Data-driven nanomedicine

группа PI: Гиперпрыжок в большую науку

РУКОВОДИТЕЛЬ ПРОЕКТА

  • Виноградов Владимир Валентинович
    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 (поиск новых вирицидных молекул, антибиотиков, перепрофилирование лекарств, de novo дизайн ферментов, нанозимов, контрастирующих агентов и роботов для малоинвазивной хирургии) в биомедицине;
  • Платформа на основе чипов с микроструктурой и омнифобным покрытием для генерации данных и валидации предсказанных веществ;
  • Наноструктурированные биомиметики ферментов;
  • Магнитные актуаторы для малоинвазивной хирургии тромбозов.

ЯДРО КОМАНДЫ

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

  • Серов Никита Сергеевич
    аспирант 2-го года, 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 1-го года, химико-биологический кластер
    ведение и курирование задач, связанных с магнитными роботами и актуаторами
  • Фальчевская Александра Сергеевна
    аспирант 1-го года, химико-биологический кластер
    ведение и курирование надпроектных задач

  • Прилепский Артур Юрьевич
    научный сотрудник, химико-биологический кластер
    ведение и курирование направления по высокопроизводительным системам генерации и валидации данных
  • Разливина Юлия Сергеевна
    магистрант 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
    студент 2-го курса, химико-биологический кластер
    работает над разработкой модуля прогнозирования селективной токсичности наноматериалов
  • Николаев Виталий Александрович   
    научный сотрудник, химико-биологический кластер
    Data driven разработка нанообъектов для энергетических приложений
  • Бабурова Полина Игоревна
    магистрант 1-го года, химико-биологический кластер
    разработка умных магнитных материалов для медицинских приложений
  • Шарова Екатерина Александровна
    магистрант 1-го года, химико-биологический кластер
    Data driven разработка нанообъектов для энергетических приложений
  • Леончук Сергей Сергеевич
    магистрант 1-го года, химико-биологический кластер
    Data driven разработка нанообъектов для энергетических приложений
  • Капустина Ольга Олеговна
    магистрант 1-го года, химико-биологический кластер
    генеративный дизайн молекулярных лекарственных средств на основе препаратов, одобренных FDA