«Мы научимся лучше понимать наследственность или такие заболевания, как рак»

Четверг, 22 июня 2017 г.

Следите за нами в ВКонтакте, Facebook'e и Twitter'e

Профессор Сколтеха Дмитрий Первушин о работе с РНК и раковыми клетками.



В избранное

Дмитрий Первушин — биоинформатик, кандидат физико-математических наук, профессор «Сколтеха», возглавляющий рабочую группу по изучению РНК. Дмитрий Первушин

С чего начинался ваш путь в науку?

В юности я увлекался компьютерами. Они тогда были совсем примитивными — как, например, Atari или Yamaha. В пионерском лагере я однажды прочитал научно-популярную книгу Франк-Каменецкого «Её величество ДНК». Меня тогда поразило сходство между генетическим кодом и принципом хранения файлов на диске, а именно символ конца файла EOF (end of file) — индикатор того, что данные в источнике закончились. Я даже рассказал об этом на уроке химии, но никто меня не понял, включая учительницу по химии. Тогда я ещё не знал о существовании биоинформатики, но меня удивила аналогия между живыми и рукотворными кодами.

Я увлекался химией, программированием, радиоэлектроникой, музыкой, что-то паял, даже ходил в кружок по биохимии во Дворце пионеров, но мне там не понравилось.

Я перенёс домой половину школьной лаборатории из кабинета химии, а когда я наконец утащил красный фосфор, всё закончилось большим взрывом. После этого мама мне сказала: «Никакой больше химии!». И, несмотря на мои отчаянные протесты, вылила в туалет содержимое колбы с металлическим натрием. Надеюсь, вы понимаете, что потом произошло?

Когда я заканчивал школу, было странное время, 1990 год — путей у выпускников было не слишком много — я решил поступать на Мехмат МГУ.

На третьем курсе я сошёл с ума: поступил параллельно на химический факультет и закончил его тоже. Мне не хватало лаборатории, и на химфаке меня приняли с большой радостью. Я любил практикум больше других студентов и у меня был лучший журнал практикума среди сокурсников.

Я до сих не пор считаю себя биологом, потому что я не знаю настоящей биологии. Знаю только пограничные области с химией. Я занимался и занимаюсь химической и структурной молекулярной биологией.

К моменту окончания Мехмата у меня оставался только один путь — в аспирантуру. Мне не нравилась тема моей работы, но кафедра алгебры на мехмате стала для меня домом, и я остался в аспирантуре до её окончания. Я занимался тем же, чем и во время написания диплома: диссертация называлась «Орбиты и инварианты пучков квадратных матриц». Я нашел в этой теме много интересного, но уже в самом конце работы. Это удивительное чувство, когда ты понимаешь, что пазл вот-вот сложится.

Почему вы бросили аспирантуру?

Я её не бросал, а закончил, не защитившись за три года. В математике так бывает, что ты долго идешь по более или менее ровному полу, но вдруг проваливаешься на десять этажей вниз. В моём направлении работы была такая проблема — я напоролся и долго не мог её решить. Потом я отчаялся и уехал в Америку защищать докторскую по биоинформатике.

Спустя время обнаружилась статья, которая давала инструментарий для решения моей задачи. Мне помог её найти мой научный руководитель Эрнест Борисович Винберг. Статью написал польский автор Покржива (Pokrzywa), который посвятил этому вопросу большую часть своей карьеры. Оказалось, что этот вопрос имеет большое значение для математики.

Покржива за всю жизнь опубликовал три или четыре работы. Эту, особенно важную для меня, он готовил около десяти лет.

Я воспользовался результатами его работы, потому что стало понятно, куда копать, и в итоге получилось всё складно. Мои метания подошли к концу в 2002 году: благодаря той статье я закончил работу, дописал диссертацию, сообщил научному руководителю и он мне сказал приезжать и здесь, в России, защищаться.

С докторской программы в Америке я ушёл, там с пониманием отнеслись к моей ситуации и зачли пройденные курсы в зачёт магистерской программы. В Москве я успешно защитился и после этого повторно уехал в США на 3 года уже постдоком.

А над чем вы работали в США?

Направление подготовки было в области биоинформатики, и так получилось, что я буквально сразу увлекся РНК. Это были приятные полуматематические задачи, в особенности меня увлекали работы Питера Штадлера (известный австрийский профессор — vc.ru). Он писал об РНК математическим языком. Центр биодинамики, в котором я работал, состоял из двух частей. Молекулярно-биологическую часть возглавлял Джим Коллинз — сейчас он профессор в MIT.

Коллинз недавно запатентовал систему детекции ДНК с использованием CRISPR. Благодаря ей можно определить последовательности ДНК. Кроме того, её можно приспособить к подаче сигналов, поэтому когда она узнает свою мишень, она посылает сигналы, которые можно регистрировать.

Джим замечательный, у него я работал тоже над РНК. В группе я занимался исключительно экспериментальной работой и мне повезло: добавили полученные данные к теоретической работе и опубликовали в Nature. Это единственный случай, когда моя роль в статье была чисто экспериментальной.

Это важно, потому что экспериментальная работа — непростое дело. Можно мучиться годами и не добиться никакого результата. Большинство экспериментальных проектов таковы.

Второй отдел центра связан с другой моей сферой деятельности — вычислительной нейробиологией. Там изучаются разные аспекты, связанные с физиологией работы нейронов. Я занимался математическим моделированием процессов в гиппокампусе с замечательной коллегой Нэнси Коппел — потрясающая женщина!

Помимо того, что Нэнси была моим руководителем, она мой большой учитель в жизни. Она меня научила, как нужно жить и работать, как нужно общаться, как писать электронные письма, что делать и чего не делать. Она стала мне научной мамой, как кстати и многим другим сотрудникам. С Нэнси мы работали три года и опубликовали пять статей, из них две за первым авторством.

Потом я вернулся в Москву, работал в МГУ с Андреем Мироновым и Михаилом Гельфандом. Андрей Александрович меня покорил тем, что он сам много программирует, да ещё как задорно! Однажды я пришел на работу, а у Миронова глаза горят. Оказалось, он написал базу данных для хранения публикаций, просидел над ней все выходные, и вот теперь она у него отлично работает.

Работа с Мироновым продолжалась лет пять-шесть. Мы нашли механизм, который потом экспериментально подтвердился во многих генах. Как раз из этого выросла коллаборация с испанским институтом и я уехал в Барселону, сначала на короткое время в 2008 году, а потом на пять лет — с 2011 года по 2016 год. Там я работал тоже над РНК и получил опыт работы над задачами высокопроизводительного секвенирования. Без этого сейчас не обходится современная молекулярная биология.

Вы работали над алгоритмами?

Над алгоритмами я работал в МГУ с Мироновым. А в Барселоне работа была в международных консорциумах, я сотрудничал с другими коллегами, чтобы работать с целым мешком данных, который слишком велик для одной лаборатории или коллектива. Поэтому лаборатории договариваются, что они будут делать: одни проводят один эксперимент, вторые — другой и так далее. Сделать всё в одной лаборатории нереально.

Из этого рождаются объемные публикации с большим набором данных, анализировать и интерпретировать которые можно разными способами. Бывает даже так, что в одной статье могут быть противоречащие друг другу выводы.

Вы работаете с бактериями или с животными и растениями?

Я не работаю с прокариотами, но планы в будущем есть. Сейчас в основном работаю с человеческими тканями и раковыми клетками. В «Сколтехе» пока нет соответствующей лаборатории, но я надеюсь, она скоро появится. Сейчас есть рабочая группа, формирующая гипотезы для последующей проверки.

Мы работаем над определением и уточнением деталей молекулярных механизмов производства РНК. Мне интересно, что делает ДНК, в которой хранится наследственная информация, как она считывается и как происходят химические реакции.

Я сформулировал задачи для своей группы, касающиеся молекулярных принципов работы этого конвейера в контексте образования внутримолекулярной структуры РНК. Мы стараемся понять какие есть взаимодействия между шестеренками там, внутри этой машины.

При этом каждый ген — это отдельная история. Известный биолог Евгений Кунин сказал, что мы не должны ожидать от биологии закономерностей, которые бы работали бы одинаково во всех генах. Природа вывела гены такими, как мы сейчас видим, просто потому что «оно работает»: организм выжил и размножается, эволюция продолжается.

Так как вы биоинформатик, вам, наверное, приходится заниматься программированием?

Могу констатировать, что я не программист, а хакер. Во-первых, я не программист по образованию, во-вторых, у меня нет привычек и признаков типичного программиста. Всё, чему я научился в программировании, я обязан школе и моему детству. А это было хакерство, в общем. В шуточном смысле, конечно.

Если мне нужно что-то написать, то я выбираю язык в зависимости от задачи. Если необходимо написать быстрый алгоритм, то, наверное, выберу С++, а если это одноразовый скрипт, то я скорее напишу его на Bash или Perl.

Предполагается ли у вас работа с большими массивами данных?

Конечно. Правда, кластер «Сколтеха» пока не полностью функционален и я пользуюсь пока ещё доступным кластером в Испании и иногда кластером «Макарыч» на факультете биоинженерии и биоинформатики МГУ, благодаря сотрудничеству с Георгием Базыкиным, профессором «Сколтеха». А вообще есть планы переехать в «облако», но надо найти хорошее. Сейчас прорабатываем возможность сотрудничества с Amazon.

В чем актуальность вашей работы?

Понимание того, какие транскрипты клетка производит и как именно это происходит — это не только важная фундаментальная задача, но и краеугольный вопрос в генной терапии рака, например. Если мы научимся понимать, из-за чего клетка начинает производить те или иные вредоносные РНК, в каком именно месте происходит поломка, то мы сможем управлять процессом. Это весьма актуальные задачи, как минимум, для здравоохранения.

Как вы оцениваете отечественную науку или конкретную область на мировой арене исследований?

Это интересный вопрос. Ответов может быть несколько. В России хорошие студенты, во всяком случае могу так сказать о тех, кто у меня учился. В «Сколтехе», мне довелось работать со студентами-магистрами, и этот опыт мне понравился, хорошие ребята, подготовленные. Мне кажется, мы пришлись друг другу по душе, когда я читал им курс биостатистики. Также много хороших студентов в МГУ и ВШЭ.

В Испании мне доводилось видеть итальянских студентов, которые могут дать фору аспирантам и постдокам. Они вообще учатся всю жизнь, так как им нечем больше заняться.

Если говорить про США, то там всё устроено иначе. В целом люди лучше мотивированы, потому что в большинстве случаев находятся в соревновательном положении. У нас нет такой выраженной, в некотором смысле яростной конкуренции. Там могут друг другу на пятки наступать и делать порой гадкие вещи.

Если же говорить об исследованиях, то заниматься экспериментальной молекулярной биологией в России подчас непросто из-за того, что нет инфраструктуры, недостаточно биотехнологических компаний. Всё дорого и долго. Хотя в условиях ограниченных ресурсов иногда воспитываются прекрасные талантливые экспериментаторы.

В общенаучном и интеллектуальном плане, отечественные группы бывают намного выше мирового уровня. Мне нравится, что еще живы принципы научной этики, что в России есть люди, которые не гонятся за поверхностным, а стремятся решать глубокие задачи — в меньшей степени развит научный популизм. Это хорошо. Хотя, конечно, есть гомеопаты, проходимцы, которые фабрикуют данные и совершают подлоги.

Хорошие ученые есть везде, и у нас их тоже немало. В особенности мне нравится коллектив профессоров «Сколтеха», быть частью которого мне приятно. Подать заявку

Следите за нами в ВКонтакте, Facebook'e и Twitter'e


Просмотров: 693
Рубрика: Hi-Tech
(CY)

Архив новостей / Экспорт новостей

Ещё новости по теме:

RosInvest.Com не несет ответственности за опубликованные материалы и комментарии пользователей. Возрастной цензор 16+.

Ответственность за высказанные, размещённую информацию и оценки, в рамках проекта RosInvest.Com, лежит полностью на лицах опубликовавших эти материалы. Использование материалов, допускается со ссылкой на сайт RosInvest.Com.

Архивы новостей за: 2018, 2017, 2016, 2015, 2014, 2013, 2012, 2011, 2010, 2009, 2008, 2007, 2006, 2005, 2004, 2003

Сентябрь 2022: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30