IST ENTERPRISE GENOMICS NOCH GUT GENUG? - TECHCRUNCH - PRESSEMELDUNGEN - 2019

Anonim

Mark Kaganowitsch Mitwirkender

Mark Kaganovich ist der CEO und Mitbegründer von SolveBio. Folgen Sie ihm auf Twitter @Markkaganovich.

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  • Genomics braucht eine Killer App

Genomics wird den Traum von gezielten Therapien Wirklichkeit werden lassen, die massive gesundheitliche und wirtschaftliche Auswirkungen haben werden.

Doch die meisten großen Life-Science-Unternehmen, von Pharmaunternehmen bis hin zu Anbietern, müssen die Genomik noch vollständig als Teil ihres Toolkits für klinische Studien, Entwicklung, Kommerzialisierung und Diagnostik übernehmen.

Wann werden diese Organisationen die Genomik übernehmen? Ist die Genomik noch so gut, um in dieser Größenordnung eingesetzt zu werden? Die Antwort liegt zum Teil darauf, wann der Genomics Tech Stack modular wird.

Illumina wird oft als Intel of Genomics bezeichnet - es ist der Kern jeder Genomik-Anwendung und hat, wie der Prozessor, zu schnellen Innovationen sowohl bei der Hardware als auch bei der Software geführt, die es verwenden.

Der Erfolg von Illumina hat eine Vielzahl von Genomics-Anwendungen ermöglicht: Pränataltests, Landwirtschaft, Arzneimittelentwicklung, Rekrutierung klinischer Studien, Onkologie, Ernährung und Fitness und vieles mehr, das noch erfunden werden muss.

Der Hauptunterschied besteht darin, dass Sie zwar Genomics-Anwendungen erstellen können, ohne dass die Illumina-Maschine "kompatibel" ist, aber Sie können keine Intel-Software erstellen, ohne die Intel-Architektur zu unterstützen.

Illumina verkauft keinen technischen Baustein, sondern einen Mechanismus, um Aspekte der beobachtbaren Welt zu messen. Software, die für die Verwendung von Intel-Prozessoren gebaut wurde, muss strikt mit der Intel-Chip-Architektur kompatibel sein, während die Einzelheiten der Chemie von Illumina zur Erfassung des Genomstatus beim Erstellen einer Anwendung, die DNA-Sequenzierung verwendet, weitgehend irrelevant sind.

(Vorbehalt: Sequenzierungsfehler treten oft als Folge der im Sequenzierungsprozess verwendeten Chemie auf nicht zufälligen Wegen auf, daher ist es manchmal nützlich, den Assay zu verstehen.)

Dies bedeutet, dass Illumina möglicherweise nicht so tiefgründig ist, um sein Geschäft zu verteidigen: Es ist größtenteils nur so gut wie sein neuestes Produkt. Intel hat natürlich von steigenden Skalenerträgen in Form von Netzwerkeffekten profitiert, die Intel-Chips, die Computer, die sie verwenden, und die Software, die mit ihnen kompatibel ist, verbinden.

Für Illumina sind diese Effekte weniger offensichtlich. Um es klar zu sagen, dies hat nichts mit Illumina's Technologie oder Strategie zu tun, sondern einfach den Unterschied zwischen Wissenschaft und Technik: Es gibt viele unabhängige Möglichkeiten, ein natürliches Phänomen zu messen und normalerweise weniger Wege, etwas zu bauen, das du erfunden hast und niemand sonst weiß .

All dies ist vielleicht nicht gut für den langfristigen Unternehmenswert einer Sequenzierungstechnologie (obwohl Illumina in Ordnung ist, ihre Marktkapitalisierung liegt zwischen 20 und 30 Milliarden US-Dollar), aber es ist wirklich gut für Pharma- und Diagnostikunternehmen, die Genomik einsetzen.

Die vollständige Kontrolle, unabhängig vom Sequenzierer, was Sie mit den DNA-Daten tun, sobald Sie die Sequenzierung durchgeführt haben, erlaubt Unternehmen, ihre Genomik-Technologie genauer zu strukturieren und möglicherweise mehr Wert zu erzielen als die Sequenzer.

Das Problem mit der Verwendung von Genomics zur Entwicklung gezielter Therapien, begleitender Diagnostik oder anderer wertvoller Anwendungen erfordert mehr als nur das Einrichten eines Sequenzers und das Drücken von Spielen.

DNA-Sequenzierung "liest", die rohe Ausgabe einer Sequenzierungsmaschine, muss verarbeitet werden, um Varianten, die die repräsentativen variablen Unterschiede zwischen den Genomen und dem Fokus jeder weiteren Anwendung oder Studie sind, richtig zu identifizieren. Das ist der erste Schritt.

Dann müssen die Varianten gefiltert und interpretiert werden, basierend auf allen kontextspezifischen Informationen aus Studien, Berichten und Experimenten, die Ihnen zur Verfügung stehen. In einem akademischen Kontext wurde viel von diesem von klinischen Labors und Forschern getan. Im Unternehmen müssen alle diese Aufgaben, einschließlich der menschlichen Interpretation und Bewertung, in skalierbaren, reproduzierbaren Prozessen implementiert werden.

Es gibt noch mehr: Die Prozesse müssen in einer kompatiblen und sicheren Rechenumgebung ausgeführt werden.

Die Frage, mit der viele Life-Sciences-Unternehmen konfrontiert sind, ist die Frage, ob der Genomics Tech Stack in der "guten Phase" ist, in der modulare Komponenten zum Aufbau skalierbarer Workflows ausgetauscht werden können oder ob Unternehmen ausschließlich voll integrierten, vertikal montierten Systemen vertrauen können.

Es ist ein uraltes Argument, vor allem in der Technologie, wenn man "full stack" anstelle eines modularen Systems verwendet. Clay Christensen schlägt eine Theorie vor, dass integrierte Systeme immer besser sind, bis sie es nicht sind: Wenn Produkte für den Markt gut genug werden, überfordern integrierte Systeme die meisten Kunden und modulare Produkte werden billiger, weil jeder Teil der Lieferkette standardisiert wird und optimiert.

Apple hat offensichtlich alles gut gemacht, von der Hardware über die Software bis hin zur Distribution, aber Microsoft hat es im Unternehmenskontext vielleicht besser gemacht, indem es sich auf ein sehr wertvolles Stück des modularen IT-Ökosystems konzentrierte und andere modulare Systeme im angrenzenden Wertschöpfungsnetzwerk entwickelte.

Das Argument wird an den Extremen etwas sinnlos: Kein Unternehmen ist eigentlich "full stack", wenn man das breit genug definiert. Harry's besitzt eine Fabrik, in der er Rasierapparate herstellt, aber wenn nicht eine große neue Finanzierungsrunde im Gange ist, werden sie wahrscheinlich nicht ihre eigenen Aluminiumminen, Schiffe und Flugzeuge rollen lassen, um die gesamte Lieferkette, die das Kundenerlebnis beeinflusst, wirklich zu kontrollieren. Und Unternehmen machen keine eigenen Betriebssysteme, Prozessoren oder Computer.

Für ein Unternehmen ist es jedoch wichtig, den ROI von vertikal integrierten Lösungen im Vergleich zu modularen externen Substituten zu bewerten. Natürlich gibt es Vorteile für beide. Intern gibt es mehr Kontrolle und Anpassung, aber externe Tools profitieren von der Skalierung: AWS ist eine so großartige Ressource für seine Kunden, da Amazon einen größeren Umfang erreicht als seine Kunden individuell.

Wie jedes Unternehmen, das überlebt und wächst, hat es steigende Skalenerträge, was bedeutet, dass es effizienter oder rentabler ist, was zu einer besseren Kundenerfahrung und einem besseren Produktangebot führt.

Bild: Iaremenko Sergii / Shutterstock

Die Genomik zeigt Anzeichen, dass sie modularer werden. Jede Komponente des Stapels kann mit vor- und nachgeschalteten Komponenten integriert werden. Bei den Enablern handelt es sich um Sequenziermaschinen, die für die nachgelagerten Prozesse agnostisch sind, Cloud Computing, das den Einsatz von miteinander verbundenen Softwarelösungen und APIs ermöglicht, mit denen Softwarelösungen Daten integrieren und übertragen können.

Ein Unternehmen, das 2016 eine skalierbare, sichere Genomik-Lösung einsetzt, kann jetzt aus einer Reihe von hochmodernen Werkzeugen wählen, die miteinander kompatibel sind. Sie können ihre Sequenzer und Laborautomatisierungssysteme mit Cloud-Anbietern wie AWS, Google Cloud und Microsoft integrieren, um Variantenaufrufalgorithmen wie DNAnexus, SevenBridges oder RealTimeGenomics auszuführen. Sie können Algorithmen verwenden, um Varianten basierend auf Referenzdaten mit Hilfe von Software wie Omicia, Bina und Ingenuity zu filtern.

Wie die Geschichte der Tech-Shows zeigt, macht die Modularität im Netzwerk der Industriewerte die Entwicklung einfacher, schneller und billiger. Wenn der Genomics Tech Stack modular wird, wo Komponenten ein- und ausgelagert werden können, ist 2016 das Jahr, in dem große Pharmafirmen, Biotech-, CRO- und Gesundheitsanbieter Genomik im Internet einsetzen.

Es gibt bereits Initiativen, 100.000 Menschen durch Regeneron zu sequenzieren, und AstraZeneca hat kürzlich ein Projekt zur Sequenzierung, Analyse und Erforschung von 2 Millionen Patienten angekündigt.

Der Zugang zu Pipelines, die in großem Umfang arbeiten, ist keine leichte Aufgabe und ein großes Hindernis für schnelle Innovationen. Regulierung und Compliance sind Must-Haves und Software und Datensysteme müssen reproduzierbar sein, um relevant zu sein. Reproduzierbarkeit und Automatisierung sind besonders schwierig für Homespun-Systeme, deren Komponenten Open Source, nicht unterstützt und / oder nicht existent sind.

Sobald große Unternehmen in den Biowissenschaften die Werkzeuge erhalten, um die Genomik in großem Maßstab einzusetzen, wird das Tempo der Forschung und Entwicklung dramatisch zunehmen und die Ergebnisse könnten die Industrie und die Medizin als Ganzes verändern. Genomics wird das Pharma- und Biotech-Geschäft neu erfinden und stärken und verspricht, die Gesundheitsversorgung deutlich zu verbessern. Der erste Schritt sind reproduzierbare und validierte Softwaresysteme - und ein modularer Genomics Tech Stack bringt uns dorthin.