Моделеры высокой фармы

«Мы — моделеры, не путайте с модельерами, — говорит один из основателей компании M&S Decisions Кирилл Песков. — Хотя по духу они близки. Мы тоже связаны с дизайном, моделированием, но в фарме». Математика все глубже внедряется в создание лекарственных препаратов, где большая часть процесса основана на «мокрой» — экспериментальной — биологии с ее пробирками и мышами. Длится этот процесс, от идеи до готовой формы, десять-пятнадцать лет. И стоит в среднем 2 млрд долларов. Основные средства уходят на поздние фазы клинических исследований. Нетрудно представить себе разочарование фармкомпаний, у которых именно на этих фазах срывается пилюля, в которую было так много вложено. Аналитики отмечают, что за последние годы вдвое увеличилось количество провалов на второй и третьей фазах клинических исследований, прежде всего из-за слишком низкой эффективности новых кандидатов в лекарства. Эти провальные затраты компания должна отнести на счет более удачных молекул. И это одно из объяснений дороговизны новых оригинальных препаратов. Помочь лучше просчитать ключевые решения на пути к готовому лекарству призвано математическое моделирование, которое стало использоваться в фармацевтике сравнительно недавно, в начале 2000-х. И оказалось, что в России благодаря традиционно сильным школам точных научных дисциплин есть хороший потенциал для создания конкурентоспособных на мировом рынке групп и компаний, специализирующихся на математическом моделировании (Modeling and Simulation) в фарме.

Кирилл Песков, один из основателей компании M&S Decisions, окончил биофак МГУ по специальности «биофизика» и остался там же работать в лаборатории Олега Демина, которая занималась фундаментальными вопросами математического моделирования в биохимии. Ставок в лаборатории было всего две, а увлеченных темой набралось пять-шесть человек. Поэтому решили фундаментальные знания сдвинуть в более практическую область и стали искать приличного заказчика для поддержания группы. Демин нашел фармкомпанию GlaxoSmithKline. Для нее решали несколько задач. В частности, задачу оптимизации биотехнологического производства: как с помощью математических моделей добиться, чтобы модифицированный штамм бактерии производил нужный продукт (к примеру, белок) с максимальным выходом. Еще были работы, связанные с модифицированными нуклеотидами, аминокислотами, ферментами. Позже появился еще один клиент, из Японии, — компания Adjinomoto, которая фокусировалась на биотехнологическом производстве аминокислот для пищевой промышленности. (Знаете ли вы, что соевый соус не давят из сои, а делают в реакторах?) Потом был достаточно большой проект с фармкомпанией Pfizer. Но ключевым моментом для группы стало сотрудничество с компанией Novartis.