Data-driven nanomedicine

группа PI: Гиперпрыжок в большую науку

РУКОВОДИТЕЛЬ ПРОЕКТА

Профессор, химико-биологический кластер
ЦЕЛЬ ПРОЕКТА
Формирование научной группы мирового уровня, переход к новой парадигме создания наноструктурированных лекарственных препаратов и биоматериалов, базирующейся на работе с большими данными и предиктивными алгоритмами машинного и глубокого обучения, в основе которой будет лежать применение высокопроизводительных методов генерации данных, алгоритмов для автоматизированного сбора данных и предсказания свойств наноформуляций, а также скрининговых экспресс-платформ по доклинической валидации потенциальных препаратов

КЛЮЧЕВЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

  • Цифровые сервисы в биомедицине (поиск новых вирицидных молекул, антибиотиков, перепрофилирование лекарств, поиск новых контрастирующих агентов, de novo дизайн ферментов и нанозимов, подбор материалов для формовки лекарственных форм, планирование органического синтеза, предсказание морфологии наноматериалов)
  • Платформа на основе чипов с микроструктурой и омнифобным покрытием для генерации данных и валидации предсказанных веществ;
  • Наноструктурированные биомиметики ферментов;
  • Магнитные актуаторы для малоинвазивной хирургии.
Результаты 1-го полугодия 2024

ЯДРО КОМАНДЫ

  • Виноградов Владимир Валентинович
    Профессор, химико-биологический кластер
    руководитель проекта

  • Серов Никита Сергеевич
    инженер, ассистент, химико-биологический кластер
    ведение и курирование задач; цифровые представления молекул и материалов; построение предиктивных моделей глубокого обучения (полносвязные, сверточные, рекуррентные и генеративно-состязательные нейросети); бэк-энд цифровых продуктов и ресурсов; отладка и оптимизация алгоритмов; анализ баз данных

  • Кладько Даниил
    аспирант 3-го года, химико-биологический кластер
    ведение и курирование задач, связанных с магнитными роботами и актуаторами
  • Фальчевская Александра Сергеевна
    аспирант 3-го года, химико-биологический кластер
    ведение и курирование надпроектных задач

  • Разливина Юлия Сергеевна
    аспирант 2-го года, химико-биологический кластер
    сбор и валидация баз данных наноматериалов и органических молекул; построение предиктивных алгоритмов машинного обучения; фронт-энд дизайн цифровых продуктов и ресурсов
  • Чернышов Иван Юрьевич
    Гуру проекта
    оценивает идейную составляющую проекта, запускает их в процесс. Концептуальное ведение проектов по сборам баз данных и машинному обучению. В условиях, когда проект задерживается по срокам, берет на себя ответственность за его реализацию
  • Сусан Джьякхво
    аспирант 2-го года, химико-биологический кластер
    работает над разработкой модуля прогнозирования селективной токсичности наноматериалов
  • Леончук Сергей Сергеевич
    аспирант 1-го года, химико-биологический кластер
    Data driven разработка нанообъектов для энергетических приложений
  • Губина Нина
    студент, химико-биологический кластер
    Data driven разработка составов для стабильных и эффективных лекарственных форм
  • Дубровский Иван
    студент, химико-биологический кластер
    предсказание формы и морфологии наноматериалов по методикам синтеза
  • Одегова Валерия
    студент, химико-биологический кластер
    разработка платформы для предсказания свойств глубоких эвтектических растворителей
  • Бочарова Валентина
    студент, химико-биологический кластер
    разработка селективно цитотоксических неорганических наноматериалов с антимикробными свойствами
  • Еремеева Мария
    студент, химико-биологический кластер
    генеративный дизайн новых высокоэффективных каталитических центров ДНКзимов
  • Орлова Анастасия
    студент, химико-биологический кластер
    разработка сервиса для планирования органического синтеза
  • Дмитренко Андрей Владимирович
    научный сотрудник, химико-биологический кластер
    Гуру. Управление научными проектами, консультирование в областях анализа данных и машинного обучения