В новом выпуске подкаста a16z гостем стал Саджит Викрамасекара, сооснователь и генеральный директор компании Benchling. В беседе обсуждается 12-летний путь трансформации биологических исследований: от бумажных блокнотов в лабораториях до создания мощной цифровой платформы, которая стала стандартом для индустрии биотеха и помогает выводить на рынок новые методы лечения (от CRISPR до клеточной терапии).
🧬 Биология как определяющая технология XXI века 0:14
Саджит Викрамасекара характеризует себя как «технооптимиста» и считает, что именно биология предложит решения для самых острых проблем человечества . По его словам, прогресс последнего десятилетия позволил ученым не просто изучать, но буквально «читать, писать и редактировать» биологические системы .
Основные направления влияния биологии, по мнению гостя:
- Медицина: диагностика, лечение и потенциальное излечение ранее неизлечимых болезней .
- Экология и производство: замена нефтехимии в производстве одежды и бытовых товаров биологическими альтернативами .
- Инструментарий: переход от «кувалд к скальпелям» — повышение точности вмешательства в биологические процессы .
Ведущий и гость сходятся во мнении, что биотехнологическая индустрия «вернула себе уверенность» (swagger) и готова к масштабным вызовам, даже несмотря на неизбежные ошибки на пути .
🧪 Benchling: от «наивного» стартапа до $200 млн выручки 2:12
История Benchling началась 12 лет назад, когда Саджит Викрамасекара, будучи молодым инженером-программистом, устроился на работу в биологическую лабораторию . Его поразил контраст между современными технологиями и реальностью ученых:
- Исследователи вели бумажные лабораторные журналы, вклеивая туда распечатанные фотографии результатов .
- Существующее специализированное ПО выглядело и работало так, словно его создали в 1995 году .
- Общее корпоративное ПО было слишком универсальным и не учитывало специфику биологических данных .
Саджит Викрамасекара признается, что на старте им двигала «великая наивность»: он не понимал сложности индустрии и динамики корпоративных продаж, а просто хотел создать удобный инструмент для коллег . Сегодня Benchling — это:
- Более 200 000 ученых-пользователей .
- 1200 компаний-клиентов (от мелких биотехов до гигантов биофармы) в 32 странах .
- Свыше $200 млн годовой регулярной выручки (ARR) .
- Команда из 800 человек, 40% из которых заняты в R&D .
🤖 Искусственный интеллект в биотехе: больше, чем просто поиск молекул 6:48
Обсуждая влияние ИИ на отрасль, Саджит Викрамасекара выделяет два ключевых направления. Во-первых, специализированные модели (Bio-AI) способны в 10 раз увеличить количество качественных идей для создания терапевтических молекул . Однако гость считает, что наиболее недооцененная возможность ИИ кроется в «рутинной» части разработки лекарств .
Проблемы, которые ИИ может решить на пути от идеи до рынка:
- Снижение трудозатрат: путь от открытия молекулы до клинических испытаний сопряжен с огромным объемом интеллектуального и технического труда .
- Масштабирование: оптимизация процессов производства лекарств, сначала в малом, а затем в промышленном масштабе .
- Организация данных: ИИ эффективен настолько, насколько хороши данные, на которых он обучен. В биотехе данные крайне сложны, многомерны и часто дезорганизованы .
В качестве примера Саджит Викрамасекара приводит компанию Sanofi ($150 млрд капитализации), которая публично заявила о переходе на модель управления, полностью основанную на данных и ИИ . Однако такая трансформация — это работа на многие годы, требующая объединения сотен разрозненных команд и систем .
📉 Проблема «темных данных» и сложность интеграции 10:04
Одной из главных преград для внедрения ИИ остается низкое качество цифровизации. По данным Benchling, около 60% лабораторного оборудования у их клиентов до сих пор не подключено к единой сети . Это означает, что данные с приборов приходится переносить вручную, что плодит ошибки.
Особое внимание Саджит Викрамасекара уделяет «скрытым» данным в исследованиях in vivo (на живых организмах):
- Переход от лабораторных моделей к клиническим испытаниям крайне сложен и финансово обременен .
- Результаты дорогостоящих исследований на приматах часто возвращаются в виде «гор полуструктурированных PDF-файлов», которые люди вынуждены перепроверять и копировать вручную .
- Без структурирования этих данных невозможно построить надежные модели для предсказания успеха новых видов терапии (клеточной и генной) .
📈 Стратегия роста: «Бесплатно для студентов» и путь к 100 млн 12:30
Необычным решением для Benchling было предоставление продукта академическим ученым бесплатно. У студентов и профессоров не было ни возможности, ни желания платить за софт, что не очень нравилось инвесторам на ранних этапах .
Логика Саджита Викрамасекары была стратегической: «приучай их, пока они молоды» . Ученые, привыкшие к Benchling в университетах, приносят этот инструмент с собой, когда переходят на работу в крупные коммерческие компании.
Этапы роста компании:
- 0 – $1 млн ARR: Самый сложный этап. По оценке Саджита Викрамасекары, он был в 100 раз труднее, чем рост с 1 до 10 млн . На этом этапе компания училась переходить от простого инструмента продуктивности к решению критической бизнес-задачи — созданию единой модели данных .
- $1 млн – $10 млн ARR: Период «нащупывания» ценности. Понимание того, что Benchling — это не просто удобный интерфейс, а «входная дверь» для всех данных организации .
- $10 млн – $100 млн+: Этап превращения из «набора кубиков Lego» (гибкого инструмента для ранних последователей) в зрелый продукт с четко сформулированной экспертизой .
🏢 Уроки корпоративных продаж 14:57
Саджит Викрамасекара вспоминает первый опыт общения с крупной биофармацевтической компанией (капитализацией в десятки миллиардов долларов). Изначально Benchling проиграл конкуренцию их собственному ИТ-отделу . Однако через год компания вернулась.
Главный урок этого случая по мнению гостя: корпорации покупают не текущее состояние продукта, а траекторию его развития . Увидев, какой прогресс маленькая команда Benchling сделала за год, руководство гиганта осознало, что их внутренний ИТ-департамент никогда не сможет развиваться с такой скоростью . Ключевым фактором стала готовность топ-менеджмента тратить часы на изучение демо-версий софта, что указывало на критическую важность проблемы для бизнеса .
🚀 Будущее: Benchling Part 2 24:18
Саджит Викрамасекара описывает следующие 12 лет компании как переход от «сбора данных» к «принятию решений».
- Цель первой части фильма: оцифровать индустрию и собрать данные в одном месте .
- Цель второй части: помочь компаниям использовать эти данные, чтобы быстрее выводить лекарства на рынок .
- Экспансия: Benchling планирует расширяться из сферы R&D (НИОКР) в область производства (manufacturing), чтобы сопровождать молекулу на всем ее жизненном цикле .
Саджит Викрамасекара подчеркивает, что наличие конкуренции — это скорее благо, так как в вертикальных ИТ-рынках отсутствие борьбы часто ведет к расфокусировке. Для него главным мерилом успеха остается мнение клиента: «Я начинаю беспокоиться только тогда, когда слышу от клиента, что он выбрал другой продукт, потому что тот лучше решает его задачи» .
