Finanční systémy a vývoj léčiv: Nový pohled na alokaci kapitálu
Vývoj léčiv a farmaceutický výzkum a vývoj (R&D) jsou často vnímány primárně jako vědecká záležitost, zahrnující identifikaci cílů, návrh molekul a řízení klinických studií. Pod touto vrstvou se však nachází méně prozkoumaná oblast: způsob, jakým je alokován kapitál. Nedávno společnost Condor oznámila získání investice ve výši 24 milionů dolarů v rámci série A, určených na vybudování finanční inteligenční platformy pro oblast věd o živé přírodě. Cílem je přinést transparentnost do odvětví, které se stále opírá převážně o tabulky a roztříštěné systémy.
Měřítko výdajů v této oblasti je značné. S ročními náklady na výzkum a vývoj odhadovanými na 300 miliard dolarů jsou rozhodnutí o tom, které programy postupují a které se zastaví, ovlivněna nejen biologickými a klinickými daty, ale také finanční viditelností, prognózováním a operační koordinací. Platforma Condor se snaží integrovat klinická, provozní a finanční data do jediného systému, což umožňuje společnostem modelovat náklady, sledovat výkon a automatizovat pracovní postupy, které byly dříve prováděny ručně a pomalu.
Transformace z tabulek na integrované systémy
Navzdory pokrokům v objevování léčiv poháněném umělou inteligencí a stále sofistikovanějšímu designu studií se finanční systémy podporující výzkum a vývoj vyvíjely pomaleji. Finance klinických studií jsou často sladěny napříč nesouvisejícími portály smluvních výzkumných organizací, systémy plánování podnikových zdrojů (ERP) a účetními nástroji. To způsobuje zpoždění, nekonzistence a v některých případech i slepá místa.
Přístup společnosti Condor spočívá v nahrazení tohoto roztříštěného systému jednotnou platformou postavenou na proprietárních klinických a finančních ontologiích. Ty mapují vztahy mezi protokoly studií, aktivitou na úrovni pracoviště, smlouvami s dodavateli a účetními pravidly. Platforma je strukturována kolem tří modulů: Connect integruje data napříč podnikovým ekosystémem do jediného zdroje pravdy; Compass prognózuje náklady, modeluje scénáře a identifikuje rizika s vývojem programů; a Copilot automatizuje časové rozlišení, odsouhlasení a měsíční závěrkové úkoly.
Společnost uvádí, že její systém již spravuje výdaje na výzkum a vývoj v hodnotě přes 19 miliard dolarů, přičemž mezi její zákazníky patří společnosti jako Acadia Pharmaceuticals, Alumis Therapeutics, BridgeBio Pharma a Madrigal Pharmaceuticals. Hlášené výsledky zahrnují přesnost prognóz přesahující 90 %, rychlejší cykly měsíční uzávěrky a průměrné úspory rozpočtu kolem 30 %.
Vliv informací na výsledky vývoje léčiv
Zakladatelka a generální ředitelka společnosti Condor, Jennifer Kyle, zdůrazňuje, že problém není abstraktní. Poukazuje na to, že terapie mohou zachraňovat životy, avšak slibné terapie jsou příliš často zastaveny na rozpočtových jednáních kvůli datům, která jsou měsíce zastaralá. Toto podle ní není vědecký problém, nýbrž problém finanční viditelnosti. Tento pohled je v odvětví, které je zvyklé připisovat selhání primárně vědecké nejistotě, pozoruhodný. Zde se naznačuje strukturálnější problém – že neúplné nebo zpožděné finanční informace mohou podstatně ovlivnit, které studie budou pokračovat, zejména v oblastech, kde jsou výsledky dlouhodobé nebo méně okamžitě monetizovatelné.
Pro terapeutika zaměřená na dlouhověkost (longevity) je tato dynamika obzvláště výrazná. S tím, jak se intervence posouvají v rámci konceptu The Ten Levels of Longevity – od časných nutraceutik (úrovně 1-2) směrem k náročnému světu regenerace orgánů a systémového omlazení (úrovně 7-9) – rostou kapitálové nároky a délka trvání studií. Tyto pokročilé programy jsou nejvíce zranitelné vůči „zastaralým datům“, která popisuje Jennifer Kyle. Když studie na úrovni 9 probíhá roky, schopnost vidět a predikovat výdaje v reálném čase není pouze záležitostí účetnictví; je to mechanismus přežití samotného programu. Bez této viditelnosti hrozí, že nejambicióznější systémové opravy budou předčasně zastaveny ne kvůli biologickému selhání, ale kvůli nedostatku finanční důvěry během dlouhé klinické cesty.
Nová vrstva v ekosystému biotechnologií
Na operační úrovni je přitažlivost systému Condor okamžitá. Vince Barella, ředitel účetnictví výzkumu a vývoje ve společnosti Alumis, zmiňuje automatizaci. Jeho tým pracuje s rozsáhlými soubory, desítkami záložek a tisíci řádků dat. Automatizace dříve manuální práce je podle něj transformační a očekává zvýšení provozní efektivity o třicet až čtyřicet procent.
Investoři vidí hlubší význam. Alexander Leibowitz, viceprezident ve společnosti Insight Partners, uvádí, že Condor vybudoval „finanční inteligenční vrstvu pod správou klinických studií, což je místo, kde se činí některá z nejdůležitějších rozhodnutí ve vývoji léčiv.“ V tomto smyslu se finanční infrastruktura stává součástí architektury rozhodování v samotném vývoji léčiv – ovlivňuje strategii portfolia, toleranci k riziku a v konečném důsledku počet programů, které mohou být udržitelné. Umělá inteligence zde neurychluje objevování přímo; spíše utváří podmínky, za kterých je objevování financováno.
Ambicím je třeba umožnit růst
Společnost Condor plánuje využít financování ze série A k rozšíření možností své platformy a rozšiřování týmu, přičemž čerpá ze zkušeností z organizací včetně Medidata, BenchSci, Oracle, Benchling a Salesforce Life Sciences. S tím, jak umělá inteligence nadále proniká do objevování a vývoje, se pozornost nyní obrací k souvisejícím systémům, které zůstaly poměrně statické.
Pro odvětví, které se potýká s rostoucími náklady, zvyšující se složitostí a měnícími se očekáváními ohledně prevence, není otázkou, zda je inovace potřebná, ale spíše kam by měla být aplikována. Někdy se omezení nenachází na hranicích biologie, ale v systémech, které rozhodují o tom, co se k těmto hranicím dostane.
Nenápadné faktory
Ne všechna úzká místa se projevují okamžitě. Některá se skrývají v pozadí – jsou zakotvena v procesech, tabulkách a zpožděných zprávách – a ovlivňují výsledky, aniž by se kdy objevila ve výsledcích studií nebo regulačních dokumentech. Jejich řešení sice postrádá drama nové terapeutické modality, ale jejich vliv je obtížné ignorovat. Jak věda o dlouhověkosti směřuje k složitějším, dlouhodobějším intervencím, systémy, které řídí kapitál, se mohou ukázat jako stejně důležité jako samotná věda.