Một startup công nghệ sinh học tại Mỹ đang theo đuổi một mô hình kinh doanh khác thường: kết hợp AI với mô da người còn sống để tìm kiếm các hoạt chất mới cho ngành mỹ phẩm và chăm sóc da.
Đó là Outer Biosciences, startup thành lập năm 2022 bởi Michael Polansky, Kyung-Jin Jang, Chris Hinojosa và Stanley King. Công ty đã huy động khoảng 23 triệu USD và hiện có 19 nhân viên.
Michael Polansky, CEO của Outer Biosciences, đồng thời là bạn đời và đối tác kinh doanh của ca sĩ Lady Gaga. Tuy nhiên, công việc chính của ông hiện nằm ở một lĩnh vực hoàn toàn khác: xây dựng một nền tảng giúp các công ty mỹ phẩm và dược phẩm tìm ra những hợp chất có tác dụng trên da nhanh hơn.
Biến mô da người thành phòng thí nghiệm
Ý tưởng của Outer Biosciences xuất phát từ một vấn đề lâu nay trong nghiên cứu sinh học: các mô hình thử nghiệm hiện có không phải lúc nào cũng phản ánh chính xác những gì xảy ra trong cơ thể người.
Các nhà nghiên cứu sử dụng nhiều phương pháp, từ động vật thí nghiệm, tế bào nuôi cấy đến các mô hình cơ quan được tạo ra trong phòng thí nghiệm. Những phương pháp này đều hữu ích, nhưng có giới hạn nhất định.
Outer Biosciences chọn một hướng khác: sử dụng chính mô da người.
Công ty thu thập những phần da vốn sẽ bị loại bỏ sau các ca phẫu thuật, chủ yếu là phẫu thuật thẩm mỹ, thông qua các ngân hàng mô và tổ chức cung cấp mô có quy trình hiến tặng được kiểm soát. Thách thức nằm ở chỗ mô người thường nhanh chóng “chết” sau khi được lấy khỏi cơ thể.
Outer Biosciences đã phát triển một hệ thống cung cấp chất dinh dưỡng và loại bỏ chất thải để duy trì mô da sống bên ngoài cơ thể trong khoảng một tháng, theo Polansky. Đây là khoảng thời gian dài hơn đáng kể so với các phương pháp thông thường, vốn thường chỉ duy trì mô trong vài ngày.
Khoảng thời gian bổ sung này rất quan trọng đối với nghiên cứu chăm sóc da. Một số thay đổi trên da không diễn ra ngay lập tức mà cần nhiều tuần, chẳng hạn quá trình tái cấu trúc collagen, thay đổi sắc tố hoặc phục hồi hàng rào bảo vệ da. Vì vậy, thay vì chỉ quan sát tác động của một chất trong vài ngày, các nhà nghiên cứu có thể theo dõi mô da trong thời gian dài hơn.
Chẳng hạn, họ có thể sử dụng tia UVB để gây tổn thương trên mô da sống rồi theo dõi phản ứng của mô trong những tuần tiếp theo, từ phản ứng viêm đến quá trình phục hồi.
Theo Polansky, mục tiêu không phải là “chữa lành” mô trong phòng thí nghiệm mà là quan sát chính xác điều gì xảy ra với da theo thời gian.
AI tạo ra vòng lặp khám phá
Tuy nhiên, mô người chưa phải phần quan trọng nhất trong mô hình kinh doanh của Outer Biosciences. Giá trị mà startup muốn xây dựng nằm ở sự kết hợp giữa mô người sống, thí nghiệm và AI.
Quy trình này tạo ra một vòng phản hồi liên tục: AI xác định các hợp chất tiềm năng, mô người sống được dùng để kiểm chứng, kết quả thu được lại trở thành dữ liệu đầu vào để AI cải thiện những dự đoán tiếp theo.
AI trước tiên tìm kiếm những hợp chất chưa được thử nghiệm nhưng có khả năng tạo ra tác động tích cực đối với một chức năng cụ thể của da. Những hợp chất này sau đó được đưa vào thử nghiệm trên mô da sống. Kết quả thử nghiệm, dù tốt hay xấu, đều được đưa trở lại hệ thống AI. Dữ liệu mới giúp mô hình điều chỉnh dự đoán và lựa chọn những hợp chất tiếp theo.
Đây là điểm có thể tạo ra lợi thế kinh doanh dài hạn cho Outer Biosciences.
Các startup AI thông thường có thể khai thác lượng dữ liệu khổng lồ có sẵn trên Internet. Nhưng trong sinh học, không tồn tại một “Internet sinh học” chứa sẵn dữ liệu để doanh nghiệp có thể đơn giản thu thập và huấn luyện AI. Outer Biosciences vì thế phải tự tạo dữ liệu thông qua các thí nghiệm.
Nếu công ty thực hiện được hàng nghìn thí nghiệm và tích lũy kết quả theo thời gian, dữ liệu này có thể trở thành một tài sản khó sao chép. Đối thủ không chỉ phải xây dựng một mô hình AI tương tự mà còn phải mất nhiều thời gian và tiền bạc để tạo ra một kho dữ liệu sinh học tương đương.
Từ 18 tháng xuống còn 6 tuần
Theo Polansky, cách tiếp cận này đã giúp tốc độ tìm kiếm các hợp chất tiềm năng tăng mạnh.
Trong giai đoạn đầu, Outer Biosciences sử dụng phương pháp mà Polansky gọi là “brute force”, tức thử và sàng lọc rất nhiều khả năng để tìm ra một số hướng triển vọng. Công ty khai thác các nghiên cứu khoa học hiện có và hợp tác với Viện Ung thư Quốc gia Mỹ để nghiên cứu các hợp chất tự nhiên, trong đó có những chất đến từ các môi trường khắc nghiệt.
Cách làm này chỉ tạo ra một vài hướng triển vọng trong khoảng 18 tháng.
Sau khi đưa AI vào quy trình, công ty cho biết hiện có thể tạo ra một ứng viên mới sau khoảng sáu tuần. Outer Biosciences hiện có sáu ứng viên chính đang được phát triển và vài chục ứng viên tiềm năng đang được theo dõi.
Điều này rất quan trọng về mặt kinh doanh. Nếu AI có thể giúp doanh nghiệp nhanh chóng loại bỏ những hợp chất không có triển vọng và tập trung nguồn lực vào một số ít lựa chọn tốt hơn, chi phí và thời gian nghiên cứu có thể giảm đáng kể.
Đó chính là giá trị mà Outer Biosciences muốn bán cho ngành mỹ phẩm và dược phẩm.
Một thị trường nhỏ về số lượng nhưng lớn về cơ hội
Theo Polansky, ngành chăm sóc da có một nghịch lý: thị trường rất lớn nhưng số lượng hoạt chất đã được nghiên cứu và sử dụng tương đối hạn chế.
FDA hiện quản lý 13 nhóm thuốc da không kê đơn, chẳng hạn kem chống nắng và thuốc chống nấm. Theo Polansky, chỉ khoảng 120-130 hoạt chất được phê duyệt trong các nhóm này. Nếu tính thêm những thành phần mỹ phẩm có nghiên cứu khoa học hỗ trợ, tổng số cũng chỉ vào khoảng 200 hoạt chất. Điều này mở ra cơ hội cho một công ty có khả năng tìm kiếm các thành phần mới.
Outer Biosciences tập trung vào hoạt chất mỹ phẩm, thay vì phát triển thuốc kê đơn. Điều đó giúp công ty tránh được quy trình phê duyệt thuốc kéo dài và tốn kém của FDA.
Sau khi tìm được một hợp chất tiềm năng, công ty cần đưa nó vào hệ thống tên gọi tiêu chuẩn của ngành và thực hiện các thử nghiệm an toàn theo hướng dẫn của Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD).
Sau đó, startup không có ý định tự mình sản xuất serum, kem dưỡng hay xây dựng một thương hiệu mỹ phẩm. Đây là một phần quan trọng trong chiến lược kinh doanh của Outer Biosciences.
Bán hoạt chất thay vì bán mỹ phẩm
Outer Biosciences dự định cấp phép hoặc bán các hoạt chất mà công ty phát hiện cho các doanh nghiệp mỹ phẩm và dược phẩm. Các đối tác sẽ sử dụng những thành phần này để phát triển sản phẩm, sản xuất quy mô lớn và bán ra thị trường dưới thương hiệu của họ.
Nói cách khác, Outer Biosciences đang xây dựng mô hình B2B, thay vì cạnh tranh trực tiếp với các thương hiệu mỹ phẩm. Startup muốn tập trung vào phần khó nhất của chuỗi giá trị: phát hiện hoạt chất mới. Đối tác sẽ đảm nhiệm những công đoạn còn lại như xây dựng công thức, sản xuất, phân phối và marketing.
Theo Polansky, bốn trong số sáu ứng viên hiện tại có khả năng được đưa ra thị trường. Nếu một trong số đó trở thành thành phần quan trọng trong một dòng sản phẩm bán trên quy mô lớn, Outer Biosciences có thể thu được doanh thu từ việc cấp phép hoặc bán hoạt chất mà không phải tự xây dựng nhà máy hay thương hiệu tiêu dùng.
Trong khi chờ các hoạt chất mới được thương mại hóa, Outer Biosciences đã bắt đầu kiếm tiền từ các hợp đồng nghiên cứu hợp tác.
Một đối tác trong ngành dược đang sử dụng công nghệ của startup để nghiên cứu lý do một số loại thuốc điều trị ung thư gây phát ban da nghiêm trọng. Các thương hiệu mỹ phẩm cũng hợp tác với Outer Biosciences để kiểm tra dữ liệu mà startup tạo ra và đánh giá khả năng ứng dụng trong quá trình phát triển sản phẩm.
Điều này tạo ra một mô hình doanh thu gồm hai tầng. Trong ngắn hạn, startup có thể thu tiền từ các hợp đồng nghiên cứu với doanh nghiệp. Trong dài hạn, nguồn doanh thu lớn hơn có thể đến từ việc cấp phép hoặc bán những hoạt chất được phát hiện thông qua nền tảng của công ty.
Mô hình này giúp Outer Biosciences có thể tạo doanh thu trước khi các phát hiện của mình trở thành những sản phẩm tiêu dùng phổ biến.
Lợi thế nằm ở dữ liệu
Outer Biosciences không phải công ty duy nhất theo đuổi ý tưởng sử dụng công nghệ sinh học để tạo dữ liệu cho AI.
Vivodyne, một startup tại Philadelphia, đang phát triển các mô cơ quan người trong phòng thí nghiệm để tạo dữ liệu sinh học. Công ty vừa công bố đã huy động gần 80 triệu USD, gồm vòng hạt giống 38 triệu USD và Series A 40 triệu USD.
Các startup khác cũng đang phát triển những công nghệ như “cơ quan trên chip” để phục vụ nghiên cứu.
Tuy nhiên, Outer Biosciences cho rằng lợi thế của mình nằm ở sự kết hợp giữa mô người sống, thử nghiệm có kiểm soát và AI. Mỗi thí nghiệm tạo ra dữ liệu. Dữ liệu giúp AI dự đoán tốt hơn. Những dự đoán tốt hơn giúp công ty tìm được các ứng viên triển vọng hơn. Các ứng viên mới lại tạo thêm dữ liệu.
Nếu vòng lặp này hoạt động đúng như kỳ vọng, công ty sẽ dần xây dựng được một kho dữ liệu sinh học độc quyền. Đây có thể là tài sản quan trọng hơn cả thuật toán AI.
Một mô hình AI có thể được đối thủ xây dựng lại. Nhưng một cơ sở dữ liệu được tích lũy qua hàng nghìn thí nghiệm trên mô người sống sẽ khó sao chép hơn nhiều.
Đặt cược vào AI có thể dự đoán sinh học
Tham vọng của Polansky không chỉ là tìm thêm một vài hoạt chất cho mỹ phẩm. Ông muốn xây dựng một mô hình AI đủ chính xác để dự đoán trước những hướng nghiên cứu có triển vọng, thay vì phải thử nghiệm hàng loạt hợp chất rồi mới biết chất nào có tác dụng.
Nếu thành công, AI sẽ không chỉ giúp các nhà khoa học xử lý dữ liệu sau thí nghiệm. Nó có thể giúp họ quyết định nên thử nghiệm cái gì tiếp theo. Đó là sự khác biệt giữa việc sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ và xây dựng một hệ thống khám phá khoa học dựa trên AI.
Tất nhiên, Outer Biosciences vẫn còn một chặng đường dài. Một hợp chất được AI dự đoán có triển vọng vẫn phải trải qua các bước kiểm tra an toàn, phát triển công thức, sản xuất và thương mại hóa trước khi trở thành sản phẩm thực tế.
Với Outer Biosciences, mục tiêu không phải trở thành một thương hiệu mỹ phẩm khác. Startup muốn xây dựng một “cỗ máy khám phá hoạt chất”: AI tìm ra thứ đáng thử, mô người sống cung cấp môi trường thử nghiệm, còn mỗi thí nghiệm lại tạo thêm dữ liệu để hệ thống trở nên thông minh hơn.
Nếu mô hình này thành công, giá trị lớn nhất của Outer Biosciences có thể không nằm ở một loại kem hay serum cụ thể, mà ở khả năng rút ngắn đáng kể thời gian và chi phí để tìm ra những thành phần mà ngành làm đẹp chưa từng có.
Lady Gaga và Michael Polansky tay trong tay trên phố New York năm 2023. Ảnh: GC Images
Lady Gaga và bạn trai Michael Polansky tại lễ trao giải BAFTA năm 2022. Ảnh: BBC One
