আপনি যদি বায়োটেক স্পেসে আগ্রহী হন বা আপনার অভিজ্ঞতা থাকে, তবে এতে অবাক হওয়ার কিছু নেই যে বায়োটেক কোম্পানিগুলি এখনও বিলিয়ন বিলিয়ন মূল্যের হতে পারে। সবচেয়ে বিশিষ্ট 2017 বায়োটেক M&A চুক্তি বিবেচনা করুন যখন Gilead প্রায় $12 বিলিয়ন ডলারে Kite Pharma কিনেছিল। চুক্তির সময়, কাইট এখনও লোকসানে ছিল, যেখানে $600 মিলিয়নেরও বেশি পুঞ্জীভূত ঘাটতি ছিল, কিন্তু উল্লেখযোগ্যভাবে, এটিতে CAR-T সেল থেরাপির একটি পাইপলাইনও ছিল, যা ক্যান্সারের চিকিৎসা করে। ঘুড়ি অগত্যা একটি অসঙ্গতি ছিল না. Nasdaq বায়োটেক ইনডেক্স (NBI) কোম্পানিগুলির প্রায় 80% উপাদানের কোন উপার্জন নেই; 150 টিরও বেশি কোম্পানি বাজার মূলধনে $250 বিলিয়নের বেশি প্রতিনিধিত্ব করে। এবং, গত এক দশকে বায়োটেকে গড় ভিসি বিনিয়োগ দ্বিগুণেরও বেশি হয়েছে, 2005 সালে $4.6 বিলিয়ন থেকে 2015 সালে $12.9 বিলিয়ন হয়েছে। প্রাতিষ্ঠানিক ইক্যুইটি বিনিয়োগকারী হিসাবে, এটা স্পষ্ট যে এটিকে বিনিয়োগকারীদের উচ্ছ্বাস দ্বারা ব্যাখ্যা করা যায় না। বরং, এটি দেখানোর উদ্দেশ্য যে পাইপলাইন প্রায়শই একটি কোম্পানির মূল্যকে ন্যায্যতা দেয়।
এই নিবন্ধটি পরীক্ষা করে যে কীভাবে বায়োফার্মা কোম্পানিগুলির এই ধরনের পাইপলাইনগুলিকে মূল্য দেওয়া যায়, বিশেষভাবে ফার্মা কোম্পানিগুলির উপর ফোকাস করে (এবং এমন সংস্থাগুলি নয় যেগুলি ওষুধের বিকাশে ফোকাস করে না বরং অন্যান্য স্বাস্থ্যসেবা ডিভাইসগুলিতে)। আমরা শুরু করব কীভাবে বায়োটেক কোম্পানিগুলির মূল্যায়ন অন্যান্য সম্পদের মূল্যায়ন থেকে আলাদা। তারপর, আমরা ঝুঁকি-সামঞ্জস্যপূর্ণ NPV মূল্যায়ন পদ্ধতির উপর ফোকাস করব, এবং কয়েকটি প্রাসঙ্গিক বিষয়ের আলোচনার সাথে শেষ করব:(i) কীভাবে একজন একাধিক ওষুধ প্রার্থীর পোর্টফোলিও সম্পর্কে চিন্তা করতে পারে এবং (ii) কীভাবে মূল্য প্রভাবিত হতে পারে বিনিয়োগকারী বা অধিগ্রহণকারীর বৈশিষ্ট্য।
ওষুধের বিকাশ ব্যয়বহুল। একটি বিশিষ্ট গবেষণায় অনুমান করা হয়েছে যে একটি সফল ওষুধ তৈরির মোট খরচ (যা সাধারণত অনেক জড়িত ব্যর্থ প্রচেষ্টার) $2.5 বিলিয়ন ছাড়িয়ে গেছে। অন্যান্য গবেষণায় (নীচের সারণী দেখুন) মোট খরচ দেখায় প্রায় $1.4 বিলিয়ন। এই পরিসংখ্যানটি উপরের $2.5 বিলিয়ন অনুমানের চেয়ে কম কারণ পরবর্তীতে বিনিয়োগকৃত মূলধনের সুযোগ ব্যয়ের একটি অনুমানও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যেখানে পূর্ববর্তীটি শুধুমাত্র পকেটের বাইরের ব্যয়ের প্রতিনিধিত্ব করে৷
অতএব, ওষুধের বিকাশের জন্য প্রচুর পুঁজি প্রয়োজন। সহজ কথায় বলতে গেলে, একটি ওষুধ কোম্পানিকে বুটস্ট্র্যাপ করা প্রায় অসম্ভব এবং এইভাবে বিকাশ চক্রের সময় শুরুর পাশাপাশি বিভিন্ন পয়েন্টে বিনিয়োগকারীদের প্রয়োজন। এই বিনিয়োগকারীদের মধ্যে ভেঞ্চার ক্যাপিটালিস্ট (যেমন, ডোমেন, এইচসিভি, এমপিএম এবং আরও অনেকে), কৌশলগত বিনিয়োগকারী (অর্থাৎ, অন্যান্য ফার্মা কোম্পানি) এবং পাবলিক মার্কেট ইনভেস্টরও অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে (যে কারণে আমরা অনেক কোম্পানির সাথে এনবিআই)। বায়োটেকের জন্য তহবিল সংগ্রহ করা সহজে নিজেই একটি নিবন্ধ, কিন্তু বিনিয়োগকারী এবং প্রতিষ্ঠাতা/বায়োটেক এক্সিকিউটিভ উভয়কেই মূল্যায়নের দক্ষতা অর্জন করতে হবে—এমনকি অনুমোদিত হলেও, একটি বাজারজাতযোগ্য পণ্য ভবিষ্যতে অনেক বছর হতে পারে।
একটি সময়োপযোগী নোট:আপনি যদি এশিয়া থেকে এটি পড়ছেন, আপনি সম্ভবত জানেন যে হংকং স্টক এক্সচেঞ্জ সম্প্রতি বায়োটেক সংস্থাগুলিকে রাজস্ব বা লাভ ছাড়াই তালিকাভুক্ত করার অনুমতি দিয়েছে, যার মূল্যায়নের জন্য আমরা এই নিবন্ধে যা আলোচনা করব তা প্রয়োজন৷
বায়োটেক ফার্মগুলি আপনার স্ট্যান্ডার্ড উইজেট প্রস্তুতকারক নয় যা আপনি আপনার MBA এবং/অথবা CFA কোর্সে মূল্য দিতে শিখেছেন। শিল্পের জন্য নির্দিষ্ট কিছু অনন্য বৈশিষ্ট্য বোঝার জন্য পড়ুন।
যেমনটি আমরা ইতিমধ্যে উল্লেখ করেছি, অনেক বায়োটেক ফার্মের এখনও রাজস্ব নেই, লাভজনকতা বা নগদ প্রবাহের পরিমাপের কথাই ছেড়ে দিন। প্রকৃতপক্ষে, ওষুধের অনুমোদনের আগে নগদ প্রবাহ উল্লেখযোগ্যভাবে নেতিবাচক হবে। তার মানে EV/EBITDA বা P/E-এর মতো "স্ট্যান্ডার্ড" মূল্যায়ন মাল্টিপল কম প্রাসঙ্গিক। EV/বিনিয়োগ করা R&D এর মত কিছু বিকল্প গুণ রয়েছে, যা মূলত একটি খরচ-ভিত্তিক মূল্যায়ন। তুলনামূলক মূল্যায়ন পদ্ধতি হল আরেকটি জনপ্রিয় পদ্ধতি যা পাবলিক মার্কেট তুলনীয় বা তুলনাযোগ্য M&A লেনদেন ব্যবহার করে। এটি প্রায়শই প্রযোজ্য হয় না কারণ বেশিরভাগ বায়োটেক কোম্পানীগুলি আদর্শিক, এইভাবে সীমিত ব্যবহারের তুলনামূলক বিশ্লেষণ রেন্ডার করে। আমরা নীচে একটি বিকল্প মূল্যায়ন পদ্ধতি পর্যালোচনা করব৷
এমনকি আরও প্রতিষ্ঠিত বায়োটেক কোম্পানিগুলির জন্য, তাদের ঐতিহাসিক রাজস্ব সাধারণত যথেষ্ট ইডিওসিঙ্ক্রাটিক যে অনুমানগুলি এখনও অতীতের ইন্ট্রা-কোম্পানির অভিজ্ঞতা/ডেটা বা এমনকি অন্যান্য, তুলনীয় কোম্পানির অনুমানগুলির জন্য গাইড রেল হিসাবে নির্ভর করার পরিবর্তে স্ক্র্যাচ থেকে তৈরি করতে হবে। অন্য কথায়, অতীতের প্রবণতাগুলিকে এক্সট্রাপোলেট করার অনুমানগুলির জন্য সাধারণ পদ্ধতিটি প্রায় বাইরে। উদাহরণস্বরূপ, সুইস ফার্মাসিউটিক্যাল রিসার্চ কোম্পানি ইডোরসিয়ার বর্তমান পাইপলাইনের জন্য নীচে দেখুন এবং উভয় প্রক্রিয়ার পরিসর এবং বৈচিত্র্য নোট করুন (যে প্রক্রিয়ার মাধ্যমে ওষুধটি একটি ফার্মাকোলজিকাল প্রভাব তৈরি করে) এবং লক্ষ্য নির্দেশাবলী (একটি চিকিত্সার জন্য সেই ওষুধের ব্যবহার) নির্দিষ্ট রোগ)।
বায়োটেক কোম্পানিগুলিও শিল্পের জন্য অনন্য উন্নয়নের দীর্ঘ সময়ের মুখোমুখি হয়। ইনভেস্টিগেশনাল নিউ ড্রাগ (মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে IND) জমা দেওয়া থেকে বাজারে প্রবেশ, নিয়ন্ত্রক অনুমোদনের পরে একটি নতুন ওষুধের জন্য একটি সাধারণ সময়সীমা প্রায় আট বছর, যেমনটি নীচের গ্রাফিকটিতে চিত্রিত হয়েছে। এই আট বছরে, প্রক্রিয়াটি গবেষণা, পরীক্ষা এবং এফডিএ পর্যালোচনার কাঠামোগত পর্যায়গুলি অনুসরণ করে, যার মধ্যে যেকোনও সময় ওষুধটি ব্যর্থ হতে পারে।
সরলভাবে বলা হয়, একটি ওষুধ, শেষ পর্যন্ত, কার্যকরী বা চিকিত্সার ক্ষেত্রে নয়। এমনকি এটি কার্যকর হলেও, এটি নিয়ন্ত্রক সংস্থাগুলির দ্বারা অনুমোদিত হতে পারে বা নাও পেতে পারে। অনুমোদনের আগে, ওষুধগুলি একটি কাঠামোগত প্রক্রিয়ার মধ্য দিয়ে যায় (প্রি-ক্লিনিক্যাল এবং ক্লিনিকাল ট্রায়াল), যে কোনও সময়ে তারা ব্যর্থ হতে পারে—এবং একবার ব্যর্থ হলে, প্রক্রিয়াটি প্রায়ই অপরিবর্তনীয় হয়। এটি বেশিরভাগ অন্যান্য ব্যবসার থেকে একটি ভিন্ন ঝুঁকি প্রোফাইল প্রতিনিধিত্ব করে, যেখানে ফলাফল বিতরণ কম বাইনারি। সিলিকন ভ্যালিতে বলতে গেলে, একটি ব্যর্থ ওষুধকে "পিভট" করা সাধারণত খুব কঠিন। সত্য, প্রাথমিক পর্যায়ে, নন-বায়োটেক স্টার্টআপ, ব্যর্থতাও একটি সম্ভাব্য ফলাফল, কিন্তু যদি স্টার্টআপ ব্যর্থ না হয় তবে ফলাফলের একটি মোটামুটি বিস্তৃত বিতরণ রয়েছে:সেই নতুন মোবাইল অ্যাপ হাজার হাজার ডাউনলোড বা মিলিয়ন মিলিয়ন ডাউনলোড পেতে পারে , রাজস্ব, নগদ প্রবাহ, এবং মূল্যের উপর ফলস্বরূপ প্রভাব সহ। এবং, যখন নন-বায়োটেক স্টার্টআপগুলি সমস্যার সম্মুখীন হয়, তখন তারা বেঁচে থাকার জন্য প্রায় নিয়মিতভাবে তাদের ব্যবসার মডেলগুলি সামঞ্জস্য করে। স্ট্রিমিং পরিষেবা হওয়ার আগে যখন Netflix একটি DVD মেল-অর্ডার কোম্পানি ছিল, অথবা যখন ইনস্টাগ্রাম গেমিং এবং ফটো উপাদানগুলির সাথে একটি চেক-ইন অ্যাপ ছিল যা আজকের প্রভাবশালী ফটো অ্যাপে রূপান্তরিত হওয়ার আগে সেই স্মৃতিগুলিকে ফিরিয়ে দিন৷
ফলস্বরূপ, আমাদের মূল্যায়ন বিশ্লেষণে এই ভিন্ন ঝুঁকির প্রোফাইলটি প্রতিফলিত করতে হবে, যেমন একটি ডিসকাউন্টেড ক্যাশ ফ্লো (DCF) তৈরি করার সময় এবং উপযুক্ত ডিসকাউন্ট রেট বেছে নেওয়ার সময়। বিস্তৃতভাবে বলতে গেলে, এই বিষয়ে আমরা যেতে পারি দুটি উপায় আছে:
ঝুঁকি-সামঞ্জস্যপূর্ণ NPV-এ দুটি প্রধান উপাদান রয়েছে:প্রক্ষিপ্ত নগদ প্রবাহ এবং পরিস্থিতির সম্ভাব্যতা। আমরা প্রথমে পরিস্থিতিগুলির জন্য নগদ প্রবাহের প্রজেক্টিং এর সাথে যোগাযোগ করব, তারপর বিভিন্ন পরিস্থিতিতে সম্ভাব্যতা।
যেমনটি আমরা আগে উল্লেখ করেছি, ওষুধগুলি যথেষ্ট অনন্য যে আমাদের এই নগদ প্রবাহের অনুমানগুলি স্ক্র্যাচ থেকে তৈরি করতে হবে। আসুন প্রথমে একটি সাধারণ, স্টাইলাইজড নগদ প্রবাহের প্রোফাইল দেখি এবং তারপর প্রতিটি নগদ প্রবাহ ড্রাইভারের মধ্য দিয়ে যাই।
প্রাথমিক বছরগুলিতে, ওষুধের উপর গবেষণা ও উন্নয়ন ব্যয়ের কারণে শুধুমাত্র বহিঃপ্রবাহ রয়েছে। আবিষ্কার এবং প্রাক-ক্লিনিকাল পর্যায়গুলির পুনরাবৃত্তির সংখ্যা, প্রাক-ক্লিনিক্যাল এবং ক্লিনিকাল ট্রায়ালের সময় প্রয়োজনীয় পরীক্ষামূলক নকশা(গুলি) এবং আরও অনেক কিছুর উপর নির্ভর করে প্রতিটি ওষুধের জন্য এই খরচগুলি আলাদা হবে। এটি মূলত উপরের চার্টে বহিঃপ্রবাহ দেখানো বছরগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে৷
যখন ওষুধটি বাজারে পৌঁছেছে, তখন রাজস্ব (এবং লাভ) অনুমান অর্জনের জন্য আমাদের অনুমান করতে হবে এমন মূল চালকগুলি এখানে রয়েছে৷ মনে রাখবেন যে আমরা স্পষ্টতই এই কাঠামোটিকে আরও জটিল সাব-ড্রাইভারগুলিতে বিকাশ করতে পারি, তবে এই ওভারভিউ নিবন্ধে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ড্রাইভারগুলিতে ফোকাস করব। নিম্নলিখিত বিভাগে, রাজস্ব অনুমান করার জন্য, আমরা মোটামুটিভাবে আর্থার কুকের বই ফরকাস্টিং ফর দ্য ফার্মাসিউটিক্যাল ইন্ডাস্ট্রিতে দেওয়া ধাপগুলি অনুসরণ করব (আমরা ধূসর বাক্সে দেখানো কিছু ড্রাইভার ব্যবহার করব):
একটি ওষুধের সম্ভাব্য গ্রাহকের সংখ্যা হল টার্গেট অবস্থায় ভুগছেন এমন লোকেদের একটি উপসেট—আমরা একটি ফানেলে ফিল্টারগুলির একটি সিরিজের মধ্য দিয়ে একটি মোটামুটি অনুমানে পৌঁছাই, আবার মোটামুটিভাবে আর্থার কুককে অনুসরণ করে:
মূল্য নির্ধারণ করা গুরুত্বপূর্ণ এবং অন্যান্য বিষয়ের মধ্যে নির্ভর করবে, থেরাপিতে তার R&D বিনিয়োগের পাশাপাশি থেরাপির মূল্য বনাম প্রতিযোগী চিকিত্সা বিকল্পগুলির উপর (যদি থাকে) ফার্মা কোম্পানির পর্যাপ্ত রিটার্ন করার প্রয়োজনীয়তার উপর।
এমনকি বিদ্যমান ওষুধের জন্যও, নির্ভরযোগ্য মূল্যের তথ্য পাওয়া কুখ্যাতভাবে কঠিন, কিন্তু আপনি Drugbank-এর মতো ওয়েবসাইট বা অনেক অর্থপ্রদানকারী ডেটা প্রদানকারীর কাছ থেকে কিছু তথ্য পেতে পারেন। মনে রাখবেন যে তালিকা মূল্যের মধ্যে সাধারণত একটি উল্লেখযোগ্য পার্থক্য রয়েছে৷ ফার্মা কোম্পানি, পিবিএম সহ স্টেকহোল্ডারদের মধ্যে (প্রচুরভাবে অ-সর্বজনীন) আলোচনার ফলস্বরূপ একটি ওষুধের এবং প্রদত্ত গড় প্রকৃত মূল্য (উদাহরণস্বরূপ, এই কনফারেন্স প্যানেলের একজন সদস্যের দ্বারা 45% ডিসকাউন্ট-পরবর্তী গড় ছাড়) বীমাকারী, এবং CMS. প্রদত্ত প্রকৃত গড় মূল্য খুঁজে বের করার চেষ্টা করা কিছুটা বিমানে হাঁটা এবং গড় যাত্রী তার ভাড়ার জন্য কত টাকা দিয়েছে তা খুঁজে বের করার চেষ্টা করার মতো—এবং অফিসিয়াল, পূর্ণ-ভাড়া মূল্য জানা সত্যিই আপনাকে খুব একটা সাহায্য করে না!
ওষুধের মূল্য নির্ধারণের ম্যাক্রো অ্যাঙ্গেলকে সম্ভাব্য ফ্যাক্টর হিসেবে উল্লেখ না করা আমার অনুপস্থিতি হবে, বিশেষ করে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে ওষুধের মূল্য নির্ধারণের উপর আপাতদৃষ্টিতে স্থায়ী রাজনৈতিক বিতর্ক- স্পষ্টতই, বিনিয়োগকারীদের এবং বায়োটেক এক্সিকিউটিভদের এখানে উন্নয়নের উপর নজর রাখতে হবে।
ওষুধের জন্য স্থূল মার্জিন সাধারণত খুব বেশি হয় - শত শত ফার্মা/বায়োটেক কোম্পানির একটি স্টার্ন স্কুল অধ্যয়ন তাদের গড় হিসাবে এবং সমগ্র কোম্পানির জন্য নিম্ন সত্তর দশকে রাখে। ব্যক্তিগতভাবে, যদিও, গ্রস মার্জিন 90% পর্যন্ত হতে পারে। একই স্টার্ন অধ্যয়ন দেখায় যে গড় বিক্রয়, সাধারণ এবং প্রশাসনিক (SG&A) ব্যয় রাজস্বের প্রায় 26-28% কিন্তু, অবশ্যই, SG&A-এ "G&A" অংশও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যার মধ্যে অনেক অ-বিক্রয় এবং বিপণন ব্যয়ও রয়েছে। এই পরিসংখ্যান সারণীটি কিছু বড় ফার্মা কোম্পানির জন্য বিশুদ্ধ বিপণন ব্যয় দেখায় যা রাজস্বের শতাংশ হিসাবে নিম্ন থেকে বিশের দশকের মধ্যে। যাইহোক, এগুলি সমগ্র, বড়, বৈচিত্র্যময় ফার্মা কোম্পানিগুলির গড় সংখ্যা। এই নিবন্ধটি নির্দেশ করে যে, যে কোনো নির্দিষ্ট ওষুধের জন্য, বিপণন ব্যয়ের পরিসর বিস্তৃত হতে পারে এবং অনেকগুলি কারণের উপর নির্ভর করে, যেমন ওষুধটি কতটা প্রতিযোগিতার সম্মুখীন হয়।
রাজস্ব/নগদ প্রবাহ বক্ররেখার আকৃতি প্রায়শই চিত্র XYZ-এ উপরের স্টাইলাইজডকে অনুসরণ করবে। র্যাম্প-আপ বিভিন্ন অঞ্চলে নিয়ন্ত্রক অনুমোদন, উত্পাদন বাস্তবায়ন এবং বিপণন কৌশল বাস্তবায়নের মতো বিষয়গুলির উপর নির্ভর করতে পারে। র্যাম্প-ডাউন প্রভাবিত হতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, প্রতিযোগী ব্র্যান্ডেড থেরাপি বিকল্পগুলির উত্থানের দ্বারা৷
মনে রাখবেন যে উপরের স্টাইলাইজড বক্ররেখার শেষে আয় শূন্যে চলে যাচ্ছে। এটি পেটেন্ট মেয়াদ শেষ হওয়ার প্রভাব এবং জেনেরিক ওষুধের পরবর্তী প্রতিযোগিতার কারণে। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে, আদর্শ পেটেন্ট সুরক্ষা সময়কাল বিশ বছর। যাইহোক, মনে রাখবেন যে নতুন ওষুধগুলি সাধারণত প্রক্রিয়ার প্রথম দিকে পেটেন্ট করা হয়- বলুন, প্রাক-ক্লিনিকাল পর্বে পশু পরীক্ষার সময়, যখন ওষুধটি আসলে বাজারে পৌঁছানো পর্যন্ত এটি সাধারণত 8-10 বছর সময় নেয়, যাতে প্রকৃত "সুরক্ষিত" রাজস্ব পর্ব মাত্র 10 বছর দীর্ঘ হতে পারে। পেটেন্টের মেয়াদ শেষ হওয়ার পরে, ওষুধের দামের অবনতি সাধারণত দ্রুত এবং উল্লেখযোগ্য হয়:
কিছু সম্ভাব্য উপশমকারী কারণ রয়েছে যে কেউ উল্লেখ করতে পারে:
তবুও, ওষুধের জন্য নগদ প্রবাহ অনুমান প্রায়ই পেটেন্ট মেয়াদ শেষ হওয়ার পরে কোনো নগদ প্রবাহ (এবং তাই টার্মিনাল মান) অনুমান করে না।
নগদ প্রবাহের অনুমানগুলির বিষয়ে, একজনকে সাধারণ রাজস্ব/নগদ প্রবাহ বক্ররেখার যে কোনও সম্ভাব্য সমন্বয়ের কথাও মাথায় রাখতে হবে, যার মধ্যে আমি কেবল দুটি বিশিষ্ট উদাহরণ উল্লেখ করব৷
কি হবে যদি থেরাপি প্রার্থী একটি অবস্থাকে সম্পূর্ণরূপে নিরাময় করার প্রস্তাব না করে চিকিত্সা বা এটিকে পুনরাবৃত্তি করে প্রশাসনের মাধ্যমে পরিচালনা করে (যা আমরা উপরে স্পষ্টভাবে অনুমান করি)? বিশেষ করে প্রথম অনুমোদিত জিন থেরাপির আবির্ভাবের সাথে, এটি এখন একটি ক্রমবর্ধমান প্রাসঙ্গিক সম্ভাবনা। এটি আমাদের নগদ প্রবাহ অনুমানগুলির জন্য কিছু আকর্ষণীয় ফলাফল উপস্থাপন করে, যেমনটি নীচে বর্ণিত হয়েছে:
এখন যেহেতু আমরা নগদ প্রবাহের অনুমানগুলির বিবেচনাগুলি পর্যালোচনা করেছি, আসুন আমরা সম্ভাব্যতার দিকে এগিয়ে যাই যা আমরা এই নগদ প্রবাহকে ওজন করতে ব্যবহার করব৷
সুতরাং, একজন ড্রাগ প্রার্থীর জন্য সাফল্যের কী সম্ভাবনা অনুমান করা উচিত? একটি সাধারণ নীতি হিসাবে, আমাদের "ভাল বায়েসিয়ান" হওয়া উচিত, সাফল্যের একটি বুদ্ধিমান বেস রেট দিয়ে শুরু করে এবং তারপরে নতুন প্রমাণের জন্য ক্রমাগত সমন্বয় করা।
নীচের সারণী, বিষয়ের উপর বিভিন্ন অধ্যয়নের সংমিশ্রণ, প্রতিটি পর্যায়ের আনুমানিক সাফল্যের সম্ভাবনা দেখায়, ক্লিনিকাল থেকে শুরু করে, ড্রাগ ডেভেলপমেন্ট প্রক্রিয়ায় (উপরের সারি) পাশাপাশি ওষুধের অনুমোদন পাওয়ার ক্রমবর্ধমান সম্ভাবনা (নিম্ন সারি— সুতরাং, উদাহরণস্বরূপ, প্রথম পর্যায় পেরিয়ে যাওয়ার সম্ভাবনা প্রায় 65%, কিন্তু প্রথম ধাপের শুরু থেকে এটিকে অনুমোদিত ওষুধে পরিণত করার সামগ্রিক সম্ভাবনা হল 90% × 65% × 40 × 65% =15% , নিম্ন সারিতে দেখানো হয়েছে)। মনে রাখবেন যে এনডিএ নতুন ওষুধ প্রয়োগের জন্য বোঝায় এবং শতাংশগুলি এনডিএ সফল হওয়াকে নির্দেশ করে৷
অবশ্যই, এইগুলি হল সবচেয়ে সাধারণ বেস রেট যা আমরা ব্যবহার করতে পারি এবং আমাদের উচিত এবং ওষুধ প্রার্থীর থেরাপিউটিক এলাকা বা নতুনত্ব বিবেচনা করে বাড়ানো উচিত, যেমনটি ব্যাঙ্ক অফ আমেরিকা মেরিল লিঞ্চের নিম্নলিখিত গ্রাফগুলিতে দেখানো হয়েছে:
বেস রেটে আরও সম্ভাব্য সামঞ্জস্য রয়েছে যা একজনের সাথে আসতে পারে, এমনকি ওষুধের সাথেই কিছু করার নেই, যেমন ওষুধের অনুমোদন পাওয়ার ক্ষেত্রে কোম্পানির ট্র্যাক রেকর্ড (এর R&D এবং নিয়ন্ত্রক দল)।
যখনই প্রাসঙ্গিক প্রমাণ পাওয়া যায় তখন একজনকে বেস রেটের সাথে সামঞ্জস্য করতে হবে। সবচেয়ে সুস্পষ্ট উদাহরণ হল একটি ক্লিনিকাল ট্রায়াল পর্যায় অতিক্রম করা এবং উপরের একটির মতো টেবিলগুলি ইতিমধ্যেই নতুন, সামঞ্জস্যপূর্ণ সম্ভাব্যতা প্রদান করে (কিন্তু, সৌভাগ্যবশত আমাদের জন্য, বেইস গণনাটি টেবিল নম্বরের সাথে মেলে, যেমন, প্রথম ধাপে উত্তীর্ণ হওয়ার জন্য:15% × 100% / 65% =23% ) অনেক কম তুচ্ছ সমন্বয় আছে; উদাহরণস্বরূপ, একটি প্রতিযোগীর একটি ওষুধ কল্পনা করুন, সম্ভবত একই পথকে লক্ষ্য করে, একটি ক্লিনিকাল ট্রায়ালে সমস্যায় পড়ে৷
যদিও বেস রেটগুলি সহায়ক, শুধুমাত্র দুটি পরিস্থিতি (সফল/ব্যর্থ) ধরে নেওয়া প্রায়শই খুব সরল। যদি আমাদের কোন মাদক প্রার্থী প্রথম ধাপে প্রবেশ করে, আমরা অন্তত এর মুখোমুখি হই নীচের দৃশ্যকল্পের গাছে চিত্রিত দৃশ্যকল্প - স্পষ্টতই আরও অনেক ফলাফল রয়েছে যা এই গাছে ধরা পড়েনি৷ নোট করুন যে ইউএস ডলারের পরিমাণ লক্ষ লক্ষ এবং প্রতিনিধিত্ব করে, প্রতিটি নোডে, প্রত্যাশিত NPV। আপনি লক্ষ্য করবেন যে এখানে সাফল্যের সম্ভাবনাগুলি উপরের আমাদের সংক্ষিপ্ত সারণীর সাথে মেলে না, এটি ব্যাখ্যা করে যে এখানে বিভিন্ন ধরণের অনুমান রয়েছে৷
প্রথমত, মনে রাখবেন যে যখন একটি ওষুধ ব্যর্থ হয় তখন এটি স্পষ্টতই গুরুত্বপূর্ণ - পরবর্তীতে, R&D এর জন্য আরও বেশি অর্থ ব্যয় করা হবে। অন্য কথায়, এটি (আক্ষরিক অর্থে) সেই সিলিকন ভ্যালি মন্ত্রটি গ্রহণ করতে অর্থ প্রদান করে:"দ্রুত ব্যর্থ হন, প্রায়শই ব্যর্থ হন।" এটি এমন একটি সেক্টরের প্রেক্ষাপটে প্রাসঙ্গিক যেটি R&D ব্যয়ের উপর ROI হ্রাস পেয়েছে (যেমন, 2010 সালে 10.1% থেকে 2016 সালে 3.7% থেকে 12টি নেতৃস্থানীয় বায়োফার্মা কোম্পানির একটি Deloitte গবেষণায়)। কীভাবে একজন কার্যকরভাবে দ্রুত ব্যর্থ হয় এবং প্রায়শই নিজেই একটি নিবন্ধ হয়ে যায়—বিগ ডেটা কীভাবে এই সমস্যাটির সমাধান করতে পারে সে সম্পর্কে এই শীর্ষ নিবন্ধটি দেখুন৷
দ্বিতীয়ত, এই দৃশ্যকল্পটি এনডিএ অনুমোদনের পর বন্ধ করে দেয়, কিন্তু কেউ অনুমানযোগ্যভাবে অনুমোদন-পরবর্তী পরিস্থিতি তৈরি করতে পারে-অর্থাৎ, রাজস্ব-পর্যায়ও। যাইহোক, সেই পর্বে ফলাফল বন্টন আশা করা যায় আরো একটানা থাকবে যাতে কেউ প্রায়শই প্রত্যাশিত মান ব্যবহার করে একটি দৃশ্যের সাথে সহজভাবে কাজ করতে পারে।
একবার আমরা পরিস্থিতি এবং তাদের নিজ নিজ নগদ প্রবাহ এবং সম্ভাব্যতা তৈরি করে ফেললে, আমাদের বর্তমানের নগদ প্রবাহকে ছাড় দিতে হবে। একদিকে, আমাদের মনে রাখতে হবে যে আমরা ইতিমধ্যে পরিস্থিতিগুলির মাধ্যমে কিছু অনিশ্চয়তা/ঝুঁকি ধরে ফেলেছি, তাই আমাদের অত্যধিক উচ্চ (ভেঞ্চার ক্যাপিটাল পদ্ধতি শৈলী) ছাড়ের হার ব্যবহার করা উচিত নয়। অন্যদিকে, আমরা যত আগের পর্যায়ে আছি, তত বেশি অবশিষ্ট ঝুঁকি (পরিস্থিতির মাধ্যমে ক্যাপচার করা হয়নি) আছে, উচ্চ ছাড়ের হারকে ন্যায্যতা দেয়। বায়োটেক কোম্পানীর মেয়াদপূর্তির বিভিন্ন পর্যায়ে ডিসকাউন্ট হারের কিছু উদাহরণ এখানে দেওয়া হল:
এই ঝুঁকি-সামঞ্জস্যপূর্ণ NPV সঠিকভাবে ব্যাখ্যা করা গুরুত্বপূর্ণ:এটি একটি প্রত্যাশিত মান, একটি অন্তর্নিহিত ফলাফল বন্টনকে মুখোশ করে যা বাইনারি (যেমন, পাইপলাইনে এক ধাপ III ড্রাগ সহ একটি কোম্পানি) বা আরও জটিল হতে পারে। একটি কোম্পানির ক্ষেত্রে যার উন্নয়নের পাইপলাইনে একাধিক ওষুধ রয়েছে—যা আমাদের পরবর্তী বিষয়ে নিয়ে আসে:একাধিক ওষুধ প্রার্থীকে কীভাবে পরিচালনা করা যায়।
এক-ড্রাগ পাইপলাইন বিভিন্ন ওষুধের সাথে একটি থেকে কীভাবে আলাদা হতে পারে তা বোঝার জন্য আসুন একটি উদাহরণ ব্যবহার করি। বায়োটেক ইনভেস্টমেন্ট কনফারেন্সে যাওয়ার পথে, একজন স্ট্রিট হাস্টলার আপনাকে ধরে ফেলে এবং আপনাকে একটি কয়েন ফ্লিপ গেম অফার করে:হেডস আপনি $100 জিতেছেন; লেজ আপনি কিছুই পাবেন না - আপনি খেলার জন্য কত দিতে হবে? তারপরে, অন্য রাস্তার হাস্টলার আসে এবং আপনাকে একটি সামান্য ভিন্ন গেম অফার করে:সে দশবার কয়েনটি ফ্লিপ করবে এবং প্রতিবার মাথা উঠলে আপনি $10 জিতবেন—এই ক্ষেত্রে খেলতে আপনি কত টাকা দেবেন? আসুন সম্ভাব্য ফলাফল বন্টনগুলি পরীক্ষা করি—গাণিতিকভাবে বলতে গেলে, বাম দিকে একটি বার্নৌলি বিতরণ এবং ডানদিকে একটি দ্বিপদী বিতরণ:
উভয় খেলায় আপনার প্রত্যাশিত জয় আসলে $50; however, you can easily see and intuitively understand that the 1-coin flip game is “riskier.” In order to quantify this risk, we can look at the standard deviation of your winnings—$50 for the 1-coin flip game and approximately $16 for the 10 coin-flip game. Therefore, if you were forced to play and pay the “fair” price of $50, most people would pick the second game—its risk-adjusted return is superior to the first game’s, a point to which we will return below.
Of course, by now you have understood that we can substitute “coin flip” with (e.g.) “phase III drug” and set the probability to the appropriate one, in that case, say 65% as per the table above (ignoring the subsequent NDA stage)—a coin that is biased in our favor! The one coin flip case would be a company with only one such phase III drug in its pipeline, whereas the ten coin flip case may be one company with ten phase III drugs, or (from, e.g., a biotech investor’s point of view) several companies with a total of ten phase III drugs in their pipelines (each single company may have as few as just one pipeline drug).
Even if we just stick to a simple fail/success binary outcome, you can see that the number of potential outcomes scales exponentially with the number of drugs (n), specifically:2 n . Once we add in all necessary intermediate scenarios, as per the discussion above, things can get unwieldy quickly and too cumbersome to calculate by hand or on a spreadsheet. My choice would be to run a Monte Carlo simulation in an appropriate computing environment—not Excel!—e.g., R. The simulation essentially “flips coins” (respecting the input probabilities the user provides) at every outcome node and runs a large number of trials, eventually covering/providing a meaningful sample of outcomes that could happen in the real world. The Monte Carlo simulation hence outputs a distribution of outcomes (specifically, NPVs) on which you can then calculate statistics like the mean and standard deviation.
One caveat:The probabilities of success for several drugs may not be statistically independent of each other—e.g., imagine a company that has two (or even more) drugs that use the same innovative therapeutic approach, focusing on different conditions. In that case, the math becomes more complex and goes beyond the scope of this overview article.
So, in the line of comparing the coin flip games at the beginning of this section, how can one compare (in a quantified way) pipelines with several drugs against each other? This also goes beyond the scope of this article, but suffice to say we can borrow metrics from finance that are designed to adjust returns for risk—e.g., the Shape ratio or Sortino ratio. In general, though, one takeaway from this section should be that multiple drugs (especially if independent of each other) de-risk the drug portfolio, which is also the reason why a one-drug, pre-clinical biotech startup may have to offer 100%+ expected IRRs to its venture investor, whereas that same venture fund, benefiting from diversification, may get away with offering 20-30% IRRs to its investors.
Does this mean every biotech company should try to have several candidate drugs? Not necessarily. This is a complex question that depends, inter alia, on things like the company’s scientific, management, and financial capacity. If you have the world’s best team to work on a specific therapeutic approach, you can intuitively see that forcing that team to diversify into other areas may be distracting and therefore possibly even increase risk. If a biotech company wants to de-risk, there are, of course, also other ways—notably, via partnerships whereby, e.g., the company gives up some upside (revenue share) in exchange for limiting downside (sharing R&D and/or eventual marketing cost). In such a partnership, a biotech company’s drug may also help to de-risk the other company’s overall pipeline, which brings us to final discussion.
There is standalone value (the subject of this article up to this point) and then there is the value of a company to somebody else (like a partner, investor, or acquirer), which takes into account factors such as:
As a finance professional and enthusiastic hobby biologist who loves to read biology books and take open online medicine courses, I am inclined to close on the following note:I hope that while the scientific work is the most important value driver of a biotech company, there is room for savvy financial experts to add value, such as tasks like conceiving and negotiating partnerships that increase risk-adjusted returns and hence value to all sides. As prominent biotech investor Stephen Diggle noted in a recent Bloomberg article:“Bringing financial expertise to fledgling biotech companies helps create value because management consists mostly of scientists who focus on research and development.” Of course, if the financial expert has some domain expertise and is passionate about the science, all the better!