Top 10 Biotech-Unternehmen für Big Data

Mehr Daten für bessere Medizin

Je mehr wir über Biologie lernen, desto mehr werden wir uns bewusst, wie wenig wir wissen. Es begann mit der genetischen Revolution und der ersten sequenzierten menschlichen Genome in den frühen 2000er Jahren.

Die Genomik wurde nun von anderen Datensätzen wie Transkriptomik, Proteomik, Metabolomik, Mikrobiom usw. ergänzt, die eine neue “Multiomics”-Wissenschaft bilden. Wir haben diese Entwicklung in “Multiomics sind der nächste Schritt in der Biotechnologie” ausführlicher diskutiert.

Diese neuen Werkzeuge haben eine Flut von Daten geschaffen, die detaillierte Informationen über die inneren Aktivitäten von Zellen bis hin zum atomaren Level liefern. Ein wichtiger Treiber dieses Datenwachstums war der Preisverfall bei der Sequenzierung von Genen und anderen biologischen Materialien wie Proteinen.

Quelle: ResearchGate

Dies hat zu einer Begeisterung für das Potenzial von “Big Data” in der Biotechnologie geführt, ähnlich wie in anderen, IT-getriebenen Branchen.

Bereits 2018 fragte das Magazin Barron’s: “Wird Big Data zu großen Biotech-Renditen führen?” und die Branche begann, sich zu fragen: “Implementierung von Large-Scale-Datenverarbeitung und -analyse für Bioprocessing”.

Einige Unternehmen sind gut positioniert, um von der Entwicklung und Analyse biologischer Daten im großen Maßstab zu profitieren.

KI und Big Data?

Eine neue Entwicklung der letzten Jahre ist das Aufkommen von KI. Während KI erst 2023 in das öffentliche Bewusstsein trat, mit LLMs (Large Language Models) wie ChatGPT, begann die Biotech-Industrie bereits vor vielen Jahren, KI zu nutzen.

Und das ist sinnvoll, denn Daten und KI haben eine Art symbiotische Beziehung:

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

Das Ergebnis ist, dass heute viele der früheren Big-Data-Unternehmen in der Biotech-Industrie auch zu KI-Unternehmen werden.

Im Gegensatz zu einigen KI-Anwendungen, die noch nach einem Geschäftsmodell suchen (wie Bildgenerierung), haben Arzneimittelentdeckung und medizinische Forschung einen ziemlich geraden Weg von KI-Modell zu Monetisierung.

Top 10 Big-Data-Biotech-Aktien

1. Illumina

Illumina ist das führende Genomik-Unternehmen, mit Abstand das größte und etablierteste in der Branche, mit 1,2 Mrd. US-Dollar Umsatz, der in den letzten 5 Jahren um 11% pro Jahr gewachsen ist.

Dies macht es auch zum Hauptlieferanten von genetischen Daten für die gesamte Biotech-Industrie.

Wie die meisten Genome-Sequenzierungs-Unternehmen verdient Illumina Geld, wenn es Sequenzer verkauft, aber hauptsächlich, wenn es die Verbrauchsmaterialien verkauft, die von den Sequenzern verwendet werden. Der Umsatz pro Maschine wächst normalerweise im Laufe der Zeit, da sie zunehmend zu ihrer vollen Kapazität genutzt wird.

Das neue Genome-Sequenzierer-Modell von Illumina, NovaSeqX, ist ein Erfolg, mit 352 Einheiten im Jahr 2023. Dies hat die Adoption von Massen-Genom-Sequenzierung bei Illuminas Kunden beschleunigt, mit mehr Multi-Omics-Analysen und einer größeren Skalierung für Einzelzell- und räumliche Analysen.

Der Verkauf von NovaSeqX kommt hinzu zu einem sehr großen Segment von Genome-Sequenzern, mit über 25.000 installierten Systemen.

Quelle: Illumina

Grail-Probleme

Wenn man über Illumina spricht, ist eine lange Erklärung erforderlich, um eine neue genetische Anwendung zu erklären, nämlich die Krebsdetektion in einer Blutprobe, die als Liquid-Biopsie bezeichnet wird.

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

Grail ist sehr erfolgreich, sowohl technisch als auch kommerziell. Im 2. Quartal 2023 verschrieben 7.500 Anbieter Grails Tests, und es wurde die Marke von 100.000 durchgeführten Tests erreicht. Es wurde auch festgestellt, dass 92% der Krebsrückfälle bei 6 verschiedenen Blutkrebsarten erkannt wurden.

Einige Jahre später würde Illumina dieses Unternehmen zu einem viel höheren Preis zurückkaufen.

Dies führte zu mehreren Problemen. Erstens äußerten die Regulierungsbehörden in den USA und der EU Bedenken hinsichtlich des Monopolrisikos, da Illumina der Lieferant von Genome-Sequenziermaschinen für viele von Grails Wettbewerbern ist. Dies führte zu einer Strafe von 432 Mio. Euro durch die EU.

Ein weiteres Problem kam von den Bedingungen der teuren Grail-Abspaltung, der Kapitalbeschaffung und der erneuten Eingliederung in Illumina.

Der Aktivisten-Investor Carl Icahn hat den Vorstand des Unternehmens angegriffen und impliziert, dass möglicherweise unredliche oder schädliche Geschäfte zugunsten von Insidern und zu Lasten der Aktionäre des Unternehmens getätigt wurden. Die SEC untersuchte auch diese Frage. Sie können mehr über diese Verdächtigungen und Anschuldigungen in dieser Artikelreihe von Non-GAAP Investing lesen.

Letztendlich wurde die Entscheidung getroffen, Grail erneut abzuspalten, mit der Zustimmung des Vorstands am 4. Juni 2024.

Die Grail-Saga hat Illumina und seinen Aktionären viele Probleme bereitet. Dies hatte jedoch keinen Einfluss auf die Position des Unternehmens in der Genome-Sequenzierung.

Letztendlich ist es wahrscheinlich, dass Grails Krebsdetektion zu einem riesigen Geschäft heranwachsen kann und Ärzte dazu bringen wird, viele Illumina-Genom-Sequenzer und Verbrauchsmaterialien zu verwenden.

Illumina erwarb 2023 auch das Bioinformatik-Software-Unternehmen Partek, wodurch das Angebot des Unternehmens über Sequenzer und deren Verbrauchsmaterialien hinaus erweitert wurde.

2. Schrödinger, Inc.

Das Unternehmen spezialisiert sich auf physikbasierte Modelle, um das beste mögliche Molekül für ein bestimmtes Ziel zu finden, indem widersprüchliche Metriken wie Potenz, Löslichkeit, Halbwertszeit, Synthesierbarkeit usw. ausbalanciert werden.

Es verwendet auch maschinelles Lernen, aber die Ergänzung eines physikbasierten Modells ermöglicht es, in völlig neuen Bereichen getestet zu werden, für die es keine Datensätze gibt, um die KI “zu trainieren”. Dies ermöglicht es Schrödinger, von 1 Milliarde potenziellen Molekülen auf nur 8 feste Kandidaten in nur wenigen Tagen zu reduzieren, ausschließlich durch digitale Berechnung.

Quelle: Schrödinger

Schrödinger unterzeichnete 2020 eine 5-jährige Kooperationsvereinbarung mit Bayer im Wert von 10 Mio. US-Dollar. Die Idee hinter der Vereinbarung ist es, Schrödingers Technologie zusammen mit Bayers In-silico-Vorhersagemodellen zu nutzen.

Eine weitere jüngste Partnerschaft ist die mit Lilly, die bis zu 425 Mio. US-Dollar an Meilensteinzahlungen für erfolgreiche Entdeckungen umfasst.

Vorherige Kooperationen umfassten Takeda, Sanofi, Bristol Myers Squibb und andere kleinere Pharmazeutika.

Quelle: Schrödinger

Insgesamt baut Schrödinger ein wachsendes Portfolio auf, darunter immer mehr eigene und vollständig eigene Moleküle. Obwohl das Unternehmen noch nicht gewinnbringend ist, konzentriert es sich auf Expansion und Forschungsausgaben, um seine Technologie zu verbessern.

Das Unternehmen plant auch, in neue Segmente jenseits der Arzneimittelentdeckung zu expandieren, wie z. B. komplexe Biopharmazeutika oder sogar Materialien wie Chemikalien, Batterien oder Polymere.

Quelle: Schrödinger

Anleger sollten ein Auge auf neue Kooperationen werfen, da diese den Fortschritt von Schrödingers Technologie widerspiegeln werden, wie von den Branchenführern bewertet, sowie möglichen Erfolgen bei der Expansion der KernTechnologie in neue Märkte.

3. Exscientia

Das Unternehmen nutzt KI, um Präzisionstherapien zu entwickeln. Es betreibt eine “Full-Stack”-KI-Arzneimittelentdeckungstechnologie mit spezieller Software für jede Phase des Arzneimittelentdeckungsprozesses.

Quelle: Exscientia

Exscientias Technologie reduziert die Zeit um 70%, die zum Übergang von einem biologischen Ziel zu einem entsprechenden Arzneimittel benötigt wird, und verkürzt den Prozess um 80%.

Dies führte zu 4 Verbindungen in frühen klinischen Phasen, 30 Programmen insgesamt und 6,5 Mrd. US-Dollar an Einnahmen aus Meilensteinzahlungen mit Partnern. Der Schwerpunkt lag auf Onkologie (Krebs) und entzündlichen Krankheiten.

Quelle: Exscientia

Dies könnte eine interessante Option für Anleger sein, die nach einem etablierten KI-Arzneimittelentdeckungsunternehmen mit einer sehr großen Cash-Reserve und mehreren laufenden Partnerschaften für zusätzliche Sicherheit suchen.

4. 10x Genomics, Inc.

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

Das Unternehmen wurde 2012 gegründet, mit Serge Saxonov als einem der Gründer, dem Leiter der Forschung und Entwicklung des personalisierten Genom-Testunternehmens 23andMe.

10x Genomics wuchs durch eine Kombination aus Forschung und Entwicklung (1 Mrd. US-Dollar in Forschung und Entwicklung investiert) und Übernahmen. Bemerkenswerterweise wurde die Visium-Plattform durch die Übernahme von Spatial Transcriptomics im Jahr 2018 erworben.

Quelle: 10x Genomics – 10x Genomics Übernahmen Zeitplan

Dies ist auch, wie 10x Genomics die Xenium-Plattform durch die Übernahme von Readcoor und Cartana im Jahr 2020 erwarb.

Im Jahr 2020 startete es auch die Chromium-Plattform, die im folgenden Jahr auf Chromium X aktualisiert wurde.

Durch die Übernahme von Tetramer Shop im Jahr 2021 stellte 10x Genomics BEAM (Barcode Enabled Antigen Mapping) im Jahr 2022 vor. Es ermöglicht Forschern, Komponenten des Immunsystems im Detail zu identifizieren. Dies könnte sehr bedeutsam für die Forschung auf Immunität und neue Krankheiten sein.

Der Umsatz stieg im 2. Quartal 2023 um 17% im Vergleich zum Vorjahr, getrieben durch den Verkauf von Xenium, wobei die Marke von 100 ausgelieferten Einheiten im August 2023 überschritten wurde.

Das Unternehmen erzielte im September 2023 einen wichtigen Sieg gegen seinen Hauptwettbewerber Nanostring. Nanostring ist vorerst von der Verkaufsstoppung seiner CosMx Spatial Molecular Imager (SMI)-Geräte in der gesamten EU wegen Verletzung von 10x Genomics-Patenten betroffen.

Das Unternehmen befindet sich noch in einer frühen Phase, ähnlich wie in den Anfangstagen von Illumina. Derzeit ist die räumliche Biologie auf die Welt der akademischen und grundlegenden Forschung beschränkt. Aber wie viele Biotechnologien könnte sie eines Tages weit verbreitet sein, langsam zu einem medizinischen Werkzeug werden und dann zu einem “Routine”-Test.

5. Oxford Nanopore Technologies plc (ONT.L)

Oxford Nanopore nutzt eine einzigartige Genome-Sequenzierungstechnologie, die auf Flüssigkeitszellen basiert. Dies ermöglicht es, DNA zu “lesen”, wenn sie die Nanoporen passiert, nicht durch chemische Mittel, sondern direkt durch Messung eines elektrischen Stroms.

Quelle: Oxford Nanopore

Ein weiterer einzigartiger Vorteil der Technologie des Unternehmens ist, dass sie längere genetische Sequenzen lesen kann als herkömmliche Sequenzierungsmethoden. Lange Sequenzen und Echtzeit-Lesevorgänge können zu besseren und schnelleren Ergebnissen führen, was für die Krebsanalyse oder die Analyse von Infektionskrankheiten wie antibiotikaresistenten Bakterien wichtig ist.

Schließlich ermöglicht die elektrische Messung auch kleinere und tragbarere Sequenzer, eine Verbesserung gegenüber den riesigen Maschinen, die bisher verwendet wurden. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, eine breite Palette von Sequenzern herzustellen, einschließlich langsamer, kleiner und viel billigerer Maschinen, die bei 1.000 US-Dollar beginnen. Dies könnte den Sequenziermarkt radikal erweitern, wobei mobile oder kostengünstige Sequenzierung bisher keine Option war.

Aufgrund seiner radikal neuen Technologie ist es unklar, wo Oxford in einem ausgereifteren Genome-Sequenzier-Ökosystem passen wird.

Es könnte die etablierte Technologie der chemischen/optischen Lesevorgänge von Genomen vollständig ersetzen.

Oder es könnte zu einer erfolgreichen, aber spezialisierten Anwendung für geringe Volumina oder mobile Sequenzierung oder für Sequenzierung mit hoher Genauigkeit bei der Lektüre langer genetischer Sequenzen werden.

Das Unternehmen plant auch, in die Lektüre von Proteinen, posttranslationalen Modifikationen von Proteinen oder kleinen Molekülen und andere Messungen im Grenzbereich der Lebenswissenschaften zu expandieren.

6. Ginkgo Bioworks Holdings, Inc.

Das Unternehmen produziert auf Bestellung Organismen für spezifische Anwendungen. Es hat seine Anwendungen stark diversifiziert, mit vielen Forschungsprogrammen und Partnerschaften:

• Cannabinoid
• mRNA-Impfstoffproduktion und Nukleinsäuremedizin
• Lebensmittelproteine
• Biologische Düngemittelproduktion in Partnerschaft mit Bayer
• Programmierbare Mikroorganismen für Darmerkrankungen
• Mikroplastik-Bioremediation
• Biosecurity und Pathogenerkennung
• Abfallrecycling und -entsorgung

Viele dieser Modifikationen basieren auf CRISPR oder ähnlichen Gentechniken, insbesondere seine CAR-T-Krebszelltherapien.

Indem Ginkgo eine fertige Plattform für Zelltechnik bereitstellt, wird es zu einem wichtigen Dienstleister in der Biotech-Industrie, die über die Pharmaindustrie hinausgeht und in die Landwirtschaft, die Biosecurity und industrielle chemische Prozesse eindringt.

Es bietet Fachwissen und Geschwindigkeit und kann dazu beitragen, Fixkosten und den Bedarf an Anlagevermögen für ein Forschungsprojekt zu reduzieren.

Dies wird durch die sehr vielfältige Palette von Kunden und Partnern des Unternehmens in den letzten Jahren demonstriert.

Quelle: Gingko Bioworks

Was Ginkgo zu einem Big-Data-Unternehmen macht, ist die einzigartige Breite unter zahlreichen Anwendungen und Organismustypen seiner Zellbanken, Datensätze und Experimente.

Es ist ein attraktives Aktienunternehmen für Anleger, die auf Gentechnik und Zelltechnik setzen möchten, aber nicht auf eine bestimmte Anwendung. Dies ist auch typischerweise interessanter für wachstumsorientierte Anleger.

Die überwiegende Mehrheit der CRISPR-Unternehmen konzentriert sich auf die humanmedizinische Anwendung und genetische Krankheiten, wodurch Ginkgo Chancen in der Landwirtschaft, der Bioingenieurwissenschaft, der Energie und den Bioprodukten (einschließlich Cannabinoiden) hat.

Zusammen mit der schnellen Expansion von genetischen Datensätzen, Gentechnik-Tools und KI (einschließlich Open-Source) könnte dies sich als massive Chance für Ginkgo Bioworks erweisen.

7. BenevolentAI SA (BAI.AS)

BenevolentAI nutzt KI-gestützte Arzneimittelentdeckung, um Behandlungen für atopische Dermatitis sowie potenzielle Behandlungen für chronische Krankheiten und Krebs zu entwickeln.

Während andere Unternehmen KI nutzen, um die Zellaktivität oder die 3D-Konfiguration von Proteinen vorherzusagen, untersucht Benevolents BenAI-Motor die bestehende Datenbank wissenschaftlicher Artikel (35+ Millionen), um neue Erkenntnisse zu gewinnen.

Es integriert diese potenziellen Erkenntnisse dann in einen Prozess, der experimentelle Validierung der Idee, In-silico-Analyse und Indikationsausweitung/Arzneimittelwiederverwendung umfasst.

Quelle: Benevolent

Die Idee ist, dass viele bestehende Medikamente oder bekannte biologische Mechanismen für neue Behandlungen wiederverwendet werden könnten. Insgesamt sollte eine solche Strategie zu neuen Therapien führen, die schneller verfügbar sind, da viel der regulatorischen Arbeit bereits erledigt ist (z. B. Phase I der klinischen Studien, die die Sicherheit des Medikaments nachgewiesen hat).

Das Unternehmen hat eine laufende Zusammenarbeit mit AstraZeneca, um Medikamente für Fibrose und chronische Nierenerkrankungen zu entwickeln (ursprünglicher Deal aus 2019), erweitert um Herzinsuffizienz und systemisches Lupus erythematodes (SLE) im Jahr 2022.

Es hat auch mit Merck KGaA kooperiert, um dessen Expertise in Onkologie und Neuroentzündung zu nutzen und die KI-gestützte Arzneimittelentdeckung des Unternehmens zu unterstützen, indem es sich auf die Suche nach geeigneten Kandidaten für kleine Moleküle konzentriert.

Zuvor erreichte es eine neue Indikationsausweitung, die zur FDA-Zulassung für Baricitinib führte, ein potenzielles COVID-19-Medikament, in Zusammenarbeit mit Eli Lilly.

8. AbCellera

AbCellera ist auf die Entwicklung neuer Kategorien von antikörperbasierten Medikamenten spezialisiert.

Bemerkenswerterweise arbeitet es an der GPCR- und Ion-Kanal-Plattform, einem therapeutischen Ziel, für das Antikörper bisher nicht entwickelt werden konnten. Eine weitere Plattform ist T-Zell-Verstärker, die die Effizienz von antikörperbasierten Krebsbehandlungen steigert und ihre Toxizität reduziert.

Quelle: AbCellera

In über 10 Jahren hat das Unternehmen 100+ therapeutische Programme mit einer großen Anzahl von Partnern entwickelt, von denen 50% auf Onkologie ausgerichtet sind. 13 Moleküle haben bereits die klinische Testphase erreicht, von denen 2 bereits zur Behandlung zugelassen sind.

Quelle: AbCellera

Ein wichtiger Teil von AbCelleras Prozess ist der Zugang zu einer großen Auswahl möglicher Antikörper. Und dann die richtigen mit Hochdurchsatz-Einzelzellscreening, das von maschinellem Sehen angetrieben wird.

9. Therapeutics

Bioxcell konzentriert sich auf ein Konzept, das es “Arzneimittel-Neuerfindung” nennt. Die Arzneimittel-Neuerfindung nutzt KI, um Medikamente zu analysieren, die bereits als sicher nachgewiesen wurden, aber von ihren Entwicklern aus verschiedenen Gründen aufgegeben wurden.

Es untersucht auch zugelassene Produkte für neue Anwendungen.

Quelle: Bioxcell

Die Konzeptgenerierung mithilfe von Big Data und KI dauert nur 6 Monate (im Gegensatz zu mehreren Jahren für neue Moleküle), gefolgt von 12 Monaten Hypothesenvalidierung, die Computer-Vision, Deep Learning, Entscheidungsmatrix und In-silico-Validierung nutzt.

Die Neuerfindung hat in letzter Zeit bemerkenswerte Erfolge erzielt, insbesondere in Kombination mit der Reformulierung, um unerwünschte Nebenwirkungen zu beseitigen oder eine geringe Wirksamkeit zu verbessern, die dazu führte, dass die Arzneimittelkandidaten aufgegeben wurden.

Dieses Modell hat bereits Früchte getragen, mit der Zulassung von IGALMI (für die Behandlung von Agitationen, die mit Schizophrenie oder bipolaren Störungen assoziiert sind) in weniger als 4 Jahren von der Projekteinleitung bis zur Zulassung.

Im Falle von IGALMI wurde die vorherige schlechte Bioverfügbarkeit durch eine Änderung der Verabreichungsart des Medikaments und die Kombination mit einem metabolischen Stabilisator behoben.

Quelle: Bioxcell

Das Unternehmen hat bereits zwei fortgeschrittene Programme in Phase 3 der klinischen Studien, sowie 5 weitere Programme in der Pipeline.

Das erste Programm ist für Agitation assoziiert mit Alzheimer-Demenz (AAD) mit einem neuen Wirkstoff, einer neuen Formulierung von Latrepirdin, einem Antihistaminikum (Allergien).

Das zweite ist eine Erweiterung der Anwendung von IGALMI für Agitation assoziiert mit bipolaren Störungen oder Schizophrenie in einer häuslichen Umgebung.

Quelle: Bioxcell

Bioxcells Erfolg mit IGALMI zeigt das Potenzial von Big Data, das über die Neuentdeckung von Medikamenten hinausgeht und in die Verbesserung der bestehenden Arzneimittelarsenale, entweder durch Reformulierung oder die Suche nach neuen Anwendungen bekannter sicherer Medikamente, ausgedehnt werden kann.

10. Recursion Pharmaceuticals

Recursion Pharmaceuticals nutzt KI in der Arzneimittelentdeckung.

Der Ansatz des Unternehmens zielt darauf ab, die Zeit und die Kosten, die mit der Einführung neuer Medikamente auf den Markt verbunden sind, erheblich zu reduzieren.

Die Schaffung solider Datensätze war seit der Gründung des Unternehmens der Schwerpunkt, um mehrere Probleme mit Biodaten zu lösen:

• Analoge Daten, von Faxen bis hin zu PDF- oder gescannten Ausdrucken.
• Abgekapselte Daten, mit wenig bis gar keinen Annotationen.
• Schwierig zu replizierende Forschung.

Um diese Probleme zu lösen, schuf Recursion eines der größten automatisierten Nasslabore der Welt und digitalisierte Millionen eigener Experimente (2,2 Millionen Experimente pro Woche).

Es besitzt auch einen der weltweit schnellsten Supercomputer, um seine LLMs und KIs für die Arzneimittelentdeckung zu trainieren. Modelle wurden auf einer Bibliothek mit über 2 Milliarden Bildern trainiert und schließen 6 Billionen Beziehungen zwischen allen möglichen Kombinationen von Genen und Verbindungen.

Quelle: Recursion

Recursion hat eine Partnerschaft mit dem KI-Marktführer Nvidia aufgebaut und plant, einige seiner KI-Modelle über Nvidias neue BioNeMo-Plattform an kommerzielle Partner zu veröffentlichen. Es erhält auch Zugang zu Nvidias neuesten GPUs über Nvidias DGX-Cloud.

Recursions proprietäre Forschungs- und Entwicklungs-Pipeline konzentriert sich hauptsächlich auf seltene Krankheiten und Onkologie, mit 3 Kandidaten in Phase 2 der klinischen Studien.

Quelle: Recursion

Für komplexere Bereiche wie Neurowissenschaften oder nicht behandelbare Onkologie-Ziele bevorzugt das Unternehmen die Zusammenarbeit mit etablierten Unternehmen in diesen Bereichen.

Zum Beispiel mit Roche in der Neurowissenschaft oder mit Bayer bei nicht behandelbaren Onkologie-Zielen.

Schließlich hat das Unternehmen Beziehungen aufgebaut, um seine Technologie und Daten zu lizenzieren, insbesondere wenn ein Datenaustausch ausgehandelt werden kann, um die Informationen zu erhöhen, die beide Unternehmen in Zukunft nutzen können.