«Биоинформатика — это не просто "поставьте компьютер и считайте"» |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2020-06-18 22:47 Mayo Clinic/Flickr/DCU/Open QCM/Indicator.Ru — Биоинформатика — междисциплинарная область, которая требует разбираться и в программировании, и в биологии. Кто и как в нее приходит и каким был ваш опыт? — Я попал в биоинформатику совершенно случайно. В школе мне хотелось заниматься созданием каких-нибудь киборгов, вживляемых имплантов, например чипов, которые можно будет один раз вставить в голову и уже не запоминать правила русского языка, а сразу писать без ошибок. Конечно, к этому меня подталкивала любимая научная фантастика. И в какой-то момент я узнал, что в МГУ есть факультет биоинженерии и биоинформатики. Советоваться на эту тему мне было не с кем, и я решил, что буду учиться там. Но когда я поступил, выяснилось, что в реальности биоинженерия сегодня — это в основном генетические манипуляции в лучшем случае на уровне достаточно простых организмов, таких как кишечная палочка или дрожжи. Я был, конечно, немного разочарован: шел в одно место, оказался в другом. Но мне в целом здесь понравилось. В России под биоинформатикой понимают достаточно узкую область, связанную в первую очередь с обработкой геномных данных, и изучение структур биологических молекул. Но в мире к ней относят и огромное количество других областей, связанных с обработкой любых биологических данных с использованием информационных технологий. Потому в биоинформатику сегодня приходят физики, математики, химики, люди из смежных областей биологии, программисты в широком смысле слова. При этом профессиональные знания именно в области биологии для биоинформатики очень важны: если вы не понимаете, какую биологическую задачу решаете, какие данные и почему анализируете, то на выходе получите бессмысленный мусор. — Но ведь среди биоинформатиков существует разделение, когда одни больше занимаются созданием методов анализа данных, а другие применяют эти разработки к излюбленной биологической проблеме? — Безусловно. На любой конференции доклад может вас зацепить либо биологической проблемой, изучение которой вам интересно, например старением; либо биологическим объектом, с которым вы тоже работаете, допустим мышами или нематодами C. elegans; либо по методам, при помощи которых этот объект и проблема изучаются. И разные группы действуют по-разному. Одни смогли поставить свою уникальную биологическую модель, лучше всех научились разводить каких-то животных и всевозможные методы «натравливают» на них. Например, у нас на факультете есть колония голых землекопов. А есть группы вроде нас, скорее с методологическими компетенциями. Мы умеем моделировать биологические молекулы при помощи разного набора методов на масштабах от химических реакций до сборки наноконтейнеров при помощи технологий ДНК-оригами. И к нам приходят люди с совершенно разными биологическими объектами и задачами, которым нужен конкретный метод. Но часто в одной и той же группе совмещаются оба направления. То есть у вас есть некая магистральная тема или задача, а вокруг нее вы нарабатываете методы. — А что вело вашу работу с момента, как вы вступили в эту научную область, — разработка методов или интерес к одной биологической проблеме? — Сложный для меня вопрос. Моя «детская травма», студенческая и диссертационная, связана с тромбином. Это ключевой белок в каскаде свертывания крови, в принципе, один из самых изученных белков в мире. Но, на удивление, с ним до сих пор связано несколько загадок. Я занимаюсь одной из таких проблем: почему-то тромбин по-разному ведет себя в зависимости от присутствия иона натрия. Казалось бы, натрий всегда есть в нашей крови, но все равно поведение тромбина меняется. Уже лет десять я бьюсь над этим. Мы применяли к тромбину самые разные методы, в том числе свои новые технологии. Например, разработали пайплайн для моделирования химических реакций; в нем используются, конечно, и инструменты других групп, но мы их скомпоновали со своими и теперь применяем этот же пайплайн к другим объектам. Например, к ферментам, которые должны препятствовать отравлению боевыми химическими отравляющими веществами. Тромбин я на какое-то время бросал, занимался другими задачами, потому что уже невозможно работать с ним, когда так долго не получается результат. Мне удалось разработать метод, который позволяет нам изучать взаимодействие комбинаторных пептидных библиотек (пептиды — это короткие белки, состоящие из трех-четырех аминокислот) с разными биологическими молекулами. И оказалось, что этот метод я могу снова применить к тромбину, получить новые знания, новые гипотезы, которые, судя по всему, оправдываются. Мне кажется, многие движутся по такой же синусоиде: у вас есть объект, вокруг которого вы бьетесь, рано или поздно вы отвлекаетесь от него, работаете над новыми идеями, создаете новые методы и возвращаетесь к нему с ними — а вдруг он сдастся на этот раз? — Возвращаясь к биоинформатике как области: встречается мнение, что в России она развивается неплохо в том числе потому, что на нее не требуется столько средств, как на содержание экспериментальных животных и остальные составляющие мокрых лабораторий. Верно ли это, или биоинформатика тоже достаточно дорогая область? — Могу ошибиться в цитате, но, кажется, однажды Михаил Гельфанд и Константин Северинов даже призывали (наполовину в шутку, конечно) отказаться от финансирования мокрой науки в Российской Федерации — с учетом того, сколько к нам идут реагенты, проще все деньги вложить в биоинформатику и стать лидерами в ней. Сложно комментировать это, потому что я не знаю точной стоимости мокрых лабораторий. В целом, конечно, компьютеры дешевле. Но есть обратная сторона, которую, к сожалению, многие выступающие с позиций «дешевой биоинформатики» не учитывают. Биоинформатика — это не просто «поставьте компьютер и считайте». Построить нормальный вычислительный кластер, инфраструктуру, пригодную для биоинформатики, — отдельная сложная задача. И его поддержка тоже стоит денег: это и ремонт, и оплата сотрудников, причем такие специалисты стоят дороже, чем в обычной техподдержке. И иногда компьютеры внезапно ломаются, большие компьютеры ломаются сильно, могут простаивать неделями и месяцами. В это время простаивает вся группа ученых, но им нужно по-прежнему платить. А чтобы работа останавливалась меньше, нужно больше денег вкладывать в резервирование, в квалифицированных специалистов… Как правило, в рассуждениях о «дешевой биоинформатике» люди не учитывают реальную стоимость вычислительной инфраструктуры, на которой можно делать исследования мирового уровня. Но самое важное даже не это. Биоинформатики, как ни крутите, должны оперировать какими-то данными. Конечно, сегодня есть открытые базы биологических данных, но на них уже «пасутся» люди со всего мира, включая огромное количество биоинформатиков из Индии и Китая. Поэтому только на собственных данных можно сделать качественную науку, которая пойдет в топовые журналы. А чтобы их получить, нужны или хорошо настроенные коллаборации за рубежом, или собственные экспериментальные лаборатории. — А как у вас построен процесс получения собственных данных? С кем из экспериментаторов вы сотрудничаете? — Расскажу о нашей группе вычислительной биологии факультета биоинженерии и биоинформатики. У нас максимально тесная коллаборация с несколькими лабораториями в Институте биоорганической химии академиков Шемякина и Овчинникова РАН, в частности с группами Ивана Смирнова и Александра Габибовича Габибова. С ними мы разрабатываем антидоты к химическому оружию, изучаем механизмы антибиотикоустойчивости и ее преодоления. У них огромные компетенции по высокопроизводительным мокрым методам, что позволяет накапливать большое количество данных. Вместе мы публикуем высококлассные статьи, а в перспективе, надеюсь, получатся и реальные продукты для фармрынка. Плюс у нас есть коллаборации с Сеченовским университетом, в частности с Институтом молекулярной медицины. Там мы тоже моделируем для коллег молекулы, а они проверяют их экспериментально. И, конечно же, у нас много коллабораций внутри МГУ. Например, я участвую в проектах группы Марины Борисовны Готтих, которая занимается изучением вируса иммунодефицита человека. Для успешного встраивания в геном вирус использует некоторые наши собственные клеточные механизмы, и сейчас мы работаем над тем, как ему можно в этом помешать. И еще у нас есть ряд прикладных проектов. Например, для одного небольшого фармстартапа мы тоже придумываем молекулы, которые, в идеале, помогут бороться с тревожностью и депрессией. Так что нам повезло сформировать свою сеть контактов с сильными группами внутри России, а через них у нас есть связи с более крупными международными коллаборациями. Например, один наш давний коллега работает в Университете Экс-Марсель, и с ним мы делаем несколько проектов по изучению взаимодействия цинка с различными белками и агрегатами, что важно и при некоторых нейродегенеративных заболеваниях. — Быстро ли эволюционирует биоинформатика? Вы назвали очень много тем и направлений. Характерно ли для вашей области усиление специализации ученых? — Я действительно участвую в очень разных проектах, например однажды на летней практике на Беломорской биологической станции МГУ мы со студентами открыли новый вид арктической медузы. В авторах статьи об этом — все студенты, которые участвовали в этой группе. Есть проекты, связанные с изучением лекарств, есть проекты по изучению метаболических сетей, в которых разные вещества внутри нашего организма синтезируются и исчезают. Я этим занимаюсь ровно потому, что мне безумно интересно разобраться, как там все работает. И это, конечно, действует против меня. Если бы я концентрировался на одних задачах, я бы, наверное, гораздо раньше их закончил, достиг успеха и более продуктивно двигался бы к следующим. Практика показывает, что, если вы не распыляетесь, вы скорее будете достигать каких-то высот, получать новые биологические знания. Но все равно многие мои знакомые биоинформатики — мастера на все руки. Мне кажется, причина в том, что нас просто очень мало. Несмотря на то что сейчас со всех сторон, казалось бы, говорят про биоинформатику, даже «Роснефть» этим занимается, специалистов все равно не хватает. И меня и моих коллег готовы приглашать куда угодно: «Посчитайте нам это, посчитайте то, вы же можете, вы же биоинформатики». И неважно, что вы занимаетесь совершенно другой областью. «Тыжбиоинформатик» — такая же формула, как «тыжпрограммист, поэтому почини мой принтер». Я надеюсь, что с помощью в том числе нашего факультета, наших выпускников, такого отвлечения будет все меньше. — Как на вашу научную работу повлияла пандемия? — На меня лично — максимально катастрофически. Опять же из логики «тыжпрограммист» в марте на меня возложили обязанности заместителя декана по дистанционному обучению нашего факультета. Мы быстро развернули онлайн-платформу, на которой проходят занятия, и дополнительные сервисы, осуществляем поддержку преподавателей и студентов, стараемся максимально сгладить этот процесс и обеспечить их всем необходимым. Конечно, это отнимает много времени, и я сейчас фактически по науке не успеваю ничего. Это очень обидно, и я с нетерпением жду момента, когда хотя бы сессия кончится, и я смогу вернуться к анализу данных. Я и сейчас хотя бы вечерами стараюсь хоть чуть-чуть помочь коллегам. В целом работа экспериментаторов была остановлена, и это большая проблема для наших проектов. Как я уже говорил, наша группа всегда старается работать с коллегами-экспериментаторами, потому что любое наше предсказание нужно валидировать экспериментально, иначе это просто компьютерные игры. Либо мы должны опираться на максимально разумные биологические данные: чем больше на входе дополнительной биологической информации, которую мы можем в качестве внешних ограничений наложить на нашу задачу, тем качественнее результат, тем точнее он описывает реальность. Учитывая, что получение этих дополнительных биологических данных остановилось, как и экспериментальная проверка наших гипотез, мы тоже немного сейчас зависли. Мы потратили это время на расчет новых данных, и как только все восстановится, мы сразу же выдадим коллегам пачки новых гипотез. Плюс занимались улучшением наших инструментов. И все-таки, как у любой нормальной группы, у нас накоплено большое количество данных, которые мы потихоньку оформляем в манускрипты. За это время мы отправили в журналы уже две или три статьи. — Вы активно занимались популяризацией до пандемии и продолжаете сейчас выступать в онлайн-формате. Изменилось ли отношение аудитории к науке во время пандемии? — Я себя предпочитаю называть скорее научным коммуникатором, чем популяризатором, потому что научная коммуникация — это более широкое понятие, которое включает в том числе общение с коллегами из разных областей. Но популяризация в смысле общения с широкой публикой — тоже часть моей роли как научного коммуникатора. Обычно я рассказываю в первую очередь про свои работы и редко про мою область в целом. И мне на самом деле сложно сказать, изменилось ли отношение, потому что я исходно работаю в основном с теми аудиториями, которым уже интересна наука. Некоторые называют это «проповеди обращенным». В отличие от коллег, от того же Александра Панчина, мне не интересно воевать с любителями мифов, хватает и другой головной боли. За время пандемии аудитория, конечно, немного изменилась из-за перехода в онлайн, и это замечательно. На разных мероприятиях, которые я сейчас посещаю как лектор и как гость, я вижу большое количество людей из регионов. Как правило, в регионах очень мало качественных научпоп-активностей — «Курилка Гутенберга», ФАНК, Geek Picnic и все, пожалуй. И доступ в реальном времени, а не в записи, к мероприятиям, к реальному общению — положительная черта карантина. Хотя, конечно, общаться онлайн с аудиторией — далеко не то же самое, что вести разговор вживую. — Если развенчивать мифы не слишком интересно, в чем ваша основная мотивация заниматься популяризацией? — Для меня это выполнение того, что можно назвать социальным контрактом или общественным договором. Я как исследователь работаю в государственном учреждении, даже в нескольких, и большая часть моих исследований финансируется за счет государственного финансирования — это либо прямые бюджетные деньги, либо гранты государственных научных фондов. В реальности это деньги налогоплательщиков. Соответственно, я чувствую ответственность за эти средства и считаю, что взамен должен широкой аудитории рассказывать, куда они идут. Это нигде не прописано, в очень редких грантах есть условие рассказывать о том, что в проекте делается. Но только в Российском научном фонде я вижу, что действительно идет работа по продвижению этих результатов, и это, конечно, заслуга замечательной пресс-службы фонда — Марии Михалевой, Юлии Шуляк и их коллег. Так что, с одной стороны, это такая внутренняя обязанность, но параллельно мне просто нравится рассказывать про свою науку. Я трачу большую часть жизни на свою работу, и мне интересно делиться этим, когда людям нравится узнавать что-то новое, когда я вижу радость в глазах слушателей от того, что им о чем-то интересном рассказали. И конечно, как фанат своего факультета, я считаю популяризацию одним из инструментов привлечения абитуриентов к нам. — Как вы считаете, работает ли популяризация в этом качестве, как прямой инструмент привлечения? Можно ли ставить глобальную задачу популяризации так: насыщение общества научно-популярной информацией, восстановление престижа профессии ученого и как следствие — привлечение студентов на научно-технические направления? — Можно или нет, уже не играет особой роли, потому что именно так ставят перед собой цели многие коллеги, особенно организаторы фестивалей. В установочных документах они так и прописывают: «наша цель — повысить престиж и технических, и научных специальностей, привлечь новых абитуриентов» и т. д. Относительно того, работает это или нет, попробую начать издалека. Я считаю, что до насыщения информацией о науке еще как до Пекина пешком просто потому, что огромное количество людей в регионах банально пока не охвачены этой коммуникацией. И в Москве аудитория у научно-популярных мероприятий на самом деле тоже не такая уж большая. Да, когда ты находишься, назовем это так, в «тусовке», складывается ощущение, что каждый день где-то идут три-четыре параллельные лекции, и приходится все время выбирать, куда сходить, где каких друзей послушать. Но на самом деле огромная часть аудитории еще просто не охвачена, и не потому, что люди этого не хотят. Моя личная практика показывает, что им всегда интересно. Сейчас из-за самоизоляции я много езжу в такси, и когда уезжаю с работы, водители всегда спрашивают: «Из университета?», об этом мы начинаем разговаривать, и ни разу еще не было кого-то, кому было бы не интересно узнать про науку. Так что желание есть, но против людей играет отсутствие свободного времени. У многих семей выживание сейчас, к сожалению, стоит на первом месте, и у людей просто нет, скажем, пространства свободы в голове на досуг. Онлайн частично эту проблему снимает. Например, одно время с коллегами из компании Future Biotech мы делали трансляции на игровые сервисы, такие, как Twitch. Люди туда приходят посмотреть стримы геймеров, и видят рядом какую-то лекцию, заходят посмотреть, что такое странное происходит, и действительно интересуются. Даже таким случайно заскочившим школьникам это интересно, и мне кажется, это все тоже работает на их привлечение. Думаю, это гигантский канал и для привлечения абитуриентов, и для повышения популярности профессии, который мы пока не используем. И это наша гигантская проблема, потому что в России люди в целом не очень понимают, что такое наука, чем ученые вообще занимаются. Что ходить далеко — я сам, как человек из маленького индустриального города, до поступления в университет вообще не знал, как работает академическая наука, зачем ученым стажировки, что такое публикации. А импакт-факторы, рейтинговые журналы, квартили вообще были понятиями из другой вселенной. — То есть усилия популяризаторов сейчас нужно сосредоточить на том, чтобы захватить новые площадки? — Представленность, конечно, нужно повышать. Но вообще «нужно» — плохое в этом смысле слово. Потому что по крайней мере в моем окружении все коллеги и друзья, кто занимается популяризацией, делают это просто for fun. И для меня эта мотивация тоже главная. Если бы я не получал профессиональное удовольствие от процесса, я бы этим, конечно, не занимался. Разумеется, если в условиях грантов нам будут писать «напишите популярную статейку», все будут писать, но что из этого выйдет, другой вопрос. Хорошая научная коммуникация, как и любая работа, требует времени, усилий, подготовки. Нужно изучить теоретическую базу в этой области, понять, какие есть стратегии коммуникации, как, что и кому стоит рассказывать, какие приемы можно использовать, от каких стоит воздержаться, как ваши знания распылять по аудитории, по площадкам. Надо определить удобные для себя форматы и площадки, потому что тут тоже много нюансов. Я знаю немало замечательных лекторов, которые вживую выступают изумительно, но, если их посадить перед камерой с той же темой, более унылого зрелища вы не найдете. И я считаю, что заставлять людей заниматься коммуникациями категорически нельзя. Можно к этому побуждать, привлекать, показывать, какие есть возможности, давать попробовать. Но заставить быть научным коммуникатором невозможно, это совершенно провальная стратегия. Подписывайтесь на Indicator.Ru в соцсетях: Facebook, ВКонтакте, Twitter, Telegram, Одноклассники. Источник: indicator.ru Комментарии: |
|