Top 10 Biotech‑Big‑Data‑Unternehmen

Mehr Daten für bessere Medizin

Je mehr wir über die Biologie lernen, desto mehr erkennen wir, wie viel wir nicht wissen. Es begann mit der Genomrevolution und dem ersten sequenzierten menschlichen Genom Anfang der 2000er Jahre.

Genomik wird nun von anderen Datensätzen wie Transkriptomik, Proteomik, Metabolomik, Mikrobiom usw. ergänzt und bildet eine neue „Multiomics“-Wissenschaft. Wir haben diese Entwicklung ausführlicher in „Multiomics sind der nächste Schritt in der Biotechnologie“ diskutiert.

Diese neuen Werkzeuge haben eine Datenflut erzeugt, die detaillierte Informationen über die inneren Aktivitäten von Zellen liefert, manchmal bis auf atomare Ebene. Ein entscheidender Treiber dieses Datenwachstums war der Preisverfall beim Sequenzieren von Genen und anderen biologischen Materialien wie Proteinen.

Quelle: ResearchGate

Dies hat Begeisterung für das Potenzial von „Big Data“ in der Biotechnologie geweckt und das Konzept von Big Data aus anderen, stärker IT‑orientierten Bereichen nachgeahmt.

Bereits 2018 stellte das Magazin Barron’s die Frage „Wird Big Data zu großen Biotech‑Renditen führen?“ und die Branche begann zu fragen „Implementierung großskaliger Datenverarbeitung und -analyse für die Bioprozessierung“

Zahlreiche Unternehmen sind gut positioniert, um vom Vorstoß zur Erstellung und Analyse großskaliger biologischer Daten zu profitieren.

Verschmelzung von KI mit Big Data?

Eine neue Entwicklung der letzten Jahre ist das Aufkommen von KI. Während KI 2023, vor allem durch große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT, in das öffentliche Bewusstsein rückte, hatte die Biotech‑Industrie KI bereits viele Jahre zuvor angenommen.

Und das ist sinnvoll, weil Daten und KI eine gewisse symbiotische Beziehung haben:

• Das Training von KI‑Modellen erfordert viele Daten von hoher Qualität und Annotationen.
• KI kann massive Datensätze ohne direkte menschliche Intervention sortieren und Zusammenhänge herstellen, die mit manueller Analyse nicht möglich wären.

Das Ergebnis ist, dass heute viele der zuvor auf Big Data fokussierten Unternehmen der Biotech‑Industrie sich ebenfalls zu KI‑Unternehmen entwickeln.

Im Gegensatz zu einigen KI‑Anwendungen, die noch nach einem Geschäftsmodell suchen (wie Bildgenerierung), haben die Wirkstoffforschung und medizinische Forschung einen ziemlich geradlinigen Weg von KI‑Modell zu Monetarisierung.

Top 10 Big‑Data‑Biotech‑Aktien

1. Illumina

Illumina ist das führende Genomik‑Unternehmen, bei weitem das größte und etablierteste in der Branche, mit einem Umsatz von 1,2 Mrd. $, der in den letzten 5 Jahren um 11 % CAGR wuchs.

Damit ist es auch der wichtigste Anbieter von Genomdaten für die gesamte Biotech‑Industrie.

Wie die meisten Unternehmen für Genomsequenzierung verdient Illumina Geld beim Verkauf von Sequenzierern, vor allem jedoch beim Verkauf der von den Sequenzierern genutzten Verbrauchsmaterialien. Der Umsatz pro Maschine wächst in der Regel im Laufe der Zeit, da sie zunehmend mit voller Kapazität genutzt wird.

Das neue Genomsequenzierer‑Modell des Unternehmens, NovaSeqX, ist ein Erfolg, mit 352 im Jahr 2023. Dies hat die Einführung der Massensequenzierung bei Illuminas Kunden beschleunigt, mit mehr Multi‑Omics‑Analysen und einem größeren Umfang für Einzel‑Zell‑ und räumliche Analysen.

Die NovaSeqX‑Verkäufe kommen zusätzlich zu einem sehr großen Segment von Genomsequenzierern, mit mehr als 25.000 installierten Systemen.

Quelle: Illumina

Grail‑Probleme

Bei der Diskussion über Illumina ist eine ausführliche Erklärung für eine neue Genomik‑Anwendung erforderlich, die Krebsdetektion in einer Blutprobe, genannt Liquid Biopsy.

Illumina arbeitete an der Entwicklung dieser Technologie und spaltete sie dann in ein Unternehmen namens Grail aus.

Grail ist sowohl technisch als auch kommerziell sehr erfolgreich. Im 2. Quartal 2023 verschrieben 7.500 Anbieter Grails Tests und überschritten damit die Schwelle von 100.000 durchgeführten Tests. Es erkannte zudem 92 % der Krebsrückfälle bei sechs verschiedenen Blutkrebserkrankungen.

Mehrere Jahre später würde Illumina dieses Unternehmen zu einem deutlich höheren Preis zurückerwerben.

Dies führte zu mehreren Problemen. Erstens äußerten Regulierungsbehörden in den USA und der EU Bedenken hinsichtlich eines Monopolrisikos, da Illumina Lieferant von Genomsequenziergeräten für viele von Grails Konkurrenten ist. Dies führte zu einer Geldstrafe von 432 Mio. € seitens der EU.

Ein weiteres Problem resultierte aus den Bedingungen des kostspieligen Grail‑Spin‑offs, der Kapitalbeschaffung und der Wiedereingliederung in Illumina.

Aktivist-Investor Carl Icahn hat den Vorstand des Unternehmens angegriffen und implizierte, dass potenziell unehrliche oder böswillige Geschäfte zugunsten von Insidern gegen die Interessen der Aktionäre durchgeführt wurden. Die SEC untersuchte die Angelegenheit ebenfalls. Weitere Informationen zu diesen Verdachtsmomenten und Anschuldigungen finden Sie in dieser Artikelserie von Non‑GAAP investing.

Letztendlich wurde die Entscheidung, Grail erneut zu veräußern, getroffen, mit der Zustimmung des Vorstands am 4. Juni^th, 2024.

Die Grail‑Saga hat Illumina und seine Aktionäre stark belastet. Dies hatte jedoch keinen Einfluss auf die Position des Unternehmens im Bereich der Genomsequenzierung.

Letztendlich ist es wahrscheinlich, dass die Grail‑Krebserkennung zu einem riesigen Geschäft heranwächst und Ärzte zahlreiche Illumina‑Genomsequenzierer und Verbrauchsmaterialien einsetzen.

Illumina erwarb 2023 zudem das bioinformatische Softwareunternehmen Partek und erweiterte damit das Angebot des Unternehmens über Sequenzierer und deren Verbrauchsmaterialien hinaus.

2. Schrödinger, Inc.

Das Unternehmen spezialisiert sich auf physikbasierte Modelle, um das bestmögliche Molekül für ein bestimmtes Ziel zu finden, wobei widersprüchliche Kennzahlen wie Potenz, Löslichkeit, Halbwertszeit, Synthesierbarkeit usw. ausgeglichen werden.

Es nutzt zudem maschinelles Lernen, aber die Ergänzung eines physikbasierten Modells ermöglicht Tests in völlig neuen Bereichen, für die kein Datensatz zum „Trainieren“ der KI existiert. Das erlaubt Schrödinger, von einer Milliarde potenzieller Moleküle innerhalb weniger Tage auf nur acht solide Kandidaten zu kommen, ausschließlich durch digitale Berechnungen.

Quelle: Schrodinger

Schrödinger unterzeichnete 2020 eine 5‑jährige Kooperationsvereinbarung mit Bayer für Einnahmen von $10M. Ziel der Vereinbarung ist die Nutzung der Schrödinger‑Technologie zusammen mit Bayer‑In‑Silico‑Vorhersagemodellen.

Eine weitere aktuelle Partnerschaft besteht mit Lilly, die bis zu $425M an Gesamtmeilensteinzahlungen für erfolgreiche Entdeckungen erhalten kann.

Frühere Kooperationen umfassten Takeda, Sanofi, Bristol‑Myers‑Squibb und andere kleinere Pharmaunternehmen.

Quelle: Schrodinger

Insgesamt baut Schrödinger ein wachsendes Portfolio auf, das immer mehr proprietäre und vollständig eigene Moleküle umfasst. Obwohl das Unternehmen noch keinen Umsatz erzielt, ist es nicht profitabel und konzentriert sich auf Expansion und F&E‑Ausgaben, um seine Technologie zu verbessern.

Das Unternehmen prüft zudem eine Expansion in neue Segmente jenseits der Wirkstoffforschung, wie komplexe Biopharmazeutika oder sogar Materialien wie Chemikalien, Batterien oder Polymere.

Quelle: Schrodinger

Investoren sollten die neuen Kooperationen im Auge behalten, da sie die Fortschritte der Schrödinger‑Technologie widerspiegeln, bewertet von Branchenführern, sowie mögliche Erfolge bei der Erweiterung der Kerntechnologie auf neue Märkte.

3. Exscientia

Das Unternehmen nutzt KI zur Entwicklung Präzisionstherapien. Es betreibt eine „Full‑Stack“-KI‑Wirkstoffentdeckungs‑Technologie mit spezieller Software in jeder Phase des Wirkstoffentdeckungsprozesses.

Quelle: Exscientia

Exscientias Technologie reduziert die für die Umwandlung eines biologischen Ziels in ein entsprechendes Medikament erforderliche Zeit um 70 % und den Kapitalaufwand um 80 %.

Dies führte zu vier Verbindungen in frühen klinischen Phasen, insgesamt 30 Programmen und 6,5 Mrd. $ an Einnahmen aus Meilensteinen mit Partnern. Der Hauptfokus lag auf Onkologie (Krebs) und entzündlichen Erkrankungen.

Quelle: Exscientia

Dies könnte eine interessante Option für Investoren sein, die ein gut etabliertes KI‑Wirkstoffentdeckungsunternehmen mit einer sehr großen Liquiditätsreserve und mehreren laufenden Partnerschaften für zusätzliche Sicherheit suchen.

4. 10x Genomics, Inc.

10x Genomics ist ein führendes Unternehmen im Bereich der räumlichen Biologie, das das Genom und das Transkriptom in 3D untersucht und so die Aktivität von Genen auf zellulärer oder sogar intrazellulärer Ebene visualisiert.

Das Unternehmen wurde 2012 gegründet, wobei Serge Saxonov zu den Gründern gehörte, der Direktor für F&E des Unternehmens für personalisierte Genomtests 23andMe.

10x Genomics wuchs durch eine Kombination aus F&E (bisher über 1 Mrd. $ in F&E investiert) und Akquisitionen. Bemerkenswert ist, dass seine Visium‑Plattform 2018 durch die Übernahme von Spatial Transcriptomics erworben wurde.

Quelle: 10x Genomics – 10x Genomics acquisitions timeline

So erwarb 10x Genomics auch seine Xenium-Plattform durch die Übernahme von Readcoor und Cartana im Jahr 2020.

Im Jahr 2020 führte es zudem die Chromium‑Plattform ein, die ein Jahr später zu Chromium X aktualisiert wurde.

Durch die Übernahme von Tetramer Shop im Jahr 2021 brachte 10x Genomics 2022 BEAM (Barcode Enabled Antigen Mapping) auf den Markt. Es ermöglicht Forschern, Komponenten des Immunsystems detailliert zu identifizieren. Dies könnte in der Forschung zu Immunität und neuen Krankheiten sehr wirkungsvoll sein.

Der Umsatz wuchs im 2. Quartal 2023 im Jahresvergleich um 17 %, angetrieben durch Xenium‑Verkäufe, wobei die Schwelle von 100 verkauften Einheiten im August 2023 überschritten wurde.

Das Unternehmen erzielte im September 2023 einen entscheidenden Sieg gegen seinen Hauptkonkurrenten Nanostring. Nanostring ist derzeit in den meisten EU‑Ländern vom Verkauf seiner CosMx Spatial Molecular Imager (SMI)‑Instrumente verboten, weil es Patente von 10x Genomics verletzt.

Das Unternehmen befindet sich noch in einer frühen Phase, ähnlich den Anfängen von Illumina. Derzeit ist die räumliche Biologie auf die akademische und Grundlagenforschung beschränkt. Wie viele Biotechnologien könnte sie jedoch eines Tages weit verbreitet sein, allmählich zu einem medizinischen Werkzeug werden und schließlich zu einem „Routine“-Test. In jedem Fall sollte der wachsende Pool installierter Geräte den Verkauf von Verbrauchsmaterialien und das Umsatzwachstum antreiben.

5 . Oxford Nanopore Technologies plc (ONT.L)

Oxford Nanopore nutzt eine einzigartige Genomsequenzierungstechnologie, die auf Flow‑Cells basiert. Sie ermöglicht das „Lesen“ von DNA, wenn sie die Nanoporen durchquert, nicht durch chemische Verfahren, sondern direkt durch Messung eines elektrischen Stroms. In gewisser Weise ist dies also das erste Mal, dass ein Computer eine genetische Sequenz (DNA & RNA) in Echtzeit lesen kann.

Quelle: Oxford Nanopore

Ein weiterer einzigartiger Vorteil der Technologie des Unternehmens besteht darin, dass sie längere genetische Sequenzen lesen kann als konventionelle Sequenzierungsmethoden. Lange Sequenzen und das Echtzeit‑Lesen können zu besseren und schnelleren Ergebnissen führen, was für die Krebsanalyse oder Infektionskrankheiten wie antibiotikaresistente Bakterien wichtig ist.

Schließlich ermöglicht die elektrische Messung kleinere und mobilere Sequenzierer, eine Verbesserung gegenüber den bisher riesigen Maschinen. Dadurch kann das Unternehmen ein breites Spektrum an Sequenzierern herstellen, darunter langsamere, kleinere und deutlich günstigere Geräte, beginnend bei 1.000 $, was den Sequenzierungsmarkt radikal erweitern könnte, da mobile oder kostengünstige Sequenzierung bisher keine Option war.

Aufgrund seiner radikal neuen Technologie ist unklar, wo Oxford in einem reiferen Genomsequenzierungs‑Ökosystem Platz finden wird.

Es könnte die etablierte Technologie des chemischen/optischen Lesens von Genomen vollständig ersetzen.

Oder es könnte zu einer erfolgreichen, aber nischigen Anwendung für Sequenzierung mit geringem Volumen oder mobil werden oder für Sequenzierung, die ein hochgenaues Lesen langer genetischer Sequenzen erfordert.

Das Unternehmen plant zudem, die Lesung von Proteinen, post‑translationalen Modifikationen von Proteinen oder kleinen Molekülen sowie andere Messungen an der äußersten Grenze der Lebenswissenschaften auszubauen.

6 . Ginkgo Bioworks Holdings, Inc.

Das Unternehmen produziert bedarfsgerechte Organismen für spezifische Anwendungen. Es hat seine Anwendungen breit diversifiziert mit vielen Forschungsprogrammen und Partnerschaften:

• Cannabinoide
• mRNA‑Impfstoffproduktion und Nukleinsäure‑Medizin
• Lebensmittelproteine
• Biologische Düngemittelproduktion in Partnerschaft mit Bayer
• Programmierbare Mikroben für Darmerkrankungen
• Mikroplastik‑Bioremediation
• Bio‑Sicherheit und Erkennung von Pathogenen
• Recycling von Abfällen und Kontaminanten

Viele dieser Modifikationen basieren auf CRISPR oder ähnlichen Gen‑Editierungstechnologien, insbesondere seine CAR‑T‑Krebszelltherapien.

Durch die Bereitstellung einer sofort einsatzbereiten Plattform für Zell‑Engineering wird Ginkgo zu einem wichtigen Dienstleister in der Biotech‑Industrie, der über die Pharmaindustrie hinaus in Landwirtschaft, Bio‑Sicherheit und industrielle Chemieprozesse vordringt.

Es bietet Fachwissen und Geschwindigkeit und kann helfen, Fixkosten und den Kapitalaufwand für ein Forschungsprojekt zu reduzieren.

Dies wird durch die sehr vielfältige Palette an Kunden und Partnern, die das Unternehmen in den letzten Jahren hatte, demonstriert.

Quelle: Gingko Bioworks

Was Ginkgo zu einem Big‑Data‑Unternehmen macht, ist die einzigartige Breite seiner Zellbanken, Datensätze und Experimente über unzählige Anwendungen und Organismustypen hinweg.

Es ist eine attraktive Aktie für Investoren, die auf Gen‑Editierung und Zell‑Engineering‑Technologien setzen wollen, jedoch nicht auf eine bestimmte Anwendung. Dies ist typischerweise für wachstumsorientierte Investoren interessanter.

Die große Mehrheit der CRISPR‑Unternehmen konzentriert sich auf die Humanmedizin und genetische Erkrankungen, wodurch Ginkgo Chancen in Landwirtschaft, Bio‑Engineering, Energie und Bio‑Produkten (einschließlich Cannabinoiden) offen bleiben.

Zusammen mit der schnellen Expansion genetischer Datensätze, Gen‑Editierungs‑Tools und KI (einschließlich Open‑Source) könnte dies eine enorme Chance für Ginkgo Bioworks darstellen.

7. BenevolentAI SA (BAI.AS)

BenevolentAI nutzt KI‑gestützte Wirkstoffentdeckung, um Behandlungen für atopische Dermatitis sowie potenzielle Therapien für chronische Krankheiten und Krebs zu entwickeln.

Während andere Unternehmen KI einsetzen, um Zellaktivität oder die 3‑D‑Konfiguration von Proteinen vorherzusagen, untersucht Benevolents BenAI‑Engine die bestehende Datenbank wissenschaftlicher Publikationen (über 35 Millionen), um neue Erkenntnisse zu gewinnen.

Anschließend integriert sie diese potenziellen Erkenntnisse in einen Prozess, der die experimentelle Validierung der Idee, In‑Silico‑Analysen und die Erweiterung von Indikationen/Drug‑Repurposing umfasst.

Quelle: Benevolent

Die Idee ist, dass viele bestehende Medikamente oder bekannte biologische Mechanismen für neue Therapien umgenutzt werden könnten. Insgesamt sollte eine solche Strategie zu schnelleren neuen Therapien führen, da ein Großteil der regulatorischen Arbeit bereits erledigt ist (z. B. zeigte Phase I klinischer Studien die Sicherheit des Medikaments).

Das Unternehmen hat eine laufende Zusammenarbeit mit AstraZeneca zur Entwicklung von Medikamenten gegen Fibrose und chronische Nierenerkrankungen (erste Vereinbarung aus dem Jahr 2019), erweitert um Herzinsuffizienz und systemischen Lupus erythematodes (SLE) im Jahr 2022.

Es hat außerdem eine Partnerschaft mit Merck KGaA eingegangen, um deren Expertise in Onkologie und Neuroinflammation zu nutzen und die KI‑gesteuerten Wirkstoffentdeckungspläne des Unternehmens zu unterstützen, indem es sich auf die Suche nach brauchbaren kleinen Molekülkandidaten konzentriert.

Zuvor erzielte es eine neuartige Indikationsausweitung, die zu einer FDA‑Zulassung in Zusammenarbeit mit Eli Lilly für Baricitinib als potenzielle COVID‑19‑Behandlung führte.

8. AbCellera

AbCellera ist auf die Entwicklung neuer Kategorien von Antikörper‑basierten Medikamenten spezialisiert.

Insbesondere arbeitet es an der GPCR‑ & Ion‑Kanal‑Plattform, einem therapeutischen Ziel, für das zuvor keine Antikörper entwickelt werden konnten. Ihre andere Plattform ist T‑Cell‑Engager, die die Effizienz steigert und die Toxizität von Antikörper‑basierten Krebstherapien reduziert.

Quelle: AbCellera

In über 10 Jahren hat das Unternehmen mehr als 100 therapeutische Programme mit einer Vielzahl von Partnern entwickelt, davon 50 % in der Onkologie. 13 Moleküle haben bereits die klinische Prüfphase erreicht, 2 davon sind bereits für die Behandlung zugelassen.

Quelle: AbCellera

Ein zentraler Bestandteil von AbCelleras Prozess ist der Zugang zu einer großen Auswahl möglicher Antikörper. Anschließend werden die richtigen mit Hochdurchsatz‑Einzel‑Zell‑Screening, unterstützt durch maschinelles Sehen, ausgewählt.

9. Therapeutics

Bioxcell konzentriert sich auf ein Konzept, das sie „Drug Re‑Innovation“ nennen. Drug Re‑Innovation nutzt KI, um Medikamente zu analysieren, die bereits als sicher erwiesen wurden, aber von ihrem Entwickler aus verschiedenen Gründen aufgegeben wurden.

Es untersucht zudem zugelassene Produkte für neue Anwendungsbereiche.

Quelle: Bioxcell

Die Konzeptgenerierung mittels Big Data und KI dauert nur 6 Monate (statt mehrerer Jahre für neuartige Moleküle), gefolgt von 12 Monaten Validierung der Hypothese unter Einsatz von Computer Vision, Deep Learning, Entscheidungs‑Matrix und In‑Silico‑Validierung.

Re‑Innovation hat kürzlich bemerkenswerte Erfolge erzielt, insbesondere in Kombination mit Reformulierung, um Nebenwirkungen zu entfernen oder eine geringe Effizienz zu verbessern, die ursprünglich zum Abbruch der Wirkstoffkandidaten führte.

Dieses Modell hat bereits Früchte getragen, mit der Zulassung von IGALMI  (zur Behandlung von Unruhe im Zusammenhang mit Schizophrenie oder bipolaren Störungen) in weniger als 4 Jahren vom Projektstart bis zur Zulassung.

Im Fall von IGALMI wurde die zuvor schlechte Bioverfügbarkeit durch Änderung der Verabreichungsmethode des Medikaments und Kombination mit einem Stoffwechselstabilisator behoben.

Quelle: Bioxcell

Das Unternehmen verfügt bereits über zwei fortgeschrittene Programme in Phase 3 klinischer Studien sowie fünf weitere Programme in der Pipeline.

Das erste Programm, für Unruhe im Zusammenhang mit Alzheimer‑Demenz (AAD) mit einem neuartigen Wirkstoff, einer neuen Formulierung von Latrepiridin, einem Antihistaminikum (Allergien).

Das zweite ist eine Erweiterung der IGALMI‑Anwendung für Unruhe im Zusammenhang mit bipolaren Störungen oder Schizophrenie im häuslichen Umfeld.

Quelle: Bioxcell

Der Erfolg von Bioxcell mit IGALMI zeigt das Potenzial von Big Data, das über die neue Wirkstoffentdeckung hinaus erweitert werden kann, um das bestehende Arsenal an Medikamenten zu verbessern, sei es durch Reformulierung oder durch die Findung neuer Anwendungsgebiete bekannter sicherer Medikamente.

10 . Recursion Pharmaceuticals

Recursion Pharmaceuticals nutzt KI in der Wirkstoffentdeckung,

Der Ansatz des Unternehmens zielt darauf ab, die Zeit und Kosten für die Markteinführung neuer Medikamente erheblich zu reduzieren.

Die Erstellung solider Datensätze war seit der Gründung das Hauptziel des Unternehmens, um mehrere Probleme mit Biodaten zu lösen:

• Analoge Daten, von Faxen bis PDFs oder gescannten Ausdrucke.
• Isolierte Daten, mit wenigen bis keinen Annotationen.
• Schwer reproduzierbare Forschung.

Um diese Probleme zu lösen, hat Recursion eines der weltweit größten automatisierten Wet‑Labs geschaffen und Millionen eigener Experimente digitalisiert (2,2 Millionen Experimente pro Woche).

Sie besitzen zudem einen der weltweit schnellsten Supercomputer, um ihre LLMs und KIs für die Wirkstoffentdeckung zu trainieren. Modelle wurden auf einer Bibliothek von mehr als 2 Milliarden Bildern trainiert und inferieren 6 Billionen Beziehungen zwischen allen möglichen Kombinationen von Genen und Verbindungen.

Quelle: Recursion

Recursion hat eine Partnerschaft mit dem KI‑Führer Nvidia aufgebaut und könnte einige seiner KI‑Modelle über NVIDIAs neue BioNeMo‑Plattform an kommerzielle Partner freigeben. Es wird Recursion außerdem prioritären Zugang zu NVIDIAs neuesten GPUs über NVIDIA DGX™ Cloud gewähren.

Recursions proprietäre F&E‑Pipeline konzentriert sich hauptsächlich auf seltene Krankheiten und Onkologie, mit drei Kandidatenmedikamenten in Phase 2 klinischer Studien.

Quelle: Recursion

Für komplexere Bereiche, wie Neurowissenschaften und nicht behandelbare onkologische Ziele, bevorzugt das Unternehmen die Zusammenarbeit mit etablierten Unternehmen in diesen Sektoren.

Beispielsweise Roche im Bereich Neurowissenschaften und Bayer bei nicht behandelbaren onkologischen Zielen.

Abschließend hat das Unternehmen Beziehungen aufgebaut, um seine Technologie und Daten zu lizenzieren, insbesondere wenn ein Datenaustausch verhandelt werden kann, um die Informationen, die beide Unternehmen künftig nutzen können, zu erweitern.