Data-driven nanomedicine
группа PI: Гиперпрыжок в большую науку
РУКОВОДИТЕЛЬ ПРОЕКТА
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 ВалентиновичПрофессор, химико-биологический кластер
руководитель проекта - Серов Никита Сергеевичинженер, 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 Данииласпирант 3-го года, химико-биологический кластер
ведение и курирование задач, связанных с магнитными роботами и актуаторами - Фальчевская Александра Сергеевнааспирант 3-го года, химико-биологический кластер
ведение и курирование надпроектных задач - Разливина Юлия Сергеевнааспирант 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 ЮрьевичГуру 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 Джьякхвоаспирант 2-го года, химико-биологический кластер
работает над разработкой модуля прогнозирования селективной токсичности наноматериалов - Леончук Сергей Сергеевичаспирант 1-го года, химико-биологический кластер
Data driven разработка нанообъектов для энергетических приложений - Губина Нинастудент, химико-биологический кластер
Data driven разработка составов для стабильных и эффективных лекарственных форм - Дубровский Иванстудент, химико-биологический кластер
предсказание формы и морфологии наноматериалов по методикам синтеза - Одегова Валериястудент, химико-биологический кластер
разработка платформы для предсказания свойств глубоких эвтектических растворителей - Бочарова Валентинастудент, химико-биологический кластер
разработка селективно цитотоксических неорганических наноматериалов с антимикробными свойствами - Еремеева Мариястудент, химико-биологический кластер
генеративный дизайн новых высокоэффективных каталитических центров ДНКзимов - Орлова Анастасиястудент, химико-биологический кластер
разработка сервиса для планирования органического синтеза - Дмитренко Андрей Владимировичнаучный сотрудник, химико-биологический кластер
Гуру. Управление научными проектами, консультирование в областях анализа данных и машинного обучения