Прежде чем перейти к статье, хочу вам представить, экономическую онлайн игру Brave Knights, в которой вы можете играть и зарабатывать. Регистируйтесь, играйте и зарабатывайте!
В 2018 году я дошел до создания биотехнологической компании. К тому времени я занимался разным бизнесом: инвестициями в кинопроизводство, рекламой, основал сеть кинотеатров в региональных городах. Но в конечном итоге осознал, что хочу вкладывать свое время не просто в деньги, а в продукт, которым потом воспользуюсь сам – контроль за продолжительностью своей жизни и жизни близких. Ниже моя история о том, что удалось построить за полтора года без инвесторов и командой из 11 стран за долю в бизнесе.
Я загорелся темой продления жизни еще в 2012 году. Как и любой человек старше 30-35 лет, я испытал страх смерти. До этого в полной мере не осознаешь, что смертен. А потом начинаешь замечать примеры со стороны: Пол Аллен (партнер Билла Гейтса) умер в 65 лет, Стив Джобс – в 56, мать Билла Гейтса – в 64, на самом деле список длинный.
Я начал погружаться в тему и узнал, что, по мнению ученых, максимальный возраст человека в своем теле – 120 лет. Начал пробовать на себе новые технологии. Попробовав технологию, связанную с осветлением крови с помощью лазера, я вообще не болел несколько лет. А если заболевал, то часов на 18-20.
И я понял, что не хочу, чтобы мой сын умер в 80-90 лет. Это было одной из мотиваций при создании проекта Longevity InTime. Как говорит один из наших экспертов Вадим Гладышев, директор медицинской школы Гарварда: есть две мотивации, по которым ученые входят в проект. Первая — фундаментальные исследования, которые можно использовать для лабораторных испытаний, чтобы потом переходить на клинические испытания на людях, а вторая – это личная мотивация. Думаю, эти две мотивации можно привести не только в отношении ученых.
Я собрал команду ученых, которые в разное время направляли проект в нужное русло. Одним из первых присоединились академик Андрей Лисица и уважаемый ученый в области longevity Алексей Москалев. Он сформулировал для нас основные биомаркеры, которые влияют на продолжительность жизни. В процессе к нам присоединились профессор Tokyo Medical University Hospital Хайк Аракелян, ведущий эксперт в области искусственного интеллекта Роман Душкин, заведующий лаборатории ФМБА Михаил Ключников, профессор Алексей Молодченков и американский физик, специалист в области машинного обучения Александр Скарлат.
В итоге получился продукт, который будет комплексно исследовать топ-20 смертельных болезней по 400 биомаркерам и давать персональные рекомендации, основанные на алгоритмах машинного обучения.
Есть миллиарды сценариев развития заболеваний, для каждого сценария есть свой запрос на поиск подтвержденных клиническими испытаниями данных. Никакой человеческий ресурс не может в реальном времени формулировать запрос и получать релевантные ответы, то есть искать в неструктурированных источниках информацию и размечать ее по требуемым критериям. Каждый день в медицинские базы типа Pubmed и Mimic загружаются сто тысяч статей на разные темы, а это новые запросы. Поэтому мы используем нейронные сети, которые обучаются в процессе выполнения таких сложных задач.
Допустим, мы хотим рассчитать для конкретного человека с кучей индивидуальных физических параметров, какое влияние уровень глюкозы или холестерина имеет на ожирение и вероятность инфаркта, инсульта, диабета и некоторых видов онкологии. Для этого дистанционно измеряем у клиента уровень глюкозы и холестерина. Это персонализированные параметры, на которые влияют очень многие факторы. Пока рекомендаций на основе персонального трекинга нет, приходится работать с тем что есть. Отталкиваться от общих исследований и на них строить будущую траекторию. Если такое исследование есть, искусственный интеллект найдет эту информацию, сопоставит с вашими параметрами и скажет, что, скорее всего, у вас такая-то траектория жизни.
Чтобы снимать показания биомаркеров, мы разрабатываем портативный контейнер для дистанционного сбора пяти видов биоматериалов. В нем они будут отправляться для дальнейших исследований в масс спектрометр лаборатории. Для сравнения, сейчас австралийская компания Atomo Diagnostic, финансируемая государством, выпускает контейнер по забору крови. Мы же будем забирать пять видов биоматериалов.
В нашем roadmap мы заложили год на то, чтобы отслеживать 20 основных заболеваний, сокращающих жизнь на 20-30 лет. Наверное, нам потребуется чуть больше времени, чтобы сделать столько расчетов и проверить их у ученых.
Себестоимость такого продукта высока, поэтому мы предполагаем, что его целевая аудитория – это люди с высоким достатком. Поэтому мы решили создать “обходной путь” — мобильные приложения, которые смогут себе позволить все желающие.
В апреле мы запустили приложения по ранней диагностике ожирения AntiObesity и BMIObesity в App Store и Google Play. Во время синхронизации с фитнес-браслетами приложение получает данные для анализа (сердечный ритм, давление и др.), а AI-алгоритмы формируют прогноз вероятности возникновения заболеваний вместе с персональными рекомендациями по предотвращению или минимизации последствий их развития. Пока это бета-версия, но мы готовимся выпустить обновленную версию в начале августа.
Мы решили проверить, можно ли будет монетизировать приложение за счет встроенных покупок. Пока гипотеза такая: 99 центов будет стоить один сгенерированный отчет по рискам появления смертельных заболеваний и по рекомендациям снижения этих рисков. Бесплатно первые две недели или если риски и рекомендации не меняются. Данный отчет будет эквивалентен визиту к врачу или дополнительным мнением, учитывая, что в мире в среднем 25-30 % всех смертей происходит из-за врачебных ошибок. В России приём доктора стоит от 1000-1500 рублей, мы же будем продавать понятные результаты и рекомендации в 15 раз дешевле. Будем проверять реакцию рынка.
Также в связи с ситуацией с коронавирусом мы запустили тест основного продукта — приложение AntiCoronaVirus. Это приложение скорее для общественного блага, мы не пытались на нем заработать и никак не продвигали. Хотим сначала его усовершенствовать.
Разработка при нулевых инвестициях и вложениях
Я проспал то время, когда всем стартапам подряд раздавали деньги. А учитывая ситуацию с коронавирусом, многие инвесторы «легли в спячку» и ждут, когда нормализуются рынки.
У нас была классная идея, наработки, но не было денег. Мне же хотелось собрать хорошую команду как можно быстрее. Поэтому мы начали оценивать стоимость работы в час каждого члена команды (или партнера). Раз в месяц мы подписываем акт, по которому конвертируем выполненный объем работы в долю компании. Сейчас я раздал своим партнерам около 0,2 % акций компании. За эти две десятые процента специалисты сделали продукт, который стоил бы десятки миллионов рублей. И я их не потратил, но уже протестировал команду и гипотезы. Когда в проект будет заходить инвестор, он будет покупать уже опробованный кейс.
Мотивация моего партнера-сотрудника в следующем: сегодня из текущей стоимости компании он продал час своей работы условно за 50$, а если компания будет стоить в 10 раз дороже, то пропорционально увеличится и стоимость его работы. А если бы мы платили деньгами, то сколько бы не стоила компания, стоимость часа была бы такой же. Возможно, был бы бонус, но в любом случае партнер не получил бы за свою работу в 10 раз больше. Безусловно, у партнера такой системы мотивации есть риск, что компания не подорожает, но риск есть и в компании, которая платит зарплату. Когда сотрудник работает за зарплату, у него меньше мотивации, чтобы компания стоила в 10 раз больше. Короче говоря, главный мотиватор для всех участников сделки – быстрое увеличение капитализации компании.
Отсутствие денег творит чудеса. Пока мы не нашли крупных инвесторов, но преуспели в другом. Google нам выделил 100 тыс. $ кредитами на серверные мощности, этого хватит на пару лет. Подали патентную заявку в США за 70$ — стоимость пошлины. Готовил заявку алгоритм искусственного интеллекта компании AI Legal из Казахстана, проверял патентный юрист из Индии. Домены купили за 0,88$ за штуку. Компанию зарегистрировали за 300$ — сами напрямую.
Сейчас это работает, но мы хотели бы ускориться. Например, найти партнеров, которые помогут создать компанию стоимостью в 100 млрд.$ в течении 2-3 лет. Сумма это скорее индикатор полезности обществу, чем самоцель.
Я собрал команду из 11 стран: Россия, Казахстан, Азербайджан, Белоруссия, Украина, Индии, Нигерии, Индонезии и США. Есть консультанты из США, Финляндии и Великобритании. Русскоговорящих ребят я нашел благодаря Хабр Карьера.
У нас не было задачи собрать мультинациональную команду. Все вышло само собой. Когда мы вели переговоры с некоторыми инвестфондами в Великобритании и США, они сказали, что не сотрудничают с компаниями, в которых работает большая часть выходцев из русскоговорящих стран. Причем там также работают русские. По большому счету они не смогут проверить реальное физическое нахождение сотрудника. Тем не менее, мы честно пишем, что у нас 30% команды работает из России, 70% за территорией России.
Сейчас у нас 50 контрактов со специалистами, из них сейчас постоянно работает 30 человек, 20 по разным причинам пока поставили проект на паузу. Но мы со всеми расстались хорошо, некоторых сотрудников я планирую вернуть, когда появится финансовая возможность.
Вся команда работает part-time. Это не влияет на качество работы, но иногда приходится сдвигать дедлайны. Мы все время на связи, раз в неделю у нас общий конференц-колл. Все текущие задачи обсуждаем в Slack, используем трекер задач Trello и Jira, базу знаний храним в Gitlab.
Раньше в чатах мы пытались общаться на английском. Но зачем, если все понимают русский? С приходом сотрудников из других стран, мы перешли на английский в чатах, где есть иностранные коллеги. Но там, где их нет, по-прежнему говорим на русском. Тестируем разные варианты взаимодействия.
Пока мы не получаем прибыль и вливаний от инвесторов. В нашей команде одни энтузиасты, и мы ищем любую помощь, которая помогла бы с развитием проекта.
Долголетие как идея продукта
Я загорелся темой продления жизни еще в 2012 году. Как и любой человек старше 30-35 лет, я испытал страх смерти. До этого в полной мере не осознаешь, что смертен. А потом начинаешь замечать примеры со стороны: Пол Аллен (партнер Билла Гейтса) умер в 65 лет, Стив Джобс – в 56, мать Билла Гейтса – в 64, на самом деле список длинный.
Я начал погружаться в тему и узнал, что, по мнению ученых, максимальный возраст человека в своем теле – 120 лет. Начал пробовать на себе новые технологии. Попробовав технологию, связанную с осветлением крови с помощью лазера, я вообще не болел несколько лет. А если заболевал, то часов на 18-20.
И я понял, что не хочу, чтобы мой сын умер в 80-90 лет. Это было одной из мотиваций при создании проекта Longevity InTime. Как говорит один из наших экспертов Вадим Гладышев, директор медицинской школы Гарварда: есть две мотивации, по которым ученые входят в проект. Первая — фундаментальные исследования, которые можно использовать для лабораторных испытаний, чтобы потом переходить на клинические испытания на людях, а вторая – это личная мотивация. Думаю, эти две мотивации можно привести не только в отношении ученых.
Я собрал команду ученых, которые в разное время направляли проект в нужное русло. Одним из первых присоединились академик Андрей Лисица и уважаемый ученый в области longevity Алексей Москалев. Он сформулировал для нас основные биомаркеры, которые влияют на продолжительность жизни. В процессе к нам присоединились профессор Tokyo Medical University Hospital Хайк Аракелян, ведущий эксперт в области искусственного интеллекта Роман Душкин, заведующий лаборатории ФМБА Михаил Ключников, профессор Алексей Молодченков и американский физик, специалист в области машинного обучения Александр Скарлат.
В итоге получился продукт, который будет комплексно исследовать топ-20 смертельных болезней по 400 биомаркерам и давать персональные рекомендации, основанные на алгоритмах машинного обучения.
Есть миллиарды сценариев развития заболеваний, для каждого сценария есть свой запрос на поиск подтвержденных клиническими испытаниями данных. Никакой человеческий ресурс не может в реальном времени формулировать запрос и получать релевантные ответы, то есть искать в неструктурированных источниках информацию и размечать ее по требуемым критериям. Каждый день в медицинские базы типа Pubmed и Mimic загружаются сто тысяч статей на разные темы, а это новые запросы. Поэтому мы используем нейронные сети, которые обучаются в процессе выполнения таких сложных задач.
Допустим, мы хотим рассчитать для конкретного человека с кучей индивидуальных физических параметров, какое влияние уровень глюкозы или холестерина имеет на ожирение и вероятность инфаркта, инсульта, диабета и некоторых видов онкологии. Для этого дистанционно измеряем у клиента уровень глюкозы и холестерина. Это персонализированные параметры, на которые влияют очень многие факторы. Пока рекомендаций на основе персонального трекинга нет, приходится работать с тем что есть. Отталкиваться от общих исследований и на них строить будущую траекторию. Если такое исследование есть, искусственный интеллект найдет эту информацию, сопоставит с вашими параметрами и скажет, что, скорее всего, у вас такая-то траектория жизни.
Чтобы снимать показания биомаркеров, мы разрабатываем портативный контейнер для дистанционного сбора пяти видов биоматериалов. В нем они будут отправляться для дальнейших исследований в масс спектрометр лаборатории. Для сравнения, сейчас австралийская компания Atomo Diagnostic, финансируемая государством, выпускает контейнер по забору крови. Мы же будем забирать пять видов биоматериалов.
В нашем roadmap мы заложили год на то, чтобы отслеживать 20 основных заболеваний, сокращающих жизнь на 20-30 лет. Наверное, нам потребуется чуть больше времени, чтобы сделать столько расчетов и проверить их у ученых.
Фитнес-трекеры как способ выйти на массовый рынок
Себестоимость такого продукта высока, поэтому мы предполагаем, что его целевая аудитория – это люди с высоким достатком. Поэтому мы решили создать “обходной путь” — мобильные приложения, которые смогут себе позволить все желающие.
В апреле мы запустили приложения по ранней диагностике ожирения AntiObesity и BMIObesity в App Store и Google Play. Во время синхронизации с фитнес-браслетами приложение получает данные для анализа (сердечный ритм, давление и др.), а AI-алгоритмы формируют прогноз вероятности возникновения заболеваний вместе с персональными рекомендациями по предотвращению или минимизации последствий их развития. Пока это бета-версия, но мы готовимся выпустить обновленную версию в начале августа.
Мы решили проверить, можно ли будет монетизировать приложение за счет встроенных покупок. Пока гипотеза такая: 99 центов будет стоить один сгенерированный отчет по рискам появления смертельных заболеваний и по рекомендациям снижения этих рисков. Бесплатно первые две недели или если риски и рекомендации не меняются. Данный отчет будет эквивалентен визиту к врачу или дополнительным мнением, учитывая, что в мире в среднем 25-30 % всех смертей происходит из-за врачебных ошибок. В России приём доктора стоит от 1000-1500 рублей, мы же будем продавать понятные результаты и рекомендации в 15 раз дешевле. Будем проверять реакцию рынка.
Также в связи с ситуацией с коронавирусом мы запустили тест основного продукта — приложение AntiCoronaVirus. Это приложение скорее для общественного блага, мы не пытались на нем заработать и никак не продвигали. Хотим сначала его усовершенствовать.
Разработка при нулевых инвестициях и вложениях
Я проспал то время, когда всем стартапам подряд раздавали деньги. А учитывая ситуацию с коронавирусом, многие инвесторы «легли в спячку» и ждут, когда нормализуются рынки.
У нас была классная идея, наработки, но не было денег. Мне же хотелось собрать хорошую команду как можно быстрее. Поэтому мы начали оценивать стоимость работы в час каждого члена команды (или партнера). Раз в месяц мы подписываем акт, по которому конвертируем выполненный объем работы в долю компании. Сейчас я раздал своим партнерам около 0,2 % акций компании. За эти две десятые процента специалисты сделали продукт, который стоил бы десятки миллионов рублей. И я их не потратил, но уже протестировал команду и гипотезы. Когда в проект будет заходить инвестор, он будет покупать уже опробованный кейс.
Мотивация моего партнера-сотрудника в следующем: сегодня из текущей стоимости компании он продал час своей работы условно за 50$, а если компания будет стоить в 10 раз дороже, то пропорционально увеличится и стоимость его работы. А если бы мы платили деньгами, то сколько бы не стоила компания, стоимость часа была бы такой же. Возможно, был бы бонус, но в любом случае партнер не получил бы за свою работу в 10 раз больше. Безусловно, у партнера такой системы мотивации есть риск, что компания не подорожает, но риск есть и в компании, которая платит зарплату. Когда сотрудник работает за зарплату, у него меньше мотивации, чтобы компания стоила в 10 раз больше. Короче говоря, главный мотиватор для всех участников сделки – быстрое увеличение капитализации компании.
Отсутствие денег творит чудеса. Пока мы не нашли крупных инвесторов, но преуспели в другом. Google нам выделил 100 тыс. $ кредитами на серверные мощности, этого хватит на пару лет. Подали патентную заявку в США за 70$ — стоимость пошлины. Готовил заявку алгоритм искусственного интеллекта компании AI Legal из Казахстана, проверял патентный юрист из Индии. Домены купили за 0,88$ за штуку. Компанию зарегистрировали за 300$ — сами напрямую.
Сейчас это работает, но мы хотели бы ускориться. Например, найти партнеров, которые помогут создать компанию стоимостью в 100 млрд.$ в течении 2-3 лет. Сумма это скорее индикатор полезности обществу, чем самоцель.
Международная команда
Я собрал команду из 11 стран: Россия, Казахстан, Азербайджан, Белоруссия, Украина, Индии, Нигерии, Индонезии и США. Есть консультанты из США, Финляндии и Великобритании. Русскоговорящих ребят я нашел благодаря Хабр Карьера.
У нас не было задачи собрать мультинациональную команду. Все вышло само собой. Когда мы вели переговоры с некоторыми инвестфондами в Великобритании и США, они сказали, что не сотрудничают с компаниями, в которых работает большая часть выходцев из русскоговорящих стран. Причем там также работают русские. По большому счету они не смогут проверить реальное физическое нахождение сотрудника. Тем не менее, мы честно пишем, что у нас 30% команды работает из России, 70% за территорией России.
Сейчас у нас 50 контрактов со специалистами, из них сейчас постоянно работает 30 человек, 20 по разным причинам пока поставили проект на паузу. Но мы со всеми расстались хорошо, некоторых сотрудников я планирую вернуть, когда появится финансовая возможность.
Вся команда работает part-time. Это не влияет на качество работы, но иногда приходится сдвигать дедлайны. Мы все время на связи, раз в неделю у нас общий конференц-колл. Все текущие задачи обсуждаем в Slack, используем трекер задач Trello и Jira, базу знаний храним в Gitlab.
Раньше в чатах мы пытались общаться на английском. Но зачем, если все понимают русский? С приходом сотрудников из других стран, мы перешли на английский в чатах, где есть иностранные коллеги. Но там, где их нет, по-прежнему говорим на русском. Тестируем разные варианты взаимодействия.
Пока мы не получаем прибыль и вливаний от инвесторов. В нашей команде одни энтузиасты, и мы ищем любую помощь, которая помогла бы с развитием проекта.
