Bioinformática Andrey Afanasyev es uno de los fundadores de la startup de biotecnología yRisk. En una entrevista, Andrei dijo qué tecnologías usan para determinar si una persona tiene predisposición a las formas hereditarias de cáncer, cómo están las cosas con las biotecnologías en Rusia y si hay trabajo para programadores en biotecnología.
Sobre yRisk
Andrey, eres el fundador del laboratorio genético yRisk, estás buscando mutaciones en los genes y una predisposición a la oncología. Dime, por favor, ¿cómo sucede esto en la práctica?
Hacemos una prueba para detectar la presencia de los llamados síndromes de tumores hereditarios, esto se traduce en un alto riesgo de desarrollar cáncer durante la vida a una edad relativamente joven, incluso hasta los 50 años.
¿Cómo hacemos esta prueba? Recolectamos sangre de una persona de una vena, como en un análisis de sangre normal, extraemos ADN de esta sangre y analizamos el ADN en un dispositivo especial llamado secuenciador. Se obtienen muchos datos del secuenciador, gigabytes e incluso decenas de gigabytes por muestra. Luego, los analizamos utilizando algoritmos especiales, bases de datos, recomendaciones para analizar estos datos y generamos un informe de varias páginas en el que decimos si hay mayores riesgos en relación con el promedio y qué hacer con ellos si hay algún riesgo.
En esta entrevista, Andrey habla en detalle sobre los síndromes tumorales hereditarios.
¿Cómo se arregla todo esto en términos de tecnología? ¿Cómo procesas estos datos? ¿Tienes algún software propio?Teníamos experiencia escribiendo este software en mi última compañía, en el inicio de iBinom. Hicimos un servicio en la nube para el procesamiento bioinformático de datos del secuenciador, y aprovechamos nuestra experiencia para implementar este procesamiento por nosotros mismos.
En iBinom, procesamos en la nube, utilizamos Amazon S3 como almacenamiento, Amazon Elastic Computing Cloud como nodos informáticos. Ahora todo funciona en un servidor local, donde implementamos un conjunto de programas de bioinformática.
Primero, se analiza la calidad de los datos de entrada que provienen del secuenciador. Existe un programa especial para analizar la calidad de los datos de FastQC: con su ayuda, se crean diversas estadísticas, distribuciones, etc.
Si la calidad es buena en esta etapa, se realizan las llamadas alineaciones de datos: alineación, mapeo o mapeo. No hay una palabra rusa establecida. La alineación es una tarea difícil desde el punto de vista de los cálculos, ya que lleva bastante tiempo para cada muestra.
Después de que se mapean los datos, la llamada llamada variante se realiza usando varios algoritmos estadísticos. Después de eso, las opciones encontradas se anotan para todas las bases de datos disponibles.
Después de la anotación, se obtiene una gran placa de Excel con opciones y funciones. Y en esta gran placa de Excel, ya estamos eligiendo las opciones con nuestros ojos, analizándolas de acuerdo con los criterios ACMG (criterios del American College of Medical Genetics).
Este análisis ya no puede automatizarse, debe ir directamente a las publicaciones y leerlas. Si uno está escrito allí, entonces se pone un tic, si otro, entonces, por ejemplo, no se pone un tic. Y esto se hace para cada muestra, varios cientos de registros deben verse manualmente.
Y aquí, el aprendizaje automático no ayuda, ¿solo el trabajo manual?
Sí, el aprendizaje automático no funciona aquí, porque los artículos escritos por personas están escritos en forma legible para humanos y no en máquina. Intentamos reproducir la extracción de datos utilizando redes neuronales, utilizando diferentes enfoques para obtener significados del texto. Lo hicimos en el marco del laboratorio para el análisis funcional del genoma hace 3 años, pero vimos que aquí no se hicieron progresos significativos.
En biología, esta es generalmente una historia bastante importante: los datos no son legibles por máquina, y el marcado de los datos en sí es muy complejo. No puedes simplemente contratar a un grupo de personas que dicen que aquí hay un gato, y aquí hay un perro, aquí hay un semáforo y aquí hay una transición. Esto debería ser leído por personas que tengan una buena educación biológica.
Hay intentos de recopilar bases de datos automatizadas allí, pero como persona que usa algunas de estas bases, puedo decir que la calidad allí es terrible. Muy a menudo, las personas, relativamente hablando, leen algo en la anotación, de alguna manera lo entienden y escriben, por ejemplo, que la opción es patógena, aunque vaya al texto del artículo y dice en texto simple que no es patógeno. Eso es exactamente lo contrario. Por lo tanto, las posibilidades de algún tipo de procesamiento informático terminan aquí, y toda la información relevante debe ser vista con ojos.
Su sitio web dice que la prueba es 99.99% precisa, y eso suena realmente genial. Si este texto es tan efectivo, ¿por qué no se puede hacer en un hospital normal?Esta prueba requiere equipo: los secuenciadores, los secuenciadores siguen siendo instrumentos de investigación, y la prueba que estamos haciendo es la investigación.
Los laboratorios médicos no quieren meterse con dispositivos de investigación. Hay muchas razones para esto: comenzando por el hecho de que no pueden recibir un reembolso del IVA, terminando por el hecho de que corren el riesgo de que Roszdravnadzor inspeccione cualquier reactivo o dispositivo que no esté registrado como médico.
Aquí la historia es muy simple. Esas pruebas que son médicas por ley se realizan en equipos viejos y reactivos viejos. Las pruebas que no son médicas no pueden comercializarse ni comercializarse de manera específica. Por ejemplo, una prueba no médica no se puede comprar con dinero del gobierno asignado para medicamentos, o VHI no se puede cubrir.
Por lo tanto, estamos aquí a la vanguardia. Hablemos de que las pruebas como la nuestra, basadas en la secuenciación de una nueva generación, deben hacerse médicas durante bastante tiempo, al menos cuatro años. Pero las cosas siguen ahí.
¿Hay algún pronóstico sobre cuándo estará disponible públicamente?No creo que en Rusia algún día esté disponible públicamente. En algún momento, probablemente, lo hará, pero no en el futuro seguro. Nuestro Ministro de Salud dice que tenemos un sistema de salud de referencia. Tenemos un montón de problemas más apremiantes, por ejemplo, acceso básico a muchos medicamentos. Si lees lo que la gente escribe de los fondos, puedes ver que todo es terrible en el campo de la provisión de drogas.
Esta prueba es un problema para los blancos. Cuando una persona está bien, tiene dinero, y puede ir y volver a hacerlo.
¿Tienes planes para desarrollar algo más?Tenemos planes relacionados con diferentes productos para planificación familiar, manejo del embarazo. Aquí queremos trabajar en colaboración con otras clínicas.
Fabricamos el producto inicial relacionado con la oncología con la esperanza de que tenga demanda en Rusia, pero en dos años nos dimos cuenta de que nuestra demanda estaba sobrevalorada, y ahora queremos cambiarnos a otros productos.
Conferencia de Andrey sobre teorías existentes sobre envejecimiento, animales extravagantes y productos farmacéuticos de larga vida que pueden ayudar a la humanidad a hacer frente al envejecimientoSobre bioinformática
¿Qué están haciendo la bioinformática en todo el mundo hoy? ¿Cuáles son las tareas más aplicadas que enfrentan?La bioinformática generalmente se llama gente que resuelve algunos problemas computacionales aplicados para la biología. Es decir, las tareas que enfrenta la bioinformática son las tareas de los biólogos.
Las tareas científicas más bellas son el progreso en la comprensión de la evolución y en el desarrollo de la teoría de la evolución. Debido a estas comparaciones de secuencias genómicas, puede obtener muchas cosas interesantes sobre cómo fue la evolución de las especies, sobre la determinación de la relación de algunas especies y otras, sobre diferentes preguntas sobre la acumulación de mutaciones, sobre mutaciones ligeramente dañinas, etc. Este es probablemente el más interesante desde el punto de vista de la ciencia.
Desde el punto de vista de las cosas aplicadas, para lo que se usa ahora la bioinformática, es para el análisis de secuencias genómicas. El análisis de secuencias genómicas es tarea de enfermedades hereditarias o cáncer. Los datos de los genomas de las personas que padecen enfermedades hereditarias se analizan para establecer un diagnóstico, para desarrollar un tratamiento, para comprender con qué frecuencia ocurre esto. Esta es una tarea.
La segunda tarea es oncológica. Los datos de los genomas tumorales se analizan en un intento de comprender qué mutaciones conductoras existen, qué mutaciones pasajeras, qué mutaciones se pueden usar para desarrollar una nueva terapia, cómo evoluciona el tumor y qué variedad de tumores ocurre.
La tercera cosa es la genómica de la población. Este es un intento de comprender cuán genéticamente somos diferentes, cuáles son las características de las diferentes poblaciones y qué hacer con todo esto.
¿Qué descubrimiento reciente en bioinformática te impresionó particularmente?
Es difícil hablar sobre el descubrimiento en bioinformática, porque con frecuencia es un trabajo al alcance de la mano. Diré algo más cercano a la realidad, porque es poco probable que las cosas científicas sean muy interesantes.
Snyder realizó un interesante trabajo sobre el análisis bioinformático del microbioma de su cuerpo durante un año. Casi todos los días, midió cómo estaba cambiando su microbioma y publicó datos sobre esta dispersión. Cambió durante todo el año con bastante fuerza.
Desde entonces, se pueden esperar datos de microbiomas de población. Es muy interesante cómo los diferentes microbiomas difieren para diferentes personas durante el año, pero entre sí, dependiendo de su lugar de residencia, estilo de vida y similares.
¿Cómo se están desarrollando las biotecnologías en Rusia?
Sobre esto solo puedo hablar bien o de cualquier manera :) En un sentido amplio, algo está sucediendo en Rusia. Desde el punto de vista médico, por supuesto, también sucede algo, pero es incomparablemente más pequeño y más lento que lo que está sucediendo en los Estados Unidos. Por qué Seamos honestos, porque la medicina rusa es pequeña y atrasada.
Prácticamente no tenemos desarrollo de nuestras propias medicinas. Lo máximo que hacemos es genéricos y biosimilares. Casi todas las drogas originales del desarrollo ruso son fuflomicina, que no tienen evidencia confirmada normal de efectividad. Por supuesto, todo es bastante triste aquí.
Nosotros, como mercado médico aislado, somos muy pequeños, no tenemos ningún motivo especial aquí. Sin embargo, tenemos varias empresas interesantes en el cruce de TI y biotecnología. ¿Por qué están ahí? Porque tenemos muchos buenos especialistas en TI, y los especialistas en TI se esfuerzan por la biotecnología. Y cuando entienden que el próximo lugar para los dentistas por alguna razón no despega en Rusia o el próximo registro médico electrónico, a veces obtienen mejores ideas.
Realmente me gusta la UNIM. Hicieron una cosa bastante simple: digitalizaron la histología. Todos los diagnósticos de cáncer se confirman mediante examen histológico. El examen histológico es cuando se toman células, se tiñen de una manera especial y se examinan con un microscopio. La UNIM digitalizó estas imágenes microscópicas en alta resolución, con zoom y con almacenamiento en la nube.
Y ahora la sección histológica no se mira a través de un microscopio, sino en una pantalla de computadora, y no un médico, sino tres. Y no solo un médico que recibió un certificado médico, sino que también recibió capacitación interna en la UNIM y aprobó exámenes, independientemente del estado. Todo esto aumenta drásticamente la precisión del diagnóstico.
Esto no es algo muy difícil desde el punto de vista de la tecnología, pero los beneficios son poderosos y geniales. Aunque almacenar imágenes grandes también es bastante difícil, aquí no hay maravillas para el aprendizaje automático.
¿Puedes dar otros ejemplos de proyectos biotecnológicos rusos que te gusten?Me gusta lo que hacen los muchachos de Atlas. Hacen pruebas genéticas. Su idea inicial es crear una clínica privada en la que las decisiones también se basen en datos de pruebas genéticas. Inicialmente, se les ocurrió la tecnología incorrecta para las pruebas genéticas, tomaron las pruebas de microchips: a partir de estos datos, se puede obtener poca información médica.
Recientemente anunciaron que fabricaron el producto Genoma completo, querida, pero se puede obtener más información médicamente relevante de este producto. Me gusta cómo hacen el servicio al cliente, las cosas visuales. Hermoso, sólido, genial.
Como regla general, los productos digitales en medicina en Rusia son algo no tecnológico, banal, simple. Stanislav Sazhin tiene una buena red social para médicos. Es una historia clara, porque las compañías farmacéuticas no pueden anunciar medicamentos recetados así en Internet, y solo pueden anunciar a los médicos. Y aquí está creando una red social en la que solo un médico puede registrarse, adjuntando una copia de su diploma. Y allí puedes torcer el anuncio de las compañías farmacéuticas. Y lo está haciendo bien. Comercialmente, esta es probablemente una de las compañías más exitosas en medicina digital. Pero no es impresionante cuando hablamos de eso.
O el servicio Zoon, un mercado de servicios médicos. Historia digital normal: laboratorios y clínicas publican sus descripciones, etc. Esto ayuda a generar clientes potenciales, pero de nuevo, no es impresionante.
Una conferencia detallada sobre qué compañías de bioinformática existen ahora en Rusia y el mundoHablemos de la segunda parte de la palabra "bioinformática". ¿Qué trabajo para los programadores es en biotecnología? ¿Y hay alguno?Por supuesto Después de todo, alguien necesita construir la infraestructura para ejecutar todo nuestro software de bioinformática. Alguien necesita escribir un nuevo software de bioinformática.
Hay varios enfoques. El primero: tomar un biólogo y enseñarle a programar, el segundo: tomar ciencias de la computación y enseñarle biología. Bueno y el tercero: tomar a la persona y estudiarla, biología y programación. Aquí la historia es tal que si tomas a un biólogo y le enseñas a programar, entonces no siempre se obtiene un resultado normal. Si tomas un programador y aprendes biología, entonces realmente le enseñas análisis de datos, y él rápidamente va a la ciencia de datos en un lugar bien pagado.
Debo decir honestamente que no existe tal nivel de salarios como en TI. En todas partes habrá salarios más bajos. Y también en bioinformática, los salarios son más bajos que solo en el análisis de datos para uno digital. Y esto, por supuesto, es un problema, porque mucha gente, muchos de mis amigos de bioinformática han trabajado, se han asegurado de obtener algunos centavos y volvieron a TI. Aquí la competencia no se mantiene. La gente suele ir por algunas razones ideológicas, pero durante mucho tiempo no eclosionan en estas consideraciones ideológicas.
Si algún desarrollador decidió que él también quiere ayudar en la lucha contra el cáncer, ¿qué debe hacer, a dónde ir? O ir a ninguna parte?Bueno, puede trabajar en el reconocimiento de imágenes, trabajar en el análisis de datos, adquirir habilidades y experiencia interesantes. No hay grandes empresas aquí, por lo que seguirá siendo una especie de startup. Si te cansas o el salario parece pequeño, siempre puedes volver.
Sobre la popularización de la ciencia.
Eres uno de los divulgadores de la bioinformática. ¿Cómo y por qué empezaste a hacer esto?
Empecé a hacer esto porque me gusta. Me gusta hablar, me gusta hablar, hablar con el público, transmitir algunas de mis ideas. Estoy contento, así que lo hago.
Comencé con Science Slam en 2014, los muchachos me invitaron a hablar y dijeron que después de esto su vida cambiará y no será la misma que antes. No te dejes engañar :)
Son geniales, ya que dan a los oradores novatos estar inmediatamente en el aula más amigable y cálida. Toca, y después de eso quiero seguir hablando.
La misma actuación en Science Slam, que comenzó el amor por popularizar la ciencia.¿Sientes que el interés en este tema está creciendo?Yo creo que si. Las cosas relacionadas con la capacitación y el entretenimiento, por supuesto, están en aumento. Esto se nota tanto en la cantidad de cursos que mis amigos y yo tomamos, como en la cantidad de conferencias que existen y en la cantidad de personas que me llaman para hablar.
Cuando comenzó, me pareció que era una especie de tema nerd, y ahora veo que esta es la corriente principal más completa. A la gente le gusta andar y hacer preguntas. A mí mismo me encanta aprender a través de la comunicación con las personas, también me gusta leer libros, pero es mejor ingresar rápidamente un tema en algún tipo de contacto humano. Y estoy muy contento de que todo esto se esté desarrollando.
Poco a poco, incluso se puede decir el mercado científico. Esto deja de ser una actividad para estudiantes graduados en su tiempo libre.
¿A menudo no actúas en Moscú?Por supuesto! Constantemente y con mucho gusto hablo en diferentes ciudades. Solo este año actué en Nizhny Novgorod, Tver, Ekaterimburgo, Krasnoyarsk, San Petersburgo, Novosibirsk, en la ciudad de Plyos. En los últimos años, también es Murmansk, Chelyabinsk, Tyumen, Bratsk, Sayanogorsk, Vladivostok.
¿Cómo van las cosas con la popularización en las regiones?En las regiones, todo está bien. Tengo una amiga, Misha Kaptyug, está haciendo el proyecto "Smart Cities", ahora tiene cobertura, aproximadamente la mitad de todas las regiones. Este es un espectáculo de ciencias para niños, pero de hecho para toda la familia. Y todo va bien con ellos.
Es decir, este tema está lejos de ser solo Moscú, este tema se mueve en las regiones y se mueve desde lados completamente diferentes. A menudo colaboro con mis centros de información de energía atómica favoritos: ICAE, este es un proyecto de Rosatom sobre la popularización de la ciencia. Es decir, no se trata de popularizar el átomo y los logros de los científicos atómicos, llaman a todos, organizan festivales de ciencia y, por cierto, demuestran que la Corporación Rosatom es para el bien. Este, en mi opinión, es uno de los buenos ejemplos de un proyecto corporativo.
Bueno, en muchas ciudades hay personas locales que organizan y promueven todo. Por ejemplo, una comunidad muy buena en Tver, incluso comenzaron a publicar una revista. En Ekaterimburgo hay un maravilloso Centro Yeltsin, en el que se llevan a cabo muchos eventos, y toda la reunión científica también va allí.
En general, hay una solicitud, hay una demanda para mí como profesor, y estoy muy contento de que haya algún movimiento en todas las regiones.
24 de enero, Andrei hablará en una conferencia sobre la relación de TI y ciencia Mieloconf . Andrei le dirá qué puede aprender realmente de una prueba genética y cómo se ve el trabajo con datos en genética.
Ven a conocer!