Стартап родом из Еревана разрабатывает многоцелевые препараты, которые борются с заболеванием сразу на нескольких уровнях.
Стартап, который не стал ждать будущего
«У здешних стартапов много хороших идей, поэтому мы ищем новые возможности для инвестиций», - заявил директор по интеграции экосистем венчурного фонда Alchemist Doha Маджед Лабабиди на полях инновационного форума Sevan Startup Summit 2025.
Одним из первых проектов в портфеле фонда с капиталом в сотни миллионов долларов стала компания Denovo Sciences. Чем же интересен этот оригинальный проект?
Denovo Sciences с самого начала смотрела на медицину не как на набор лабораторных ритуалов, а как на задачу, которую можно решать вычислительно. Команда, которая отказалась мириться с инерцией современной фармацевтики, появилась в 2019 году в Ереване. Пока большая часть индустрии продолжала двигаться по привычному пути проб и ошибок, Denovo делала ставку на искусственный интеллект как на главный инструмент поиска новых лекарственных соединений.
Идея выглядела дерзко: не ускорять старые процессы, а заменить их принципиально новым подходом. Не ждать, пока химик случайно наткнётся на перспективную молекулу, а заранее спроектировать её в цифровом пространстве. Так Denovo постепенно превратилась из стартапа в глубокотехнологичную команду с международными амбициями.
Логика молекул
В основе платформы Denovo — сочетание глубокого и усиленного обучения. Эти модели не просто перебирают варианты, а учатся понимать логику взаимодействия молекул с биологическими мишенями. По сути, система исследует химическое пространство, которое невозможно охватить вручную даже за несколько жизней.
Особенность подхода в том, что алгоритмы проектируют молекулы с мультицелевым действием. Это важно для сложных заболеваний, где один биологический путь не объясняет всё. Такой подход особенно перспективен для редких и генетических болезней, где стандартные методы часто оказываются бессильны или экономически нецелесообразны.
Выход из слепой зоны
Одним из заметных направлений работы Denovo стала разработка терапии для гомоцистинурии — редкого наследственного заболевания, при котором организм не может нормально перерабатывать аминокислоту метионин, поступающую с пищей. В среднем в мире заболевание встречается примерно у одного человека из 200 тысяч, однако в странах Персидского залива ситуация иная. В Катаре гомоцистинурия диагностируется значительно чаще — около одного случая на 2 тысячи человек, что превращает редкий диагноз в заметную медицинскую проблему.
Для классической фармы такие диагнозы долгое время оставались в слепой зоне: слишком мало пациентов, слишком высокие риски, слишком долгие сроки. ИИ-подход ломает привычную экономику фармрынка. В Denovo показали, что вычислительное моделирование позволяет гораздо быстрее находить молекулы-кандидаты и адаптировать их под конкретные биологические механизмы.
«Мы планируем выявить молекулы, которые можно будет протестировать в качестве потенциальных лекарственных препаратов: сначала — на клеточных моделях, затем на лабораторных животных», — поясняет основатель компании Оваким Закарян.
Исследовательский проект реализуется в сотрудничестве с Weill Cornell Medicine в Катаре — подразделением Корнеллского университета — и клиникой Sidra Medicine, одной из крупнейших медицинских организаций страны.
«Разговорить» данные
Denovo Sciences не замыкается на собственной лаборатории. Компания предлагает фармрынку гибкие форматы сотрудничества: лицензирование разработок, исследовательские услуги, интеграцию API в существующие научные платформы. По сути, они продают не только молекулы, но и способ мышления.
В команде работают специалисты по машинному обучению, биологи и химики, говорящие на одном языке данных. Этот союз уже привёл к партнёрствам с зарубежными исследовательскими центрами и усилил интерес к компании со стороны индустрии. Миссия Denovo звучит амбициозно, но всё более реалистично: доказать, что вычисления и наука вместе способны в разы сокращать путь от идеи до спасительного лекарства.