Top 10 Empresas de Biotecnologia de Big Data

Mais Dados Para Melhor Medicina

Quanto mais aprendemos sobre biologia, mais percebemos tudo o que não sabemos. Tudo começou com a revolução genômica e o primeiro genoma humano sequenciado no início dos anos 2000.

A genômica agora foi acompanhada por outros conjuntos de dados como transcriptômica, proteômica, metabolômica, microbioma, etc., formando uma nova ciência “multiômica”. Discutimos em mais detalhes essa evolução em “Multiômicas são o próximo passo na biotecnologia”.

Essas novas ferramentas criaram uma enxurrada de dados trazendo informações detalhadas sobre as atividades internas das células, às vezes até ao nível atômico. Um dos principais impulsionadores desse crescimento de dados foi a queda dos preços de sequenciamento de genes e de outros materiais biológicos como proteínas.

Fonte: ResearchGate

Isso gerou entusiasmo sobre o potencial do “Big Data” na biotecnologia, imitando o conceito de big data de outros campos mais orientados à TI.

Já em 2018, a revista Barron’s perguntava “O Big Data levará a grandes retornos na biotecnologia?” e a indústria começou a perguntar “Implementando Processamento e Análise de Dados em Larga Escala para Bioprocessamento”

Várias empresas estão bem posicionadas para se beneficiar da corrida para criar e analisar dados biológicos em escala.

IA se Fundindo com Big Data?

Um desenvolvimento recente nos últimos anos tem sido o surgimento da IA. Enquanto a IA entrou na consciência pública principalmente em 2023, com LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Porte) como o ChatGPT, a indústria de biotecnologia começou a adotar a IA muitos anos antes disso.

E faz sentido porque dados e IA têm uma relação algo simbiótica:

• Treinar modelos de IA requer muitos dados de alta qualidade e anotações.
• IAs podem ajudar a organizar enormes conjuntos de dados sem intervenção humana direta e conectar os pontos onde a análise manual não seria possível.

O resultado é que hoje, muitas das empresas anteriormente focadas em big data na indústria de biotecnologia também estão se tornando empresas de IA.

Ao contrário de algumas aplicações de IA que ainda buscam um modelo de negócio (como geração de imagens), a descoberta de medicamentos e a pesquisa médica têm um caminho bastante direto do modelo de IA à monetização.

Top 10 Ações de Biotecnologia de Big Data

1. Illumina

Illumina é a principal empresa de genômica, de longe a maior e mais estabelecida na indústria, com $1.2B em receitas, que cresceu 11% CAGR nos últimos 5 anos.

Isso também a torna a principal fornecedora de dados genômicos para toda a indústria de biotecnologia.

Como a maioria das empresas de sequenciamento de genomas, a Illumina ganha dinheiro ao vender sequenciadores, mas principalmente ao vender os consumíveis usados pelos sequenciadores. A receita por máquina geralmente cresce ao longo do tempo à medida que é usada em capacidade total.

O novo modelo de sequenciador de genoma da empresa, NovaSeqX, é um sucesso, com 352 em 2023. Isso acelerou a adoção de sequenciamento massivo de genomas entre os clientes da Illumina, com mais análises multi-ômicas e maior escala para análises de célula única e espaciais.

As vendas do NovaSeqX vêm além de um segmento muito grande de sequenciadores de genoma, com mais de 25,000 sistemas instalados.

Fonte: Illumina

Problemas da Grail

Ao discutir a Illumina, é necessária uma longa explicação para uma nova aplicação genômica, a detecção de câncer em amostra de sangue chamada biópsia líquida.

Illumina trabalhou no desenvolvimento dessa tecnologia e depois a transformou em uma empresa chamada Grail.

Grail é muito bem-sucedida do ponto de vista técnico e comercial. No segundo trimestre de 2023, 7,500 provedores prescreveram os testes da Grail, ultrapassando a marca de 100,000 testes realizados. Também detectou 92% de recidiva de câncer em 6 diferentes tipos de câncer sanguíneo.

Vários anos depois, a Illumina reacquireu essa empresa por um preço muito mais alto.

Isso causou vários problemas. Primeiro, autoridades regulatórias nos EUA e na UE levantaram preocupações sobre risco de monopólio, já que a Illumina é fornecedora de máquinas de sequenciamento de genoma para muitos concorrentes da Grail. Isso resultou em uma multa de €432M da UE.

Outro conjunto de problemas veio das condições da cara spin‑off da Grail, captação de recursos e reabsorção pela Illumina.

O investidor ativista Carl Icahn atacou o conselho da empresa e insinuou que possíveis negociações desonestas ou maliciosas foram feitas em favor de insiders contra os interesses dos acionistas. A SEC também estava investigando a questão. Você também pode ler mais sobre essas suspeitas e acusações nesta série de artigos por Non-GAAP investing.

Finalmente, a decisão de desinvestir a Grail novamente foi tomada, com o conselho aprovando a decisão em 4 de junho^th, 2024.

A saga da Grail causou muitos problemas para a Illumina e seus acionistas. No entanto, isso não impactou a posição da empresa no sequenciamento de genomas.

Provavelmente, a detecção de câncer da Grail pode crescer para um negócio massivo, fazendo com que médicos usem muitos sequenciadores e consumíveis da Illumina.

Illumina também adquiriu em 2023 a empresa de software bioinformático Partek, expandindo a oferta da empresa além de sequenciadores e seus consumíveis.

2. Schrödinger, Inc.

A empresa se especializa em modelos baseados em física para encontrar a melhor molécula possível para um determinado objetivo, equilibrando métricas conflitantes como potência, solubilidade, meia-vida, sintetizabilidade, etc.

Ela também usa aprendizado de máquina, mas a adição de um modelo baseado em física permite que seja testado em campos totalmente novos para os quais não existe conjunto de dados para “treinar” a IA. Isso permite que a Schrödinger passe de 1 bilhão de moléculas potenciais para apenas 8 candidatos sólidos em questão de dias, exclusivamente por cálculo digital.

Fonte: Schrodinger

Schrödinger assinou com a Bayer um acordo de colaboração de 5 anos em 2020 com receita de $10M. A ideia do acordo é usar a tecnologia da Schrödinger junto com os modelos de predição in‑silico da Bayer.

Outra parceria recente é com a Lilly, que tem até $425M em pagamentos de marcos totais por descobertas bem‑sucedidas.

Colaborações passadas incluíram Takeda, Sanofi Bristol Myers Squibb e outras empresas farmacêuticas menores.

Fonte: Schrodinger

No geral, a Schrödinger está construindo um portfólio crescente, incluindo cada vez mais moléculas proprietárias e totalmente próprias. Embora ainda não tenha receita, a empresa ainda não é lucrativa, focando em expansão e gastos em P&D para melhorar sua tecnologia.

A empresa também está olhando para expandir para novos segmentos além da descoberta de medicamentos, como biofármacos complexos ou até materiais como químicos, baterias ou polímeros.

Fonte: Schrodinger

Investidores vão querer ficar de olho nas novas colaborações, pois elas refletirão os avanços da tecnologia da Schrödinger, avaliados pelos líderes da indústria, bem como possíveis sucessos na expansão da tecnologia central para novos mercados.

3. Exscientia

A empresa está usando IA para desenvolver terapias de precisão. Ela opera uma tecnologia de descoberta de medicamentos “full stack” de IA com software dedicado em cada estágio do processo de descoberta de medicamentos.

Fonte: Exscientia

A tecnologia da Exscientia reduz 70% do tempo necessário para passar de um alvo biológico à descoberta de um fármaco correspondente e um processo 80% mais barato em capital.

Isso resultou em 4 compostos em estágios clínicos iniciais, 30 programas no total, e $6.5B em receitas de marcos com parceiros. O foco principal tem sido oncologia (câncer) e doenças inflamatórias.

Fonte: Exscientia

Esta pode ser uma opção interessante para investidores que buscam uma empresa de descoberta de medicamentos baseada em IA bem estabelecida, com grande caixa e múltiplas parcerias em andamento para maior segurança.

4. 10x Genomics, Inc.

10x Genomics é líder em biologia espacial, que estuda o genoma e o transcriptoma em 3D, permitindo a visualização da atividade dos genes ao nível celular ou até intracelular.

A empresa foi fundada em 2012, com Serge Saxonov entre seus fundadores, diretor de P&D da empresa de testes genômicos personalizados 23andMe.

10x Genomics cresceu usando uma combinação de P&D ($1B+ investindo em P&D até agora) e aquisições. Notavelmente, sua plataforma Visium foi obtida através da aquisição da Spatial Transcriptomics em 2018.

Fonte: 10x Genomics – 10x Genomics acquisitions timeline

Foi também assim que a 10x Genomics adquiriu sua plataforma Xenium ao adquirir a Readcoor e a Cartana em 2020.

Em 2020, também lançou a plataforma Chromium, que foi atualizada no ano seguinte para Chromium X.

Através da aquisição da Tetramer Shop em 2021, a 10x Genomics também lançou BEAM (Barcode Enabled Antigen Mapping) em 2022. Ela permite que pesquisadores identifiquem componentes do sistema imunológico em detalhe. Isso pode ser muito impactante em pesquisas sobre imunidade e novas doenças.

As receitas cresceram 17% ano a ano no Q2 2023, impulsionadas pelas vendas do Xenium, com a marca de 100 unidades vendidas atingida em agosto de 2023.

A empresa também obteve em setembro de 2023 uma vitória crítica contra seu principal rival, a Nanostring. A Nanostring está atualmente proibida de vender seus instrumentos CosMx Spatial Molecular Imager (SMI) na maior parte da UE por infringir patentes da 10x Genomics.

A empresa ainda está em estágio inicial, semelhante aos primeiros dias da Illumina. Por enquanto, a biologia espacial está confinada ao mundo da pesquisa acadêmica e fundamental. Mas como muitas biotecnologias, pode um dia se tornar generalizada, tornar‑se uma ferramenta médica e então um teste “rotineiro”. De qualquer forma, o crescente número de máquinas instaladas deve impulsionar as vendas de consumíveis e o crescimento da receita.

5 . Oxford Nanopore Technologies plc (ONT.L)

Oxford Nanopore está usando uma tecnologia única de sequenciamento de genoma que depende de células de fluxo. Isso permite que o DNA seja “lido” ao atravessar os nanopores, não por meios químicos, mas diretamente medindo uma corrente elétrica. Assim, de certa forma, esta é a primeira vez que um computador pode ler uma sequência genética (DNA & RNA) em tempo real.

Fonte: Oxford Nanopore

Outra vantagem única da tecnologia da empresa é que ela pode ler sequências genéticas mais longas do que os métodos de sequenciamento convencionais. Sequências longas e leitura em tempo real podem ajudar a obter resultados melhores e mais rápidos, o que é importante para análise de câncer ou doenças infecciosas como bactérias resistentes a antibióticos.

Por fim, a medição elétrica permite sequenciadores menores e mais portáteis, uma melhoria em relação às máquinas massivas usadas até agora. Isso permite que a empresa produza uma ampla gama de sequenciadores, incluindo máquinas mais lentas, menores e muito mais baratas, a partir de $1,000. Isso poderia expandir radicalmente o mercado de sequenciamento, com sequenciamento móvel ou de baixo custo antes não viável.

Devido à sua tecnologia radicalmente nova, não está claro onde a Oxford se encaixará em um ecossistema de sequenciamento de genomas mais maduro.

Ela poderia substituir totalmente a tecnologia incumbente de leitura química/óptica de genomas.

Ou poderia se tornar uma aplicação bem‑sucedida, porém de nicho, para sequenciamento de baixo volume ou móvel ou para sequenciamento que exija leitura de alta precisão de sequências genéticas longas.

A empresa também planeja expandir para leitura de proteínas, modificações pós‑tradução de proteínas ou pequenas moléculas, e outras medições na fronteira das ciências da vida.

6 . Ginkgo Bioworks Holdings, Inc.

A empresa produz organismos sob demanda para aplicações específicas. Ela diversificou amplamente suas aplicações com muitos programas de pesquisa e parcerias:

• Canabinoides
• produção de vacinas de mRNA e medicina de ácidos nucleicos
• Proteínas alimentares
• Produção de fertilizante biológico em parceria com a Bayer
• Micróbios programáveis para doenças intestinais
• Biorremediação de microplásticos
• Segurança biológica e detecção de patógenos
• Reciclagem de resíduos e contaminantes

Muitas dessas modificações dependem de CRISPR ou tecnologias de edição genética semelhantes, notavelmente suas terapias de células CAR‑T contra o câncer.

Ao fornecer uma plataforma pronta para engenharia de células, a Ginkgo está se tornando um fornecedor de serviços chave na indústria de biotecnologia, indo além da indústria farmacêutica e entrando na agricultura, segurança biológica e processos químicos industriais.

Ela fornece expertise e rapidez e pode ajudar a reduzir custos fixos e a quantidade de CAPEX necessária para um projeto de pesquisa.

Isso é demonstrado pela grande variedade de clientes e parceiros que a empresa teve nos últimos anos.

Fonte: Gingko Bioworks

O que torna a Ginkgo uma empresa de big data é a amplitude única entre inúmeras aplicações e tipos de organismos de seus bancos celulares, conjuntos de dados e experimentos.

É uma ação atraente para investidores que buscam apostar em tecnologias de edição genética e engenharia celular, mas não em uma aplicação em particular. Isso também costuma ser mais interessante para investidores focados em crescimento.

A grande maioria das empresas de CRISPR está focada em medicina humana e doenças genéticas, deixando oportunidades abertas para a Ginkgo em agricultura, bioengenharia, energia e bio‑produtos (incluindo canabinoides).

Junto com a rápida expansão de conjuntos de dados genéticos, ferramentas de edição genética e IA (incluindo código aberto), isso pode representar uma oportunidade massiva para a Ginkgo Bioworks.

7. BenevolentAI SA (BAI.AS)

BenevolentAI usa descoberta de medicamentos habilitada por IA para desenvolver tratamentos para dermatite atópica, bem como potenciais tratamentos para doenças crônicas e câncer.

Onde outras empresas usam IA para prever atividade celular ou configuração 3D de proteínas, o motor BenAI da Benevolent investiga o banco de dados existente de artigos científicos (35+ milhões) para desbloquear novos insights.

Ele então integra essas descobertas potenciais em um processo que inclui validação experimental da ideia, análise in‑silico e expansão de indicações/reaproveitamento de medicamentos.

Fonte: Benevolent

A ideia é que muitos medicamentos existentes ou mecanismos biológicos conhecidos possam ser reaproveitados para novos tratamentos. No geral, essa estratégia deve gerar novas terapias mais rapidamente, já que grande parte do trabalho regulatório já está feita (por exemplo, a fase I dos ensaios clínicos demonstrou a segurança do fármaco).

A empresa tem uma colaboração em andamento com a AstraZeneca para desenvolver medicamentos para fibrose e doença renal crônica (acordo inicial de 2019), expandido para incluir insuficiência cardíaca e Lúpus Eritematoso Sistêmico (LES) em 2022.

Ela também fez parceria com a Merck KGaA para aproveitar sua expertise em oncologia e neuroinflamação e apoiar os planos de descoberta de medicamentos impulsionados por IA da empresa, focando na busca de candidatos a pequenas moléculas viáveis.

Anteriormente, alcançou uma expansão de indicação inovadora que levou à aprovação da FDA com a Eli Lilly para o baricitinibe, como potencial tratamento para COVID‑19.

8. AbCellera

AbCellera é especializada no desenvolvimento de novas categorias de medicamentos baseados em anticorpos.

Notavelmente, está trabalhando na Plataforma GPCR & Ion Channel, um alvo terapêutico para o qual anticorpos não podiam ser desenvolvidos antes. Sua outra plataforma é T‑Cell Engagers, que aumenta a eficiência e reduz a toxicidade dos tratamentos de câncer baseados em anticorpos.

Fonte: AbCellera

Em mais de 10 anos, a empresa desenvolveu mais de 100 programas terapêuticos com uma ampla gama de parceiros, com 50% em oncologia. 13 moléculas já alcançaram a fase de ensaio clínico, com 2 já autorizadas para tratamento.

Fonte: AbCellera

Uma parte chave do processo da AbCellera é o acesso a uma grande seleção de possíveis anticorpos. E então escolher os corretos com triagem de célula única de alta vazão alimentada por visão computacional.

9. Therapeutics

Bioxcell está focada em um conceito que chamam de “re‑inovação de medicamentos”. A re‑inovação de medicamentos aproveita IA para analisar medicamentos que já foram provados seguros, mas foram abandonados por seus desenvolvedores por várias razões.

Também investiga produtos aprovados para novas aplicações.

Fonte: Bioxcell

A geração de conceito usando big data e IA leva apenas 6 meses (em vez de vários anos para moléculas novas), seguida por 12 meses de validação da hipótese usando visão computacional, deep learning, matriz de decisão e validação in‑silico.

A re‑inovação tem tido sucessos notáveis recentemente, especialmente quando combinada com reformulação para remover efeitos colaterais ou melhorar uma baixa eficiência que havia levado os candidatos a serem abandonados inicialmente.

Esse modelo já deu frutos, com a aprovação do IGALMI (para tratamento de agitação associada à esquizofrenia ou transtorno bipolar) em menos de 4 anos desde o início do projeto até a aprovação.

No caso do IGALMI, a baixa biodisponibilidade anterior foi resolvida mudando o método de administração do fármaco e combinando-o com um estabilizador metabólico.

Fonte: Bioxcell

A empresa já tem dois programas avançados em fase 3 de ensaios clínicos, além de 5 outros programas no pipeline.

O primeiro programa, para agitação associada à demência de Alzheimer (AAD) com um agente novel, uma nova formulação de latrepirdina, um fármaco anti‑histamínico (alergias).

O segundo é uma extensão da aplicação do IGALMI, para agitação associada a transtornos bipolares ou esquizofrenia em ambiente domiciliar.

Fonte: Bioxcell

O sucesso da Bioxcell com o IGALMI mostra o potencial do big data que pode ser expandido além da descoberta de novos medicamentos, e para melhorar o arsenal existente de fármacos, seja por reformulação ou encontrando novas aplicações de medicamentos seguros conhecidos.

10 . Recursion Pharmaceuticals

Recursion Pharmaceuticals utiliza IA na descoberta de medicamentos,

A abordagem da empresa visa reduzir significativamente o tempo e o custo associados à introdução de novos medicamentos no mercado.

Criar conjuntos de dados sólidos tem sido o foco da empresa desde a sua criação, buscando resolver vários problemas com biodados:

• Dados analógicos, de faxes a pdf ou impressões escaneadas.
• Dados em silos, com pouca ou nenhuma anotação.
• Pesquisa difícil de replicar.

Para resolver esses problemas, a Recursion criou um dos maiores laboratórios úmidos automatizados do mundo, e digitalizou milhões de seus próprios experimentos (2.2 milhões de experimentos por semana).

Eles também possuem um dos supercomputadores mais rápidos do mundo para treinar seus LLMs e IAs para descoberta de medicamentos. Os modelos foram treinados em uma biblioteca de mais de 2 bilhões de imagens e inferem 6 trilhões de relações entre todas as possíveis combinações de genes e compostos.

Fonte: Recursion

Recursion estabeleceu uma parceria com o líder de IA Nvidia e pode liberar alguns de seus modelos de IA para parceiros comerciais via a nova plataforma BioNeMo da NVIDIA. Também dará à Recursion acesso prioritário às GPUs mais recentes da NVIDIA através do NVIDIA DGX™ Cloud.

O pipeline proprietário de P&D da Recursion está focado principalmente em doenças raras e oncologia, com 3 candidatos a fármacos em fase 2 de ensaios clínicos.

Fonte: Recursion

Para setores mais complexos, como neurociência, oncologia não tratável, a empresa prefere estabelecer parcerias com empresas estabelecidas nesses setores.

Por exemplo, Roche em neurociência e Bayer em alvos de oncologia não tratáveis.

Por fim, a empresa estabeleceu relações para licenciar sua tecnologia e dados, especialmente quando a troca de dados pode ser negociada para aumentar as informações que ambas as empresas podem usar no futuro.