Top.Mail.Ru
Анастасия Холодная
Выпускник онлайн-магистратуры «Прикладной анализ данных в медицине» МФТИ
  • К.м.н., врач-инфекционист с более чем 10 летним стажем
  • преподаватель кафедры инфекционных болезней и эпидемиологии ПСПбГМУ им. И.П. Павлова
  • Магистр по направлению прикладной анализ данных в медицине
  • Стипендиат Фонда Потанина 2023-2024
Как владение инструментами анализа данных помогает развивать карьеру в академической медицинской сфере, побеседовали с Анастасией Холодной — выпускницей онлайн-магистратуры МФТИ «Прикладной анализ данных в медицине».
– Почему вы решили освоить прикладной анализ данных в медицинской сфере?
Я планирую свое дальнейшее развитие в научной сфере, поэтому был внутренний запрос на более глубокое понимание современных методов статистики и уверенное владение инструментами анализа данных. Конечно, сегодня любой крупный научный проект — это командная работа, в которой обязательно есть дата-аналитик, однако необходимо уметь говорить с ним на одном языке.

Кроме того, дефицит специалистов в области Data Science в нашей стране особенно ощутим в академической медицинской сфере. То есть когда речь не идет о биотехе и фарминдустрии медицинских данных много, а вот анализировать их зачастую просто некому.

Магистратура для меня — это также способ расширить видение актуальных исследовательских направлений и нетворкинг со смежными специалистами.

– Как изменилось ваше отношение к построению профессионального будущего после окончания магистратуры: планируете ли его связать с анализом данных?
В моем случае главенствует скорее не анализ данных как таковой, а те возможности индивидуализации карьерного трека, которые возникают благодаря освоению этого раздела. Дело в том, что первичное медицинское образование, несмотря на последующее развитие в области исследовательской деятельности, оставляет малый сегмент для профессиональной реализации помимо сферы клинической медицины.

Некий «околонаучный максимум», который можно себе позволить без самостоятельного владения современными методами анализа данных, лежит в сфере клинических исследований, я же всегда тяготела к более фундаментальным областям. Для клинических специалистов, в свою очередь, есть некий зарплатный потолок, который сложно преодолеть даже с ростом опыта и экспертности. Это служит дополнительной мотивацией для корректировки профессиональной траектории.

Квалификация в области анализа данных расширяет спектр интересных позиций, и, следовательно, возможностей профессионального роста. Также новые навыки в перспективе сулят больше гибкости — например, более удобный график или удаленную занятость.

Одновременно с этим для врача полностью отказаться от своей уже сложившейся специализации бывает сложно, в связи с чем гораздо более «физиологичным» представляется не тотальная смена поля деятельности, а его эффективное расширение с применением знаний в области современных технологий. Хотя следует отметить, что несмотря на активное развитие биотехнологического направления, рынок труда в этом сегменте все еще достаточно узкий.

– У вас за плечами большой опыт работы в области инфекционных болезней. Планируете ли вы заниматься исследованиями в этом направлении на базе освоенных вами инструментов в области анализа данных?
Да, это то, о чем мы как раз начали говорить выше. С точки зрения моей предыдущей базы, применительно к анализу данных сейчас, мне наиболее интересна метагеномика. Это требует дальнейшего развития и в смежном направлении — биоинформатике.

Тема микробиоты — это глобальный тренд последнего десятилетия, и инфектология как научная дисциплина не может стоять в стороне.
С развитием различных «омик» появилось много новых возможностей для исследования микроорганизмов, населяющих тело человека, и на протяжении последних лет произошел большой прорыв в понимании этого направления. На мой взгляд, актуальных данных в отношении взаимодействия иммунной системы и микробиома уже достаточно, чтобы формировать новый взгляд на инфекционное заболевание как на комплексное дисбиотическое состояние, нежели просто «заражение патогенным микробом». Все это, конечно, про большие данные.
Я в этой теме двигаюсь еще со времен аспирантуры. В качестве наилучшего сценария в перспективе вижу организацию «банка микробиомной информации». Проект, который мог бы комплексно решать задачи сохранения памяти о ландшафте современной микробиоты, исследований в данной области и трансляции достижений в клиническую практику.

– Какие сейчас вы видите тренды в изучении инфекционных болезней как раз с точки зрения уже накопленных данных, к которым есть доступ?
Сейчас достаточно активно создаются кумулятивные базы данных метагеномов различных биотопов человеческого организма и окружающей среды, в том числе при тех или иных заболеваниях. Масштабирование открывает широкие перспективы по достижению нового понимания микроэкологического процесса и открытий в сфере причин тех или иных болезней.

Например, данные о микробиоте раскрывают для нас недостающие звенья в патогенезе терапевтической патологии. Скажу больше, если различные медицинские специальности исторически фокусировались на изучении отдельных систем органов, объединенных общими функциями, то сегодня у нас появляется еще одна «ткань», объединяющая их, — микробиом. Таким образом, наконец, и у инфекциониста появилась своя «система органов» — микробиота различных биотопов организма.

Раньше было известно, что при контакте с одним и тем же патогеном кто-то заболеет тяжело и даже погибнет, кто-то перенесет инфекцию в легкой форме, а кто-то не заболеет вообще. Определяющим мы считали факт наличия или отсутствия специфического иммунитета, а также индивидуальные особенности функционирования иммунной системы, не всегда понимая, что же лежит в их основе. Теперь мы видим, сколь существенен вклад нашего микробиома в формирование механизмов устойчивости. Поэтому до эпохи больших метагеномных данных то, что мы могли себе позволить, — это подход к моноэтиологической трактовке инфекционного заболевания: один микроб-возбудитель запускает каскад патологических реакций.

Мое мнение, что сейчас уже накоплено достаточно оснований для того, чтобы мы перешли к более широкому взгляду на этиологию, с учетом особенностей совокупного микробного пейзажа макроорганизма.
Моноэтиологический подход диктовал и принципы лечения — сделать все, чтобы подавить размножение возбудителя. Это подарило нам эру антимикробной терапии, которая, с одной стороны, избавила человечество от таких страшных инфекций как чума, холера, тиф. А с другой стороны, породила новые вызовы — полирезистентные микроорганизмы и различные дисбиотические состояния.

Сегодня именно эти проблемы выходят на первый план и должны пристальным образом изучаться с позиций учения об инфекционных болезнях. Как в соматической патологии основные изыскания в основном ушли на уровень генетических факторов, так и в инфектологии открытия наиболее ожидаемы с применением методов метагеномики.
Наша страна пока не является активным поставщиком таких данных. Дефицит локальных образцов в кумулятивных базах особенно ощутим при проведении исследований, принимая во внимание важность географических и этнических факторов в формировании микробиома. Поэтому, если мы хотим валидировать какие-то выводы, построенные на анализе открытых источников, зачастую требуется набирать с нуля свои когорты пациентов. Есть и другие проблемы в этой сфере, касающиеся, например, качества данных и отсутствия единых подходов к их предобработке.

С другой стороны, у России невероятный потенциал в этом отношении: здесь представлена масса народностей генетически и культурно отличных, со своими особенностями питания, широкое разнообразие климатических условий — все то, что определяет уникальность микробиоты. Начинать фиксировать актуальное состояние микробного ландшафта очень важно, чтобы в перспективе была возможность отследить динамические изменения.

После пандемии коронавирусной инфекции системы мирового здравоохранения объединены в едином порыве геномного надзора: то есть мониторинга за возбудителями болезней, обладающих пандемическим и эпидемическим потенциалом. Одновременно с этим метагеномный мониторинг выглядит не менее актуальным, так как позволяет в перспективе говорить о нашей устойчивости к тем или иным, в том числе инфекционным вызовам.

– Следите ли вы за какими-то проектами в области медицины на стыке с ИИ?
Я считаю очень значимым и интересным проект Antibiotics-AI. В частности, рассказываю о нем в своей лекции по биобезопасности, которую читаю для магистрантов следующих потоков нашей программы.
Во время золотого века открытия антибиотиков (1935–1960) появилось более 150 препаратов. Затем резистентность микроорганизмов стала опережать возможности разработки новых соединений, и накануне старта проекта со времени открытия последних новых препаратов прошло уже около 20 лет (!).

Миссия научной группы под руководством Джима Коллинза: за 7 лет открыть 7 антибиотиков. В работе используются методы глубокого обучения, которые позволяют предсказывать антибактериальную эффективность молекул, существенно сужая круг поиска для лабораторных этапов тестирования. В результате за 3 года уже открыто 3 новых антибиотика, один из которых — представитель целого нового класса.

– На программе была возможность выбрать в качестве выпускной квалификационной работы построение собственного стартапа. Как вам кажется, насколько в сфере медицины это перспективная история как раз для новой траектории развития?
Могу сказать, что наша программа достаточно хорошо к этому готовит. Я вижу по себе и своим одногруппникам, что многие неожиданно для самих себя не только научились находиться в этом формате, но даже вошли во вкус.
Уже после окончания обучения в рамках взаимодействия с одной биотех-компанией (решали их кейс на учебном хакатоне и продолжили сотрудничество) мы прицельно изучили пул стартапов на стыке медицины и IT в России. Откровенно говоря, показалось, что наукоемких проектов в этой сфере очень мало. То есть потенциально это огромный рынок.

– Анастасия, огромное спасибо за ваше время. Успехов вам в изучении этой крайне перспективной темы!