БИОСОФТ. цифровая медицина
TRANSCRIPT
![Page 1: БИОСОФТ. цифровая медицина](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062302/5872d3ae1a28ab74188b583d/html5/thumbnails/1.jpg)
www.biosoft.ru
Технология поиска биомаркеров и терапевтических мишеней in silico
Стельмашенко ДарьяКреативный директор ООО «БИОСОФТ.РУ»
Персонализированная медицина в один клик…
![Page 2: БИОСОФТ. цифровая медицина](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062302/5872d3ae1a28ab74188b583d/html5/thumbnails/2.jpg)
Цифровой помощник врача - цифровая медицинаВидеть лучше чем врач
А что тут
искать?
![Page 3: БИОСОФТ. цифровая медицина](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062302/5872d3ae1a28ab74188b583d/html5/thumbnails/3.jpg)
Что такое «Биомаркер»?температурапульсдавлениепростые показатели крови
Раньше
Сейчас геныбелки up/down regulation
![Page 4: БИОСОФТ. цифровая медицина](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062302/5872d3ae1a28ab74188b583d/html5/thumbnails/4.jpg)
Тровафлоксацин (Pfizer) – 1996г.
А в чем собственно проблема?Общий для всех пациентов
статистический подход
Ожидался $1 млрд. в год
Принес всего $160 млн.
6 смертей из-за острой печеночной недостаточности
Запрещен FDA в 1999 г.
Персонализированный подход к лечению каждого пациента
Стратификация пациентов согласно
молекулярным подтипам
заболевания
Биомаркеры- Диагностические- Терапевтические- Прогностические
Так задача решена?
НЕТ!Найти подходящий
биомаркер очень сложно!
![Page 5: БИОСОФТ. цифровая медицина](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062302/5872d3ae1a28ab74188b583d/html5/thumbnails/5.jpg)
Сигнал, поступаю-
щий на рецептор
клетки
Модель внутриклеточной сети передачи сигнала или почему найти биомаркер – это нетривиальная задача
Белок, вызывающий активацию других генов и белков, в результате чего в конечном счете активизируются или, наоборот, перестают работать определенные гены и клетка переходит в патологическое состояние
Белок, вызывающий активацию других генов и белков, в результате чего в конечном счете активи-руются или, наоборот, перестают работать определенные гены и клетка переходит в патологическое состояние
![Page 6: БИОСОФТ. цифровая медицина](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062302/5872d3ae1a28ab74188b583d/html5/thumbnails/6.jpg)
03/05/2023
Master regulator
Механизм поиска «мастер-регулятора»
![Page 7: БИОСОФТ. цифровая медицина](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062302/5872d3ae1a28ab74188b583d/html5/thumbnails/7.jpg)
Технология BioUML platform
Норма Патология
Ранний эпигеномный биомаркер, связанный с механизмом патологии
Метилирование энхансеров –«шагание» сигнальных
путей
Genome,TranscriptomeProteome,Metabolome
DNA methylation
![Page 8: БИОСОФТ. цифровая медицина](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062302/5872d3ae1a28ab74188b583d/html5/thumbnails/8.jpg)
Compound N15 10mg/kg
Compound N15 50mg/kg
Контроль
Технология – пример примененияПо ключевым факторам создан новый мультитаргетный препарат,
ингибирующий рост колоректальной опухоли (по данным ксенографии)
![Page 9: БИОСОФТ. цифровая медицина](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062302/5872d3ae1a28ab74188b583d/html5/thumbnails/9.jpg)
Ключевые члены командыАлександр Кель, к.б.н.Большой опыт в руководства крупными международными проектами по биоинформатике и системной биологии (академический опыт: 30 лет, индустриальный опыт: 15 лет). Основатель четырех биоинформатических стартап компаний.
Федор Колпаков, к.б.н.Большой опыт руководства коллективом программистов-исследователей из более чем 40 человек, успешный опыт реализации международных проектов в области системной биологии и разработки биоинформационных продуктов. Основатель трех стартап компаний..
Максим Филипенко, к.б.н.Ведущий ученый в области молекулярной биологии и генной инженерии. Проводил большое медико-биологическое исследование по инфекционным и онкологическим заболеваниям, а также заболеваниям иммунной системы. Академический опыт: 20 лет, индустриальный опыт: 5 лет.
Дарья СтельмашенкоСпециализируется на математических методах построения онтологий и анализе фор-мальных понятий. Имеет большой опыт привлечения инвестиций (в том числе грантов), а также новых партнеров и клиентов в научно-исследовательские проекты коллектива.
Владимир Поройков, д.б.н., к.ф.-м.н.Ведущий ученый в сфере биоинформатики и компьютерного конструирования лекарств. В область основных компетенций входит поиск и приоритезация фармакологических мишеней и их лигандов. Имеет большой опыт руководства разработкой компьютерных программ и баз данных. Обладает успешным опытом их коммерциализации.
![Page 10: БИОСОФТ. цифровая медицина](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062302/5872d3ae1a28ab74188b583d/html5/thumbnails/10.jpg)
Wolfenbuettel, Germany
Новосибирск, Россия
Москва, РоссияНаши представительства
Tokyo, Japan
![Page 11: БИОСОФТ. цифровая медицина](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062302/5872d3ae1a28ab74188b583d/html5/thumbnails/11.jpg)
Карта расположения наших клиентов и партнеров
![Page 12: БИОСОФТ. цифровая медицина](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062302/5872d3ae1a28ab74188b583d/html5/thumbnails/12.jpg)
Полученное финансирование
Европейские гранты Российские гранты
EPITEMAB
MyPathSem
![Page 13: БИОСОФТ. цифровая медицина](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062302/5872d3ae1a28ab74188b583d/html5/thumbnails/13.jpg)
Цифровая медицина
Успех кроется в тесной
кооперации врачей и ученых
![Page 14: БИОСОФТ. цифровая медицина](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062302/5872d3ae1a28ab74188b583d/html5/thumbnails/14.jpg)
Спасибо за внимание!
Дарья СтельмашенкоКреативный директор[email protected]+7(926)185-20-62
www.biosoft.ru
![Page 15: БИОСОФТ. цифровая медицина](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062302/5872d3ae1a28ab74188b583d/html5/thumbnails/15.jpg)
Чем наша технология отличается от конкурентов?
1) Ingenuity; 2) GeneGo; 3) Ariadne Genomics; 4) CLC-Bio; 5) Genomatix; 6) SevenBridges; 7) Accelrys.
BioUML platform
Competition in pathway analysis1), 2), 3)
Competition in NGS data analysis4),5),6),7)
Gene set enrichment analysis ✔ ✔ ✔Mapping to pathways ✔ ✔Network analysis ✔ ✔Analysis of promoters ✔ ✔Upstream analysis as integrated promoter and network analysis ✔
Integrated workflows ✔ ✔Analysis of raw NGS and microarray data ✔ ✔
![Page 16: БИОСОФТ. цифровая медицина](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062302/5872d3ae1a28ab74188b583d/html5/thumbnails/16.jpg)
Робастные биомаркеры, устойчивые к статистической вариации выборки пациентов.
Универсальная биоинформационная платформа BioUML.
Чувствительные к выборке пациентов биомаркеры.
Очень ограниченноепо своим возможностям ПО.
КонкурентыРешение, предлагаемое проектом
Статистические экспрессионные биомаркеры
Эпигенетические биомаркеры, указывающие на причину нарушения генной экспрессии
Сравнительный анализс конкурентами
Направленный поиск уникальной комбинации биомаркеров с наиболее высокой чувствительностью и специфичностью, основанный на механизме заболевания.
Слепой переборный поиск комбинации биомаркеров с низкими итоговыми значениями чувствительности и специфичности.
Биомаркеры, основанные на знании механизма заболевания, что ускорит процесс прохождения FDA
Статистически найденные биомаркеры без объяснения механизма заболевания
Связанные с мишенями заболевания биомаркеры, позволяющие моментально производить выбор оптимальной терапии.
Простые диагностические биомаркеры.
![Page 17: БИОСОФТ. цифровая медицина](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062302/5872d3ae1a28ab74188b583d/html5/thumbnails/17.jpg)
? Master regulator ?
![Page 18: БИОСОФТ. цифровая медицина](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062302/5872d3ae1a28ab74188b583d/html5/thumbnails/18.jpg)
Шагающие пассвеи
![Page 19: БИОСОФТ. цифровая медицина](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062302/5872d3ae1a28ab74188b583d/html5/thumbnails/19.jpg)
![Page 20: БИОСОФТ. цифровая медицина](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062302/5872d3ae1a28ab74188b583d/html5/thumbnails/20.jpg)
«Walking pathways»
SSCUnipotent Spermatogonial stem cells
mSSCMultipotent Spermatogonial stem cells
Cultivation
![Page 21: БИОСОФТ. цифровая медицина](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062302/5872d3ae1a28ab74188b583d/html5/thumbnails/21.jpg)
Fgf4 Tek Inpp5d Oct4 Nanog Lefty2 Cdh1 Bmp4 Pml
Results of master regulator search in pSSC
Pluripotent Spermatogonial stem cells
![Page 22: БИОСОФТ. цифровая медицина](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062302/5872d3ae1a28ab74188b583d/html5/thumbnails/22.jpg)
w
...
Start of transcription
...
]1[1s
)1(1s
)(1
ks )( ks...)2(1s
]1[2s
]1[maxd
Шаг 1: С помощью генетического алгоритма в геноме находятся кластеры сайтов связывания транскрипционных факторов – потенциальные онко-специфичные энхансеры вокруг метилированных CpG (красная звезда)
mk
Технология
Шаг 2: С помощью алгоритмов топологичес-кого анализа графов находятся такие мети-лированные энхансеры, которые создают основу для положительных обратных свя-зей (ПОС) через усиление экспрессии белков (красные и оранжевые овалы), регулирую-щих активность транскрипционных факто-ров данного энхансера.
ПОС
![Page 23: БИОСОФТ. цифровая медицина](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062302/5872d3ae1a28ab74188b583d/html5/thumbnails/23.jpg)
TF site enrichment analysis • Use cases:
• Find transcription factors for co-regulated gene set• Identify motifs “co-enriched” in ChIP-seq regions
Yes sequences
No sequences
• Which binding sites are significantly enriched in the Yes sequences?
• Site optimization tool• Automatic threshold optimization• One-sided binomial test for
significant enrichment of sites
NoYes
Yes
NoYes
Yes
kNkN
nk
SitesSitesNSitesn
SeqSeqSeqp
ppkN
nkP
###
###
)1()(
![Page 24: БИОСОФТ. цифровая медицина](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062302/5872d3ae1a28ab74188b583d/html5/thumbnails/24.jpg)
Fitness function of theGenetic-Regression Algorithm (GRA)
kNTFPFNRF )1()1()1(
FN – false negatives
FP – false positives
T – T-test (difference between mean values)
N – normal likeness
k – number of free parameters
R – linear regression
score
# promoters
FN FP
N