В рамках VII Международного форума технологического развития и выставки «Технопром-2019» состоялась стратегическая сессия «Биоинформатика, центры генетических технологий и центры геномных исследований», где шла речь об актуальных трендах развития области, разработке новых математических подходов к анализу больших данных в этой сфере, а также о генетических технологиях для решения задач развития сельского хозяйства и микробиологической промышленности РФ.
Генетика и генетические технологии являются драйвером развития медицины, сельского хозяйства и микробиологической промышленности. В рамках Национального проекта «Наука» и Федеральной научно-технологической программы развития генетических технологий предусмотрена организация национальных центров мирового уровня по геномным исследованиям и сети генетических лабораторий. Центры будут создаваться в форме консорциумов, в один из которых вошел ФИЦ «Институт цитологии и генетики СО РАН».
«Подавляющая часть публикаций российских ученых по направлению “Генетика и наследственность” с аффилиацией Российской Федерации идет от нашего института, — акцентировал директор ФИЦ ИЦиГ СО РАН член-корреспондент РАН Алексей Владимирович Кочетов. — Например, в числе основных результатов института за 2018 год ― секвенирование генома пшеницы, разработка генетических маркеров и освоение технологий геномного редактирования, получение первых лабораторных линий отредактированного ячменя. Всё это — комплексные, большие проекты». В области генетики растений в ФИЦ ИЦиГ СО РАН значимое исследование касается растений ― технических культур, в частности это сорт мискантуса для целлюлозно-бумажной и химической промышленности. Если говорить о микробиологии ― в институте большая коллекция экстремофильных микроорганизмов для различных отраслей производства.
Алексей Кочетов
Научный руководитель ФИЦ ИЦиГ СО РАН академик Николай Александрович Колчанов отметил, что в последнее время генетика стала источником беспрецедентно огромных данных. «По прогнозам экспертов, к 2025 году суммарный объем информации в несколько раз превысит тот, что будет накоплен в астрономии, ― а это в настоящее время самый большой источник данных в фундаментальных и прикладных науках. Оказалось, этот прогноз недооценен. Темпы роста геномной информации можно смело умножить на 4-5», ― сказал он. Для работы с этими данными, по мнению Николая Колчанова, пригодятся методы искусственного интеллекта и машинного обучения. Николай Колчанов подчеркнул, что нейронные сети обладают огромным достоинством ― они легко могут быть адаптированы к большим объемам данных. «Однако прежде чем мы их настроим для решения задачи в какой-то предметной области, мы должны построить ее антологию, формализованную картину мира. И тогда мы можем получить удивительные результаты», ― сказал ученый.
Николай Колчанов
«Становление и бурное развитие биоинформатики связано с развитием высокопроизводительных вычислений, систем обработки и хранения данных, облачных вычислений, — считает советник директора ФИЦ ИЦиГ СО РАН кандидат технических наук Юрий Михайлович Зыбарев. — Современным драйвером развития подобных технологий являются методы и технологии искусственного интеллекта. Данных очень много, и традиционными методами извлечь из них полезную информацию довольно сложно». По его словам, сейчас необходимо формировать национальную цифровую платформу по биоинформатике. «Требуется создание соответствующих цифровых экосистем, в том числе и подготовка специалистов этого профиля», — сказал Юрий Зыбарев.
Директор Института математики им. С. Л. Соболева СО РАН академик Сергей Савостьянович Гончаров отметил, что ген ― это программа, которая управляет жизнедеятельностью всего организма, и понять весь путь и стратегию его функционирования ― большая проблема. Для ее решения и предназначены математические модели. В России опыт работы с большими данными есть как раз в сфере генетических исследований. Еще одним важным направлением, которое будет интенсивно развиваться в ближайшем будущем, он назвал сферу изучения работы мозга, памяти, систем передачи информации в организме. «Класс задач, которые стоят в области генетических исследований, чрезвычайно сложный и требует развития новых моделей, алгоритмов и подходов», ― подытожил Сергей Гончаров.
Младший научный сотрудник ИМ СО РАН доктор физико-математических наук Дмитрий Иванович Свириденко рассказал о проблемах обработки генетических данных. Одна из них ― наличие слабо- либо вовсе неструктурированных данных, которые необходимо обрабатывать в едином ключе. «Мы сталкиваемся не только с проблемой обработки генетической информации, но и с проблемой построения автоматизированных систем, — сказал Дмитрий Свириденко. ― Поэтому в нашем институте мы постарались выработать оригинальный подход к решению такого сорта задач. Для этого нужны методология, формальная и эмпирическая теория, технология и конкретное ее приложение».
Подводя итоги, академик Николай Колчанов отметил: «У нас существует глубокое взаимное понимание того, что мы должны работать вместе. Самым главным критерием эффективности науки является ее прогностическая способность. Именно она дает понять, что будет важно через 10―20 лет».
«Наука в Сибири»
Фото Александры Федосеевой
