поддержка проекта: разместите на своей странице нашу кнопку! И мы разместим на нашей странице Вашу кнопку или ссылку. Заявку прислать на e-mail
Это научное направление занимается изучение принципов построения и функционирования жив систем для использования «идей» природы при с здании технических устройств и систем.
Люди издавна стремились подражать живо природе и использовать знания о работе биологических систем в своих интересах. Вспомните миф
В Древнем Египте, Китае и в Греции еще в 5-м в. до н. э. использовали почтовых голубей для пересылки сообщений. Животные служили источником механической энергии. Они приводили в действие поливные устройства, переносили тяжести и т. п.
Тогда же стали использовать трубчатые строительные конструкции, устойчивые к изгибу. Они моделировали трубчатое строение бамбука. Многим орудиям и устройствам придавались формы живых организмов: создавали многочисленных кукол, подражавших поведению живых людей. Такие манекены не потеряли своего значения и сейчас. Они используются при производстве одежды и при испытаниях новых транспортных средств и космических аппаратов.
После изобретения часового механизма с пружинным заводным двигателем появилось большое число устройств, в основном игрушек, воспроизводивших сложные механические движения живых существ. Такие человекоподобные механизмы получили название андроидов. Они могли передвигаться, исполнять музыкальные мелодии, рисовать, писать несколько стандартных фраз и т. п.
Множество таких устройств сохранилось в музеях Санкт-Петербурга, Парижа, Вены, Невшате; (Швейцария), Монако и других городов. В Эрмитаже хранятся знаменитые часы «яичной фигуры механика, конструктора и изобретателя И. П. Кулибина со встроенным в них миниатюрным театров с подвижными фигурами. Там же хранятся иноземные часы «Павлин», отремонтированные в 1799 г И. П. Кулибиным и действующие до настоящего времени. Подвижные модели животных (сова павлин, петух) выполняют сложные комплекс движений.
В 20-м в. ученые стали исследовать нервную систему, изучать поведение живых систем, ми- грации и способы ориентации животных и птиц. Развивались смежные с биологией направления: биомеханика, биоэнергетика, биохимия и биофизика, исследовавшие живые системы в различных аспектах. Все это позволило накопить большое количество фактов, характеризующих их функции.
Зарождение кибернетики, широкое проникновение ее идей во все области знаний (в том числе и в биологию) привело к возникновению в 40-е гг. информационно-кибернетического подхода к биологическим объектам. Этот подход стимулировал исследования процессов управления, передачи и переработки информации в биологических объектах, исследования по управлению движениями, по переработке информации в рецепторных и анализаторных системах, воспринимающих и распознающих информацию, исследования нейронов и нервных сетей, изучение поведения живых организмов и их сообществ, ориентацию животных.
В наши дни бионика представляет собой комплексное научное направление, интенсивно развивающееся. Исследования ведутся в двух основных направлениях. Во-первых, целенаправленно изучаются те свойства, структуры и механизмы живых систем и их элементов, которые могут представлять интерес для техники и использоваться при создании
эффективных технических систем и их элементе Во-вторых, разрабатываются технические систем и устройства, построенные на принципах, заимствованных у живой природы и в той или иной ступени воспроизводящих (моделирующих) функции живых прототипов.
В бионике выделился целый ряд относительно самостоятельных тематических разделов. Назове важнейшие из них.
1. Исследование рецепторных и анализатора систем, принимающих и обрабатывающих ступающую в систему информацию, и работы созданию разнообразных высокочувствительны малогабаритных датчиков и распознающих устройств (см. Восприятие информации). Это, напри мер, устройства, выполняющие ряд функций человеческого глаза и помогающие слепым ориентироваться в окружающей обстановке. Устройства типа «Искусственное ухо» способны воспринимать и анализировать звуковые сигналы. Высокочувствительные датчики реагируют на запах и позволяют определять наличие опасных для человека веществ в атмосфере. Усилители контраста изображения, моделирующие строение зрительного анализатора мечехвоста, используют в навигационных и локационных устройствах. Перспективны исследования механорецепторов, расположенных в ногах пауков и некоторых насекомых, способных реагировать на ничтожно малые колебания почвы. Используя полученную таким образом информацию, некоторые пауки определяют (на расстоянии до метра) расположение жертвы или врага.
2. Результаты исследования и моделирования нейронов, нервных сетей, принципов организации мозга живых организмов, которые применяются как для совершенствования технических (главным образом вычислительных) устройств, так и для поиска новых принципов построения интеллектуальных систем. Направление это приобрело название нейробионики и интенсивно развивается.
4. Исследования и моделирование сложных управляющих систем живой природы и их функций с целью построения на тех же принципах технических систем управления, в том числе протезов. Исследования в этом направлении получили название биотехники.
5. Исследования в области биомеханики, в том числе аэро- и гидромеханики биологических объектов, биоэнергетики и биохимии с целью создания и совершенствования технических систем. Сюда, в частности, относятся работы по созданию шагающих устройств, управляемых на расстоянии манипуляторов, исследования механики полета птиц, механики и энергетики плавания морских животных и рыб. Для создания совершенных опреснителей изучаются опресняющие воду органы птиц, разрабатываются биологические преобразователи энергии.
6. Исследование взаимодействия биологических и технических систем, в том числе и систем
7. Исследования совместной деятельности живых организмов и человека в сложных условиях принятия решений и использование полученных результатов для создания сложных программ и систем, имитирующих эту деятельность. Это направление известно под названием «Искусственный интеллект».
8. Исследования принципов создания природных строительных конструкций для использования их при разработке новых архитектурных и строительных конструкций.
Рассылки на доски объявлений Регистрация в каталогах:
(от греч. biōn — элемент жизни, буквально — живущий)
наука, пограничная между биологией и техникой, решающая инженерные задачи на основе анализа структуры и жизнедеятельности организмов. Б. тесно связана с биологией, физикой, химией, кибернетикой и инженерными науками — электроникой, навигацией, связью, морским делом и др.
Идея применения знаний о живой природе для решения инженерных задач принадлежит Леонардо да Винчи, который пытался построить летательный аппарат с машущими крыльями, как у птиц — орнитоптер. Появление кибернетики (См. Кибернетика), рассматривающей общие принципы управления и связи в живых организмах и машинах, стало стимулом для более широкого изучения строения и функций живых систем с целью выяснения их общности с техническими системами, а также использования полученных сведений о живых организмах для создания новых приборов, механизмов, материалов и т.п. В 1960 в Дайтоне (США) состоялся первый симпозиум по Б., который официально закрепил рождение новой науки.
Основные направления работ по Б. охватывают следующие проблемы: изучение нервной системы человека и животных и моделирование нервных клеток — нейронов — и нейронных сетей для дальнейшего совершенствования вычислительной техники и разработки новых элементов и устройств автоматики и телемеханики (нейробионика); исследование органов чувств и других воспринимающих систем живых организмов с целью разработки новых датчиков и систем обнаружения; изучение принципов ориентации, локации и навигации у различных животных для использования этих принципов в технике; исследование морфологических, физиологических, биохимических особенностей живых организмов для выдвижения новых технических и научных идей.
Попытки моделирования нервной системы человека и животных были начаты с построения аналогов нейронов и их сетей. Разработаны различные типы искусственных нейронов (рис. 1). Созданы искусственные «нервные сети», способные к самоорганизации, т. е. возвращающиеся в устойчивые состояния при выводе их из равновесия. Изучение памяти (См. Память) и других свойств нервной системы — основной путь создания «думающих» машин для автоматизации сложных процессов производства и управления. Изучение механизмов, обеспечивающих надёжность нервной системы, очень важно для техники, т.к. решение этой первоочередной технической проблемы даст ключ к обеспечению надёжности ряда технических систем (например, оборудования самолёта, содержащего 10 5 электронных элементов).
Исследования анализаторных систем. Каждый Анализатор животных и человека, воспринимающий различные раздражения (световые, звуковые и др.), состоит из рецептора (или органа чувств), проводящих путей и мозгового центра. Это очень сложные и чувствительные образования, не имеющие себе равных среди технических устройств. Миниатюрные и надёжные датчики, не уступающие по чувствительности, например, глазу, который реагирует на единичные кванты света, термочувствительному органу гремучей змеи, различающему изменения температуры в 0,001°С, или электрическому органу рыб, воспринимающему потенциалы в доли микровольта, могли бы существенно ускорить ход технического прогресса и научных исследований.
Через наиболее важный анализатор — зрительный — в мозг человека поступает большая часть информации. С инженерной точки зрения интересны следующие особенности зрительного анализатора: широкий диапазон чувствительности — от единичных квантов до интенсивных световых потоков; изменение ясности видения от центра к периферии; непрерывное слежение за движущимися объектами; адаптация к статичному изображению (для рассматривания неподвижного объекта глаз совершает мелкие колебательные движения с частотой 1—150 гц). Для технических целей представляет интерес разработка искусственной сетчатки. (Сетчатка — очень сложное образование; например, глаз человека имеет 10 8 фоторецепторов, которые связаны с мозгом при помощи 10 6 ганглиозных клеток.) Один из вариантов искусственной сетчатки (аналогичной сетчатке глаза лягушки) состоит из 3 слоев: первый включает 1800 фоторецепторных ячеек, второй — «нейроны», воспринимающие положительные и тормозные сигналы от фоторецепторов и определяющие контрастность изображения; в третьем слое имеется 650 «клеток» пяти разных типов. Эти исследования дают возможность создать следящие устройства автоматического распознавания. Изучение ощущения глубины пространства при видении одним глазом (монокулярном зрении) дало возможность создать определитель глубины пространства для анализа аэрофотоснимков.
Ведутся работы по имитации слухового анализатора человека и животных. Этот анализатор тоже очень чувствителен — люди с острым слухом воспринимают звук при колебании давления в слуховом проходе около 10 мкн/м 2 (0,0001 дин/см 2 ). Технически интересно также изучение механизма передачи информации от уха к слуховой области мозга. Изучают органы обоняния животных с целью создания «искусственного носа» — электронного прибора для анализа малых концентраций пахучих веществ в воздухе или воде [некоторые рыбы чувствуют концентрацию вещества в несколько мг/м 3 (мкг/л)]. Многие организмы имеют такие анализаторные системы, каких нет у человека. Так, например, у кузнечика на 12-м членике усиков есть бугорок, воспринимающий инфракрасное излучение, у акул и скатов есть каналы на голове и в передней части туловища, воспринимающие изменения температуры на 0,1°С. Чувствительностью к радиоактивным излучениям обладают улитки и муравьи. Рыбы, по-видимому, воспринимают блуждающие токи, обусловленные электризацией воздуха (об этом свидетельствует уход рыб на глубину перед грозой). Комары двигаются по замкнутым маршрутам в пределах искусственного магнитного поля. Некоторые животные хорошо чувствуют инфра- и ультразвуковые колебания. Некоторые медузы реагируют на инфразвуковые колебания, возникающие перед штормом. Летучие мыши испускают ультразвуковые колебания в диапазоне 45—90 кгц, мотыльки же, которыми они питаются, имеют органы, чувствительные к этим волнам. Совы также имеют «приёмник ультразвука» для обнаружения летучих мышей.
Перспективно, вероятно, устройство не только технических аналогов органов чувств животных, но и технических систем с биологически чувствительными элементами (например, глаза пчелы — для обнаружения ультрафиолетовых и глаза таракана — для обнаружения инфракрасных лучей).
Большое значение в техническом конструировании имеют т. н. Персептроны — «самообучающиеся» системы, выполняющие логические функции опознавания и классификации. Они соответствуют мозговым центрам, где происходит переработка принятой информации. Большинство исследований посвящено опознаванию зрительных, звуковых или иных образов, т. е. формированию сигнала или кода, однозначно соответствующего объекту. Опознавание должно осуществляться независимо от изменений изображения (например, его яркости, цвета и т.п.) при сохранении его основного значения. Такие самоорганизующиеся познающие устройства работают без предварительного программирования с постепенной тренировкой, осуществляемой человеком-оператором; он предъявляет изображения, сигнализирует об ошибках, подкрепляет правильные реакции. Входное устройство персептрона — его воспринимающее, рецепторное поле; при опознавании зрительных объектов — это набор фотоэлементов.
После периода «обучения» персептрон может принимать самостоятельные решения. На основе персептронов создаются приборы для чтения и распознавания текста, чертежей, анализа осциллограмм, рентгенограмм и т.д.
Исследование систем обнаружения, навигации и ориентации у птиц, рыб и других животных — также одна из важных задач Б., т.к. миниатюрные и точные воспринимающие и анализирующие системы, помогающие животным ориентироваться, находить добычу, совершать миграции за тысячи км (см. Миграции животных), могут помочь в совершенствовании приборов, используемых в авиации, морском деле и др. Ультразвуковая локация обнаружена у летучих мышей, ряда морских животных (рыб, дельфинов). Известно, что морские черепахи уплывают в море на несколько тысяч км и возвращаются для кладки яиц всегда к одному и тому же месту на берегу. Полагают, что у них имеются две системы: дальней ориентации по звёздам и ближней ориентации по запаху (химизм прибрежных вод). Самец бабочки малый ночной павлиний глаз отыскивает самку на расстоянии до 10 км. Пчёлы и осы хорошо ориентируются по солнцу. Исследование этих многочисленных и разнообразных систем обнаружения может многое дать технике.
Исследование морфологических особенностей живых организмов также даёт новые идеи для технического конструирования. Так, изучение структуры кожи быстроходных водных животных (например, кожа дельфина не смачивается и имеет эластично-упругую структуру, что обеспечивает устранение турбулентных завихрений и скольжение с минимальным сопротивлением) позволило увеличить скорость кораблей. Создана специальная обшивка — искусственная кожа «ламинфло» (рис. 2), которая дала возможность увеличить скорость морских судов на 15—20%. У двукрылых насекомых имеются придатки — жужжальца, которые непрерывно вибрируют вместе с крыльями. При изменении направления полета направление движения жужжалец не меняется, черешок, связывающий их с телом, натягивается, и насекомое получает сигнал об изменении направления полёта. На этом принципе построен жиротрон (рис. 3) — вильчатый вибратор, обеспечивающий высокую стабилизацию направления полёта самолёта при больших скоростях. Самолёт с жиротроном может быть автоматически выведен из штопора. Полёт насекомых сопровождается малым расходом энергии. Одна из причин этого — особая форма движения крыльев, имеющая вид восьмёрки.
Разработанные на этом принципе ветряные мельницы с подвижными лопастями очень экономичны и могут работать при малой скорости ветра. Новые принципы полёта, бесколёсного движения, построения подшипников, различных манипуляторов и т.п. разрабатываются на основе изучения полёта птиц и насекомых, движения прыгающих животных, строения суставов и т.п. Анализ структуры кости, обеспечивающей её большую лёгкость и одновременно прочность, может открыть новые возможности в строительстве и т.п.
Новая технология на основе биохимических процессов, происходящих в организмах, — также, по существу, проблема Б. В этом плане большое значение имеет изучение процессов Биосинтеза, биоэнергетики (См. Биоэнергетика), т.к. энергетически биологические процессы (например, сокращение мышц) чрезвычайно экономичны. Одновременно с прогрессом техники, который обеспечивается успехами Б., она приносит пользу и самой биологии, т.к. помогает активно понять и моделировать те или иные биологические явления или структуры (см. Моделирование). См. также Кибернетика, Биомеханика, Биоуправление.
Лит.: Моделирование в биологии, пер. с англ., под ред. Н. А. Бернштейна, М., 1963: Парин В. В. и Баевский Р. М., Кибернетика в медицине и физиологии, М., 1963; Вопросы бионики. Сб. ст., отв. ред. М. Г. Гаазе-Рапопорт, М., 1967; Мартека В., Бионика, пер. с англ., М., 1967; Крайзмер Л. П., Сочивко В. П., Бионика, 2 изд., М., 1968; Брайнес С. Н., Свечинский В. Б., Проблемы нейрокибернетики и нейробионики, М., 1968: Библиографический указатель по бионике, М., 1965.
Рис. 1. Схематическое изображение нейрона (слева), его модели (в середине) и электрическая схема искусственного нейрона (справа): 1 — тело клетки; 2 — дендриты; 3 — аксон; 4 — коллатерали; 5 — концевое разветвление аксона; Pn, Pi, P2, P1 — входы нейрона; Sn, Si, S2, S1 — синаптические контакты; Р — выходной сигнал; К — пороговое значение сигнала; R1 — R6, Rm — сопротивления; C1 — C3, Cm — конденсаторы; T1—T3 — транзисторы; D — диод.
Рис. 2. Искусственная кожа — обшивка «ламинфло»: а — боковой разрез; б — срез через слой палочек по линии АБ; 1— верхний слои; 2 — средний слой; 3 — гибкие палочки среднего слоя; 4 — пространство между палочками, заполненное демпфирующей жидкостью (чёрного цвета); 5 — нижний слой; 6 — корпус модели.
Рис. 3. а — схема летящей мухи с колеблющимися по обе стороны тела жужжальцами; б — жужжальце; в — схема жиротрона; ток от генератора посылается попеременно то во внешние, то во внутренние электромагниты, что вызывает колебания вильчатого жировибратора.
Каждый понимает, что построить одноэтажный дом проще, чем громадный небоскреб в сто этажей. Не вызывает сомнения и то, что один кирпич в здании устойчивее, крепче, чем все гигантское здание, собранное из множества кирпичей.
При этом даже стремятся не к слепому подражанию, не к заимствованию всех характеристик биологических объектов, к критическому, строгому отбору только полезных для техники свойств. Бионика, отталкиваясь от биологического прототипа, разрабатывает такие модели, которые имеют конкретное практическое применение.
Моделировать интересно и нужно, говорят специалисты, лишь те функции, которые повышают гибкость, надежность, экономичность системы или процесса.
Какие же практические результаты дала бионика? Чем помогла технике? Специалистов этой области науки поражают, например, необыкновенные способности птиц к навигации. Всем известно, что почтовые голуби, где бы они ни были, обязательно вернутся в свой «родной дом». Доказано, что вроде бы ничем не примечательная птаха золотистая ржанка без посадки может пересечь Атлантический океан от Новой Шотландии до Южной Америки (около 4 тысяч километров). И из года в год летают стаи золотистых ржанок, летают по одним и тем же воздушным трассам.
Как ориентируются они в пространстве? Как находят свои невидимые дороги в небе? Что за «навигационные приборы», точные и высокочувствительные, «работают» внутри у этих рекордсменов навигации?
Мы вправе надеяться, что вопрос не останется без ответа. Залогом этой уверенности служат интересные эксперименты с птицами, которые ведут ученые. Например, уже установлено, что почтовые голуби обладают особенно острым зрением и способны выделять детали местности, при случае играющие роль ориентиров. Безупречная память воздушных почтальонов накапливает информацию, как компьютер.
Не удивляйтесь, что бионики в течение многих лет изучали, какую скорость развивают некоторые степные животные, птицы, насекомые, рыбы. Ведь известно: человек давно перекрыл скоростные рекорды и голубой акулы, делающей до 70 км/час, и самых быстроногих кузнечиков, которые могут скакать со скоростью в пределах от 10 до 60 км/час!
Японские инженеры и биологи установили в результате многочисленных экспериментов, что форма тела кита совершеннее формы современных судов. Было построено большое океанское китоподобное судно, и преимущества новой конструкции сказались тут же. При мощности двигателя, уменьшенной на четверть, скорость и грузоподъемность остались теми же.
Бионический принцип положен и в основу конструкции снегоходной машины «Пингвин». Она полностью оправдывает свое название. Как движутся по рыхлому снегу пингвины? На брюхе, отталкиваясь от снега ластами, как лыжными палками. Так же, лежа на снегу днищем, скользит по поверхности и «Пингвин» механический.
Пластика живых форм безупречна. При минимуме затрат в ней достигается максимальный эффект. Этот принцип, присущий живой природе, позволяет архитекторам создавать совершенно новые строения. Например, складчатые структуры по аналогии с листьями некоторых растений, многоэтажные здания, которым не страшны ни сильные ветры, ни грозные землетрясения, ибо их остовы подобны бамбуковым стеблям.
У бионики есть символ: скрещенные скальпель, паяльник и знак интеграла. Этот союз биологии, техники и математики позволяет надеяться, что наука бионика проникнет туда, куда не проникал еще никто, и увидит то, чего не видел еще никто.
Просто о сложном: что нужно знать о биоинформатике
Если спросить случайного прохожего, что такое биология, он наверняка ответит что-то вроде «наука о живой природе». Про информатику скажет, что она имеет дело с компьютерами и информацией. Если мы не побоимся быть навязчивыми и зададим ему третий вопрос – что такое биоинформатика? – тут-то он наверняка и растеряется. Логично: про эту область знаний даже в ЕРАМ знает далеко не каждый – хотя в нашей компании и биоинформатики есть. Давайте разбираться, для чего эта наука нужна человечеству вообще и ЕРАМ в частности: в конце концов, вдруг нас на улице об этом спросят.
Почему биология перестала справляться без информатики и при чем тут рак
Чтобы провести исследование, биологам уже недостаточно взять анализы и посмотреть в микроскоп. Современная биология имеет дело с колоссальными объемами данных. Часто обработать их вручную просто невозможно, поэтому многие биологические задачи решаются вычислительными методами. Не будем далеко ходить: молекула ДНК настолько мала, что разглядеть ее под световым микроскопом нельзя. А если и можно (под электронным), всё равно визуальное изучение не помогает решить многих задач.
ДНК человека состоит из трех миллиардов нуклеотидов – чтобы вручную проанализировать их все и найти нужный участок, не хватит и целой жизни. Ну, может и хватит – одной жизни на анализ одной молекулы – но это слишком долго, дорого и малопродуктивно, так что геном анализируют при помощи компьютеров и вычислений.
Биоинформатика — это и есть весь набор компьютерных методов для анализа биологических данных: прочитанных структур ДНК и белков, микрофотографий, сигналов, баз данных с результатами экспериментов и т. д.
Иногда секвенировать ДНК нужно, чтобы подобрать правильное лечение. Одно и то же заболевание, вызванное разными наследственными нарушениями или воздействием среды, нужно лечить по-разному. А еще в геноме есть участки, которые не связаны с развитием болезни, но, например, отвечают за реакцию на определенные виды терапии и лекарств. Поэтому разные люди с одним и тем же заболеванием могут по-разному реагировать на одинаковое лечение.
Еще биоинформатика нужна, чтобы разрабатывать новые лекарства. Их молекулы должны иметь определенную структуру и связываться с определенным белком или участком ДНК. Смоделировать структуру такой молекулы помогают вычислительные методы.
Достижения биоинформатики широко применяют в медицине, в первую очередь в терапии рака. В ДНК зашифрована информация о предрасположенности и к другим заболеваниям, но над лечением рака работают больше всего. Это направление считается самым перспективным, финансово привлекательным, важным – и самым сложным.
Биоинформатика в ЕРАМ
В ЕРАМ биоинформатикой занимается подразделение Life Sciences. Там разрабатывают программное обеспечение для фармкомпаний, биологических и биотехнологических лабораторий всех масштабов — от стартапов до ведущих мировых компаний. Справиться с такой задачей могут только люди, которые разбираются в биологии, умеют составлять алгоритмы и программировать.
Биоинформатики – гибридные специалисты. Сложно сказать, какое знание для них первично: биология или информатика. Если так ставить вопрос, им нужно знать и то и другое. В первую очередь важны, пожалуй, аналитический склад ума и готовность много учиться. В ЕРАМ есть и биологи, которые доучились информатике, и программисты с математиками, которые дополнительно изучали биологию.
Как становятся биоинформатиками
Мария Зуева, разработчик:
«Я получила стандартное ИТ-образование, потом училась на курсах ЕРАМ Java Lab, где увлеклась машинным обучением и Data Science. Когда я выпускалась из лаборатории, мне сказали: «Сходи в Life Sciences, там занимаются биоинформатикой и как раз набирают людей». Не лукавлю: тогда я услышала слово «биоинформатика» в первый раз. Прочитала про нее на Википедии и пошла.
Тогда в подразделение набрали целую группу новичков, и мы вместе изучали биоинформатику. Начали с повторения школьной программы про ДНК и РНК, затем подробно разбирали существующие в биоинформатике задачи, подходы к их решению и алгоритмы, учились работать со специализированным софтом».
Геннадий Захаров, бизнес-аналитик:
«По образованию я биофизик, в 2012-м защитил кандидатскую по генетике. Какое-то время работал в науке, занимался исследованиями – и продолжаю до сих пор. Когда появилась возможность применить научные знания в производстве, я тут же за нее ухватился.
Для бизнес-аналитика у меня весьма специфическая работа. Например, финансовые вопросы проходят мимо меня, я скорее эксперт по предметной области. Я должен понять, чего от нас хотят заказчики, разобраться в проблеме и составить высокоуровневую документацию – задание для программистов, иногда сделать работающий прототип программы. По ходу проекта я поддерживаю контакт с разработчиками и заказчиками, чтобы те и другие были уверены: команда делает то, что от нее требуется. Фактически я переводчик с языка заказчиков – биологов и биоинформатиков – на язык разработчиков и обратно».
Как читают геном
Чтобы понять суть биоинформатических проектов ЕРАМ, сначала нужно разобраться, как секвенируют геном. Дело в том, что проекты, о которых мы будем говорить, напрямую связаны с чтением генома. Обратимся за объяснением к биоинформатикам.
Михаил Альперович, глава юнита биоинформатики:
«Представьте, что у вас есть десять тысяч экземпляров «Войны и мира». Вы пропустили их через шредер, хорошенько перемешали, наугад вытащили из этой кучи ворох бумажных полосок и пытаетесь собрать из них исходный текст. Вдобавок у вас есть рукопись «Войны и мира». Текст, который вы соберете, нужно будет сравнить с ней, чтобы отловить опечатки (а они обязательно будут). Примерно так же читают ДНК современные машины-секвенаторы. ДНК выделяют из клеточных ядер и делят на фрагменты по 300–500 пар нуклеотидов (мы помним, что в ДНК нуклеотиды связаны друг с другом попарно). Молекулы дробят, потому что ни одна современная машина не может прочитать геном от начала до конца. Последовательность слишком длинная, и по мере ее прочтения накапливаются ошибки.
Вспоминаем «Войну и мир» после шредера. Чтобы восстановить исходный текст романа, нам нужно прочитать и расположить в правильном порядке все кусочки романа. Получается, что мы читаем книгу несколько раз по крошечным фрагментам. То же с ДНК: каждый участок последовательности секвенатор прочитывает с многократным перекрытием – ведь мы анализируем не одну, а множество молекул ДНК.
Полученные фрагменты выравнивают – «прикладывают» каждый из них к эталонному геному и пытаются понять, какому участку эталона соответствует прочитанный фрагмент. Затем в выравненных фрагментах находят вариации – значащие отличия прочтений от эталонного генома (опечатки в книге по сравнению с эталонной рукописью). Этим занимаются программы – вариант-коллеры (от англ. variant caller – выявитель мутаций). Это самая сложная часть анализа, поэтому различных программ – вариант-коллеров много и их постоянно совершенствуют и разрабатывают новые.
Подавляющее большинство найденных мутаций нейтральны и ни на что не влияют. Но есть и такие, в которых зашифрованы предрасположенность к наследственным заболеваниям или способность откликаться на разные виды терапии».
Для анализа берут образец, в котором находится много клеток — а значит, и копий полного набора ДНК клетки. Каждый маленький фрагмент ДНК прочитывают несколько раз, чтобы минимизировать вероятность ошибки. Если пропустить хотя бы одну значащую мутацию, можно поставить пациенту неверный диагноз или назначить неподходящее лечение. Прочитать каждый фрагмент ДНК по одному разу слишком мало: единственное прочтение может быть неправильным, и мы об этом не узнаем. Если мы прочитаем тот же фрагмент дважды и получим один верный и один неверный результат, нам будет сложно понять, какое из прочтений правдивое. А если у нас сто прочтений и в 95 из них мы видим один и тот же результат, мы понимаем, что он и есть верный.
«Для анализа раковых заболеваний секвенировать нужно и здоровую, и больную клетку. Рак появляется в результате мутаций, которые клетка накапливает в течение своей жизни. Если в клетке испортились механизмы, отвечающие за ее рост и деление, то клетка начинает неограниченно делиться вне зависимости от потребностей организма, т. е. становится раковой опухолью. Чтобы понять, чем именно вызван рак, у пациента берут образец здоровой ткани и раковой опухоли. Оба образца секвенируют, сопоставляют результаты и находят, чем один отличается от другого: какой молекулярный механизм сломался в раковой клетке. Исходя из этого подбирают лекарство, которое эффективно против клеток с “поломкой”».
Биоинформатика: производство и опенсорс
У подразделения биоинформатики в ЕРАМ есть и производственные, и опенсорс-проекты. Причем часть производственного проекта может перерасти в опенсорс, а опенсорсный проект – стать частью производства (например, когда продукт ЕРАМ с открытым кодом нужно интегрировать в инфраструктуру клиента).
Проект №1: вариант-коллер
Для одного из клиентов – крупной фармацевтической компании – ЕРАМ модернизировал программу вариант-коллер. Ее особенность в том, что она способна находить мутации, недоступные другим аналогичным программам. Изначально программа была написана на языке Perl и обладала сложной логикой. В ЕРАМ программу переписали на Java и оптимизировали – теперь она работает в 20, если не в 30 раз быстрее.
Исходный код программы доступен на GitHub.
Проект №2: 3D-просмотрщик молекул
Для визуализации структуры молекул в 3D есть много десктоп- и веб-приложений. Представлять, как молекула выглядит в пространстве, крайне важно, например, для разработки лекарств. Предположим, нам нужно синтезировать лекарство, обладающее направленным действием. Сначала нам потребуется спроектировать молекулу этого лекарства и убедиться, что она будет взаимодействовать с нужными белками именно так, как нужно. В жизни молекулы трехмерные, поэтому анализируют их тоже в виде трехмерных структур.
Для 3D-просмотра молекул ЕРАМ сделал онлайн-инструмент, который изначально работал только в окне браузера. Потом на основании этого инструмента разработали версию, которая позволяет визуализировать молекулы в очках виртуальной реальности HTC Vive. К очкам прилагаются контроллеры, которыми молекулу можно поворачивать, перемещать, подставлять к другой молекуле, поворачивать отдельные части молекулы. Делать всё это в 3D куда удобнее, чем на плоском мониторе. Эту часть проекта биоинформатики ЕРАМ делали совместно с подразделением Virtual Reality, Augmented Reality and Game Experience Delivery.
Программа только готовится к публикации на GitHub, зато пока есть ссылка, по которой можно посмотреть ее демо-версию.
Как выглядит работа с приложением, можно узнать из видео.
Проект №3: геномный браузер NGB
Геномный браузер визуализирует отдельные прочтения ДНК, вариации и другую информацию, сгенерированную утилитами для анализа генома. Когда прочтения сопоставлены с эталонным геномом и мутации найдены, ученому остается проконтролировать, правильно ли сработали машины и алгоритмы. От того, насколько точно выявлены мутации в геноме, зависит, какой диагноз поставят пациенту или какое лечение ему назначат. Поэтому в клинической диагностике контролировать работу машин должен ученый, а помогает ему в этом геномный браузер.
Биоинформатикам-разработчикам геномный браузер помогает анализировать сложные случаи, чтобы найти ошибки в работе алгоритмов и понять, как их можно улучшить.
Новый геномный браузер NGB (New Genome Browser) от ЕРАМ работает в вебе, но по скорости и функционалу не уступает десктопным аналогам. Это продукт, которого не хватало на рынке: предыдущие онлайновые инструменты работали медленнее и умели делать меньше, чем десктопные. Сейчас многие клиенты выбирают веб-приложения из соображений безопасности. Онлайн-инструмент позволяет ничего не устанавливать на рабочий компьютер ученого. С ним можно работать из любой точки мира, зайдя на корпоративный портал. Ученому не обязательно всюду возить за собой рабочий компьютер и скачивать на него все необходимые данные, которых может быть очень много.
Геннадий Захаров, бизнес-аналитик:
«Над опенсорсными утилитами я работал частично как заказчик: ставил задачу. Я изучал лучшие решения на рынке, анализировал их преимущества и недостатки, искал, как можно их усовершенствовать. Нам нужно было сделать веб-решения не хуже десктопных аналогов и при этом добавить в них что-то уникальное.
В 3D-просмотрщике молекул это была работа с виртуальной реальностью, а в геномном браузере – улучшенная работа с вариациями. Мутации бывают сложными. Перестройки в раковых клетках иногда затрагивают огромные области. В них появляются лишние хромосомы, куски хромосом и целые хромосомы исчезают или объединяются в случайном порядке. Отдельные куски генома могут копироваться по 10–20 раз. Такие данные, во-первых, сложнее получить из прочтений, а во-вторых, сложнее визуализировать.
Мы разработали визуализатор, который правильно читает информацию о таких протяженных структурных перестройках. Еще мы сделали набор визуализаций, который при контакте хромосом показывает, образовались ли из-за этого контакта гибридные белки. Если протяженная вариация затрагивает несколько белков, мы по клику можем рассчитать и показать, что происходит в результате такой вариации, какие гибридные белки получаются. В других визуализаторах ученым приходилось отслеживать эту информацию вручную, а в NGB – в один клик».
Как изучать биоинформатику
Мы уже говорили, что биоинформатики – гибридные специалисты, которые должны знать и биологию, и информатику. Самообразование играет в этом не последнюю роль. Конечно, в ЕРАМ есть вводный курс в биоинформатику, но рассчитан он на сотрудников, которым эти знания пригодятся на проекте. Занятия проводятся только в Санкт-Петербурге. И всё же, если биоинформатика вам интересна, возможность учиться есть:
1) Вводный курс в генетическую диагностику от компании 23andme. 2) Несколько курсов на Coursera (в том числе пара курсов на русском: введение в биоинформатику и в метагеномику). 3) Курсы на Stepik от института биоинформатики: молекулярная биология и генетика, молекулярная филогенетика, генная инженерия и введение в технологии высокоэффективного секвенирования. Полный список курсов от института можно посмотреть на его официальном сайте. 4) Лекции Павла Певзнера – профессора Калифорнийского университета в Сан-Диего, специалиста в области биоинформатики. 5) Если вы живете в Санкт-Петербурге, можно прийти на гостевые лекции в институт биоинформатики – это бесплатно.
