Александр Шнейдер - Наука побеждать в инвестициях, менеджменте и маркетинге

Злотину лишь оставалось вспомнить, что за полвека, прошедших с момента победы центрифуги на данном рынке, появились дешевые и кислотоустойчивые фильтры из синтетических материалов. Вместо эксплуатации огромной, опасной и дорогой промышленной центрифуги требовалось просто перевести процесс на фильтрацию.

Приведенный пример показывает, что отбор происходит в момент времени, определяемый этапом развития рынка, а не уровнем развития технических систем. Так фильтры, как система более простая и раньше возникшая, давно уже находились на втором этапе S-кривой своего технического развития. Центрифуги, которые пришлось специально создавать для данного типа производств, напротив, только переходили с первого этапа на второй. При том, что чаще всего на рынке конкурируют технические системы одного уровня, это правило вторично. Отбор происходит, когда рынок находится на первом этапе. На второй этап рынка обычно выходит лишь одна из альтернативных систем, а остальные могут вновь появиться на нем уже позднее.

Кстати, судьбоносным фактором для выхода или невыхода какого-либо ресурса на рынок может стать неумелая реклама или более четко налаженная система доставки у конкурента. Так произошло с автомобилями. Почему победил автомобиль с двигателем внутреннего сгорания, а электромобиль проиграл? Дело в том, что в эпоху первых автомобилей мир освещался керосиновыми лампами. Бензин же был отходом производства керосина и продавался в аптеках как средство от вшей. В результате, куда бы ни поехали первые автомобилисты, в любом городишке они могли найти аптеку, купить в ней бензин и заправить мотор. А что было делать водителю электромобиля, если его автомобиль остановился? Если бы к тому времени мир был бы уже электрифицирован, то победить бы мог и электромобиль. Теперь же его черед настанет только, если цены на нефть вырастут до величины, оправдывающей гигантские капитальные затраты на переход к новому виду и если не успеет возникнуть какая-нибудь новая альтернатива типа биотехнологического спирта, причем в гигантских количествах.

Более обобщенно пример с топливом для первых автомобилей демонстрирует, что «прорывается» та техническая система, которая наиболее согласована и скоординирована в своей работе с окружающим ее миром. И это не обязательно инфраструктура, например, аптеки, к которым нужно подстроиться. Очень важно быть скоординированным, оптимально соответствовать тем объектам, над которыми система непосредственно работает. Приведем пример из фармацевтической промышленности. В отличие от примеров ретроспективных, это пример продукта, который лишь появляется на рынке с потенциальным размером в многие миллиарды долларов.

Обычная цена разработки нового лекарства от 150 до 300 миллионов долларов. При этом первые шаги поиска лекарства, то есть лабораторные исследования, занимают относительно малый процент общей стоимости (около 10 миллионов), хотя и требуют высочайшей научно-технической культуры и развитой исследовательской инфраструктуры. Подавляющее большинство расходов, измеряемое девятизначным числом, приходится на клинические испытания.

Клинические испытания состоят из трех фаз. В первой фазе лекарство испытывают на двадцати — тридцати пациентах, и проверяется лишь его токсичность. Его терапевтические свойства при этом в расчет не берутся. Те же задачи и на второй стадии клинических исследований, но проводятся они уже на двухстах — трехстах пациентах. Самая же дорогостоящая — это третья стадия клинических испытаний, которая может стоить более 100 миллионов долларов. На этой стадии на тысячах пациентов проверяют уже не только токсичность, но и эффективность препарата.

И вот типичная картина. Фармацевтическая фирма, вложившая в разработку сотни миллионов долларов, после третьей фазы клинических испытаний обнаружила, что лекарство не токсично, но и пользы от него не видно. Что дальше? Дальше разработку кладут на полку, а расходы списывают как неизбежные для индустрии убытки. И никто со всем этим ничего не делает.

А теперь рассмотрим подробнее, как проводится третий этап клинических испытаний. Для него по возможности подбирают разные категории пациентов: мужчин, женщин, молодых, пожилых, курильщиков, некурящих, с сопутствующими заболеваниями, диетами и факторами жизни. Те лекарства, что прошли отбор подобным образом и продаются в аптеке равно эффективны для всех. Но вспоминается шутка: «Померить среднюю температуру по больнице». Для каждого конкретного больного найденное таким образом лекарство не оптимально по определению.

А давайте представим себе потенциальное лекарство от гипертонии, которое гораздо эффективнее всех других для одной конкретной группы больных, например, для некурящих рожавших женщин, страдающих панкреатитом. Таких пациенток в клинические испытания попадет немного. А на остальных, предположим, наше лекарство никак не действует: ни пользы, ни вреда. В результате потрясающий эффект воздействия на конкретную группу женщин окажется «замаскированным» низким общим средним. В результате хорошее лекарство, которое бы завоевало своих покупательниц, будет отвергнуто, и женщин этих будут продолжать лечить другим препаратом, для них не самым лучшим.

Интересно то, что информация, необходимая для выявления таких маленьких подгрупп больных, для которых испытанное лекарство оказалось бы наиболее полезным, после проведения третьей фазы клинических испытаний у фармацевтических компаний есть. Она задокументирована. По жестко регулируемым правилам проведения клинических испытаний ее просто не может не быть. Но вычислить ее, извлекая из общей массы данных, фармацевтические фирмы не умеют. Для этого нужны специальные математические расчеты.

До недавнего времени создавать такой математический аппарат не имело смысла, так как никого не интересовало лекарство, пусть и более эффективное, но с узким рынком. Сейчас же ситуация в Америке изменилась. Страховые компании заговорили о том, что лучше платить больше за более эффективные препараты, которые быстро лечат каждую конкретную группу, чем долго и понемногу тратить средства на лекарства, которые одинаково плохи для всех. Ведь в первом случае дополнительно экономятся расходы по утрате трудоспособности и уходу за больным.

В новой атмосфере компания MB Lab, используя метод, описанный в данной главе, предприняла следующий шаг. Вместо того, чтобы «с нуля» участвовать в гонках по разработке новых лекарств, тратя до 100 миллионов долларов на этапах, предшествующих третьей фазе клинических испытаний, и рискуя провалиться на каждом из них, не лучше ли пересмотреть то, что уже было сделано за чужой счет? Математический отдел MB Lab разработал пакет программного обеспечения, который может обработать данные «неудачных» клинических испытаний и найти те группы пациентов, для которых этот забракованный препарат был наиболее хорош. Ведь все необходимые данные уже лежат у фармацевтических фирм «мертвым грузом».