Дарина Обухова с биологического факультета университета Цукубы рассказывает про японскую систему образования, образы ученых из манги, «академические спин-оффы» — партнерства кабинетных исследователей и промышленных компаний, благодаря которым делают экзоскелеты и вот-вот выпустят на рынок биотопливо. А ещё про большие данные и методы computer science в биологии.
В 2014 я была студенткой БГУ, изучала лингвистику и японский. Учеба устраивала мало, и я размышляла: переключиться на что-то более «объективное» вроде естественных наук или получить диплом для строки в резюме. Преподаватель японского Акира Фурусава посоветовал программу годового обмена JASSO (Japan Student Services Organization) и университет Цукубы (University of Tsukuba, 9-е место в рейтинге 150 университетов Японии), с которым у БГУ были налажены связи. Приехала, походила на лекции первого курса факультета биологии, а уже через полгода подала заявление на перевод из БГУ и сдала экзамены. Специальности разительно отличались, но я уже прошла небольшое количество вводных курсов — меня взяли сразу на второй курс.
Следующие три года училась на факультете биологии. Мы изучали, как функционируют и регулируются ДНК, РНК и белки, как работает эволюция, как правильно культивировать клетки, как препарировать мышей. Последний год прошел в лаборатории по молекулярной биологии, которая занимается убиквитин-зависимой и независимой от убиквитина протеосомальной деградацией белка. Убиквитин — небольшой белок, цепочки которого присоединяются к остальным белкам и маркируют их для последующего расщепления на аминокислоты. За открытие этой системы дали Нобелевскую премию в 2004, но там до сих пор много белых пятен. Не до конца известны характеристики болезней, где нарушено убиквитинирование — например, болезнь Паркинсона. Для своего финального проекта я сравнивала по определенному набору показателей мышей, у которых были удалены гены, кодирующие регуляторные частицы пути деградации белка. После финальной презентации я прошла вступительные испытания (экзамен по биологии и математике, собеседование) в магистратуру факультета вычислительной биологии и медицины Токийского университета. Буду писать магистерскую в лаборатории функциональной биологии in silico (от латинского «в кремнии», кремний — базовый компонент для создания полупроводников). В таких лабораториях не генерируют биологические данные, а только анализируют их.
Кто японцам нужен и зачем. «Многие до сих пор путают частицы, но при этом успешно ведут исследования»
В Японии доля населения старше 65 лет стремительно приближается к ⅓. Программы правительства по привлечению женщин в экономику пока не очень эффективны. Иностранцам по прежнему не всегда просто попасть на работу в японскую компанию. А иностранные специалисты нужны. И нужен английский язык как лингва франка бизнеса и науки.
Поэтому в японских университетах появляются англоязычные программы обучения, а правительственная кампания «300 тысяч иностранных студентов к 2020», скорее всего, будет реализована. В 2017 в Японии учились 267 042 студента из других стран. В основном это — бакалавриат и языковые школы японского, меньше — в магистратуре и докторантуре. Все места в десятке основных стран, откуда приезжают учиться в Японию, заняты Азией. Лидируют Китай, Вьетнам и Непал, весь остальной мир попадает в категорию «другие». Если хочется получить образование страны, ведущие университеты которой входят в 200 лучших в мире, а заодно способствовать увеличению разнообразия категории «другие», есть несколько траекторий.
Самый привлекательный вариант с финансовой точки зрения — уехать по одной из программ японского Министерства образования, культуры, науки, технологий и спорта (MEXT). MEXT оплачивает все годы обучения и дает ежемесячную стипендию в размере от 120000 до 145000 йен ($1080-1300) в зависимости от программы. Основных программ две: для соискателей степени бакалавра и стажеров-исследователей. Подаваться на них нужно в посольстве Японии в стране, гражданином которой являешься. Знание японского приветствуется, но не является решающим критерием отбора. При нулевом знании языка может быть два пути: полгода в языковой школе до начала учебы или уроки в университете параллельно с исследованием. Мне за годы в Японии чаще встречались те, кто приезжал по программам MEXT без знания японского. Многие из них до сих пор путают частицы, но при этом успешно ведут исследования.
Дальше — собеседование с послом, куда приглашают тех, кто вырвался вперед после отбора документов и экзаменов (японский, английский). По слухам, главное на собеседовании — горящие глаза и умение объяснить тему исследования, будь то квантовое моделирование или регуляция канцерогенеза. Так, чтобы и неспециалист понял, почему это необходимо изучать именно в Японии, а не в США или Европе.
Положительный результат этого этапа — рекомендация кандидата MEXT посольством. Потом нужно самостоятельно найти университет (желательно два-три), связаться с интересующим профессором и пройти вступительные испытания: это может быть как скрининг документов, так и экзамены. Профессор может отказать в проведении исследования, например, если у него слишком много студентов.
Если с MEXT не получилось, а учиться в Японии хочется, то освоить японский придется. Большинство стипендий от местных фондов и организаций обязывают кандидата владеть им хотя бы на разговорном уровне. Почти всегда нужно личное присутствие. По Skype собеседует только Honjo International Scholarship Foundation. Многие стипендии дают тольк кандидатам из определенных стран, чаще — азиатских. Но есть и те, где большую роль играет специальность или ступень образования. Для магистратуры и докторантуры больше стипендий, чем для бакалавриата. Полный список каждый год публикуют на сайте JASSO. У многих стипендий возрастной ценз: магистратура — до 30 лет, докторская — до 35. Стипендии чаще всего не оплачивают обучение, но оно, на удивление, в Японии сравнительно недорогое. В государственном университете оно обойдется примерно в 535000 йен ($4800), 1000000 ($9000) — в частном.
Университет в Стране Науки. Как готовят студентов и дружат с промышленными компаниями
Здесь нет одинакового для всех студентов специальности расписания лекций, привычного в СНГ. Есть фиксированный набор предметов, который нужен, чтобы получить степень бакалавра. Предметы разделены на категории. Например, General Foundation Subjects, Major Subjects, Languages. В каждой категории нужно взять какое-то количество. Расписание как конструктор — собираешь сам. В программе каждого предмета указывают предпочтительный курс слушателей, но это не строго: при желании предметы, рассчитанные на четвертый курс можно брать на втором, а нехватку предметов для получения степени заполнить на последнем курсе лекциями для первого-второго курсов. Это позволяет варьировать занятость от семестра к семестру — рекомендуется по возможности освободить от лекций последний год обучения, так как его нужно посвятить выпускному исследованию.
Для студентов факультета естественных наук последний год проходит в лаборатории. Чаще всего «диплом» — это научная статья, написанная по классическому образцу, для публикации в журнале факультета, и 15-минутная презентация. В магистратуре число предметов сокращается примерно до пяти в семестр, а основное время отводят исследовательской деятельности. Участвуют в еженедельных лабораторных семинарах, читают последние номера ведущих научных журналов (журнальный клуб), посещают конференции с постер-презентациями, стараются стать одним из авторов научной статьи в рецензируемом журнале.
Япония — действительно страна науки. С 2001 по 2015 годы она занимала второе место в мире по количеству лауреатов Нобелевской премии. Здесь публикуют 2,5 миллионов научных статей в год (5-е место в мире). 47% фундаментальных исследований приходится на университеты, многие значимые открытия происходят именно там. Например, Йошиюки Санкай, создатель «cybernics» (киберники) — симбиоза нейронауки, робототехники, механики и физиологии — базируется в университете Цукубы. Именно в центре cybernics-исследований, аффилированном с университетом, создают экзоскелеты для пациентов с нейромышечными заболеваниями и для облегчении нагрузки медицинского персонала, когда они поднимают тяжелые грузы.
Одно из самых громких открытий в биологии было сделано в университете Киото группой ученых под руководством Шиньи Яманаки. Речь про перепрограммирование взрослых клеток в стволовые с помощью комбинации четырех транскрипционных факторов. Комбинация, которую нашел Яманака, помогает получить клетки по свойствам близкие к эмбриональным, а значит, способные дифференцироваться в любые типы. Привлекательность этого открытия в том, что можно взять клетки у пациента, перепрограммировать в нужный тип и пересадит ему же. И не будет отторжения.
Сейчас становится все больше совместных исследовательских проектов между университетами и промышленными компаниями. Всё больше «академических спин-оффов» — инновационного предпринимательства в университетской среде. Из Токийского университета вышла компания PeptiDream, которая занимается анализом и оптимизацией пептидов для создания новых лекарств. Или компания Euglena, которая фокусируется на применении протиста эвглены (одноклеточный организм — прим. ред.) для решения глобальных проблем вроде поиска эффективных источников альтернативной энергии или голода. Эвглена производит и накапливает определенный вид сложного эфира в ответ на определенные стимулы, например, нехватку азота, углерода и кислорода. Этот вид сложного эфира обладает необходимыми характеристиками для конвертации в биодизель или авиационное топливо. В Японии биодизелем Midorimushi, приготовленном из эвглены, заправляли автобус на протяжении двух лет пилотного испытания. Скоро топливо планируют выпустить на японский рынок.
В то же время научная специализация, защита магистерской и даже докторской вовсе не означает продолжение карьеры в науке. Крупные японские компании не всегда обращают внимание на специальность в дипломе. Их, скорее, интересует наличие определенной степени, а всему необходимому учат на месте. Так парень из моей лаборатории исследовал сигнальное сообщение между белками в пути, помогающем организму выстраивать защиту от вирусов, а работать пошел в пивную компанию Sapporo. Мой другой знакомый во время магистерской изучал ядерное деление, а теперь занимается строительным менеджментом в крупной фирме.
Биология как наука о данных
Биология уходит от редукционистского подхода и изучения работы отдельных генов или молекул к генерации массивов данных, анализировать которые традиционными методами всё сложнее. Традиционно смотрели на работу отдельного гена или белка, теперь появилась возможность анализировать их взаимодействие и работу на уровне всей клетки.
Геномы типовых организмов, которые используют в исследованиях, уже отсеквенированы (секвенирование — определение аминокислотной или нуклеотидной последовательности белков). Это геномы мыши, человека, нематоды C.elegans (этот круглый червь ввиду трехдневного жизненного цикла, прозрачного тела и фиксированного числа клеток прекрасно подходит для исследований в области биологии развития и нейробиологии) и растения Резуховидка Таля (небольшой размер и эффективное размножение путем самоопыления помогают быстро генерировать мутантов).
Это открытые данные — общедоступные последовательности ДНК включены в базу GenBank NCBI. Есть и другие источники, где собирают всю биологически релевантную информацию о геномах. Например, Ensembl, GENCODE (данные о человеке и мыши) или ArrayExpress. Также можно искать доступные данные под конкретную задачу: например, сведения о ДНК, РНК или мутациях раковых клеток собраны в Cancer Cell Line Encyclopedia (CCLE).
Информация, которую можно извлечь из этих данных, относится не только к самим последовательностям ДНК — главной «инструкции для развития», но и другим строительным блокам организмов: РНК, белкам. Данные секвенирования позволяют проследить модификации ДНК. Например, процессы, при которых выключаются гены-регуляторе при раке.
Совокупности доступных данных относятся к разновидностям так называемых «-омов» (omics): геному (множество всех генов организма), транскриптому (все молекулы РНК, которые синтезируются в клетке, ткани или организме), протеому (набор всех белков), эпигеному (все белки и другие молекулы, которые могут включать и выключать гены, связываясь с ними) и прочим. Объем данных и их взаимодействие друг с другом предполагают использования методов компьютерных наук для тщательного анализа и извлечения содержательной информации.
Сейчас всё более хайповым становится секвенирование генома отдельных клеток (single cell sequencing). Классическое секвенирование тканей позволяет сравнить паттерны активности при действии разного набора исходных условий, анализ уровня единичной клетки ставит другие задачи — такие как, идентифицикация нового типа клеток или реконструкция ее пути развития. Это позволяет проанализировать механизмы, запускающие превращение клетки в определенный тип на ранних стадиях эмбрионального развития, понять пространственную ориентацию различных клеток в мозге или восстановить происхождение клетки, которая дала начало метастазу.
Анализ биологических данных также позволяет описывать молекулярные характеристики болезней и возрастных изменений и находить высокочувствительные маркеры для их диагностики. Лаборатории обычно анализируют общедоступные данные, а также вступают в коллаборации с лабораториями, которые их предоставляют.
Как физик-изобретатель, полиглот и любитель джаза строит бизнес в ИТ
Как физик-изобретатель, полиглот и любитель джаза строит бизнес в ИТ
Возможен и другой подход. Например, биоинформатики создают теоретическую модель взаимодействия двух белковых комплексов, затем разрабатывают 3D-модель их структур, выявляют черты, необходимые для успешного взаимодействия, и предсказывают, как можно эти черты сделать мощнее для проявления какой-нибудь активности. Например, противоопухолевой. Затем предсказания тестируют на практике: с помощью методов редактирования генома создают рецепторы-мутанты с предсказанными мощными чертами, а их активность (например, способность уничтожать клетки определенной опухоли) тестируют «в пробирке» и, если возможно, в естественных условиях (например, на мышах).
Для статистической обработки биологических данных, их визуализации и математического моделирования повсеместно используют язык R. Берут уже готовые или разрабатывают пакеты для специализированных задач. Также популярен Python с его обширным набором библиотек.
Интересной задачей для анализа является «альтернативный сплайсинг» — кодирование нескольких белков одним геном, которое существенно увеличивает кодирующие возможности генома. Механизмы сплайсинга изменяются при раке и других заболеваниях: анализ влияния мутаций в конкретной нуклеотидной последовательности представляет еще одну биоинформатическую задачу.
Методы из компьютерных наук, которые пришли в биоинформатику, включают, например, контекстно-свободную грамматику, которая позволяет анализировать структуры РНК. РНК может «заворачиваться» во вторичные структуры, напоминающие шпильку для волос или клеверный лист, благодаря формированиям внутримолекулярных связей между нуклеотидами. На основе исходной информации о РНК задается грамматика, описывающая законы строения последовательностей. Применение этих законов к данным генерирует последовательности РНК, которые можно организовать в дерево синтаксического разбора. Недостаток классической контекстно-свободной грамматики в том, что для одной последовательности она разрабатывает несколько деревьев синтаксического разбора: каждое из них представляет альтернативную вторичную структуру. Поэтому лучше использовать стохастическую контекстно-свободную грамматику, которая выдает наиболее вероятное дерево синтаксического разбора из всех возможных.
Комбинация разных видов данных в сеты для обучения также опирается на методы снижения размерности данных, основанные на матричном разложении. В новых публикациях все чаще используют объединенную неотрицательную матричную факторизацию (joint non-negative matrix factorization). Она помогает в поиске неординарных характеристик исходной матрицы X. Исходная матрица раскладывается на две неотрицательные подматрицы уменьшенных размеров. После операций с получившимися матрицами можно искать скрытые особенности данных: так, например, можно проследить множественные эффекты канцерогена исходя из характера мутаций пациента. Этот способ подходит для матриц однократного ввода (single-input), представляющим пиксели изображения или характеристики мутаций пациента. Для расширения концепта на множественный ввод (multiple input) и для единовременного использования нескольких наборов данных («мульти-омов») используют объединенную матричную факторизацию, при которой исходную матрицу раскладывают на общую подматрицу W и несколько индивидуальных подматриц H. Неотрицательная матричная факторизация применяется для мета-анализа транскриптома и устранения ложно позитивных данных о степени экспрессии индивидуальных генов или установления восприимчивости опухолей с определенным набором мутаций к лекарствам.
Биология и компьютерные науки всё ближе. Сейчас говорят о системной биологии (systems biology) — объединении всех данных для выявления связи между разными системами организма. В Японии есть институт системной биологии, основанный президентом компьютерных лабораторий Sony. В нем понимание биологических процессов основывается на математическом моделировании и компьютерных науках. По-другому, кажется, уже и нельзя.
Люди японской науки
В университете мне удалось участвовать в работе над двумя исследовательскими проектами. Первый случился летом после второго курса. Меня взяли на подработку ассистентом в лабораторию, занимающуюся молекулярной генетикой растений. Проект был о том, как сделать рис, выращенный на почвах Фукусимы с высокой концентрацией цезия, безопасным. Так как цезий и калий очень похожи по химическому составу и метаболизму в растении, нужно было проанализировать экспрессию генов, кодирующих каналы и транспортеры, отвечающие за метаболизм калия в разных тканях растения. Позже понять, как поднять уровень их экспрессии, создать ГМО-рис такого типа, высадить его на почвах и проанализировать взаимодействие со средой.
На протяжении пяти месяцев я помогала собирать образцы, извлекать РНК из их разных тканей, анализировать экспрессию мРНК генов-кандидатов. Потом пришло время выпускного проекта и я присоединилась к упомянутой выше лаборатории, занимающейся деградацией белка.
Работа в лаборатории, как и наука в целом, это коллективный труд. До тех пор, пока к тебе в голову не придет крутая идея и ты получишь под ее воплощение грант, тебе дают кусок работы в общем проекте или предлагают продолжить исследование темы, в которой остались неотвеченные вопросы. В опубликованных научных статьях они идут под заголовком «Future Directions». Это значит, что ты работаешь с одним или несколькими профессорами. И лучше с ними сработаться, потому что в ином случае велика вероятность психологических срывов. А это, к сожалению, часто встречается в академической среде.
Во время учебы на бакалавриате факультета биологии мне встречались разные японские профессора. Харизматичные. Умные. С набором невероятных умений. Глава моей лаборатории мог, например, спать на семинаре, но, проснувшись, задать самый точный вопрос выступающему. А профессор, который преподавал генетику растений, на лекции приносил клюшку для гольфа и объяснял материал, практикуя удары по воображаемому мячу. Встречались романтические, как упомянутый выше Йошиюки Санкай. Он говорит, что его увлечение робототехникой началось с фантастических миров из аниме и манги. Один из моих профессоров писал докторскую диссертацию в лаборатории по соседству с лабораторией Есинори Осуми. В 2016 Осуми получил Нобелевскую премию по физиологии и медицине за открытие механизма клеточного самопоедания (аутофагии). Мой профессор рассказывал, как Осуми делал пиво в стенах института, которое они распивали после пятничных вечерних семинаров. После присуждения Нобелевской премии родилась инсайдерская шутка о том, что в составе производимого им пива были дрожжи из тех популяций, на которых и были сделаны открытия мирового масштаба.
Наверняка профессора, которые мне встретились, не представляют статистически значимую выборку о людях в японской науке. Однако мне кажется, что ожидание полной отдачи от студента-исследователя и желание, чтобы он владел японским и понимал специфику культуры свойственно им всем. Наука в Японии хороша тем, что здесь совершаются важные открытия, есть много доступных вариантов финансовой поддержки, а престиж сферы поддерживается на государственном уровне.
Качество научной коммуникации в Японии всё еще на пути к совершенству: например, перевод научных статей на английский нередко отдают на аутсорс, а презентации очень формально читают с листа, вообще не контактируя с аудиторией. Но образ ученого в общественном сознании японцев всё-таки ближе к крутому герою из аниме, чем к зануде в белом халате, который возится с пробирками.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.