Investment Hypothese: Ginkgo Bioworks

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Synthetische Biologie ist in unseren Augen eine der vielversprechendsten Technologie-Plattformen der nächsten Jahre und die jüngsten Fortschritte und Durchbrüche haben uns dazu gebracht, einen besonderen Fokus auf diesen Sektor zu legen. Einer der spannendsten Player ist für uns die Firma Ginkgo Bioworks (“Ginkgo”). In diesem Artikel erläutern wir anhand von vier Fragen unsere Sicht auf den Sektor der synthetischen Biologie im Allgemeinen und die Positionierung von Ginkgo innerhalb dieses Sektors.

Was ist synthetische Biologie?

Laut dem Fachmagazin Nature bezeichnet die synthetische Biologie “den Entwurf und die Konstruktion neuer genetischer Bausteine, funktionaler Bauteile sowie die Umgestaltung bestehender, natürlicher biologischer Systeme für nützliche Zwecke”. Vereinfacht gesprochen wird in der synthetischen Biologie die DNA von mikrobiellen, pflanzlichen oder tierischen Zellen so verändert, dass die Zelle einen gewünschten Stoff wie beispielsweise Proteine, Plastik oder Antibiotika produziert. Am häufigsten werden dafür aktuell Hefen, andere Pilze oder Bakterien eingesetzt. Dabei kann entweder die Produktion von Stoffen optimiert werden, die die Zelle bereits natürlich herstellt (homologe Genexpression), oder die Zelle wird so “umprogrammiert”, dass sie Stoffe produziert, die sie unter natürlichen Bedingungen nicht herstellen würde (heterologe Genexpression).

Diagramm: Grudnprinzip der synthetischen Biologie

Die synthetische Biologie hat ihre Anfänge bereits in den 1960ern, die Forschung nimmt jedoch erst seit Beginn der 2000er wirklich Fahrt auf. Einer der Urväter ist der Informatiker Tom Knight, der früher als Professor am MIT an künstlicher Intelligenz forschte und dann Ginkgo Bioworks mitgründete. Knight und andere Forscher übertrugen viele Konzepte aus der Informatik in die Biologie und machten die synthetische Biologie damit im Grunde zu einer Ingenieurwissenschaft. So wurde beispielsweise das Konzept von elektronischen Schaltkreisen auf biologische Zellen übertragen (sog. genetische Schaltkreise), was es ermöglicht, neuartige Zellen mit Methoden aus der Informatik zu entwerfen und zu beschreiben. Tom Knight schuf außerdem mit “BioBricks” den ersten und bis heute meistgenutzten Baukasten für DNA-Sequenzen zur modularen Herstellung von genetischen Schaltkreisen in der synthetischen Biologie.

Heute ist die synthetische Biologie in der Lage, zielgerichtet Mikroorganismen so zu verändern bzw. neu zu erschaffen, dass sie in industriellen Produktionsprozessen effizient genutzt werden können. Dabei wird meist zunächst die gewünschte DNA-Sequenz synthetisch hergestellt und mittels Hitzeschock oder Elektroporation in bspw. E.coli-Bakterien eingesetzt. Diese werden im nächsten Schritt weiter vermehrt, um viele weitere Kopien dieser DNA zu erhalten. In einem zweiten Schritt werden diese Kopien der DNA-Sequenz wieder mittels Hitzeschock oder Elektroporation in die Ziel-Mikroorganismen eingesetzt.

Auch wenn wir insgesamt noch am Anfang dieser Entwicklung stehen, ist bereits heute absehbar, dass synthetische Biologie für viele Industrien wie die Chemie-, Pharma- und Agrarindustrie großes disruptives Potenzial bietet. Einige der Unternehmen und Startups, die auf dem Gebiet der synthetischen Biologie operieren, haben aus unserer Sicht mit den entsprechenden technologischen Durchbrüchen eine exponentielle Entwicklung vor sich.

Venn Diagramm: synthetische Biologie

Für uns ist die Industrie der synthetischen Biologie unter anderem deswegen besonders spannend, weil sie an der Schnittstelle von drei Disziplinen angesiedelt ist. Konkret vereint sie Aspekte aus der Biologie (z.B. Genome Editing), der Informatik (z.B. künstliche Intelligenz und Schaltkreisdesign) und der Verfahrenstechnik (z.B. Fermentationstechnik und Automatisierung). Die signifikanten Fortschritte in diesen Gebieten in den letzten Jahren verstärken sich gegenseitig und fördern das disruptive Potenzial.

Warum brauchen wir synthetische Biologie?

Die chemische Industrie basiert heute noch zum Großteil auf fossilen Rohstoffen (87 % aller organischen Chemikalien). Erdgas oder Erdöl werden in verschiedene Basis-Chemikalien aufgetrennt (z.B. Propen oder Ethen) und genutzt, um in teils sehr aufwendigen, chemischen Prozessen Moleküle zu synthetisieren. Da solche Synthesen bei höheren Temperaturen und erhöhtem Druck meist effizienter ablaufen, wird für diese Prozesse eine große Menge an Energie benötigt. Neben dem hohen Energieverbrauch ist auch Umweltverschmutzung eine Herausforderung der Industrie. So müssen beispielsweise chemische Abfallprodukte vor der Rückführung in die Umwelt stark mit Wasser verdünnt werden, was einen extrem hohen Wasserverbrauch zur Folge hat. Im Jahr 2016 wurden hierfür allein in Deutschland 2,6 Mrd. Kubikmeter Wasser verbraucht, was knapp 58 % des Wasserverbrauchs der gesamten verarbeitenden Industrie ausmacht.

Biologische Prozesse (“Bioprozesse”) nutzen dagegen meist günstige und nachwachsende Rohstoffe, können in den allermeisten Fällen bei Raumtemperatur oder geringfügig höheren Temperaturen durchgeführt werden und erzeugen umweltverträgliche Abfallprodukte. Dies macht den Einsatz von Bioprozessen zu einem elementaren Bestandteil einer grünen und nachhaltigen Chemieindustrie. Die synthetische Biologie wird dabei die Grundlage bieten, einerseits Bioprozesse wirtschaftlich und kompetitiv gegenüber der Petrochemie zu gestalten und andererseits neue, zuvor nicht herstellbare Produkte zu entwickeln. Nichtsdestotrotz sehen wir heute noch einige Limitierungen in der wirtschaftlichen Verbreitung von Bioprozessen, wie z.B. in der Produktion hoch skalierter Basischemikalien.

Der Fokus der nächsten Jahre wird unserer Meinung nach weiterhin auf der Herstellung besonders komplexer chemischer Moleküle sowie biologischer Makromoleküle wie Proteinen oder Enzymen liegen (“High Value, Low Volume”). McKinsey schätzt den heute absehbaren Markt für derart produzierte Stoffe auf 200 - 300 Milliarden US-Dollar jährlich innerhalb der nächsten 20 Jahre. Beschleunigt durch Fortschritte in der Simulation, Sequenzierung und dem Design von Proteinen oder Enzymen sehen wir zusätzlich eine riesige Marktchance durch die Entwicklung neuer und innovativer Produkte.

Beispiele für biologisch herstellbare Produkte sind:

  • Biopharmazeutika wie Insulin oder Sitaglipin (Diabetes II Medikament). Sitaglipin konnte vor dem Einsatz biologischer Prozesse chemisch nur sehr aufwendig, unter erhöhtem Druck und mithilfe von Schwermetallen synthetisiert werden. Durch den Einsatz synthetischer Biologie konnte ein existierendes Enzym um den Faktor 25.000 verbessert werden und hat so eine deutlich ressourcenschonendere und wirtschaftlichere Produktionsweise ermöglicht.
  • Fleischersatzstoffe wie Hämproteine. Diese Proteine sind Bestandteile des Hämoglobins und sind mitverantwortlich für den Geschmack und die Textur von Fleisch. Um bei Fleischersatzprodukten eine bestmögliche Ähnlichkeit zu Fleisch zu erreichen, produziert beispielsweise Impossible Foods diese Proteine mithilfe von genetisch veränderten Hefen in einem hochskalierten Fermentationsprozess.
  • Biologische Dünger basierend auf Mikroorganismen. Die Herstellung von Dünger basiert heute noch zum Großteil auf fossilen Rohstoffen. Joyn Bio (ein Joint Venture von Bayer & Ginkgo) verfolgt einen nachhaltigeren Ansatz und designt Mikroorganismen, welche an den Wurzeln von Pflanzen sitzen, den notwendigen Stickstoff aus der Luft binden und der Pflanze bereitstellen. So könnte zukünftig der Bedarf an chemisch hergestelltem Stickstoffdünger, dessen Herstellung aktuell etwa 2% der weltweiten Energieressourcen ausmacht, deutlich reduziert werden.
  • Duftstoffe für die Herstellung von Pflegeprodukten oder Parfüm. Während viele Duftstoffe heute noch in Kleinstmengen aus Pflanzen gewonnen werden, können mittlerweile auch Hefen zur Herstellung genutzt werden. So produziert Robertet bereits Duftstoffe wie Rosenöl in industriellen Mengen mithilfe von Mikroorganismen.

Was macht synthetische Biologie so herausfordernd?

Obwohl die Produktion mithilfe biologischer Prozesse zahlreiche Vorteile bietet, sehen wir heute außerhalb der traditionell bioprozessbasierten Industrien wie Pharma und industrielle Enzyme noch eine geringere Verbreitung. Die drei großen Hürden hierbei liegen 1) im Design des Produkts und der Stoffwechselwege innerhalb des Organismus, 2) im Testen und der Optimierung von Organismen und 3) in der skalierten Anwendung dieser Organismen. Im Folgenden werden wir die jeweiligen Herausforderungen tiefer beleuchten.

Design des Produkts und der Stoffwechselwege

Der Stoffwechsel beschreibt jegliche biochemische Stoffumwandlungen, die in einem Organismus ablaufen, um diesen am Leben zu halten sowie die eigene Vermehrung zu ermöglichen. Dazu gehört z.B. die Verwertung und Umwandlung aufgenommener Nahrung in Energie für zelluläre Prozesse, die Umwandlung in molekulare Bausteine für den Aufbau von Zellbestandteilen wie Proteinen, Nukleinsäuren oder Lipiden, und die Unschädlichmachung und Ausscheidung schädlicher Stoffe. In der synthetischen Biologie wird ein tiefgreifendes Verständnis der verschiedenen Stoffwechselwege genutzt, um die Zielmoleküle herzustellen. Dabei kann entweder ein bestimmtes Protein oder Enzym bereits das gewünschte Produkt darstellen, oder das Produkt durch enzymatische Prozesse hergestellt werden. Um die Herstellung von Proteinen zu optimieren, liegt ein Fokus auf der optimalen Regulierung der Gene. Je häufiger bestimmte Gene abgelesen und in Proteine umgewandelt werden, desto mehr Zielproteine werden hergestellt. Ist das gewünschte Produkt hingegen das Endprodukt des gesamten Stoffwechselwegs, so muss das komplexe Zusammenspiel der Stoffwechselwege verstanden und optimal ausbalanciert werden. Dabei liegt die große Herausforderung darin, notwendige Stoffwechselwege des Organismus nicht zu stören und gleichzeitig eine maximale Ausbeute des Produktes bei optimaler Nutzung von Nährmedien zu erreichen.

Test und Optimierung von Organismen

Aufgrund der komplexen Vernetzung vieler Stoffwechselwege innerhalb der Zelle kann diese Optimierung oft nur bedingt vorhergesagt werden und erfordert in den meisten Fällen einen Trial-and-Error Prozess. In diesem wird der designte Stoffwechselweg in Organismen eingebracht und solange editiert und getestet, bis eine zufriedenstellende Ausbeute des Endprodukts erreicht wird. Der Prozess wird typischerweise in vier Phasen unterteilt: Design, Build, Test & Learn (DBTL).

Im Design-Schritt wird meist softwarebasiert eine Anpassung der eingebrachten DNA-Sequenz, des Workflows oder des gesamten Organismus vorgenommen. Im Build-Schritt wird eine DNA Sequenz generiert, in den Organismus eingebracht und auf Korrektheit überprüft. Der Test-Schritt wird genutzt, um den Organismus zuerst in einem Nährmedium zu vermehren und zur Herstellung des Produktes anzuregen und anschließend auf Konzentrationen von Zielprodukten sowie Nebenprodukten zu überprüfen. Diese Daten werden dann im letzten Learn-Schritt gesammelt, ausgewertet, und für die weitere Optimierung in der nächsten Iteration genutzt. Der hohe Forschungsaufwand pro Durchlauf gepaart mit einer nahezu unendlich hohen Anzahl potenzieller Kandidaten führt zu hohen Unsicherheiten bei den Forschungsprojekten bei meist nicht optimalen Ergebnissen.

Skalierte Anwendung der Organismen

Nachdem ein Organismus gefunden wurde, der das Zielprodukt im Labormaßstab in optimaler Menge produziert, liegt die nächste Herausforderung darin, den Produktionsprozess auf einen industriellen Maßstab zu skalieren. Veränderte Umgebungsbedingungen wie die Sauerstoffversorgung und Durchmischung des Nährmediums im Reaktor können die Produktivität der Organismen stark beeinflussen. So können z.B. schon kleinste Unterschiede in den aufgenommenen Medien zu einer deutlich abweichenden Funktion des Stoffwechsels und damit auch der Ausscheidungsprodukte führen. Um diese Probleme zu lösen, werden die Reaktorvolumina in einem iterativen Prozess Schritt für Schritt vergrößert und getestet. Diese zusätzliche Variable führt zu einer nochmals größeren Komplexität und einer noch geringeren Chance, den optimalen Organismus zu finden, der auch in sehr großen Reaktoren hohe Ausbeuten des Produktes erzeugt.

Eine weitere Herausforderung von Bioprozessen, besonders im Vergleich zu chemischen Prozessen, ist die limitierte Produktionsgeschwindigkeit. Anstatt einer sofortigen und kontinuierlichen Stoffumwandlung werden Bioprozesse heute noch zum Großteil in einzelnen Chargen durchgeführt. Bei jeder Charge muss der Organismus sich neu vermehren und die Stoffumwandlung durchführen. Dabei muss die Durchmischung der einzelnen Medien über den gesamten, teils tagelangen, Prozess konstant gehalten werden, was bei heutigen Technologien zur Begrenzung der maximalen Reaktorgröße führen kann. Entwicklungen in Richtung kontinuierlicher Prozesse stehen schon seit langem im Fokus, erfüllen aber bisher nicht die Erwartungen. Durch neue Technologien sowohl bei den Upstream-Prozessen (Produktion) als auch bei den Downstream-Prozessen (Aufreinigung) sehen wir Potenzial für große Fortschritte in der Adaption kontinuierlicher Prozesse, was zu enormen Steigerungen der Produktivität von Bioprozessen führen wird.

Wie plant Ginkgo diese Probleme zu lösen?

Ginkgo unterstützt Unternehmen dabei, mit Hilfe synthetischer Biologie neue chemische oder biologische Produkte zu entwickeln und diese mit optimierten Mikroorganismen wie Bakterien oder Hefen herzustellen. Dafür nutzt Ginkgo ein nahezu vollständig automatisiertes Labor, die sogenannte Foundry, und eine große Datenbank von proprietären und veröffentlichten DNA-Sequenzen und Stoffwechselprozessen, namens Codebase.

Diagramm: Ginkgo Prozess

Die Foundry

Der Metabolismus eines mit synthetischer Biologie konstruierten Organismus kann heute noch nicht umfassend modelliert oder vorausgesagt werden. Als Resultat besteht wie bereits beschrieben für Unternehmen ein hoher R&D-Aufwand darin, Organismen in dem DBTL-Prozess zu optimieren.

Mit der Foundry Plattform übernimmt Ginkgo für seine Kunden diesen iterativen Prozess extrem effizient, parallelisiert und automatisiert. Ähnlich einer automatisierten Produktionsanlage arbeiten hier Roboterarme, Testmaschinen und eine eigens entwickelte Steuerungssoftware Hand in Hand. Das ermöglicht Ginkgo das parallele Testen vieler biologischer Designs und erhöht so die Chance, den optimalen Kandidaten zu finden. Gleichzeitig sind alle Maschinen, Prozesse und Anlagen darauf ausgelegt automatisiert und kontinuierlich Messdaten an die Foundry zu senden, wodurch der Feedback- und Daten-loop sehr schnell und umfassend ist. Die Automatisierung führt darüber hinaus zu gleichbleibenden Prozessparametern, was das Lernen aus den Daten massiv vereinfacht.

Für den Kunden ergeben sich hieraus vier große Vorteile:

  1. Investitionen in teure Laborausrüstung wie zum Beispiel Messanlagen sind nicht notwendig. Gleichzeitig kann auf eine breite Palette verschiedener Messinstrumente zugegriffen werden, was zu noch genaueren Ergebnissen führen kann.
  2. Eigenes, ausgebildetes Personal zur Planung und Durchführung der Experimente ist nicht notwendig.
  3. Die stark standardisierten und automatisierten Abläufe der Foundry resultieren aufgrund des Ausschlusses menschlicher Fehler in einer sehr hohen Reproduzierbarkeit der Ergebnisse.
  4. Die hohe Geschwindigkeit der parallelisierten Versuchsdurchführungen kann die R&D Zeit um ein Vielfaches verkürzen.

Die Codebase

Die Codebase ist Ginkgos Datenbank für sowohl veröffentlichte als auch proprietäre genetische Sequenzen und Bauteile. Alle in der Foundry aus Laboruntersuchungen gewonnenen Informationen werden in die Codebase eingespeist, ausgewertet, und die Performance der jeweils verwendeten genetischen Bauteile evaluiert. Die Anwendung einer künstlichen Intelligenz kann bei einer entsprechend großen Menge an Daten Beziehungen zwischen Produktausbeuten und dem Metabolismus des Organismus herstellen und so vielversprechende genetische Designs voraussagen. Dieses Wissen ermöglicht es Ginkgo, vorab einen Pool vielversprechender Kandidaten herzuleiten, noch bevor die Foundry überhaupt eingesetzt wird. Resultierend wird auch der Einsatz der Foundry immer effizienter, was die Skalierbarkeit sowie den Erfolg der Forschungsprojekte exponentiell erhöhen wird. Bei einem Projekt zur Enzymoptimierung konnte so laut Ginkgo beispielsweise dank der Codebase ein Kandidatenpool generiert werden, von dem 25 % bei Laborversuchen in der Foundry das ursprüngliche Enzym übertrafen. Neben der Optimierung des Organismus im Labormaßstab unterstützt Ginkgo Unternehmen auch zunehmend dabei, eine erfolgreiche Skalierung des Prozesses durchzuführen. Die in der Codebase gesammelten Daten werden dazu führen, dass zukünftig Dynamiken im Scale-Up schon bei der Optimierung im Labormaßstab berücksichtigt werden können, was die Effizienz des Forschungsprozesses noch weiter optimieren wird.

Das Business Model

Das Geschäftsmodell von Ginkgo basiert auf zwei Umsatzströmen: Foundry-Projekte und Downstream-Partnerschaften.

Foundry-Projekte sind vergleichbar mit klassischer Auftragsforschung, die Ginkgo mit den Kunden durchführt. Der gemeinsame R&D-Prozess lässt sich in vier Schritte unterteilen:

  1. Identifikation potenzieller Produktkandidaten
  2. Screening nach den besten Produkten
  3. Design der Organismen und Optimierung des Stoffwechselwegs
  4. Iterative Optimierung der Organismen (und die Unterstützung im Scale-Up)

Abhängig von den Projektanforderungen unterstützt Ginkgo teils entlang der gesamten Entwicklungstiefe, teils aber auch nur in Einzelschritten wie z.B. der Optimierung bereits bestehender Bioprozesse (Schritt 4). Hierfür erhält Ginkgo eine Projekt-Gebühr, welche bei bestimmten Erfolgen mit Boni für vorher festgelegte Meilensteine erhöht werden kann.

Basierend auf dem Kunden, der Komplexität des Produktes und der Tiefe der Zusammenarbeit resultiert aus einem Foundry-Projekt in vielen Fällen zusätzlich eine Downstream-Partnerschaft zwischen Ginkgo und dem Kunden. Diese kann sich in Form von Lizenzgebühren oder Umsatzbeteiligungen gemessen am Erfolg des gemeinsamen Produkts zu einer zusätzlichen Umsatzquelle für Ginkgo entwickeln. Die Höhe dieser Beteiligungen kann außerdem noch an bestimmte Vorgaben wie der Produktivität der entwickelten Organismen gekoppelt sein.

Bei kleineren Unternehmen oder Startups erhält Ginkgo für die Zusammenarbeit teilweise sogar Unternehmensanteile des Partnerunternehmens. Auch bei besonders komplexen Projekten mit sehr großen Marktchancen geht Ginkgo Joint Ventures mit seinen Partnern ein. Hier ist der Einfluss von Ginkgo meist sehr tiefgehend und das Unternehmen hält einen hohen Anteil am gemeinsamen Joint Venture. Zusätzliche Zahlungen an Ginkgo können aus der Festlegung bestimmter Forschungs-Meilensteine (z.B. Steigerung der Ausbeute um einen bestimmten Prozentsatz) resultieren. Diese Art der partnerschaftlichen Entwicklung ist vorwiegend verbreitet bei Biopharmazeutika, die erst nach vielen Jahren erste Umsätze erzielen.

Die Foundry-Projekte werden heute mit vergleichsweise geringen Margen von durchschnittlich 15 % durchgeführt. Durch die weitere Automatisierung der Prozesse, bis hin zu einem Forschungs-Self-Service, wird sich diese Marge voraussichtlich noch auf 20-30 % erhöhen können. Trotz der Steigerung sehen wir auch langfristig nur eine bedingte Skalierbarkeit der Gewinne aus den Forschungsprojekten. Statt Profite zu erwirtschaften, liegt das Hauptaugenmerk bei diesen Projekten auf der Sammlung von Daten und dem Generieren von anschließenden Downstream-Partnerschaften. Diese Partnerschaften ermöglichen Ginkgo im Anschluss stabile Profite mit Margen von nahezu 100 % zu erwirtschaften. Besonders riskante, aber gleichzeitig vielversprechende Projekte, wie Joyn Bio oder Motif stellen zusätzlich ein Upside-Potential für Ginkgo dar. Unsere Gespräche mit ehemaligen Mitarbeitern und Investoren von Joyn Bio und Motif bestätigten unseren positiven Eindruck bezüglich der Zusammenarbeit dieser Unternehmen mit Ginkgo.

Der Schlüssel für die Skalierung des Umsatzes der nächsten Jahre auf dem signifikanten Wachstum an neuen Projekten von 30 in 2021 auf mehrere hundert in 2025. Um diese Skalierbarkeit zu erreichen, muss der Anteil an Foundry-Projekten mit assoziierten Unternehmen (Joint Ventures, Spin-Outs etc.) sinken und der Anteil an Projekten mit externen Kunden (wie z.B. mit Biogen, Cronos und Roche) erhöht werden. Aus technischer Sicht fußt diese Skalierung auf zwei Säulen: Einerseits wird die Foundry immer weiter vergrößert und automatisiert, was den (parallelen) Durchlauf an Projekten erhöht. Andererseits wird sich der Nutzen der Codebase zeigen, welcher die Effizienz der Projekte erhöht und somit den Forschungsaufwand pro Projekt verringert. Weiterhin wird durch eine intelligentere Codebase auch die Erfolgschance erhöht und somit die Chance zur Umwandlung von Foundry-Projekten in Downstream-Partnerschaften.

Eine solche Entwicklung der Foundry-Projekte wird es Ginkgo nach unseren Modellierungen ermöglichen Umsätze von über 1 Mrd. USD in 2025 zu generieren. Ausgenommen besonderer Durchbrüche in beteiligten Unternehmen (z.B. Joyn oder Motif), welche mit enormem Upside-Potenzial verbunden wären, schätzen wir den Anteil der Downstream-Umsätze bis 2025 mit unter 20 % noch vergleichsweise gering ein. Der Grund dafür liegt in der Kombination aus einer initialen Ramp-Up Phase der Foundry Kapazitäten sowie einer verzögerten Umwandlung von Foundry-Projekten in Downstream-Partnerschaften. Resultierend schätzen wir die durchschnittliche Marge in 2025 auf etwa 30 %, was in einem Gross Profit von 300 bis 500 Mio. USD resultieren würde. Besonders spannend werden unserer Meinung nach die darauffolgenden Jahre, in denen sich der Anteil des Downstream-Umsatzes immer weiter erhöhen wird. Die durchschnittliche Marge werden dadurch signifikant steigen. Gleichzeitig wird sich durch die kontinuierlichen Einkünfte auch eine höhere Sicherheit in der Abschätzung zukünftiger Umsätze einstellen, was sich positiv auf den Unternehmenswert auswirken kann.

Selbstverstärkender Kreislauf

Wir glauben daran, dass der Wert, welchen Ginkgo für einen neuen Kunden schaffen kann, mit jedem abgeschlossenen Projekt steigen wird. Jeder Test, der die Foundry durchläuft, wird die Codebase vergrößern und zu einer immer besseren Vorauswahl an Organismen zur Untersuchung und Optimierung führen. Der höhere Kundennutzen wird im nächsten Schritt zu mehr Projekten bestehender sowie Neukunden führen. Verstärkt wird dieser Kreislauf noch durch die Diversität der adressierten Märkte und Industrien. Querverbindungen zwischen Organismen unterschiedlicher Bereiche (z.B. zwischen Pharma- und Agrarindustrie) werden dabei zu einer noch schnelleren Lernrate und noch mehr Einblicken in die Funktionsweise von Stoffwechselprozessen führen, was der häufig auf eine Industrie fokussierten Konkurrenz vorenthalten bleibt. Um diesen Vorsprung zu wahren, gibt Ginkgo ganz bewusst keine umfassenden IP-Rechte an Partner ab, sondern beschränkt diese auf das jeweilige Vertical für die ein Organismus ursprünglich entwickelt wurde. Dieser Ansatz führte zunächst zu Irritationen bei größeren Unternehmen.

Diagramm

Wo sehen wir die Risiken?

Wir schätzen die Position, Vision und damit das Potenzial von Ginkgo Bioworks als sehr vielversprechend ein. Aufgrund der frühen Phase des Unternehmens sehen wir allerdings noch die Notwendigkeit zur Validierung bestimmter Technologien und Business Modelle. Daraus resultieren für uns einerseits interne Risiken bezüglich der Technologie und des Business Models und andererseits externe Risiken in Bezug auf die Entwicklung des gesamten Marktes der synthetischen Biologie.

Wir sehen vor alle fünf Risiken:

  1. Die Skalierung der Foundry-Projekte: Wie bereits zuvor beschrieben muss die Anzahl der Foundry-Projekte in den nächsten Jahren signifikant steigen, um das prognostizierte Wachstum des Downstream Umsatzes zu erreichen. Das funktioniert nur im Zusammenspiel einer skalierbaren und voll-automatisierten Foundry und einer immer besser werdenden Codebase. Hier muss Ginkgo in den nächsten Jahren beweisen, dass das Zusammenspiel von Foundry und Codebase wie erwartet funktioniert, um die geforderte Skalierung umsetzen zu können.
  2. Die bisher limitierte Validierung durch externe Kunden: In H1 2021 resultiert noch mehr als die Hälfte des Foundry-Umsatzes aus Beziehungen mit verbundenen Unternehmen (Joint Ventures, Spin-Outs und Beteiligungen von Ginkgo Aktionären). Um Ginkgos Wert als Forschungsdienstleister im Bereich synthetische Biologie zu bestätigen, müssen in den kommenden Jahren vermehrt Geschäftsbeziehungen mit externen Kunden aufgebaut werden.
  3. Geringe Transparenz zu ausgegründeten Unternehmen: Ginkgo gründet regelmäßig Startups in verschiedenen Biotech-Bereichen aus, z.B. Ayana Bio und Verb Biotics. Diese Ausgründungen sind häufig mit Kapital des Finanzierungsarms von Ginkgo, “Ferment Consortium”, bestehend u.a. aus Viking Global Investors, General Atlantic, and Cascade Investment, ausgestattet. Häufig ist über die Struktur dieser Unternehmen (z.B. die Zusammensetzung des Managementteams oder das Recruiting) sowie deren Forschungsfortschritt nur sehr wenig oder gar nichts bekannt. Dies führt dazu, dass der Wert dieser Partnerschaften sowie das Risiko des Investments von außen kaum eingeschätzt werden kann und sich erst mit der Zeit zeigen wird.
  4. Der Fokus auf Biopharma: Wir glauben, dass der Biopharma-Markt in den nächsten Jahren weiterhin der wichtigste und größte Markt für synthetische Biologie bleibt. Anhand zuvor beschriebener Signale glauben wir daran, dass Ginkgo diesen Markt in naher Zukunft immer weiter in den Fokus nimmt. Um diesen Wechsel technisch umzusetzen, muss Ginkgo langfristig auch mit tierischen Zellen arbeiten können. Diese werden z.B. in den meisten Fällen benötigt, um für den Menschen verträgliche pharmazeutische Produkte herzustellen. Da der Umgang und die Regulatorik mit tierischen Zellen sich von Bakterien oder Pilzen unterscheiden, müssen hier technische Herausforderungen im Aufbau einer Foundry für tierische Zellen bewältigt werden.
  5. Die hohe Abhängigkeit des Downstream-Umsatzes von Partner-Unternehmen: Der signifikante Gewinn von Ginkgo wird langfristig aus Downstream-Partnerschaften resultieren, in denen Ginkgo entweder Unternehmensanteile in Joint-Ventures oder eine prozentuale Beteiligung am Umsatz des Partners mit den Gingko Produkten erhält. In beiden Fällen ist Gingko vom Management und der Execution Power der Partner abhängig.

Auch wenn wir den SynBio Markt als großen Wachstumsmarkt identifiziert haben, sehen wir einige Herausforderungen, welche im positiven Fall als Katalysator, im negativen als Bremse für den Markt agieren.

  1. Die Zukunft der Petrochemie: Abhängig von den Rohölpreisen und den Regularien bezüglich der Nutzung von fossilen Ressourcen sehen wir einen variierenden Druck auf der Chemieindustrie, um grüne Prozesse aufzubauen.
  2. Die Skalierbarkeit von Bioprozessen: Ein großer Faktor um Bioprozesse wirtschaftlich auch für großvolumige Produktionsmengen konkurrenzfähig zu gestalten ist die Produktivität der Verfahren. Die Entwicklung in Richtung skalierbarer und kontinuierlicher Bioprozesse ist dabei ein wichtiger Baustein für das Wachstum des Marktes. Zu langsame Innovationen könnten im Umkehrschluss als Bremse für den Markt fungieren.

Zusammenfassung: Ginkgos Schlüsselfaktoren für Erfolg

Wie in unserem Investmentansatz beschrieben, bewerten wir Unternehmen vor einer Anlageempfehlung anhand von fünf Faktoren. Nachfolgend ist unsere Perspektive auf jeden dieser fünf Faktoren zusammengefasst dargestellt:

Technologie & Positionierung im Wettbewerbsumfeld

  • Aktuell führende Technologie im Bereich Laborautomatisierung für die synthetische Biologie (Foundry)
  • Stärkste Datenbasis zur KI-gestützten Optimierung biologischer Prozesse (Codebase)
  • Zusammenspiel von Foundry und Codebase kann “unfairen” Vorteil schaffen, der die Markteintrittsbarrieren für andere Player signifikant erhöht

Qualität des Managements und/oder der Gründer sowie Unternehmenskultur

  • Unternehmen wird von ursprünglichem Gründerteam geführt, das seit knapp 20 Jahren zusammenarbeitet
  • Jeder der fünf Gründer hält ca. 5% Anteile am Unternehmen
  • Extrem hohe technologische Expertise des gesamten Teams, einer der Gründer (Tom Knight) ist der “Vater der synthetischen Biologie”
  • Sehr hohe Attraktivität als Arbeitgeber für hochqualifizierte Mitarbeiter und niedrige Mitarbeiterfluktuation

Geschäftsmodell, Strategie und operative Umsetzung

  • “App Store” bzw. Plattform-Modell erlaubt erfolgreiches Operieren in verschiedensten Industrien
  • Das Geschäftsmodell umfasst drei Säulen:
    • Einmal-Umsätze für R&D-Arbeit im Auftrag von Kunden
    • Wiederkehrende Downstream-Umsätze durch Lizensierung der Endprodukte (stark abhängig von erfolgreicher Kommerzialisierung der Endprodukte durch Kunden)
    • Strategische Joint Ventures und Equity-Beteiligung an Startups, die Endprodukte kommerzialisieren
  • Nutzung der zusammen mit Kunden in einer Industrie gewonnenen IP auch in anderen Bereichen
  • Gegenseitiges Verstärken von Foundry und Codebase erzeugt Flywheel-Effekt
  • Starke operative Umsetzung bisher, was sich in übertroffenen Umsatzzielen widerspiegelt

Prüfung politischer oder anderer struktureller Risiken

  • Mögliche stärkere staatliche Regulierung der synthetischen Biologie

Nachhaltigkeit des Unternehmens entlang definierter ESG-Kriterien

  • Aufgrund des erst vor kurzem erfolgten Börsengangs, gibt es bisher keine offiziellen ESG-Ratings. Gingko verstößt aber gegen keines unserer Ausschlusskriterien
  • Unserer Einschätzung nach hat Ginkgo ein positives ESG-Profil:
    • Ginkgo kann dazu beitragen CO2-Emissionen signifikant zu reduzieren und zahlt damit auf die Ziele zur nachhaltigen Entwicklung der UN ein
    • Bisher keine Auffälligkeiten im Bereich Social und Corporate Governance

Wir glauben, dass die synthetische Biologie eine zentrale Rolle dabei spielen wird, die heutige Chemieindustrie ohne den Einsatz von fossilen Ressourcen nachhaltig und grün zu gestalten. Neben dem Wechsel von chemischen auf biologische Prozesse für besonders komplexe Moleküle wird der große Treiber die Identifikation neuer biologischer Produkte sein. Ein zentraler Katalysator ist dabei die Sequenzierung und Simulation von Proteinen, die von Unternehmen wie AlphaFold, Schrödinger, QuantumSI oder Seer vorangetrieben wird.

Auf der anderen Seite stehen hohe Anforderungen an die Kompetenz in Bioprozessen sowie extrem hohe Kosten in der Entwicklung optimaler Organismen der Entwicklung entgegen. Wir glauben daran, dass Ginkgo Bioworks mit seinem Plattform-Gedanken diese Herausforderungen überwinden kann und sich zu einem zentralen Player der Bio-Revolution entwickeln wird. Die automatisierte Forschung mittels der Foundry wird zu einer fundamentalen Verringerung der Einstiegshürde in den Markt führen und damit einen enormen Einfluss auf die Innovationskraft der Branche haben. Mithilfe der Codebase wird es Ginkgo darüber hinaus möglich sein, ein einzigartiges Verständnis für die komplexen Stoffwechselsysteme in Organismen zu entwickeln und seinen Kunden ermöglichen, die optimalen Organismen für die jeweiligen Produkte zu finden. Durch die tiefe Integration in die Produktentwicklung und die signifikanten Vorteile, die für den Kunden durch die Foundry und Codebase entstehen, werden das Teilen der Forschungsdaten und des Produkt-Umsatzes in unseren Augen gerechtfertigt. Daraus entsteht ein Geschäftsmodell mit sehr hohen Margen und einem enormen Upside-Potential durch die Erforschung und Vermarktung revolutionärer Produkte. Wir glauben, dass sich diese Kombination in den nächsten Jahren auch in der Bewertung des Unternehmens signifikant widerspiegeln wird.

Wie steht ihr zu Ginkgo? Teilt ihr unsere Meinung oder seht ihr das Unternehmen ganz anders? Wir freuen uns über jede Art von Feedback, sei es über einen unserer Social Media Kanäle oder über info@10xdna.com.