Die Geschichte von Open Source sagt die Zukunft von Pharma und Omics voraus
Das traditionelle Modell der isolierten, von Fachleuten begutachteten Zeitschriften und der eingeschränkten Forschung könnte weichen, da sich die pharmazeutische Industrie…
Das traditionelle Modell der isolierten, von Fachleuten begutachteten Zeitschriften und der eingeschränkten Forschung könnte weichen, da sich die pharmazeutische Industrie von Blockbustern und Medikamenten für seltene Krankheiten, die hohe Umsätze erzielen, hin zu personalisierteren Behandlungen mit höheren Gewinnspannen wandelt. Damit dieses Modell funktioniert, dürfen die Kosten für die Forschung nicht weiter steigen. Anstatt jedes Präparat proprietär und patentiert zu halten, könnte die Notwendigkeit der Kostenkontrolle die Pharmaindustrie zu einem offeneren Forschungs- und Entwicklungsmodell drängen.
Zurzeit arbeiten Forscher auf der ganzen Welt daran, ein Molekül mit einem Rezeptor auf einer Zelle oder einem Virus in Verbindung zu bringen. Ein Teil dieser Forschung wird akademisch sein und in Universitäten oder Bildungseinrichtungen durchgeführt, ein anderer Teil in von Pharmaunternehmen finanzierten Labors.
Gleichzeitig sinken die NIH-Mittel für diese Art von lebensrettender Forschung. Die Entwicklungskosten für neue Medikamente und Biologika steigen und die Chance, dass es ein neues Medikament aus der Entwicklung auf den Markt schafft, liegt bei 1 zu 1000. Es muss ein Weg gefunden werden, die Kosten zu teilen und das Risiko zu verteilen, ohne die Gewinne zu zerstören.
Die gemeinsame Nutzung von Informationen und Computermodellen gilt als Rezept zur Beschleunigung der Forschung und zur Senkung der Risiken/Kosten. Diese Computermodelle für die pharmazeutische Forschung sind das Herzstück der sogenannten „Omics“-Revolution. Einige Lektionen von Tech-Giganten wie Google, IBM und Facebook könnten zu einer neuen Art von Modell für die Pharmaindustrie und die Zukunft der „Omics“ führen.
Kollaborative Wissenschaft und die Omics-Revolution
Omics ist ein Neologismus, der Hunderte von Studienbereichen umfasst, die Gen- und Proteinsequenzierung sowie Computersimulationen für die biologische Forschung nutzen. Viele dieser Bereiche, darunter die Systempharmakologie, die vergleichende Pharmakologie und die Netzwerkpharmakologie, kartieren Gene und Arzneimittelinteraktionen in mehreren Systemen und vergleichen die Ergebnisse. Um dies erfolgreich und kosteneffektiv zu tun, ist es nicht möglich, Daten zu isolieren.
Jedes Pharmaunternehmen sitzt auf einer Datenbank mit Wirkstoffen. Einige Unternehmen würden eher eines ihrer Gebäude niederbrennen, als diese Datenbank ohne eine Menge rechtlicher Vereinbarungen zu teilen. Angesichts der Risiken und Kosten bei der Entwicklung von Arzneimitteln und Biologika besteht jedoch ein großer Anreiz, hier zusammenzuarbeiten.
Die Entwicklung hin zu mehr Offenheit ist in der pharmazeutischen Industrie und unter den biologischen Forschern bereits weit fortgeschritten. Im Bereich der biologischen Forschung gibt es inzwischen Datenbanken mit Proteinen und Medikamenten und viele andere. Die Regierung bemüht sich um die gemeinsame Entwicklung von Medikamenten. Forscher können jetzt Plattformen nutzen, die speziell für die kollaborative Wissenschaft entwickelt wurden, oder sogar an offenen Forschungsprojekten teilnehmen. Davon profitiert der Forscher, indem er seine Arbeit einem größeren Publikum vorstellt, und die Industrie, weil die Kosten auf mehr Personen verteilt werden.
Wie sich Open Source in der Software entwickelt hat
Dieser Wandel in der Pharmaindustrie ist vergleichbar mit der Entwicklung der Software. Es gab eine Zeit, in der fast jede Zeile des Codes geheim gehalten, urheberrechtlich geschützt und sorgfältig gerichtlich verfolgt wurde. Die Innovation in der Computerhardware-Industrie schritt mit der Geschwindigkeit des Mooreschen Gesetzes voran. Währenddessen war die Forschung und Entwicklung in der Computersoftwarebranche weniger schnelllebig. Dann kam das Internet.
Es entstand ein neues Modell der Softwareentwicklung, das die gemeinsame Nutzung und Entwicklung von Software mit einem kollaborativen Modell förderte und dann die Arbeiten und den Quellcode – die eigentliche DNA der Software – kostenlos verteilte! Aber das hat die Softwareindustrie nicht umgebracht, sondern beschleunigt. Unternehmen von IBM über Google bis hin zu Lucidworks begannen, sich an der Entwicklung von Schlüssel-Engines (z.B. Solr) und Plattformen (z.B. Spark) in Open-Source-Gemeinschaften zu beteiligen und diese Software dann mit zusätzlichen Funktionen oder Diensten für Unternehmenskunden zu erweitern.
Wie Omics und Bioinformatik wurden auch die frühen Open-Source-Bemühungen und sogar das World Wide Web und das Internet selbst überbewertet. Der anfängliche Enthusiasmus schlug in Skepsis um und es kam zu einem Rückschlag. Dies geschah, wie üblich, kurz vor der Auszahlung. Die Unternehmen, die das Geschäft überstanden haben (z. B. Amazon), konnten zu neuen Höhen aufsteigen.
Open-Source-Software hat die Softwareindustrie nicht zerstört, sondern sie vielmehr neu belebt und beschleunigt, da jeder sie herunterladen und nutzen konnte. Es gibt heute praktisch kein Softwareprodukt für Unternehmen oder Verbraucher, das Sie kaufen können, das keine Open-Source-Software oder Softwarebibliotheken enthält.
Wie sich das abspielen könnte
Da die Industrie beginnt, kollaborative und offene Forschungsmodelle zu entwickeln, wird dies neue Herausforderungen bei der Kommerzialisierung schaffen. In einigen Bereichen wird das Modell sehr einfach sein:
- Generika unter Verwendung offener Datenbanken und mit Schwerpunkt auf Kostenkontrolle und Liefermodellen.
- Biosimilars unter Verwendung von Forschungsergebnissen und ähnlichen Arzneimitteln und Biologika zur Reduzierung von Nebenwirkungen.
- Verabreichungssysteme und Therapien, die über das einfache Pillenmodell hinausgehen, um Therapien zusammenzustellen, die die Therapietreue der Patienten gewährleisten und bessere Ergebnisse erzielen.
- Wiederverwendung bestehender Wirkstoffe auf neue und neuartige Weise zur Behandlung anderer Krankheiten.
- Kombinationstherapien, die mehrere Wirkstoffe und Biologika kombinieren, um eine kombinierte Wirkung zu erzielen. Dies ist vergleichbar mit den antiretroviralen Behandlungen, die für HIV entwickelt wurden.
Andere Modelle werden Forschungsergebnisse nutzen, um wirklich innovative Heilmittel und sogar Blockbuster-Medikamente zu entwickeln. Wenn diese Revolution in der Datenwissenschaft und der Genomforschung zusammen mit dem gesellschaftlichen Wandel in der Art und Weise, wie Forschung geteilt wird, voranschreitet, können wir einen ähnlichen Effekt wie in der Tech-Industrie erwarten.
Beendigung von Datensilos
Pharmaunternehmen werden nicht alle ihre Wettbewerbsvorteile aufgeben, genauso wie Softwareunternehmen, die sich an der Open-Source-Entwicklung beteiligen, im Allgemeinen etwas zurückbehalten. Durch die gemeinsame Nutzung und bessere Technologien für Datensysteme werden jedoch immer mehr Datensätze und Plattformen gemeinsam genutzt werden.