Technologia Deepflare usprawnia prace badawczo-rozwojowe w trzech etapach. Najpierw analizuje miliony wirusów, a następnie w połączeniu z wiedzą o wirusach, immunologii i ewolucji, przewiduje przyszłe mutacje. W kolejnym kroku identyfikuje sekwencje genomu, które powinny znaleźć się w szczepionce, by zapewnić jej jak największą skuteczność przed już istniejącymi i potencjalnymi wariantami wirusów.
Początki firmy
Spółka powstała w roku 2020 jako Covid Genomics. Jej założyciele, Piotr Grzegorczyk, Grzegorz Preibisch i Stanisław Giziński, łączą wiedzę medyczną z kompetencjami w zakresie AI i ML. Grzegorz jest lekarzem (absolwentem Warszawskiego Uniwersytetu Medycznego) i doktorantem w obszarze uczenia maszynowego na Uniwersytecie Warszawskim. Stanisław ma ponad 6-letnie doświadczenie komercyjne w data science, a wcześniej pracował m.in. w BCG i Samsungu. Piotr jest z wykształcenia matematykiem, a przed założeniem Covid Genomics pracował m.in. w Strategy& (PwC).
Pierwotnym zadaniem Covid Genomics była pomoc w stworzeniu testów RT-PCR nowej generacji. Technologia spółki została wykorzystana do analizy 50% zsekwencjonowanych w Polsce genomów wirusa SARS-CoV-2. Teraz jako Deepflare, zamierzają wykorzystać tę technologię i modele predykcyjne oparte o sztuczną inteligencję, by przyspieszyć rozwój szczepionek mRNA wykorzystywanych w walce z innymi wirusami.
Szczepionki mRNA
– Pandemia COVID-19 przyniosła przełom w rozwoju medycyny. Niesamowite tempo opracowania i wprowadzenia do produkcji szczepionek mRNA sprowokowało kolejną falę innowacji i przyspieszenie rozwoju szczepionek chroniących przed innymi śmiertelnymi patogenami, jak Ebola, HIV, Malaria, czy Zika. Z drugiej strony, to wciąż młoda technologia, proces tworzenia nowych szczepionek jest daleki od bycia efektywnym. Dzięki sztucznej inteligencji i modelom uczenia maszynowego możemy zoptymalizować i przyspieszyć prace nad szczepionkami i lekami. Co równie ważne, możemy też znacznie zwiększyć ich skuteczność w walce z obecnymi i przyszłymi wariantami wirusów – mówi Piotr Grzegorczyk, Co-Founder i CEO Deepflare.
– Rozwój sztucznej inteligencji w ostatnich latach jest wykładniczy i bardzo szybko odmieni medycynę, tak jak w przeszłości odmieniła ją statystyka. Będziemy częścią tej zmiany. Nasze rozwiązanie pozwoli tworzyć szczepionki skuteczne w walce nie tylko z wariantami wirusów, które już są, ale tymi, które pojawią się w przyszłości. Dzięki temu możemy być kilka kroków przed wirusem, zamiast próbować go dogonić – mówi Grzegorz Preibisch, Co-Founder i Head of R&D w Deepflare.
Na co Deepflare przeznaczy pozyskane pieniądze?
Pozyskane środki pozwolą na dalszy rozwój technologii i ekspansję zagraniczną, przede wszystkim w Unii Europejskiej, Wielkiej Brytanii i Stanach Zjednoczonych. Do końca roku Deepflare planuje zatrudnić ponad 10 osób, w tym deweloperów (Azure Architect, ML Developer, DevOps lead) oraz osoby odpowiedzialne za rozwój biznesu i operacje.
– Wyobraźmy sobie, że moglibyśmy powstrzymać wirusy przed wywołaniem kolejnych pandemii. Zminimalizować szkody, które wywołują, dzięki trafnemu przewidywaniu przyszłych mutacji. I moglibyśmy w końcu opracować szczepionki przeciwko wirusom takim jak HIV. To nie są tylko marzenia, bo szczepionki mRNA otwierają przed nami olbrzymie możliwości, ale ich rozwój oznacza też olbrzymie wyzwania. Deepflare ma potencjał, by odegrać znaczącą rolę w rozwoju tej technologii – mówi Dr Marcus Erken, Partner w Sunfish Partners.
Przeczytaj również: Covid Genomics pomoże zweryfikować skuteczność testów na koronawirusa. Rozmawiamy z twórcą projektu
