Đầu tư chính xác: Ung bướu

Pavel Artemov & Henry Taysom

Tiềm năng của ung thư chính xác

Y học chính xác là một ý tưởng mơ hồ và thường được hứa hẹn quá mức. Sau nhiều thập kỷ nghiên cứu và đầu tư, nó đã có một tiêu chuẩn thực sự, ung thư học. Việc điều trị ung thư được cá nhân hóa đã đạt đến điểm bùng phát. Tiền dành cho điều trị ung thư nhiều hơn bất kỳ bệnh nào khác và ít bệnh phức tạp hơn. Nó có thể là Hoàng đế của mọi căn bệnh , nhưng sức mạnh kỳ dị của từ ung thư che giấu bản chất đa dạng thực sự của nó. Trong bài viết này, chúng tôi xem xét cách các công ty khởi nghiệp và nhà đầu tư nên tiếp cận lĩnh vực này.

Chúng tôi thường mô tả ai đó bị “ung thư” và thêm nội tạng để cung cấp thêm chi tiết. Tuy nhiên, thực tế là bản thân “ung thư vú” hoặc “ung thư gan” được chia thành hàng chục loại phụ. Có các phân loại có thể phân tách vô hạn và với mức độ chi tiết, chúng tôi tăng các lựa chọn điều trị.

Ví dụ, bây giờ chúng ta nói về ung thư vú về tình trạng thụ thể của nó. Các tế bào biểu hiện một loại protein gọi là HER2 được điều trị bằng Herceptin, nhưng ung thư vú dương tính với ER được điều trị bằng liệu pháp hormone, chẳng hạn như Tamoxifen. Một số bệnh nhân không có dấu hiệu tế bào — ung thư vú bộ ba âm tính — kết quả là họ không thể điều trị bằng một số loại thuốc và phải chịu đựng hóa trị liệu, vốn có nguồn gốc khoa học từ vũ khí hóa học, với các tác dụng phụ giúp duy trì di sản này.

Với mỗi loại thuốc mới trên thị trường, chúng tôi tìm thấy một nhóm bệnh nhân cụ thể mà thuốc không có tác dụng. Khi y học hiện đại tăng tốc độ phát triển thuốc, tốc độ chúng ta phát hiện ra các loại ung thư mới cũng tăng lên. Chúng tôi cũng hiểu thêm về cách sinh học của bệnh nhân, tức là di truyền, trao đổi chất và môi trường, tác động đến phản ứng của họ đối với một phương pháp điều trị nhất định. Đây là cốt lõi của Ung thư chính xác.

Ung thư không phải là một căn bệnh; nó là hàng trăm danh mục và danh mục con. Một người không phải là bệnh nhân ẩn danh; di truyền và biểu sinh của chúng có thể xác định cách chúng nên được điều trị.

Có một cuộc chạy đua giữa sự hiểu biết của chúng ta về bệnh ung thư và khả năng điều trị nó. Chúng tôi cần các phương pháp tiên tiến để xác định tài sản, ưu tiên, thử nghiệm và triển khai có thể theo kịp.

Đây là lý do tại sao Oncology luôn đi tiên phong trong lĩnh vực y học chính xác. Cuộc tìm kiếm lâu dài để chữa bệnh ung thư chính xác hơn là cuộc tìm kiếm để cung cấp cho mỗi bệnh nhân ung thư phương pháp điều trị thích hợp. Với tư cách là những nhà đầu tư tiền hạt giống, chúng tôi nhận thấy các công ty công nghệ sinh học ở giai đoạn đầu đã đóng góp quan trọng cho quá trình tìm kiếm này. Đây là nơi chúng tôi thấy cơ hội cho các công ty ở giai đoạn đầu có tác động lớn nhất đến lĩnh vực này:

Công cụ chẩn đoán đồng hành (CDX)

Các công cụ CDX nhanh chóng xác định các dấu ấn sinh học có thể hướng dẫn điều trị cho bệnh nhân và dễ dàng phân tầng. Việc mở rộng về số lượng và chất lượng của tập dữ liệu đã thúc đẩy quá trình cải thiện Máy học (ML) và Trí tuệ nhân tạo (AI), dẫn đến, hạn chế về hiểu biết cơ bản nhưng nói chung là ấn tượng, các mô hình như phương pháp phân loại phổi dựa trên hình ảnh mới. tổn thương ung thư.

Xu hướng hướng tới các giải pháp phần mềm nguồn mở đã tạo ra rào cản gia nhập thấp hơn cho những người chơi mới sử dụng các kỹ thuật AI trên dữ liệu di truyền và omics. Điều này có nghĩa là CDX nên suy nghĩ về giá trị gia tăng khác biệt của họ. Một ví dụ về điều này là Turing Biosystems, khoản đầu tư mà chúng tôi đã thực hiện vào tháng 11. Turing Bio là một nhóm các tiến sĩ người Pháp sử dụng AI để xác định các mục tiêu ung thư. Họ tập trung vào vấn đề “có thể giải thích được”. Các công ty dược phẩm hoặc bác sĩ lâm sàng muốn hiểu làm thế nào một mô hình AI đã đạt được một kết luận nhất định. Các cổ phần là sự sống và cái chết. Tuy nhiên, học máy thường là một hộp đen khó thẩm vấn. Turing Biosystems sử dụng Suy luận tự động (chứ không phải Học máy) để đảm bảo người dùng cuối có thể giải thích đầy đủ và có thể tương tác với nhau.

Phần cứng hỗ trợ phần mềm

Turing Biosystems nhận ra rằng khả năng tính toán của các giải pháp hiện tại quá chậm để chạy tính năng Lập luận tự động trên hàng tỷ điểm dữ liệu lâm sàng theo cách tiết kiệm thời gian. Vì vậy, họ đã tối ưu hóa phần mềm bằng phần cứng — sử dụng chip có thể lập trình lại dựa trên mảng cổng có thể lập trình trường (FPGA) để khớp với dấu ấn sinh học/mục tiêu và kết quả trên các kích thước đa omic xếp chồng lên nhau.

Trước đây — đầu tư phần cứng rất khó khăn do rủi ro chi tiêu vốn. Tuy nhiên, như đang trở nên rõ ràng trong các ngành công nghiệp khác, với sự ra đời của điện toán sinh học và lượng tử, chúng ta đang chạy nhanh tới một điểm uốn không thể tránh khỏi, nơi phần mềm không thể vượt qua sự giám sát này. Chúng tôi hoan nghênh những cải tiến trong các công cụ chẩn đoán đồng hành bổ sung thêm một lớp đổi mới ngoài công cụ ML nguồn mở mới nhất, bao gồm cả những cải tiến là phương pháp tiếp cận dựa trên phần cứng hoặc 'phòng thí nghiệm ướt'.

Một ví dụ điển hình về điều này là Current Surgical, gần đây đã huy động được 3,2mm đô la để phát triển một loại kim thông minh điều trị khối u ung thư, tránh phẫu thuật xâm lấn hơn có thể làm tổn thương các cơ quan xung quanh. Ngăn xếp phần mềm đi kèm của chúng cho phép các bác sĩ lâm sàng xem và phân tích khối u trong thời gian thực.

Công nghệ nền tảng

Ung thư học là một lĩnh vực rộng lớn và với tính đặc hiệu ngày càng tăng, giá trị thực sẽ đến từ việc phát triển một phương pháp duy nhất có thể được sử dụng nhiều lần. Đây là một nền tảng . Một cách tiếp cận có thể được sử dụng để chẩn đoán các bệnh nhân khác nhau, tạo ra nhiều loại thuốc, phân phối thuốc trên nhiều địa điểm hoặc tiếp tục xác định các tài sản mới.

Chắc chắn hành trình trở thành một nền tảng bắt đầu từ quy mô nhỏ và hiệu quả, giải quyết một thị trường ngách và mở rộng, nhưng sự nhanh nhẹn sau này phải được xây dựng hoặc tính đến trong giai đoạn phát triển sớm nhất có thể. Chúng tôi thấy một số công ty chỉ tập trung vào một loại protein hoặc gen nguyên nhân duy nhất được ghép nối với một nhóm thuốc. Điều này cực kỳ tốn tài nguyên và dẫn đến một điểm thất bại duy nhất trong quy trình R&D khám phá thuốc.

GRAIL đã xây dựng một nền tảng có thể được sử dụng để chẩn đoán hàng tá loại ung thư bằng cách sử dụng một dấu ấn sinh học máu nhỏ của khối u và đã tiến hành nửa tá thử nghiệm lâm sàng. Ngoài ra, việc mua lại Foundation Medicine gần đây (được Roche mua lại với giá 2,4 tỷ USD) là một ví dụ về kinh doanh nền tảng, kết nối những hiểu biết sâu sắc về phân tử, bác sĩ, bệnh nhân và đối tác dược phẩm sinh học.

Chúng tôi đã đầu tư vào nền tảng giải trình tự Caeruleus Genomics từ Đại học Oxford vào tháng 12. Nó đã phát triển giải trình tự gen thế hệ tiếp theo, kết hợp giải trình tự đọc dài và đơn bào, giảm đáng kể độ phức tạp và mở rộng 'dữ liệu omics và kiến ​​thức về kiểu hình về bệnh ung thư và nền tảng của nó.

Mang lại lợi ích đáng kể trong hệ thống chăm sóc sức khỏe

Không có điểm nào trong đổi mới mà không có cải tiến can thiệp; giải pháp được xác định phải mang lại lợi ích cho bệnh nhân. NICE đặt ra các hướng dẫn chăm sóc sức khỏe của Vương quốc Anh đối với các phương pháp điều trị dựa trên số năm sống được điều chỉnh theo chất lượng đạt được do can thiệp và chi phí liên quan. Mặc dù số liệu này có thể còn sớm ở giai đoạn tiền hạt giống, nhưng nó giúp khám phá những kỳ vọng hoặc mục tiêu của người sáng lập, cũng như làm nổi bật sự hiểu biết về chiến lược tiếp cận thị trường của họ trong khi vẫn duy trì lợi tức đầu tư tốt từ quan điểm chăm sóc sức khỏe. Nói cách khác: chúng tôi ở đây để đầu tư vào những lợi ích trong tương lai, không phải để kéo dài một dự án nghiên cứu.

Phương tiện tốt nhất để đạt được điều này là sự thụ phấn chéo của các ý tưởng trên các lĩnh vực và một lần nữa, công ty danh mục đầu tư Turing Biosystems của chúng tôi nhấn mạnh điều này - bắc cầu cho sự phát triển của chất bán dẫn và ung thư miễn dịch.

Đơn giản hóa cơ sở hạ tầng chăm sóc sức khỏe hiện có

Các quy trình chăm sóc sức khỏe cần được đơn giản hóa. Nhưng đồng thời, bạn không thể lội ngược dòng về cách thức hoạt động của NHS. Khả năng thích ứng và kiến ​​thức về cách vận hành của các hệ thống chăm sóc sức khỏe phức tạp cho phép công nghệ được áp dụng nhanh hơn.

Một ví dụ rõ ràng về điều này, từ quan điểm của bệnh nhân, là sự thay đổi mà máy bơm insulin đã mang lại cho việc chăm sóc bệnh tiểu đường, một động thái hướng tới quyền tự chủ, nhưng với sự giám sát đầy đủ từ các bác sĩ lâm sàng để đảm bảo an toàn. Khi thị trường phát triển và số lượng sản phẩm phụ từ nghiên cứu song song với nó - chúng ta phải cảnh giác với các chiến lược GTM dựa trên việc áp dụng các dấu ấn sinh học mới hoặc giải trình tự toàn bộ bộ gen. Thay vào đó, phải tập trung vào các công nghệ 'đúng lúc', đơn giản hóa, có thể thẩm vấn được. Chúng tôi nhận thấy một lỗ hổng trên thị trường ở đây, mặc dù không phải không có những người chơi lớn hiện có tham gia vào những phát triển này, nơi có đủ thông tin để hướng dẫn điều trị được khai thác trong khi lưu trữ phần còn lại để cải thiện kiến ​​thức trong tương lai.

Phần kết luận

Ung thư chính xác có nghĩa là đảm bảo mỗi bệnh nhân ung thư được kết hợp với lộ trình điều trị phù hợp và mỗi loại thuốc mới được nhắm mục tiêu đến đúng nhóm bệnh nhân. Công nghệ hiện đã đưa chúng ta đến một nơi mà thuật ngữ này không còn là một từ thông dụng nữa. Hiện nay có một cơ hội thực sự để phát triển các công cụ chẩn đoán sớm hơn, phân tầng bệnh nhân chính xác hơn, cung cấp dịch vụ chăm sóc cá nhân nhiều hơn và kết quả là liệu pháp hiệu quả hơn.

Không có sự phát triển nào trong Precision Oncology thực sự hữu ích cho đến khi nó được kết hợp với bệnh nhân, lộ trình và có chiều sâu toàn diện. Là một VC, chúng tôi tìm kiếm các công ty đạt được quy mô vượt trội. Đây không nhất thiết phải là bài viết của Nature Cover. Chúng là một cách tiếp cận tổng thể từ công nghệ đến giường bệnh đến nhà của bệnh nhân, thúc đẩy sự đổi mới mà không có sự phức tạp quá mức, từ những người sáng lập có tầm nhìn xa trông rộng, những người không ngại nhìn ra bên ngoài từ chuyên môn của họ.

Hơn 100 năm trước, Paul Ehrlich đã hình dung các liệu pháp là 'viên đạn ma thuật'– các hóa chất cụ thể tiêu diệt các tế bào khối u cụ thể. Mặc dù ngày nay chúng tôi đang tìm kiếm các phương pháp tiếp cận nền tảng, trái ngược với R&D tài sản đơn lẻ, chúng tôi tiếp tục đồng ý rằng công thức thành công của anh ấy: Geduld (kiên nhẫn), Geschick (kỹ năng), Geld (tài nguyên) và Gluck (may mắn) sẽ chuyển thành Gesundheit ( sức khỏe).

Pavel Artemov và Henry Taysom là những nhà đầu tư Khoa học Đời sống tại Creator Fund. Pavel đang theo học tiến sĩ tại Đại học Hoàng gia, nơi anh nghiên cứu các cơ chế củng cố khả năng kháng thuốc trong ung thư hạch. Ông kết hợp các phương pháp tính toán và phòng thí nghiệm trong công việc của mình. Henry là Nhà đăng ký A&E, đảm nhận bằng thạc sĩ biên dịch kỹ thuật tại Imperial.