Genialis s 13-milijonsko injekcijo; pogovarjali smo se z ustanovitelji

Biotehnološki startup Genialis, ki s svojo programsko opremo ResponderID prinaša prednosti strojnega učenja na področje medicine, je prejel 13 milijonov dolarjev financiranja v seriji A, ki sta jo vodila švicarski sklad tveganega kapitala Debiopharm in tajvanski Taiwania Capital.

V ameriškem Bostonu registrirano podjetje, ki pa ima svoje korenine – in večino zaposlenih – v Sloveniji, ponuja programske rešitve za področja, kot so razvoj novih zdravil, diagnostika in načrtovanje zdravljenj, trenutno predvsem na področju zdravljenja raka, sta v intervjuju za Bloomberg Adria pojasnila ustanovitelja podjetja, izvršni direktor Rafael Rosengarten in tehnični direktor Miha Štajdohar.

Svež kapital bo namenjen širitvi ekipe, krepitvi vodstva in trženju produkta, pravita ustanovitelja – čeprav tudi čoln in vila na Hrvaškem zvenita mamljivo. S privabljanjem takšnih investicij bi se Genialis že uvrstil v prvo deseterico lestvice startupov iz regije po višini zbranih sredstev, ki smo jo lani pripravili pri Bloomberg Adria.

Govorili smo tudi o začetkih podjetja, izpostavljenosti nedavnemu propadu banke Silicon Valley Bank (SVB) in konkurenčnih prednostih Slovenije na področju razvoja umetne inteligence.

Genialis je nedavno pridobil 13 milijonov dolarjev financiranja v seriji A. Kako nameravate vložiti nova sredstva?

Rosengarten: Na Hrvaškem bova kupila vilo in čoln. (smeh) Ne, samo hecam se. Vlagamo v tri glavne smeri. Prvič, v podatkovna partnerstva, tj. v naše klinične partnerje, ki identificirajo podskupine bolnikov, od katerih želimo pridobiti ustrezne podatke. Drugič, v povečanje naše komercialne ekipe, tako da lahko sežemo globlje v oba tržna segmenta, ki smo ju omenili. In tretjič, v izgradnjo višjega vodstva, kar bi izvršnim vodjem, kot sva Miha in jaz, omogočilo, da preživijo več časa pri vodenju podjetja. Zato zaposlujemo kadre z različnih področij, od komerciale ter raziskav in razvoja do podatkovne znanosti in vsega vmes.

Oznanitev financiranja je praktično sovpadla s propadom banke SVB. Pri Bloomberg Intelligence pravijo, da ameriška biotehnološka podjetja niso preveč izpostavljena temu kolapsu. Kako se je odrezal Genialis?

Rosengarten: Imeli smo nekaj izpostavljenosti. To je naši finančni ekipi povzročilo zelo dolg in zgage poln vikend. Ampak smo v redu. Mislim, da je FDIC storil prav, ko je stopil v podporo banki. Zagotovili so, da so imeli vsi dostop do svojih celotnih sredstev, in so celo zavarovali celotno stanje sredstev namesto običajne omejitve četrt milijona dolarjev. Vsekakor je bilo nekaj burnih dni in res smo bili izpostavljeni. Toda trenutno je ostalo le še nekaj glavobola, da zagotovimo, da ima vsak svoj denar na pravem mestu.

Je šlo predvsem za to, da so bili izpostavljeni vaši vlagatelji, ali ste imeli sredstva na banki?

Rosengarten: Imeli smo nekaj gotovine na banki, vendar ne želim komentirati, koliko. Poroča se, da je imelo veliko skladov tveganega kapitala tudi veliko izpostavljenosti. Ne vem, ali to velja za kakšnega od naših investitorjev; niso komentirali. Vendar imamo globalni sindikat vlagateljev. V zadnjem krogu vodita švicarsko in tajvansko podjetje. Čeprav ima tajvansko podjetje pisarno v Silicijevi dolini, ta bančni fiasko ni prizadel nobenega od vodilnih vlagateljev. Mislim, da nas takšna globalna združba precej dobro ščiti pred določenimi vrstami motenj.

Ali je Genialis že dobičkonosen?

Rosengarten: Genialis je bil dobičkonosen od leta 2019 do leta 2021. Od takrat smo veliko vlagali v raziskave in razvoj. Ideja za tvegano naložbo je, da namerno postanete nedobičkonosni za določen čas, da lahko rastete. Tako se bomo s temi prihodki potopili v obdobje visoke rasti, vendar se želimo čim prej vrniti k dobičkonosnosti. Dobičkonosnost je najboljša zaščita pred makroekonomskimi razmerami, ki jih ne morete nadzorovati.

Ali razmišljate o lastni izdaji delnic na borzi (angl. initial public offering – IPO)?

Rosengarten: Mislim, da bi bil IPO odličen rezultat za nas, vendar to ni edini rezultat, ki ga vidim. Ko bomo podjetje vrnili k dobičkonosnosti in imeli te modele v stoodstotni lasti, bomo imeli veliko možnosti glede tega, kako želimo zapeljati podjetje naprej in povečati vrednost. Razlogi za IPO v biotehnologiji so običajno povezani s tem, ali imate resnično kapitalsko intenzivno naložbo. Na primer razvoj zdravila s kliničnim razvojem ali lansiranje diagnostičnega testa na trg. Mislim, da imamo več možnosti, ker smo podjetje s tehnološko platformo. Počakamo lahko na prave tržne priložnosti, da gremo na borzo oziroma potencialno izstopimo v res velik nakup ali ostanemo zasebni in nadaljujemo s svojimi stvarmi.

Poglobimo se v biomarkerje. Vaše podjetje je razvilo programsko opremo ResponderID, ki z algoritmi strojnega učenja med drugim pomaga razvijati nova zdravila. Kako deluje vaš produkt?

Rosengarten: Problem, ki ga poskušamo rešiti, je, da bo večina molekul, ki se razvijajo kot nova zdravila, propadla. Ne bodo delovale pri dovolj bolnikih, da bi dejansko postale odobreno zdravilo, čeprav bo veliko molekul delovalo pri nekaterih bolnikih. Razlog, zakaj delujejo pri nekaterih pacientih, a pri večini ne uspejo, je v tem, da je biologija pacientov zelo različna – od enega pacienta do drugega, od ene bolezni do druge. Naša teza je, da če lahko bolezen vsakega pacienta razvrstite v razumljivo kategorijo, lahko to kategorijo povežete z zdravilom, za katerega je verjetno, da bo delovalo. Pri tem paciente zelo natančno povežete bodisi z novimi zdravili, ki so v razvoju, bodisi celo z obstoječimi zdravili. Poskušamo lahko zagotoviti, da vsak bolnik dobi zdravilo, ki deluje. Torej je to dobro za bolnike. Prav tako lahko poskušamo zagotoviti, da bodo nove molekule v razvoju najverjetneje odobrene, ker bomo našli podskupino ljudi, za katere so koristne.

Štajdohar: Morda lahko poskusim še bolj poenostaviti: Ko Rafael govori o molekulah, govori na primer o zdravilih za raka ali zdravilih, ki zdravijo kompleksne bolezni.

Rosengarten: Da, danes se osredotočamo na raka. Mislim, da če bomo uspešni pri izgradnji naše platforme, kot smo si jo zamislili, bo ta uporabna za veliko različnih vrst bolezni. Toda Miha ima prav, da je ideja o kompleksnosti tisti pravi razlog, zakaj menimo, da potrebujemo nov pristop k razvoju biomarkerjev. Biologija je res zapletena. Način delovanja zdravil je resnično zapleten. Standard za biomarkerje danes pri pacientu meri eno stvar – ta ena stvar običajno ne bo dovolj, da bi vam povedali, ali bo kemikalija, ki modulira zapleten niz biologij, res delovala. Mislim, da če naredimo več, če uporabimo strojno učenje za resnično razumevanje razlik v biologiji bolnikov, lahko nekaj spremenimo.

Lahko navedete primer biomarkerja?

Rosengarten: Biomarker je lahko dobesedno katera koli biološka značilnost, ki jo merite in vam pove nekaj o stanju pacienta. Dober primer je krvni tlak. Greste k zdravniku, izmerijo vam krvni tlak. Če je previsok, vam svetujejo, da več spite in telovadite ter bolje jeste. Ali vam morda dajo kakšno zdravilo za znižanje krvnega tlaka. To je preprost primer biomarkerja.

Toda biomarkerjev je veliko različnih vrst in tisti, ki nas zanimajo, so biomarkerji, ki se nanašajo na to, ali bo zdravilo delovalo ali ne. Predstavljajte si, da ste v kliničnem preskušanju novega zdravila, recimo novega zdravila proti raku. Zdravnik bi vzel vzorec vašega tumorja in ga poslal v diagnostični laboratorij za molekularno sekvenciranje, kjer bi ustvarili ogromno podatkov iz tega vzorca tumorja, mi pa bi zagnali naš algoritem na teh podatkih in vam poskušali zelo natančno povedati, ali bi morali dobiti zdravilo A, B, C ali D. Ali morda zdravilo A v primerjavi s standardno oskrbo.

Za primer, najbolj razširjeno zdravilo za raka je trenutno zdravilo Keytruda, ki je v lasti Mercka. Deluje pri približno 35 odstotkih bolnikov, ki ga dobijo. Za nekatere bolezni je to dovolj za pridobitev odobritve, ker ti bolniki nimajo boljše možnosti. Na drugih področjih ne. Vendar je Merck to zdravilo večinoma uspešno potisnil v množice različnih vrst raka, množice različnih skupin bolnikov in pridobil veliko odobritev. Toda če za trenutek pomislite, to pomeni, da vsi bolniki z rakom, za katere je to zdravilo odobreno, porabijo četrt milijona dolarjev na leto za jemanje tega zdravila, zaradi česar so nekateri zelo bolni – in le tretjina jih okreva. Dvema tretjinama se stanje bodisi poslabša ali zapravljajo čas in denar za zdravilo, ki ne bo pomagalo. Toda teh 33 odstotkov – ali pri nekaterih boleznih precej manj – lahko izboljšamo z uporabo modela biomarkerjev za predizbor bolnikov, s čimer lahko dosežemo stopnjo uspešnosti do 50 ali 75 odstotkov. Tiste druge bolnike, za katere lahko pokažemo, da zanje zdravilo ni primerno, pa lahko usmerimo k morebitni drugi terapiji, ki bi morda delovala bolje.

Ali je ResponderID trenutno v uporabi? Za katere vrste aplikacij?

Rosengarten: Je v uporabi, je komercialno dostopna tehnološka platforma. Sodelujemo s farmacevtskimi podjetji vseh velikosti in vedno bolj neposredno z diagnostičnimi podjetji. S farmacevtskimi podjetji običajno gradimo modele, ki jim pomagajo pri razvoju določenih zdravil v pripravi. Torej imajo kemikalijo, ki jo poskušajo spremeniti v zdravilo. Prestati mora klinične preizkuse. Mi gradimo modele, ki jim pomagajo pri načrtovanju teh preizkusov in v nekaterih primerih pri izdelavi dejanskih diagnostičnih naprav, ki se bodo uporabljale v kliničnih preizkusih. Z diagnostičnimi podjetji uporabljamo iste algoritme za izdelavo komercialnih diagnostičnih naprav ali kompletov. Torej, če ste zdravnik, lahko vzamete vzorec tumorja in ga pošljete v laboratorij na analizo. Diagnostični laboratoriji bodo sekvencirali tumor, ustvarili bodo podatke, potem pa morajo te podatke analizirati. Naš algoritem bo del te analitične programske opreme, ki jim bo pomagala pri razvrščanju bolnikov.

Genialis

 

Ali v smislu prihodnje rasti vidite več potenciala v diagnostičnih partnerstvih ali v farmacevtski poti preizkušanja zdravil?

Rosengarten: Mislim, da gresta z roko v roki. To je deloma razlog, zakaj o našem podjetju razmišljamo kot o podjetju s platformno tehnologijo. Z izgradnjo te platforme lahko servisiramo oba trga z istimi izdelki. Največji potencial za rast pa vidimo v tem, da sami začnemo razvijati lastne biomarkerje. Identificirali smo številna nastajajoča terapevtska področja, nove razrede zdravil, za katere menimo, da bodo imeli veliko koristi od modelov biomarkerjev. Namesto da bi čakali na farmacevtsko družbo, s katero bomo sodelovali, gremo naprej in sami gradimo model. Pravzaprav je to tisto, za kar uporabljamo znaten del sredstev, ki smo jih pravkar pridobili. Ideja je, da vzamemo te popolnoma izdelane modele in jih licenciramo farmacevtskim in diagnostičnim podjetjem.

Štajdohar: Ti modeli so razširljivi. Naš pristop je edinstven v tem, da ne modeliramo odziva na zdravila neposredno, temveč modeliramo biologijo. Temu pravimo pristop, ki je osredotočen na ljudi (angl. people first approach). Tako oblikujemo različne biološke osi, na podlagi katerih lahko sklepamo in napovemo odziv na določena zdravila. In ko modeliramo vedno več biologije, lahko servisiramo več farmacevtskih strank in večjo paleto njihovih zdravil. To nam daje tudi prednost: Ni nam treba čakati na njihove podatke, da bi zgradili modele. Pripravljene imamo modele, tako da lahko takoj začnemo sodelovati in testiramo odziv na njihove podatke na obstoječih modelih. To nam torej omogoča, da povečamo pridobivanje strank in gradimo več biomarkerjev, od katerih je vsak prilagojen določenemu zdravilu.

Torej trenutno potrebujete partnerstva, ker od tam dobite podatke?

Rosengarten: Da, do neke mere. Veseli me, da ste to omenili, ker je velik del našega truda danes razvoj naših podatkovnih virov. V sistemu imamo že na desettisoče vzorcev pacientov in Mihova ekipa je izumila res super tehnologijo, da bi jih uskladila in premaknila v en sam podatkovni prostor, kjer lahko shranimo vse te različne vzorce, ki izhajajo iz različnih eksperimentov, preizkušanja različnih zdravila in jih uporabljamo skupaj. Pridobiti nameravamo veliko novih podatkov, ki so specifični za naša prizadevanja za interno modeliranje in nekatera prizadevanja za modeliranje strank. Tako razvijamo globalno mrežo raziskovalno-razvojnih partnerjev od lokalnih kliničnih centrov v Sloveniji do svetovno znanih centrov za raka. Prepoznali bi imena, kot sta Moffitt Center v Tampi na Floridi, Royal Marsden v Združenem kraljestvu itd. Cilj je oblikovati globalno omrežje, tako da lahko za vsako modeliranje pokličemo prave partnerje, da nam zagotovijo natančne nize podatkov. Do danes smo bili odvisni od partnerjev, vendar mislim, da so ti dnevi večinoma za nami.

Zdi se, da borzni indeksi, ki spremljajo ameriški biotehnološki sektor, zadnje čase stagnirajo. Kako je sektor prestal nevihte po covidu-19?

Rosengarten: Pravzaprav ga ne bi opisal kot stagnirajočega, ampak kot zelo dinamičnega. Ko je februarja, marca 2020 prvič nastopil covid-19, so skoraj vse delnice močno padle, vendar se jih je veliko precej hitro okrepilo. Tako se je vrednost delnic produktivnih podjetij, kot sta Zoom in Oracle, povečala iz očitnih razlogov, a tudi biotehnologija se je. In ena od stvari, ki so se po mojem mnenju zgodile kot dokaj neposredna posledica pandemije, je, da se je biotehnološki sektor dejansko pojavil v enem svojih najbolj bikovskih obdobij v zadnjem času, delno tudi zato, ker so bili ljudje in vlagatelji tako navdušeni nad odzivom biotehnoloških podjetij, kot sta BioNTech in Pfizer. Tudi Moderna je bila na začetku pandemije v bistvu startup. Ta podjetja so dobro pokazala, zakaj so pomembne velike naložbe v biotehnologijo, saj imamo neverjetno inovativne platforme za nova zdravila. In covid-19 je to potrdil.

A vse, kar gre gor, mora tudi pasti. Trgi so postali penasti in mehurčasti, nekje med septembrom in novembrom 2021 ni ostalo drugega kot pok mehurčka. Mislim, da je bil razlog v veliki meri to, da je veliko podjetij prezgodaj ali brez dovolj dokazov izvedlo prvo javno ponudbo, zaradi česar se je trg pregrel. Trg je od takrat večinoma upadel, vendar opažamo znake okrevanja. Mislim pa, da bomo za okrevanje biotehnološkega trga na raven, kjer je bil leta 2019, ko je bil precej zdrav in robusten, morali videti ogrevanje trga IPO.

Tudi mi smo občutili dogajanje, saj imamo nekaj pomembnih strank, ki so konec leta 2021 poskušale priti na borzo, a jim to ni uspelo. In nekatere, ki že kotirajo, pa so bili pod pritiskom, ko se je trg obrnil navzdol; nisem prepričan, kaj je bilo boljše ali slabše. S temi strankami nam je uspelo na novo opredeliti obseg dela, ki ga opravljamo z njimi, tako da lahko še naprej podpiramo njihove resnično pomembne programe za zdravila, vendar jih ne obremenjujemo, ko so v denarni stiski. Trudimo se biti čim bolj prilagodljivi za naše partnerje.

Kako je nastala ideja za vaše podjetje?

Rosengarten: Razmišljam, ali naj vam povem dolgo, umazano in pošteno različico ali bolj uglajeno različico. (smeh) Miha je doktoriral na Fakulteti za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani pri profesorjih Blažu Zupanu in Janezu Demšarju. Iz tega laboratorija, ki je izumil nekaj odlične programske tehnologije, je skupaj z nekaterimi prijatelji in sošolci ustanovil Genialis. Mislim, da s prijatelji iz skavtov. Svojo ekipo večinoma rekrutiramo iz skavtov. Tam je najboljše mesto za iskanje talentov v Sloveniji. Tako so ustanovili podjetje z idejo, da bi komercializirali nekaj biotehnološke programske opreme, vendar med njimi ni bilo veliko znanja biologije. Prek akademske povezave z Baylor College of Medicine v Houstonu v Teksasu je Miha uspel prodati prvo pogodbo podjetja in s plačilom v bistvu pokriti svojo plačo in plačo še enega slovenskega tehnika. Prišli so v Houston in delali kot podoktorski sodelavci na Baylor College of Medicine pri razvoju programske opreme Genialis za uporabo na fakulteti.

Genialis

 

Sam sem bil podoktorski sodelavec v enem od laboratorijev, ki je imel koristi od zgodnje programske opreme Genialisa. Torej sem bil v bistvu stranka številka nič. To je bila zgodnja, prototipna stvar. Vendar mi je bila všeč programska oprema, in kar je še pomembneje, rad sem sodeloval pri delih strojnega učenja. Že takrat sem vedel, da bi lahko z uporabo strojnega učenja izločili dveletne eksperimente z napovedmi, ki bi jih lahko preizkusili v dveh mesecih. Videl sem, da bodo te računalniške tehnologije spremenile način izvajanja biomedicinskih raziskav. Na taborjenju in plezanju me je Miha prepričal, da se moram pridružiti podjetju, namesto da nadaljujem v akademski sferi. Ne vem, ali je bilo to težko prodati, vendar sem vneto privolil in se pridružil. Tako smo leta 2016 v Združenih državah Amerike (ZDA) ustanovili Genialis Inc., ki je t. i. Delaware C Corporation in ima v lasti Genialis d.o.o., hčerinsko družbo v stoodstotni lasti s sedežem v Ljubljani.

Prišel sem kot četrti soustanovitelj. Naša druga dva soustanovitelja sta pred nekaj leti ustanovila novo podjetje, tako da zdaj delata svoje stvari. Vendar jim želiva vse dobro, ob odhodu sva z Mihom prevzela majhen lastniški delež v njunem podjetju. Tako sva z Mihom prvotna ustanovitelja, ki še vedno vodiva podjetje. Od takrat smo zrasli na približno 30 ljudi. Večina teh ljudi ima sedež v naši ljubljanski pisarni. Imamo hibridno politiko, tako da na kateri koli dan morda niso vsi v pisarni, vendar je to naše človeško vozlišče. Medtem ohranjamo svoje komercialno središče na severovzhodu ZDA, kjer ima oporo večina biotehnologije in ki je resnično središče farmacevtskih inovacij.

Miha, domnevam, da delate iz Slovenije?

Štajdohar: Ja. Enako velja za večino ekipe za raziskave in razvoj. Slovenija se nam zdi odlično središče talentov za umetno inteligenco. Raziskave na področju umetne inteligence so se v Sloveniji začele že v 70. letih. Tako na Fakulteti za računalništvo kot na Inštitutu Jožef Stefan imamo zelo aktivno skupnost, ki se ukvarja z umetno inteligenco. Zaupa nam tudi mednarodno raziskovalno središče za umetno inteligenco pri Unescu. Torej je res odličen kraj za pridobivanje talentov, spodbujanje idej in razvoj tehnologije.

Nekatera podjetja v Sloveniji se zaradi vladnih postopkov in birokracije soočajo s težavami pri zaposlovanju iz tujine. Ali ste imeli izkušnje s podobnimi težavami?

Rosengarten: Pri mednarodnih zaposlitvah se zanašamo na sedež v ZDA. Ko pa delamo srečanja vseh udeležencev, teambuildinge, ki jih skušamo izvajati vsaj dvakrat na leto, uporabljamo Slovenijo kot sedež. Včasih nas to odpelje na Hrvaško ali v Avstrijo, odvisno od sezone. Toda resnično sprejemamo to kot osrednji del podjetja in kot enega naših ključnih domov.

Boste z novimi sredstvi zaposlovali tudi v Sloveniji?

Rosengarten: Do neke mere, da. Obstaja nekaj ključnih zaposlenih in nekaj ljudi, ki smo jih identificirali. Toda glavne prioritete zaposlovanja so iz Bostona. Tako trenutno poteka iskanje za vodjo poslovnega razvoja in vodjo razvoja biomarkerjev. Interno iščemo novega direktorja operacij, ki bo vodil pisarno. Miha bo širil ekipo podatkovne znanosti. Talent, ki izhaja iz Univerze v Ljubljani in po Sloveniji, je fantastičen. Zato zaposlujemo veliko mlajših bioinformatikov, inženirjev in jih usposabljamo interno. To je skupina, ki se bo zagotovo razširila.

Ali kakor koli sodelujete s slovenskimi zdravstvenimi ustanovami?

Rosengarten: Delati nameravamo tudi v Sloveniji. Odkrito povedano, menimo, da je to del naše konkurenčne prednosti, saj tam ni veliko drugih ljudi, ki delajo to, kar počnemo mi. Ampak spet, imamo globalni sindikat, imamo dva niza odličnih švicarskih vlagateljev. Imamo odlične tajvanske vlagatelje. Povsod, kjer nam naše omrežje omogoča lokalni vpliv, to tudi počnemo.

 

Popravljeno v tretjem odstavku: izbris napačnega podatka o financiranju v predhodni seriji. Po podatkih Crunchbase je Genialis novembra 2017 v sejalnem krogu zbral 2,3 milijone dolarjev investicij.