Հայկական Denovo Sciences-ը դեղերի ստեղծման նոր մեթոդ է ներկայացնում
Denovo Sciences հայկական ստարտափը մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների միջոցով նոր դեղանման միացություններ է նախագծում տարբեր թիրախների համար: Այս պահին աշխատում են երեք հիմնական թիրախների ուղղությամբ, որոնք վիրուսային են: Փորձում են նախագծել կենսաբանական ակտիվ միացություններ հեպատիտ B-ի, հեպատիտ C-ի և գրիպի վիրուսի դեմ:
«Արմենպրես»-ի հետ զրույցում ստարտափի համահիմնադիր ՀՀ ԳԱԱ Մոլեկուլային կենսաբանության ինստիտուտի գիտաշխատող Հովակիմ Զաքարյանը պատմեց՝ 2018 թվականին FAST հիմնադրամը ստեղծել է Հեռանկարային լուծումների կենտրոնը (Advanced Solutions Center), որը գիտահեն կազմակերպությունների ստեղծման և զարգացման բազմաֆունկցիոնալ հարթակ է: Ծրագրի շրջանակում էլ 3,5 տարի առաջ ծնվել է իրենց՝ Denovo Sciences-ի գաղափարը, որի վրա սկսել են աշխատել երեք ընկերներով՝ ինքը, Մհեր Մաթևոսյանը և Վարդան Հարությունյանը:
«2019-ի կեսերից մենք սկսեցիք մտածել՝ արդյոք կարող ենք մեքենայական ուսուցումը օգտագործել նոր դեղամիջոցների ստեղծման և հայտնաբերման համար: Ուսումնասիրեցինք գրականություն՝ հասկանալու՝ ովքեր ինչ են արել, մինչև այդ պահը, և որոշ բացեր տեսանք: Հասկացանք, որ մեքենայական ուսուցման այն դասական մեթոդները, որոնք կան մինչև օրս, ունեն սահմանափակումներ. հիմնված են որոշակի թրեյնինգ դատաբազաների վրա, որոնք բժշկության մեջ քիչ են, հետևաբար, եթե սովորում ես անորակ բազայի վրա, սխալ գեներացիա կստանաս: Որոշեցինք նոր ալգորիթմ օգտագործել ամրապնդման ուսուցմամբ, որը բավական նոր էր մեքենայական ուսուցման ոլորտում, և 2020-ի վերջին Denovo-ն հիմնադրվեց որպես ընկերություն»,- ասաց Զաքարյանը:
Նրա խոսքով՝ դեղագործական ոլորտում մեքենայական ուսուցման կիրառության տարբեր մոտեցումներ կան, որոնցից յուրաքանչյուրն էլ իր առավելություններն ու թերություններն ունի: Իրենց մեթոդի պարագայում մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները սովորում են ոչ թե շատ մեծ տվյալների հիման վրա, որով սովորաբար այլ ընկերություններ են առաջնորդվում, այլ քիմիական, կենսաբանական սիմուլյացիաների հիման վրա և ինքնուրույն գեներացնում մոլեկուլների նոր տարբերակներ: Այսինքն, ի տարբերություն մյուս մեթոդների՝ իրենք կախված չեն լաբորատորիայում ստեղծված տվյալներից, որը իրենց առավելություն է տալիս այն թիրախների պարագայում, որոնք չունեն նման տվյալների մեծ բազաներ: Կարողանում են գնալ շատ նեղ թիրախների հետևից, որոնց մինչ այս դեռ ոչ ոք չի հասել:
Denovo Sciences հայկական ստարտափը մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների միջոցով նոր դեղանման միացություններ է նախագծում տարբեր թիրախների համար: Այս պահին աշխատում են երեք հիմնական թիրախների ուղղությամբ, որոնք վիրուսային են: Փորձում են նախագծել կենսաբանական ակտիվ միացություններ հեպատիտ B-ի, հեպատիտ C-ի և գրիպի վիրուսի դեմ:
«Արմենպրես»-ի հետ զրույցում ստարտափի համահիմնադիր ՀՀ ԳԱԱ Մոլեկուլային կենսաբանության ինստիտուտի գիտաշխատող Հովակիմ Զաքարյանը պատմեց՝ 2018 թվականին FAST հիմնադրամը ստեղծել է Հեռանկարային լուծումների կենտրոնը (Advanced Solutions Center), որը գիտահեն կազմակերպությունների ստեղծման և զարգացման բազմաֆունկցիոնալ հարթակ է: Ծրագրի շրջանակում էլ 3,5 տարի առաջ ծնվել է իրենց՝ Denovo Sciences-ի գաղափարը, որի վրա սկսել են աշխատել երեք ընկերներով՝ ինքը, Մհեր Մաթևոսյանը և Վարդան Հարությունյանը:
«2019-ի կեսերից մենք սկսեցիք մտածել՝ արդյոք կարող ենք մեքենայական ուսուցումը օգտագործել նոր դեղամիջոցների ստեղծման և հայտնաբերման համար: Ուսումնասիրեցինք գրականություն՝ հասկանալու՝ ովքեր ինչ են արել, մինչև այդ պահը, և որոշ բացեր տեսանք: Հասկացանք, որ մեքենայական ուսուցման այն դասական մեթոդները, որոնք կան մինչև օրս, ունեն սահմանափակումներ. հիմնված են որոշակի թրեյնինգ դատաբազաների վրա, որոնք բժշկության մեջ քիչ են, հետևաբար, եթե սովորում ես անորակ բազայի վրա, սխալ գեներացիա կստանաս: Որոշեցինք նոր ալգորիթմ օգտագործել ամրապնդման ուսուցմամբ, որը բավական նոր էր մեքենայական ուսուցման ոլորտում, և 2020-ի վերջին Denovo-ն հիմնադրվեց որպես ընկերություն»,- ասաց Զաքարյանը:
Նրա խոսքով՝ դեղագործական ոլորտում մեքենայական ուսուցման կիրառության տարբեր մոտեցումներ կան, որոնցից յուրաքանչյուրն էլ իր առավելություններն ու թերություններն ունի: Իրենց մեթոդի պարագայում մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները սովորում են ոչ թե շատ մեծ տվյալների հիման վրա, որով սովորաբար այլ ընկերություններ են առաջնորդվում, այլ քիմիական, կենսաբանական սիմուլյացիաների հիման վրա և ինքնուրույն գեներացնում մոլեկուլների նոր տարբերակներ: Այսինքն, ի տարբերություն մյուս մեթոդների՝ իրենք կախված չեն լաբորատորիայում ստեղծված տվյալներից, որը իրենց առավելություն է տալիս այն թիրախների պարագայում, որոնք չունեն նման տվյալների մեծ բազաներ: Կարողանում են գնալ շատ նեղ թիրախների հետևից, որոնց մինչ այս դեռ ոչ ոք չի հասել:
Ստարտափի համահիմնադիրն ընդգծեց դեղամիջոց ստեղծելը շատ երկարատև եւ ծախսատար գործընթաց է: Մեկ նոր դեղամիջոց ստեղծելու ծախսը կարող է հասնել 3 միլիարդ դոլարի: Դեղագործությունն այսօր ակտիվորեն նոր գործիքներ է փնտրում, որոնցից մեկն էլ հենց մեքենայական ուսուցումն է:
«Այսօր բոլոր խոշոր դեղագործական ընկերություններն ունեն թիմեր, որոնք օգտագործում են մեքենայական ուսուցման մեթոդները: Շատ ընկերություններ համագործակցում են նոր դեղեր ստեղծելու մեջ մասնագիտացած ստարտափների հետ, և այդ համագործակցությունների թիվը վերջին 4-5 տարվա ընթացքում անընդհատ աճում է: Դրան զուգահեռ աճում են նաև այս ոլորտում ներդրումները՝ ինչպես մասնավոր սեկտորից, այնպես էլ վենչուրային հիմնադրամներից: Մեր ներկայիս թիրախներից երկուսի՝ հեպատիտ B-ի և C-ի դեմ կենսաբանական ակտիվ միացությունների նախագծման ուղղությամբ համագործակցում ենք տարբեր համալսարանների պրոֆեսորների հետ: Փորձում ենք համագործակցել նաև ոլորտի արդյունաբերական տարբեր ընկերությունների հետ, որի համար այս պահին քննարկումներ են ընթանում»,- ասաց Զաքարյանը:
Ստարտափի առաջխաղացման համար ժամանակ առ ժամանակ հետևում են, թե ինչ հնարավորություններ կան շուկայում ու փորձում դիմել: Արդեն հասցրել են փակել ներդրումների երկրորդ փուլը: Ներդրումներ են ստացել Հայաստանի գիտության և տեխնոլոգիաների հիմնադրամի (FAST) Գիտության և տեխնոլոգիաների հրեշտակների ցանցից (STAN), granatus ventures-ից, Triple S Ventures-ից, Berkeley SkyDeck-ից: Հաջորդ ներդրումային փուլը նախատեսում են ամռանը՝ նպատակ ունենալով կլինիկական փորձարկումների գնացող թեկնածու դեղամիջոց ստեղծել:
Denovo Sciences-ով փորձում ենք համամարդկային արժեք ստեղծել: Նույն հեպատիտ B-ից յուրաքանչյուր տարի 100 հազարավոր մարդիկ են մահանում, և բնականաբար, եթե ստեղծվի մի դեղամիջոց, որն ավելի լավն է, քան նախորդները, կփրկվեն բազմաթիվ մարդիկ, և մեծ թվով մարդկանց կյանքի որակը կբարելավվի: Բացի այդ, բազմաթիվ դեղամիջոցներ շատ թանկ արժեն, որովհետև դրանց վրա շատ ժամանակ և ֆինանսական ռեսուրս է ծախսվել, մինչդեռ մեր տեխնոլոգիայով գործընթացի արագացումն ու ռեսուրսների խնայումը կնպաստի պոտենցիալ ավելի մատչելի ու մարդկանց հասանելի դեղերի ստեղծմանը»,- եզրափակեց Զաքարյանը:
Ստարտափի վերջնանպատակն է արագ և արդյունավետ դեղամիջոցներ ստեղծել մարդկանց կյանքի որակը բարելավելու և հեշտացնելու համար:
Ստարտափի համահիմնադիրն ընդգծեց դեղամիջոց ստեղծելը շատ երկարատև եւ ծախսատար գործընթաց է: Մեկ նոր դեղամիջոց ստեղծելու ծախսը կարող է հասնել 3 միլիարդ դոլարի: Դեղագործությունն այսօր ակտիվորեն նոր գործիքներ է փնտրում, որոնցից մեկն էլ հենց մեքենայական ուսուցումն է:
«Այսօր բոլոր խոշոր դեղագործական ընկերություններն ունեն թիմեր, որոնք օգտագործում են մեքենայական ուսուցման մեթոդները: Շատ ընկերություններ համագործակցում են նոր դեղեր ստեղծելու մեջ մասնագիտացած ստարտափների հետ, և այդ համագործակցությունների թիվը վերջին 4-5 տարվա ընթացքում անընդհատ աճում է: Դրան զուգահեռ աճում են նաև այս ոլորտում ներդրումները՝ ինչպես մասնավոր սեկտորից, այնպես էլ վենչուրային հիմնադրամներից: Մեր ներկայիս թիրախներից երկուսի՝ հեպատիտ B-ի և C-ի դեմ կենսաբանական ակտիվ միացությունների նախագծման ուղղությամբ համագործակցում ենք տարբեր համալսարանների պրոֆեսորների հետ: Փորձում ենք համագործակցել նաև ոլորտի արդյունաբերական տարբեր ընկերությունների հետ, որի համար այս պահին քննարկումներ են ընթանում»,- ասաց Զաքարյանը:
Ստարտափի առաջխաղացման համար ժամանակ առ ժամանակ հետևում են, թե ինչ հնարավորություններ կան շուկայում ու փորձում դիմել: Արդեն հասցրել են փակել ներդրումների երկրորդ փուլը: Ներդրումներ են ստացել Հայաստանի գիտության և տեխնոլոգիաների հիմնադրամի (FAST) Գիտության և տեխնոլոգիաների հրեշտակների ցանցից (STAN), granatus ventures-ից, Triple S Ventures-ից, Berkeley SkyDeck-ից: Հաջորդ ներդրումային փուլը նախատեսում են ամռանը՝ նպատակ ունենալով կլինիկական փորձարկումների գնացող թեկնածու դեղամիջոց ստեղծել:
«Denovo Sciences-ով փորձում ենք համամարդկային արժեք ստեղծել: Նույն հեպատիտ B-ից յուրաքանչյուր տարի 100 հազարավոր մարդիկ են մահանում, և բնականաբար, եթե ստեղծվի մի դեղամիջոց, որն ավելի լավն է, քան նախորդները, կփրկվեն բազմաթիվ մարդիկ, և մեծ թվով մարդկանց կյանքի որակը կբարելավվի: Բացի այդ, բազմաթիվ դեղամիջոցներ շատ թանկ արժեն, որովհետև դրանց վրա շատ ժամանակ և ֆինանսական ռեսուրս է ծախսվել, մինչդեռ մեր տեխնոլոգիայով գործընթացի արագացումն ու ռեսուրսների խնայումը կնպաստի պոտենցիալ ավելի մատչելի ու մարդկանց հասանելի դեղերի ստեղծմանը»,- եզրափակեց Զաքարյանը:
Ստարտափի վերջնանպատակն է արագ և արդյունավետ դեղամիջոցներ ստեղծել մարդկանց կյանքի որակը բարելավելու և հեշտացնելու համար:
