Invertir con precisión: Oncología

Pavel Artemov y Henry Taysom

El potencial de la oncología de precisión

La medicina de precisión es una idea nebulosa y, a menudo, demasiado prometida. Después de décadas de investigación e inversión, tiene un verdadero abanderado, la oncología. El tratamiento personalizado del cáncer ha llegado a un punto de inflexión. Se invierte más dinero en el tratamiento del cáncer que en cualquier otra enfermedad, y pocas enfermedades tienen más complejidad. Puede que sea El emperador de todos los males , pero la fuerza singular de la palabra cáncer esconde su verdadera naturaleza diversa. En este artículo, analizamos cómo las nuevas empresas y los inversores deberían abordar el campo.

Por lo general, describimos a alguien con "cáncer" y agregamos el órgano para brindar más detalles. La realidad, sin embargo, es que el "cáncer de mama" o "cáncer de hígado" se divide en docenas de subtipos. Hay clasificaciones infinitamente separables, y con la granularidad aumentamos las opciones de tratamiento.

Por ejemplo, ahora hablamos de cáncer de mama en términos de su estado de receptor. Las células que exhiben una proteína llamada HER2 se tratan con Herceptin, pero los cánceres de mama ER positivos se tratan con terapia hormonal, como el tamoxifeno. Algunas pacientes no muestran marcadores celulares (cáncer de mama triple negativo), como resultado, no pueden ser tratadas con ciertos medicamentos y deben soportar la quimioterapia, que tiene sus orígenes científicos en las armas químicas, con efectos secundarios que sustentan esta herencia.

Con cada medicamento nuevo en el mercado, encontramos una población específica de pacientes para quienes los medicamentos no funcionan. A medida que la medicina moderna aumenta la velocidad del desarrollo de fármacos, crece la velocidad a la que descubrimos nuevos subtipos de cáncer. También entendemos más acerca de cómo la biología de un paciente, es decir, la genética, el metabolismo y el entorno, afectan su respuesta a un tratamiento determinado. Este es el núcleo de la oncología de precisión.

El cáncer no es una enfermedad; son cientos de categorías y subcategorías. Una persona no es un paciente anónimo; su genética y epigenética pueden determinar cómo deben ser tratados.

Hay una carrera entre nuestra comprensión del cáncer y nuestra capacidad para tratarlo. Necesitamos métodos de vanguardia para la identificación, priorización, prueba e implementación de activos que puedan mantenerse al día.

Por eso, la Oncología está a la vanguardia de la medicina de precisión. La larga búsqueda de una cura para el cáncer es más precisamente la búsqueda de proporcionar a cada paciente de cáncer el tratamiento adecuado. Como inversores previos a la semilla, vemos que las empresas de biotecnología en etapa inicial hacen una contribución importante a esta búsqueda. Aquí es donde vemos la oportunidad para que las empresas en etapa inicial tengan el mayor impacto en el campo:

Herramientas complementarias de diagnóstico (CDX)

Las herramientas CDX identifican rápidamente biomarcadores que pueden guiar la terapia de los pacientes y facilitar su estratificación. La expansión en la calidad y cantidad de conjuntos de datos ha acelerado el impulso de mejora del aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA), lo que ha dado lugar a modelos, limitados en la comprensión fundamental pero impresionantes en general, como los nuevos métodos de clasificación basados ​​en imágenes para el pulmón. lesiones cancerosas

La tendencia hacia las soluciones de software de código abierto ha creado una barrera de entrada más baja para los nuevos jugadores que emplean técnicas de inteligencia artificial en datos genéticos y ómicos. Esto significa que CDX debería pensar en su valor agregado diferenciado. Un ejemplo de esto es Turing Biosystems, una inversión que hicimos en noviembre. Turing Bio es un equipo de doctores franceses que utilizan IA para identificar objetivos oncológicos. Se centran en el tema de la "explicabilidad". Las empresas farmacéuticas o los médicos quieren comprender cómo un modelo de IA ha llegado a una conclusión determinada. Lo que está en juego es la vida o la muerte. Sin embargo, el aprendizaje automático suele ser una caja negra que es difícil de interrogar. Turing Biosystems utiliza el razonamiento automatizado (y no el aprendizaje automático) para garantizar que sea completamente explicable e interoperable para el usuario final.

Hardware habilitado para software

Turing Biosystems se dio cuenta de que el poder de cómputo de las soluciones existentes era demasiado lento para ejecutar el razonamiento automatizado en miles de millones de puntos de datos clínicos de manera eficiente en el tiempo. Por lo tanto, optimizaron el software con el hardware, utilizando chips reprogramables basados ​​en matrices de puertas programables en campo (FPGA) para hacer coincidir biomarcadores/objetivos y resultados en las dimensiones multiómicas apiladas.

Históricamente, la inversión en hardware ha sido difícil debido a los riesgos de gastos de capital. Sin embargo, como se está volviendo evidente en otras industrias, con el advenimiento de la computación cuántica y biológica, estamos avanzando a paso acelerado hacia un punto de inflexión inevitable en el que el software no puede superar este descuido. Damos la bienvenida a las mejoras en las herramientas de diagnóstico complementarias que agregan una capa adicional de innovación más allá de la última herramienta de ML de código abierto, incluidas aquellas que son enfoques basados ​​​​en hardware o 'wet-lab'.

Un buen ejemplo de esto es Current Surgical, que recientemente recaudó 3,2 millones de dólares para desarrollar una aguja inteligente que trata tumores cancerosos, evitando cirugías más invasivas que pueden dañar los órganos circundantes. La pila de software que lo acompaña permite a los médicos ver y analizar el tumor en tiempo real.

Tecnología de plataforma

La oncología es un campo amplio, y con una mayor especificidad, el valor real provendrá del desarrollo de un método único que se puede usar repetidamente. Esta es una plataforma . Un enfoque que se puede usar para diagnosticar diferentes pacientes, crear múltiples medicamentos, administrar medicamentos en múltiples sitios o continuar identificando activos novedosos.

Inevitablemente, el viaje para convertirse en una plataforma comienza de a poco y funciona, resolviendo un nicho y expandiéndose, pero la agilidad de este último debe incorporarse o tenerse en cuenta en la etapa más temprana posible de desarrollo. Vemos que algunas compañías se enfocan solo en una sola proteína o gen causal emparejado contra una clase de medicamentos. Esto requiere muchos recursos y conduce a un único punto de falla en el proceso de investigación y desarrollo de descubrimiento de fármacos.

GRAIL construyó una plataforma que se puede usar para diagnosticar docenas de subtipos de cáncer usando un pequeño biomarcador sanguíneo del tumor y ha realizado media docena de ensayos clínicos. Además, la reciente adquisición de Foundation Medicine (adquirida por Roche por 2400 millones de dólares) es un ejemplo de una plataforma de negocios que conecta conocimientos moleculares, médicos, pacientes y socios biofarmacéuticos.

Invertimos en una plataforma de secuenciación Caeruleus Genomics de la Universidad de Oxford en diciembre. Ha desarrollado secuenciación genética de próxima generación, que combina secuenciación de lectura larga y de una sola célula, reduciendo enormemente la complejidad y ampliando los datos ómicos y el conocimiento fenotípico sobre el cáncer y sus fundamentos.

Brindando beneficios sustanciales dentro del sistema de salud

De nada sirve innovar sin mejorar la intervención; la solución identificada tiene que agregar beneficio al paciente. NICE establece las pautas de atención médica del Reino Unido para tratamientos basados ​​en los años de vida ajustados por calidad ganados como resultado de la intervención y los costos asociados con ella. Si bien esta métrica puede ser prematura en la etapa previa a la inicialización, ayuda a descubrir cuáles son las expectativas o los objetivos del fundador, además de resaltar la comprensión de su estrategia de comercialización al tiempo que mantiene un buen retorno de la inversión desde el punto de vista de la atención médica. En otras palabras: estamos aquí para invertir en beneficios futuros, no en la prolongación de un proyecto de investigación.

El mejor medio para lograr esto es la polinización cruzada de ideas entre dominios, y nuevamente nuestra compañía de cartera Turing Biosystems destaca esto: unir el desarrollo de semiconductores y la inmunooncología.

Simplificación de la infraestructura sanitaria existente

Los procesos de atención médica deben simplificarse. Pero al mismo tiempo, no se puede nadar contra la corriente de cómo funciona el NHS. La adaptabilidad y el conocimiento de cómo funcionan los sistemas de salud complejos permiten que la tecnología se adopte más rápido.

Un claro ejemplo de esto, desde la perspectiva del paciente, es el cambio que la bomba de insulina ha supuesto para el cuidado de la diabetes, un paso hacia la autonomía, pero con la supervisión suficiente por parte de los médicos para garantizar la seguridad. A medida que crece el mercado y la cantidad de resultados derivados de la investigación, debemos tener cuidado con las estrategias de GTM que se basan en la adopción de biomarcadores novedosos o la secuenciación del genoma completo. En su lugar, se debe centrar la atención en tecnologías cuestionables, simplificadas y 'en el tiempo'. Vemos una brecha en el mercado aquí, aunque no sin que los grandes jugadores existentes se incluyan en estos desarrollos, donde se aprovecha suficiente información para guiar el tratamiento mientras se almacena el resto para mejorar el conocimiento futuro.

Conclusión

La oncología de precisión significa garantizar que cada paciente con cáncer esté emparejado con la vía de tratamiento correcta y que cada nuevo fármaco esté dirigido al grupo de pacientes adecuado. La tecnología ahora nos ha llevado a un lugar donde el término ya no es una palabra de moda. Ahora existe una oportunidad real de desarrollar las herramientas para diagnosticar antes, estratificar a los pacientes con mayor precisión, brindar una atención más personal y, como resultado, una terapia más efectiva.

Ningún desarrollo en oncología de precisión es realmente útil hasta que se combina con el paciente, la vía y es holístico en su profundidad. Como VC, buscamos empresas que logren una escala descomunal. Estos no son necesariamente artículos de Nature Cover. Son un enfoque completo, desde la tecnología hasta la cabecera y el hogar del paciente, que impulsan la innovación, sin complicaciones excesivas, de fundadores visionarios que no tienen miedo de mirar hacia afuera desde su especialidad.

Hace más de 100 años, Paul Ehrlich imaginó las terapias como 'balas mágicas': sustancias químicas específicas que matan células tumorales específicas. Aunque hoy buscamos enfoques de plataforma, en lugar de I+D de un solo activo, seguimos estando de acuerdo en que su receta para el éxito: Geduld (paciencia), Geschick (habilidad), Geld (recursos) y Gluck (suerte) se traducirán en Gesundheit ( salud).

Pavel Artemov y Henry Taysom son inversores en Ciencias de la Vida en Creator Fund. Pavel está realizando un doctorado en el Imperial College, donde investiga los mecanismos que sustentan la resistencia a los medicamentos en el linfoma. Combina enfoques computacionales y de laboratorio en su trabajo. Henry es registrador de A&E y está realizando una maestría traslacional de ingeniería en Imperial.