5 стартапов, которые работают с генетическими данными

По данным Allied Market Research, рынок биоинформатики будет расти на 21,2% ежегодно, к 2020 году достигнув объема в $12,8 млрд. Одна из ключевых отраслей биоинформатики — компьютерный анализ геномных данных — стала перспективным направлением IT-бизнеса.

Геномные исследования за последние 10 лет сделали огромный скачок. Первая полная расшифровка генома человека продолжалась более десятка лет и стоила 3 миллиарда долларов. Теперь любой желающий может за тысячу долларов заказать секвенирование своего генома. Этот скачок оказался возможен благодаря внедрению мощных вычислительных инструментов в генетике.

Биологический материал для международной программы «Геном человека» был взят от нескольких анонимных доноров

Доступность инструментов секвенирования породила огромный массив данных, которые нуждаются в обработке. Стартапы в США и Европе активно взялись объединять информационные технологии и геномные исследования и уже зарабатывают на этом миллиарды долларов.

Представляем обзор пяти стартапов, работающих на стыке генетики и больших данных.

Seven Bridges

Американская компания Seven Bridges разработала облачную платформу для обработки биомедицинских данных. Она собирает и анализирует геномную информацию, нужную для исследований рака, создания новых лекарств, а также данных для так называемой точной или персональной медицины, то есть терапии, основанной на индивидуальных особенностях каждого пациента.

Платформа позволяет представить геномные данные одного человека в сравнении с данными других людей.

Стартап сотрудничает с тремя масштабными программами исследования человеческого генома — проектом Национального института рака США Cancer Genomics Cloud, программой «Миллион ветеранов» Департамента по делам ветеранов США (Million Veteran Program) и британским исследовательским проектом «100 000 геномов» (100,000 Genomes Project).

Офисы компании расположены в Кембридже, Белграде, Лондоне, Стамбуле и Сан-Франциско.

В январе 2017 года Seven Bridges объявила о запуске своей платформы на базе Amazon Web Services в Европейском регионе, а именно во Франкфурте. Таким образом, компания первая в сфере биомедицины разместила свои вычислительные мощности сразу на двух континентах — в Америке и Европе. Во-первых, это дает оперативный доступ к данным, полученным в европейских исследовательских центрах. Во-вторых, позволит защитить данные под надежной германской юрисдикцией, считают в компании.

Seven Bridges сотрудничает в основном с исследовательскими компаниями и институтами, помогая ученым упрощать и визуализировать процессы анализа генома.

Разработчики стартапа также создали облачный инструмент HugeSeq, который упростил совместную работу ученых по секвенированию генома. Сейчас этим инструментом пользуются сотрудники шести лабораторий Стэнфорда и их коллеги за рубежом.

Edico Genome

Компания из Сан-Диего Edico Genome разработала процессор Dragen, который может полностью прочесть геном человека за 22 минуты (при стандартных методах секвенирования на расшифровку генома одного человека требуются как минимум сутки). Стартап основали в 2013 году Питер ван Руйен, Роберт Макмиллен и Майкл Руэль.

Технология полезна в экстренных случаях: для диагностики раковых больных и при тяжелых патологиях новорожденных.

В сентябре 2015 года был установлен первый рекорд скорости секвенирования генома с использованием платформы Dragen: в детской клинике Канзас-сити генетическую диагностику тяжелобольного новорожденного провели за 26 часов. Впоследствии геномный процессор многократно ускорился.

Клиника Children’s Mercy в Канзас-сити, где был поставлен первый рекорд скорости секвенирования за 26 часов. Источник: adweek.com

В описании процессора Dragen говорится, что высокоскоростной результат достигается благодаря применению специального чипа — «программируемой пользователем вентильной матрицы» (ППВМ, англ. Field-Programmable Gate Array, FPGA). Это гибкий логический блок аппаратной части, вычислительные функции которого можно менять в процессе использования.

Специальный чип в процессоре Edico Genome позволяет многократно ускорять процесс расшифровки генома. Источник: http: edicogenome.com

Среди клиентов компании есть медицинские стартапы вроде Sequenom, который специализируется на пренатальном неинвазивном генетическом анализе плода.

20/20 GeneSystems

Американская компания 20/20 GeneSystems разработала методику анализа крови PAULA’s Test для ранней диагностики рака легких на основе четырех биомаркеров. Кроме анализа традиционных маркеров новообразований, технология включает в себя алгоритмы искусственного интеллекта для определения вероятности заболевания.

Источник: www.doctorfm.ru

Для создания теста были исследованы биоматериалы от 1800 пациентов в 6 штатах США. Программное обеспечение на базе искусственного интеллекта IBM Watson Healthcare сопоставляет различные факторы, такие как наличие биомаркеров, образ жизни пациента, окружающая среда и история болезни.

20/20 GeneSystems продвигает систему PAULA’s Test через сеть аккредитованных врачей в США, а также предоставляет возможность заказать тест по интернету. Для этого врачу нужно взять стандартный анализ крови из вены и отправить пробу экспресс-доставкой в одну из лабораторий компании. Расходы на доставку стартап берет на себя.

Масштабы применения технологии GeneSystems не известны. Однако в 2015 году программа здравоохранения Medicare в США стала оплачивать расходы пациентов на диагностику рака легких. Врачам общей практики рекомендовано направлять на обследование всех пациентов старше 55 и курильщиков, в том числе бывших. Рынок, на котором работает компания, растет.

На базе многолетних исследований различных антигенов рака простаты, яичников, печени и кишечника исследователи компании намерены создать также универсальный тест для раннего выявления любого вида онкозаболевания.

В конце 2016 года 20/20 GeneSystems со штаб-квартирой в Роквилле, штат Мэриленд, начала поставлять свое ПО в клиники Восточной Азии.

Общий объем финансирования стартапа составил около $8,3 млн.

NRGene

Анализ больших данных в геномике помогает решать не только проблемы здравоохранения. Среди наиболее перспективных сфер применения – сельское хозяйство.

Израильский стартап NRGene создал платформу GenoMAGIC для анализа геномных данных сельскохозяйственных растений и животных. Это позволяет селекционерам выводить сорта пшеницы с нужными свойствами (устойчивость к засухе и болезням, высокая урожайность и прочее), опираясь на информацию о генах растений.

Сейчас израильскую технологию применяют крупнейшие компании-производители семян и средств защиты растений — Syngenta и Monsanto.

Компания Monsanto объявила о программе многолетнего сотрудничества с израильским стартапом. С помощью технологии NRGene генетики проанализируют более миллиарда пунктов, чтобы найти наиболее полезные геномные характеристики для получения стабильного урожая зерновых культур без пестицидов и с минимальными затратами воды.

В компании заявляют, что их облачное ПО сокращает время выведения новых сортов на 30%. Платформа разработана программистами, большинство из которых имеют опыт работы в израильской военной разведке и «никогда до этого не имели дела с базами данных ДНК», сообщил в интервью Bloomberg генеральный директор NRGene Гил Ронен.

По состоянию на 2016 год Платформа GenoMAGIC содержала геномные данные около 120 видов, включая пшеницу, кукурузу, сою, томаты, радужную форель и лосося.

Источник: studiopoink.com

Freenome

Когда Гейб Оттэ (Gabe Otte), будучи интерном в Apple, пришел в колледже на урок информатики, преподаватель посоветовал тому выбрать другой предмет, чтобы не скучать. Так Гейб выбрал биологию. В прошлом году он привлек $5,5 млн в свой стартап Freenome. Компания разрабатывает тесты для анализа крови, которые могут выявить рак на ранних стадиях.

Стартап исследует последовательности ДНК, находящиеся в крови, чтобы найти среди них подозрительные — те, которые могли высвободиться в кровоток из отмирающих опухолевых клеток.

Пользователь может для начала создать свой здоровый «фрином» (freenome — так основатели компании называют генетический материал, плавающий между клетками крови). А затем регулярно сдавать кровь, чтобы отслеживать возможные изменения.

Для скрининга и диагностики разработчики используют методы машинного обучения.

Источник: freenome.com/