Читать книгу "Сколково: принуждение к чуду. Реальная история создания самого амбициозного проекта - Олег Рашидов"

В свое время многие математики, набившие руку на распознавании образов с помощью поисковых машин, устремились в компьютерную фармакологию, полагая, что можно так же легко отличить лекарство от не лекарства. Направление одно время считалось очень перспективным, новые компании росли как грибы после дождя, привлекая внушительные инвестиции венчурных фондов.

Но результаты оказались намного скромнее, чем предполагалось поначалу, пузырь быстро сдулся, а научное сообщество вынесло неутешительный вердикт: «биология сродни закону Божьему, и нечего соваться туда с математикой».

Но Федичев с Винником решились сунуться в, казалось бы, сомнительную область. Просто потому, что собирались это сделать при помощи физики. Они исходили из того, что большинство конкурентов серьезно не занимались моделированием взаимодействия молекул, то есть не разбирались толком, что же делает «преступника преступником», то есть лекарство именно лекарством.

Тогда им все казалось достаточно простым, «никакой мистики». Есть две молекулы, которые взаимодействуют. Одна делает что-то плохое, например это белок вируса, а другая должна помешать ей плохое делать. Это, собственно, и должно быть лекарство. Если с помощью компьютера перебрать все мыслимые молекулы, то рано или поздно найдется та, которая действительно будет способна помешать плохой. Для этой процедуры уже существовал испытанный метод. Надо было взять очень мощный компьютер, «залить» в него виртуальные молекулы и виртуальную воду и до бесконечности моделировать. Способ довольно затратный, ведь если ты хочешь испытывать миллион молекул в неделю на какое-то определенное биологическое свойство, необходим суперкомпьютер. Расчет займет месяцы и стоить это удовольствие будет миллионы долларов. Значит, решили друзья, нужно пойти другим путем — разобраться в физике происходящего и предложить модель, которая будет намного проще и сможет за доли секунды делать то, на что прежде уходили месяцы, но при этом будет так же точна. То есть надо написать правильную компьютерную программу. Если модель окажется работоспособной, можно будет положить себе в карманы миллионы долларов, ну или хотя бы часть от тех миллионов, которые фармакологические компании тратят на разработку лекарственных кандидатов.

Тогда им казалось, что программу можно будет сделать за год, а еще через год начать зарабатывать на ней деньги. Наверное, это был самый простой бизнес-план, который друзья видели в своей жизни.

Одной из важных частей их алгоритма моделирования была вода. В воде есть фазовый переход, и в белке есть фазовый переход — например, если его нагреть на десять градусов, то он развалится. Знание физики фазовых переходов помогло им научиться строить простые модели для быстрого расчета свойств биомолекул. Программу писали год, следующие четыре года ушли на то, чтобы она заработала как надо. Но оказалось, что и это было только начало.

Один из главных героев советского мультипликационного фильма про Крокодила Гену, непонятный игрушечный зверь с большими ушами и еще большим желанием творить добро, некоторое время не мог найти своего места в жизни по причине необычной наружности, не позволявшей окружающим идентифицировать «неформатное» создание. Помогли Чебурашке в этом его верные друзья.

С друзьями Федичеву и Виннику на первых порах не всегда везло. Когда программа была наконец готова, ее создатели решили на ней что-нибудь посчитать. Для этого они заключили соглашение с американским фармакологическим институтом. Quantum моделировал с помощью программ молекулы, американцы измеряли их эффективность на бактериях. Через год работы программа выдала ее авторам молекулы, активные против возбудителей туберкулеза. Чтобы сделать эти молекулы более активными, потребовалась помощь химиков. Российская компания, которая проводила исследования на заказ, нанимая команды из научных институтов, взяла деньги, но через какое-то время сообщила неутешительную новость: ничего не получилось, формула не работает, а потом и вовсе перестала отвечать на телефонные звонки.

Федичев и Винник очень тогда расстроились. Они поняли, что все намного сложнее, чем думалось поначалу, и решили, что разработка лекарств — это занятие для крутых парней. Все это время Андрей Винник терпеливо инвестировал свои сбережения в их технологический стартап, но деньги имеют свойство заканчиваться.

Они попытались громко заявить миру, что никому не известная компания из России умеет «считать» лекарства и продает свою программу мировому фармакологическому рынку, писали в компании-гиганты, такие как Pfizer. Ответы не внушали оптимизма: «Молодцы, считайте дальше, у нас уже есть такие люди и такие программы».

Компаний и научных групп, которые занимаются молекулярным моделированием для фармакологии, в мире действительно много.

Из этой «толпы» Quantum Pharmaceuticals Федичева и Винника ничем не выделилась. Тогда, чтобы понять, есть ли вообще спрос на сверхсильные молекулы, россияне решились на провокацию — они объявили миру, что такие молекулы у них есть. Но фармакологическим компаниям интересны молекулы, которые уже «работают» на животных, то есть лечат мышей. А еще интереснее молекулы, прошедшие проверку на безопасность их применения в клинических условиях.

И уж совсем замечательно, если они прошли вторую стадию клинических исследований, после которой становится очевидно, что лекарство успешно лечит людей. В этом случае с тобой наверняка будут серьезно разговаривать. Вот только все процедуры, предваряющие такой серьезный разговор, стоят несколько миллионов долларов.

Кое-как удерживаться на плаву Федичеву и Виннику помогало сотрудничество с академическими группами, которые занимались тем, что выясняли, какой белок активен к той или иной инфекции. Quantum Pharmaceuticals предлагала им простую схему: дайте нам что-нибудь от вашей интеллектуальной собственности, немного денег, ну, сколько сможете — 5, 10, 20 тыс. долл. А мы найдем вам молекулы этого белка, а потом попробуем вывести на рынок в качестве кандидата в лекарство. Наверное, со стороны это смахивало на предложение компьютерных аферистов, спасающих миллиарды африканского диктатора, но просящих для этого перечислить им пару тысяч, и почему-то в Россию. Тем не менее модель «дайте сколько сможете», как ни странно, работала, партнеры находились. Зарабатывая порядка 150 тыс. долл. в год, можно было, конечно, покрывать текущие расходы, сводить концы с концами, не «проедая» деньги инвестора. Но все равно все это походило на настоящее поражение.

Выпускники Физтеха придумали модель, написали программу, научились худо-бедно зарабатывать на этой программе деньги, но ни на йоту не приблизились к фазовому переходу от простого к великому. Один оставил успешную корпоративную карьеру, другой — успешную карьеру ученого, и все ради того, чтобы стать тривиальной сервисной компанией, обсчитывающей чужие перспективные разработки?

Мир новых технологий завораживает своим блеском. Но у него есть и обратная сторона. Истории успешных технологических стартапов одинаково хороши, каждая из них достойна экранизации. Истории неудачных стартапов известны лишь специалистам. Миллионы идей, технологий, которые по тем или иным причинам «не подошли», рынок выплюнул, даже не прожевав. Индустрии, как и кинематографу, нужные только кумиры, о неудачниках здесь принято умалчивать, притом что, по статистике, таких неудачников — большинство. Компании, которые нам хорошо известны, продуктами которых мы пользуемся каждый день, расцвели фактически на костях своих не менее талантливых, но менее удачливых собратьев. Причем расцветали часто вопреки здравому смыслу и разумной логике. Это совсем не естественный отбор, скорее рулетка, где понимание правил игры, опыт и даже талант едва ли увеличивают шансы на успех, где на первый план выходит стечение обстоятельств, которое невозможно просчитать даже с помощью самой лучшей компьютерной программы.