Kõik postitused

Kuidas sünnib teadusest ettevõte?

26.05.2026

Kuidas sünnib teadusest ettevõte? Millal on teaduslik avastus piisavalt tugev, et sellest võiks saada skaleeritav lahendus? Ja kuidas ära tunda hetke, mil laborist alguse saanud idee võiks liikuda päris turu, klientide ja rahvusvahelise kasvu poole?

Nende küsimuste üle arutlesid Latitude59 vestluses „Science Doesn’t Scale Itself – And Not Every Breakthrough Should” Tehnopoli süvatehnoloogia valdkonna juht Anu Puusaag ja Cambridge’ist välja kasvanud biotehnoloogiaettevõtte ExpressionEdits asutaja Kärt Tomberg. Vestluse keskmes oli teaduspõhise ettevõtluse üks keerulisemaid küsimusi: kuidas viia sügav teaduslik teadmine laborist maailma nii, et sellest sünniks päriselt väärtust loov ettevõte?

Tombergi enda teekond ettevõtluseni ei alanud klassikalise idufirma ideega. Ta kirjeldas end teadlasena, kelle fookus oli pikka aega geneetikal ja akadeemilisel karjääril. Muutus tuli 2020. aastal, kui pandeemia sundis teadlasi üle maailma mõtlema, kuidas nende teadmisi kiiresti uute probleemide lahendamiseks rakendada. Just sellest olukorrast kasvas välja teaduslik suund, millest hiljem sai ExpressionEdits.

Ettevõtte tuum seisneb viisis, kuidas suhelda rakkudega. Tomberg selgitas, et kui DNA ja RNA on bioloogias laiemalt tuntud mõisted, siis valkude tootmine on endiselt midagi, mida inimene ise otseselt teha ei saa. Selle asemel kasutatakse elusrakke, mida püütakse veenda tootma vajalikku valku. ExpressionEdits läheneb sellele küsimusele teisiti: kuidas rääkida rakkudega neile loomulikumas ja täpsemas „keeles”, et valkude tootmine oleks selgem, tõhusam ja ennustatavam.

Tugevast teadusest üksi ei piisa

ExpressionEdits on hea näide süvatehnoloogiast, kus ettevõtte ehitamine ei alga kiirest tootest või lihtsast turuvajadusest, vaid aastatepikkusest teaduslikust tööst. Biotehnoloogias ei räägita tihti tootest samamoodi nagu tarkvaraettevõtetes. Ravimiarenduse ja bioloogiliste tehnoloogiate teekond on pikk, kallis ja mitme osapoolega. Sageli pole teadlane, kes avastuse teeb, sama osapool, kes selle kunagi lõppturule viib.

Tombergi sõnul tuleb teaduse skaleerimisest rääkides kõigepealt tunnistada üht ebamugavat tõde: suurem osa teadusest ei tööta. See ei tähenda halba teadust, vaid seda, et teadus ongi sageli katsetamine, eksimine ja looduse toimimise mõistmine olukorras, kus vastus ei ole ette teada. Teadlane võib teha parimad eksperimendid ja ehitada loogilise teooria, kuid kui loodus ei tööta nii, nagu oletati, siis avastus ei muutu skaleeritavaks lahenduseks.

Seetõttu pole küsimus ainult selles, kuidas rohkem teadust turule viia. Vähemalt sama oluline on osata ära tunda, millal teaduses on midagi sellist, millel võiks olla erakordne mõju. Tomberg tõi välja, et tema puhul mängis olulist rolli keskkond ja inimesed tema ümber. Tema toonane juhendaja oli juba varem loonud mitu ettevõtet ning oskas märgata, millisel teadusel võiks olla sügavam kommertspotentsiaal. Sellist tunnetust on keeruline süsteemi sisse kirjutada, kuid seda saab kasvatada ökosüsteemis, kus teadlased puutuvad kokku inimestega, kes on varem teadusest ettevõtteid ehitanud.

Üks oluline teema vestluses oli intellektuaalomand. Tomberg rääkis Cambridge’i näitel, et seal pööratakse juba doktorantide ja järeldoktorite harimisel palju tähelepanu sellele, mida tähendab IP ning miks ei tohiks teadustulemusi liiga vara avalikult jagada. Akadeemilises maailmas on loomulik tahta head tulemust kohe konverentsil või postril näidata. Biotehnoloogias võib aga liiga varajane avalikustamine tähendada, et patenti ei saa enam kaitsta. Ja kui patenti pole, on väga keeruline ehitada ettevõtet, mille arendusse keegi oleks valmis panustama kümneid või sadu miljoneid eurosid.

See eristab süvatehnoloogiat paljudest teistest iduettevõtluse valdkondadest. Kui tarkvaraettevõte võib jõuda esimeste klientide ja tuluni kiiresti, siis biotehnoloogias võib teekond turuni võtta 15–20 aastat. Sellises kontekstis ei saa ettevõtte arengut hinnata ainult tulu, müügi või klassikaliste kasvunäitajate järgi. Oluline on mõista, kas tehnoloogia liigub õiges suunas, kas teaduslik risk väheneb ja kas lahendusel on potentsiaal jõuda lõpuks mõjuni, mida turg ja ühiskond vajavad.

Vestluses puudutati ka levinud arusaama, et teadlase kõrvale on alati vaja „ärilist kaasasutajat”, kes aitab ettevõtteks kasvada. Tomberg tõi välja, et selline lihtsustatud vastandus võib olla eksitav. Teadlased ei ole ühesugune grupp. Hea teadlane peab sageli juba oma akadeemilises töös tegema asju, mida seostatakse ettevõtjatega: esinema, veenma, raha kaasama, inimesi innustama ja keerulisi ideid arusaadavaks tegema. Seetõttu ei ole küsimus alati selles, kas tiimis on teadlane või ärijuht, vaid kas tiimis on olemas võimekus mõista nii tehnoloogiat, turgu kui ka väga pika arendustsükli loogikat.

ExpressionEdits jõudis ettevõtteni teadusliku probleemi kaudu. Tomberg kirjeldas, et esmalt oli olemas arusaam, et kogu biotehnoloogia räägib rakkudega justkui ebatäpses keeles. Kui teadus näitas, et seda saab teha paremini, avanes väga lai võimaluste väli. Samas ei tähendanud see, et ettevõte oleks saanud kohe kõike tegema hakata. Vastupidi – meeskond on pidanud aastaid väga teadlikult otsima, kus nende tehnoloogial on kõige suurem väärtus ja milline probleem tuleks esimesena lahendada.

See on süvatehnoloogia üks keskseid pingeid: võimalus võib olla tohutu, aga väikese tiimi jaoks peab fookus olema väga kitsas. Tomberg tõi võrdluseks Genentechi, mis alustas väga konkreetsest probleemist ega püüdnud esimestel aastatel kõike korraga teha. Ka ExpressionEdits mõtleb suurelt, kuid liigub edasi samm-sammult, keskendudes alguses väga selgelt piiritletud probleemidele.

Pikas plaanis on Tombergi ambitsioon, et 20 aasta pärast ei räägiks ükski biotehnoloogiaettevõte rakkudega enam ebatäpsel või ebaoptimaalsel viisil. See pole kiire kasvu lugu klassikalises mõttes – nad ei jahi niivõrd ärilist kasumit, kuivõrd teaduslikult probleemi lahendamist. See on lugu pikaajalise väärtuse loomisest, kus lihtne tulu ei pruugi olla õige esimene mõõdik ja kus liiga varajane kompromiss võib takistada ettevõttel ehitamast midagi tõeliselt suurt.

Kõlama jäi mõte, et teaduse skaleerimiseks on vaja rohkem inimesi, rohkem katsetamist ja paremat oskust ära tunda, millal teaduslik tulemus võib muutuda erakordseks lahenduseks. Teadus ei muutu tingimata lihtsamaks, kuid see võib muutuda ligipääsetavamaks. Tehisintellekt ja uued tööriistad võivad tuua rohkem inimesi teaduse juurde ning aidata neil kiiremini ideid uurida, kuid läbimurde äratundmine, kaitsmine ja ülesehitamine jääb endiselt inimeste, kogemuse ja tugeva ökosüsteemi ülesandeks.

Kokkuvõtteks võib öelda, et kõik teaduslikud avastused ei pea ettevõtteks kasvama. Aga kui teadus tõesti töötab, kui sellel on selge mõju ja kui selle ümber tekib õige meeskond, fookus ja tugi, võib laborist alguse saanud ideest kasvada midagi, mis muudab tervet valdkonda.