ENG
Андрей Воронков, сооснователь проекта SONM (Supercomputer Organized by Network Mining), основал медицинский стартап, связанный с обработкой медицинских данных в области биоинформатики и хемоинформатики. В настоящее время его компания Drug Discovery@home работает над созданием лекарства против рака прямой кишки, которое не будет иметь побочных эффектов. Об этом Воронков рассказал «Инвест-Форсайту».
Уход из SONM
SONM — проект туманных вычислений, объединения мощностей частных компьютеров в вычислительную систему, которая может решать любые вычислительные задачи. Основателями SONM являются программист Сергей Пономарев и ученый-химик Андрей Воронков. Они начинали свой проект с расчета молекулы для создания лекарства, а пришли к идее стартапа с широким функционалом — распределенного суперкомпьютера общего назначения. В 2017 году компания SONM привлекла $42 млн во время ICO, и до сих пор этот сейл остается в пятерке крупнейших российских краудфандингов.
Воронков вышел из проекта в мае 2017 года для того, чтобы сосредоточиться на научной работе. Кроме того, в технологии SONM пока не решена проблема безопасности данных, которые передаются на другие компьютеры, — без этого нельзя заняться обсчетом конфиденциальных данных. Расчеты с неконфиденциальными данными тоже востребованы, но стоят дешевле. Новая команда Андрея Воронкова готова предложить решение проблемы безопасности данных и, в зависимости от успехов SONM в этой области, рассматривает возможность создания нового стартапа.
Бизнесмен получил около одного процента от собранных на ICO SONM средств и основал свою компанию Drug Discovery@home. Это распределенная платформа занимается компьютерным моделированием лекарств для конкретной биомишени.
Новый препарат против рака
Drug Discovery@home в основном занимается созданием новых методов разработки лекарств и тестирует их на раковых заболеваниях, получая заказы от различных НИИ. Но в то же время компания ведет собственные исследования на деньги, полученные от ICO SONM (это примерно $420 тыс.). Воронков надеется сделать противораковый препарат, который окажется эффективнее существующих, но не будет иметь тяжелых побочных эффектов. Химиотерапия часто спасает людям жизнь, но несет серьезные последствия: у пациентов развиваются болезни сердца, возникает бесплодие, выпадают волосы и пр. Методика Drug Discovery@home позволяет разрабатывать лекарственные препараты с минимумом побочных эффектов для лечения заболеваний, для которых на данных момент лекарственные препараты не известны.
Сейчас стартап тестирует препарат против рака прямой кишки, самого распространенного вида рака. Тестирование происходит на клетках в частных компаниях — до клинических испытаний еще предстоит пройти большой путь, поэтому у препарата пока нет названия, только шифр, название появится перед выходом на рынок. Есть несколько фармкомпаний, в том числе и из Big Pharma, готовых его купить, но Воронков заинтересован продать препарат на самой высокой стадии готовности. Для дальнейшей его разработки бизнесмен рассматривает варианты краудфандинга и венчурных инвестиций.
Новое лекарство против рака прямой кишки пока на ранней стадии создания, но Андрей Воронков верит в его успех, иначе «не вкладывал бы в разработку препарата свои личные деньги».
Компьютерное моделирование лекарств
Компания нацелена на разработку не одного лекарства, а многих: методика, которую два года разрабатывают в Drug Discovery@home, теортически позволяет это сделать. В основе методики — технологии машинного обучения, компьютерного моделирования и новых нейронных сетей. Сначала из научной литературы берутся данные: какие нужны лекарства для каких раковых белков-биомишеней, потом смотрят, известна ли трехмерная структура этих биомишеней, потом исследуют, есть ли для этих трехмерных структур известные лекарства, дальше берут две-три биологические мишени и обучают нейросеть правильно находить новые действующие вещества среди нелекарств, или веществ, у которых нет биологической активности. Потом лекарства и нелекарства смешиваются (это десятки тысяч соединений), а нейросеть должна среди них выбрать правильные соединения, из которых, собственно, и появится искомое лекарство. Затем соединения проверяются на тестовой выборке. То есть программа учится моделировать атомные и молекулярные взаимодействия и смотрит, какое из химических соединений может оказаться эффективным. После все проверяется обученной нейросетью. Основная инновация компании — применение нейросетей для создания моделей молекулярной динамики, ориентированных на каждую отдельную ситуацию.
Компьютерное моделирование — самая ранняя стадия разработки лекарств, связанная с высоким риском, в этой фазе еще непонятно, какой получится продукт. Распределенные вычисления разбивают задачи на подзадачи и рассылают для решения на большое количество разных компьютеров. Если задача требует не распределенных, а параллельных вычислений, то в эту же сеть может быть подключен большой кластер вычислительных устройств, куда можно отослать задачу.
Андрей Воронков планирует запатентовать свой метод моделирования лекарств и занять долю рынка, связанную с доклиническими исследованиями лекарственных препаратов.
Компании Big Pharma, несмотря на большие отделы R&D, применяют методы компьютерного моделирования в разработке лекарств, но у них нет ресурсов на все ниши, и маленькие инновационные компании могут делать конкурентоспособные инновационные продукты.
Автор: Наталья Кузнецова
