Amaros AI․ ինչպես է հայկական թիմը վերափոխում դեղերի ստեղծումը

Արհեստական բանականություն, մաթեմատիկա, բժշկություն եւ միլիարդավոր տվյալներ․ այս ամենի հատման կետում կանգնած է Amaros AI-ը։ Հայաստանում ձեւավորված թիմն այսօր աշխատում է աշխարհի խոշոր դեղագործական ընկերությունների հետ՝ օգնելով արագացնել դեղերի ստեղծման գործընթացը եւ ավելի արդյունավետ դարձնել կլինիկական փորձարկումները։ 

Amaros AI-ի հիմնադիր կազմի անդամ Դավիթ Շահնազարյանն iTel.am-ին պատմել է՝ ինչպես է աչքի հիվանդությունների հայտնաբերման գաղափարը վերածվել գլոբալ տվյալների բանականության հարթակի, որը վերափոխում է դեղերի ստեղծման ամբողջ գործընթացը։

Սկիզբը՝ աչքից

Amaros AI-ի պատմությունը սկսվում է 2018-ից: Ընկերության գաղափարը համահիմնադիր Բեն Թոքերի մոտ է առաջացել։

Ես այդ ժամանակ նոր էի Հայաստան վերադարձել Սաուդյան Արաբիայի Արքա Աբդուլլայի անվան գիտության եւ տեխնոլոգիայի համալսարանից (KAUST), որտեղ զբաղվում էի մաթեմատիկական հետազոտությամբ։ Մինչ այդ ունեցել էի թե՛ հետազոտական, թե՛ ինժեներական, թե՛ ստարտափ միջավայրում աշխատելու փորձ։ Երբ վերադարձա, փորձում էի հասկանալ՝ որ ուղղությամբ շարունակել եւ այդ ընթացքում ծանոթացա Բենի հետ։

Դավիթ Շահնազարյանը
photo © Մեդիամաքս

Սկզբնական գաղափարը բավական հստակ էր՝ ստեղծել արհեստական բանականության ալգորիթմներ, որոնք կկարողանան աչքի հատակի պատկերների միջոցով հայտնաբերել բարդ հիվանդություններ։

Սկսեցինք աչքից։ Գաղափարն այն էր, որ ալգորիթմը հատուկ տեսախցիկով նկարած աչքի պատկերների հիման վրա կարողանա իրական ժամանակում ավտոմատ կերպով ախտորոշում իրականացնել:

2019 թվականին հիմնադիրներ Բեն Թոքերը եւ Վարդան Ղազարոսյանը պաշտոնապես գրանցեցին ընկերությունը ԱՄՆ-ում, մինչդեռ տեխնոլոգիական թիմը ձեւավորվում էր Հայաստանում։

Տեխնոլոգիայի եւ բիզնեսի սիներգիան

Amaros-ի գլխավոր առավելությունն այն է, որ շատ խորը տեխնոլոգիական մարդիկ կարողացել են համագործակցել շատ խորը բիզնես փորձ ունեցող մարդկանց հետ։ Դա միշտ չէ, որ հեշտ է, բայց մեզ մոտ ստացվել է։

Ընկերությունը մեծ շեշտ է դրել նաեւ շուկայի ճանաչման վրա։ Մենք շատ մանրամասն ուսումնասիրել ենք ոլորտի մասնագետներին որպես պոտենցիալ հաճախորդներ՝ բժշկից մինչեւ դեղագործական ընկերության ղեկավար։

Այսօր Amaros AI-ը դասական AI ընկերություն չէ, այլ՝ Տվյալների ինտելեկտի ընկերություն (Data Intelligence): AI-ը եւ ճարտարագիտությունը մեր հարթակի մաս են կազմում, բայց մենք կառուցել ենք տվյալների հետազոտության հարթակ, որի վրա ստեղծում ենք տարբեր պրոդուկտներ եւ լուծումներ։

photo © Մեդիամաքս

Ընկերության առանցքային արժեքը տվյալների ինտեգրումն ու վերլուծությունն է։ Amaros AI-ն աշխատում է աշխարհի հարյուրավոր աչքի կլինիկաների հետ՝ հավաքելով բազմաշերտ տվյալներ` Electronic Health Records (բժշկական պատմություն), բժիշկների նշումներ, աչքի պատկերներ (տոմոգրաֆիա), գենետիկ տվյալներ, նաեւ ապահովագրության տվյալներ:

Մենք ինտեգրում ենք այդ բոլոր տվյալները, հետո ալգորիթմները սկսում են դրանք սինքրոնավորել, կառուցվածք հաղորդել եւ վերլուծել։ Վերջում ստանում ենք հիվանդի շատ մանրամասն ու որոնելի պրոֆիլ։

Ինչպե՞ս է Amaros AI-ն արագացնում դեղերի ստեղծումը

Դեղերի ստեղծման գործընթացը սովորաբար տեւում է տարիներ եւ ներառում է բազմափուլ փորձարկումներ։ Amaros AI-ն այստեղ մտնում է որպես տվյալների հարթակ, որը օպտիմիզացնում է մի շարք գործընթացներ։

Կարեւոր է ճիշտ հիվանդների ընտրություն (Clinical Trials Optimization)։ Կլինիկական փորձարկումների ամենակարեւոր հարցերից մեկը՝ ում վրա փորձարկել դեղը։ Եթե սխալ հիվանդ ընտրես, կարող է թվալ, որ դեղը չի աշխատում։

Amaros AI-ը միլիարդավոր տվյալների հիման վրա կարողանում է կանխատեսել հիվանդության զարգացումը, ընտրել ճիշտ պացիենտների եւ ձեւավորել փորձարկման օպտիմալ խմբեր:

Մենք կարող ենք 4 միլիոն հիվանդից միլիվայրկյանում գտնել այն 7-ին, որոնք համապատասխանում են բոլոր 60+ չափանիշներին։

Դավիթ Շահնազարյանը
photo © Մեդիամաքս

Իրականացնում ենք պլացեբոյի սիմուլյացիա՝ առանց իրական հիվանդների։ Ընկերության վերջին բեկումնային նորություններից մեկը վերաբերում է պլացեբո խմբին։ Մենք կարողանում ենք պատմական տվյալների հիման վրա սիմուլացնել պլացեբոյի էֆեկտը՝ առանց իրական մարդկանց վրա պլացեբո կիրառելու։

Սա կարող է փոխել կլինիկական փորձարկումների կառուցվածքը՝ դարձնելով այն ավելի արագ եւ էթիկական։

Բացի այդ, աշխատում ենք Իրական աշխարհի ապացույցների (Real World Evidence) եւ դեղերի արդյունավետության վերլուծության ուղղությամբ։ Մենք կարող ենք հասկանալ՝ շուկայում արդեն առկա դեղն իրականում ում վրա է լավագույնը աշխատում։

Այս ուղղությունը թույլ է տալիս բարելավել բուժման ռազմավարությունները, թիրախավորել կոնկրետ պացիենտների խմբեր։

photo © Մեդիամաքս

Հաջորդ կարեւոր ուղղությունը չախտորոշված հիվանդների հայտնաբերումն է։ Սա հատկապես կարեւոր է բարդ ավտոիմուն հիվանդությունների դեպքում։ Մենք կարողանում ենք միլիոնավոր հիվանդներից գտնել այն մարդկանց, որոնց մոտ մեծ հավանականությամբ առկա է հիվանդությունը, բայց դիագնոզ չի տրվել։

Հաճախորդները՝ աշխարհի առաջատար դեղագործական ընկերություններից

Amaros AI-ն արդեն համագործակցում է գլոբալ խաղացողների հետ։ Եթե Google-ում գրեք թոփ 10 դեղագործական ընկերություն, դրանցից մի քանիսը մեր հաճախորդներն են։ Իսկ լավագույն 100-ից շատերի հետ արդեն իսկ աշխատում ենք։

Ընկերությունն ունի նաեւ շուրջ 800 ինտեգրված բժշկական հաստատություն իր հետազոտական ցանցում: Հայաստանում համագործակցում ենք Մալայանի անվան ակնաբուժական կենտրոնի հետ՝ կլինիկական փորձարկումների համար հիվանդներ գտնելու ուղղությամբ։

Ներդրումներ՝ առանց հիպերաճի ճնշման

Մենք ընտրել ենք ոչ ավանդական աճի մոդել ու չենք գնացել մեծ VC-ների հետեւից։ Մեր առաջին ներդրողը եղել է հայկական SmartGate VC-ն, հետո եղել են փոքր ֆոնդեր, բժիշկների ներդրումներ։ Մենք չենք ցանկացել 6 ամսում թռիչքային աճ ունենալ։ Ընտրել ենք երկար, բայց կայուն ճանապարհ։

Առաջին 5-6 տարին հիմնականում ծախսվել են հարթակի մշակման եւ շուկայի խորքային ուսումնասիրության վրա։

Թիմը՝ Երեւան եւ ԱՄՆ

Թիմը յուրահատուկ է իր միջդիսցիպլինար բնույթով։ Ֆիզիկոսները, մաթեմատիկոսներն ու բժիշկները միմյանց աշխատանքի գոնե 10-20%-ը հասկանում են։ Սա համագործակցությունն է, որը թույլ է տալիս լուծել բարդ խնդիրներ։

photo © Մեդիամաքս

Տարիների ընթացքում թիմը խորապես ուսումնասիրել է կոնկրետ հիվանդություններ։ Յոթ տարի նույն խնդիրների վրա աշխատելով՝ մենք այդ հիվանդությունները գիտենք գրեթե ռեզիդենտ բժիշկների մակարդակով։

Amaros AI-ի հետազոտական թիմը Երեւանում է, բիզնես, կլինիկական եւ օպերացիոն թիմը՝ Միացյալ Նահանգներում: 

Մենք միտումնավոր փոքր ենք պահել թիմը։ Քիչ մարդիկ՝ քիչ կառավարում ու ավելի շատ նորարարություն։ Թիմի մշակույթը կառուցված է ազատության եւ պատասխանատվության վրա։ Ասում ենք՝ ազատությունն ու պատասխանատվությունը հանդիպում են մեկ կետում։

Գլոբալ աճ եւ նոր ուղղություններ

Ընկերության առաջիկա պլանները կենտրոնացած են մասշտաբավորման վրա։ Սկսել ենք ընդլայնվել ԱՄՆ-ից դուրս՝ Եվրոպա, Կովկաս, Ավստրալիա, Ճապոնիա։

photo © Մեդիամաքս

Երկարաժամկետ նպատակները ներառում են գլոբալ կլինիկական ցանցի մեծացումն ու այլ բժշկական ուղղություններ մուտք գործելը: Ուզում ենք դառնալ հիմնական խաղացող այս շուկայում, հետո նոր գնալ այլ ոլորտներ։

Նունե Գրիգորյան
Լուսանկարները՝ Դավիթ Ղահրամանյանի