Михаил Медведев 30 лет

В какой-то момент я понял, что привнесу в науку больший вклад, если буду не только самостоятельно решать научные задачи, но и растить новых ученых: обучать их методам проведения исследований, создавать для них условия и возможности. Сейчас под моим научным руководством работает около 90 человек в Москве и Санкт-Петербурге. В 2020 году мы с командой сделали первый шаг в сторону бизнеса — получили контракт с перспективным стартапом, а с 2021 года я начал выстраивать связи с высокотехнологичными компаниями.

Что касается научных исследований, помимо построения молекулярных и ИИ-моделей химических и биологических процессов, мы много работаем над тестированием и созданием новых инструментов цифровой химии. Так, в 2017 году мы с коллегами показали, что некоторые из самых популярных методов теории функционала плотности не так надежны, как считалось, и дали ученым понимание, какие методы стоит использовать для ответственных задач, а какие нет; данная работа уже набрала более 1000 цитирований.

Мой проект по гранту РНФ посвящен созданию новых инструментов для молекулярного моделирования. Мы фокусируемся на двух аспектах: во-первых, определении формы молекулы и, во-вторых, расчете энергии. В рамках проекта мы уже разработали инструмент для поиска модификаций лекарственных молекул, которые бы повышали их эффективность, и два инструмента для установления форм гибких молекул, что необходимо для предсказания их физических и биологических свойств.

* in silico (англ. «в кремнии») — компьютерные методы, используемые в медицине для поиска новых лекарственных веществ.

В пятом классе я читал «Графа Монте-Кристо» и запомнил момент, где граф поясняет, что ученый — это человек, который так хорошо понимает устройство мира, что может влиять на происходящие в нем процессы и добиваться нужных результатов. Это для меня наиболее точное определение слова «ученый». Мне всегда нравилось узнавать новое, разбираться в устройстве вещей и процессов и проверять, можно ли использовать эти знания на практике для решения «нерешаемых» задач. Это и привело меня в исследовательскую среду.

В десятом классе я перешел в Московский химический лицей и почти сразу начал работать в лаборатории в ИОХ РАН: три года занимался органическим синтезом, потом перешел к рентгеноструктурному анализу, а затем к расчетной химии. Сейчас к ней добавились новые области, включая искусственный интеллект (ИИ).

Моделировать я начал еще в десятом классе и продолжил заниматься этим после окончания школы. Постепенно я и мои сотрудники осваивали все новые цифровые инструменты, и сейчас цифровая химия стала моей основной профессией, моим научным направлением. Она объединяет все подходы к решению задач химии с помощью цифровых методов, включая моделирование и ИИ, и позволяет перенести часть «метода научного тыка» в компьютер: проверять гипотезы без лишних экспериментов, затрат на реактивы, животных и т. д. В итоге в доклинику и клинику попадают только молекулы, которые уже хорошо себя показали in silico*.