НАУЧНЫЙ ПОДХОД Новые технологии меняют подход к проведению НИОКР

От компьютерного моделирования до анализа больших данных, новейшие технологии приводят к переосмыслению научных открытий.

В некотором смысле для научного сообщества наступили не лучшие времена, однако есть шанс перевернуть картину с ног на голову.

В чем причина такой двойственности ситуации? С одной стороны, исследователи в области фармацевтики, биотехнологий, материалов и других наук разочарованы тем, насколько мизерным оказывается результат от вложения десятков миллиардов долларов в НИОКР. При этом слияние технологий и научных инноваций позволяет выделить блестящие перспективы при решении практически любых сложных задач.

НОВЫЙ МИРОВОЙ ПОРЯДОК

У серьезной фармацевтической компании уходит от 8 до 12 лет и от $1,2 до $1,8 млрд. на то, чтобы вывести на рынок новый продукт, таковы данные IDC Health Insights, Фрамингем, Массачусетс (США). Ученые вынуждены бороться с намного более серьезными заболеваниями, включая болезнь Альцгеймера, а также недугами, которые затрагивают относительно небольшие категории населения, включая множественный склероз и болезнь Лу Герига.

Сложности, с которыми приходится бороться ученым, грозят сокрушить их взрывным увеличением объема собираемых данных, причем в схожей ситуации оказался не только сегмент медико-биологических наук. Материаловедение среди прочих ведет неравный бой в усложняющихся условиях, пока исследователи учатся анализировать материалы на субатомном уровне.

«Нам приходится решать те же проблемы, что и коллегам из фармацевтической отрасли», - говорит Джон Мауро, менеджер группы по изучению стекла в Corning Incorporated, Корнинг, Нью-Йорк (США).

Но с разрастанием данных, появляются аналитические инструменты, которые помогают ученым в их поисках. Сейчас можно с великолепной точностью моделировать и прогнозировать влияние отдельных молекул на ткани человека или прочность углеграфита в фюзеляже самолета под воздействием меняющихся давления и температуры, в ускоренном темпе продвигаясь к новым открытиям.

«Радикальные перемены наметились с появлением сверхмощных компьютеров», - говорит Санья Мехта, специалист по вычислительному моделированию в Air Products, компании из Аллентауна, Пенсильвания (США), производящей сверхпрочные материалы. «Речь идет о возможности моделировать тысячи и даже миллионы сценариев. Тогда как в лаборатории физически невозможно провести все виды экспериментов разом».

Возможность разработки материалов с характеристиками «на заказ» стала откровением. Компания Corning, к примеру, на базе собранных данных, посредством моделирования разработала свое фирменное стекло Gorilla Glass, способное поглощать энергию.

"НАШ МИР ПРЕВРАЩАЕТСЯ В ВИРТУАЛЬНУЮ ИНТЕГРИРОВАННУЮ СЕТЬ"

ПОЛ МАККЕНЗИ СТАРШИЙ ВИЦЕ-ПРЕЗИДЕНТ ПО ПРОИЗВОДСТВУ И ТЕХНИЧЕСКИМ ОПЕРАЦИЯМ, JANSSEN PHARMACEUTICALS

ИНАЯ КОНЦЕПЦИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ

Медико-биологическая отрасль традиционно запаздывает с коммерциализацией относительно других секторов, частично ввиду сложностей всех процессов, от разработки лекарства до регуляционного тестирования.

«Несомненно, в каждой отрасли идея управления продукцией от начального этапа лабораторной разработки до конечного потребителя или пациента стоит на особом счету», - говорит Пол МакКензи, старший вице-президент по производству и техническим операциям в Janssen Pharmaceuticals, подразделении компании Johnson & Johnson из Нью-Джерси (США).

Многие десятилетия ученое сообщество, если говорить упрощенно, разделялось на отдельных специалистов или небольшие группы, работавшие в обособленном окружении. Успехами делились, а вот неудачи не выносились на общий суд, обрекая остальных на повторение прежних ошибок. После того, как группой исследователей выделяется полезный состав, информация передается коллективу разработчиков, которые, в свою очередь, «перекидывают» ее на производство, из-за чего одни и те же действия повторяются, и теряется интеллектуальная собственность (ИнС), пока каждая группа пытается понять наработки предыдущего коллектива.

«Модель получается ущербной», - утверждает Бернар Мунос, который провел 30 лет в компании Eli Lilly из Индианаполиса, Индиана (США) и сейчас является старшим партнером в FasterCures, центре при институте Милкена, Санта-Моника, Калифорния.

В новой, улучшенной модели ученые вносят все свои результаты – удачные и провальные, в электронный журнал лаборатории (ELN). Данные могут храниться централизованно и выступать в качестве отправной точки для исследователей по другим проектам или коллег по разработке и производству.

НЕ ЗАМЫКАТЬСЯ В СЕБЕ

«Некогда фармацевтические организации отличала жесткая вертикальная интеграция», - говорит Эндрю Броснан, аналитик из британской исследовательско- консалтинговой компании Ovum. Сейчас мы наблюдаем уход от привычного стереотипа, к исследованиям привлекается множество научных специалистов и разработчиков≫.

Новой моделью для изобретений может служить работа Совета по научным и промышленным исследованиям Индии (CSIR), направленная на борьбу с возрождением смертельных, стойких к лекарствам форм туберкулеза. CSIR перешел на открытую модель НИОКР и обратился ко всем ученым мира с просьбой поделиться опытом. Желание участвовать высказали 830 ученых, а значительного прогресса удалось добиться всего за четыре месяца.

«Если над проблемой работает 830 человек, успех неизбежно придет, причем быстро», - говорит Мунос. «Объем работ составил 300 человеко-лет. Ни один ученый в здравом уме не возьмется за такой проект длинной в жизнь, поскольку рискует не увидеть его завершения и лишиться признания заслуг».

Проект борьбы с туберкулезом сработал, потому что был вызван необходимостью экстренной помощи людям. А вот в корпоративном мире намного сложнее создать системы, предусматривающие возможность совместной работы. Критически важным моментом становится обладание и управление разными составляющими интеллектуальной собственности отсюда растущая потребность в единых стандартах и протоколах.

«Каждый по-своему определяет, что такое «данные», - говорит Герхард Ноелкен, директор по технологиям и инновациям компании Pfizer из Великобритании. «Если принять общее определение, то обмен данными и информацией между компаниями ощутимо упростится».

Крупные конечные пользователи, среди которых J&J, подталкивают поставщиков технологий к тому, чтобы согласовать варианты реализации ИТ-предложений на условиях «независимо от платформы». Если поставщики откажутся или не смогут, промышленность рискует оказаться в очередной западне по типу Вавилонской башни, создавая множество массивов «темных данных» без возможности доступа к ним извне пространства организации.

ИЗ ЛАБОРАТОРИИ НА ПОЛКИ

Иначе начинают смотреть на научные изыскания и в лабораториях. Для многих компаний переход на электронные журналы ELN прошел болезненно, ученые считали, что их идеи оказываются у всех на виду прежде, чем созреют для сторонней оценки. В самом начале приложения и базы данных были далеки от совершенства. «Большинство первых попыток оказались провальными, не удовлетворив надежд научных кругов», - говорит Алан С. Луи, директор по исследованиям в IDC Health Insights.

Однако с увеличением мощности вычислительных машин дело пошло на лад. Роберт Уэйд, научный сотрудник Pfizer, Гротон, Коннектикут (США), рассказал, что три подразделения докоммерческой разработки внутри компании были соединены посредством ELN. По оценкам компании, итоговая экономия вылилась в 2 млн долларов в год, при том, что система насчитывала всего 230 пользователей. Теперь их число выросло до 900 человек.

«Как только данные стали доступны и появилась возможность обмена ими, все страхи касательно возможностей системы улетучились», - говорит Уэйд. «Каждому понадобился доступ к данным остальных научных сотрудников, работающих над схожими проектами».

Другие представители медико-биологической отрасли, помимо Pfizer, осознают преимущества от расширения подобных и иных ИТ-систем на всех заинтересованных участников процесса. Скажем, МакКензи из Janssen рассматривает возможности использования ИТ-систем для подтверждения использования тех же материалов, что и в ходе клинических испытаний, и соответствия продукции всем нормативным требованиям, в соответствии с запросом Управления по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA) и аналогичных структур в других странах.

«Нам нужна возможность сделать это одним нажатием клавиши, а не переводить тонны бумаги, привлекая десятки людей для их прочтения», - говорит МакКензи. «Мне видится, эффективность может вырасти в разы».

ПЕРСОНАЛИЗИ-РОВАННАЯ МЕДИЦИНА

Технологии быстро выходят на такой уровень, при котором в обозримом будущем раковым больным начнут делать расшифровку генома для анализа особенностей заболевания, подбора лекарственного состава, серии медикаментов или секвенирования ДНК, имея максимальный результат при редких побочных воздействиях. Что касается материаловедения, ученые надеются улучшить свойства практически всех современных продуктов.

Несмотря на все сложности, привлекательность серьезных научных прорывов заставляет мировое научное сообщество сделать важнейший шаг в свое, потенциально, очередное золотое будущее. ◆

Уильям Дж. Холстейн - журналист и писатель из Нью-Йорка, последняя его книга называется «The Next American Economy: Blueprint For a Real Recovery»

автор статьи Уильям Дж. Холстейн Вернуться к началу страницы