Biotecnología
Top 10 Empresas Biotecnológicas de Big Data
Más datos para una mejor medicina
Cuanto más aprendemos sobre biología, más nos damos cuenta de todo lo que no sabemos. Todo comenzó con la revolución genómica y el primer genoma humano secuenciado a principios de los 2000.
La genómica ahora se ha unido a otros conjuntos de datos como transcriptómica, proteómica, metabolómica, microbioma, etc., formando una nueva ciencia “multiomics”. Discutimos con más detalle esta evolución en “Multiomics es el próximo paso en biotecnología”.
Estas nuevas herramientas han creado una avalancha de datos que aportan información detallada sobre las actividades internas de las células, a veces hasta el nivel atómico. Un factor clave de este crecimiento de datos ha sido la caída del precio de la secuenciación de genes y de otros materiales biológicos como las proteínas.
Fuente: ResearchGate
Esto ha generado entusiasmo sobre el potencial de “Big Data” en biotecnología, imitando el concepto de big data de otros campos más orientados a TI.
Ya en 2018, la revista Barron’s preguntaba “¿Conducirá el Big Data a grandes retornos en biotecnología?” y la industria comenzó a preguntar “Implementación de procesamiento y análisis de datos a gran escala para el bioprocesamiento”
Varias empresas están bien posicionadas para beneficiarse del impulso de crear y analizar datos biológicos a gran escala.
¿La IA se fusiona con Big Data?
Un nuevo desarrollo en los últimos años ha sido la aparición de la IA. Mientras la IA llegó a la conciencia pública mayormente en 2023, con los LLM (Modelos de Lenguaje Extenso) como ChatGPT, la industria biotecnológica comenzó a adoptar la IA muchos años antes.
Y tiene sentido porque los datos y la IA tienen una relación algo simbiótica:
- Entrenar modelos de IA requiere una gran cantidad de datos de alta calidad y anotaciones.
- Las IA pueden ayudar a ordenar enormes conjuntos de datos sin intervención humana directa y conectar los puntos donde el análisis manual no sería posible.
El resultado es que hoy, muchas de las empresas previamente centradas en big data en la industria biotecnológica también se están convirtiendo en compañías de IA.
A diferencia de algunas aplicaciones de IA que aún buscan un modelo de negocio (como la generación de imágenes), el descubrimiento de fármacos y la investigación médica tienen una ruta bastante directa desde el modelo de IA hasta la monetización.
Top 10 Acciones de Biotecnología de Big Data
1. Illumina
(ILMN )
Illumina es la empresa líder en genómica, de lejos la más grande y establecida en la industria, con $1.2 mil millones en ingresos, que crecieron a una tasa compuesta anual del 11% en los últimos 5 años.
Esto también la convierte en la principal proveedora de datos genómicos para toda la industria biotecnológica.
Al igual que la mayoría de las empresas de secuenciación de genomas, Illumina gana dinero al vender secuenciadores, pero principalmente al vender los consumibles utilizados por los secuenciadores. Los ingresos por máquina suelen crecer con el tiempo a medida que se utilizan a plena capacidad.
El nuevo modelo de secuenciador de genomas de la empresa, NovaSeqX, es un éxito, con 352 unidades en 2023. Esto ha acelerado la adopción de la secuenciación masiva de genomas entre los clientes de Illumina con más análisis multi-ómicos y una escala mayor para análisis de una sola célula y espaciales.
Las ventas de NovaSeqX se suman a un segmento muy grande de secuenciadores de genoma, con más de 25,000 sistemas instalados.
Fuente: Illumina
Problemas de Grail
Al hablar de Illumina, se requiere una larga explicación para una nueva aplicación genómica, la detección de cáncer en una muestra de sangre llamada biopsia líquida.
Illumina trabajó en el desarrollo de esta tecnología y luego la escindió en una empresa llamada Grail.
Grail es muy exitosa desde el punto de vista técnico y comercial. En el segundo trimestre de 2023, 7,500 proveedores prescribieron las pruebas de Grail, superando el hito de 100,000 pruebas realizadas. También detectó el 92% de recaídas de cáncer en 6 diferentes tipos de cáncer sanguíneo.
Varios años después, Illumina volvería a adquirir esta empresa a un precio mucho más alto.
Esto provocó varios problemas. Primero, las autoridades regulatorias tanto en EE. UU. como en la UE expresaron preocupaciones sobre el riesgo de monopolio, ya que Illumina es el proveedor de máquinas de secuenciación de genomas para muchos de los competidores de Grail. Esto resultó en una multa de 432 millones de euros por parte de la UE.
Otro conjunto de problemas surgió de las condiciones de la costosa escisión de Grail, la recaudación de fondos y la reabsorción en Illumina.
El inversor activista Carl Icahn ha atacado la junta directiva de la empresa y insinuó que se realizaron posibles tratos deshonestos o malintencionados a favor de los insiders en contra de los intereses de los accionistas de la empresa. La SEC también estaba investigando la cuestión. También puedes leer más sobre estas sospechas y acusaciones en esta serie de artículos de Inversión Non-GAAP.
En última instancia, la decisión de desinvertir Grail again ha sido tomada, con la junta aprobando la decisión el 4 de junioth, 2024.
La saga de Grail ha causado muchos problemas para Illumina y sus accionistas. Sin embargo, esto no afectó la posición de la empresa en la secuenciación de genomas.
En última instancia, es probable que la detección de cáncer de Grail se convierta en un negocio masivo, y haga que los médicos utilicen muchos secuenciadores de genoma y consumibles de Illumina.
Illumina también adquirió en 2023 la empresa de software bioinformático Partek, ampliando la oferta de la compañía más allá de los secuenciadores y sus consumibles.
2. Schrödinger, Inc.
(SDGR )
La empresa se especializa en modelos basados en la física para encontrar la mejor molécula posible para un objetivo dado, equilibrando métricas conflictivas como potencia, solubilidad, vida media, sintetizabilidad, etc.
También utiliza aprendizaje automático, pero la incorporación de un modelo basado en la física le permite ser probado en campos totalmente nuevos para los que no existe un conjunto de datos para “entrenar” la IA. Esto permite a Schrödinger pasar de 1 mil millones de moléculas potenciales a solo 8 candidatos sólidos en cuestión de días, exclusivamente mediante cálculos digitales.
Fuente: Schrodinger
Schrödinger firmó con Bayer un acuerdo de colaboración de 5 años en 2020 por ingresos de $10 M. La idea del acuerdo es usar la tecnología de Schrödinger junto con los modelos de predicción in silico de Bayer.
Otra asociación reciente es con Lilly, que tiene hasta $425 M en pagos totales por hitos para descubrimientos exitosos.
Colaboraciones pasadas incluyeron a Takeda, Sanofi, Bristol Myers Squibb y otras compañías farmacéuticas más pequeñas.
Fuente: Schrodinger
En general, Schrödinger está construyendo un portafolio en crecimiento, que incluye cada vez más moléculas propietarias y de propiedad total. Aunque no tiene ingresos previos, la empresa aún no es rentable, enfocándose en la expansión y el gasto en I+D para mejorar su tecnología.
La empresa también está considerando expandirse a nuevos segmentos más allá del descubrimiento de fármacos, como biofarmacéuticos complejos o incluso materiales como químicos, baterías o polímeros.
Fuente: Schrodinger
Los inversores querrán estar atentos a las nuevas colaboraciones, ya que reflejarán los avances de la tecnología de Schrödinger, según la evaluación de los líderes de la industria, así como el posible éxito en expandir la tecnología central a nuevos mercados.
3. Exscientia
(EXAI )
La empresa está usando IA para desarrollar terapias de precisión. Ejecuta una tecnología de descubrimiento de fármacos basada en IA de “pila completa” con software dedicado en cada etapa del proceso de descubrimiento de fármacos.
Fuente: Exscientia
La tecnología de Exscientia reduce en un 70 % el tiempo necesario para pasar de un objetivo biológico a encontrar un fármaco correspondiente y en un 80 % el proceso de capital.
Esto resultó en 4 compuestos en etapas clínicas tempranas, 30 programas en total, y $6.5 B en ingresos por hitos con socios. El enfoque principal ha sido la oncología (cáncer) y enfermedades inflamatorias.
Fuente: Exscientia
Esta podría ser una opción interesante para los inversores que buscan una empresa de descubrimiento de fármacos basada en IA bien establecida, con una gran disponibilidad de efectivo y múltiples asociaciones en curso para mayor seguridad.
4. 10x Genomics, Inc.
(TXG )
10x Genomics es líder en biología espacial, que estudia el genoma y el transcriptoma en 3D, permitiendo la visualización de la actividad de los genes a nivel celular o incluso intracelular.
La empresa fue fundada en 2012, con Serge Saxonov entre sus fundadores, director de I+D de la compañía de pruebas genómicas personalizadas 23andMe.
10x Genomics creció mediante una combinación de I+D (más de $1 B invertidos en I+D hasta la fecha) y adquisiciones. Notablemente, su plataforma Visium se obtuvo mediante la adquisición de Spatial Transcriptomics en 2018.
Fuente: 10x Genomics – cronología de adquisiciones de 10x Genomics
Así es también como 10x Genomics adquirió su plataforma Xenium mediante la adquisición de Readcoor y Cartana en 2020.
En 2020, también lanzó la plataforma Chromium, que se actualizó al año siguiente a Chromium X.
A través de la adquisición de Tetramer Shop en 2021, 10x Genomics también lanzó BEAM (Barcode Enabled Antigen Mapping) en 2022. Permite a los investigadores identificar componentes del sistema inmunitario en detalle. Esto podría ser muy impactante en la investigación sobre inmunidad y nuevas enfermedades.
Los ingresos crecieron un 17 % interanual en el segundo trimestre de 2023, impulsado por las ventas de Xenium, superando el hito de 100 unidades vendidas en agosto de 2023.
La empresa también obtuvo en septiembre de 2023 una victoria crítica contra su principal rival, Nanostring. Nanostring está ahora prohibida de vender sus instrumentos CosMx Spatial Molecular Imager (SMI) en la mayor parte de la UE por infringir patentes de 10x Genomics.
La empresa aún se encuentra en una etapa temprana, algo similar a los primeros días de Illumina. Por ahora, la biología espacial está confinada al mundo de la investigación académica y fundamental. Pero, como muchas biotecnologías, podría algún día volverse generalizada, convertirse lentamente en una herramienta médica y luego en una prueba “de rutina”. En cualquier caso, el creciente número de máquinas instaladas debería impulsar las ventas de consumibles y el crecimiento de los ingresos.
5 . Oxford Nanopore Technologies plc (ONT.L)
Oxford Nanopore está usando una tecnología única de secuenciación del genoma que depende de celdas de flujo. Esto permite que el ADN sea “leído” al cruzar los nanopores, no mediante métodos químicos sino directamente midiendo una corriente eléctrica. Así, de alguna manera, es la primera vez que una computadora puede leer una secuencia genética (ADN y ARN) en tiempo real.
Fuente: Oxford Nanopore
Otra ventaja única de la tecnología de la empresa es que puede leer secuencias genéticas más largas que los métodos de secuenciación convencionales. Las secuencias largas y la lectura en tiempo real pueden ayudar a obtener resultados mejores y más rápidos, lo cual es importante para el análisis de cáncer o enfermedades infecciosas como bacterias resistentes a antibióticos.
Por último, la medición eléctrica permite secuenciadores más pequeños y portátiles, una mejora respecto a las enormes máquinas usadas hasta ahora. Esto permite a la empresa producir una amplia gama de secuenciadores, incluidos modelos más lentos, más pequeños y mucho más baratos, a partir de $1,000. Esto podría expandir radicalmente el mercado de secuenciación, con la secuenciación móvil o de bajo costo, que antes no era una opción.
Debido a su tecnología radicalmente nueva, no está claro dónde encajará Oxford en un ecosistema de secuenciación del genoma más maduro.
Podría reemplazar completamente la tecnología incumbente de lectura química/óptica de genomas.
O podría convertirse en una aplicación exitosa pero de nicho para secuenciación de bajo volumen o móvil, o para secuenciación que requiera una lectura de alta precisión de secuencias genéticas largas.
La empresa también planea expandirse a la lectura de proteínas, modificaciones postraduccionales de proteínas o pequeñas moléculas, y otras mediciones en el límite de las ciencias de la vida.
6 . Ginkgo Bioworks Holdings, Inc.
(DNA )
La empresa produce organismos bajo demanda para aplicaciones específicas. Ha diversificado ampliamente sus aplicaciones con muchos programas de investigación y asociaciones:
- Canabinoides
- producción de vacunas de ARNm y medicina de ácidos nucleicos
- Proteínas alimentarias
- producción de fertilizantes biológicos en asociación con Bayer
- Microbios programables para enfermedades intestinales
- Biorremediación de microplásticos
- Seguridad biológica y detección de patógenos
- Reciclaje de residuos y contaminantes
Muchos de estos cambios dependen de CRISPR o tecnologías de edición genética similares, notablemente sus terapias de células cancerosas CAR‑T.
Al proporcionar una plataforma lista para la ingeniería celular, Ginkgo se está convirtiendo en un proveedor de servicios clave en la industria biotecnológica, yendo más allá de la industria farmacéutica e incursionando en la agricultura, la bioseguridad y los procesos químicos industriales.
Ofrece experiencia y rapidez y puede ayudar a reducir los costos fijos y la cantidad de CAPEX necesario para un proyecto de investigación.
Esto se demuestra con la diversa gama de clientes y socios que la empresa ha tenido en los últimos años.
Fuente: Gingko Bioworks
Lo que convierte a Ginkgo en una empresa de big data es la amplitud única entre innumerables aplicaciones y tipos de organismos de sus bancos de células, conjuntos de datos y experimentos.
Es una acción atractiva para los inversores que buscan apostar por tecnologías de edición genética e ingeniería celular, pero no por una aplicación en particular. Esto también suele ser más interesante para inversores enfocados en el crecimiento.
La gran mayoría de las empresas de CRISPR se centran en la medicina humana y enfermedades genéticas, dejando a Ginkgo oportunidades abiertas en agricultura, bioingeniería, energía y bioproductos (incluidos los cannabinoides).
Junto con la rápida expansión de los conjuntos de datos genéticos, las herramientas de edición genética y la IA (incluido el código abierto), esto podría representar una gran oportunidad para Ginkgo Bioworks.
7. BenevolentAI SA (BAI.AS)
BenevolentAI utiliza el descubrimiento de fármacos habilitado por IA para desarrollar tratamientos para dermatitis atópica, así como tratamientos potenciales para enfermedades crónicas y cáncer.
Mientras que otras compañías usan IA para predecir la actividad celular o la configuración 3D de proteínas, el motor BenAI de Benevolent investiga la base de datos existente de artículos científicos (más de 35 millones) para desbloquear nuevos conocimientos.
Luego integra estos hallazgos potenciales en un proceso que incluye la validación experimental de la idea, análisis in silico y expansión de indicaciones/reutilización de fármacos.
Fuente: Benevolent
La idea es que muchos fármacos existentes o mecanismos biológicos conocidos podrían reutilizarse para nuevos tratamientos. En general, esta estrategia debería generar terapias nuevas más rápido, ya que gran parte del trabajo regulatorio ya está hecho (por ejemplo, la fase I de los ensayos clínicos demostró la seguridad del fármaco).
La compañía tiene una colaboración continua con AstraZeneca para desarrollar fármacos para fibrosis y enfermedad renal crónica (acuerdo inicial de 2019), ampliado en 2022 para incluir insuficiencia cardíaca y lupus eritematoso sistémico (LES).
También se asoció con Merck KGaA para aprovechar su experiencia en oncología y neuroinflamación y apoyar los planes de descubrimiento de fármacos impulsados por IA de la compañía, enfocándose en encontrar candidatos de moléculas pequeñas viables.
Anteriormente, logró una nueva expansión de indicaciones que condujo a la aprobación de la FDA con Eli Lilly para baricitinib, como tratamiento potencial contra el COVID‑19.
8. AbCellera
(ABCL )
AbCellera está especializada en desarrollar nuevas categorías de medicina basada en anticuerpos.
Notablemente, está trabajando en la Plataforma GPCR y canales iónicos, un objetivo terapéutico para el cual no se podían desarrollar anticuerpos antes. Su otra plataforma es Enganchadores de células T, que aumenta la eficiencia y reduce la toxicidad de los tratamientos contra el cáncer basados en anticuerpos.
Fuente: AbCellera
En más de 10 años, la empresa ha desarrollado más de 100 programas terapéuticos con una amplia gama de socios, con un 50 % en oncología. 13 moléculas ya han alcanzado la fase de ensayos clínicos, y 2 ya están autorizadas para tratamiento.
Fuente: AbCellera
Una parte clave del proceso de AbCellera es el acceso a una gran selección de posibles anticuerpos. Y luego elegir los adecuados mediante cribado de una sola célula de alto rendimiento impulsado por visión artificial.
9. Therapeutics
(BTAI )
Bioxcell se centra en un concepto que llaman “reinnovación de fármacos”. La reinnovación de fármacos aprovecha la IA para analizar medicamentos que ya han demostrado ser seguros, pero que han sido abandonados por sus desarrolladores por diversas razones.
También investiga productos aprobados para nuevas aplicaciones.
Fuente: Bioxcell
La generación del concepto usando big data e IA solo lleva 6 meses (en lugar de varios años para moléculas novedosas), seguida de 12 meses de validación de la hipótesis aprovechando visión por computadora, aprendizaje profundo, matriz de decisiones y validación in silico.
La reinnovación ha tenido éxitos notables recientemente, especialmente cuando se combina con reformulación para eliminar los efectos secundarios o mejorar una baja eficiencia que había llevado al abandono de los candidatos a fármacos en primer lugar.
Con la aprobación de IGALMI (para el tratamiento de la agitación asociada con esquizofrenia o trastornos bipolares) en menos de 4 años desde el inicio del proyecto hasta la aprobación.
En el caso de IGALMI, la anterior baja biodisponibilidad se resolvió cambiando el método de administración del fármaco y combinándolo con un estabilizador metabólico.
Fuente: Bioxcell
La empresa ya tiene dos programas avanzados en fase 3 de ensayos clínicos, así como 5 programas adicionales en desarrollo.
El primer programa, para la agitación asociada con demencia de Alzheimer (AAD) con un agente novedoso, una nueva formulación de latrepiridina, un fármaco antihistamínico (alergias).
El segundo es una extensión de la aplicación de IGALMI, para la agitación asociada con trastornos bipolares o esquizofrenia en un entorno domiciliario.
Fuente: Bioxcell
El éxito de Bioxcell con IGALMI muestra el potencial del big data, que puede ampliarse más allá del descubrimiento de nuevos fármacos, y hacia la mejora del arsenal existente de medicamentos, ya sea mediante reformulación o encontrando nuevas aplicaciones de fármacos seguros conocidos.
10 . Recursion Pharmaceuticals
(RXRX )
Recursion Pharmaceuticals aprovecha la IA en el descubrimiento de fármacos,
El enfoque de la empresa busca reducir significativamente el tiempo y el costo asociados con llevar nuevos fármacos al mercado.
Crear conjuntos de datos sólidos ha sido el foco de la empresa desde su creación, buscando resolver varios problemas con los biodatos:
- Datos analógicos, desde faxes hasta PDF o escaneos impresos.
- Datos aislados, con pocas o ninguna anotación.
- Investigación difícil de replicar.
Para resolver estos problemas, Recursion creó uno de los laboratorios húmedos automatizados más grandes del mundo, y digitalizó millones de sus propios experimentos (2.2 millones de experimentos por semana).
También poseen una de las supercomputadoras más rápidas del mundo para entrenar sus LLM y IA para el descubrimiento de fármacos. Los modelos se entrenaron con una biblioteca de más de 2 mil millones de imágenes e inferieron 6 billones de relaciones entre todas las combinaciones posibles de genes y compuestos.
Fuente: Recursion
Recursion estableció una asociación con el líder de IA Nvidia y podría lanzar algunos de sus modelos de IA a socios comerciales a través de la nueva plataforma BioNeMo de NVIDIA. También le dará a Recursion acceso prioritario a las últimas GPU de NVIDIA mediante NVIDIA DGX™ Cloud.
La tubería propietaria de I+D de Recursion se centra principalmente en enfermedades raras y oncología, con 3 fármacos candidatos en fase 2 de ensayos clínicos.
Fuente: Recursion
Para sectores más complejos, como neurociencia y oncología no tratable, la empresa prefiere establecer asociaciones con compañías consolidadas en estos sectores.
Por ejemplo, Roche en neurociencia y Bayer en objetivos de oncología no tratable.
Por último, la empresa ha establecido relaciones para licenciar su tecnología y datos, especialmente cuando el intercambio de datos puede negociarse para potenciar la información que ambas compañías pueden usar en el futuro.
