Жаворонков, Александр Александрович

Родился 24 февраля 1979 года в Риге в семье инженеров^[6]. С отличием окончил Университет Куинс в Кингстоне (Канада) с двумя степенями бакалавра в области финансов и компьютерных наук, затем магистратуру по молекулярной фармакологии на кафедре биотехнологии Университета Джона Хопкинса в Балтиморе. Прошёл лабораторную практику в Международном биотехнологическом центре МГУ и в 2008 году получил степень кандидата физико-математических наук на кафедре биофизики физического факультета МГУ^[7]. Его научным руководителем был Всеволод Твердислов, а тема диссертации — «Взаимодействие ионов и хиральных соединений в модельных и биологических системах»^[8].

Начал карьеру в PMC-Sierra в Ванкувере, где курировал разработку и тестирование полупроводниковых продуктов. В 2002 году был приглашён в ATI Technologies, спустя год стал региональным директором компании по Центральной и Восточной Европе. На церемонии, посвящённой 25-летию компании был признан лучшим директором в ATI^[7]. После того, как компания в 2006 году была приобретена разработчиком процессоров Advanced Micro Devices, ушёл из полупроводникового бизнеса и сосредоточился на науке — вопросах старения и биотехнологиях как средстве их решения^[9].

Был сооснователем или руководителем ряда ранних наукоёмких проектов. В их числе Первый онкологический научно-консультационный центр, который занимался подбором таргетной терапии (юридическое лицо ликвидировано в 2022 году^[10])^[11][12]; NeuroG, проект по разработке инструментов для считывания образов с помощью ЭЭГ-приборов (неактивен с начала 2010-х годов^[13][14])^[15]; OncoFinder, система анализа сигнальных путей, одним из разработчиков которой он являлся^[16][17][18]; и Youth Laboratories, компания-разработчик технологий машинного обучения в индустрии красоты (проект неактивен с середины 2010-х годов^[19])^[20].

Является директором международного репозитория медицинских грантов International Aging Research Portfolio (англ. Международное портфолио исследований старения)^[3][21], а также директором и членом попечительского совета Фонда исследований биогеронтологии (англ. Biogerontology Research Foundation), который оказывает грантовую поддержку исследованиям вопросов старения^[21].

Является адъюнкт-профессором Института Бака по исследованию старения^[22] и приглашённым профессором Московского физико-технического института^[23][24]. Руководил лабораторией регенеративной медицины в Национальном медицинском исследовательском центре детской гематологии, онкологии и иммунологии имени Дмитрия Рогачёва^[25].

В качестве редактора сотрудничал с рядом научных журналов, в том числе Trends in Molecular Medicine^[26], Ageing Research Reviews^[27], Aging, Oncotarget: Gerotarget, Frontiers in Genetics и Frontiers in Molecular Biosciences. C 2013 года выступает соорганизатором ежегодной конференции «Исследования старения и разработка лекарств» (англ. Aging Research and Drug Discovery, ARDD), которая изначально проводилась в Базеле, Швейцария^[28]. Является одним из её постоянных председателей, в том числе на конференции 2025 года^[29]

Считает долголетие базовым правом человека и выступает за включение старения в международную классификацию болезней^[30][31]. В рамках подготовки МКБ-11 он и его коллеги из связанных с ним организаций, включая Фонд исследований в области биогеронтологии, выступили с предложением о классификации старения как болезни. Инициатива была реализована частично^[32]: в классификацию, утверждённую в 2019 году и вступившую в силу с 1 января 2022 года^[33][34], были включены два новых кода. Код расширения XT9T («связанный со старением», англ. Ageing-related) позволяет врачам указывать, что заболевание является следствием процессов старения, не классифицируя само старение как болезнь^[35][36]. Код MG2A («снижение внутренней функциональности, ассоциированное со старением», англ. Ageing-associated decline in intrinsic capacity) заменил диагноз «старость» и включает такие понятия, как старческая немощь^[37][38][39].

В 2015 году учёный заключил пари, что доживёт до 100 лет, поставив на кон 1 миллион долларов в акциях Insilico Medicine^[40].

В 2012 году Жаворонкова привлекли исследования, посвящённые использованию искусственного интеллекта для распознавания изображений, голоса и текста. Учёный предположил, что технологии машинного обучения могут найти применение в фармакологии, и для дальнейших разработок основал компанию Insilico Medicine. Позднее он также применил идею генеративно-состязательных сетей для создания новых молекул с заданными свойствами, предназначенных для воздействия на определённые биологические мишени, связанные с конкретными заболеваниями^[41][42][43]. Компания также занималась исследованиями в области цифрового моделирования клинических испытания и разработки биомаркеров старения^[44][30]. В 2018 году рейтинговое агентство CB Insights включило компанию в список 100 наиболее примечательных стартапов в сфере искусственного интеллекта^[9].

В 2016 году лаборатория Жаворонкова представила первые биологические часы, основанные на глубоких нейронных сетях, для обучения которых использовали результаты биохимического анализа крови^{[45][46][47][48]}. В 2019 году были представлены биологические часы, работающие на основе глубокого анализа микрофлоры кишечника и потенциально применимые для исследования антивозрастных препаратов^[49][50].

В сентябре 2019 года компания опубликовала в журнале Nature Biotechnology экспериментальное подтверждение работы собственной технологии GENTRL (генеративное тензорное обучение с подкреплением). За 21 день алгоритм создал стабильную молекулу для лечения фиброза, которая в дальнейшем успешно прошла тестирования in vitro и in vivo^[51][52]. Вскоре после публикации стало известно о 37 миллионах долларов инвестиций, которые компания привлекла от китайских и американских инвестиционных фондов^[53]. В конце января — феврале 2020 года Insilico Medicine использовала свой ИИ для разработки потенциального лекарства против коронавируса SARS-CoV-2 и опубликовала материалы исследования и сгенерированные молекулы в открытом доступе для дальнейшей разработки с участием других представителей научного сообщества^[54]. В конце февраля 2020 года журнал MIT Technology Review назвал разработанные искусственным интеллектом молекулы одной из 10 прорывных технологий, а Insilico — одним из ключевых игроков в этой области^[55]. По рейтингу Rusbase, в апреле 2020-го Жаворонков вошёл в топ-3 самых успешных российских предпринимателей в BioTech^[56].

В 2021 году Insilico Medicine перешла в статус биотехнологической компании клинической стадии. В феврале 2021 года, менее чем за 18 месяцев с момента запуска проекта, компания выбрала доклинического кандидата INS018_055 для лечения идиопатического лёгочного фиброза (ИЛФ)^[57]. В ноябре того же года в Австралии началось первое клиническое исследование препарата на людях, а в феврале 2022 года компания объявила о начале I фазы клинических испытаний. ISM001-055 (другое название INS018_055) стал первым в мире препаратом с новой мишенью и новой молекулой, разработанными генеративным ИИ и дошедшим до испытаний на людях^[57]. В июне 2022 года Insilico Medicine привлекла 60 млн долларов в рамках раунда финансирования серии D для дальнейшего развития своих программ^[58].

В июне 2023 года компания инициировала II фазу клинических испытаний INS018_055 с участием пациентов в США и Китае^[2][59]. Ранее Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) присвоило препарату статус орфанного^[60]. В марте 2024 года в журнале Nature Biotechnology была опубликована статья, подробно описывающая весь процесс разработки препарата — от использования ИИ до результатов клинических исследований^[61]. В октябре 2024 года компания сообщила о положительных предварительных результатах IIa фазы, продемонстрировавших безопасность и улучшение функции лёгких у пациентов^[62]. В июне 2025 года полные результаты IIa фазы были опубликованы в журнале Nature Medicine^[63].

За свою научную и предпринимательскую деятельность включён в профессиональные рейтинги:

• Высокоцитируемый исследователь (англ. Highly Cited Researcher) по версии аналитической компании Clarivate. Жаворонков входил в список самых цитируемых учёных мира в 2022 и 2024 годах. Это звание присуждается исследователям, чьи работы входят в 1 % наиболее цитируемых в своей области^[64].
• Предприниматель года (2022) по версии азиатского отраслевого издания BioSpectrum. Награда присуждена за лидерство в применении ИИ для открытия лекарств и разработки биомаркеров^[64].
• Включение в A.I. Power Index (2025) — список 100 самых влиятельных мировых лидеров в области искусственного интеллекта по версии издания Observer. В рейтинге он был отмечен наряду с такими лидерами индустрии, как Сэм Альтман и Дженсен Хуанг^[65].

Компания Insilico Medicine, основателем и руководителем которой является Жаворонков, также была отмечена наградами, в том числе Health Innovation Trailblazer Award (2024) от Ассоциации генетических заболеваний ОАЭ за разработку платформы Pharma.AI^[66].

Автор более 200 статей в рецензируемых журналах^[67] и нескольких книг в области старения и искусственного интеллекта^[68][38].

• Alex Zhavoronkov, Ph.D. Dating AI: A Guide to Falling In Love with Artificial Intelligence. — San Francisco: Re/Search Publications, 2012. — ISBN 978-1889307350.
• Alex Zhavoronkov, Ph.D. The Ageless Generation: How Advances in Biomedicine Will Transform the Global Economy. — New York: Palgrave Macmillan, 2013. — ISBN 978-0230342200.

• Pavel Bobrov, Alexander Frolov, Charles Cantor, Irina Fedulova, Mikhail Bakhnyan, Alexander Zhavoronkov. Brain-Computer Interface Based on Generation of Visual Images (англ.) // PLOS One. — Public Library of Science, 2011. — No. 6 (6). — doi:10.1371/journal.pone.0020674.
• Alex Zhavoronkov, Maria Litovchenko. Biomedical Progress Rates as New Parameters for Models of Economic Growth in Developed Countries // International Journal of Environmental Research and Public Health. — 2013. — Т. 11, № 10. — С. 5936—5952. — doi:10.3390/ijerph10115936.
• Ivan V. Ozerov, Ksenia V. Lezhnina, Evgeny Izumchenko, Artem V. Artemov, Sergey Medintsev, Quentin Vanhaelen, Alexander Aliper, Jan Vijg, Andreyan N. Osipov, Ivan Labat, Michael D. West, Anton Buzdin, Charles R. Cantor, Yuri Nikolsky, Nikolay Borisov, Irina Irincheeva, Edward Khokhlovich, David Sidransky, Miguel Luiz Camaro, Alex Zhavoronkov. In silico Pathway Activation Network Decomposition Analysis (iPANDA) as a method for biomarker development (англ.) // Nature Communications. — Nature Publishing Group, 2016. — No. 7. — doi:10.1038/ncomms13427.
• Xianjin Yang, Edouard Debonneuil, Alex Zhavoronkov, Bud Mishra. Cancer megafunds with in silico and in vitro validation: accelerating cancer drug discovery via financial engineering without financial crisis // Oncotarget. — 2016. — № 7. — С. 57671—57678. — doi:10.18632/oncotarget.9808.
• Evgeny Putin, Polina Mamoshina, Alexander Aliper, Mikhail Korzinkin, Alexey Moskalev, Alexey Kolosov, Alexander Ostrovskiy, Charles Cantor, Jan Vijg, Alex Zhavoronkov. Deep biomarkers of human aging: Application of deep neural networks to biomarker development // Aging. — 2016. — Т. 8, № 5. — С. 1021—1033. — doi:10.18632/aging.100968.
• Alexander Aliper, Sergey Plis, Artem Artemov, Alvaro Ulloa, Polina Mamoshina, Alex Zhavoronkov. Deep Learning Applications for Predicting Pharmacological Properties of Drugs and Drug Repurposing Using Transcriptomic Data // Molecular Pharmaceutics. — 2016. — Т. 7, № 7. — С. 2524—2530. — doi:10.1021/acs.molpharmaceut.6b00248.
• Artur Kadurin, Alexander Aliper, Andrey Kazennov, Polina Mamoshina, Quentin Vanhaelen, Kuzma Khrabrov, Alex Zhavoronkov. The cornucopia of meaningful leads: Applying deep adversarial autoencoders for new molecule development in oncology. — 2017. — Т. 8, № 5. — С. 10883—10890. — doi:10.18632/oncotarget.14073.
• Polina Mamoshina, Kirill Kochetov, Evgeny Putin, Franco Cortese, Alexander Aliper, Won-Suk Lee, Sung-Min Ahn, Lee Uhn, Neil Skjodt, Olga Kovalchuk, Morten Scheibye-Knudsen, Alex Zhavoronkov. Population Specific Biomarkers of Human Aging: A Big Data Study Using South Korean, Canadian, and Eastern European Patient Populations // The Journals of Gerontology: Series A. — 2018. — Т. 11, № 73. — С. 1482—1490. — doi:10.1093/gerona/gly005.
• Polina Mamoshina, Kirill Kochetov, Franco Cortese, Anna Kovalchuk, Alexander Aliper, Evgeny Putin, Morten Scheibye-Knudsen, Charles R. Cantor, Neil M. Skjodt, Olga Kovalchuk, Alex Zhavoronkov. Blood Biochemistry Analysis to Detect Smoking Status and Quantify Accelerated Aging in Smokers // Scientific Reports. — 2019. — № 9. — doi:10.1038/s41598-018-35704-w5.
• Alex Zhavoronkov, Yan A. Ivanenkov, Alex Aliper, Mark S. Veselov, Vladimir A. Aladinskiy, Anastasiya V. Aladinskaya, Victor A. Terentiev, Daniil A. Polykovskiy, Maksim D. Kuznetsov, Arip Asadulaev, Yury Volkov, Artem Zholus, Rim R. Shayakhmetov, Alexander Zhebrak, Lidiya I. Minaeva, Bogdan A. Zagribelnyy, Lennart H. Lee, Richard Soll, David Madge, Li Xing, Tao Guo, Alán Aspuru-Guzik. Deep learning enables rapid identification of potent DDR1 kinase inhibitors (англ.) // Nature Biotechnology. — Nature Publishing Group, 2019. — No. 37. — P. 1038—1040. — doi:10.1038/s41587-019-0224-x.
• Evelyne Bischof, Kai-Fu Lee, Alex Zhavoronkov. Artificial intelligence in longevity medicine (англ.) // Nature Aging. — 2021. — doi:10.1038/s43587-020-00020-4.
• Alex Zhavoronkov, ChatGPT. Rapamycin in the context of Pascal’s Wager: generative pre-trained transformer perspective (англ.) // Oncoscience. — 2022. — Vol. 9. — P. 82—94. — doi:10.18632/oncoscience.571.
• Mahdi Moqri, Christopher Herzog, Jesse R. Poganik, Jamie N. Justice, Daniel W. Belsky, Albert Higgins-Chen, Alex Zhavoronkov, et al. Biomarkers of aging for the identification and evaluation of longevity interventions (англ.) // Cell. — 2023. — Vol. 186, no. 20. — P. 4334—4350. — doi:10.1016/j.cell.2023.08.027.
• Alex Zhavoronkov. Caution with AI-generated content in biomedicine (англ.) // Nature Medicine. — 2023. — Vol. 29, no. 2. — P. 284. — doi:10.1038/s41591-023-02223-z.
• Alex Zhavoronkov, et al. A small-molecule TNIK inhibitor targets fibrosis in preclinical and clinical models (англ.) // Nature Biotechnology. — 2024. — Vol. 42. — P. 559–571. — doi:10.1038/s41587-024-02149-1.
• Alex Zhavoronkov, et al. Phase 2a clinical trial of the AI-discovered and AI-designed TNIK inhibitor rentosertib in patients with idiopathic pulmonary fibrosis (англ.) // Nature Medicine. — 2025.