– Почему вы решили освоить прикладной анализ данных в медицинской сфере?

Я планирую развиваться в научной сфере, поэтому мне хотелось глубже разобраться в современных методах статистики и научиться уверенно работать с 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 особенно ощутим в академической медицине. Если речь идет не о биотехе или фарминдустрии, медицинских данных много, а специалистов, способных их анализировать, зачастую не хватает.

Магистратура для меня — это еще и возможность лучше ориентироваться в актуальных исследовательских направлениях и знакомиться со специалистами из смежных областей.

– Как изменилось ваше отношение к построению профессионального будущего после окончания магистратуры: планируете ли его связать с анализом данных?

Для меня ценность анализа данных прежде всего в том, что он дает больше возможностей для выбора собственной карьерной траектории. Медицинское образование, даже если затем развиваться в исследовательской деятельности, оставляет довольно ограниченный выбор карьерных направлений за пределами клинической медицины.

Без самостоятельного владения современными методами анализа данных возможности для работы на стыке медицины и науки довольно ограничены. Один из основных вариантов — клинические исследования, а меня всегда больше привлекали фундаментальные направления. Для клинических специалистов, в свою очередь, есть некий зарплатный потолок, который сложно преодолеть даже с ростом опыта и экспертности. Это еще одна причина искать новые варианты профессионального развития.

Квалификация в области анализа данных расширяет спектр интересных позиций, и, следовательно, возможностей профессионального роста. Кроме того, новые навыки могут дать больше гибкости — например, возможность работать удаленно или выбирать более удобный график.

При этом врачу бывает сложно полностью отказаться от уже сложившейся специализации. Поэтому естественнее расширять свою профессиональную область за счет современных технологий и соединять новую экспертизу с медицинским бэкграундом.

– 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. Если соединять мой предыдущий медицинский опыт с анализом 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, данных о взаимодействии иммунной системы и микробиома уже достаточно, чтобы шире смотреть на инфекционное заболевание — как на комплексное дисбиотическое состояние, а не только как на заражение патогенным микроорганизмом. Все это, конечно, про большие данные.

Я в этой теме двигаюсь еще со времен аспирантуры. В перспективе мне хотелось бы создать «банк микробиомной информации». Такой проект мог бы сохранять данные о современной микробиоте, помогать проводить исследования и переносить их результаты 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. По мере накопления таких данных появляются новые возможности для изучения микроэкологических процессов и причин различных заболеваний.

Например, данные о микробиоте раскрывают для нас недостающие звенья в патогенезе терапевтической патологии. Разные медицинские специальности исторически изучали отдельные системы органов. Сегодня появляется еще один объединяющий их уровень — 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. Это связывали с наличием или отсутствием специфического иммунитета и индивидуальными особенностями иммунной системы, хотя не всегда было понятно, что именно лежит в их основе. Теперь мы видим, сколь существенен вклад нашего микробиома в формирование механизмов устойчивости. До появления больших массивов метагеномных данных преобладал моноэтиологический подход к инфекционным заболеваниям: один возбудитель запускает каскад патологических реакций.

На мой взгляд, сейчас уже достаточно оснований для более широкого взгляда на этиологию инфекционных заболеваний с учетом общего микробного пейзажа организма.

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 требуют более пристального изучения в рамках инфектологии. Во многих областях медицины исследования уже сместились к изучению генетических факторов. В инфектологии новые открытия во многом связаны с применением методов метагеномики.

Наша страна пока не является активным поставщиком таких данных. Недостаток российских образцов особенно заметен в исследованиях, поскольку на формирование микробиома влияют в том числе географические и этнические факторы. 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.

При этом у России большой исследовательский потенциал: здесь живут разные этнические группы со своими генетическими и культурными особенностями, различаются питание и климатические условия — все это влияет на микробиоту. Начинать фиксировать актуальное состояние микробного ландшафта очень важно, чтобы в перспективе была возможность отследить динамические изменения.

После пандемии коронавирусной инфекции во многих странах активно развивается геномный надзор — мониторинг возбудителей с пандемическим и эпидемическим потенциалом. Не менее перспективным выглядит метагеномный мониторинг: в будущем такие данные могут помочь лучше понимать устойчивость человека к различным, в том числе инфекционным, угрозам.

– 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. У нас сложилось впечатление, что наукоемких проектов на стыке медицины и IT пока немного. При этом потенциал у этого рынка большой.

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