A súlytalan ötletekre épülő webes startupok tömegéből nagyon kilóg a magyar Turbine csapata, ők ugyanis egy halálosan komoly egészségügyi problémát akarnak megoldani. Ezt pedig, bármilyen szörnyen is hangzik, szó szerint kell érteni, a tudósokból és informatikusokból összeállt csapat ugyanis a rákkutatást szeretné modernizálni.

A Semmelweis Egyetemről kinőtt vállalkozás sejtműködést szimulál, azt vizsgálva, hogy gyógyszerjelölt hatóanyagok hogyan változtatják meg a rákos sejtek viselkedését, meg tudják-e akadályozni például, hogy azok osztódjanak.

Felépítettük a sejt belső modelljét, mint egy kapcsolási rajzot, hogy melyik fehérje mivel tud kapcsolódni, milyen hatással van a sejt működésére, és ennek működését játsszuk le számítógépen

– mondta Szalay Kristóf, a Turbine technológiai vezetője, az eljárások mögött álló mesterséges intelligencia kifejlesztője. Az általuk kifejlesztett módszerrel meg lehet mondani a gyógyszercégek kutatóinak, melyik lehetséges hatóanyagokkal érdemes egyáltalán további kísérleteket elvégezni. Ennek a jelentősége pedig akkor válik érthetővé, ha jobban megismerjük a gyógyszeripar jelenlegi működését.

A gyógyszerészeti kutatók már jó ideje tudják, hogy a sejten belül miként működnek egyes biológiai folyamatok. A daganatok esetében például elromlik a belső szabályozó rendszer, és ez kellemetlen dolgokat eredményez, féktelenné válik a sejtek szaporodása. Azt is évek óta vizsgálni tudják, hogy melyik hatóanyagjelölt fehérje miként kapcsolódik a kezelni kívánt sejtekhez,

Ennek a térképnek sok része nem kapcsolódik semmilyen funkcióhoz, hiányzik a kapcsolatok logikája, a folyamat életre keltése. Mostanra viszont eljutott oda a biológia megértése, hogy már megvannak az információk ezekről a fontos részletekről. Nemcsak azt lehet megmondani, hogy egy adott fehérje miként kapcsolódik egy másikhoz, hanem azt is, hogy ha valami történik a sejtben, akkor az hogyan változtatja meg a fehérje működését. A Turbine csapatának biológusai Fekete Iván vezetésével azon dolgoznak, hogy a legfrissebb kutatási eredmények és publikációk alapján minél pontosabbá tegyék a Turbine sejtmodelljét.

A gyógyszerkutatók eddig is el tudtak végezni ugyanilyen részletességű vizsgálatokat, de a laborban ez hetek, hónapok alatt megy végbe, és a költségek a pár tízezer eurótól a pár százezerig terjednek. A Turbine ezt a folyamatot rövidíti percekre számítógépes szimulációkkal, és teszi gyorsabbá, jóval olcsóbbá.

A gyógyszerkutatásban ötletekre van szükség, ám ezek nem a fáról esnek le, hiszen nagyon komplex biológiai rendszerek összefüggéseit kell megérteni, és ezek alapján kitalálni valami újat. Mivel eddig nem létezett olyan rendszer, ami segíthetett volna átlátni ezt a komplexitást, most az a modell az uralkodik, hogy a gyógyszeripari óriások, bődületes anyagi forrásaikra építve, elképesztő kiadásokkal mindent kipróbálnak. Vagyis csak majdnem mindent. Az összes lehetőségnek csak nagyon kis részére jut idő a laborokban, és minden igyekezet ellenére gyakran előfordul, hogy évek óta folyó kutatások elbuknak. Na, itt jön a képbe a magyar startup.

A számítógépen szimulált kísérlet a másodperc törtrésze alatt lefut, ebben egy hatóanyagot egy tumortípuson vizsgálnak. A mesterséges intelligenciát úgy hangolták be, hogy ezekből hatóanyag-tumor kombinációs vizsgálatokból sok tízezret lefuttatnak, megnézik az eredményeket, és ez alapján finomítják a következő vizsgálati kört.

A Turbine versenyelőnye a más startupok által is használt, általánosabb mesterséges intelligenciákhoz képest, hogy kevesebb adatból – akár egy adatpontból is – tudnak becslést adni az általuk összeállított sejthuzalozási diagram felhasználásával. A nagy számítógépes neurális hálózatok betanításához több százezer adatpont kell, ami a ráknál nehezen megadható, mert sohasem lesz olyan konzekvens adatkészlet, amiben benne lenne, hogy mondjuk egy konkrét beteg bizonyos típusú májrákja mitől alakul ki, és hogyan reagál a gyógyszeres kezelésekre.

Csak szoftvert ne!

A gyógyszeripar és az úgynevezett számítógépes biológia kapcsolata most (még) nem túl szoros. A vállalatok nem szoftvert szeretnének vásárolni, hanem a feltett kérdéseikre választ kapni. Egyszerűen túl sok munka integrálni a szigorúan szabályozott, hatalmas rendszereikbe az ilyen önkiszolgáló megoldásokat. Amikor a Turbine bekerült a német gyógyszeripari konszern, a Bayer startup-accelerátor programjába, nagyon vegyes fogadtatásban részesültek, a veterán gyógyszerkutatók sci-finek gondolták az egész technológiát.

Sokan azt mondták, hogy ez csak kígyóolaj, de azt is látták, hogy ha működik, akkor a gyógyszeripar szívét cseréljük ki

– idézte fel a gyógyszercégnél szerzett tapasztalatokat Veres Dániel, aki a Turbine tudományos és orvosi vezetője. „A Bayernél mindenkit meglepett, hogy az első projektet a vártnál tízszer hamarabb befejeztük. Az ott eltöltött száz nap alatt sikerült bebizonyítani, hogy a szimulált kísérleteink nagyon hasonlóak, mint amit az ott dolgozók csinálnak a laborban.”

Az áttörésben nagy szerepe volt annak, hogy a Turbine szakértői csapata egyszerre tud a gyógyszerészek és az informatikusok nyelvén is beszélni; kutatási jelentéseiket máig úgy írják meg, hogy mindkét szakértői gárdának szóljon egy-egy rész, mert így mindenkinek érthetők lesznek az eredmények. Ezt a képességüket annak köszönhetik, hogy a csapat nagyon heterogén, sokféle területről érkeztek. Többen a biokémikus Csermely Péter környezetéből kerültek ki, míg a cégvezető Nagy Szabolcs a biztonságos felhőtárhelyet szolgáltató Tresorit marketingigazgatója volt, és ezt követően a jövőkutató orvos Meskó Bertalannal dolgozott együtt.

A társaság 18 fős, önfenntartó, és továbbra is bevételből szeretnének növekedni. Mivel érdeklődő gyógyszercég van bőven, most azon munkálkodnak, hogy a csapat egy része csak a megrendelésekre fókuszáljon, míg a többiek a technológiát teszik egyre pontosabbá és skálázhatóbbá. Elkezdtek együttműködni olyan nemzetközi intézetekkel is, mint a Semmelweis Egyetem, a Cambridge, az MIT és a Harvard.

Bár a legtöbb informatikai cég manapság nehezen talál alkalmazottakat,  a Turbine alapítói azt mondják, hogy rengetegen keresik meg őket, amikor hallják, hogy milyen fontos célt tűztek ki maguk elé.

(Címlap és borítókép illusztráció: szarvas / Index)