Fare di più con Moore: il momento tecnologico della biotecnologia

Ripubblicato da Platone

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La legge di Eroom (il rovescio Moore) è spesso citatoe discutibilmente impreciso, l'osservazione che la scoperta di farmaci diventa più lenta e più costosa nel tempo. È certamente un sgobbare, ma gli sforzi di ricerca e sviluppo hanno dato i loro frutti 378 nuovi farmaci approvati dalla FDA tra il 2010 e il 2019, quasi il doppio del decennio precedente. Come parametro, anche le approvazioni della FDA sottovalutano gli incredibili progressi che derivano dall'innovazione biotecnologica stampare un vaccino COVID in 48 ore che ha raggiunto i miliardi.

Quando il termine "biotecnologia" è entrato nel mainstream negli anni '1970, l'allora "tecnologia" a cui si faceva riferimento era DNA ricombinante, una tecnica per unire i geni da un organismo all'altro. Cohen e Boyer hanno utilizzato questo approccio nella loro startup alle prime armi Genentech a blandire batteri per pompare l'insulina umana; ha aiutato nascita un intero settore. Questa "tecnologia" ora include sofisticati strumenti di ingegneria biologica che sono alla base di un arsenale in espansione di programmabile farmaci.

Oltre agli strumenti per la biologia ingegneristica, l'industria biotecnologica ha anche abbracciato la definizione "mainstream" di tecnologia: software. Noi abbiamo stato a lungo grandi credenti in ciò che il intersezione tra intelligenza artificiale e ingegneria biologica mezzi per il futuro delle biotecnologie: intelligenza artificiale trasformerà il modo in cui noi deconvoluto biologia delle malattie e progettazione di molecole nuove per il mondo. Il prossimo (e questo è solo l'inizio): ChatGPT per la biologia!

Ma non è solo AI. Come ha per così tante industrie, il software-as-a-service (SaaS) ha il potenziale per trasformare radicalmente le biotecnologie. Dal molecolare al banale, l'ampio appetito dell'industria biotecnologica per gli strumenti SaaS nativi della scienza sta accelerando e modernizzerà il modo in cui i farmaci vengono scoperti, sviluppati e distribuiti.

Leggi l'Eroom

Il motore di ricerca e sviluppo biofarmaceutico americano consuma oltre $100 miliardi ogni anno. Il volume di dati biomedici generati è massiccio e sempre più denso e complesso. La scoperta di droghe è ora uno sport multi-squadra con vario le parti interessate che collaborano in senza precedenti modi. Gli scienziati di banco si rivolgono ai bioinformatici per analizzare i dati. Nuovi farmaci possono includere più componenti da diverse aziende che devono essere assemblati e manufatto by terzi. Le aziende biotecnologiche hanno bisogno di più tecnologia per tenere il passo con tutta questa innovazione.

Le nuove tecnologie sono abbracciate e avanzate da startup agili. Gli strumenti più dirompenti per un settore tendono a essere costruiti e implementati internamente da aziende "full-stack" come vantaggio competitivo fondamentale. Alla fine, gli operatori storici li adottano. Tesla ha aperto la strada ai primi veicoli elettrici basati sul software; oggi, anche tutte le principali case automobilistiche li offrono. Allo stesso modo, Dyno ed Intro sono stati costruiti con un'intelligenza artificiale proprietaria incorporata ovunque; queste biotecnologie "native AI" sono all'avanguardia. Ma la disponibilità di strumenti come AlphaFold, Deepmindlo strumento per la previsione della struttura delle proteine, contribuirà a creare l'intelligenza artificiale accessibile a tutti.

Il moderno stack tecnologico biotecnologico

Per le aziende biotecnologiche, il software è un mezzo per raggiungere un fine: è scienza, non software, cercano di progredire. Man mano che la necessità di analizzare set di dati complessi e su larga scala e di coordinarsi tra più parti interessate diventa sempre più universale, ha iniziato a emergere un solido ecosistema di soluzioni software cloud-first e incentrate sui dati.

Vediamo un futuro brillante per i nuovi strumenti SaaS appositamente creati da fondatori multilingue fluenti sia in tecnologia che in biotecnologia. Il meglio di questi strumenti sarà attivamente gestito, potenziato e ampliato. Ne trarranno beneficio effetti di rete, offrendo sempre più valore man mano che aggiungono nuovi utenti e acquisiscono più dati. Per la maggior parte delle biotecnologie, sarà troppo inefficiente costruire internamente strumenti che si confrontino efficacemente con (o competano con) queste offerte SaaS specializzate.

Dalla fornitura dell'infrastruttura di base, al potenziamento delle applicazioni che abilitano capacità avanzate, alla creazione di nuovi sistemi di registrazione per la gestione di informazioni complesse, questi nuovi strumenti SaaS si basano l'uno sull'altro per formare un nuovo stack tecnologico per la biotecnologia che modernizzerà il modo in cui i nuovi farmaci sono scoperto, sviluppatoe distribuito.

Ricerca e Sviluppo

Il processo di scoperta consiste in cicli continui di sperimentazione, analisi e iterazione. Gli strumenti da laboratorio sono sempre più sofisticati, vari e prolifici. I robot aiutano la pipetta. Gli esperimenti sono più complessi che mai. I dati sperimentali multi-omici ad alta risoluzione hanno dato origine al ramo couguale del laboratorio umido: il laboratorio a secco computazionale. I giorni in cui si annotavano protocolli e risultati di esperimenti su un taccuino di laboratorio fisico sono saldamente nel passato.

Questo stato attuale e la scala della scienza è uno dei driver centrali portando la tecnologia alla biotecnologia. Infrastruttura moderna– migliore impianto idraulico e connettività – è necessario per dirigere il diluvio di dati. Gli strumenti di gestione del progetto fluentemente scientifici organizzeranno i team. Gli strumenti di analisi e visualizzazione dei dati aiutano a generare insight. Le piattaforme AI per la scoperta di bersagli biologici e la modellazione molecolare possono accelerare i programmi. Nuovi sistemi di registrazione gestiranno tutto centralmente.

Mercato

Il principale obbligo dell'industria biotecnologica è garantire che i nuovi farmaci siano sicuri ed efficaci. Eppure la nostra infrastruttura di sperimentazione clinica lo è antiquato. Mentre il numero di studi clinici continua a salire, troppo pochi di loro si iscrivono completamente. La maggior parte dei pazienti e dei medici non è a conoscenza o non ha accesso alle sperimentazioni. Troppi i partecipanti alla sperimentazione abbandonano a causa di oneri finanziari o logistici. Pochissimi studi hanno il necessario rappresentazione demografica. Quasi 85% delle prove vengono ritardate e ogni giorno perso può costare milioni di mancati guadagni.

Lo sviluppo clinico ha un disperato bisogno di una revisione tecnologica. Appunti e raccoglitori lasceranno il posto a SaaS per l'acquisizione elettronica dei dati, la gestione dei processi, il coordinamento degli studi, la pianificazione finanziaria e l'invio normativo. Il software aiuta a organizzare l'inventario e le catene di approvvigionamento. Consente inoltre nuovi modelli come studi decentralizzati o virtuali, aiuta a identificare nuovi pazienti e alimenta il monitoraggio continuo con biomarcatori digitali e dispositivi indossabili. E tutto questo esaurimento dei dati può essere acquisito da strumenti di prova del mondo reale per fornire ulteriori approfondimenti clinici.

Distribuzione

Lo scopo ultimo di qualsiasi medicinale è raggiungere le persone che ne hanno bisogno. Ogni anno, l'industria spende miliardi per trovare ed educare pazienti e medici, eppure entrambi i gruppi sono difficili da raggiungere. L'accesso e l'accessibilità dei farmaci soggetti a prescrizione medica sono influenzati da intermediari; il prezzo è opaco, le approvazioni sono ingombranti e il rimborso è imprevedibile. La produzione e la distribuzione della fornitura commerciale di farmaci deve essere attentamente monitorata e controllata.

La commercializzazione e la distribuzione sono state un primo cuneo per il SaaS biotecnologico. IL prima di tutto il Customer Relationship Management (CRM) per le biotecnologie è un miliardi di dollari Attività commerciale. Moderno Dati e analisi gli strumenti offrono informazioni in tempo reale sugli incontri clinici dei pazienti. SaaS può fornire un coinvolgimento mirato del medico, l'educazione del paziente e strumenti per l'assistenza finanziaria. Le infrastrutture moderne possono anche eliminare gli attriti. I produttori possono gestire catene di fornitura complesse e soddisfare i requisiti normativi, di controllo qualità, conformità e audit.

È tempo di costruire per la biotecnologia*

*qualche montaggio richiesto

Aziende come Veeva, Benchling e Komodo hanno aperto la strada al SaaS biotecnologico e rimangono ancoraggi chiave nello stack tecnologico biotecnologico. La diaspora dei loro alunni si sta mettendo in proprio per diventare la prossima generazione di fondatori di bio SaaS. Sta arrivando anche nuova linfa: una vasta e crescente comunità di ingegneri e tecnologi del software, rappresentata da gruppi come Bit in Bio, cercare di creare software per la scienza.

Per i nuovi arrivati, un caloroso benvenuto e un avvertimento: la biotecnologia è dura. Gli sforzi per intervenire contro le malattie si sono dimostrati, più e più volte, sforzi umilianti: complessità, casi limite ed eccezioni tormentano i tentativi più coraggiosi. La biologia ha bisogno di migliori ingegneri del software, sì, ma gli ingegneri del software devono anche apprezzare meglio la complessità della biologia.

Alcuni consigli da come abbiamo visto i migliori farlo:

Diventa nativo. Immergiti nella scienza. Impara la lingua e il paesaggio. Palpa i punti dolorosi. Attraversa il labirinto di idee per sapere se stai risolvendo un problema che è prezioso e ampiamente applicabile in tutto il settore. Aggiunta servizi può aiutare a convalidare l'utilità della soluzione e garantire che il cliente la utilizzi. Quando coinvolgi potenziali acquirenti di biotecnologie, fai attenzione all '"altro" MVP: stai lavorando a un "prodotto minimamente fattibile" o al "mio vago progetto"? Pilotite è endemico nelle biotecnologie.

Trova la tua zona Riccioli d'oro. Il tuo cliente target iniziale è una startup, mid-cap o top 20 biotech? Gli strumenti gratuiti open source per la scienza abbondano e gli strumenti SaaS di uso generale di giganti aziendali affermati possono essere adattati per casi d'uso biotecnologici. Molte aziende saranno tentate di "produrre le proprie" soluzioni. Per vincere, dovrai assemblare strumenti di livello aziendale nativi della scienza "giusti". Ma immagina di poter sostituire PowerPoint ed Excel come sistemi ombra di record per l'intera industria biotecnologica...

Conosci la tua frenesia. Queste non sono imprese facili da costruire. Il tuo cliente potrebbe avere team interni che ti considerano un concorrente. Gli effetti di rete sono difficile a protegge ed mantenere. C'è un numero finito di grandi acquirenti di biotecnologie vendere in. I grandi contratti annuali sono difficili da garantire. Dovrai espandere la superficie del tuo prodotto e aggiungere casi d'uso per alimentare la crescita. I cicli di vendita possono essere più lunghi della pista di cassa della maggior parte delle startup. I prezzi delle azioni, i tagli al budget e le ristrutturazioni hanno smorzato l'appetito per la spesa SaaS. E incontrerai senza dubbio "Europe è TAM grande abbastanza?” scetticismo da parte di dipendenti, partner e investitori.

Ma se riesci a sfondare, trarrai vantaggio dalle dinamiche in cui il vincitore prende la maggior parte delle aziende SaaS verticali. Il premio? Il potenziale per ancorare il moderno stack tecnologico biotecnologico che alimenta la prossima ondata di medicinali e li porta ai pazienti che ne hanno un disperato bisogno.

Questo è un momento. Se stai costruendo qui, se sei già attivo e funzionante o stai solo pensando di iniziare, per favore contattarci a noi. Anche noi vorremmo fare di più.

Vorremmo ringraziare Andy Coravos, Bryan Faust, Hylton Kalvaria, Dave Light, Cody Mowery, Adam Tong, Marc Watrous, Brandon White per il loro contributo a questo post del blog.

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