講義のコース「スタートアップ」。 ピーター・ティエル。 スタンフォード2012。レッスン16

2012年の春、PayPalの創設者の1人であり、最初の投資家FaceBookであるPeter Thiel（ Peter Thiel ）は、スタンフォードでコース「Startup」を開催しました。 開始する前に、ティエルは次のように述べています。



講義の生徒の1人が記録を記録し投稿しました。 このhabratopika degorovでは、16番目のレッスン、 アストロパイロットエディターを翻訳しています。



レッスン1：未来への挑戦

レッスン2：再び1999年のように？

レッスン3：価値システム

レッスン4：最終ステップの利点

レッスン5：マフィアの力学

レッスン6：ティールの法則

レッスン7：お金に従う

レッスン8：アイデアの提示（ピッチ）

アクティビティ9：すべて準備ができていますが、それらは来ますか？

レッスン10：Web 2.0の後

レッスン11：秘密

アクティビティ12：戦争と平和

レッスン13：宝くじチケットではありません

レッスン14：世界観としてのエコロジー

レッスン15：バックトゥザフューチャー

レッスン16：自分を理解する

レッスン17：深い思考

レッスン18：創設者-犠牲者または神

レッスン19：停滞または特異性？

講義17-自分自身を理解する

ピーターの講義の後、3人のゲストがディスカッションに参加しました。



1.ブライアンスリンガーランド（ブライアンスリンガーランド）。 Stem CentRxの共同設立者、社長兼CEO 。

2. CounsylのテクニカルディレクターBalaji S. Srinivasanと

3. Brian Frezza、Emerald Therapeuticsの共同設立者

I.長寿プロジェクト

人々は実際に何年生きることができますか？ この質問はまだ開かれています。 おそらく答えるのは非常に難しいでしょう。 しかし、これを行おうとするバイオテクノロジーは適切に配置されているという感じがあります。 コンピュータ革命の結果として発展しているバイオテクノロジーは、癌、老化、死などのあらゆる問題が解決に近づいているという事実を考えると、非常に刺激的に見えます。







バイオテクノロジー革命がなくても、平均余命は著しく伸びました。 成長は10年ごとに約2.5％でした。 XIX世紀の半ばから終わりまで、平均寿命は10年ごとに2.3〜2.5年増加しました。 各国の平均余命に対応するポイントでグラフを作成すると（原則として、女性の平均余命について話します）、一緒に直線が表示されます。 これはムーアの法則と完全に一致しているわけではありませんが、非常に似ています。 1840年の平均寿命は45〜46歳でした。 過去1世紀半の間、寿命を延ばす問題は指数関数的にさらに複雑になりました。







ある程度、米国はこの問題で少し遅れています。 ここでの平均寿命は、世界最大値よりも数年下です。 さまざまな理由があります。アメリカ人は貧しい食べ物を食べる、アメリカ人は身体的に十分に活動していないなどです。しかし、アメリカは遅れていますが、傾向は同じままです。







この質問は別の方法で見ることができます。1日を費やすたびに、5〜6時間があなたの将来の生活に追加されます。 これは驚くべき結論です！ 問題は、次に何が起こるかです。 チャート上の直線は直線のままですか？ プロセスは遅くなりますか？ 加速しますか？ 1840年まで、平均余命の伸びはほぼ線形でした。 ごく最近、彼は本当に劇的に加速しました。 たぶん、これはすぐに終了する短いサージですか、これは急激な加速のほんの始まりですか？ このすべてはまだ見られないままです。

II。 幸運、生と死

A.不運としての死

ある意味では、長寿は不運の反対です。 グローバルな意味で、運が悪いときは困っています。 失敗する可能性のあるすべてのことを考えてください。 おそらくあなたのDNAの一部が変異し、癌が発生し始めます。 車にぶつかる可能性があります。 たぶん小惑星があなたに落ちるでしょう。 多くのことが幸運ではないかもしれません。 したがって、寿命を延ばすという問題は、これらのトラブルのどれをどの程度克服できるかという形で問うことができます。



17世紀から19世紀半ばにかけて、一般的な意見は、これらの問題のいずれにも対処できるというものでした。 フランシスベーコンのニューアトランティスは、事故のないユートピアの古典的なビジョンでした。 ニューアトランティスでは、神々によって破壊された古いアトランティスとは異なり、アトランティス人は自然に対する完全な力を持っていたため、ニューアトランティスでした。







この視点は、1850年頃に地面を失い始めました。 幸運と不確実性は、未来を考える基礎としてますます支配的な概念になりつつあります。 この変化は、おそらく保険数理計算と生命保険の開発によるものでした。 人々がデータを使い始めたとき、生と死は確率関数に還元できることが明らかになりました。 同じ年に30歳が死亡する確率は1000分の1ですが、100歳の場合、この確率はすでに50％です。



この数学を少し使ってみると、永遠の命の問題の解決策は単純な方程式を解くことであることが明らかになります。





-年xで死亡する確率

-年xで死亡しない確率

-年末まで生き残る確率

-永遠に生きる確率

-死亡率の方程式



無制限の確率的思考は危険です。 それは未来を形作る人の能力を殺します。 映画「 老人はここにいない 」はこの瞬間の良い説明です：いつかあなたは連れて行かれなくなり、彼らはテキサスの食料品店であなたを撃ちます。 すべてが単なる事故である場合、運命を受け入れるしかありません。 ただし、このアプローチでは、運に依存しすぎるゲームに参加するかどうかを考え、決定する能力は考慮されません。



小さな歴史的脚注：1700年、人々は永遠に生きることができるという主張は、単に150歳であると主張する人々がいたからこそ、今日よりも現実的に見えました。 当時は実質的に経理がなかったため、優れた「マーケティング担当者」は、自分が非常に立派な年齢であると他の人々に確信させることができました。 今日、これらの人々の動機を理解することは非常に簡単です。 18世紀初頭にロンドンの70歳の男性である場合、次の不幸な存在として認識され、特別な支援は提供されません。 しかし、もしあなたが150歳なら、これはすべてを変え、王自身からの引退さえ期待することができます。

B.確実性への移行

生物学を統計的および確率的アプローチの世界から、より明確で決定可能なものに移行させることはできますか？



それは多くの要因に依存します。



死は事故と考えることができます。 事故にはさまざまな種類があります。 それらをスペクトルに分解することができます-微視的（遺伝的変異など）から巨視的（事故）および宇宙スケールのイベント（小惑星の落下）まで。



老化の問題を最終的に解決するには、これらの問題をすべて取り除く必要があります。 しかし、いずれにせよ、特定のマクロおよびスペースのインシデントはランダムなイベントであり、今後もそうであると感じています。 ただし、これらの問題の解決は延期される可能性があります-たとえ微視的な事件に対処できたとしても-寿命はすでに600〜1000年に延長されます。

III。 コンピュータサイエンスと生物学

A.タスクの難しさ

死そのもののように、新薬を見つけるプロセスは運に大きく依存しています。 科学者は、約10,000種類の化合物を分析することから始めます。 これらの10,000個のうち長い選択プロセスの後、約5個が残り、これらはテストの第3フェーズに進みます。 たぶん、これらの5つの薬のうちの1つはFDAによってテストされ、承認されるでしょう。 これは、かなり長く、大部分がランダムなプロセスです。 それが、バイオテクノロジー企業の立ち上げが非常に危険な理由です。 それらのほとんどは10-15年存在します。 この期間中、プロセスを実質的に制御することはできません。 有望と思われるものは、最終的にはまったく機能しない場合があります。 繰り返しも、ゴールへのアプローチ感もありません。 ほぼランダムなプロセスの最後には、バイナリの結果（「はい」または「いいえ」）しかありません。 あなたは10年間一生懸命働くことができ、あなたが時間を無駄にしたかどうかを最後まで知りません。



インターネットビジネスの基本的なルールは、資金調達の各ラウンドが前のラウンドよりも成功すれば、会社は成功するということです。 バイオテクノロジーでは、これはほとんど不可能です。 投資家は疲れる。 何も動作しません。 投資家の中には、株式の価値の低下や追加発行で資本が希薄化されたとしても、とにかくすべてが彼らに行くので、評価を気にしないと公言しています。 すべてが運に依存している場合、評価を議論するポイントは何ですか？



公平を期して、私たちは、人々の思考を支配する運と統計に焦点を当てたすべてのプロセスが、過去数十年で非常にうまく機能したことを認めなければなりません。 しかし、これはランダム性に焦点を合わせ続けることが理にかなっているという意味ではありません。 そのような方法で得られる発見のコストは非常に急速に増加する可能性があります。 おそらく、私たちはすでに見つけやすいものをすべて見つけているでしょう。 そうだとすれば、手持ちのものがなくてもランダムなプロセスなしで開発することは難しいでしょう。 これは研究費に反映されます。 1975年、新薬の開発コストは1億ドルでした。 今では13億です。 おそらく、バイオテクノロジーに投資した資金はすべて失われました。 バイオテクノロジーへの投資は、グリーンテクノロジーへの投資と同じくらい賢明ではありませんでした。

B.バイオテクノロジーの未来

医薬品の開発は本質的に検索タスクであり、検索エリアは非常に広いです。 膨大な数の可能な接続があります。 重要な問題は、ケースの影響を軽減するためにコンピューター技術を使用できるかどうかです。 コンピュータサイエンスはバイオテクノロジーをより決定論的にすることができますか？ 最も基本的なレベルでは、生物学的プロセスは不可逆的な劣化のプロセスに運の量子を引き付けると見ることができます。 従来の治療法はこれらのプロセスを大きく反映しています。 対照的に、計算プロセスは可逆的です。 必要に応じてプロセスを調査および再プログラムできます。 主な問題は、生物学的タスクを計算タスクにどの程度まで削減できるかです。

生物学的プロセス	計算プロセス
頑張って	組織化されたプロセス
不可逆	リバーシブル
劣化	若返り
死亡率	不滅
伝統療法	計算生物学

DNA微小分子の一次構造を決定するコストは急速に減少しています。 2000年には、5億ドルの価値がありました。 今日、それは5000人で行うことができます。 1〜2年で、おそらく1,000ドルの費用がかかります。 問題は、受け取ったすべての情報を想定したとおりに処理できるかどうかです。

「この発見は、すべてではないにしても、ほとんどの人の病気の診断、予防、治療に革命的な改善をもたらすでしょう。」

ビルクリントン、2000

Human Genomeプロジェクトは、90年代後半に信じられないほど革命的なものと見なされました。 しかし、彼の結果は、周囲で作成されたすべての誇大広告と一致しませんでした。 おそらく、プロジェクトが早すぎるように見えたか、費用が高すぎたのでしょう。 しかし、失敗の別の理由は、ゲノム自体の解読はまったく問題ではないかもしれません。 主な問題は、受信したデータの処理方法がわからないことです。 生物学の問題のどの部分を計算上の問題に減らすことができるのか、という疑問は未解決のままです。

IV。 例

いくつかの質問に焦点を当て、バイオテクノロジーの非常に興味深い問題に対処する3つの企業の代表者と議論します：Stem CentRx、Counsyl、およびEmerald Therapeutics。





これら3社のうち、Stem CentRxは従来のバイオテクノロジーに最も近い企業です。 しかし、それにもかかわらず、彼らのタスクの重要な部分は計算です。 彼らの主な目標は、あらゆる種類の癌を治療することです。 彼らは、癌性腫瘍には、基礎となる腫瘍細胞とは著しく異なる幹細胞が含まれていると主張しています。 病気と腫瘍の発生を制御するのはこのタイプの細胞です。 したがって、彼らは幹細胞に影響を与え、それによって癌を打ち負かそうとします。



側面から見ると、問題は化学療法が癌の治療に非常に効果がない可能性があることです。 必要な線量を計算することは非常に困難です。 低すぎる用量は効果がありません。 高すぎると、病気とともに患者が死亡します。 そのため、成長の原因となる細胞のサブセットを分離し、それらに直接作用することができれば、化学療法は破壊的でなく、はるかに効果的になります。 これまでのところ、マウスのStem CentRxに関する研究は非常に有望です。 このアプローチが1〜2年で有効かどうかを確認する必要があります。



Counsylは、バイオインフォマティクスの分野で働く会社です。 彼らの目標は、妊娠中の遺伝子スクリーニング市場を獲得することです。 彼らは、遺伝性疾患が存在するかどうかを判断するためにテストできる、約100の遺伝子について1つの簡単なテストを開発しました。 メンデルの法則が引き継いだ疾患のみに焦点を当てています。これは、より複雑な遺伝的組み合わせがどのように機能するかを判断するのがまだ難しいためです。 したがって、Counsylは実際の非常に明確な一連のタスクを定義しました。 Counsylは現在、米国の新生児の約2％をスクリーニングしており、この数は今後数年間で大幅に増加すると予想しています。







Emerald Therapeuticsは、他のどの企業よりも多くの計算を使用しています。 彼らの主な目標は、細胞の再プログラミング、つまり細胞をプログラム可能な機械に変えることによって、すべてのウイルス感染を治療することです。 アイデアは、ウイルスを含む細胞にラベルを付け、これらの細胞に自己破壊を命じる分子機械を構築することです。 現時点では、エメラルドの作品は分類されており、これ以上のことは言えません。 しかし、プログラム化された抗ウイルス療法の分野で働いている企業における高いレベルの妄想は説明可能です。 たとえば、6週間で世界を引き継ぐWebアプリケーションとは異なり、長い間関連する大きな秘密と連携します。



それでは、Stem CentRxのBrian Slingerland、CunnsylのBalaji Srinivasan、Emerald TherapeuticsのBrian Frezzaと話しましょう。

V.見通し

Peter Thiel ：マークアンドリーセンは数週間前にクラスに参加しました。 彼は、90年代後半のインターネットでは、多くのアイデアが本質的に正しいと言いましたが、その時はまだ来ていませんでした。 バイオテクノロジーの次の段階がコンピューティングの使用を増やすことであることに同意したとしても、時間は正しいことをどのように知ることができますか？ 早すぎずに最初のステップを開始していることをどのように知っていますか？



Balaji Srinivasan ：ゲノム解読は、ARPANETを介して送信される最初のパケットに似ています。 これは概念実証です。 このテクノロジーはすでに存在していますが、人々にとってはまだ説得力がありません。 したがって、実際に機能する何かを作成すると、人々が実際に来て作成されたゲノムを取得できる巨大な市場が出現します。 メールやワープロと同じように。 当初、これらのことは不快でした。 しかし、彼らの利点を明確に示すことが可能になったとき、人々は快適ゾーンを離れて受け入れました。 妊娠検査は重要な分野の1つです。 人々は、子供たちが可能な限り健康であることを確認することが重要だと感じています。 そして、おそらく、得られたデータを使用して、より多くの肯定的なことを行うことが可能になります。



Peter Thiel ：それで、質問は、人々がゲノム解読手順に対する一般的な恐怖を克服するのをどのように助けることができるのですか？ そして答え：「子供のためにそれをしますか？」



Balaji Srinivasan ：はい。 Twitterに座るだけのためにコンピューターを買うために1,000ドルを費やす人はいません。 ただし、既にコンピューターをお持ちの場合は、Twitterを使い始めるのに余分なお金をかける必要はありません。 したがって、最初の実装の問題を解決することが最初のステップです。 経験的に、私たちはすでにこの技術を非常に自信を持って採用し始めています。 したがって、実装の問題を解決できると確信しています。



Peter Thiel ：がんの問題について話すことは刺激的ですが、同時に不安でもあります。 これは古い問題です。 ニクソンは1970年に、1976年までにガンとの戦争に勝つと述べました。 人々はこれに40年間取り組んでいます。 そして、私たちは現在、ソリューションに40年近づいていますが、それでもこれまで以上に遠いようです。 この問題の解決にすでに長い時間がかかっているという事実は、この問題が非常に複雑であり、近い将来解決されないという意味ではありませんか？



ブライアン・スリンガーランド ：一般に人々は過去40年間同じ道を歩んでいます。 がん治療への通常のアプローチは、化学療法などによる「カーペット爆撃」です。 実際、以前に使用されたすべてのアプローチは驚くほど似ています。 私たちは完全に異なる道を取ることにしました。 40年間の失敗は私たちに何か重要なことを教えてくれました。 以前は、治療効果の主な測定基準は腫瘍サイズの縮小でした。 ただし、この指標は最適ではありません。腫瘍は縮小してから再び成長する可能性があります。 腫瘍のサイズを小さくすることに焦点を合わせると、間違った細胞に影響を与える可能性があります。 バイオインフォマティクスを使用すると、より良いアプローチを見つけることができます。 したがって、近い将来に問題が解決しないことに同意しません。 私たちはちょうどそれをする良い機会があると固く信じています。



Brian Frezza ：質問の半分にはすでに答えがあります-ウイルスがまだ存在するので、私たちは間違いなく遅れていません。 早すぎますか？ そうは思いません 医療に対する素人の見方は、現実とはまったく異なります。 業界のプレイヤーは、製品がリリースされるまで、ひそかに秘密を守っています。 人々はこの瞬間を過小評価し、それが市場に導入されるタイミングとタイミングにのみ注意を払います。 この特定の瞬間に人々が見るものは、彼らがそれについてどう考え始めたのか、何十年もかけて開発され始めました。



70年代後半から80年代初頭にかけて、新しいDNA組換え技術と分子生物学の発展により、バイオテクノロジーは大幅に急増しました。 ジェネンテックは、70年代後半から80年代前半までをリードしました。 米国の大手バイオテクノロジー企業10社のうち9社がこの短期間で設立されました。 彼らの技術は7-8年後に登場しました。 そして、それは窓でした。その後、多くの新しい統合バイオテクノロジー企業が登場しませんでした。 見つける必要がある特定の資料がありました。 人々は彼を見つけました。 Genentechより前は、バイオテクノロジーではなく薬理学に焦点が当てられていました。 このウィンドウ（統合された製薬会社に変わる）は、ジェネンテックの出現前に約30年間閉じられました。



したがって、従来のバイオテクノロジー企業の窓口は閉まっているが、コンピューターバイオテクノロジーの窓口はまだ始まったばかりだと思う。 このウィンドウをクロールした人は誰でも足がかりを得ることができます。 市場参入には巨大な独占的障壁があります。 ここでは、最初の動きをする人がしばしば最後の動きを利用する人になります。 IEまたはChromeが市場に参入するために臨床試験を実施する必要があると想像してください。 ゲームに参加するのははるかに困難です。 したがって、優れた技術を開発し、それを最初に市場に投入できる人には利点があります。



Peter Thiel ：あなたの企業戦略について話しましょう。 テクノロジーが機能していても、どのように普及させる予定ですか？



Balaji Srinivasan ：薬物、バイオテクノロジー、そして現在のゲノミクスが本質的に異なる実体であると考える場合、ゲノミクスを扱う企業はまったく異なる方法で働くことができることを理解するでしょう。 ゲノミクスは、薬理学や従来のバイオテクノロジーよりも計算上敏感です。 分子診断では、従来の治療ではありません-サンプルを調べた場合、スーパーハイウェイにいます。 インターネット規則が適用されます。 15〜18か月でコンセプトから製品および販売に移行できます。 これは、オンラインビジネスほど高速ではありません。 しかし、従来のバイオテクノロジーに必要な7〜8年よりもはるかに高速です。 90年代初期に、Web 1.0のウィンドウが開かれました。 90年代後半には、Web 2.0のウィンドウがありました。 今、ゲノミクスの番です。 生物学の仕事はセンサーとデータ収集だと思います。 .



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