Pomost między biologią a danymi: Jak Watershed Bio wspiera naukowców bez kodowania

Wspieranie naukowców poprzez innowacyjne narzędzia bez użycia kodu

Postęp w technologiach diagnostycznych i sekwencjonowania w ostatnich latach był rewolucyjny. Rozwój ten utorował naukowcom drogę do gromadzenia skarbnicy danych biologicznych. Jednak przełożenie tych danych na praktyczne spostrzeżenia lub przełomowe odkrycia medyczne często wymaga czegoś więcej niż zwykłej wiedzy dziedzinowej - wymaga to szerokich umiejętności obliczeniowych. W tym miejscu do gry wkracza przełomowa praca Watershed Bio.

Innowacyjna, oparta na chmurze platforma Watershed Bio umożliwia naukowcom i bioinformatykom przeprowadzanie złożonych eksperymentów i analizowanie ogromnych zbiorów danych bez konieczności kodowania. Jest to możliwe dzięki konfigurowalnym interfejsom i szablonom przepływu pracy, które mogą obsługiwać różnorodne typy danych, takie jak sekwencjonowanie całego genomu, transkryptomika, proteomika, metabolomika, obrazowanie o wysokiej zawartości i fałdowanie białek.

"Naukowcy chętnie uczą się o oprogramowaniu i aspektach nauki o danych w swojej dziedzinie, ale nie aspirują do zostania inżynierami oprogramowania tylko po to, by dekodować swoje dane" - mówi Jonathan Wang '13, SM '15, współzałożyciel i dyrektor generalny Watershed Bio. "Zaprojektowaliśmy Watershed w taki sposób, by nie musieli tego robić".

Podróż: Od MIT do frontu biotechnologii

Podróż Wanga rozpoczęła się na MIT, gdzie zamierzał studiować biologię, ale wkrótce zainteresował się skalowalnością i natychmiastowymi pętlami sprzężenia zwrotnego w informatyce. Ukończył studia licencjackie i magisterskie na Wydziale Elektrotechniki i Informatyki (EECS). Doświadczenia Wanga podczas stażu w laboratorium biologicznym wywarły na nim wrażenie rażącego kontrastu między dynamicznymi środowiskami sprzężenia zwrotnego w informatyce a powolnymi, ręcznymi eksperymentami w biologii.

Przed uruchomieniem Watershed, Wang był współzałożycielem firmy zajmującej się handlem wysokiej częstotliwości wraz z zespołem kolegów z MIT. Podczas tej kadencji zidentyfikował powtarzający się problem: naukowcy celowali w budowaniu prototypów, ale zmagali się z przekształcaniem ich w modele gotowe do produkcji - zadanie to spadało na inżynierów, którzy często nie mieli pełnego zrozumienia procesu badawczego, co hamowało innowacje.

Aby temu zaradzić, opracowali warstwę oprogramowania, która uprościła wdrażanie modeli gotowych do produkcji, odzwierciedlając łatwość budowania prototypów. Po latach Wang dostrzegł analogiczne wąskie gardło w biologii. Koszt sekwencjonowania znacznie spadł, co doprowadziło do zalewu danych biologicznych. Jednak narzędzia obliczeniowe do przetwarzania tych danych były opóźnione, stawiając biologów na łasce inżynierów lub naukowców zajmujących się danymi, którzy nie zawsze rozumieli kontekst biologiczny.

Narodziny Watershed i jego wpływ

Dostrzegając te podobieństwa, Wang współzałożył Watershed w 2019 roku wraz z lekarzem i innym absolwentem MIT Markiem Kalinichem '13. Firma podjęła wspólny wysiłek, aby wypełnić tę lukę i od tego czasu rozrosła się, obsługując laboratoria akademickie i firmy biotechnologiczne różnej wielkości.

Pionierska platforma Watershed została zaprojektowana tak, aby zaawansowane narzędzia, takie jak AlphaFold i Geneformer, były dostępne dla użytkowników bez konieczności konfigurowania serwerów lub pisania kodu. Oferuje ona gotowe szablony, które obsługują najpopularniejsze typy danych, możliwość przeprowadzania analiz na dużą skalę w chmurze oraz wygodę udostępniania przepływów pracy i wyników współpracownikom bez wysiłku.

Wang jest przekonany, że przyspieszenie procesu badawczego nawet o współczynnik 10 lub 20 może być ogromnym przełomem w napędzaniu postępu naukowego. Platforma Watershed jest już wykorzystywana przez firmy farmaceutyczne do podejmowania strategicznych decyzji dotyczących eksperymentów i kandydatów na leki, a także przez badaczy akademickich, którzy chcą stosunkowo łatwo zagłębić się w złożone zbiory danych.

Widząc sukces platformy na tych różnych arenach, Wang zauważa, że wspólnym wątkiem jest zrozumienie badań, choć bez biegłości w informatyce lub inżynierii oprogramowania, oraz chęć przyspieszenia odkryć. "To ekscytujące widzieć, jak ta branża ewoluuje. Dla mnie to wspaniałe, że jestem z MIT, a teraz wracam do Kendall Square, gdzie Watershed ma swoją siedzibę. To tutaj dzieje się tak wiele najnowocześniejszych postępów. Staramy się robić to, co do nas należy, aby umożliwić przyszłość biologii".

Oryginalny artykuł można znaleźć pod adresem MIT News.