Han Dieperink: de fusie van technologie en biologie
Fondsnieuws
2 Feb 2021 09:47
Er bestaat ook een wet van Eroom - Moore, maar dan achterstevoren - die stelt dat het zoeken naar nieuwe medicijnen steeds duurder zal worden. Gecorrigeerd voor inflatie verdubbelen de ontwikkelingskosten van een nieuw medicijn ruwweg elke negen jaar. In 1970 moest er 200 miljoen dollar worden geïnvesteerd voor elk nieuw medicijn, tegenwoordig is dat 2,5 tot 3 miljard dollar. Daarvoor zijn verschillende oorzaken.
Zo neemt de incrementele verbetering van nieuwe medicijnen ten opzichte van de bestaande medicijnen af, waardoor er meer getest moet worden. Het nieuwe medicijn moet immers in alle opzichten beter zijn dan het vorige medicijn. In de loop van de tijd is de lat voor bijwerkingen ook steeds hoger komen te liggen. Vooral na het schandaal rondom Vioxx, met als bijwerking de dood, is het snel gegaan.
Effect machine learning
Het gevolg is dat er nu per medicijn steeds meer wordt geïnvesteerd. Veel van die medicijnen halen de eindstreep niet en dit maakt onderzoek naar medicijnen nog duurder. Ook bij de ontwikkeling van medicijnen is voorspellen kennelijk lastig waar het om de toekomst gaat.
Dankzij moderne technologie is het nu mogelijk om beter te voorspellen welke medicijnen effectief zijn en welke niet. De snelle ontwikkelingen op het gebied van Machine Learning in de afgelopen tien jaar helpen bij de zoektocht naar nieuwe medicijnen. Met behulp van alle data uit de cloud kan de computer bovendien zelf algoritmes ontwikkelen zonder menselijke input.
Vooral op het gebied van de interpretatie van beelden is de computer tegenwoordig veel beter en sneller dan de mens. Tumoren worden sneller gevonden en fouten in het DNA veel sneller opgespoord, een uitstekende manier om kosten te reduceren en de pijplijn met nieuwe medicijnen te versnellen. Dan kunnen de kosten wel omlaag. De kosten om het menselijk DNA te analyseren zijn sinds het jaar 2000 zelfs twee keer sneller gedaald dan de verdubbeling van transistors volgens de wet van Moore.
Snelle analyse van DNA
In 2025 kan daardoor van 2 miljard mensen het DNA worden geanalyseerd. Samen de data over kenmerken van ziektes en omgevingsfactoren kunnen computers snel analyseren welke factoren verantwoordelijk zijn voor bepaalde ziektes of welk deel van het DNA daarin een belangrijke rol speelt.
Daarbovenop zijn er drie nieuwe technieken die het proces verder versnellen. Met behulp van stamcellen kunnen organen worden gekweekt waarop medicijnen kunnen worden getest. Een techniek als CRISPR-Cas maakt het mogelijk om een specifiek onderdeel van het menselijk DNA te wijzigen. Zelfs in lessen op middelbare scholen is het al mogelijk om deze technologie toe te passen. Verder kan Machine Learning ook ingezet worden om zieke cellen van gezonde cellen te onderscheiden.
De technologische ontwikkeling gaat in sprongen. Elke tijdperk heeft zijn eigen dominante technologie. In de negentiende eeuw was het vooral de chemie en de ontwikkeling van het periodiek systeem der elementen. Het begin van de twintigste eeuw was het tijdperk van de natuurkunde met de kennis over energie, tijd en ruimte en de splitsing van een atoom. Vanaf de vijftiger jaren start het tijdperk van de computer wat in de jaren negentig overging in het tijdperk van de kunstmatige intelligentie.
Tijdperk van biotechnologie
Dankzij de hiervoor geschetste ontwikkelingen staan we nu aan het begin van het tijdperk van de biotechnologie. Dankzij de coronacrisis krijgt de biotechnologie een extra impuls. Dit heeft niet alleen vergaande gevolgen voor de gezondheidszorg, waardoor onder meer de zorgkosten omlaag kunnen. Het kan ook worden gebruikt als oplossing voor andere problemen. Zo is men al bezig met het aanpassen van planten om meer CO2 op te nemen of het ontwikkelen van alternatieve brandstoffen op basis van geprogrammeerde algen.
Door deze ontwikkeling zullen nieuwe bedrijven ontstaan, waarin techneuten en biologen samenwerken. Waarschijnlijk krijgt ook de biotechnologie een eigen Microsoft, Google en Amazon en alleen een gespecialiseerd biotechnologiefonds is in een vroeg stadium in staat om in deze bedrijven een substantiële positie te nemen. Die positie mag dan ook niet ontbreken in een goed gespreide portefeuille.
Han Dieperink is zelfstandig belegger en consultant. Hij was eerder in zijn loopbaan chief investment officer van Rabobank en Schretlen & Co. Hij geeft op Fondsnieuws zijn analyse en commentaar op economie en markten. Zijn bijdragen verschijnen op dinsdag en donderdag.
Han Dieperink