정밀한 투자: 종양학

파벨 아르테모프 & 헨리 테이솜

정밀 종양학의 잠재력

정밀 의학은 모호하고 종종 지나치게 약속된 아이디어입니다. 수십 년간의 연구와 투자 끝에 종양학이라는 진정한 표준을 갖게 되었습니다. 개인 맞춤형 암 치료는 전환점에 도달했습니다. 다른 어떤 질병보다 암 치료에 더 많은 돈이 들어가고 더 복잡한 질병은 거의 없습니다. 그것은 모든 질병의 황제 일지 모르지만 암이라는 단어의 독특한 힘은 그 진정한 다양한 본성을 숨 깁니다. 이 기사에서는 신생 기업과 투자자가 현장에 접근하는 방법을 살펴봅니다.

우리는 일반적으로 누군가를 "암"에 걸린 것으로 묘사하고 자세한 내용을 제공하기 위해 장기를 추가합니다. 그러나 현실은 "유방암" 또는 "간암" 자체가 수십 개의 하위 유형으로 분류된다는 것입니다. 무한히 분리 가능한 분류가 있으며 세분성으로 치료 옵션을 늘립니다.

예를 들어, 우리는 이제 수용체 상태 측면에서 유방암에 대해 이야기합니다. HER2라는 단백질을 나타내는 세포는 허셉틴으로 치료하지만 ER 양성 유방암은 타목시펜과 같은 호르몬 요법으로 치료합니다. 일부 환자는 세포 표지자(삼중 음성 유방암)를 나타내지 않아 결과적으로 특정 약물로 치료할 수 없으며 이러한 유산을 유지하는 부작용과 함께 화학 무기에 과학적 기원이 있는 화학 요법을 견뎌야 합니다.

신약이 출시될 때마다 우리는 그 약이 효과가 없는 특정한 환자 집단을 찾습니다. 현대 의학이 약물 개발 속도를 높이면서 새로운 암 아형을 발견하는 속도도 빨라졌습니다. 또한 환자의 생물학, 즉 유전학, 신진대사 및 환경이 주어진 치료에 대한 반응에 어떻게 영향을 미치는지 더 많이 이해합니다. 정밀종양학의 핵심입니다.

암은 하나의 질병이 아닙니다. 수백 개의 범주와 하위 범주입니다. 사람은 익명의 환자가 아닙니다. 그들의 유전학 및 후생 유전학은 그들이 어떻게 치료되어야 하는지를 결정할 수 있습니다.

암에 대한 우리의 이해와 그것을 치료하는 우리의 능력 사이에는 경쟁이 있습니다. 자산 식별, 우선 순위 지정, 테스트 및 구현을 위한 최첨단 방법이 필요합니다.

이것이 바로 종양학이 정밀 의학의 선두에 있는 이유입니다. 암 치료법 에 대한 긴 탐색은 더 정확하게는 각 암 환자에게 적절한 치료를 제공하기 위한 탐색입니다. 사전 시드 투자자로서 우리는 초기 단계의 생명 공학 회사가 이 검색에 중요한 기여를 하는 것을 봅니다. 여기에서 초기 단계의 회사가 현장에 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 기회를 볼 수 있습니다.

동반 진단 도구(CDX)

CDX 도구는 환자 치료를 안내하고 계층화를 용이하게 할 수 있는 바이오마커를 신속하게 식별합니다. 데이터 세트 품질 및 수량의 확장으로 기계 학습(ML) 및 인공 지능(AI) 개선 추진이 가속화되어 근본적인 이해는 제한적이지만 일반적으로 인상적인 것은 폐에 대한 새로운 이미지 기반 분류 방법과 같은 모델입니다. 암 병변.

오픈 소스 소프트웨어 솔루션을 향한 추세로 인해 유전자 및 오믹스 데이터에 AI 기술을 사용하는 신규 플레이어의 진입 장벽이 낮아졌습니다. 이는 CDX가 차별화된 부가가치를 고민해야 함을 의미합니다. 이에 대한 예로 11월에 투자한 Turing Biosystems가 있습니다. Turing Bio는 AI를 사용하여 종양학 표적을 식별하는 프랑스 박사팀입니다. 그들은 "설명 가능성"의 문제에 초점을 맞추고 있습니다. 제약 회사 또는 임상의는 AI 모델이 주어진 결론에 도달한 방법을 이해하기를 원합니다. 스테이크는 삶과 죽음입니다. 그러나 기계 학습은 종종 심문하기 어려운 블랙 박스입니다. Turing Biosystems는 자동 추론(머신 러닝이 아님)을 사용하여 최종 사용자에게 완전히 설명 가능하고 상호 운용이 가능하도록 합니다.

소프트웨어 지원 하드웨어

Turing Biosystems는 기존 솔루션의 컴퓨팅 성능이 시간 효율적인 방식으로 수십억 개의 임상 데이터 포인트에 대해 자동 추론을 실행하기에는 너무 느리다는 것을 깨달았습니다. 그래서 그들은 FPGA(field-programmable-gate-arrays) 기반의 재프로그래밍 가능한 칩을 사용하여 스택된 다중 오믹스 차원에서 바이오마커/표적 및 결과를 일치시키는 하드웨어로 소프트웨어를 최적화했습니다.

역사적으로 하드웨어 투자는 자본 지출 위험으로 인해 어려웠습니다. 그러나 생물학적 및 양자 컴퓨팅의 출현과 함께 다른 산업 전반에서 명백해지고 있듯이 우리는 소프트웨어가 이러한 감독을 극복할 수 없는 불가피한 변곡점을 향해 빠르게 달리고 있습니다. 하드웨어 또는 'wet-lab' 기반 접근 방식을 포함하여 최신 오픈 소스 ML 도구를 넘어 혁신의 추가 계층을 추가하는 동반 진단 도구의 개선을 환영합니다.

이것의 좋은 예는 주변 장기를 손상시킬 수 있는 더 침습적인 수술을 피하면서 암성 종양을 치료하는 스마트 바늘을 개발하기 위해 최근 320만 달러를 모금한 Current Surgical입니다. 함께 제공되는 소프트웨어 스택을 통해 임상의는 실시간으로 종양을 보고 분석할 수 있습니다.

플랫폼 기술

종양학은 광범위한 분야이며 특이성이 증가함에 따라 반복적으로 사용할 수 있는 고유한 방법을 개발함으로써 진정한 가치를 얻을 수 있습니다. 이것은 플랫폼 입니다 . 다양한 환자를 진단하고, 여러 약물을 생성하고, 여러 사이트에 약물을 전달하거나 새로운 자산을 계속 식별하는 데 사용할 수 있는 접근 방식입니다.

필연적으로 플랫폼이 되기 위한 여정은 작게 시작하여 성공하여 틈새 시장을 해결하고 확장하지만 후자의 민첩성은 개발의 가능한 초기 단계에서 구축되거나 고려되어야 합니다. 우리는 일부 회사가 한 종류의 약물과 쌍을 이루는 단일 인과 단백질 또는 유전자에만 집중하는 것을 봅니다. 이것은 매우 자원 집약적이며 약물 발견 R&D 프로세스에서 단일 실패 지점으로 이어집니다.

GRAIL은 종양의 작은 혈액 바이오마커 하나를 사용하여 수십 가지 암 아형을 진단하는 데 사용할 수 있는 플랫폼을 구축했으며 6건의 임상 시험을 수행했습니다. 또한 최근 Foundation Medicine 인수(24억 달러에 Roche 인수)는 분자 통찰력, 의사, 환자 및 바이오파마 파트너를 연결하는 플랫폼 비즈니스의 예입니다.

우리는 12월 옥스퍼드 대학의 시퀀싱 플랫폼 Caeruleus Genomics에 투자했습니다. Long-read 및 단일 셀 시퀀싱을 결합하여 복잡성을 크게 줄이고 'omics 데이터 및 암과 그 토대에 대한 표현형 지식을 확장하는 차세대 유전자 시퀀싱을 개발했습니다.

의료 시스템 내에서 상당한 이점 제공

개입 개선 없이는 혁신에 의미가 없습니다. 식별된 솔루션은 환자에게 이점을 추가해야 합니다. NICE는 개입 및 관련 비용의 결과로 얻은 품질 조정 수명을 기반으로 치료에 대한 영국 의료 지침을 설정합니다. 이 지표는 사전 시드에서 시기상조일 수 있지만, 설립자의 기대 또는 목표가 무엇인지 밝히고 의료 관점에서 좋은 투자 수익을 유지하면서 시장 진출 전략에 대한 이해를 강조하는 데 도움이 됩니다. 즉, 우리는 연구 프로젝트의 연장이 아니라 미래의 이익에 투자하기 위해 여기에 있습니다.

이를 달성하는 가장 좋은 방법은 도메인 전반에 걸친 아이디어의 교차 수분이며, 우리의 포트폴리오 회사인 Turing Biosystems는 이를 강조하여 반도체 개발과 면역 종양학을 연결합니다.

기존 의료 인프라 단순화

의료 프로세스를 간소화해야 합니다. 그러나 동시에 NHS가 작동하는 방식을 거스를 수는 없습니다. 복잡한 의료 시스템이 작동하는 방식에 대한 적응성과 지식을 통해 기술을 더 빠르게 채택할 수 있습니다.

환자의 관점에서 이에 대한 한 가지 분명한 예는 인슐린 펌프가 당뇨병 치료에 가져온 변화, 즉 자율성을 향한 움직임이지만 안전을 보장하기 위해 임상의의 충분한 감독이 있다는 것입니다. 시장이 성장하고 그에 따른 연구에서 분사되는 수가 증가함에 따라 우리는 새로운 바이오마커 또는 전체 게놈 시퀀싱의 채택에 의존하는 GTM 전략을 경계해야 합니다. 대신 질문 가능하고 단순화된 '정시' 기술에 초점을 맞춰야 합니다. 우리는 여기에서 시장의 격차를 봅니다. 그러나 미래의 지식 향상을 위해 나머지 정보를 저장하는 동안 치료를 안내할 충분한 정보가 활용되는 이러한 개발에 기존의 큰 플레이어가 포함되지 않는 것은 아닙니다.

결론

정밀 종양학은 각 암 환자가 올바른 치료 경로와 짝을 이루고 각각의 신약이 올바른 환자 그룹을 대상으로 하는지 확인하는 것을 의미합니다. 기술은 이제 그 용어가 더 이상 유행어가 아닌 곳으로 우리를 데려갔습니다. 이제 더 일찍 진단하고, 환자를 더 정확하게 계층화하고, 더 많은 개인 관리를 제공하고, 결과적으로 더 효과적인 치료법을 제공하는 도구를 개발할 수 있는 진정한 기회가 있습니다.

정밀 종양학의 어떤 개발도 환자, 경로와 짝을 이루고 그 깊이가 총체적이기 전까지는 진정으로 유용하지 않습니다. VC로서 우리는 대규모 규모를 달성하는 회사를 찾습니다. 이들은 반드시 Nature Cover 기사가 아닙니다. 그들은 기술에서 침대 옆, 환자의 집에 이르기까지 전체 스택 접근 방식으로 전문 분야에서 외부를 보는 것을 두려워하지 않는 선구적인 설립자로부터 과도한 복잡성 없이 혁신을 주도합니다.

100여 년 전에 Paul Ehrlich는 치료법을 특정 종양 세포를 죽이는 특정 화학 물질인 '마법의 총알'로 생각했습니다. 오늘날 우리는 단일 자산 R&D와 달리 플랫폼 접근 방식을 찾고 있지만 성공을 위한 그의 비결인 Geduld(인내), Geschick(기술), Geld(자원) 및 Gluck(행운)이 Gesundheit( 건강).

Pavel Artemov와 Henry Taysom은 Creator Fund의 생명 과학 투자자입니다. Pavel은 임페리얼 칼리지에서 림프종의 약물 내성을 뒷받침하는 메커니즘을 연구하는 박사 과정을 밟고 있습니다. 그는 작업에 전산 및 실험실 접근 방식을 결합합니다. Henry는 Imperial에서 엔지니어링 번역 마스터를 맡고 있는 A&E 등록 담당자입니다.