BioTech-проект из США
Мы разработали интерфейс для работы с микроскопом и анализа научных данных. Проект начинался с набора сырых файлов (CSV и папки с изображениями) и превратился в связку продуктов: десктопное Electron-приложение для управления процессом сканирования и веб-платформу для анализа и визуализации.
О клиенте
Клиент — биотехнологическая компания из Калифорнии, США. Она совмещает масштаб и ресурсы крупного бизнеса с гибкостью и динамикой стартапа, создавая инструменты для учёных, работающих с микроскопией и большими объёмами данных.
Из-за NDA название раскрыть нельзя, но главная цель нашей работы ясна: ускорить исследования и избавить специалистов от рутинных задач, связанных с обработкой файлов.
О проекте
На старте у исследователей не было интерфейса. Данные представляли собой десятки CSV и сотни изображений, которые приходилось вручную сравнивать и сопоставлять. Анализ занимал часы, а иногда и целые дни.
Задача стояла в том, чтобы построить систему, которая объединила бы все процессы: от отображения карты сканирования до пост-анализа и визуализации.
Мы начали с MVP «Навигатора». Он позволял отображать карту сканирования и работать с базовой визуализацией. Первые итерации показали ценность подхода: исследователи сразу отметили, что время на работу с данными сократилось почти вдвое.
После успешной проверки гипотез мы перешли к полноценным продуктам: десктопному приложению и веб-платформе.
Запрос
Клиент хотел получить решение, которое можно быстро запустить и затем развивать. Главные требования: MVP за короткий срок, удобный интерфейс для учёных, десктопное приложение для управления микроскопом и отдельную веб-платформу для анализа.
Важнейшим условием была производительность: система должна была без сбоев обрабатывать сотни тысяч точек данных и десятки изображений высокого разрешения.
Инструменты
В основе фронтенда: React + TypeScript, стилизация на SCSS. Для визуализации мы использовали Plotly и собственные GLSL-шейдеры для наложения слоёв изображений. Для карт применяли Leaflet, позже перешли на OpenSeaDragon ради большей гибкости. Десктоп был собран на Electron, авторизация реализована через Cognito, а данные поступали через API клиента. Такой стек обеспечил баланс между гибкостью, скоростью и масштабируемостью.
Команда
В проекте участвовала команда из пяти специалистов. Два frontend-разработчика отвечали за интерфейс и интеграцию с API. Дизайнер занимался пользовательскими сценариями, делая сложный продукт понятным для исследователей. Технический лидер следил за архитектурой и качеством кода, а project manager выстраивал процессы и коммуникацию. На стороне клиента с нами постоянно работали исследователи, которые тестировали продукт и давали обратную связь после каждой итерации.
Что сделали
Мы прошли путь от простого MVP до комплексной системы. MVP «Навигатор» позволял просматривать карту сканирования и сопоставлять изображения.
Затем мы создали десктопное приложение, которое не только визуализировало результаты, но и управляло самим процессом сканирования, позволяя задавать параметры и сохранять «рецепты» экспериментов. Веб-платформа стала пространством для пост-анализа и визуализации.
Ключевым вызовом были большие данные. Иногда графики включали более 200 000 точек, что делало интерфейс непригодным для работы. Мы решили задачу, вынеся тяжёлый рендеринг на сервер, и добились стабильной работы даже с самыми крупными наборами данных.
Результат
Исследователи получили два продукта, которые полностью изменили их процесс работы: десктопное приложение и веб-платформу. Время на анализ данных сократилось в среднем в 3–5 раз, а работа с крупными наборами перестала быть проблемой.
Теперь учёные могут визуализировать результаты мгновенно, масштабировать графики без задержек и сосредоточиться на исследованиях, а не на рутинной обработке файлов.
