Mehr tun mit Moore: Biotechs Tech Moment

Mehr tun mit Moore: Biotechs Tech Moment

Zeitstempel: 14. Februar 2023, 11:00 Uhr
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Erooms Gesetz (das rückwärts Moore) ist das oft zitiert und wohl ungenau, Beobachtung, dass die Wirkstoffforschung mit der Zeit langsamer und teurer wird. Es ist sicherlich ein Scheiße, aber F&E-Bemühungen haben nachgegeben 378 neue von der FDA zugelassene Medikamente zwischen 2010 und 2019 fast doppelt so viel wie im vorangegangenen Jahrzehnt. Als Maßstab unterschätzen sogar FDA-Zulassungen die erstaunlichen Fortschritte, die sich aus biotechnologischen Innovationen ergeben – wie Drucken eines COVID-Impfstoffs in 48 Stunden das hat Milliarden erreicht.

Als der Begriff „Biotech“ in den 1970er Jahren in den Mainstream eindrang, war das damals referenzierte „Tech“. rekombinante DNA, eine Technik, um Gene von einem Organismus zu einem anderen zu spleißen. Cohen und Boyer nutzten diesen Ansatz bei ihrem noch jungen Startup Genentech zu schmeicheln Bakterien zum Abpumpen von Humaninsulin; es half Geburt eine ganze Branche. Diese „Technologie“ umfasst jetzt ausgeklügelte biologische Engineering-Tools, die ein wachsendes Arsenal an unterstützen programmierbar Medikamente.

Neben Werkzeugen für die Ingenieurbiologie hat die Biotech-Industrie auch die „Mainstream“-Definition von Technologie angenommen: Software. Wir haben langem große Gläubige an das, was die Schnittmenge von KI und Biotechnologie bedeutet für die Zukunft der Biotechnologie: künstliche Intelligenz wird verändern, wie wir entfalten Krankheitsbiologie und Design neuartiger Moleküle. Als nächstes (und das ist erst der Anfang): ChatGPT für Biologie!

Aber es ist nicht nur KI. Als es hat für so viele Branchen, hat Software-as-a-Service (SaaS) das Potenzial, die Biotechnologie dramatisch zu verändern. Von molekular bis banal, der weitreichende Appetit der Biotech-Branche auf wissenschaftsnative SaaS-Tools nimmt zu und wird die Art und Weise modernisieren, wie Medikamente entdeckt, entwickelt und vertrieben werden.

Lesen Sie den Eroom

Amerikas biopharmazeutischer F&E-Motor verbraucht über 100 Milliarden Dollar jedes Jahr. Das Volumen der generierten biomedizinischen Daten beträgt massiv und zunehmend dicht und komplex. Die Wirkstoffforschung ist heute ein Multi-Team-Sport mit verschiedene Interessengruppen, die in beispielloser Weise zusammenarbeiten Wege. Bench-Wissenschaftler wenden sich an Bioinformatiker, um Daten zu analysieren. Neuartige Arzneimittel können bestehen aus mehrere Komponenten für verschiedene Firmen die zusammengebaut werden müssen und hergestellt by Dritte. Biotech-Unternehmen brauchen mehr Technologie, um mit all diesen Innovationen Schritt zu halten.

Neue Technologien werden von flinken Startups angenommen und weiterentwickelt. Die für eine Branche störendsten Tools werden in der Regel intern von „Full-Stack“-Unternehmen als zentraler Wettbewerbsvorteil entwickelt und eingesetzt. Schließlich übernehmen die Amtsinhaber sie. Tesla leistete Pionierarbeit bei Elektrofahrzeugen, die zuerst auf Software basieren; heute bietet sie auch jeder große Autohersteller an. Ähnlich, Dyno und Einführung wurden mit vollständig eingebetteter proprietärer KI erstellt; Diese „KI-nativen“ Biotechs sind auf dem neuesten Stand. Aber die Verfügbarkeit von Tools wie AlphaFold, Deepmind's Tool zur Proteinstrukturvorhersage wird dabei helfen, KI zu entwickeln für alle zugänglich.

Der moderne Biotech-Tech-Stack

Für Biotech-Unternehmen ist Software ein Mittel zum Zweck – es ist Wissenschaft, nicht Software, die sie vorantreiben wollen. Da die Notwendigkeit, komplexe, umfangreiche Datensätze zu analysieren und mehrere Interessengruppen zu koordinieren, immer universeller wird, hat sich ein robustes Ökosystem von Cloud-First-, datenzentrierten Softwarelösungen herausgebildet.

Wir sehen eine glänzende Zukunft für neuartige SaaS-Tools, die speziell von mehrsprachigen Gründern entwickelt wurden, die sowohl Technik als auch Biotechnologie fließend beherrschen. Die besten dieser Tools werden aktiv verwaltet, verbessert und erweitert. Sie werden davon profitieren Netzwerkeffekte, die inkrementell mehr Wert bieten, wenn sie neue Benutzer hinzufügen und mehr Daten aufnehmen. Für die meisten Biotechs wird es zu ineffizient sein, Tools intern zu entwickeln, die effektiv mit diesen spezialisierten SaaS-Angeboten vergleichbar sind (oder mit ihnen konkurrieren).

Von der Bereitstellung der Kerninfrastruktur über die Bereitstellung von Anwendungen, die erweiterte Funktionen ermöglichen, bis hin zur Einrichtung neuer Aufzeichnungssysteme für die Verwaltung komplexer Informationen bauen diese neuen SaaS-Tools aufeinander auf, um einen neuen Technologie-Stack für die Biotechnologie zu bilden, der modernisieren wird, wie neuartig Medikamente sind entdeckt, entwickelt und verteilt.

Angewandte F&E

Der Discovery-Prozess besteht aus kontinuierlichen Experimentier-, Analyse- und Iterationszyklen. Laborinstrumente werden immer anspruchsvoller, vielfältiger und produktiver. Roboter helfen beim Pipettieren. Experimente sind komplexer denn je. Hochauflösende Multi-Omic-Experimentaldaten haben den gleichberechtigten Zweig des Nasslabors hervorgebracht: das Computational Dry Lab. Die Zeiten, in denen Protokolle und Ergebnisse von Experimenten in einem physischen Labornotizbuch notiert wurden, sind endgültig vorbei.

Dieser aktuelle Stand und Umfang der Wissenschaft ist einer der zentralen Treiber Technologie zur Biotechnologie bringen. Moderne Infrastruktur–bessere Leitungen und Konnektivität –ist erforderlich, um die Datenflut zu lenken. Wissenschaftlich fundierte Projektmanagement-Tools organisieren Teams. Datenanalyse- und Visualisierungstools helfen dabei, Erkenntnisse zu gewinnen. KI-Plattformen für die Entdeckung biologischer Ziele und die molekulare Modellierung können Programme beschleunigen. Neue Aufzeichnungssysteme werden alles zentral verwalten.

Entwicklung

Die höchste Verpflichtung der Biotech-Industrie besteht darin, sicherzustellen, dass neue Arzneimittel sicher und wirksam sind. Doch unsere Infrastruktur für klinische Studien ist es veraltet. Während die Zahl der klinischen Studien steigt weiter, zu wenig von ihnen schreiben sich vollständig ein. Den meisten Patienten und Ärzten fehlt es an Kenntnis oder Zugang zu Studien. Zu viel Studienteilnehmer brechen aufgrund finanzieller oder logistischer Belastungen ab. Nur sehr wenige Studien haben das Notwendige demografische Darstellung. Fast 85% der Gerichtsverfahren verzögern sich und jeder verlorene Tag kann Millionen an entgangenen Einnahmen kosten.

Die klinische Entwicklung benötigt dringend eine technische Überholung. Klemmbretter und Ordner werden SaaS für die elektronische Datenerfassung, das Studienmanagement, die Studienkoordination, die Finanzplanung und die Einreichung von Zulassungsanträgen weichen. Software hilft bei der Organisation von Lagerbeständen und Lieferketten. Es ermöglicht auch neue Modelle wie dezentrale oder virtuelle Studien, hilft bei der Identifizierung neuer Patienten und unterstützt die kontinuierliche Überwachung mit digitalen Biomarkern und Wearables. Und all diese Datenausschöpfung kann durch Beweismittel aus der realen Welt erfasst werden, um zusätzliche klinische Erkenntnisse zu liefern.

Vertrieb

Der ultimative Zweck eines jeden Arzneimittels besteht darin, die Menschen zu erreichen, die es benötigen. Jedes Jahr verbringt die Branche Milliarden Patienten und Ärzte zu finden und aufzuklären, und doch sind beide Gruppen schwer zu erreichen. Der Zugang zu und die Erschwinglichkeit von verschreibungspflichtigen Medikamenten wird beeinflusst durch Zwischenhändler; Die Preisgestaltung ist undurchsichtig, Genehmigungen sind umständlich und die Erstattung ist unvorhersehbar. Die Herstellung und der Vertrieb kommerzieller Arzneimittel müssen sorgfältig überwacht und kontrolliert werden.

Kommerzialisierung und Vertrieb waren ein früher Keil für Biotech-SaaS. Der zuerst Customer Relationship Management (CRM) für Biotech ist ein Milliarden Dollar Geschäft. Modern Daten und Analysen Tools bieten Echtzeit-Einblicke in die klinischen Begegnungen von Patienten. SaaS kann eine gezielte Einbindung von Ärzten, Patientenaufklärung und Tools für finanzielle Unterstützung bieten. Moderne Infrastruktur kann auch Reibungspunkte beseitigen. Hersteller können komplexe Lieferketten verwalten und ihre regulatorischen, Qualitätskontroll-, Compliance- und Auditanforderungen erfüllen.

Es ist Zeit für Biotech zu bauen*

*Zusammenbau erforderlich

Unternehmen wie Veeva, Benchling und Komodo waren Pioniere von Biotech-SaaS und bleiben wichtige Anker im Biotech-Technologie-Stack. Die Diaspora ihrer Alumni macht sich auf den Weg, um die nächste Generation von Bio-SaaS-Gründern zu werden. Auch neues Blut kommt: eine große und wachsende Gemeinschaft von Software-Ingenieuren und Technologen, vertreten durch Gruppen wie Bits in Bio, streben danach, Software für die Wissenschaft zu entwickeln.

Für die Neuankömmlinge ein herzliches Willkommen und eine Warnung: Biotechnologie ist hart. Bemühungen, gegen Krankheiten einzugreifen, haben sich immer wieder als demütigende Bemühungen erwiesen – Komplikationen, Randfälle und Ausnahmen quälen die tapfersten Versuche. Die Biologie braucht bessere Software-Ingenieure, ja, aber Software-Ingenieure müssen auch die Komplexität der Biologie besser verstehen.

Einige Ratschläge, wie wir es bei den Besten gesehen haben:

Gehen Sie einheimisch. Tauchen Sie ein in die Wissenschaft. Lernen Sie die Sprache und die Landschaft. Palpiere die Schmerzpunkte. Durchqueren Sie die Ideenlabyrinth um zu wissen, ob Sie ein Problem lösen, das sowohl wertvoll als auch branchenweit anwendbar ist. Hinzufügen DIENSTLEISTUNGEN kann dabei helfen, die Nützlichkeit Ihrer Lösung zu validieren und sicherzustellen, dass Ihr Kunde sie verwendet. Seien Sie bei der Kontaktaufnahme mit potenziellen Biotech-Käufern vorsichtig mit dem „anderen“ MVP – arbeiten Sie an einem „Minimum Viable Product“ oder an „meinem vagen Projekt“? Pilotitis ist in der Biotechnologie endemisch.

Finden Sie Ihre Goldilocks-Zone. Ist Ihr ursprünglicher Zielkunde ein Startup, Midcap oder Top 20 Biotech? Kostenlose Open-Source-Tools für die Wissenschaft sind im Überfluss vorhanden, und allgemein verwendbare SaaS-Tools von etablierten Unternehmensgiganten können für Biotech-Anwendungsfälle angepasst werden. Viele Unternehmen werden versucht sein, ihre eigenen Lösungen zu entwickeln. Sie müssen „genau die richtigen“ wissenschaftsnativen Tools auf Unternehmensebene zusammenstellen, um zu gewinnen. Aber stellen Sie sich vor, Sie könnten PowerPoint und Excel als die Schattensysteme der Aufzeichnungen für die gesamte Biotech-Branche ersetzen …

Kenne deinen Feind. Das sind keine einfachen Geschäfte, die man aufbauen kann. Ihr Kunde hat möglicherweise interne Teams, die Sie als Konkurrenten betrachten. Netzwerkeffekte sind schwer zu Risiken zu minimieren und halten. Es gibt eine endliche Anzahl von große Biotech-Käufer hinein zu verkaufen. Große Jahresverträge sind schwierig zu sichern. Sie müssen die Oberfläche Ihres Produkts erweitern und Anwendungsfälle hinzufügen, um das Wachstum voranzutreiben. Verkaufszyklen können länger sein als die Laufbahn der meisten Startups. Aktienkurse, Budgetkürzungen und Umstrukturierungen haben den Appetit auf SaaS-Ausgaben gedämpft. Und Sie werden zweifellos auf „lernen muss die TAM groß genug?“ Skepsis bei Mitarbeitern, Partnern und Investoren.

Aber wenn Sie den Durchbruch schaffen, profitieren Sie von der Gewinner-nimmt-am-meisten-Dynamik vertikaler SaaS-Unternehmen. Der Preis? Das Potenzial, den modernen Biotech-Tech-Stack zu verankern, der die nächste Welle von Medikamenten antreibt und sie zu den Patienten bringt, die sie dringend benötigen.

Dies ist ein Moment. Wenn Sie hier bauen, egal ob Sie bereits in Betrieb sind oder nur daran denken, loszulegen, bitte erreichen zu uns. Auch wir würden gerne mehr tun.

Wir möchten Andy Coravos, Bryan Faust, Hylton Kalvaria, Dave Light, Cody Mowery, Adam Tong, Marc Watrous und Brandon White für ihre Beiträge zu diesem Blogbeitrag danken.

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