Bio Tech — Государственные компании США — Отраслевой отчет P2

Биотехнологии — Публичные компании США — Отраслевой отчет P1

Ссылка на первую часть выше ^

КОНКУРЕНТНЫЙ ЛАНДШАФТ

Концентрация рынка — высокая

• Концентрация в биотехнологиях высока: четыре ведущих игрока отрасли приносят 61,2% отраслевого дохода (статистика IBISWORLD).
• Несмотря на высокую концентрацию, промышленность состоит из сотен компаний, в большинстве из которых число сотрудников составляет менее 50 человек.
• Возможности изобилуютмногими новыми игроками, которые нашли новые неудовлетворенные нишевые потребности
• Ожидается, что в течение следующих пяти лет будет высокий уровень приобретений, но недостаточный, чтобы существенно изменить концентрацию.

Ключевые моменты конкуренции

Эффективность продукта

• Время выхода на рынок.Лекарственные препараты для людей должны пройти доклинические и клинические испытания, прежде чем они попадут в соответствующие регулирующие органы (например, FDA). Это особенно важно, когда несколько компаний пытаются решить одну и ту же проблему.
• Качество.Продукты должны демонстрировать более высокое качество в отношении таких аспектов, как эффективность и чистота (непредвиденные последствия).
• Цена. Несмотря на то, что патенты обеспечивают определенную степень монопольного ценообразования, большинство из них в конечном итоге конкурируют по цене.

Интеллектуальная собственность

• Патенты (число которых увеличивается быстрее, чем в других отраслях) дают владельцам исключительное право создавать, использовать и продавать изобретения в течение ограниченного времени. Патентный ландшафт может навредить конкуренции (если она охватывает слишком большую территорию) и задушить инновации, усложнив и удорожив исследования. При подаче заявки на патент изобретатели должны продемонстрировать новизну и полезность. Сложности существуют в (1) доказательстве того, что творения являются новыми, а не просто естественными, и это первый процесс для достижения этого (2) Покрывают ли патенты на биологический материал сдвиги/остановки, которые на него может распространяться (3)Область действия патента, то есть: что является оправданным и в какой степени он может препятствовать исследованиям/инновациям

Внешняя конкуренция

• Часто уникальны — однако конкурируйте с продукцией из других отраслей и альтернативными методами производства. Например, биотехнологии VS сельское хозяйство:разработка ГМ-продуктов или повышение урожайности?
• EG: Промышленная переработка —Альтернативы биоразлагаемым пластикам или переход на электромобили (транспортное топливо)

Риск новых участников

Барьеры для входа

• Нормативная граница (высокая).Государственные учреждения требуют проведения длительных и дорогостоящих испытаний лекарств, прежде чем они получат одобрение федерального правительства.
• Невозвратные затраты (высокие). Надежные активы интеллектуальной собственности жизненно важны для успеха. Обычно требуется, чтобы потенциальный участник получил это путем приобретения. Кроме того, компаниям требуется высокий уровень финансирования, чтобы оставаться на плаву, при этом высокие затраты на исследования и разработки и доходы не просачиваются до тех пор, пока продукты не будут запущены.
• Технологические изменения (высокий уровень).Внедрение технологий оптимизирует многие процессы в биотехнологии и крайне важно, чтобы оставаться на шаг впереди.
• Жизненный цикл биотехнологии: часто необходимо преодолеть все начальные границы, прежде чем они получат стабильный доход.
• Ужесточение условий кредитования: Федеральная резервная система проявляет более голубиную позицию с растущим числом причин для сокращения кредита (сдерживающие факторы кредитования). Также отмечается падение бизнес годового кредитования. (Данные Федерального резерва) (Будущая статья будет посвящена глобальным кредитным условиям)

СТРУКТУРНЫЕ РАЗРАБОТКИ

Расходы на аутсорсинг исследований и разработок

Мы все чаще видим тенденцию делать ставку на гибкость, и в биотехнологиях это не исключение. Это привело к появлению новой сферы деятельности — CRO (Организация клинических исследований). CRO являются одной из основных причин высокого уровня сделок по слияниям и поглощениям в этом секторе, который быстро переходит от разрозненного рынка к рынку, на котором доминируют несколько крупных игроков.

• Участие CRO во всех исследованиях и разработках, от фундаментальных исследований до стадии разработки, иллюстрируется необъяснимым фактом, что доход CRO в основном определяется расходами на исследования и разработки.
• Растущая статистика, в значительной степени поддерживаемая волной сообщений в СМИ, предполагает, что существует сильное внимание биофармацевтических компаний, сотрудничающих с академическими кругами и CRO.
• Подъем CRO продолжает оставаться основной движущей силой слияний и поглощений в этой сфере, переводя нас с сильно фрагментированного рынка CRO на рынок с «горсткой гигантов и промежуточным звеном, где появляется новое поколение значительных участников». войлок».
• ВНИМАНИЕ:партнерство CRO с технологическими компаниями — используется для объединения и согласования больших данных и оптимизации клинических разработок
• КЛЮЧ: CRO можно рассматривать так же, как технологические компании рассматривают облачные вычисления. Это позволяет им сосредоточиться на областях, в которых они специализируются, повышая эффективность и масштабируемость.

Технологии и системы — искусственный интеллект в поиске лекарств

Искусственный интеллект и машинное обучение наиболее известны автоматизацией анализа данных и его механизмом самосовершенствования (глубокое обучение). Эта тенденция началась примерно в 2017 году и стала популяризирована благодаря партнерству между Genentech и GNS Healthcare в 2017 году, использующему платформу для выявления и проверки новых мишеней для лекарств от рака с использованием собственной платформы REFS для случайного машинного обучения и моделирования искусственного интеллекта. Это инструмент на основе искусственного интеллекта, который автоматизирует преобразование различных потоков биомедицинских и медицинских данных, таких как лонгитюдные электронные медицинские карты. Основное использование ИИ в биотехнологии связано с открытием лекарств. Учтите, что это может экспоненциально увеличить темпы инноваций. Это также означает, что компании не тратят время на этап лабораторных испытаний лекарств с небольшим потенциалом.

Другие применения ИИ в биотехнологии

• CADD (Computer Aided Drug Design) —автоматизация циклов «разработка-изготовление-испытание» при открытии лекарств. Реализует эффективные циклы обучения, которые становятся лучше с каждым новым циклом исследований, в то время как традиционные биоинформационные инструменты остаются неизменными.
• ИИ для повторного назначения лекарств.Поскольку при создании лекарств создается много данных, ИИ может использовать свои возможности интеллектуального анализа данных, чтобы узнать, есть ли у него другие приложения. Этот метод представляет меньший риск неожиданной токсичности или побочных эффектов при испытаниях на людях, а значит, меньше затрат на исследования и разработки.
• Искусственный интеллект для анализа исследовательской литературы, публикаций и патентов.При изучении работы других исследователей чтение, группировка и интерпретация текстовых данных является одним из отнимающих много времени аспектов. С ростом числа исследовательских публикаций ИИ может просеивать данные, поступающие ежедневно, чтобы подтверждать или отвергать гипотезы. Одна из наиболее широко освещаемых новостей, касающихся этого варианта использования, была между Pfizer и IBM Watson —партнерство для разработки лекарств в области иммунологии.

Иллюстрации возможностей

• Exscientia и AI Centaur Chemist (Великобритания):поставили первое лекарство-кандидат в рамках многолетнего сотрудничества с GSK. Их искусственный интеллект получил небольшую молекулу, сильнодействующее активное вещество in vivo, нацеленное на новый путь лечения хронической обструктивной болезни легких. Это позволило открыть новый кандидат в лекарства, при этом было синтезировано мало соединений по сравнению с традиционными подходами. Обнаружено в течение пяти итерационных циклов проверки дизайна — эффективность в 4 раза выше, чем
• BenevolentAI (Великобритания).ИИ помог кандидату на лечение болезни моторных нейронов БАС, начав первые клинические испытания в конце 2017 года.

ПРИМЕЧАНИЕ. В настоящее время существует серьезное технологическое препятствие в прикладном глубоком обучении. Не хватает связанных и чистых данных, это особенно актуально для биотехнологий, где молекулы или биомаркеры представляют собой очень сложные наборы данных.

• Однако я считаю, что концепция, которая чрезвычайно применима к биотехнологии и фармацевтике, — это «закон Амаре». В нем говорится, что в краткосрочной перспективе влияние технологий, как правило, преувеличивается, а в долгосрочной — занижается. Это особенно актуально для этих секторов, поскольку мы не можем ожидать параболического уровня инноваций, как в случае с беспилотными автомобилями или Google Translate, но должны быть готовы к долгосрочной перспективе.