איך חברת דיפ-טק יכולה למכור לשוק שהמוצר הסופי יבשיל רק בעוד עשור?

סערת ה-AI טרפה את הקלפים בתעשיית הסטארט-אפים. אם בעבר פיתוח תוכנה היה חסם שהצריך מומחיות עמוקה והקנה לסטארטאפים יתרון תחרותי בולט. כיום, השימוש ב-AI סוגר פערים טכנולוגיים במהירות. יכולות פיתוח שפעם דרשו שנות עבודה וכוח אדם רב, כבר מושגות בכל ארגון ובניית תוכנה נגישה מאי פעם. לכן, יותר יזמים בוחרים לפנות אל עולם הדיפ-טק, תחום שמבוסס על מחקר מעמיק ופיתוח טכנולוגי ממושך. אלא שכאן צצה בעיה מרכזית, בעוד שסטארט-אפ תוכנה יכול להגיע לשוק וללקוחות בתוך חודשים ספורים, לחברות דיפ-טק לוקח שנים ארוכות עד שהמוצר פוגש את המציאות. המשמעות היא שנוצר קושי לבנות מערכת יחסים עם לקוחות, להטמיע את המוצר בשטח ולהתאמן על המכירות.

ד"ר נועם סלומון, הוא מנכ"ל ומייסד סטארטאפ הדיפ-טק Immunai, שהקים את החברה כדי להשתמש ב-AI להבנת מערכת החיסון, לחזות איך אנשים יגיבו לטיפולים שונים ולסייע בפיתוח תרופות מדויקות יותר. בריאיון יחד עם שחר צפריר, שותף-מנהל בקרן TLV Partners, שהשקיעה באימיונאי בשלב מוקדם. הם מספרים איך מצליחים לחבר בין עשיית טוב לאנושות ושיפור הבריאות, עם הצורך להקים חברת דיפ-טק כלכלית שגם מכניסה כסף.

נועם: "אנחנו עובדים כיום עם חברות פארמה וביוטק, ועוזרים להן להבין איזה תרופה מתאימה לאיזה אוכלוסייה, מה המינון הנכון, ואיך לייעל את תהליך הניסוי הקליני. האתגר הוא לדעת מצד אחד שאתה רודף אחרי חזון של 15 שנה, אבל מצד שני לייצר ערך לתעשייה גם היום - בהווה."

כדי לבצע את הדברים ולשלוט בגורל החברה, נועם הוביל לפריצת דרך על ידי רכישת מעבדה רטובה (מעבדה עם דגימות ביולוגיות) והפיכתה למעבדה שלא קיימת כדוגמתה בעולם. כי ה"חפיר" - הייתרון על השוק הוא בדאטה הייחודי שהחברה יכולה להפיק מפעילות של מעבדה כזו. נועם מספר שהיה לו ברור ש-AI יהיה נפוץ יותר ובעתיד לא יהווה כחפיר. אך הדאטה לא יהיה בכל מקום כמו AI, מורכב לייצר אותו ועוד באיכות גבוהה. בעלות על דאטה ייחודי פותח דלת גם להיות ספק דאטה שמייצר עבור גורמים אחרים ובנוסף להשתמש בדאטה עבור החברה וכך לייצר לה ייתרון בשוק.

כך, בשלבים הראשונים אימיונאיי בנתה מערכות יחסים עם הלקוחות העתידיים והציעה "מעבדה כשירות". הם סיפרו ללקוחות שהם מסוגלים לעשות עבורם דברים שאף אחד אחר בשוק לא יכול ובנוסף הם יספקו להם גם את הדאטה. כך אימיונאיי החלה לייצר גם הכנסה, לבנות מערכות יחסים עם הלקוחות, ועדיין כוכב הצפון של החברה נשאר במקום.

המודל הזה אינו פשוט ליישום, מאחר ובמכירות צריך להבין מי המשתמש בהצעת הערך, הכוונה מי הלקוח בארגון שהחברה מוכרת לו, ומאיזה תקציה מממנים אות השירות. לכן עוד בשלב מוקדם, אימיונאיי בחנה לא רק את המהלכים שיביאו תמורה לאנושות, אלא גם תמורה למי יכול לשלם ואיזה ערך זה ייצר עבורו.

בעיה שעלתה היא ריבוי האפשרויות, שיש יותר מדי כיוונים חיוביים, המון רעיונות והמון שווקים פוטנציאליים, צריך לעשות בחירות קשות ולהיזהר לא להימשך לכל כיוון. בסוף צריך לשאול את עצמך: איפה יש גם השפעה וגם כסף? לאן כדאי ללכת כדי להבטיח את קיומך בטווח הארוך? חייבים להתמקד, לא לרדוף אחרי כל דבר, אלא לבחור תחום אחד או שניים ולבנות שם מוצר אמיתי.

גם בתהליך הפיתוח, צריך לראות שיש סינרגיה בין המוצרים. מאחר והחברה היא קבוצה של אנשים שעובדים יחד תחת קורת גג אחת. יש לתקשר את המהלכים האלו לעובדים, לדירקטוריון, ללקוחות, כדי שלא יחשבו שהספינה פתאום מנווטת לכיוון אחר מהיעד המקורי שדיברנו עליו. כמובן גם לייצר סינרגיה בין הפעילויות, זה אחד האתגרים.

על השנים המוקדמות של הקמת החברה, מספר נועם: "ב-2018 בדיוק אז קרה משהו עולמי. בינה מלאכותית התחילה להתבשל וכוח המחשוב הפך להרבה יותר זמין. במקביל הביולוגיה נכנסה לעידן חדש של טכנולוגיות של ריצוף תאים בודדים וכל זה יצר 'סופה מושלמת' שאיפשרה לנו לבנות את Immunai, שהיא בעצם שילוב של Immune, חיסון, ו-AI. אז מה עשינו בפועל? בעוד שרוב העולם הביולוגי התמקד בלחקור איברים או תאים ספציפיים, אנחנו אמרנו: בואו נחקור את מערכת החיסון כולה, ברמת כל תא ותא. נאסוף כמה שיותר נתונים, ונבנה מהם מפה מקיפה. החזון שלנו היה: אם נבין את מערכת החיסון, נוכל לחזות איך אנשים יגיבו לטיפולים שונים, נוכל לזהות מחלות בשלב מוקדם, ונוכל לפתח תרופות מדויקות יותר," אומר נועם.

אלון צינמון: "העבודה שאתם עושים נשמעת כמו לקחת את העקרונות של נטפליקס, שממליצה לנו איזה סרט תאהב על בסיס דפוסי צפייה של אחרים שדומים לנו, ולהחיל את זה על ביולוגיה.״

נועם: "זו בדיוק האנלוגיה שהשתמשנו בה. כמו שנטפליקס בנתה מערכת שיודעת לנבא איזה סרט אתה תאהב, אנחנו מנסים לבנות מערכת שחוזה איך מערכת החיסון שלך תגיב למחלה, לטיפול ולתרופה. המודל שלנו לומד מהנתונים של אלפי אנשים, מזהה דפוסים, ובסוף יודע לחזות בצורה מותאמת אישית איך כל אדם יגיב. תחשוב על זה: פיתוח תרופה לוקח בממוצע 12–15 שנה, עולה מעל מיליארד דולר, ו-95% מהתרופות נכשלות בניסויים קליניים. זו סטטיסטיקה מטורפת. למה זה קורה? כי מה שעובד על עכברים או על מודלים פשוטים לא תמיד עובד על בני אדם. אנחנו באים ואומרים: אם נבין את מערכת החיסון של בני אדם ברמה מעמיקה, נוכל לשפר דרמטית את הסיכוי להצליח.

המטרה שלנו כיום היא להפוך את מה שבנינו, את מודל ה-AI שלנו על מערכת החיסון לפלטפורמה רחבה שתוכל לשרת את כל תעשיית התרופות. אני מדמיין עתיד שבו כל חברת פארמה שתפתח תרופה חדשה תעבור דרך אימיונאי. אנחנו נהיה ה"מודל החיסוני" שמלווה את התהליך, מהשלב הפרה-קליני ועד הניסוי הקליני והמסחור."