会交出所有东西，我们会从财务角度保留对该项目的权益。是的。我们在很多不同的项目上都有特许权使用费和里程碑付款。碰巧的是，这个项目比其他项目进展得稍微远一点，我们正在对我们进行的初始1期试验项目采取这种方式。
当然，当然。我想是的。你是这么想的吗？
差不多。是的。我想，更战略性地思考您的业务，您真正擅长的应该是将候选药物交到那些有资源进行试验的人手中。您的价值在于那个环节，在于把分子做好，所以。
没错。
理论上，您有一个管线附属部分，这实际上只是向行业宣传您能为他们做什么。
没错。
这就是未来的战略，因此，仅仅因为您授权了它，并不以任何方式表明对该项目信心不足。
完全正确。100%正确。
是的。我认为Karen说得非常好。
我的意思是，我们实际上已经将我们提出的大部分想法进行了合作。这个项目只是比其他项目进展得稍微远一点。
当然。还是关于1505。您能详细说明追求与BTK和BCL2抑制剂联合研究的理由和时机吗？
是的。正如我提到的，在Waldenstrom巨球蛋白血症中，我们看到了100%的缓解率，这非常令人兴奋。这是一个单药治疗的机会，但患者群体很小。如果你想想BTK抑制剂最初获批的适应症是套细胞淋巴瘤，但后来扩展到慢性淋巴细胞白血病和其他大型适应症。我们相信Waldenstrom巨球蛋白血症的单药治疗是一个真正的机会，但规模很小。更大的机会是将MALT1与BTK和BCL2抑制剂联合使用，覆盖所有BTK已确立的适应症。这就是进行联合科学实验的原因。但这最终会引领你进入商业机会。
太好了，谢谢。我这里还有一些关于管线的问题，但是什么导致决定终止AML和MDS中的2921，从其开发中吸取了哪些教训？
是的，很好的问题。显然，不幸的是，我们确实决定终止该项目。主要原因不是分子本身。就效力、选择性以及我们设计到其中的所有特性而言，该分子是一个非常非常好的分子。这是在复发难治性AML中进行的试验。患者群体非常困难，未满足的医疗需求非常大。这些患者通常免疫功能低下。我们与学术专家一起确定，CDC7能有效杀伤这些AML细胞。这就是我们开发它的原因。问题是，就像大型药物Venetoclax（BCL2抑制剂）一样，这种免疫抑制使患者容易受到危及生命的感染。
这显然是在试验期间发生的事情。当我们从整体上看待整个事情时，虽然存在活性，也有机会像Venetoclax那样取得成功，但我们认为这不符合薛定谔的发展方向，正如我们刚才讨论的那样。这不是我们花费时间和金钱的好方式。
太好了。您能给我们概述一下3515在晚期实体瘤中的1期数据读出预期吗？
是的。对于那些不了解的人，3515是一种V1 MIP1抑制剂，它受益于合成致死效应，这两种机制共同作用应该会扩大治疗指数。我们进行剂量递增试验已经一年多了，基本上是研究安全性、药代动力学/药效学以及初步疗效迹象。我们在那里寻找的显然是非常早期的，因为你不能与2期或3期研究相比，但非常早期的迹象表明我们已经击中了靶点，并且基本上有初步的抗肿瘤活性迹象。这就是我们在这个试验中寻找的，就像我们对MALT1所做的那样，以及对2921的理解，对3515也是如此。
太好了，谢谢。稍微偏离一下，谈谈合作和商业化。您能概述一下您最先进的生物制药合作伙伴关系吗？这些合作关系对您的平台提供了哪些验证？
最先进的合作，我的意思是，正如Ramy今天多次提到的，我们的第一个合作可以追溯到20年前，其中一些化合物实际上已经上市。因此，我们早期与Agios在IDH1方面合作，与Gilead、Nimbus合作，显然Nimbus的BACC抑制剂项目处于2B期，我认为是与Gilead合作，然后与Morphic的合作，该合作项目在礼来公司手中处于2B期。因此，有很多后期化合物，我认为无论是因为它们被收购、继续推进还是获得批准，都验证了我们可以用这个平台制造进入开发阶段、留在开发阶段并真正帮助患者的分子。
Sean，这些项目都有相关的商业里程碑和特许权使用费。我们不披露这些，也不对其进行指导。但在我们的药物发现收入中，您今天看到的是不断增长的合作组合。在过去几个月里，我们扩展了与Ajax、礼来和大塚的合作。这是推动药物发现业务线增长的原因。但在未来几年，我们预计会有另一层收入来源来自里程碑付款和特许权使用费。
当然，谢谢。考虑到这是第三方，您对里程碑和特许权使用费有多少可见性？
我想说，在活跃的合作期间，会有里程碑。显然，在发现阶段，我们有很多事情要做，因为我们帮助指导这些项目。一旦进入临床阶段，我们的工作就完成了。我们确实有持续的联合研究委员会，我们每年会面一到两次，了解这些项目的进展情况。但可见性显然较低。这些公司的组合和管线战略也与我们无关。
考虑到1505，理想的合作伙伴是什么样的？
我的意思是，我认为在短期内最重要的是专注于中期开发，设计和执行这些联合研究和潜在的注册研究。但实际上，我认为一个在这些血液系统恶性肿瘤领域已经建立特许经营权的商业巨头将是理想的，能够充分利用这一点，最终，我认为这将是最大化MALT1潜力的方式。
当然。我想，对于很多这些开发项目，数据集的主权归属是谁？您能从合作项目中生成数据集，然后利用这些数据来。
哦，这是一个非常重要的问题。有两种思考数据的方式。第一种是随着化合物一路走向市场的知识产权。该知识产权是我们合作伙伴独有的。在我们合作项目的那一刻，我们移交知识产权和所有相关数据。但还有另一种数据。
是的。我可以解决这个问题。是的。我可以告诉你我们的每一份协议。每一份，对技术、对平台的任何改进都归我们所有。就这样。这就是那个问题的答案。是的。无论它以何种形式出现，我们都拥有它。
并且有一个非常严格的防火墙将合作数据与我们的平台数据分开。
是的，当然。
当我们说药物发现和软件之间存在协同作用时，这就是其中之一。你知道，我们拥有所有的专有技术，所有对平台的改进，我们学到的所有东西都整合到平台中，整个行业都从中受益，顺便说一下，包括我们自己的项目。
太好了。我们谈到了AJAX合作。您能分享更多关于扩展合作的细节及其对里程碑和收入的潜在影响吗？
是的，Richie，
是的，我很乐意介绍。几个月前，我们扩展了合作，在INI领域增加了另一个JAC靶点。在经济方面，它与原始协议一致，但我们将其扩展到包括商业里程碑和特许权使用费。我预计这些在短期内不会有显著贡献，但它为我们创造了另一个长期机会。
太好了。我可能会开始问一些关于财务和长期前景的问题，但是随着临床开发的扩大，您如何管理运营费用，以及最近（我认为是5月）的重组对您的财务有什么影响？
是的，我从这里开始。我认为。我不会说我们正在扩大临床开发。我们花了很多时间讨论1505并寻求合作伙伴或战略合作伙伴。我们的3515项目处于1期早期阶段，但我们没有计划也没有谈论增加额外的临床项目。所以仅从公司整体费用情况来看，我们在5月宣布减少3000万美元的运营费用。其中大部分将在今年实现。部分将在明年上半年平衡。但总体而言，如果你看我们第二季度的业绩，我们有一个良好的业绩，收入增长在中高 teens，同时同比费用下降，主要是由研发项目驱动的。
当然。谢谢。软件收入增长，我认为是10%到15%。
这是您指导的。
这背后的驱动因素，我想，是缩小中型客户的采用差距。
是的，我可以
我来开始说吧。
是的。目前增长的主要来源，在生物技术公司表现不太好的情况下，是制药公司，我们的现有客户。所以每家制药公司都在使用我们的软件，但使用规模差异很大。我们有少数几家公司在非常大的规模上使用它，还有少数几家公司的使用规模相当小。因此，这是一个巨大的机会。我们认为，当然，每家制药公司最终都会以相同的规模使用它，但这是一个过程。有些制药公司比其他公司慢一点。因此，扩大那些在较小规模上使用软件的大型制药公司是一个机会。即使是我们最大的客户，相对于我们内部的使用情况，实际上仍然没有充分利用软件。所以这本身就是一个机会。但这是重点的很大一部分。
谢谢。也许是一个帮助我建模的问题，但是除了收入之外，您如何衡量软件业务的成功？哪些指标最能反映客户参与度和平台采用情况？
是的，ATV是我们关注的一个指标，针对2023年年度合同价值超过500万美元的客户，我们有4个。2024年有8个。增长非常显著。我们未来寻求增长的是年度合同价值超过500万美元的客户和超过100万美元的客户之间的差距。8个客户超过500万美元，约30个客户超过100万美元。因此，这是我们寻求加强关系、大规模部署我们的技术并增加他们访问吞吐量的机会。
我认为，年度支出超过50万美元的客户保留率基本上是100%。这是一个非常重要的指标。这说明了技术的有效性。我认为如果软件没有真正发挥作用，你不会一遍又一遍地购买软件。对吧。我最近看到的另一件事，我不知道这是否有趣，但我还是想提一下，我们最近查看了制药公司和生物技术公司提交的专利数量，其中提到使用了我们的软件，最近有超过2000项左右。
我认为这是另一个指标。它不完全是财务指标。它不会出现在SEC文件中。但我试图回答您的问题，提供一些指标，正如您所说，这些指标展示了平台的有效性、增长潜力、产生的影响，而不仅仅是收入数字。
谢谢。您长期的愿景是在平台投资、创新与盈利能力之间取得平衡。您如何看待这一点？
盈利能力是一个目标。显然我们没有指导具体时间，但我认为说这是一个目标是一个强有力的声明。但要以允许我们继续创新平台的方式来实现。我们是这个领域的领导者。我们正在创新，我们定义这个领域。你在这个领域听到的所有突破都发生在薛定谔内部，然后其他公司来尝试复制，但由于我们投入的努力，他们没有非常成功。因此，我们认为这非常重要，我们的目标是实现盈利，继续发展软件业务，但以允许我们继续创新平台的方式。
这是我们业务的重要组成部分。我想您已经听到我们如何通过在临床项目变得非常昂贵的阶段（显然是中期和后期临床项目）进行合作来帮助实现这一目标。所以这。哇，时机非常好。
完美。在我们结束之前，您有什么想留给听众的信息吗？
什么？有什么信息吗？哦，天哪。我们还没有涵盖的。我认为这次谈话已经很好地涵盖了所有内容。所以。是的，没有，我想没有了。说得很好。
太棒了。好的，非常感谢三位的参与。很高兴能主持今天的会议。
是的，是的，很高兴能发言。