— Здравствуйте, я — Ивар Максутов, главный редактор проекта «ПостНаука». В новой программе «Перспективы» мы говорим с учеными о науке в настоящем и будущем, о том, какие вопросы стоят сегодня перед исследователями, и о том, каких ответов нам стоит от них ожидать. И наш сегодняшний гость — доктор биологических наук, профессор, заместитель директора Института проблем передачи информации РАН, биоинформатик Михаил Гельфанд. Михаил, здравствуйте.
— Добрый день.
— Значит относительно вашей дисциплины — это биоинформатика, я специально поправлю, что не биолог, а биоинформатик.
— Биолог, но биоинформатик, более конкретно.
— В чем специфика биоинформатики, что такое биоинформатика?
— В сравнении с биологией?
— Да.
— Специфика биоинформатики в том, что она оперирует не непосредственно с какими-то живыми объектами, а с результатами. То есть это может быть полный геном какого-то организма, отдельный ген. Это может быть на уровне белковых взаимодействий, это могут быть эволюционные исследования, но между нами и объектом исследования еще стоит экспериментатор, который эти данные уже добыл, после которого мы пытаемся эти данные интерпретировать.
— То есть, грубо говоря, компьютерная биология.
— Да, компьютерная биология. Но и бывает ровно наоборот, когда мы делаем какие-то предсказания, и этот поток идет в обе стороны. Бывает так, что мы делаем какие-то предсказания, формулируем их на биологическом языке. Какой-то геном имеет какой-то ген, который будет включаться в каких-то определенных условиях, потом он будет регулироваться каким-то другим белком. И это та часть биоинформатики, которая непосредственно взаимодействует с экспериментальными биологами, сейчас ситуация немного изменилась по сравнению с тем, что было какое-то время назад, потому что во многих экспериментах биоинформатика присутствует с самого начала, еще на стадии планирования. То есть если раньше биологи что-то измеряли, а информатики потом «засовывали» это в компьютер, то теперь большие эксперименты планируются вместе с биоинформатиками с учетами того, как данные потом будут обрабатываться. Полезная биоинформатика — это когда мы объясняем биологам, почему мы им полезны. А интересная биоинформатика — это, конечно, теория эволюции.
— К теории эволюции мы еще вернемся, но я хотел бы закончить с размежеванием, или разделением, на биологов и биоинформатиков, между теми, кто проводит эксперименты, кто собирает данные, и теми, кто их потом обрабатывает. Есть какой-нибудь внутренний конфликт?
— Пожалуй, нет. Лет 15 назад действительно экспериментальные биологи смотрели на бионформатиков, как на немножко странных людей, которые делают что-то непонятное и непонятно зачем. В настоящее время ситуация довольно сильно изменилась, но именно в тех аспектах, о которых я уже сказал, когда вы имеете дело с очень большими объемами данных, а не с отдельным экспериментом, а какими-то колоссальными, такими индустриальными проектами, то вы без биоинформатиков не можете обойтись, даже в том банальном техническом смысле, что вам надо эти данные где-то хранить, как-то перекачивать, делать какую-то первичную обработку, и это лишь одна сторона. А с другой стороны, оказалось, что информатика полезна, это удобное орудие в руках экспериментального биолога. У меня есть коллега, чудесный биохимик Андрей Астерман, в Ла Хоэ, рядом с Сан-Диего, он биохимик по образованию, такой классический биохимик, занимается тем, что открывает новые ферменты. В какой-то момент он начал заниматься сравнительной геномикой, попадая в представительство биоинформатики, и оказалось, что его повседневная работа оказалась на порядок эффективнее, то открывал 2 фермента в год, а теперь дюжину. У него в лаборатории работает несколько моих учеников, его лаборатория частично вычислительная, частично экспериментальная, фантастически эффективная.
— То есть одновременно и экспериментальная составляющая…
— Да. В эксперименте сразу проверяется то, что предсказано, предсказывается то, что кажется интересным.
— За 15 лет ситуация изменилась… это о России, о постсоветском пространстве или в принципе некий технологический скачок, который позволил массивы этих данных обрабатывать.
— В значительной степени, это был технологический скачок. Почти сразу после университета в 1986 году, когда я просматривал все статьи, которые выходили по биоинформатике, 5 раз в неделю ездил в академию естественных наук и тогда я занимался немножко детскими упражнениями. Первый существенный биологический результат, который «вылез» из биоинформатики, появился в 1993 г. Существуют формы рака, которые действительно вызываются вирусами. Люди обнаружили, что один из онкогенов вирусов очень похож на нормальный человеческий ген. Это клеточный ген, который есть у всех. Это было обычное наблюдение, посредством которого обнаружилось, что два белка похожи. Оказалось, что значительная часть онкогенов — это «взбесившаяся» часть клеточного гена. Я не склонен относить структурную биологию к биоинформатике.
— Но если говорить о вашей лаборатории, вы сказали, что в ней все происходит одновременно…
— Нет, это не моя лаборатория. Это Остермановская лаборатория. У нас лаборатория чисто компьютерная. У нас много соавторов в экспериментальных лабораториях, но ни я ничего не копаю, ни мои непосредственные ученики ничего не копают.
— Почему?
— Частично мы не умеем. Но для меня странно было бы копать, ведь я мехмат заканчивал. У меня есть чудесная ученица, которая закончила мехмат, у нее уже в момент выпуска было 2 опубликованных статьи. То есть она могла защищаться через год после выпуска, но она сказала, что хочет заниматься экспериментальной биологией, и уехала в Калифорнию. Кстати, с ней тоже была чудесная история, потому что она работала в экспериментальной лаборатории, там искали некоторый белок, знали его функцию, знали, что такая функция должна быть, но не знали, какой белок в клетке, это была бактериальная клетка. И вообще у экспериментальных биологов задача очень трудная, когда у вас есть белок, трудно сказать, что он делает. Но это возможно. А когда вы знаете, что-то происходит, но не знаете, кто за это отвечает, то для экспериментального биолога это довольно сложная проблема. Она довольно долго пыталась этот белок найти, потом ей начальник сказал — «Кать, ты биоинформатик», она две недели сидела за компьютером, нашла 3-ех кандидатов, проверила — один из 3-ех оказался то, что надо.
— Но мой вопрос…
— Почему мы не работаем? Частично потому, что не умеем.
— Но кажется, что это гораздо эффективнее.
— Конечно, эффективнее, но я не могу заниматься экспериментальной биологией, и я не могу руководить кем-то, кто занимается экспериментальной биологией, у меня просто нет для этого профессиональных навыков. В России экспериментальной биологией заниматься довольно тяжело, даже с точки зрения логистики. Препараты долго идут. Их надо заказывать в начале года. Никто в начале года не знает, какие он будет ставить опыты в октябре, это все прокисает на таможне и так далее. Эффективность работы экспериментального биолога в России гораздо ниже, чем на западе, и, кроме того, это просто намного дороже. Все-таки биоинформатика наука довольно дешевая, нам нужны компьютеры и зарплаты, которые более или менее сопоставимы с программистскими зарплатами, то есть они явно не достигают такого уровня, но они больше, чем у экспериментальных биологов. Ну и интернет.
— То есть, по сути, такая лаборатория довольно мобильна?
— Время от времени в качестве анекдота мы обдумываем, а не поехать ли нам всем в Крым, купить там домик, тарелку и заниматься там биоинформатикой. Сейчас это еще не так остро, а в какие-нибудь 90-е, 2000-е годы просто продержать экспериментальную лабораторию было довольно тяжело.
— Кто сегодня приходит в бионформатику? Вы сами сказали, что заканчивали мехмат. То есть так интуитивно кажется, что бионформатика — скорее информатика, чем биология.
— Кто только не приходит…
— То есть где готовят биоинформатиков?
— Сейчас биоинформатиков готовят на факультете биоинженерии и биоинформатики Московского университета. С одной стороны, у них там хорошая экспериментальная практика, вполне биофаковского уровня, может быть, чуть-чуть помягче, а с другой стороны, их там учат математике, программированию, но не так, как на мехмате, естественно. Это такие люди, которые равномерно не умеют все. Но он существует с 2002 года, первый набор был в 2002 году. До этого приходили и биологи, и математики примерно в равном соотношении. У меня есть любимое высказывание: «Биоинформатика — это наука для неудачников, туда приходят математики, которые не умеют доказывать теоремы, и биологи, у которых пробирки из рук выскальзывают».
Это до некоторой степени довольно долго было правдой, сейчас это не так, сейчас высокий барьер активации. Биоинформатике нужно учиться специально. Когда она только возникала, можно было прийти, откуда угодно. Это своеобразный дикий запад: втыкаете четыре кола и говорите, что это граница вашего участка, тут копаете вы. Из числа моих учеников такая ситуация примерно в половине случаев. И если посмотреть на моих самых успешных учеников, то там примерно такой же расклад. В России биоинформатики вышли из математиков-физиков. Из биоинформатиков моего поколения остался я один, биолог, позже — это математики-физики. А среди тех, кто уехал и занимается биоинформатикой успешно, также равное соотношение.
— Почему нельзя проводить исследования с материалом в рамках Вашей лаборатории, возникают сложности из-за биоматериала …
— Возить трудно, да. Есть какой-то бредовый закон, о запрете вывоза биоматериалов. То есть я могу завести себя целиком, но отрезать мизинец и послать для исследований уже не могу.
— Только внутри себя.
— Обратно то же самое, какие-то таможенные процедуры…
— Я имел в виду, материал, который вы обрабатываете, экспериментальный материал.
— В Интернете все.
— Это материал, который фактически….
— Это данные. Это материалы. Это все в Интернете.
— Это экспериментальные данные, которые получаются «овер зе ворлд».
— Когда были геномы, было немножко проще. Там есть универсальное правило, которое приняли все профессиональные журналы, вы не можете опубликовать какую-либо статью, если вы не добавили её в стандартную базу данных. И сравнением таких последовательностей заниматься было очень просто. Последовательность, дискретная вещь — просто набор символов. Когда пошли более тонкие данные про работу генов, люди придумали какие-то стандартные форматы, потому что это зависит от условий опыта. Геномная последовательность от опыта не зависит. Вы ее можете определять, заедая соленым огурцом, от этого ничего не изменится, но уровень ошибок может быть больше. Когда вы смотрите на белковые взаимодействия или на работу генов, то уровень работы генов в разных клетках или в разных тканях до приема соленого огурца и после приема соленого огурца критически зависит от конкретной экспериментальной методики. Люди очень много времени потратили на то, чтобы это формализовать, но так ничего и не получилось. И очень долго мы занимались тем, что пытались как-то осуществить «вторую перегонку», люди, которые находились непосредственно рядом с этим опытом, непосредственно в этом проекте снимали сливки, а мы пытались придумать что-нибудь на том, что осталось. И иногда оказывалось, что что-то там такое вполне разумное было недооткрыто.
Сейчас ситуация немного изменилась. Биоинформатики как профессионалы находятся в страшном дефиците во всем мире, в России, может быть, даже в меньшей степени. Хотя у нас много проектов с людьми из Германии, Америки, из Китая, куда нас приглашают на совместные проекты, обрабатывать данные, которые уже получены. Экспериментальная часть делается где-то еще, а мы имеем доступ к этим данным. В России уже есть команда, которая эти данные регенерации с колоссальной скоростью.
— Возвращаясь к самому первому вопросу, касательно биологии и биоинформатики, такое вторжение представителей чужих дисциплин в биологию, по крайне мере, в нейронауку очень заметно, физики приходят в нейронауку.
— Я имел в виду, что у нас изменилась ситуация в биологии в результате развития всех этих технологий и прихода новых людей. С одной стороны, появилась возможность смотреть на клетку в целом, что свойственно классической экспериментальной биологии. Была наука: выделили один белок и потом его внимательно изучили, выделили другой белок и его внимательно изучили, потом стали смотреть, как ген регулируется, у него отрезают всякие кусочки регуляторной области и смотрят. Поэтому была очень редукционистская наука. Были философские споры о том, что мы занимаемся редукционизмом. Сейчас с появлением этих техник появилась возможность в приближении через очень мутное стекло, смотреть на клетку в целом, как все гены работают, или как белки регулируют работу генов. Для этого потребовался язык из математики, потому что удобно представлять в виде графы. Но при этом стекло действительно очень мутное, складывается совершенно удивительная ситуация, когда каждый конкретный факт запросто может оказаться неправильным. Мы говорим, что экспериментальные данные проходят, два белка взаимодействуют, а на самом деле не взаимодействуют — это какой-то артефакт. То есть уровень шума таких массовых экспериментов очень большой, он снижается постепенно, но не до нуля. Весь фокус состоит в том, что, имея очень разнообразные шумные данные, пытаться склеивать из них картинку, которая будет правильной. По большому счету, это немного спекулятивная деятельность. Но это сильно изменило биологию. Традиционные экспериментальные биологи к этому относятся немного скептически, потому что они привыкли отвечать за слова, если они говорят, что два белка взаимодействую, то, если окажется, что эти два белка не взаимодействуют, будет позор. А в том случае 10 000 белков взаимодействуют с 10 000 белков и уровень шума 10%, то есть если пускать себе пулю в лоб, то из пулемета. Это только одна проблема, но есть и другая, которая появилась из такого сорта исследований: стало ясно, как много непонятного в биологии. В биологии всегда есть какой-то экзотический страшный объект.
— Насколько я понял из вашего рассказа и того, что уже опубликовано на ПостНауке, должна быть колоссальная проблема или одна из наиболее острых проблем с каталогизированием, архивированием данных колоссального массива, которые вы собираете.
— Да, проблема есть. Потому что производительность всех машин десеквенирования растет по экспоненте. И показатели этой экспоненты еще быстрее, чем закон Мура о содействии компьютеров, процессоров, и закон про емкость памяти. Я добавлю, что еще и быстрее, чем любая способность пропускных каналов. В связи с этим у меня возникает два ощущения: первое ощущение экзистенциального ужаса, потому что техника все время совершенствуется, возникает типичная ситуация: ты начинаешь какой-то проект, берешь данные, они «грязноватенькие», несколько месяцев уходит на то, чтобы их «почистить», после этого с ними можно работать. Приходит аспирант, чтобы нажать большую красную кнопку, и в этот день выходит статья, где сделано ровно то же самое, только на новых чистых данных, а технология улучшилась за это время; это известная ситуация о невозможности закупить военную технику, потому что вы покупаете истребитель на 20 лет, а через 10 лет истребитель будет настолько лучше, что ваш будет уже… А у него срок службы 20 лет, а вы ведь не можете каждые 5 лет покупать новые истребители. Приходится очень хорошо продумывать проекты, прикидывать, что другие люди делают, потому победитель получает все.
— То есть сразу спрогнозировать, что будет через 3 года.
— Через 3 года — это все-таки много, но проекты становятся очень быстрыми, потому что если ты начнешь что-то делать и не сделаешь это за полгода, то через год с большой вероятностью это станет никому не нужно. Из этого возникает два следствия: одно следствие, что нет как таковых открытий, потому что знание прирастает постепенно, не было бозона Хиггса, а потом — бабах! — и увидели бозон Хиггса. В классической экспериментальной биологии такое еще бывает, как человек вдруг увидел какой-то новый объект и изучил его, Нобелевские премии есть такого сорта. Есть Нобелевские премии за развитие технологии в каком-то смысле. А в массовой биологии — элемент постепенного привыкания, через некоторое время это становится общим местом. У меня есть статья, которую мы с коллегой сделали из MIT, мы смотрели некоторые закономерности (совершенно неважная научная деталь). Отправили в хороший журнал, получили рецензии, в которых была сказано, что это и так все знают, это общеизвестно, покажите статью, где это показано аккуратно… Это одна сторона. С другой стороны, мы из этих данных не вынимаем то, что на самом деле можно было бы вынуть, если бы было время хорошо подумать, изучить статьи.
— Нельзя. Почему?
— Нет. Можно, но, но…
— Вопрос ускорения жизни…
— Это тонкий вопрос. Потому что довольно часто оказывается, что вместо того, чтобы подумать, развитие технологий убьет ваше размышление, потому что вы можете придумать что угодно, а через год окажется, что это общее место, потому что это можно сделать нажатием большой красной кнопки. Это одна сторона. Вторая сторона, что из-за этих тараканьих бегов, когда проект занимает полгода, у нас дольше получается из-за «раздолбайства» в принципе, если банально на неделю сесть и ни с кем не разговаривать, никакими тараканьими бегами не занимать, а аккуратно… Есть люди, которым это удается, есть люди, которым это удается меньше, но, в принципе, темп жизни стал интенсивнее.
— Вы в процессе упоминали несколько фактов, связанных с тем, что мешает нормальному функционированию науки. В частности, существование науки с этой закупкой биоматериалов, подобных вещей. Вы занимаете довольно активную гражданскую позицию, общественно-политическую позицию, и в том издании, в котором вы являетесь заместителем главного редактора, замечательная газета «Троицкий Вариант», постоянно поднимаете темы, которые связаны с таким общественно-политическим измерением науки. Как Вам кажется…
— Скорее, я бы сказал, организационным измерением.
— Организационным, ок. В данном случае, я никакой дополнительной коннотации не вношу.
— Но есть понятие научной политики.
— В научную политику. Как вам кажется, эта гражданская позиция для ученого? Или это что-то факультативное, как хобби: кто-то играет в теннис, кто-то занимается…
— Это для каждого конкретного ученого, конечно, хобби. Но если ни у кого такого хобби не будет, то, по-видимому, наука загнется. То есть должны быть какие-то личности. Точно так же, как и с популяризацией. У академического экспериментального ученого популяризация — такая вещь, которая отнимает и совершенно непонятно, что дает, с точки зрения науки, с точки зрения понимания нового. Но если этим никто не будет заниматься, то общество забудет, что наука была, а потом спохватится «за что мы деньги платили?». Это довольно стандартная ситуация. Есть экономические игры, их изучают в социологии: когда у вас есть сообщество, есть некоторое суммарное благо сообщества, но при этом есть интересы каждой конкретной особи, если эта особь действует со своими локальными интересами, то оно никак это общее благо не приближает. Это эволюция альтруизма — замечательная тема. С точки зрения «торможения» нашей системы… С одной стороны, это запрос времени, в начале 2000-х никто и «не бухтел», с 2005-го начались какие-то пузыри, с 2007-го я этим занимался.
— Это бухтение, но, может, они не выносили это в публичное пространство.
— Бухтение в кухне — это я не считаю, это национальная традиция.
— От биологов постоянно слышно, ну или от ботаников, что нельзя ввозить растения, каждый раз…
-Но это-то да, но взять и написать письмо в министерство, что «какого черта?», газету начать издавать, что-то такого сорта. Это началось буквально в последние годы, и это хорошо, потому что система действительно настолько закостенела, что она реально мешает работать. Отдельные глупости, отдельные «вещи», связанные с глобальным законодательством, отдельная «вещь» — это взаимоотношения внутри самой системы науки. Потому что, мое глубокое мнение, денег, которые выделяются на фундаментальную науку в России, хватило бы на какие-нибудь научные группы, только бы эти деньги правильно распределялись. И есть другие люди, которые считают, что это не так. Научное сообщество расколото строго по этому признаку. Одни говорят — давайте начнем хорошо работать и вообще деньги будем давать тем, кто хорошо работает, чтобы они что-то такое могли покупать, а другие говорят, что нет. Когда у вас 20 лет недофинансирования, то у вас сначала «дайте денег», «сначала — стулья, вечером — деньги», или «утром — стулья, вечером — деньги», «или утром — деньги, вечером — стулья», это два таких жестко разных течения.
— Хорошо.
— И хорошо… это долг, то, что человек признает своим долгом. Нельзя другому человеку сказать, что это твой долг — это странно.
— Ну, хорошо, что есть те люди, которые готовы заниматься научной политикой. Михаил, спасибо за этот разговор. У нас в гостях был доктор биологических наук, профессор, доктор Михаил Гельфанд, любите науку, читайте книги и оставайтесь с нами. Спасибо.
