EY: ¿Qué desafíos del modelo de negocio de las ciencias de la salud intenta resolver Massive Bio?

Kurnaz: Massive Bio intenta hacer posible la equidad sanitaria para cualquier paciente de cáncer que quiera acceder a los ensayos clínicos, independientemente del lugar del mundo en el que resida y de su situación económica. Incluso en países muy ricos, cuando se acude a un oncólogo médico, este sugerirá un ensayo clínico, como mucho, en el 50 % de las ocasiones, e incluso entonces solo considerará ensayos clínicos dentro de sus propias instituciones. Fuera de centros como el MD Anderson o el Memorial Sloan Kettering Cancer Center, esto significa que los pacientes tienen muy pocas opciones de ensayos clínicos. Sin embargo, en todo el mundo hay más de 14.000 ensayos clínicos de oncología en reclutamiento activo. Massive Bio es un intermediario entre estos 14.000 ensayos clínicos y los pacientes de cáncer de todo el mundo. Desbloquear el acceso a los ensayos clínicos para estos pacientes libera de presión al sistema. Dado que las redes de centros se basan en el área terapéutica, no se puede crear una empresa de captación de pacientes para todos los públicos: otros lo han intentado y han fracasado en el pasado. Debes centrarte en un área terapéutica específica. La oncología es nuestro objetivo elegido porque afecta a muchas personas y, como consecuencia, es el mercado más grande y de mayor crecimiento.

EY: ¿Cómo impulsa su modelo de negocio la inteligencia artificial (IA)?

Kurnaz: En Massive Bio, vemos la IA en tres componentes diferentes. En primer lugar, preseleccionar a los pacientes. Preseleccionar manualmente a un paciente para inscribirlo en un ensayo clínico lleva 25 minutos. A lo largo de 14.000 juicios, eso le llevaría a un empleado a tiempo completo más de ocho meses. Nuestro objetivo es reducir ese tiempo a minutos, si no segundos, mediante el uso de grandes modelos lingüísticos que estructuran la información clínica y genómica de los pacientes en función de los criterios de inclusión y exclusión de los ensayos clínicos. El tiempo es importante para todos nosotros; para un enfermo de cáncer, lo es diez veces más. En segundo lugar, la identificación del paciente. Utilizamos la IA para consolidar y racionalizar los diferentes conjuntos de datos que utilizamos, procedentes de pagadores, laboratorios de diagnóstico, farmacias especializadas y otros, y para predecir dónde va a aparecer el próximo paciente con cáncer que se ajuste a las características del ensayo para el que se está reclutando. En tercer lugar, el compromiso de pacientes y proveedores. Nuestra aplicación Patient Connect se ejecuta en una infraestructura basada en IA y permite a los pacientes acceder a la preselección de ensayos, supervisar el proceso y relacionarse con la aplicación a través de chatbots. Nuestra aplicación Clinical Network es la primera que permite a un oncólogo tratante preseleccionar y derivar a un paciente, mediante el uso de IA, a cualquier parte del mundo. También es la primera aplicación aumentada con IA para que los médicos puedan preseleccionar a los pacientes independientemente de la historia clínica electrónica (EMR, por sus siglas en inglés).

EY: ¿Cuáles son las oportunidades y los desafíos de las asociaciones entre los actores farmacéuticos y las empresas de tecnología de IA?

Kurnaz: En cuanto a lo que hacen internamente las empresas farmacéuticas, o bien tienen sus propias capacidades relacionadas con la IA para hacer más eficientes sus procesos, o bien se asocian con proveedores externos para conseguir esa capacidad. En cuanto a las asociaciones, trabajamos con empresas farmacéuticas de dos maneras. Por un lado, proporcionamos muchos datos patentados. Sin los datos adecuados, la IA es un motor sin gasolina. Hemos incorporado a 160.000 pacientes con cáncer y las empresas farmacéuticas se asocian con nosotros para acceder a estos datos y entrenar sus propios modelos basándose en los datos que les proporcionamos. El propietario de los datos, por supuesto, es el paciente: obtenemos el consentimiento del paciente para recopilar y procesar los datos, y mantenemos los procedimientos normalizados de trabajo, los procesos, las comunicaciones y la transparencia adecuados para garantizar que todo funciona correctamente desde el punto de vista normativo. El otro lado es la escala. Para preseleccionar a esos 160.000 pacientes se necesita que la IA haga el trabajo por ti. Aportamos a las farmacéuticas ese componente de IA, para que no tengan que desarrollarlo internamente. Esta capacidad de preselección es fundamental para los procesos de desarrollo de fármacos de las farmacéuticas, pero al mismo tiempo queda fuera de sus especialidades básicas. Si puede aportar los datos y la escalabilidad, los propios algoritmos de IA son el aspecto más sencillo del problema: normalmente basta con algoritmos de código abierto y disponibles en el mercado. Las empresas de IA que estén pensando seriamente en asociarse con el sector farmacéutico deben comprender las expectativas de la industria. En cuanto a los plazos, los procesos de las grandes farmacéuticas son increíblemente largos; si una empresa joven se asocia con una farmacéutica esperando progresar rápidamente en tres meses no está pensando de forma realista. Otra cuestión es que la innovación no es lo mismo que la validación. Como empresa puede ser innovadora, pero la industria farmacéutica piensa en términos de cifras, resultados, éxito, y para ser creíble ante los clientes farmacéuticos tiene que pensar en cómo satisfacer ese tipo de expectativas. Por último, debe pensar en los precios y en encontrar al comprador adecuado: con el director médico o el jefe de área terapéutica de una empresa farmacéutica puede negociar un contrato muy diferente que si se dirige a la función de adquisiciones. Hay que tener en cuenta todos estos factores.

EY: ¿Cómo ve el panorama actual de la IA y la negociación en el sector farmacéutico?

Kurnaz: Alrededor del 80 % de las empresas de IA que lograron recaudar fondos en 2020 y 2021 han quebrado o están al borde de la quiebra porque no pudieron generar los ingresos necesarios para satisfacer las expectativas de los inversores a pesar de los cuantiosos gastos. Generar ingresos a partir de servicios basados en la IA para la industria farmacéutica es más difícil que ir a Marte. Hay otro 10 % de empresas que están llegando a la luz al final del túnel: las farmacéuticas están llevando a cabo due diligence sobre estas empresas y serán adquiridas. El 10 % restante son los que son como nosotros, las futuras amazonas del mundo. Puede que su importancia no se comprendiera al principio, pero su valor se irá apreciando con el tiempo, como un buen vino añejo. Puede que tarde 25 años en desarrollarse, pero estos actores serán los que perduren para crear las empresas de billones de dólares del futuro.

EY: ¿Cuáles son, en su opinión, los mayores retos para la negociación de acuerdos y la asignación de capital en el actual entorno empresarial?

Chris Sheldon: Nuestra industria tiene que seguir reinventándose con vías innovadoras de I+D. Así es como funciona el ecosistema de innovación sanitaria para garantizar que los nuevos medicamentos respondan a las necesidades de los pacientes. En GSK, estamos utilizando el Desarrollo Empresarial (BD, por sus siglas en inglés) específico como una oportunidad para reinvertir en el negocio, buscando nuevos medicamentos potenciales que puedan lanzarse a finales de esta década o principios de la próxima, mientras seguimos aumentando nuestra cartera de productos en desarrollo.

Una sola empresa farmacéutica del planeta solo puede representar una pequeña parte de la innovación mundial: siempre ocurre más fuera de nuestras cuatro paredes que dentro, es un simple juego de números. Esto es cierto para GSK y todas nuestras empresas homólogas. Para la mayoría de las grandes farmacéuticas, más del 50 % de los productos comerciales o de los activos en tramitación proceden de alguna forma del desarrollo empresarial. Siempre buscamos la intersección de una ciencia convincente, la necesidad del paciente, un buen ajuste financiero y los elementos culturales adecuados como punto de partida maduro para un BD líder en la industria. Las oportunidades verdaderamente transformadoras son raras, pero cuando las encontramos las perseguimos implacablemente con rapidez y agilidad.

Las fusiones y adquisiciones de empresas públicas suponen un desafío porque si una empresa tiene grandes datos su valor suele aumentar muy rápidamente y se hace muy difícil para los equipos de BD farmacéuticos hacer que funcionen los cálculos de riesgo y recompensa. Esa es probablemente la razón por la que este año hemos visto limitadas las M&A públicas. Sin embargo, a medida que el mercado de OPI se ha enfriado en los últimos años, más empresas permanecen en el sector privado durante más tiempo, avanzando y reduciendo el riesgo de sus programas en lugar de buscar una salida temprana a la OPI. Esto significa más innovaciones sin riesgo con datos clínicos, que a menudo es el punto ideal para la fusiones y adquisiciones farmacéuticas.

EY: En cuanto a los objetivos potenciales de M&A, ¿cuánta importancia concede al enfoque por áreas terapéuticas, en comparación con, por ejemplo, dirigirse a tecnologías de plataformas de nuevas modalidades?

Chris Sheldon: Ninguna empresa puede hacerlo todo. Es absolutamente crítico escalar y construir un enfoque estratégico en áreas terapéuticas centrales. Para ampliar un negocio en un área terapéutica determinada, se necesita una profunda experiencia en la materia; cada área terapéutica es competitiva y el conocimiento del ecosistema y la comunidad específicos es muy importante, desde la creación de relaciones con expertos externos clave hasta la captación de pacientes para ensayos clínicos.

En GSK, estamos invirtiendo profundamente en áreas en las que nuestra cartera de productos tiene el mayor impacto potencial para los pacientes: enfermedades infecciosas, VIH, respiratorio/inmunología y oncología. En todas estas áreas estamos muy bien posicionados para desplegar la experiencia y las capacidades globales necesarias para crear valor para los pacientes. Centramos nuestra estrategia en torno a los equipos de liderazgo de área de producto (PALT, por sus siglas en inglés), que trabajan en la intersección de la I+D, comercial y médica para garantizar una representación transversal completa de un área terapéutica determinada.

En la era multimodal actual, con el auge de modalidades avanzadas como los ADC, los oligonucleótidos, los activadores de células T y otros, también es necesario encontrar la mejor modalidad para un objetivo determinado a fin de garantizar el mayor potencial de beneficio para el paciente. En cuanto a los acuerdos sobre plataformas, nos interesa saber si una plataforma es la modalidad adecuada para un caso de uso específico y si se ha demostrado claramente con datos. En concreto, un programa validado con los atributos adecuados, incluida la capacidad de abordar una necesidad médica no satisfecha y alterar el estándar de atención con las mejores credenciales o el primero de su clase. El panorama general es clave aquí: pensamos en términos de área de enfermedad, necesidad no cubierta, un objetivo convincente con una clara relación con la enfermedad y, dentro de eso, qué modalidad es la adecuada para este objetivo. En última instancia, nuestro objetivo en el sector farmacéutico es sacar al mercado grandes medicamentos, que yo defino como aquellos con un gran tamaño de efecto y, por tanto, la mejor forma de conseguirlo es a través de un profundo enfoque en el área terapéutica.

EY: ¿Qué hay de las tecnologías digitales y la IA? ¿Qué papel desempeñan como objetivos, o incluso dentro del propio proceso de BD?

Chris Sheldon: Adoptar los avances tecnológicos es el núcleo de nuestra estrategia de I+D y pensamos en términos de dos cubos tecnológicos. En primer lugar, las tecnologías de plataforma, que son las necesarias para descubrir, desarrollar y fabricar medicamentos y vacunas. En segundo lugar, la tecnología de datos, que es el uso de datos para comprender en profundidad la biología humana y los mecanismos de las enfermedades y para impulsar el rendimiento generador de valor en todo nuestro negocio.

En términos de BD específicamente, somos una industria fundamentalmente impulsada por las relaciones, en la que el debate cara a cara en reuniones médicas y científicas, y hablar con investigadores y clínicos, es fundamental para nuestro éxito. Estamos en el negocio de las relaciones con las personas, y la tecnología no sustituirá a esas relaciones, pero contribuye de forma decisiva a desarrollar las relaciones adecuadas. En cada etapa necesita la mejor información posible para guiar su caso de negocio con el elemento humano infundido para formar las mejores asociaciones construidas sobre la confianza y una visión alineada.

EY: ¿Cómo encontrar el acuerdo adecuado en 2024? ¿Qué factores tiene en cuenta en cuanto a posibles socios, estructuras de acuerdos, diferentes geografías?

Chris Sheldon: Las asociaciones para programas en fase inicial suelen mantenerse alineadas estratégicamente pero independientes desde el punto de vista operativo. Lo que quiero decir es que nos aseguramos de que el socio no se distraiga y se mantenga el espíritu emprendedor y el enfoque dedicado de las empresas más pequeñas. Lo importante es que cada una de las partes de la asociación reconozca sus respectivos puntos fuertes y su experiencia. Para M&A, a menudo se necesitan mayores niveles de integración para extraer todo el valor de una adquisición, en particular los activos que necesitan un desarrollo paralelo para múltiples indicaciones en los que la transferencia de datos y conocimientos es fundamental. También participamos en otros tipos de asociaciones, como colaboraciones académicas y empresas conjuntas. Consideramos el capital de riesgo como una parte importante del ecosistema para un debate sano y abierto. Mantenemos constantemente nuestro diálogo con la comunidad de capital de riesgo mientras exploramos el mundo en busca de innovación.

En la actualidad, el lugar en el que buscamos la innovación ha cambiado un poco y eso está dando lugar a diferentes estructuras de acuerdos. Por ejemplo, China es un caso importante de innovación, y hemos visto a farmacéuticas, biotecnológicas e incluso sociedades de capital de riesgo formar empresas en torno a activos procedentes de China. Esto aumentará porque el ecosistema chino está bien equipado para desarrollar modalidades avanzadas y generar conjuntos de datos clínicos tempranos que ayuden a informar los planes de desarrollo occidentales. A menudo, el modelo de acuerdo consiste en que la empresa china conserva los derechos en China y la adquirente se encarga de todo lo demás, lo que supone una oportunidad para que ambas empresas aprovechen sus puntos fuertes.

En GSK somos agnósticos en cuanto a la estructura de los acuerdos y siempre tenemos la mente abierta, sin embargo, probablemente preferiríamos una estructura que vinculara los hitos a los eventos de reducción del riesgo a lo largo del ciclo de vida de un activo, desde el descubrimiento hasta la comercialización, ya que el valor se libera y el riesgo se descarga claramente. Sin embargo, es un hecho de la vida que a menudo es el vendedor quien dicta la estructura, no el comprador, y para ser el socio preferido, hay que ser algo agnóstico en cuanto a las operaciones. Y, como siempre digo, en última instancia, cada operación es un copo de nieve.