• När vi har utvecklat scenarierna och deras respektive kassaflöden och sannolikheter måste vi diskontera kassaflödena tillbaka till nutid.
• Baslinjerabattsatser inkluderar följande:12–28 % för tidigt stadium, 10–22 % för mitten av stadiet och 9–20 % för sent stadium.
• Det är viktigt att korrekt tolka denna riskjusterade NPV:Det är ett förväntat värde som maskerar en underliggande utfallsfördelning som kan vara så enkel som att vara nära binär (t.ex. ett företag med ett fas III-läkemedel i pipelinen) eller mycket mer komplex i fallet med ett företag med flera läkemedel i sin utvecklingspipeline.

Introduktion

Om du är intresserad av eller har erfarenhet av bioteknikområdet borde det inte komma som någon överraskning att bioteknikföretag med små eller inga intäkter fortfarande kan vara värda miljarder. Tänk på den mest framträdande 2017 års biotech M&A-affären när Gilead köpte Kite Pharma för nästan 12 miljarder dollar. Vid tidpunkten för affären var Kite fortfarande förlustbringande, med över 600 miljoner dollar i ackumulerat underskott, men det hade också en pipeline av CAR-T-cellsterapier som behandlar cancer. Kite var inte nödvändigtvis en anomali. Nästan 80 % av företagen i Nasdaq Biotech Index (NBI) företag har inga intäkter; över 150 företag som representerar över 250 miljarder dollar i börsvärde. Och den genomsnittliga VC-investeringen i bioteknik har mer än fördubblats under det senaste decenniet, från 4,6 miljarder USD 2005 till 12,9 miljarder USD 2015. Som institutionella aktieinvesterare är det uppenbart att detta inte enkelt kan förklaras av investerarnas överflöd. Snarare är det tänkt att visa att pipeline ofta rättfärdigar värdet av ett företag.

Den här artikeln undersöker hur man värderar sådana pipelines av biofarmaföretag, med fokus på läkemedelsföretag specifikt (och inte företag som inte fokuserar på läkemedelsutveckling utan på andra sjukvårdsprodukter). Vi börjar med hur bioteknikföretagens värderingar skiljer sig från värderingen av andra tillgångar. Sedan fokuserar vi på den riskjusterade NPV-värderingsmetoden och avslutar med en diskussion om ett par relevanta ämnen:(i) hur man kan tänka på portföljer med flera läkemedelskandidater och (ii) hur värdet kan påverkas av investerarens eller förvärvarens egenskaper.

Varför behöver vi förstå Biotech Pipeline Valuation?

Läkemedelsutveckling är dyrt. En framstående studie uppskattade att den totala kostnaden för att utveckla ett framgångsrikt läkemedel (som vanligtvis involverar mycket misslyckade försök) överstiger 2,5 miljarder dollar. Andra studier (se nedan tabell) visar att kostnader uppgår till cirka 1,4 miljarder dollar. Denna siffra är lägre än uppskattningen på 2,5 miljarder USD ovan, eftersom den senare också inkluderar en uppskattning av alternativkostnaden för det investerade kapitalet, medan den förra endast representerar utgifter.

Därför kräver läkemedelsutveckling mycket kapital från början. Enkelt uttryckt är det nästan omöjligt att starta upp ett läkemedelsföretag och kräver därför investerare från början såväl som vid olika punkter under utvecklingscykeln. Dessa investerare kan inkludera riskkapitalister (människor som t.ex. Domain, HCV, MPM och många andra), strategiska investerare (dvs andra läkemedelsföretag) och även offentliga marknadsinvesterare (vilket är anledningen till att vi har så många företag i NBI). Fundraising för bioteknik är lätt en artikel i sig, men både investerare och grundare/biotech-chefer kommer att behöva bemästra värderingen – även om en godkänd, en säljbar produkt kan ligga många år i framtiden.

I rätt tid:Om du läser detta från Asien är du förmodligen medveten om att Hongkongbörsen nyligen tillät att bioteknikföretag noterades utan intäkter eller vinster, vars värdering kommer att kräva vad vi kommer att diskutera i den här artikeln.

Varför Biotech Pipeline-värdering är annorlunda

Bioteknikföretag är inte din standardtillverkare av widgetar som du lärde dig att värdesätta i dina MBA- och/eller CFA-kurser. Läs vidare för att förstå några av de unika egenskaperna som är specifika för branschen.

Vilka intäkter?

Som vi redan har noterat har många bioteknikföretag ännu inte intäkter, än mindre lönsamhet eller kassaflödesmått. Faktum är att kassaflöden före godkännande av ett läkemedel kommer att vara väsentligt negativa. Det betyder att "standard" värderingsmultiplar som EV/EBITDA eller P/E är mindre relevanta. Det finns några alternativa multiplar som EV/investerad FoU, som i huvudsak är en kostnadsbaserad värdering. Den jämförande värderingsmetoden är en annan populär metod som använder jämförbara offentliga marknader eller jämförbara M&A-transaktioner. Det är ofta inte tillämpligt eftersom de flesta bioteknikföretag är idiosynkratiska, vilket gör jämförande analys av begränsad användning. Vi kommer att granska en alternativ värderingsmetod nedan.

Även för mer etablerade bioteknikföretag är deras historiska intäkter typiskt sett så idiosynkratiska att uppskattningar fortfarande måste byggas upp från början snarare än att förlita sig på tidigare erfarenheter/data inom företaget eller till och med från andra, jämförbara företag som styrskenor för prognoser. Med andra ord är det typiska tillvägagångssättet för prognoser för att extrapolera tidigare trender ganska mycket ute. Se till exempel nedan för den aktuella pipelinen av det schweiziska läkemedelsforskningsföretaget Idorsia och notera omfånget och variationen av både verkningsmekanism (processen genom vilken läkemedlet ger en farmakologisk effekt) och målindikationer (användningen av det läkemedlet för att behandla en viss sjukdom).

Strukturerad utvecklingsprocess

Bioteknikföretag står också inför en lång period av utveckling som är unik för branschen. En typisk tidsram för ett nytt läkemedel från inlämning av Investigational New Drug (IND i USA) till marknadsinträde, efter regulatoriskt godkännande, är cirka åtta år, som illustreras i bilden nedan. Under dessa åtta år följer processen strukturerade faser av forskning, testning och FDA-granskning, under vilka läkemedlet kan misslyckas.

Drug Roulette:röd eller svart?

Förenklat sagt, ett läkemedel, i slutändan, är effektivt eller inte vid behandling. Även om det är effektivt, kan det eller kanske inte bli godkänt av tillsynsorganen. Före godkännande genomgår läkemedel en strukturerad process (prekliniska och kliniska prövningar), när som helst under vilken de kan misslyckas – och när de väl misslyckas är processen ofta oåterkallelig. Det representerar en annan riskprofil än de flesta andra företag, där utfallsfördelningen är mindre binär. I Silicon Valley tala är det vanligtvis väldigt svårt att "vrida" en misslyckad drog. Visserligen är misslyckande i ett tidigt skede, icke-biotekniska startups, också ett troligt resultat, men om uppstarten inte misslyckas finns det en ganska bred fördelning av resultat:den nya mobilappen kan få tusentals nedladdningar eller tiotals miljoner nedladdningar , med åtföljande effekter på intäkter, kassaflöden och värde. Och när icke-biotekniska startups stöter på svårigheter, justerar de nästan rutinmässigt sina affärsmodeller för att överleva. Släng bara dina minnen tillbaka till när Netflix var ett DVD-postorderföretag innan det var en streamingtjänst, eller när Instagram var en incheckningsapp med spel- och fotoelement innan den förvandlades till dagens dominerande fotoapp.

Följaktligen måste vi spegla denna annorlunda riskprofil i vår värderingsanalys, till exempel när vi skapar ett diskonterat kassaflöde (DCF) och väljer lämplig diskonteringsränta. I stort sett finns det två sätt vi kan gå tillväga för:

• För det första skulle vi kunna anta ett positivt resultat (dvs. läkemedlet fungerar, blir godkänt och intäkterna kommer igenom), men återspeglar risken genom att använda en hög diskonteringsränta (ju tidigare stadium, desto högre diskonteringsränta på grund av högre risk). Detta är i huvudsak "riskkapitalmetoden", som också används med startups som inte är biotekniska.
• Alternativt skulle vi kunna spegla oförutsägbarheten av utfall explicit genom att bygga ett antal utfallsscenarier och sannolikhetsvägda dem. Dessa scenarier kan inkludera "misslyckande under fas I", "misslyckande under fas II" och så vidare. Eftersom vi inom läkemedelsutveckling har en strukturerad process med ganska definierade scenarier, gör denna metod att vi kan ta hänsyn till risk mycket mer exakt än VC-metoden, som effektivt subsumerar all risk i sin höga diskonteringsränta. Denna metod, den riskjusterade NPV , är därför vad resten av den här artikeln kommer att fokusera på.

Rekommenderad bioteknisk värderingsmetod:Riskjusterad NPV

Den riskjusterade NPV inkluderar två huvudkomponenter:prognostiserade kassaflöden och sannolikheterna för scenarierna. Vi kommer först att närma oss att projicera kassaflödena för scenarierna först, sedan sannolikheterna för de olika scenarierna.

Kassaflödesprognoser

Som vi nämnde tidigare är läkemedel tillräckligt unika för att vi måste bygga upp dessa kassaflödesprognoser från grunden. Låt oss först titta på en typisk, stiliserad kassaflödesprofil och sedan gå igenom var och en av kassaflödesdrivarna.

Utvecklingsfas

Under de första åren finns det bara utflöden, på grund av FoU-utgifterna för läkemedlet. Dessa kostnader kommer att skilja sig åt för varje läkemedel, beroende på faktorer som antalet iterationer under upptäckts- och prekliniska faser, den experimentella designen som krävs under prekliniska och kliniska prövningar och mer. Det omfattar i princip åren som visar utflöden i diagrammet ovan.

Intäkts-/marknadsfas

När läkemedlet har nått marknaden, här är de viktigaste drivkrafterna vi behöver uppskatta för att härleda prognoser för intäkter (och vinst). Observera att vi uppenbarligen skulle kunna utveckla detta ramverk till allt mer intrikata underdrivrutiner, men kommer att fokusera på de viktigaste drivkrafterna i den här översiktsartikeln. I följande avsnitt, för att uppskatta intäkter, följer vi grovt stegen som anges i Arthur Cooks bok Forecasting for the Pharmaceutical Industry (vi kommer att använda några av drivkrafterna som visas i de grå rutorna):

Antal potentiella kunder/patienter

Antalet potentiella kunder på ett läkemedel är en delmängd av de personer som lider av måltillståndet – vi kommer fram till en grov uppskattning genom att gå igenom en serie filter i en tratt, återigen ungefär efter Arthur Cook:

• Först måste du förstå hur många människor som lider av det tillstånd som terapin avser att behandla (tillståndets förekomst. Var noga med att skilja detta från incidensen, vilket är antalet nya fall). Du kan hitta uppskattningar på internet, från källor som Världshälsoorganisationen (WHO) eller US Centers for Disease Control and Prevention (CDC).
• För det andra måste du göra ett antagande om hur många patienter som faktiskt kommer att ta ett läkemedel för sitt tillstånd. Detta kräver att patienterna diagnostiseras med tillståndet (och för att få diagnosen, vanligtvis måste patienten vara symtomatisk), acceptera behandling och vara inom räckhåll för läkemedlet.
• För det tredje måste du begränsa patientuniversumet till de som är baserade i regioner där läkemedlet faktiskt har myndighetsgodkännande (de viktigaste tillsynsmyndigheterna inklusive USA:s FDA, Europeiska unionens EMA och Japans PMDA).
• För det fjärde måste du göra ett antagande om läkemedlets marknadsandel, om det finns konkurrerande behandlingsalternativ. Som vanligt kommer en internetsökning (som på CDC-webbplatsen) att ge dig befintliga behandlingsalternativ (om några).

Priser

Prissättningen är avgörande och kommer bland annat att bero på läkemedelsföretagets behov av att göra en adekvat avkastning på sin FoU-investering i terapin såväl som på terapins värde kontra konkurrerande behandlingsalternativ (om några).

Även för befintliga läkemedel är det notoriskt svårt att få tillförlitlig prisinformation, men du kan hitta en del information på webbplatser som Drugbank eller från ett antal betalda dataleverantörer. Tänk på att det vanligtvis finns en betydande skillnad mellan listpriset av ett läkemedel och det genomsnittliga faktiska priset som betalats (efter genomsnittliga rabatter – t.ex. uppskattade till 45 % av en medlem i denna konferenspanel) som ett resultat av (i stort sett icke-offentliga) förhandlingar mellan intressenterna inklusive läkemedelsföretag, PBM, försäkringsbolag och CMS. Att försöka ta reda på det faktiska genomsnittliga priset som betalas påminner lite om att gå ombord på ett flygplan och försöka ta reda på vad den genomsnittliga passageraren betalade för sin biljett – och att veta det officiella fullprispriset hjälper dig inte mycket!

Det skulle vara försumligt av mig att inte nämna makrovinklingen på läkemedelsprissättning som en potentiell faktor, särskilt den till synes permanenta politiska debatten om läkemedelsprissättning i USA – helt klart måste investerare och biotechchefer hålla ett öga på utvecklingen här.

Från intäkt till vinst

Bruttomarginalerna för läkemedel är vanligtvis mycket höga - en Stern School-studie av hundratals läkemedels-/bioteknikföretag placerar dem i det låga sjuttiotalet som ett medelvärde och för hela företag. Individuellt kan dock bruttomarginalerna vara så höga som 90 %. Samma Stern-studie visar genomsnittliga försäljnings-, allmänna och administrativa kostnader (SG&A) på cirka 26-28% av intäkterna, men SG&A inkluderar naturligtvis också "G&A"-delen, inklusive många icke-försäljnings- och marknadsföringskostnader. Denna Statista-tabell visar rena marknadsföringskostnader för vissa stora läkemedelsföretag att vara i låg till mitten av tjugotalet som en procentandel av intäkterna. Detta är dock genomsnittliga siffror för hela, stora, diversifierade läkemedelsföretag. Som den här artikeln påpekar, för ett specifikt läkemedel kan utbudet av marknadsföringskostnader vara brett och bero på ett antal faktorer, till exempel hur mycket konkurrens läkemedlet möter.

Ramping upp och ner av intäkter

Formen på intäkts/kassaflödeskurvan följer ofta den stiliserade ovan i figur XYZ. Uppgång kan bero på faktorer som regulatoriska godkännanden i olika regioner, implementering av tillverkning och genomförande av marknadsföringsstrategi. Nedtrappning kan till exempel påverkas av uppkomsten av konkurrerande terapialternativ.

Observera att den stiliserade kurvan ovan har intäkter som går till noll i slutet. Detta beror på effekterna av patentets utgång och den efterföljande konkurrensen från generiska läkemedel. I USA är standardperioden för patentskydd tjugo år. Kom dock ihåg att nya läkemedel vanligtvis patenteras tidigt i processen – t.ex. under djurförsök i den prekliniska fasen, då det vanligtvis fortfarande tar 8-10 år innan läkemedlet faktiskt når marknaden, så att den faktiska Den "skyddade" intäktsfasen kan bara vara cirka 10 år lång. Efter patentets utgång är prisförsämringen av läkemedlet vanligtvis snabb och betydande:

Det finns några potentiellt lindrande faktorer som man kan påpeka:

• I USA har den första generikatillverkaren sex månaders exklusivitet på försäljning av generiska läkemedel; märkestillverkaren kan också vara den första generiska tillverkaren och därmed effektivt förlänga sin skyddade period. Det finns också bevis för att det lönar sig för märkestillverkaren att vara tidigt ute med ett generiskt läkemedel även om det inte är den första – t.ex. nämner den här artikeln exempel på att märkestillverkare kan göra anspråk på 30-50 % av försäljningen av generisk version av deras läkemedel.
• Det finns andra tänkbara hinder förutom patent, t.ex. affärshemligheter i tillverkningsprocessen eller låsning av nödvändiga förnödenheter (t.ex. virala vektorer), som ett företag kan använda för att skydda sitt läkemedels position. Dessa är dock ofta svåra att identifiera/förutse och därför svåra att inkludera i analysen.
• Varumärkestillverkare kan också försöka utöka intäkterna från ett läkemedel genom att komma med justeringar av originalprodukten som kan patenteras (t.ex. genom att använda ett annat leveranssystem). Se även den här artikeln för strategier för hur man kan pressa ut mer intäkter från ett läkemedel trots att patentet löper ut.

Likväl antar kassaflödesprognoser för läkemedel ofta inte några kassaflöden (och därmed terminalvärde) efter patentets utgång.

Andra påverkande faktorer på kassaflödesprognoser

När det gäller kassaflödesprognoser måste man också tänka på eventuella justeringar av den typiska intäkts/kassaflödeskurvan, av vilka jag bara kommer att nämna två framträdande exempel.

• Partnerskap. Villkoren för partnerskap (med andra läkemedelsföretag) kan påverka kassaflöden i vilket skede som helst. Till exempel kan en strategisk partner hjälpa till med FoU- och/eller marknadsföringskostnader i utbyte mot en intäktsandel, vilket effektivt plattar ut kassaflödesprofilen underifrån och uppifrån. Bilden nedan visar ett utdrag av CRISPR Therapeutics pipeline, där man kan se de två partnerskapsarrangemangen. Det ena är med Vertex som bland annat tillåter Vertex Pharmaceuticals att licensiera in terapier från CRISPR Therapeutics (låter Vertex sälja sina läkemedel/terapier) i utbyte mot betalning av "framtida utvecklings-, reglerings- och försäljningsmilstolpar på upp till 420 miljoner dollar per mål, såväl som royaltybetalningar i ensiffrig till låga tonåringar på framtida försäljning av en kommersialiserad produktkandidat.”

• Accelererad regulatorisk granskning. Både FDA och EMA erbjuder potentialen för en accelererad godkännandeprocess ("Fast Track"/"Breakthrough Therapy"/"Accelerated Approval"/"Priority Review"-beteckningar vid FDA och "Accelerated Assessment"-beteckning vid EMA) för kvalificerat läkemedel kandidater, i vilket fall kassaflödeskurvan blir komprimerad eller förkortad. Till exempel, nyligen, tillät FDA en snabb utveckling av Lenti-D, som behandlar adrenoleukodystrofi (CALD), en sällsynt och livshotande neurologisk sjukdom. Det behöver inte sägas att vi måste justera kassaflödesprognoser närhelst det är nödvändigt när t.ex. ett konkurrerande läkemedel under utveckling visar gynnsamma resultat och vi kan därför behöva justera framtida marknadsandelsantaganden.

Vad sägs om kurer?

Vad händer om terapikandidaten föreslår att helt bota ett tillstånd snarare än att behandla eller hantera det genom upprepad administrering (vilket vi implicit antar ovan)? Särskilt med tillkomsten av de första godkända genterapierna är detta nu en allt mer relevant möjlighet. Detta ger några intressanta konsekvenser för våra kassaflödesprognoser, som beskrivs nedan:

• Intäktskurvan kan se annorlunda ut. Detta beror i teorin på att terapin initialt bör arbeta sig igenom alla (nåbara) patienter som lider av tillståndet, men sedan (förutsatt att den kan nå hela sitt befintliga patientuniversum under tiden för patentskyddet) bara falla till nya fall ( incidensen). Hur länge denna inledande fas varar beror på många faktorer, inklusive själva tillståndet. Det finns förmodligen få prejudikat hittills men som ett exempel kan man tänka sig att WHO:s framgångsrika program för att utrota smittkoppor varade från 1966-1980. Som en sidopunkt finns det ibland konspirationsteorier eller åtminstone farhågor om att läkemedelsföretag kan avskräckas från att hitta botemedel, som visas i den här tråden (som inkluderar svar som gör kontrapunkter).
• Prissättning och prisstruktur blir ännu mer utmanande. Tar läkemedelsföretaget ut en engångsavgift i förskott (och i så fall finns det en "clawback" om patienten återfaller) eller kanske en flerårig avbetalningsplan, förutsatt att patienten inte får återfall? Och är det sistnämnda alternativet ens möjligt ur juridisk synvinkel i försäljningsjurisdiktionen? Dessutom blir priserna för dessa engångskurer mycket höga eftersom de förstås i huvudsak ska återspegla NPV för besparingarna på vad som annars skulle kunna vara fortsatt vård. Läkemedelsföretag kan argumentera för att priset till och med bör/kan även spegla värdet av den potentiella positiva samhällsexternaliteten från en botad person, eftersom till exempel en person som botas från blindhet sannolikt kan generera ett högre bidrag till samhället (i termer av BNP) än en blind. I detta specifika exempel kostar Spark Therapeutics botemedel mot ärftlig blindhet ("Luxturna") $850 000 per patient/behandling.

Nu när vi har gått igenom överväganden i kassaflödesprognoser, låt oss gå vidare till sannolikheterna som vi kommer att använda för att väga dessa kassaflöden.

Sannolikhet för scenarier

Så, vilken sannolikhet för framgång bör man anta för en läkemedelskandidat? Som en allmän princip bör vi vara "goda bayesianer", börja med en förnuftig basgrad för framgång och sedan kontinuerligt anpassa oss efter nya bevis.

Tabellen nedan, en sammanslagning av olika studier på ämnet, visar de ungefärliga framgångssannolikheterna för varje steg, med början från klinisk, i läkemedelsutvecklingsprocessen (övre raden) såväl som den kumulativa sannolikheten för att få läkemedlet godkänt (nedre raden— så till exempel är sannolikheten att klara fas I ungefär 65 %, men den totala sannolikheten för att klara fas I till ett godkänt läkemedel är 90 % × 65 % × 40 × 65 % =15 % , som visas i den nedre raden). Observera att NDA står för ny läkemedelsansökan och att procentsatserna hänvisar till att NDA har lyckats.

Dessa är naturligtvis de mest allmänna baskurserna vi kan använda och vi bör och kan höjas genom att ta hänsyn till läkemedelskandidatens terapeutiska område eller nyhet, som visas i följande grafer från Bank of America Merrill Lynch:

Det finns ytterligare potentiella justeringar av bashastigheten man kan komma med, även sådana som inte har något att göra med själva läkemedlet, såsom företagets (dess FoU- och regulatoriska team) meritlista när det gäller att få läkemedel godkända.

Man måste sedan göra justeringar av basräntan närhelst relevanta bevis blir tillgängliga. Det mest uppenbara exemplet är att klara ett kliniskt prövningsskede och tabeller som den ovan ger redan den nya, justerade sannolikheten (men lyckligtvis för oss matchar Bayes-beräkningen tabellnumret, t.ex. för att klara fas I:15 % × 100 % / 65 % =23 % ). Det finns mycket mindre triviala justeringar; föreställ dig till exempel att ett läkemedel från en konkurrent, kanske inriktat på samma väg, stöter på problem i en klinisk prövning.

Utveckla scenarieträdet

Även om basräntor är användbara, är det ofta för förenklat att anta bara två scenarier (framgång/misslyckande). Om vi ​​har en läkemedelskandidat som går in i fas I står vi åtminstone inför scenarierna som avbildas i scenarioträdet nedan – det finns uppenbarligen många andra resultat som inte fångas i detta träd. Observera att beloppen i US-dollar är i miljoner och representerar, vid varje nod, den förväntade NPV. Du kommer att notera att framgångssannolikheterna här inte stämmer överens med dem i vår sammanfattningstabell ovan, vilket illustrerar att det finns en mängd olika uppskattningar.

Först, notera att det uppenbarligen spelar roll när ett läkemedel misslyckas – ju senare, desto mer pengar kommer att ha spenderats på FoU. Med andra ord, det lönar sig (bokstavligen) att anamma det där Silicon Valley-mantrat:"misslyckas snabbt, misslyckas ofta." Detta är relevant i samband med en sektor som har upplevt minskande ROI på FoU-utgifter (t.ex. från 10,1 % 2010 till 3,7 % 2016 i en Deloitte-studie av tolv ledande biofarmaföretag). Hur man effektivt misslyckas snabbt och ofta skulle vara en artikel i sig själv – kolla in denna Toptal-artikel om hur big data kan lösa detta problem.

För det andra stoppar det här scenarioträdet godkännande efter NDA, men man kan tänka sig att utveckla scenarier för eftergodkännande-det vill säga intäktsstadiet också. Men utfallsfördelningen i den fasen blir förhoppningsvis mer kontinuerlig så att man ofta förenklat kan arbeta med ett scenario med hjälp av förväntade värden.

Rabattera tillbaka till den riskjusterade NPV

När vi har utvecklat scenarierna och deras respektive kassaflöden och sannolikheter måste vi diskontera kassaflödena tillbaka till nutid. Å ena sidan måste vi vara medvetna om att vi redan har fångat en viss osäkerhet/risk via scenarierna, så vi bör inte använda en alltför hög diskonteringsränta (riskkapitalmetoden). Å andra sidan, ju tidigare stadium vi befinner oss i, desto mer kvarstående risk (inte fångad via scenarier) finns det, vilket motiverar en högre diskonteringsränta. Här är några exempel på diskonteringsräntor för bioteknikföretag i olika mognadsstadier:

Det är viktigt att korrekt tolka denna riskjusterade NPV:Det är ett förväntat värde som maskerar en underliggande utfallsfördelning som kan vara så enkel som att vara nära binär (t.ex. ett företag med ett fas III-läkemedel i pipelinen) eller mycket mer komplext i fallet med ett företag med flera läkemedel i sin utvecklingspipeline – vilket för oss till vårt nästa ämne:hur man hanterar flera läkemedelskandidater.

Flera drogkandidater:The Portfolio View

Låt oss använda ett exempel för att förstå hur en pipeline med ett läkemedel kan skilja sig från en med flera läkemedel. På väg till bioteknikinvesteringskonferensen griper en gatuhustler dig och erbjuder dig ett myntspel:du vinner $100; tails får du ingenting — hur mycket skulle du betala för att spela? Sedan kommer en annan gatuhustler och erbjuder dig ett lite annorlunda spel:Han vänder myntet tio gånger och du vinner $10 varje gång heads kommer upp – hur mycket skulle du betala för att spela i det här fallet? Låt oss undersöka de potentiella utfallsfördelningarna – matematiskt sett, en Bernoulli-fördelning till vänster och en binomialfördelning till höger:

Dina förväntade vinster är faktiskt $50 i båda spelen; 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? Inte nödvändigtvis. 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.

What Is the Pipeline Worth to Somebody Else?

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:

• Operational synergies—e.g., on R&D, manufacturing, or marketing
• “Strategic” synergies
• Financial synergies—e.g., the other company may have a lower hurdle rate due to lower cost of capital. (think a big, diversified pharma company)
• The de-risking impact we discussed in the previous section—i.e., improving the acquiring company’s risk-adjusted expected returns

Avskedstankar

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!