Biotech & Pharma
Sie möchten wissen, ob sich eine Indikationsausweitung für Ihr Arzneimittel lohnt?
Sie fragen sich, ob sie weiter in die Eigenentwicklung investieren sollen oder ob ein zeitnaher Exit beziehungsweise eine Partnerschaft der bessere Weg ist?
Sie brauchen eine wissenschaftlich-ökonomische Einschätzung dazu, ob Sie den Schritt in die nächste Phase der klinischen Studien gehen können?
Wir betrachten alle Produkte innerhalb der Forschung und Entwicklung und bewerten deren Erfolgsaussichten und Synergien.
Dafür fließen zum einen die zellbiologischen Mechanismen und die Evidenz aus dem klinischen Entwicklungsprozess in allen vier Phasen ein. Zum anderen bewerten wir das Marktpotenzial des einzelnen Produkts oder gesamten Portfolios ihres Unternehmens. So können wir
- wissenschaftlich fundierte Empfehlungen für das Lebenszyklus-Management von Wirkstoffen treffen,
- prognostizieren, wie sich das Marktsegment für einzelne Produkte entwickeln wird
- und welche Forschungsinvestitionen langfristig rentabel sind
Projekte wie das folgende haben wir umgesetzt
Begutachtung des Entwicklungsplans eines biotechnologischen Therapeutikums
1. Herausforderung
Status Quo waren Ergebnisse aus der Gewinnung des Gewebe-Therapeutikums aus der in vitro Gewebekultur und anschließenden Implantation in Patienten (Phase 1). Gefordert war die Modellierung des Potentials des Therapeutikums, um eine Entscheidung über Eigenentwicklung oder Verkauf nach Phase 2a zu fällen.
2. Vorgehen
- Betrachtung und Bewertung der Evidenz
- Abschätzung der Erfolgsaussichten
- Da es sich um ein kuratives Therapeutikum handelt, sinkt die Zahl der Patienten tendenziell mit der Dauer der Vermarktung. Daher Modellierung der Entwicklung der Patientenzahlen und Übersetzung in Umsatzpotential mit Hilfe von Differentialgleichungen
- Modellierung der Kosten der weiteren Entwicklung und Vermarktung
- Analyse personeller und fachlicher Risikofaktoren
- Aufstellung eines Barwertmodells mit Szenarien (Eigenvertrieb, License share, Verkauf)
3. Ergebnis
Auf Grundlage der Datenanalyse ließ sich das Barwertmodell plausibilisieren. Zudem war es möglich, den optimalen Zeitpunkt für den Verkauf der Rechte zu empfehlen. Die Umsetzung steigerte den Wert des Unternehmens.
Projekte wie das folgende haben wir umgesetzt
Überprüfung der Indikationsausweitung für ein kardiovaskuläres Medikament
1. Herausforderung
Gefragt war ein finales Gutachten, um festzustellen, ob sich eine Phase 2b/3 Studie für eine Indikationsausweitung lohnt. Es lagen bereits einander widersprechende Gutachten vor.
2. Vorgehen
Analyse der Vorgutachten und der Literatur
3. Ergebnis
Die wesentliche Referenzstudie enthielt einen Fehler bei der Formulierung des statistischen Modells. Der vermeintliche Effekt bei einem kardiologischen Krankheitsbild war nur ein Pseudoeffekt. Damit entfiel die Grundlage für die neue Indikation. Der Kunde verzichtete auf die Phase 3-Studie und damit auf eine teure Fehlinvestition.
Digitalisierung & KI
Sie möchten wissen, ob Ihre IT-Infrastruktur für künftige Anforderungen gerüstet ist?
Sie benötigen eine unabhängige Analyse, welche Ihrer Geschäftsprozesse sich mittels KI automatisieren lassen?
Was wir tun:
Systemarchitektur
Data Science & KI
Wir analysieren die Problemstellung, die mittels datengetriebender Ansätze und/oder künstlicher Intelligenz gelöst werden soll. Auf dieser Grundlage bewerten wir bereits vorhandene Modelle und passen diese wenn nötig an. Wenn kein bestehendes Modell existiert oder es ungeeignet ist, erarbeiten wir neue Lösungen.
Projekte wie das folgende haben wir umgesetzt
Entwicklung einer Blaupause für die gesamte IT-Struktur und Bewertung eingesetzter KI-Verfahren
1. Herausforderung
Wie kann die IT-Architektur optimiert und KI im Unternehmen richtig eingesetzt werden, um die Geschäftsprozesse besser zu unterstützen?
2. Vorgehen
- Auswahl und Betrachtung der wichtigsten, geschäftskritischen und -spezifischen Geschäftsprozesse sowie Beschreibung der zu lösenden Probleme, der dafür nötigen Daten und Verfahren
- Formale Darstellung der bestehenden Prozessunterstützung durch IT-Systeme, Identifizierung von Pain Points, Verbesserungsmöglichkeiten und Bewertung aktueller Projekte
- Ableitung einer Zielarchitektur zur verbesserten Unterstützung der Prozesse, Systemintegration und Datenarchitektur, so dass der produktive Einsatz von Data Science und KI möglich ist
- Ermittlung der Kosten zur Erstellung und zum Betrieb der Verfahren, Nutzenevaluierung
3. Ergebnis
Etablierung einer passgenauen und zukunftsträchtigen IT-Architektur, die den ökonomischen Nutzen deutlich verbessert und KI richtig einsetzt. Durch Schulungen der verantwortlichen Mitarbeiter sind diese zudem in der Lage, KI-Projekte künftig passender und nach der Einfachheit der Verfahren auszuwählen.
Vor welcher Herausforderung
stehen Sie? Schreiben Sie uns.
Dr. Raija Kramer
info@cognotekt.com
+49 221-643065-10