Борьба с раком, поиск черной материи и квантовые вычисления. Как физики и биологи делают мир лучше
«Русские норм!» представляют заключительную серию спецпроекта про ученых, который мы сделали вместе с ребятами из «Яндекса». Наши сегодняшние герои — ученые в области естественных наук.
Герои четвертой серии:
Директор по данным и моделированию в стартапе РАСТ Pharma Андрей Чурсов. Разрабатывает алгоритмы для анализа больших объемов данных, связанных, например, с генетическими мутациями.
Руководитель лаборатории методов анализа больших данных НИУ ВШЭ Андрей Устюжанин. Изучает методы машинного обучения, которые применяются для решения сложных задач из физики и астрофизики.
Научный сотрудник Физико-технологического института РАН в Москве Алексей Мельников. Занимается квантовыми вычислениями.
Научный сотрудник лаборатории геномики адаптивного иммунитета ИБХ РАН Софья Касацкая. Изучает иммунную систему человека и Т-клетки.
Замдекана факультета биоинженерии и биоинформатики МГУ Артур Залевский. Исследует структуры биологических молекул.
Что вас ждет в выпуске:
Артур Залевский
«Главная проблема, которую решает любой ученый, - это любопытство. Но любопытство на хлеб не намажешь. Поэтому очень часто, особенно в грантовых заявках, мы обязаны писать про пользу народному хозяйству. У нас есть несколько основных тем. Во-первых, изучение вируса иммунодефицита человека, ВИЧ. Мои коллеги с моей небольшой помощью пытаются сделать совершенно новый класс лекарств, который должен бороться с вирусом и мешать ему встраиваться в наш геном, то есть предотвращать эффективное заражение. Что у нас еще есть? Сейчас мы сотрудничаем с одним стартапом, где пытаемся разработать новые препараты, которые должны бороться с депрессией, тревожностью. Делаем новые молекулы, которые гипотетически будут обладать гораздо меньшими побочными эффектами, будут максимально биосовместимы».
Андрей Чурсов
«Компания, в которой я работаю в данный момент, создает персонализированную противораковую терапию. Мы берем образец опухоли у раковых больных, выделяем генетические мутации, которые характеризуют именно эту опухоль. Дальше строим различные предсказательные модели о том, каким образом нам сделать противораковую терапию, которая будет работать для этого конкретного пациента, которая будет эффективна для этой конкретной опухоли. Если потом эту терапию ввести какому-то другому человеку, она просто будет как минимум неэффективна».
Софья Касацкая
«Мне кажется, одна из самых классных историй в биологии на рубеже XX-XXI веков — это иммунотерапия рака. Когда я училась на кафедре иммунологии в МГУ, нас учили тому, что это молодая область, и врачам ее довольно сложно объяснять. А потом случился 2015 год, и FDA в США лицензировали и разрешили использовать сразу несколько совершенно новых подходов к иммунотерапии рака. Появились инженерные Т-клетки, которыми лечат пациента, его же собственными генетически модифицированными Т-клетками. Это был огромный прорыв».
Андрей Устюжанин
«У нас лаборатория сотрудничает с разными лабораториями по всему миру. На основании обсуждений мы формулируем то, к чему конкретный алгоритм машинного обучения может быть применен. Например, в случае с экспериментом LSCB актуальной задачей является быстрая симуляция физических процессов, происходящих внутри детектора. Если делать это классическим методом, тратится огромное количество вычислительных ресурсов на моделирование пролета частиц через определенные материальные структуры — чувствительные кристаллы, электромагнитные или материальные среды. Для того, чтобы ускорить эти вычисления, мы можем обучить нейросеть выдавать правдоподобные результаты взаимодействия частиц с детектором. В результате мы можем увеличить скорость расчетов на несколько порядков. На 2-3 порядка. То есть это задача, которая позволит сократить во много-много-много раз время получения физических результатов».
Алексей Мельников
«Я придумал обучить компьютерный алгоритм физике. Таким образом, машинный интеллект, ничего не зная, по чуть-чуть учился конструировать эксперименты. Через несколько месяцев он показывает несколько экспериментов, которые нас просто поразили. Во-первых, они решают нашу задачу. Во-вторых, выглядят очень странно. Но если их проанализировать, они имеют очень глубокий смысл. Такое было впервые. Физическое сообщество очень впечатлилось, потому что это был один из первых примеров, когда искусственный интеллект, по сути, обогнал нас в задачах создания экспериментов в квантовой физике».
Артур Залевский
«Моя глобальная мечта — сделать что-то, что поможет человечеству выйти в космос. Условно, если на корабле Илона Маска, который полетит на Марс, будет какая-то молекула, придуманная в моей лаборатории или хотя бы сделанная на основе идей, которые когда-то мы в своей лаборатории придумали, я буду дико доволен. Я буду считать, что моя жизнь удалась. Потому что мне кажется, что именно космос и распространение человечества в космос — самое удивительное, что мы можем сделать сейчас и сегодня. Поэтому лично мне хочется сделать что-то, что помогло бы человечеству успешно в космосе распространиться».
Андрей Чурсов
«Я занимаюсь тем, чем я занимаюсь, по двум причинам. Первая — более социальная. Вторая — более индивидуальная. Социальная — это то, что практически каждый человек в своей жизни каким-то образом взаимодействует с раком. У кого-то от рака умерли близкие родственники, у кого-то болеют друзья. Кажется, что если мы сможем решить эту проблему, это сделает мир чуточку лучше. А второе — мне нравится работать над challenging problems, над проблемами, которые еще пока не решены. Получается синергетический эффект. Я удовлетворяю собственные личные потребности, интересы и при этом надеюсь, что мы сделаем мир чуточку лучше».
Предыдущие серии спецпроекта «Русских норм!» и «Яндекса»
Нейросети, стихи и операции на мозге. Зачем нужна лингвистика
Роботы, аватары и рок-н-ролл. Как работают ученые в сфере компьютерных наук
Куда ехать, зачем жениться и как меняется поведение в группе. Какие проблемы решает математика