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两年内融资金额暴涨10倍,医疗云公司TetraScience做对了什么?【海外案例】

作者: 徐才添 2021-05-16 08:00
TetraScience
https://www.tetrascience.com/
企业数据由 动脉橙 提供支持
云数据管理平台研发商 | B轮 | 被并购
美国-马萨诸塞州
2021-12-14
Elemental Machines
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随着生命科学的日新月异,最近几年,大数据、大健康已经和我们的生活息息相关。大健康和大数据的密切合作,使医疗从业者不仅能提高医疗服务质量,同时还可以降低医疗成本。各大科技巨头公司(包括IBM,Google,Oracle),对大数据和大健康的合作前景倍感期待,希望通过产业升级来创造更多市场价值。


2021年4月15日,生命科学云计算公司TetraScience宣布已完成8000万美元B轮融资,本轮融资由Insight Partners和Alkeon Capital共同领投。从两年前的总融资额813万,到现在的总融资额9913万,两年时间,总融资额涨了10多倍。


这是一家怎样的公司?它又有什么传奇的经历?让我们来了解一下。


TetraScience的涅槃重生和创始人的初心


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Patrick Grady董事长兼首席执行官(左)

Spin Wang创始人,总裁兼首席技术官(中)

Sal Savo博士,联合创始人(右)

(图源:TetraScience官网)


Spin Wang与Sal Savo共同创立了最初的TetraScience,探索怎样把研究人员的第一手经验转变为有价值的科学数据。随着分布式科学研究模型的不断发展,生命科学的研发愈发以庞大的数据为驱动力,这样庞大的数据量加大了人工整理数据的难度。


然而早期的TetraScience错误地专注于“市场噪音”而不是“客户信号”。在2019年春季,Patrick Grady担任首席执行官,开始全力研发数据云。然而,该公司因为整体上缺乏重点而面临亏损,并且耗尽了资金,失去了投资者和债权人的信心。在没有明确的财务支持,资产负债表迅速恶化以及客户和员工流失的情况下,该公司将不得不面临倒闭或者做到成功而艰难的转型。


剩下的两个原始创始人Spin和Savo与Patrick进行了深入的探讨,探讨如何将生命科学研究与开发(R&D)数据云相结合。当时他们仅有三种选择——让TetraScience关闭并重新开始;对TetraScience进行资本重组并重新建立;或在Tetra 1.0的公司规定和资本结构中重新构建Tetra 2.0。尽管第三种方法最难执行(即,从一张白纸开始总是比较容易的),但他们认为对于所有热爱公司的人来说,这样做才是正确的。


在2019年5月,Patrick Grady与Spin Wang合作,从头开始设计和重建公司。Patrick为TetraScience制订了新规划,与创始人Spin共同探讨并开发了Tetra R&D数据云。到2020年末,TetraScience的客户就增长到了70多家,其中包括了全球40家顶级制药公司中的12家。


Savo负责实验室监控应用程序的产品设计。在创立TetraScience之前,Savo曾在学术界花费了8年的时间建立用于远程监控实验的解决方案。他在意大利那不勒斯大学获得了超材料专业的博士学位,并在哈佛大学成为了博士后。


Spin在2019年成为了TetraScience的首席技术官。Spin毕业于康奈尔大学,获得应用物理和电气工程学士学位,并拥有MIT电气工程和计算机科学硕士学位。在麻省理工学院期间,Spin被授予洛克希德·马丁奖学金。在2019年和2020年期间,Spin担任全球非营利组织Pistoia Alliance的董事会成员,该组织致力于通过合作,降低生命科学和医疗保健研发创新的难度。


Patrick是云平台和应用程序、商业和数据网络、企业对企业(B2B)和金融科技领域备受推崇的首席执行官,被公认为B2B市场的CEO和创新者之一。Patrick还获得了2006年“快速公司奖”(Fast Company),该奖项一般授予世界前50名“改变我们的生活和工作方式”的员工。而那年该奖项获得者还包括比尔·盖茨和第42任美国总统比尔·克林顿。


Patrick帮助开拓了多项技术-包括万维网(Web)服务,面向服务的体系结构(SOA)和软件即服务(SaaS),现在这些技术已经产生了1000亿美元的B2B云市场。他还在商业化虚拟助手/人工智能技术方面发挥了关键作用,如今虚拟助手/人工智能技术已在Siri,Alexa和Google Assistant等消费类应用程序中广泛使用。


传统数据集成方案  VS TetraScience数据集成方案


Spin说,制药行业有四种总体趋势,促使企业重新思考研发问题。第一,制药公司越来越多地将实验数据作为核心知识产权(IP)对待。这些实验数据包括设计参数、元数据、原始数据、分析结果和许多以前忽略的数据集。第二,数据流的自动化:机器人已经实现了物理级的自动化,现在数字工具正在实现与数据级的自动化。第三,对云进行积极重组,以获得更大的灵活性。第四,制药公司正在使用人工智能(AI)和机器学习(ML)来预测他们的实验规模,以帮助他们减少实验次数。


与其他行业相比,生命科学的研发异常复杂。在进行临床试验之前,典型的工作流程可能包括二十多个不同的步骤。例如,假设的产生,疾病的病理生理学,分析方法的选择,验证方法的设计,安全性的筛选等等。每个步骤还涉及多个子步骤和工作流程。


在生命科学研究与开发的相关领域具有难以置信的多维性,需要大量的资源和时间。当多个部门和团队在整个药物研发过程中进行协作时,事情也变得更加复杂。


并且,不同的分析工作需要使用不同的工具才能产生不同的结果,而大多数仪器制造商和信息学供应商会将制药公司锁定在特定的数据系统中。


制药公司在孤立的数据系统之间建立了点对点、手动而易碎的连接方式,这种连接方式的缺点是高度不一致的体系结构、高昂的维护成本、极其复杂的更改流程。


由于存在众多异构且不兼容的数据孤岛,制药公司遇到了巨大的瓶颈,无法将实验数据和研发数据保存在可访问的集中式数据库中。此外,制药公司需要确保数据的一致性,统一性,标签化以及可在任何其他操作系统中使用的通用性。


而Tetra R&D数据云集中了来自仪器、实验室系统和实验室合作伙伴的研发数据,拥有收集、标准化、分析和与任何其他操作系统共享数据的先进能力。通过减轻数据管理的负担,Tetra R&D数据云能够帮助科学家加快开发速度,降低研发成本,使生命科学研究与数据开发具备了可操作性和可访问性。


Tetra R&D数据云可以自动记录所有入站数据采集,并应用元数据标记来简化遵从性和可跟踪性;还能自动检测数据源的变化和添加,并将它们上传到云端,使科学家能够专注于他们的实验,而不是数据的捕获和传输。


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数据收集示意图 图源:TetraScience官网


Tetra R&D数据云自动将研发数据统一到与供应商无关的开放数据格式;自动为来自大数据工具(如Elasticearch、Python/R、SPark、Presto、Pandas、Streamlight)的查询准备数据;自动将IDS文件转换为您所选择的其他格式,例如把数字集群通信系统(Tetra)文件转换器应用程序中的异种格式转换为数据格式。

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数据的输入与输出 图源:TetraScience官网


使用TetraScience与顶级商业智能、分析、可视化和人工智能/机械学习的软件(如Tableau、TIBCO SpotFire、PowerBI、Streamlight等)的集成,可以实现数据的可视化。


Spin说,与亚马逊网络服务公司(AWS)的合作使我们能够专注于数据本身,而不是花费所有精力构建和维护本地数据中心。我们对这个行业的独特 成果是创建了数据模型,数据管道,数据集成和数据应用程序。这使R&D数据团队专注于提高数据的流动性,并使其能够创造更大的价值。


“Tetra 2.0”的成立与融资情况


2021年4月15日,生命科学云技术公司TetraScience宣布已完成8000万美元B轮融资,本轮融资由Insight Partners和Alkeon Capital共同领投。


自2019年5月,“Tetra 2.0”的面世以来,TetraScience成为了有史以来增长最快的云初创企业。TetraScience的年度经常性收入、客户获取成本、结余和扩张速度以及资本效率指标都是一流的。


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TetraScience的历史融资情况 (数据来源:Crunchbase)


目前,TetraScience作为异军突起的云技术公司,已为80多家制药和生物技术公司提供了数据集成方案。


国内云技术发展现状


中国医疗云行业发展分析与展望白皮书显示,2015年至今,云计算始终保持30%左右的同比增速,规模呈现快速增长趋势。云计算的主要用户集中在互联网、交通物流、金融领域,这三个领域规模占比分别达到60.3%,7.8%和6.2%,其他行业稍显落后,如医疗规模占比仅为3.1%。


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2018年云计算产业行业结构 图源:中国医疗云行业发展分析与展望白皮书


2019年、2020年,医疗云建设需求不断得到释放。经过三年的孕育,医疗云逐渐被行业所认可,政府与医院建设需求预计将逐步释放。2020年在疫情刺激之下,互联网医疗得到极大发展,二级及以上医院都有部署互联网医疗平台的需求,这为医疗云落地提供了另一大落地场景。


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中国医疗云发展大事记 图源:中国医疗云行业发展分析与展望白皮书


从客户层面来看,医疗云可应用于医疗机构、医药企业、政府机构和科研机构。医疗机构的医疗云应用包含数字医院云、医疗影像云、远程医疗;医药企业的医疗云应用包含健康管理云、智能硬件、医疗流通;政府机构的医疗云应用包含医联体、区域医疗云、分级诊疗;科研机构的医疗云应用包含基因大数据、科研管理和课题管理。


华为云医药云解决方案以“合规+医药AI”为基础,贯穿医药研发到配送的全流程,聚焦场景化方案助力医药行业转型升级。


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华为云解决方案 图源:华为云官网


根据中国医疗云行业发展分析与展望白皮书的数据显示,2018年全球医疗云达到了200亿美元规模。未来5~6年,还将保持15.7%复合增长率,到2025年将达到550亿美元。其中,2018年美国规模是85亿美元,全球占比42.5%。


而我国医疗云市场规模占比较小,但增速较高且未来几年将保持上升趋势。中国云计算2018年市场规模突破千亿,医疗作为垂直行业在云计算市场中占比较低,2018年规模为36亿元,仅占3.1%。增速方面,医疗云2018年同比增速为34%,未来几年将保持上升趋势。此外,随着行业壁垒逐步打破,在政策等利好下,预计未来我国医疗云将达到百亿甚至千亿的一个规模。

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注:文中如果涉及企业数据,均由受访者向分析师提供并确认。
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徐才添

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