Netzwerkeffekte in der Biotechnologie: Einführung in die Mammutbiowissenschaften

Von James Currier

Heute hat Mammoth Biosciences der Welt seine neue CRISPR-basierte Bioentwicklungsplattform vorgestellt. Als erste Investoren in Mammoth wollten wir einige unserer Gedanken darüber teilen, wie ein Biotech-Unternehmen wie Mammoth in unsere Investmentphilosophie in Network-Effects-Unternehmen passt - und wie Unternehmen aus traditionell analogen Branchen wie Biotech zunehmend Tech-Unternehmen ähneln.

Mammut-Kerntechnologie

Mammoth möchte eine echte Plattform sein - ein Technologieunternehmen, auf dem andere unabhängige Unternehmen aufbauen können - und benötigt daher eine ernsthafte Kerntechnologie. Tatsächlich haben sie zwei Kernkomponenten, die ihr Geschäft antreiben. Die erste ist ihre Biotech-IP und die zweite ist ihre einzigartige Software und Daten.

Das Mammut-Gründungsteam (von links nach rechts): Lucas Harrington (Berkeley-Doktorand), Trevor Martin (Stanford-Doktorand), Dr. Ashley Tehranchi (Stanford-Doktorand), Dr. Jennifer Doudna (Berkeley-Professor & PhD), Janice Chen (Berkeley) Doktorand).

Auf der Biotech-Seite hat Mammoth das geistige Eigentum von CRISPR von Biotech-Labors von UC Berkeley wie das von Dr. Jennifer Doudna lizenziert. Dr. Doudna, der weithin als Pionier von CRISPR bekannt ist, war Mitbegründer von Mammoth mit einem Team von Stanford und Berkeley PhDs.

CRISPR funktioniert wie eine „Suchmaschine für Nukleinsäuren“. Es ermöglicht das Scannen von RNA oder DNA nach bestimmten Nukleotidsequenzen. Cas-Proteine ​​können verwendet werden, um zu signalisieren, dass das genetische Zielmaterial nachgewiesen wurde. Bisher ging es bei CRISPR hauptsächlich um therapeutische Ideen wie das Spleißen von Genen und das Editieren von Genen - das Ausschneiden und / oder Ersetzen gezielter Stellen in genetischem Material.

Mammoth wird vielleicht in Zukunft etwas davon tun, aber um die Plattform so schnell wie möglich auszubauen, konzentrieren sie sich derzeit auf einen Ansatz, mit dem Netzwerkeffekte einfacher entwickelt werden können: billige, erschwingliche und schnelle Biosensoren, die inzwischen entwickelt wurden Zum ersten Mal möglich dank neuer Cas-Proteine, die kürzlich erfunden wurden.

Die Cas-Proteinentdeckungen haben vielversprechende Anwendungen. Stellen Sie sich einen dieser schnellen Schwangerschaftstests vor, die Sie in der Apotheke kaufen, aber statt nur auf Schwangerschaft könnten Sie auf fast alles testen. Bei Anwendungen im Gesundheitswesen können Sie das Vorhandensein von Grippe, Geschlechtskrankheiten, Krebs, TB, Strep usw. feststellen. Bei Anwendungen in der Industrie können Sie Biomaterialien in Öl, Chemikalien und Kunststoffen testen. In der Landwirtschaft können Sie jedes Silo von Getreide oder Fleisch vor und nach dem Versand oder vor der Preisgestaltung überprüfen. All dies können Sie bei Raumtemperatur vor Ort in weniger als einer Stunde ohne spezielle Ausrüstung erledigen.

So funktioniert's: Sie geben Ihre Probe auf eine Einweg-Mammutkarte, die für die spezifische Gensequenz hergestellt wurde, auf die Sie testen. Nach etwa 30 Minuten erscheint auf der Karte eine Farbe, die angibt, ob diese genetische Sequenz vorliegt. Anschließend laden Sie über die Mammoth-App auf Ihrem Telefon sicher ein anonymes Foto der Karte auf das Mammoth-System hoch. Das Mammoth-System gibt die vertraulichen Ergebnisse innerhalb von Sekunden über die App zurück.

Das zweite Kernstück von Mammoth ist die Software und die Datenbank. Mehr dazu weiter unten.

Lassen Sie uns durchgehen, warum Mammut aus geschäftlicher Sicht so aufregend ist. Ihnen stehen vier Verteidigungsmöglichkeiten zur Verfügung, darunter zwei Netzwerkeffekte.

Verteidigungsfähigkeit Nr. 1: Geistiges Eigentum

Wir haben zuvor gesagt, dass in der digitalen Welt noch vier grundlegende Verteidigungsmöglichkeiten bestehen. Aber Mammut ist nicht nur in der digitalen Welt. Sie befinden sich auch in der Biotech-Welt, in der geistiges Eigentum immer noch eine Rolle spielt. Als hybrides Bio / IT-Unternehmen hat Mammoth Zugriff auf die IP-Verteidigungsfähigkeit, eine Verteidigungsfähigkeit, die normalerweise nicht für reine Softwareunternehmen gilt.

In diesem Fall hat Mammoth das Glück, Zugang zu Berkeley CRISPR IP zu haben, und wird in den kommenden Jahren ein eigenes IP entwickeln. Der Aufbau des Mammut-Geschäfts beginnt mit IP und geht von dort aus.

Hier ein erstes Bild davon, wie Mammut seine Verteidigungsfähigkeit aufbauen kann:

eDefensibility # 2: Beidseitiger Plattform-Netzwerkeffekt

Ein traditioneller Softwareplattform-Netzwerkeffekt hat zwei Seiten: Entwickler und Benutzer mit der Plattform in der Mitte.

Nimm iOS. Als Apple iOS zum ersten Mal auf den Markt brachte, stellten sie die ersten ~ 30 Apps selbst her, um der Welt zu zeigen, was sie dachten. 18 Monate später eröffneten sie die Plattform, damit ein Ökosystem von Softwareentwicklern die iOS-Plattform nutzen konnte, um ihre Anwendungen zu entwickeln und anschließend zu vertreiben. Das Ökosystem kommt allen Entwicklern und gleichzeitig iOS zugute.

Mammut will etwas Ähnliches für die Biotechnologie tun. Mammoth wird die ersten Anwendungen der neuen CRISPR-Technologie selbst entwickeln, die Plattform jedoch später für Partner eröffnen, die spezifische Biosensoren (und andere therapeutische Techniken) entwickeln möchten. Dieser Plattformansatz bietet Partnern eine legale, schnellere und lukrativere Möglichkeit, auf die patentierte CRISPR-Technologie von Mammoth zuzugreifen, ohne die viele neue Produkte nicht möglich wären.

Durch die Erleichterung eines Plattform-Ökosystems wird Mammoth die Verbreitung der CRISPR-Technologie maximieren, was die übergeordnete Mission der Gründer ist.

Mammoth profitiert von diesem Plattformmodell, da es möglicherweise nicht alle möglichen Anwendungen entwickeln, herstellen und vertreiben kann, die die neue CRISPR-Technologie bietet. Mammoth ist wie Apple und jedes andere Unternehmen auf natürliche Weise in Bezug auf Ressourcen, Arbeitskräfte, Vorstellungskraft und Fachwissen begrenzt. Durch die Erleichterung eines Plattform-Ökosystems wird Mammoth die Verbreitung der CRISPR-Technologie maximieren, was die übergeordnete Mission der Gründer ist.

Verteidigungsfähigkeit Nr. 3: Echtzeit-Datennetzwerkeffekt

Die Verwendung von Smartphones vor Ort mit Endbenutzern zum Senden von Daten zur Analyse und zum Empfangen von Ergebnissen eröffnet Mammoth die Möglichkeit, einen Echtzeit-Datennetzwerkeffekt einzurichten. Die möglichen Anwendungen für Echtzeitdaten, anonymisierte und sichere Daten von Benutzern bei Vorliegen einer Krankheit könnten für die öffentliche Gesundheit wirklich wegweisend sein.

Stellen Sie sich die epidemiologischen Folgen vor, wenn Sie in Echtzeit verschiedene Grippestämme sehen, die sich über verschiedene Regionen ausbreiten, und prognostizieren Sie besser, welche Stämme in zukünftigen Grippeschutzimpfungen vorkommen. Frühzeitige Warnsysteme könnten entwickelt werden, um die Ausbreitung von Infektionskrankheiten zu verhindern.

Benutzer könnten sich besser vor einem Ausbruch schützen. Stellen Sie sich eine Heatmap mit anonymisierten Grippedaten vor, aus der hervorgeht, in welchen Regionen verschiedene Stämme häufig vorkommen. Benutzer könnten vorbeugende Maßnahmen ergreifen, z. B. Massen meiden, viel Schlaf bekommen und sich impfen lassen. Durch das Hochladen der Testergebnisse tragen sie wiederum Daten zu ihren Mammoth-Apps bei.

Echtzeit-Datennetzwerkeffekte wirken sich weniger asymptotisch aus. Je größer die Nutzerbasis von Mammoth, desto wertvoller ist es für die Nutzer, Mammoth-Produkte gegenüber konkurrierenden Angeboten zu wählen (ähnlich wie Waze es Ihnen ermöglicht, schlechten Datenverkehr in Echtzeit zu vermeiden). Zeit). Dies ist möglicherweise ein klassischer Netzwerkeffekt.

Verteidigungsfähigkeit Nr. 4: Data Scale-Effekt

Das Mammut-Team im Labor, einer der Roboter auf der linken Seite, testet Sequenzpaare und fügt Ergebnisse zur Mammut-Datenbank hinzu, die intelligenter wird, wenn mehr Daten gesammelt werden.

Da CRISPR durch die Programmierung von Nukleotidsequenzen in einer zellulären „Suchmaschine“ funktioniert, können mit derselben grundlegenden Software und denselben Prinzipien des maschinellen Lernens, mit denen Google das Internet crawlen und indizieren kann, Nukleinsäuren von CRISPR immer effektiver „crawlen“.

Je mehr Tests Mammoth für Sequenzpaare durchführt, desto mehr Daten wird Mammoth darüber haben, wie ein maximal effektiver und kosteneffizienter Test beim nächsten Mal durchgeführt werden kann. Dieser Prozess wird durch maschinelles Lernen automatisiert, wodurch sich die Vorteile in Bezug auf Kosten, Qualität und Geschwindigkeit erhöhen.

Dies ist kein Datennetzwerkeffekt. Es ist ein Skaleneffekt.

Branchenübergreifende Netzwerkeffekte

Wie der Fall von Mammoth zeigt, beginnen die Regeln der digitalen Welt branchenübergreifend zu gelten, insbesondere Netzwerkeffekte und Datenskalierungseffekte.

Wir haben oft gesagt, dass Verteidigungsfähigkeiten den Unternehmenswert schaffen und dass Netzwerkeffekte bei weitem die stärkste Verteidigungsfähigkeit in der digitalen Welt darstellen. Mit zunehmender Digitalisierung anderer Branchen wird der Vorrang von Netzwerkeffekten für alle Branchen gelten, nicht nur für Software.

Die Biotech-Industrie steht an erster Stelle für diesen Wandel, und Mammoth ist bereit zu demonstrieren, was getan werden kann.

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