Ну что, 23иЯ - пионер в сфере косьюмерского ДНК-тестирования, как и ожидалось, приказали долго жить. Теперь главная проблема несчастных пользователей, которые за 199 баксов узнали что они на 70% американский удмурт и на 12% чемодан со склонностью к игре на пианино — как удалить свои данные из 23andme.

Но как компания всего за несколько лет после триумфального IPO и $6B оценки утонула (никогда такого не было и вот опять - привет Теранос)?

Бизнес-модель без повтора покупок
Кто купил тест один раз, больше не возвращается. В эту игру прикольно поиграть только 1 раз. Подписки с персонализированными рекомендациями не зашли, попытки интеграций с провайдерами мед услуг тоже

Утечка данных
В 2023 году данные 7 млн пользователей утекли в открытый доступ. Исков и проблем с регуляторами было столько, что операционная детельность была почти . Генпрокурор Калифорнии призывал клиентов требовать удаления биоматериалов и всех данных

Постоянные разборки в совете директоров
Войжитски (фаундер и СЕО) пыталась выкупить компанию и сделать частной, но независимые члены совета ушли, а её предложения считали слишком дешевыми. В итоге — хаос и недоверие инвесторов.

Конкуренты забрали рынок
Пока 23andMe билась в агонии, Ancestry и MyHeritage спокойно отъели аудиторию. А тут ещё и регуляторы подкрутили гайки в обработке биометрии.

Ну и самое главное — компания так и не нашла настоящий устойчивый рынок. По сути эти тесты были красивой игрушкой, которую прикольно подарить на др другу. Практической пользы — 0. Попытки прикрутить сюда медицину (спец анализы по назначениям - получалось дороже чем в обычной лаборатории) и продавать данные фарме провалились.

Выводы для нас:

Без доверия и данных нет бизнеса. Если данные клиентов утекли — конец. Данные в медтехе, особенно биометрия и тем более dna-data — это самое чувствительное, что есть.
Подписочная модель и интеграции — мастхэв. Разовые продажи в медтехе — ловушка. CAC в медицине конский, особенно в высоко конкуретных сегментах.

23andMe — наглядный кейс, как неправильная стратегия и кризис доверия могут убить миллиардную компанию. И это печально

#DNA #startup

Сегодня выходные, а значит самое время для лонгрида. Давате про применение ИИ в поиске офф-лейбл (кто далек от фармы - использование препарата вне одобренных показаний) для орфанки.

7го мая в Амстердаме пройдет конференция Medicines Reimagined:Unlocking the Potential of Existing Drugs for Patient Benefit посвещенная способам и машинным алгоритмам поиска нестандатрного применения существующих молекул и их комбинаций в терапии. Тема очень набирающаяя обороты и супер перспективная, особенно внутри орфанных заболеваний. Но давайте начнем санчала.

В NYT вышла классная статья про историю Джозефа Коатеса. В 2024 году 36-летнему пациенту сообщили, что единственный медицинский выбор который перед ним стоит, это где умереть — дома или в хосписе. У него диагностировали POEMS-синдром, из-за которого отказали конечности, увеличилось сердце и нарушилась работа почек. Трансплантация костного мозга могла помочь, но он был слишком слаб.

Его девушка обратилась к ученому Файгенбауму, который с помощью ИИ платформы подобрал нестандартную терапию: химиотерапию, иммунотерапию и стероиды. Лечащий врач сначала счел идею безумной, но альтернатив не было. Уже через неделю состояние пациента улучшилось, а через четыре месяца он прошел трансплантацию. Сейчас пациент в полной ремиссии.

Думаю фамилию Файгенбаум вы узнали. Да, это автор нон-фикшн бестсейллера 2019 года "В погоде за жизнью" (кто не читал - настоятельно рекомендую, хоть сам терпеть не могу такой жанр). Книга рассказывает историю Дэвида Файгенбаума — врача, который в 25 лет столкнулся с болезнью Кастлемана и начал сам занялся поиском альтернативных способов лечения, т.к. стандартная терапия не помогала.

Идея была простая - у меня нет ярда на RnD, поэтому мы просто возьмем существующие молекулы и начнем искать офф-лейб и пытаться их комбинировать между собой. Да и не просто искать, а будет искать "нужные" нам побочки в существующих перпаратах. Так он нашел сиролимус, иммунодепрессант который не задумывался и никогда не использовался для лечения болезни Кастлемана. Чаще всего его назначают пациентам после пересадки почки, чтобы избежать отторжения. И это сработало.

Ну а дальше понятно — давайте загонем это все в ИИ и сопоставим десятки тысяч инструкций преператов, результатов КИ, открытых данных по нежелательным явлениям и тд. Так и возник Every Cure в 2022году, созданный как раз Файгенбаумом.
В 2024 году организация получила 5-летний грант $60M через проект The Audacious Project, что позволило расширить исследования и ускорить проведение клинических испытаний. Кроме того, Every Cure заключила контракт на 48,3 миллиона долларов с ARPA-H для разработки платформы на основе ИИ.

И это быстро дало первые результаты — модель предложила лечить пациента с болезнью Кастлемана адалимумабом — препаратом, обычно применяемым при аутоиммунных заболеваниях. Несмотря на скептицизм врачей, после неудачи стандартных методов они попробовали этот подход, и через несколько недель пациент достиг ремиссии.
Также в эту сторону копает REMEDi4ALL — НКО от ЕС, которые также использует ИИ для анализа данных и выявления новых возможностей применения существующих молекул.

REMEDi4ALL активно работала над COVID-19, сосредотачиваясь на повторном использовании уже одобренных лекарств для лечения этого заболевания. В результате были выявлены несколько перспективных кандидатов для лечения COVID-19. Эти препараты были рекомендованы для дальнейших клинических испытаний.

Ну а пару дней назад консорциум опубликовал обзор в Nature Reviews Drug Discovery, посвященный применению вычислительных методов для оптимизации программ по оффлейблу. В исследовании проанализированы популярные цифровые инструменты для поиска новых применений уже одобренных препаратов, проведена их экспертная оценка и создан открытый онлайн-каталог лучших ресурсов.

#pharma #AI