Ученый и оппозиционер михаил гельфанд о том, чем занимается биоинформатика и почему не надо бояться гмо

— Поведайте, прошу вас, кратко, чем занимается биоинформатика?
— Биоинформатика занимается биологией, я по большому счету склонен вычислять, что это раздел биологии. Имеется два главных метода заниматься биоинформатикой. Имеется «нужная» биоинформатика — она информирует биологам что-то нужное для их деятельности. К примеру, стандартная задача — забрать ген, кодирующий белок, и осознать функцию этого белка. Эта задача достаточно тяжелая. Выясняется, что, сравнивая геномы и делая другие манипуляции, возможно во многих случаях давать достаточно конкретные предсказания на эту тему, и тогда опыт сводится легко к проверке этих предсказаний. Не редкость напротив: вы понимаете, что в клетке имеется какая-то функция, но не понимаете, какой белок за эту функцию отвечает. Эта задача экспериментально еще более сложная. Но и в этом случае также возможно теоретически предложить каких-то кандидатов, и останется . Это одна сторона, это ближе всего к тому, чем большое количество занимается моя несколько, ближе к молекулярной биологии.

Второе направление, также нужное, которое связано с развитием разработок, стало особенно актуально в последние десять лет — это попытка взглянуть на то, как клетка трудится в целом.

В классической молекулярной биологии объектом изучения есть один конкретный белок либо ген. Сейчас же имеется техвозможность взглянуть сходу все сотрудничества белков и ДНК, и это большие количества данных. Это метод взглянуть на клетку полностью, и крайне полезно сопоставлять различные эти для того чтобы рода: о связывании белков и ДНК, модификации ДНК, пространственная структура ДНК в клетке.

Для классических биоинформатиков ДНК — это текст, долгая линейная молекула. В действительности полезно осознавать, что это молекула — не линейная, а имеет сложную трехмерную структуру.

В случае если молекула ДНК будет линейна, она растянется в пара метров. В клетке она свернута в плотный клубок, и это неслучайно. К примеру, стало известно, что пространственно родные участки ДНК «обожают» быть в похожем состоянии с позиций работы генов. Сейчас эта сложная наука находится в начале развития: уже накоплено много данных, и делаются самые первые попытки по их осмыслению.

Но не приводит к, что за ней будущее: в конечном счете мы можем сказать про работу клеточных совокупностей в целом. И это весьма поучительно, по причине того, что лет двадцать назад были популярны методологические и философские рассуждения о том, что биология свелась к редукционизму: целую клетку мы разбираем на части и изучаем эти части. Но это тупиковая ветвь, так мы ни при каких обстоятельствах не осознаем, как клетка трудится. Сейчас мы предпринимаем некую попытку это осознать. Роль биоинформатиков в ней неоднозначна: во-первых, чисто техническая — в хранении и первичной обработке данных, а во-вторых — содержательная, по причине того, что для описания клетки в целом следует сделать это на достаточно формальном языке. Необходимо рисовать графы либо писать дифференциальные уравнения, другими словами делать что-то в полной мере математизированное, лишь на уровне клетки в целом.

Это все была «нужная» биоинформатика. И вдобавок имеется «ненужная» биоинформатика, для меня, к примеру, самая увлекательная.

Она связана с эволюцией и отвечает на весьма базисный вопрос: как оказалось то, что мы на данный момент видим около нас. Как возможно моделировать механизмы, каковые стали причиной тому, что появились те геномы, каковые мы на данный момент замечаем? Имеется известное высказывание Добржанского: «Ничто в биологии не имеет смысла, не считая как в свете эволюции». И «верный» биолог все время имеет в виду, что он замечает какой-то моментальный срез весьма продолжительного по времени процесса. Данный процесс также нужно обрисовывать, моделировать, пробовать осознать, как он был устроен, как он устроен на данный момент. Предсказание функции генов, о котором я раньше сказал, в значительной мере основано на эволюционных мыслях. Легко они так привычны, что ими оперируют так, как словно бы это конечно, а в действительности это весьма глубокие эволюционные утверждения.

—Как биоинформатика развивалась у нас в Российской Федерации?
— Биоинформатика — весьма юная наука. Как я сказал неоднократно, в то время, когда в 86-м году по окончании университета я начал этим заниматься, я раз в неделю ходил в Библиотеку естественных наук и просматривал все статьи по биоинформатике, каковые вышли в мире за эту семь дней. Просматривал не все, но просматривал все, и это было вероятно физически. на данный момент, само собой разумеется, уже нет: число статей выросло в десятки раз. А в 80-х годах это была весьма юная наука, появившаяся как независимая область на рубеже 70–80-х.

Тогда возможно было придумать идею, и с большой возможностью появилось, что ты первый ее придумал.

И в случае если у тебя была какая-то любимая техника в второй области, возможно было попытаться ее принести и использовать тут.

—Поведайте, прошу вас, о русских экспертах, трудящихся в биоинформатике.
— Весьма многие сильные ученые, ведущие страны мира в биоинформатике — это уроженцы России, и многие из них сохраняют контакты с Россией. Назову три самых хороших примера таких ученых русского происхождения. Первый— это Евгений Кунин, он трудится в Соединенных Штатах, пара лет назад у нас с ним были совместные работы, но намерено он с Россией не взаимодействует. Потом — Павел Певзнер, доктор наук Университета Калифорнии (Сан-Диего) и Алексей Симонович Кондрашов — доктор наук Университета Мичигана. Последние двое весьма деятельно трудятся в Российской Федерации, у них имеется «мегагранты», на средства которых они создали успешные российские лаборатории. Они находятся на совсем различных полюсах данной науки. Певзнер занимается конкретными методами, предназначенными для обработки конкретных данных, алгоритмическими проблемами, весьма родными к практике. У него потрясающее чутье на хорошие практические задачи, из которых вырастает прекрасный математический аппарат. Русский лаборатория Певзнера находится в Петербурге. Кондрашов, напротив, биолог, весьма броский эволюционист, и его лаборатория в Москве именно занимается эволюционными задачами. Как весьма хороший биолог, он знает неожиданные и прекрасные биологические объекты и собственные эволюционные построения делает на них.

Это про уехавших… И вдобавок имеется оставшиеся, каковые просуществовали тут в 90-е годы. У нас в феврале будет двадцатилетие столичного семинара по биоинформатике.

Он появился в 93-м году, в то время, когда от достаточно сильных групп осталось по два-три человека, и ни одна не была уже в состоянии поддерживать собственный личный рабочий семинар.

Тогда мы решили объединиться и сделать регулярный общегородской семинар. Люди из различных лабораторий виделись каждые 14 дней и говорили друг другу о собственной работе. на данный момент семинар деятельно живет, но уже в другом режиме: общемосковский семинар стал местом встречи с приезжими докладчиками. Сильные группы опять смогут позволить себе собственные рабочие семинары. Имеется пара групп мирового уровня.

Необходимо учитывать, что биоинформатика все-таки находится в значительно более мягком положении, чем экспериментальная биология, по причине того, что у нас нет сложностей с реактивами, животными, перевозкой биообразцов через границу.

—А суперкомпьютеры не необходимы?
— Суперкомпьютеры необходимы, но их недостатка нет. Самая острая неприятность биоинформатики — это не компьютеры а также не деньги, а сильные ученые. на данный момент именно пришло время, в то время, когда биологи поняли, что в каждой хорошей биологической лаборатории должен быть человек, что несёт ответственность за биоинформатику. И на таких людей большой спрос. Имеется факультет биоинженерии и биоинформатики в Столичном университете, и у его выпускников нет неприятностей с поиском работы.

Мы делали двухлетнюю вечернюю школу по биоинформатике: она сперва была подразделением школы анализа данных Яндекса, а на данный момент, по-видимому, мы будем пробовать вести ее раздельно. В прошедшем сезоне, в то время, когда мы объявляли первый комплект, мы собрали 50 человек, а на собеседование пришло человек 100 либо 80. Причем пополам — биологи и математики. Математики, каковые желали войти в новую область, а биологи — экспериментальные биологи, понявшие, что им необходимо это умение.

—А кто лучше входит в эту область, математики либо биологи?
—Пополам. В случае если наблюдать по моим ученикам, и по самым успешным, и просто по хорошим, то оказывается, что приблизительно пополам.

—Поведайте, какими задачами вы занимаетесь на данный момент.
— В работе отечественной лаборатории имеется направление, которое связано с предсказанием функций генов. Мы занимаемся «ненужной» биоинформатикой — изучаем то, как эволюционируют регуляторные совокупности бактерий, а «по дороге» мы делаем большое количество практических предсказаний: какой белок какую функцию делает. В Университете медицинских изучений Бернема (Калифорнийский университет в Сан-Диего) имеется лаборатория, в том месте выполняют большую часть времени пара моих учеников. Это химическая лаборатория Андрея Остермана, которая занимается экспериментальной проверкой биоинформатических предсказаний, и отечественных, и собственных собственных.

Второе направление связано с анализом массовых информации о том, как устроена работа генов у различных млекопитающих. К примеру, у нас имеется совместный проект с Филиппом Хайтовичем из Шанхая, в рамках которого мы изучаем, как изменяется с возрастом работа генов в мозге обезьян и человека.

Третье, чем мы занимаемся, — это мой проект по изучению эволюции бактерий в весьма маленькое время. Если вы заберёте два штамма кишечной палочки, то окажется, что их последовательности тождественны на 99%, но наряду с этим у каждого из этих штаммов будут громадные куски генома, которых у другого штамма нет вовсе. Это одинаковая кишечная палочка, но они на треть смогут различаться по геному, и фрагменты, которыми они отличаются, частенько несут ответственность за патогенность. Лекарственная устойчивость также передается между штаммами: у одних она имеется, а у других ее нет. Другими словами эта неприятность фактически очень важная, но пока мы весьма не хорошо понимаем, как устроена эволюция бактерий.

Было бы полезно выяснить, как между бактериями передаются механизмы патогенеза либо, напротив, — гены защиты от антибиотиков.

—Приведите, прошу вас, конкретные примеры использования на практике биоинформатики.
—Та же, что от занятий биологией. Во-первых, разумеется, это медицина. Прогресс в лечении рака в значительной мере завязан на прогрессе в понимании его молекулярных механизмов. Это не моя область, но на данный момент публикуется много работ по молекулярной диагностике рака и по определению молекулярных механизмов, каковые ведут к раковому перерождению. Это дело последних 2–3 лет. Берется довольно много больных с одним и тем же диагнозом, и определяется последовательность клеток из здоровых клеток и опухоли, смотрится, что поменялось. Рак — заболевание генома, она вызывается мутациями в ДНК, вы имеете возможность эти мутации « в столбик». на данный момент, в то время, когда вероятно выяснить последовательность генома в клетках из опухоли, возможно ставить заключения по тому, какие конкретно сигнальные дороги в клетке сломались. По большому счету, рак — это заболевание «клеточной бюрократии». Десять процентов белков клетки занимаются передачей разнообразных сигналов и определением состояния клетки. Обычная клетка не имеет возможности бесконтрольно делиться, по причине того, что ей не разрешает «бюрократия», она осознаёт, что «зажата» между соседями, знает, в какой ткани находится, и потому ведет себя соответственно. Имеется особые сигнальные дороги, каковые регулируют работу генов в зависимости от тканевого контекста.

При раке клетка перестает «выяснять соседей», перестает осознавать, в какой она ткани находится, она возвращается в недифференцированное состояние, начинает «путешествовать» по организму, образуя метастазы.

Оказывается, то, что мы вычисляли раньше одним диагнозом, — это возможно пара различных. На вид две опухоли похожи, а «сломано» в них наряду с этим различное — различный молекулярный диагноз. И это значительно для выбора и прогноза лекарств. Современные раковые лекарства действуют на эти сигнальные дороги, на отдельные компоненты этих сигнальных дорог — они их подавляют либо, напротив, активируют. Практические применения, каковые только-только начинают развиваться, заключаются, к примеру, вот в чем. Предположим, у вас было лекарство, которое действенно в 10 % случаев (для некоторых видов рака это прекрасно), но имеет тяжелые побочные эффекты. В случае если мы заблаговременно не знаем, кому лекарство окажет помощь, мы не будем его применять. Но в случае если мы заблаговременно знаем, кто тот один из десяти, кому это будет полезно, для кого лекарство сработает, ему-то мы и будем его давать, и побочные эффекты будут оправданны. А остальных не будем зря мучить. Само собой разумеется, это идеализированный случай, он примерно показывает направление, в котором будет развиваться медицина.

А второй нюанс — это то, что при различных видах рака бывают «поломаны» одинаковые сигнальные дороги.

Раки наряду с этим будут различные, по причине того, что одинаковый путь имел возможность «сломаться» в клетках одной либо второй ткани: влияние геномного контекста, того, что финал зависит не от одного гена, а от того, какие конкретно еще гены активны, никто не отменял. Но главный механизм, в котором произошла поломка, одинаковый. И вот появляются первые клинические работы для того чтобы сорта, в то время, когда вы берете лекарство, уже одобренное для какого-либо вида рака (вам не требуется уже проводить опробования на безопасность, оно уже введено в медицинскую практику), и начинаете его использовать к такому раку, к которому оно раньше не использовалось, по причине того, что молекулярный механизм однообразный. По технике этих работ это чистая биоинформатика — анализ громадных количеств данных по сигнальным дорогам.

Оговорюсь еще раз, что это не та область, которой я занимаюсь, и речь заходит о поисковых работах, в районной поликлинике это массово не делают. Это тяжелая, тонкая наука и отдельные примеры, не массовые для всей онкологии, но показывающие, в каком направлении возможно двигаться.

Помимо этого, использование на практике биологии возможно отыскать в генной инженерии и сельском хозяйстве. Сельское хозяйство испытывает недостаток в значительном прогрессе, по причине того, что на земле живет большое количество людей. Другими словами либо мы все согласимся имеется меньше, либо мы должны выращивать больше – в этот самый момент именно оказывает помощь генная инженерия.

Имеется и технологии, которые связаны с производством лекарств, — бактериальные биотехнологии, та же самая генная инженерия, лишь на уровне микроорганизмов.

В этом контексте нельзя умолчать об истерии около генно-модифицированных организмов.

Все страшно опасаются генно-модифицированной картошки, и никто не опасается генно-модифицированных бактерий, каковые делают человеческий инсулин – этот человеческий инсулин, произведенный бактериями, колют всем диабетикам.

Это самый несложный пример. Более узкий пример — одно из прекрасных открытий в области совокупности защиты бактерий от вирусов — бактериального иммунитета. Это полностью фундаментальная вещь, никто не ожидал, что такое не редкость. Больше всего в этом изучении продвинулись люди из компании DANONE. У них громадная неприятность: имеется стартовые культуры для закваски йогуртов, и иногда в том месте случаются вирусные эпидемии, приводящие к смерти этих культур. Исходя из этого анализ того, как бактерии защищаются от вирусов, — полностью фундаментален для компании DANONE.

Это все неспециализированная информация о том, в чем польза биологии, а биоинформатика в каждой области биологии разрешает биологам трудиться значительно более действенно. Потребителем биологии есть медицина, либо сельское хозяйство, либо биотех, а отечественным потребителем являются биологи. Мы еще на один ход дальше от практики.

—Можно технический вопрос? В случае если у Вас нет собственных штаммов, собственных биоорганизмов, что Вы принимаете за наблюдательный материал? Заказываете лабораториям?
—Если необходимо, можем заказать, но реально это все имеется в сети. Имеется большие базы данных, имеется целые «фабрики», каковые генерируют эти последовательности. В Китае имеется Пекинский геномный университет — это большая «фабрика» по производству этих последовательностей. Помимо этого, с последовательностями ДНК имеется интернациональное правило, принятое еще в 80-х годах, что ни один важный издание не опубликует вашу статью, если вы все последовательности, про каковые вы пишете, не положили в обычный депозитарий. И дальше все желающие смогут этим пользоваться.

Помимо этого, у нас много коллабораций с экспериментаторами, они создают эти, а мы совместно их обрабатываем. Имеется коллаборации в Российской Федерации, Германии, Америке и в Китае.

НЕстрашное ГМО. Лекция Михаила Гельфанда в Твери


Читать также:

Понравилась статья? Поделиться с друзьями: