В последние годы затраты на диагностические технологии и секвенирование резко снизились, и исследователи собрали беспрецедентное количество данных о болезнях и биологии. К сожалению, учёным, которые хотят превратить данные в новые лекарства, часто требуется помощь специалиста в области программирования.
Теперь Watershed Bio помогает учёным и биоинформатикам проводить эксперименты и получать ценные сведения с помощью платформы, которая позволяет пользователям анализировать сложные наборы данных независимо от их навыков в области вычислений. Облачная платформа предоставляет шаблоны рабочих процессов и настраиваемый интерфейс, чтобы помочь пользователям исследовать данные всех типов и обмениваться ими, включая полногеномное секвенирование, транскриптомику, протеомику, метаболомику, высокопроизводительное имиджинг, сворачивание белков и многое другое.
«Учёные хотят узнать о программном обеспечении и науке о данных, но они не хотят становиться программистами, пишущими код, просто чтобы понять свои данные», — говорит соучредитель и генеральный директор Jonathan Wang. «С Watershed им это не нужно».
Watershed используется крупными и небольшими исследовательскими группами в промышленности и научных кругах для стимулирования открытий и принятия решений. Когда в научных журналах описываются новые передовые аналитические методы, они могут быть немедленно добавлены в платформу Watershed в виде шаблонов, делая передовые инструменты более доступными и совместными для исследователей любого профиля.
«Данные в биологии растут в геометрической прогрессии, а технологии секвенирования, генерирующие эти данные, становятся всё лучше и дешевле», — говорит Wang. «Окончив MIT, я столкнулся с этой проблемой: это сложная техническая задача. Это также значимая проблема, потому что эти люди работают над лечением болезней. Они знают, что все эти данные имеют ценность, но им сложно их использовать. Мы хотим помочь им быстрее находить новые идеи».
Открытие без кода
Wang планировал специализироваться в MIT на биологии, но его быстро увлекли возможности создания решений, масштабируемых до миллионов людей, с помощью информатики. В итоге он получил степень бакалавра и магистра на факультете электротехники и информатики (EECS). Wang также проходил стажировку в биологической лаборатории MIT, где был поражён, насколько медленными и трудоёмкими были эксперименты.
«Я увидел разницу между биологией и информатикой, где были динамичные среды [в информатике], которые позволяли вам немедленно получать обратную связь», — говорит Wang. «Даже будучи единственным человеком, пишущим код, вы получаете столько возможностей для экспериментов».
Работая над машинным обучением и высокопроизводительными вычислениями в MIT, Wang также стал соучредителем фирмы, занимающейся высокочастотной торговлей. Его команда нанимала исследователей с докторской степенью в таких областях, как математика и физика, для разработки новых торговых стратегий, но они быстро столкнулись с узким местом в своём процессе.
Wang официально основал Watershed в 2019 году вместе с врачом Mark Kalinich, бывшим однокурсником из MIT, который больше не участвует в повседневной деятельности компании.
Сегодня компании могут проводить крупномасштабный анализ на Watershed без необходимости настраивать собственные серверы или учётные записи облачных вычислений. Исследователи могут использовать готовые шаблоны, которые работают со всеми наиболее распространёнными типами данных, чтобы ускорить свою работу.
«Платформа обеспечивает идеальный баланс между удобством использования и настраиваемостью для людей с разным опытом», — говорит Wang. «Ни одно научное исследование никогда не бывает одинаковым. Я избегаю слова «продукт», потому что оно подразумевает, что вы внедряете что-то и затем просто запускаете его в масштабе навсегда. Исследования — это не так. Исследования — это выдвижение идеи, её тестирование и использование результатов для выдвижения другой идеи. Чем быстрее вы сможете планировать, реализовывать и проводить эксперименты, тем быстрее вы сможете перейти к следующему».
Ускорение биологии
Wang считает, что Watershed помогает биологам идти в ногу с последними достижениями в биологии и ускоряет научные открытия.
«Если вы можете помочь учёным получить доступ к новым идеям не немного быстрее, а в 10 или 20 раз быстрее, это может иметь большое значение», — говорит Wang.
Watershed используется исследователями в научных кругах и в компаниях любого размера. Руководители биотехнологических и фармацевтических компаний также используют Watershed для принятия решений о новых экспериментах и кандидатах в лекарства.
«Мы добились успеха во всех этих областях, и общей нитью является то, что люди понимают исследования, но не являются экспертами в области компьютерных наук или разработки программного обеспечения», — говорит Wang. «Интересно наблюдать за развитием этой отрасли. Для меня замечательно быть из MIT и теперь находиться в Кендалл-сквер, где базируется Watershed. Именно здесь происходит так много передовых достижений. Мы стараемся внести свой вклад в будущее биологии».
1. Какие проблемы в работе учёных решает платформа Watershed Bio?
Платформа Watershed Bio решает проблему необходимости глубоких знаний в области программирования для анализа сложных данных. Она предоставляет исследователям инструменты для работы с данными без написания кода, что позволяет учёным сосредоточиться на анализе и интерпретации результатов, а не на технических аспектах обработки данных.
2. Какие типы данных можно анализировать с помощью платформы Watershed Bio?
С помощью платформы Watershed Bio можно анализировать данные всех типов, включая полногеномное секвенирование, транскриптомику, протеомику, метаболомику, высокопроизводительное имиджинг, сворачивание белков и многое другое.
3. Как Watershed Bio способствует ускорению научных открытий?
Watershed Bio способствует ускорению научных открытий, предоставляя исследователям инструменты для быстрого и эффективного анализа данных. Это позволяет учёным быстрее получать результаты и переходить к следующим этапам исследований.
4. Кто может использовать платформу Watershed Bio?
Платформа Watershed Bio может использоваться учёными, биоинформатиками и исследовательскими группами в промышленности и научных кругах. Она предназначена для исследователей любого профиля, которые хотят работать с данными, но не имеют глубоких знаний в области программирования.
5. Какие цели преследует компания Watershed Bio в своей деятельности?
Компания Watershed Bio стремится помочь учёным быстрее находить новые идеи и ускорить научные открытия. Она также хочет сделать передовые инструменты анализа данных более доступными и совместными для исследователей любого профиля.