9 Сентября 2013 / Интервью

Стартап iBinom: не бином Ньютона 

Елена Краузова Автор / Елена Краузова
Елена Краузова - постоянный автор Firrma.
Стартап iBinom: не бином Ньютона

Проект iBinom, который делает серийный стартапер Андрей Афанасьев и его партнеры, расшифровывает геном, помогая врачам диагностировать наследственные заболевания без помощи узких специалистов. Андрей объясняет, есть ли перспективы у такого стартапа в России.

Андрей, вас все на рынке знают как основателя стартапа Dendrivax, «посвященного» выводу на рынок противораковой вакцины. Расскажите, что с проектом сейчас и почему занялись новым стартапом?

Проект DendriVax перешел в спящий режим в связи с отсутствием финансирования. Мы обошли все существующие институты поддержки биотех-проектов и не смогли «поднять» денег, в связи с чем я принял решение покинуть команду, чтобы сконцентрироваться на работе над проектом по обработке генетических данных iBinom.

По образованию я, вообще говоря, ядерный физик, занимался нейтринной астрофизикой, в том числе обработкой больших массивов данных эксперимента ANTARES.

Как получилось, что вы запускаете стартап в области биоинформатики? Какие научные исследования были прологом к появлению стартапа?

Биоинформатика – это смежная область между биологией и программированием, так что мои прошлые компетенции пригодились. В команде у нас в основном высококлассные программисты, победители различных олимпиад, но есть и биолог, и биоинформатик. Научные исследования – это неточное слово, мы проводили множество численных экспериментов с существующими и новыми алгоритмами, в том числе использовали машинное обучение. Подробности я раскрывать не хочу.

Можете рассказать историю вашего знакомства с сооснователями проекта?

Мы познакомились с Валерием Ильинским (его знают на рынке как сооснователя компании «Генотек», предоставляющей услуги по секвенированию генома или его фрагментов обычным людям и научным лабораториям) прошлым летом через нашего общего товарища Артема Елмуратова, выпускника мехмата МГУ. Сразу стали обсуждать различные совместные проекты. Проект iBinom вырос из потребностей «Генотека» в обработке данных NGS. Потом мы поняли, что такая потребность есть не только у «Генотека», проанализировали рынок и конкурентов, проверили собственные идеи на простеньком вычислительном прототипе и решили, что может получиться очень занятная история. Третий наш сооснователь – Алексей Бродский. Мы наняли его в качестве технического директора сразу после его ухода из «Яндекса», сумели убедить, что в стартапе ему будет даже интереснее. Программистам нравится биоинформатика, она дает массу возможностей проявить свой талант.

Какие-то пересечения в обработке данных, которые использует машина «Яндекс», и алгоритмах iBinom есть?

Есть, мы тоже пользуемся машинным обучением. Детали раскрывать не хочу. Надо сказать, что в России биоинформатика появилась совсем недавно, никакой сильной школы у нас, увы, нет. Есть хорошие научные группы – Павла Певзнера, Михаила Гельфанда, Алексея Кондрашова, Стива О’Брайена, умные ребята в ИТМО и т.д. Но давайте уходить от истории «Россия – Родина слонов!», в области биоинформатики все наши силы сравнимы с силами одного приличного университета в США. Павел Певзнер об этом прямо говорил в своем выступлении на семинаре TBD «Биоинформатика – окна возможностей» прошлым летом.

Как вы используете уже имеющиеся наработки российских коллег? Вы как-то сотрудничаете с этими вузами?

Лично я очень хорошо дружу с Николаем Вяххи из АУ РАН. Он фактически привел меня в биоинформатику, теперь мы тесно сотрудничаем со всеми его проектами (Rosalind, GameChangers, Институт Биоинформатики, курсы в АУ РАН). Так, например, я читал лекцию про предпринимательство на Летней Школе по биоинформатике, а буквально вчера iBinom рассказывал о стажировках студентам АУ РАН и Института Биоинформатики. В понедельник-вторник будем их собеседовать, вроде умные ребята. Конечно, мы готовы сотрудничать и с другими группами в области биоинформатики.

Как шел сбор команды?

Костяк собрался сразу: Валерий Ильинский, Игнат Колесниченко и я. Остальных долго и аккуратно подбирали через знакомства и рекомендации. Пробовали искать на рынке (hh, hantim.ru, рассылки в вузы) – результат отрицательный, не те люди приходят, слабые, вялые. А по знакомствам приходят те. Вот тебе и «блат».

Проекты с серьезной научной составляющей обычно привлекают ученых-экспертов? Как вы собирали консультантов?

Сначала «холодные» звонки и письма – ученые обычно с интересом относятся ко всему новому в их области. Потом стали просить сделать introduction.

Сейчас все чаще используется такая схема: во главе стартапа встают менеджеры и управленцы, а медицинские работники работают фактически по найму – иногда даже на аутсорсинге. Как вы оцениваете такой подход? Как работаете вы?

У нас нет медицинских работников. Мы – история про обработку данных, причем нетривиальную обработку, с массой тонкостей. История не на один год. Конечно, такую команду нельзя полностью вывести на аутсорсинг. Наше ядро, алгоритмы, мы делаем полностью inhouse. Очень многому учимся, очень многому учим – именно поэтому у нас так интересно хорошим программистам.

Какие сейчас основные вызовы перед биоинформатикой в сфере обработки генетической информации? Сложности именно в объемах данных?

Сложности не только в объемах данных и скорости их обработки, но и в user experience. Большинство наших конкурентов – сложные, неинтуитивные и требуют множества специальных знаний для использования. Часть из них вообще представляет из себя библиотеки под Linux, которые надо умудриться установить и разобраться, как они работают. Видел эту ситуацию своими глазами на Летней Школе по биоинформатике, общался с исследователями – там всё действительно очень непросто. Мы же все эти сложности берем на себя, по сути, нашим решением может пользоваться лаборант без особого образования. Нужно просто загрузить данные (как вы загружаете приложение к e-mail) и нажать кнопку «Run». После этого через полчаса можно скачать медицинский отчет, который будет написан привычным для врача языком. Вот и всё.

Runa Capital в прошлом году вложила $5 млн. в американский проект StationX. А чем ваш функционал отличается от данной технологии?

StationX занимается популяционными исследованиями, важными для фармы. Грубо говоря, они анализируют, как генетические отличия в группе пациентов влияют на эффективность исследуемого лекарства. Мы же занимаемся совсем другим – мы помогаем врачам диагностировать наследственные заболевания. К ним приходит сложный пациент с непонятным диагнозом, а мы из анализа его генома даем подсказки: мол дело в ошибке в таком-то гене, поломка которого вызывает такой-то синдром. Врач может проверить наши подсказки другими методами и назначить пациенту правильное решение, а не блуждать в потемках.

В целом, какие бы западные проекты вы назвали бы в качестве конкурентов? В России кто-то занимается чем-то похожим?

Компания Knome делает очень хорошую интерпретацию генома – правда в ручном режиме, за 6-8 недель и $2 тыс. Компании DNAnexus и Bina делают автоматический анализ, но только первые шаги, которые потом требуют дообработки вручную. В России есть проект Ugene, но он некоммерческий.

Занимаются ли технологиями работы с генетическими данными крупные зарубежные корпорации, которые сегодня лидируют на рынке ПЦР-исследований и секвенирования? Есть ли опасность вывода на рынок аналогичного вашему решения со стороны «гигантов»?

Да, занимаются. Особенно многообещающим выглядит решение Illumina BaseSpace. Но пока в узкую нишу диагностики наследственных заболеваний никто не смотрит.

Учитывая объемы данных, ваше решение, наверное, требует больших объемов «облачных» ресурсов. Как решаете все эти сложности?

Не так уж много. Кроме того, мы договорились с «Яндексом» об использовании их старых серверов с существенной скидкой по сравнению с рынком.

Сколько денег уже потратили на проект? Сколько потратили денег вы, основатели?

Насколько сложно было привлечь грант фонда Бортника? Какие задачи были решены на деньги гранта?

Пока потратили всего около $50 тыс., в основном на программистов, верстку с дизайном и облачные ресурсы. Грант Бортника получили неожиданно легко, часть зарплат программистам покрыли из него. На эти деньги удалось сделать в том числе самые быстрые алгоритмы картирования генома человека.

Вас поддерживают и бизнес-ангелы - кто это из частных инвесторов?

Leta Group (Александр Чачава) и Altair.VC (Игорь Рябенький) вложили в нас суммарно $22 тыс.

У вас ведь очень специфичная технология – насколько сложно было убеждать ангелов, которые ведь наверняка далеки от биоинформатики?

В IT намного быстрее и бодрее. Биоинформатика, конечно, им пока не очень знакома, но всё же наш проект куда ближе к IT, чем к биотеху – как с точки зрения продаж, так и с точки зрения execution. Вообще, всех заводят слова Big Data, Machine Learning, SaaS, Hadoop.

Как сейчас работает iBinom?

Мы делаем понятный интерфейс, который позволит анализировать генетическую информацию не только специалистам-биоинформатикам, но и врачам и учёным. В самом скором времени мы запустим публичную бета-версию.

Вы планируете продавать iBinom клиникам и генетическим лабораториям? Это будет формат PaaS? Какова будет стоимость системы iBinom?

Да, но это будет формат SaaS. Будем брать разовые платежи за анализы (в зависимости от размера данных, от $50 до $500) и будем брать деньги по подписке за хранение исходных данных и отчетов.

Расскажите, есть ли сейчас договоренности с кем-то из клиник/лабораторий? Вы делаете ставку на небольшие частные медучреждения или на лидеров рынка? Насколько сложно выстраивать диалог?

Есть договоренности с Oftalmic и «Геномед», подписан договор с «Генотеком», дружим и планируем сотрудничать с МФТИ, а главное – в октябре поедем продавать продукт в США. Упор делаем на небольшие и средние центры – у лидеров, как правило, уже есть какие-то inhouse-решения.

Планируете ли вы внедрять новую систему в государственные медучреждения? Насколько это сложно?

Пока в России это не очень интересно – работы много, а выхлопа мало. Мы смотрим на мировой рынок – выходить в США, затем – в Европу.

Насколько бюрократизирована у нас сфера медицинской диагностики? Как вы оцениваете, сложно ли будет «достучаться» до людей, принимающих решения, в диспансерах или клиниках типа «Инвитро»?

С «Инвитро» мы уже общались, у них есть интерес, причем они сами на нас вышли. С НИИ акушерства и гинекологии Кулакова общались – тоже готовы сотрудничать. Пока особого сопротивления не испытываем.

Оформлен ли сейчас патент? Насколько это сложно и затянуто в России?

Патент пока не оформлен, если будет целесообразно – оформим его сразу в США, в России патентовать не очень интересно – рынок маленький совсем.

Как вы оцениваете свой рынок? Есть ли цифры, на которые ориентируетесь?

Рынок обработки генетических данных растет практически экспоненциально (потому что с той же скоростью падает цена на секвенирование), сейчас он не очень большой, около $50 млн.

Вы сейчас ищете инвестиции? Есть мысли уезжать привлекать деньги на Запад?

Сейчас ведем переговоры с рядом российских инвесторов, на следующем раунде будем общаться с западными.

Каковы глобальные планы?

Мы целимся на M&A. Рынок секвенирования крайне конкурентен, и мы можем оказаться для одного из игроков неплохим конкурентным преимуществом. Мы понимаем свою нишу и ещё пару смежных и хотим сделать отличный продукт для ограниченного круга задач. 

Комментарии