La loi d'Eroom (l'envers Moore) est souvent citéet sans doute inexact, observation que la découverte de médicaments devient plus lente et plus coûteuse avec le temps. C'est certainement un bosser, mais les efforts de R&D ont donné 378 nouveaux médicaments approuvés par la FDA entre 2010 et 2019, près de le double de la décennie précédente. En tant que mesure, même les approbations de la FDA sous-estiment les progrès étonnants qui découlent de l'innovation biotechnologique, comme imprimer un vaccin COVID en 48 heures qui a atteint des milliards.

Lorsque le terme « biotechnologie » est entré dans le courant dominant dans les années 1970, la « technologie » alors référencée était ADN recombinant, une technique pour épisser les gènes d'un organisme à un autre. Cohen et Boyer ont utilisé cette approche dans leur startup naissante Genentech à amadouer des bactéries pour pomper l'insuline humaine ; ça m'a aidé naissance toute une industrie. Cette « technologie » comprend désormais des outils d'ingénierie biologique sophistiqués qui sous-tendent un arsenal croissant de programmable médicaments.

Au-delà des outils pour l'ingénierie biologique, l'industrie biotechnologique a également adopté la définition « courante » de la technologie : les logiciels. Nous avons longtemps grands croyants en ce que intersection de l'IA et du génie biologique des moyens pour l'avenir de la biotechnologie : intelligence artificielle transformera notre façon déconvoluer biologie des maladies et conception de nouvelles molécules. Ensuite (et ce n'est que le début): ChatGPT pour la biologie !

Mais il n'y a pas que l'IA. Tel quel a pour tant d'industries, le logiciel en tant que service (SaaS) a le potentiel de transformer radicalement la biotechnologie. Du moléculaire au banal, le vaste appétit de l'industrie biotechnologique pour les outils SaaS natifs de la science s'accélère et modernisera la façon dont les médicaments sont découverts, développés et distribués.

Lire l'Eroom

Le moteur américain de R&D biopharmaceutique consomme plus de 100 milliard de dollars chaque année. Le volume de données biomédicales générées est massif et de plus en plus dense et complexe. La découverte de médicaments est désormais un sport multi-équipes avec divers parties prenantes collaborant dans un façons. Les scientifiques de laboratoire se tournent vers les bioinformaticiens pour analyser les données. Les nouveaux médicaments peuvent consister en plusieurs composants de différentes entreprises qu'il faut assembler et fabriqué by tiers. Les entreprises de biotechnologie ont besoin de plus de technologie pour suivre le rythme de toutes ces innovations.

Les nouvelles technologies sont adoptées et avancées par des startups agiles. Les outils les plus perturbateurs pour une industrie ont tendance à être construits et déployés en interne par des entreprises "full-stack" en tant qu'avantage concurrentiel de base. Finalement, les titulaires les adoptent. Tesla a été le pionnier des véhicules électriques logiciels ; aujourd'hui, tous les grands constructeurs automobiles en proposent également. De la même manière, Dyno ainsi que Introduction ont été construits avec une IA propriétaire intégrée partout ; ces biotechs « natives de l'IA » sont à la pointe de la technologie. Mais la disponibilité d'outils comme AlphaFold, DeepmindL'outil de prédiction de la structure des protéines aidera à faire de l'IA accessible à tous.

La pile technologique biotechnologique moderne

Pour les entreprises de biotechnologie, le logiciel est un moyen d'atteindre une fin - c'est de la science, pas du logiciel, ils cherchent à progresser. Alors que le besoin d'analyser des ensembles de données complexes à grande échelle et de coordonner plusieurs parties prenantes devient de plus en plus universel, un écosystème robuste de solutions logicielles axées sur le cloud et centrées sur les données a commencé à émerger.

Nous voyons un bel avenir pour les nouveaux outils SaaS spécialement conçus par des fondateurs multilingues maîtrisant à la fois la technologie et la biotechnologie. Les meilleurs de ces outils seront activement gérés, améliorés et étendus. Ils bénéficieront de effets de réseau, offrant progressivement plus de valeur à mesure qu'ils ajoutent de nouveaux utilisateurs et ingèrent plus de données. Pour la plupart des biotechs, il sera trop inefficace de créer en interne des outils qui se comparent (ou concurrencent) efficacement ces offres SaaS spécialisées.

Qu'il s'agisse de fournir une infrastructure de base, d'alimenter des applications qui permettent des capacités améliorées ou d'établir de nouveaux systèmes d'enregistrement pour la gestion d'informations complexes, ces nouveaux outils SaaS s'appuient les uns sur les autres pour former une nouvelle pile technologique pour la biotechnologie qui modernisera la façon dont les nouveaux médicaments sont découvert, développéet distribué.

Découverte

Le processus de découverte consiste en des cycles continus d'expérimentation, d'analyse et d'itération. Les instruments de laboratoire sont de plus en plus sophistiqués, variés et prolifiques. Des robots aident à pipeter. Les expériences sont plus complexes que jamais. Les données expérimentales multi-omiques à haute résolution ont donné naissance à la branche co-égale du laboratoire humide : le laboratoire sec informatique. L'époque où l'on notait des protocoles et des résultats d'expériences dans un cahier de laboratoire physique est définitivement révolue.

Cet état et cette échelle actuels de la science sont l'un des principaux moteurs apporter la technologie à la biotechnologie. Infrastructure moderne– une meilleure plomberie et connectivité – est nécessaire pour diriger le déluge de données. Des outils de gestion de projet axés sur la science organiseront les équipes. Les outils d'analyse et de visualisation des données aident à générer des informations. Les plates-formes d'IA pour la découverte de cibles biologiques et la modélisation moléculaire peuvent accélérer les programmes. De nouveaux systèmes d'enregistrement géreront tout cela de manière centralisée.

Développement

L'obligation la plus élevée de l'industrie biotechnologique est de s'assurer que les nouveaux médicaments sont sûrs et efficaces. Pourtant, notre infrastructure d'essais cliniques est vieilli. Alors que le nombre d'essais cliniques continue d'augmenter, Trop peu d'entre eux s'inscrivent pleinement. La plupart des patients et des médecins ne connaissent pas ou n'ont pas accès aux essais. Trop les participants à l'essai abandonnent en raison de charges financières ou logistiques. Très peu d'études ont le nécessaire représentation démographique. Presque 85% des procès sont retardés et chaque jour perdu peut coûter des millions en revenus perdus.

Le développement clinique a désespérément besoin d'une refonte technologique. Les presse-papiers et les classeurs céderont la place au SaaS pour la saisie électronique des données, la gestion des essais, la coordination des études, la planification financière et les soumissions réglementaires. Le logiciel aide à organiser les stocks et les chaînes d'approvisionnement. Il permet également de nouveaux modèles tels que des essais décentralisés ou virtuels, aide à identifier de nouveaux patients et alimente une surveillance continue avec des biomarqueurs numériques et des appareils portables. Et tout cet épuisement de données peut être capturé par des outils de preuves du monde réel pour fournir des informations cliniques supplémentaires.

Distribution

Le but ultime de tout médicament est d'atteindre les personnes qui en ont besoin. Chaque année, l'industrie dépense milliards pour trouver et éduquer les patients et les médecins, et pourtant les deux groupes sont difficiles à atteindre. L'accès et l'abordabilité des médicaments sur ordonnance sont influencés par les intermédiaires; la tarification est opaque, les approbations sont lourdes et le remboursement est imprévisible. La fabrication et la distribution de l'approvisionnement commercial en médicaments doivent être soigneusement surveillées et contrôlées.

La commercialisation et la distribution ont été les premières étapes du SaaS biotechnologique. Le premier la gestion de la relation client (CRM) pour la biotechnologie est un milliard de dollars entreprise. Moderne Données et analyses offrent des informations en temps réel sur les rencontres cliniques des patients. Le SaaS peut fournir un engagement ciblé des médecins, une éducation des patients et des outils d'aide financière. Les infrastructures modernes peuvent également éliminer les frictions. Les fabricants peuvent gérer des chaînes d'approvisionnement complexes et répondre à leurs exigences réglementaires, de contrôle qualité, de conformité et d'audit.

Il est temps de construire pour la biotechnologie*

*assemblage requis

Des entreprises comme Veeva, Benchling et Komodo ont été les pionnières du SaaS biotechnologique et elles restent des points d'ancrage clés dans la pile technologique biotechnologique. La diaspora de leurs alumni se lance à son compte pour devenir la prochaine génération de fondateurs de bio SaaS. Du sang neuf arrive également : une communauté importante et croissante d'ingénieurs en logiciel et de technologues, représentée par des groupes tels que Bits en bio, cherchent à créer des logiciels pour la science.

Pour les nouveaux arrivants, un accueil chaleureux et un avertissement : la biotech c'est dur. Les efforts pour intervenir contre la maladie se sont révélés, à maintes reprises, être des efforts humiliants - les complexités, les cas extrêmes et les exceptions entravent les tentatives les plus vaillantes. La biologie a besoin de meilleurs ingénieurs en logiciel, oui, mais les ingénieurs en logiciel doivent également mieux apprécier la complexité de la biologie.

Quelques conseils sur la façon dont nous avons vu les meilleurs le faire :

Allez natif. Plongez-vous dans la science. Apprenez la langue et le paysage. Palpez les points douloureux. Traversez le labyrinthe d'idées pour savoir si vous résolvez un problème qui est à la fois utile et largement applicable à l'ensemble de l'industrie. Ajouter intégrés peut aider à valider l'utilité de votre solution et garantir que votre client l'utilisera. Lorsque vous engagez des acheteurs potentiels de biotechnologie, méfiez-vous des "autres" MVP - travaillez-vous vers un "produit peu viable" ou sur "mon vague projet" ? Pilotite est endémique en biotechnologie.

Trouvez votre zone Goldilocks. Votre client cible initial est-il une startup, une ETI ou le top 20 biotech ? Les outils gratuits open source pour la science abondent et les outils SaaS à usage général des géants établis peuvent être adaptés aux cas d'utilisation de la biotechnologie. De nombreuses entreprises seront tentées de « lancer leurs propres » solutions. Vous devrez assembler des outils d'entreprise natifs de la science "juste au juste" pour gagner. Mais imaginez si vous pouviez remplacer PowerPoint et Excel en tant que systèmes fantômes d'enregistrement pour l'ensemble de l'industrie biotechnologique…

Connaissez votre ennemi. Ce ne sont pas des entreprises faciles à créer. Votre client peut avoir des équipes internes qui vous considèrent comme un concurrent. Les effets de réseau sont difficile à protéger ainsi que maintenir. Il existe un nombre fini de grands acheteurs de biotechnologie vendre dans. Les gros contrats annuels sont difficiles à obtenir. Vous devrez étendre la surface de votre produit et ajouter des cas d'utilisation pour alimenter la croissance. Les cycles de vente peuvent être plus longs que la piste de trésorerie de la plupart des startups. Les cours des actions, les coupes budgétaires et les restructurations ont freiné l'appétit pour les dépenses SaaS. Et vous rencontrerez sans aucun doute "est TAM assez gros?» scepticisme des salariés, partenaires et investisseurs.

Mais si vous percez, vous bénéficierez de la dynamique gagnant-gagnant des entreprises SaaS verticales. Le prix? Le potentiel d'ancrer la pile de technologies biotechnologiques modernes qui alimente la prochaine vague de médicaments et les apporte aux patients qui en ont désespérément besoin.

C'est un instant. Si vous construisez ici, que vous soyez déjà opérationnel ou que vous songiez simplement à commencer, veuillez nous contacter à nous. Nous aussi, nous aimerions faire plus.

Nous tenons à remercier Andy Coravos, Bryan Faust, Hylton Kalvaria, Dave Light, Cody Mowery, Adam Tong, Marc Watrous, Brandon White et bien d'autres pour leurs contributions à cet article de blog.

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