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非侵入式神经调控!一项12人试验,能否改写未来十年的帕金森治疗思路?
思宇MedTech· 2025-08-20 04:20
文章核心观点 - 非侵入式神经调控技术eTNM为帕金森病治疗提供了介于药物与外科手术之间的新方案 具备无创、家庭化应用及高依从性特点 可能延长药物疗效衰减阶段患者的有效治疗期并填补治疗链条的中间环节 [2][7][10] - 全球帕金森病患者超千万 传统治疗存在药物疗效递减及外科手术高成本、高侵入性的局限性 产业趋势正朝着神经调控小型化、穿戴化和家庭化方向迁移 [2][8][14] - Stimvia的Uris系统基于腓总神经经皮电刺激技术 在小规模临床研究中显示震颤改善、生活质量提升及80%患者自愿持续使用等积极结果 但需更大规模试验验证长期疗效与监管合规性 [2][4][10] 与现有疗法的比较 - Levodopa作为一线药物虽能快速改善运动症状 但随病程延长出现疗效递减和运动波动等副作用 eTNM技术与药物联合使用可产生叠加效应 延长有效治疗期 [3] - DBS疗法虽对晚期患者疗效确切 但存在手术风险、高昂费用及术后随访复杂等限制 Stimvia的Uris系统具备无创性、家庭使用便捷性和高依从性优势 尤其适合早中期患者 [3][8][10] - DBS疗法经数十年大规模临床验证 而Stimvia当前研究仅基于12名患者的小样本试验 长期有效性和可持续改善仍需进一步确认 [5] 临床研究结果 - 纳入12名使用Levodopa的帕金森患者 进行6周干预和6周观察期 震颤明显改善并达到临床显著性阈值 日常生活功能及生活质量整体提升 [4] - 约80%患者在试验结束后自愿继续使用设备 表明依从性良好且接受度高 [4][10] - 短期获益已显现 但长期疗效、数年维度验证及与标准治疗路径的定位问题仍需解决 [10][12] 产业与市场意义 - 帕金森病治疗市场长期由制药公司(Levodopa类药物)和设备巨头(美敦力、波士顿科学等DBS系统商)主导 Stimvia以非侵入式家庭化切口切入 开辟神经调控细分赛道 [7][8] - 早中期药物疗效下降但不适于手术的患者群体规模庞大 若技术验证成功 市场需求可观 且可能推动医保支付体系纳入 [7][11] - 神经调控技术从手术室向家庭环境迁移 符合慢病管理长期需求 产业资本青睐提升可及性的解决方案 [9][14] 技术应用与未来展望 - eTNM技术针对腓总神经经皮电刺激 应用潜力扩展至癫痫、抑郁症及慢性疼痛等其他神经疾病领域 [14] - Stimvia将于2025年秋季启动国际多中心大规模临床试验 从可行性研究迈向确证性研究 以满足CE/FDA注册要求 [10] - 若形成标准化平台 公司或类似企业有机会成为神经调控通用技术平台提供者 契合家庭化、远程管理趋势 [14] 治疗路径演进 - 帕金森病管理呈现"药物(Levodopa)—非侵入式神经调控(如Uris系统)—外科手术(DBS)"的分层结构 为医患提供灵活决策空间 [6] - 产业端趋势在于寻找治疗中间层级 补齐药物与外科之间的缺失环节 形成更完整的治疗组合 [6][7]
鱼跃医疗(002223) - 002223鱼跃医疗投资者关系管理信息20250516
2025-05-18 13:50
公司战略方向 - 未来几年战略方向为全球化、数智化、穿戴化,是推动公司快速发展的重要引擎 [1] 海外市场战略 - 近年海外属地化建设完善,外销业务规模发展迅速,以泰国业务为例,未来将泰国模式推广至更多区域,结合当地人文特色丰富团队配置 [1][2] AI 技术应用 - 公司重视学习和应用 AI 技术,将其融入运营和产品开发,如 CGM 产品算法运用 AI 技术迭代创新,为运营等多方面提供支持,未来 AI 技术将在家庭医疗服务中发挥重要作用,公司推进产品全面 IoT 化 [3] Anytime5 系列产品优势 - Anytime5 系列产品采用全新一代传感技术,准确性提升,最长使用时间 16 天,一体式设计佩戴简便,可实现高效高质大规模稳定量产 [4] 新产品布局思路 - 新产品研发布局投入围绕全球化、数字化、可穿戴化,审慎选择符合销售优势的产品和领域,关注市场需求,发挥制造业优势提升产品力 [5] AI 智能穿戴设备规划 - 公司积极开展 AI 智能穿戴医疗设备研发,涉及血糖等指标,在专业技术和临床数据积累方面有优势,聚焦医疗领域开发专业化产品,探索全链条智能化产品和健康管理路径 [6] 研发投入规划 - 公司持续重视研发投入,在 AI 相关业务等方面加大投入,长期确保研发投入与业务发展需求匹配,控制研发费用在合理水平 [7] 急救业务发展方向 - 急救业务进入高速发展阶段,以“海外 + 中国”联合研发、全球销售模式加速发展,产品战略聚焦深耕公众急救领域、打造新一代院内除颤产品、研发院前急救场景产品线,围绕全场景构建急救体系,提升产能满足市场需求 [9]