कैसे रूसी बायोटेक स्टार्ट-अप कैंसर से लड़ने में मदद करता है

बायोइनफॉरमैटिक्स एंड्री अफानासयेव, वाईरिस्क बायोटेक स्टार्टअप के संस्थापकों में से एक है। एक साक्षात्कार में, आंद्रेई ने बताया कि वे यह निर्धारित करने के लिए कि कौन सी प्रौद्योगिकियां उपयोग करती हैं कि क्या किसी व्यक्ति के पास कैंसर के वंशानुगत रूपों का पूर्वाभास है, कैसे रूस में जैव प्रौद्योगिकी के साथ चीजें हैं और क्या जैव प्रौद्योगिकी में प्रोग्रामर के लिए काम है।

YRisk के बारे में

एंड्री, आप yRisk जेनेटिक प्रयोगशाला के संस्थापक हैं, आप जीन में उत्परिवर्तन और ऑन्कोलॉजी के लिए एक पूर्वसर्ग की तलाश कर रहे हैं। मुझे बताओ, कृपया, यह व्यवहार में कैसे होता है?

हम तथाकथित वंशानुगत ट्यूमर सिंड्रोम की उपस्थिति के लिए एक परीक्षण करते हैं, यह अपेक्षाकृत कम उम्र में जीवन के दौरान कैंसर के विकास के एक उच्च जोखिम में बदल जाता है, यहां तक ​​कि 50 साल तक।

हम यह परीक्षण कैसे करते हैं? हम एक नस से एक व्यक्ति से रक्त एकत्र करते हैं, जैसे कि एक सामान्य रक्त परीक्षण में, हम इस रक्त से डीएनए निकालते हैं, और हम एक विशेष उपकरण पर डीएनए का विश्लेषण करते हैं जिसे सीक्वेंसर कहा जाता है। बहुत से डेटा प्रति नमूने के सीक्वेंसर, गीगाबाइट और यहां तक ​​कि दस गीगाबाइट से प्राप्त किए जाते हैं। फिर हम इन आंकड़ों का विश्लेषण करने के लिए विशेष एल्गोरिदम, डेटाबेस, सिफारिशों का उपयोग करके उनका विश्लेषण करते हैं और एक बहु-पृष्ठ रिपोर्ट तैयार करते हैं, जिसमें हम बताते हैं कि क्या औसत के सापेक्ष बढ़े हुए जोखिम हैं, और यदि कोई जोखिम है, तो उनके साथ क्या करना है।

इस साक्षात्कार में, एंड्री वंशानुगत ट्यूमर सिंड्रोम के बारे में विस्तार से बात करता है।

यह सब प्रौद्योगिकी के संदर्भ में कैसे व्यवस्थित है? आप इस डेटा को कैसे संसाधित करते हैं? क्या आपके पास अपना कोई सॉफ्टवेयर है?

IBinom स्टार्टअप पर हमें अपनी पिछली कंपनी में ऐसे सॉफ्टवेयर लिखने का अनुभव था। हमने सीक्वेंसर डेटा की जैव सूचना विज्ञान प्रसंस्करण के लिए एक क्लाउड सेवा बनाई, और हमने इस अनुभव को अपने लिए लागू करने के लिए अपने अनुभव का लाभ उठाया।

IBinom में, हमने क्लाउड प्रोसेसिंग किया, स्टोरेज के रूप में Amazon S3 का उपयोग किया, कंप्यूटिंग कंप्यूटिंग के रूप में Amazon Elastic Computing Cloud का उपयोग किया। अब यह सब एक स्थानीय सर्वर पर काम करता है, जहां हम जैव सूचना विज्ञान कार्यक्रमों का एक सेट तैनात करते हैं।

सबसे पहले, सीक्वेंसर से आने वाले इनपुट डेटा की गुणवत्ता का विश्लेषण किया जाता है। फास्टक्यूसी डेटा की गुणवत्ता का विश्लेषण करने के लिए एक विशेष कार्यक्रम है: इसकी मदद से, विभिन्न आंकड़े, वितरण, और इसी तरह का निर्माण किया जाता है।

यदि इस स्तर पर गुणवत्ता अच्छी है, तो तथाकथित डेटा संरेखण किया जाता है - संरेखण, या मानचित्रण, या मानचित्रण। कोई स्थापित रूसी शब्द नहीं है। गणना के दृष्टिकोण से संरेखण एक कठिन कार्य है, प्रत्येक नमूने के लिए काफी समय लगता है।

डेटा मैप किए जाने के बाद, तथाकथित वैरिएंट कॉलिंग को विभिन्न सांख्यिकीय एल्गोरिदम का उपयोग करके किया जाता है। उसके बाद, उपलब्ध विकल्पों को सभी उपलब्ध डेटाबेस के लिए एनोटेट किया जाता है।

एनोटेशन के बाद, विकल्पों और कार्यों के साथ एक बड़ी एक्सेल प्लेट प्राप्त की जाती है। और इस बड़ी एक्सेल प्लेट में, हम पहले से ही अपनी आंखों के साथ विकल्पों को चुन रहे हैं, उनका विश्लेषण एसीएमजी मापदंड (अमेरिकन कॉलेज ऑफ मेडिकल जेनेटिक्स के मापदंड) के अनुसार कर रहे हैं।

यह विश्लेषण अब स्वचालित नहीं हो सकता है, आपको सीधे प्रकाशनों में जाने की जरूरत है, उनके माध्यम से पढ़ें। यदि कोई वहां लिखा गया है, तो एक टिक लगाया जाता है, यदि दूसरा, तो, उदाहरण के लिए, एक टिक नहीं लगाया जाता है। और यह प्रत्येक नमूने के लिए किया जाता है, कई सौ रिकॉर्ड मैन्युअल रूप से देखे जाने चाहिए।

और यहां, मशीन सीखने में मदद नहीं करता है, केवल मैनुअल काम करता है?

हां, मशीन लर्निंग यहां काम नहीं करता है, क्योंकि लोगों द्वारा लिखे गए लेख मानव-पठनीय रूप में लिखे गए हैं, और मशीन-पठनीय नहीं हैं। हमने पाठ से अर्थ प्राप्त करने के लिए विभिन्न तरीकों का उपयोग करते हुए, तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके डेटा निष्कर्षण को खेलने की कोशिश की। हमने 3 साल पहले जीनोम के कार्यात्मक विश्लेषण के लिए प्रयोगशाला के ढांचे में ऐसा किया था, लेकिन हमने देखा कि यहां कोई महत्वपूर्ण प्रगति नहीं हुई थी।

जीव विज्ञान में, यह आम तौर पर एक महत्वपूर्ण कहानी है: डेटा मशीन-पठनीय नहीं है, और डेटा का मार्कअप बहुत जटिल है। आप केवल उन लोगों का एक समूह नहीं रख सकते हैं जो कहते हैं कि यहाँ एक बिल्ली है, और यहाँ एक कुत्ता है, यहाँ एक ट्रैफ़िक लाइट है, और यहाँ एक संक्रमण है। यह उन लोगों द्वारा पढ़ा जाना चाहिए जिनके पास एक अच्छी जैविक शिक्षा है।

वहाँ स्वचालित डेटाबेस एकत्र करने का प्रयास किया जाता है, लेकिन एक व्यक्ति के रूप में जो इनमें से कुछ आधारों का उपयोग करता है, मैं कह सकता हूं कि वहां की गुणवत्ता भयानक है। अक्सर, लोग, अपेक्षाकृत बोलने वाले, एनोटेशन में कुछ पढ़ते हैं, किसी तरह इसे समझते हैं और लिखते हैं, उदाहरण के लिए, विकल्प रोगजनक है, हालांकि आप लेख के पाठ पर जाते हैं और यह सादे पाठ में कहते हैं कि यह रोगजनक नहीं है। वह बिलकुल विपरीत है। इसलिए, कुछ प्रकार के कंप्यूटर प्रसंस्करण की संभावनाएं यहां समाप्त होती हैं, और सभी प्रासंगिक जानकारी को आंखों से देखा जाना चाहिए।

आपकी वेबसाइट का कहना है कि परीक्षण 99.99% सटीक है, और यह वास्तव में अच्छा लगता है। यदि यह पाठ इतना प्रभावी है, तो इसे नियमित अस्पताल में क्यों नहीं किया जा सकता है?

इस परीक्षण के लिए उपकरणों की आवश्यकता होती है - सीक्वेंसर, सीक्वेंसर अभी भी अनुसंधान उपकरण हैं और हम जो परीक्षण कर रहे हैं वह शोध है।

चिकित्सा प्रयोगशालाएं अनुसंधान उपकरणों के साथ गड़बड़ नहीं करना चाहती हैं। इसके कई कारण हैं: इस तथ्य से शुरू कि वे वैट रिफंड प्राप्त नहीं कर सकते हैं, इस तथ्य के साथ समाप्त हो जाता है कि वे किसी भी अभिकर्मकों या उपकरणों के लिए रोसद्द्रवनादज़र द्वारा निरीक्षण के जोखिम में हैं जो चिकित्सा के रूप में पंजीकृत नहीं हैं।

यहाँ कहानी बहुत सरल है। वे परीक्षण जो कानून द्वारा चिकित्सा हैं, पुराने उपकरणों और पुराने अभिकर्मकों पर किए जाते हैं। मेडिकल नहीं होने वाले टेस्टों को एक विशिष्ट तरीके से विपणन या विपणन नहीं किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, एक गैर-चिकित्सा परीक्षण दवा के लिए आवंटित सरकारी धन से नहीं खरीदा जा सकता है, या VHI को कवर नहीं किया जा सकता है।

इसलिए, हम यहां सबसे आगे हैं। बात करें कि एक नई पीढ़ी की अनुक्रमण के आधार पर हमारे जैसे परीक्षणों को कम से कम चार वर्षों के लिए, कुछ समय के लिए चिकित्सा बनाया जाना चाहिए। लेकिन चीजें अभी भी हैं।

क्या कोई पूर्वानुमान है जब यह सार्वजनिक रूप से उपलब्ध हो जाएगा?

मुझे विश्वास नहीं है कि रूस में यह एक दिन सार्वजनिक रूप से उपलब्ध हो जाएगा। कुछ समय के लिए, शायद, यह निश्चित रूप से निकट भविष्य में नहीं होगा। हमारे स्वास्थ्य मंत्री कहते हैं कि हमारे पास एक संदर्भ स्वास्थ्य सेवा प्रणाली है। हमारे पास अधिक दबाने वाली समस्याओं का एक गुच्छा है, उदाहरण के लिए, कई दवाओं तक बुनियादी पहुंच। यदि आप पढ़ते हैं कि लोग फंड से क्या लिखते हैं, तो आप देख सकते हैं कि दवा प्रावधान के क्षेत्र में सब कुछ भयानक है।

यह परीक्षण गोरे लोगों के लिए एक समस्या है। जब कोई व्यक्ति अच्छा कर रहा है, तो उसके पास पैसा है, और वह फिर से जा सकता है।

क्या आपके पास कुछ और विकसित करने की योजना है?

हमारे पास परिवार नियोजन, गर्भावस्था प्रबंधन के लिए विभिन्न उत्पादों से संबंधित योजनाएं हैं। यहां हम अन्य क्लीनिकों के साथ साझेदारी में काम करना चाहते हैं।

हमने ऑन्कोलॉजी से संबंधित प्रारंभिक उत्पाद बनाया, इस उम्मीद में कि यह रूस में मांग में है, लेकिन दो वर्षों में हमने महसूस किया कि इसके लिए मांग अधिक थी, और अब हम थोड़ा अलग उत्पादों पर स्विच करना चाहते हैं।

उम्र बढ़ने के मौजूदा सिद्धांतों पर एंड्री का व्याख्यान, लंबे समय तक जीवित रहने वाले जानवरों और फार्मास्यूटिकल्स हैं जो मानवता को उम्र बढ़ने के साथ सामना करने में मदद कर सकते हैं

जैव सूचना विज्ञान के बारे में

आज दुनिया भर में जैव सूचना विज्ञान क्या कर रहे हैं? सबसे अधिक लागू होने वाले कार्य क्या हैं?

जैव सूचना विज्ञान को आमतौर पर ऐसे लोग कहा जाता है जो जीव विज्ञान के लिए कुछ अनुप्रयुक्त कम्प्यूटेशनल समस्याओं को हल करते हैं। अर्थात्, जैव सूचना विज्ञान का सामना करने वाले कार्य जीवविज्ञानियों के कार्य हैं।

विकास को समझने और विकास के सिद्धांत को विकसित करने में सबसे सुंदर वैज्ञानिक कार्य प्रगति पर हैं। क्योंकि जीनोमिक अनुक्रमों की इन तुलनाओं से किसी को बहुत सी दिलचस्प चीजें मिल सकती हैं कि प्रजातियों का विकास कैसे हुआ, कुछ प्रजातियों और अन्य लोगों के संबंधों को निर्धारित करने के बारे में, म्यूटेशनों के संचय के बारे में विभिन्न प्रश्नों के बारे में, थोड़ा हानिकारक म्यूटेशनों के बारे में, और इसी तरह। यह विज्ञान के दृष्टिकोण से संभवतः सबसे दिलचस्प है।

अनुप्रयुक्त चीजों के दृष्टिकोण से, अब जैव सूचना विज्ञान का उपयोग किस लिए किया जाता है, यह जीनोमिक अनुक्रमों के विश्लेषण के लिए है। जीनोमिक अनुक्रमों का विश्लेषण वंशानुगत बीमारियों या कैंसर का कार्य है। एक वंशानुगत बीमारियों से पीड़ित लोगों के जीनोम के डेटा का निदान निदान स्थापित करने के लिए किया जाता है, ताकि उपचार हो सके कि यह कितनी बार होता है। यह एक कार्य है।

दूसरा कार्य ऑन्कोलॉजिकल है। ट्यूमर जीनोम के डेटा का विश्लेषण यह समझने की कोशिश में किया जाता है कि चालक उत्परिवर्तन क्या हैं, कौन से यात्री उत्परिवर्तन, कौन से उत्परिवर्तन का उपयोग नई चिकित्सा विकसित करने के लिए किया जा सकता है, ट्यूमर कैसे विकसित हो रहा है, और किस प्रकार के ट्यूमर होते हैं।

तीसरी चीज है जनसंख्या जीनोमिक्स। यह समझने का प्रयास है कि हम आनुवंशिक रूप से कितने अलग हैं, विभिन्न आबादी की विशेषताएं क्या हैं और यह सब क्या करना है।

हाल ही में जैव सूचना विज्ञान में किस खोज ने आपको विशेष रूप से प्रभावित किया है?

जैव सूचना विज्ञान में खोज के बारे में बोलना मुश्किल है, क्योंकि यह आपकी उंगलियों पर सबसे अधिक बार काम करता है। मैं वास्तविकता के करीब एक बात कहूंगा, क्योंकि वैज्ञानिक चीजें बहुत दिलचस्प होने की संभावना नहीं हैं।

एक वर्ष के लिए अपने शरीर के माइक्रोबायोम के जैव सूचना विज्ञान विश्लेषण पर स्नाइडर द्वारा एक दिलचस्प काम किया गया था। लगभग हर दिन, उन्होंने मापा कि उनका माइक्रोबायोम कैसे बदल रहा है, और इस बिखराव पर डेटा प्रकाशित किया। यह पूरे वर्ष काफी मजबूती से बदला।

तब से, जनसंख्या माइक्रोबायोम डेटा की उम्मीद की जा सकती है। यह बहुत दिलचस्प है कि वर्ष के दौरान विभिन्न लोगों के लिए अलग-अलग माइक्रोबायोम कैसे भिन्न होते हैं, लेकिन एक दूसरे के बीच, उनके निवास स्थान, जीवन शैली और पसंद के आधार पर।

रूस में जैव प्रौद्योगिकी कैसे विकसित हो रही है?

इसके बारे में मैं केवल अच्छी तरह से या किसी भी तरह से बोल सकता हूं :) एक व्यापक अर्थ में, रूस में कुछ हो रहा है। चिकित्सा पक्ष पर, निश्चित रूप से, कुछ भी होता है, लेकिन यह राज्यों में जो कुछ भी हो रहा है, उससे कहीं अधिक छोटा और धीमा है। क्यों? चलो ईमानदार रहें, क्योंकि रूसी दवा छोटी और पिछड़ी है।

हम व्यावहारिक रूप से अपनी स्वयं की दवाओं का कोई विकास नहीं करते हैं। अधिकतम जो हम करते हैं वह जेनरिक और बायोसिमिलर है। रूसी विकास की लगभग सभी मूल दवाएं फूफलोमाइसिन हैं, जिनमें प्रभावशीलता की सामान्य पुष्टि नहीं है। बेशक, यहां सब कुछ बहुत दुखद है।

हम, एक पृथक चिकित्सा बाजार के रूप में, बहुत छोटे हैं, हमारे यहाँ कोई विशेष मकसद नहीं है। फिर भी, हमारे पास आईटी और जैव प्रौद्योगिकी के जंक्शन पर विभिन्न दिलचस्प कंपनियां हैं। वे वहां क्यों हैं? क्योंकि हमारे पास कई अच्छे आईटी विशेषज्ञ हैं, और आईटी विशेषज्ञ जैव प्रौद्योगिकी के लिए प्रयास करते हैं। और जब वे समझते हैं कि किसी कारण के लिए दंत चिकित्सकों के लिए अगले uber रूस या अगले इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड में नहीं लेते हैं, तो कभी-कभी उन्हें बेहतर विचार मिलते हैं।

मुझे वास्तव में UNIM पसंद है। उन्होंने काफी सरल बात की: उन्होंने हिस्टोलॉजी को डिजीटल किया। हिस्टोलॉजिकल जांच द्वारा सभी कैंसर निदान की पुष्टि की जाती है। हिस्टोलॉजिकल परीक्षा तब होती है जब कोशिकाओं को लिया जाता है, एक विशेष तरीके से दाग दिया जाता है और माइक्रोस्कोप द्वारा जांच की जाती है। यूएनआईएम ने इन सूक्ष्म चित्रों को ज़ूम करके और क्लाउड स्टोरेज के साथ उच्च रिज़ॉल्यूशन में डिजिटल किया।

और अब हिस्टोलॉजिकल सेक्शन को माइक्रोस्कोप के माध्यम से नहीं देखा जाता है, बल्कि एक कंप्यूटर स्क्रीन पर, और एक डॉक्टर नहीं, बल्कि तीन। और न केवल एक डॉक्टर जिसने एक डॉक्टर का प्रमाण पत्र प्राप्त किया, लेकिन जिसने राज्य की परवाह किए बिना UNIM में आंतरिक प्रशिक्षण भी पास किया और परीक्षा दी। यह सब तेजी से निदान की सटीकता को बढ़ाता है।

प्रौद्योगिकी के दृष्टिकोण से यह बहुत कठिन बात नहीं है, लेकिन लाभ शक्तिशाली और शांत हैं। हालाँकि बड़ी तस्वीरें संग्रहीत करना भी काफी मुश्किल है, लेकिन यहाँ मशीन सीखने के लिए कोई चमत्कार नहीं हैं।

क्या आप रूसी जैव-तकनीकी परियोजनाओं के कुछ अन्य उदाहरण दे सकते हैं जो आपको पसंद हैं?

मुझे पसंद है कि एटलस के लोग क्या कर रहे हैं। वे आनुवंशिक परीक्षण करते हैं। उनका प्रारंभिक विचार एक निजी क्लिनिक बनाने का है जिसमें निर्णय आनुवंशिक परीक्षण डेटा पर भी आधारित होंगे। प्रारंभ में, वे आनुवंशिक परीक्षण के लिए गलत तकनीक के साथ आए, माइक्रोचिप परीक्षण लिया - इस डेटा से, बहुत कम चिकित्सा जानकारी प्राप्त की जा सकती है।

उन्होंने हाल ही में घोषणा की कि उन्होंने पूरा जीनोम उत्पाद बनाया, प्रिय, लेकिन इस उत्पाद से अधिक चिकित्सकीय प्रासंगिक जानकारी प्राप्त की जा सकती है। मुझे ग्राहक सेवा, दृश्य चीजों को करने का तरीका पसंद है। सुंदर, ठोस, शांत।

एक नियम के रूप में, रूस में चिकित्सा में डिजिटल उत्पाद तकनीकी, भोज, सरल नहीं हैं। स्टैनिस्लाव Sazhin डॉक्टरों के लिए एक अच्छा पुराना सामाजिक नेटवर्क है। यह एक स्पष्ट कहानी है, क्योंकि फार्मास्युटिकल कंपनियां इंटरनेट पर सिर्फ उसी तरह से दवाओं का विज्ञापन नहीं कर सकती हैं, और वे केवल डॉक्टरों का विज्ञापन कर सकती हैं। और यहां आप एक सामाजिक नेटवर्क बना रहे हैं जिसमें केवल एक डॉक्टर ही पंजीकरण कर सकता है, जो आपके डिप्लोमा की एक प्रति संलग्न करता है। और वहां आप दवा कंपनियों के विज्ञापन को मोड़ सकते हैं। और वह अच्छा कर रहा है। व्यावसायिक रूप से, यह संभवतः डिजिटल चिकित्सा में सबसे सफल कंपनियों में से एक है। जब हम इसके बारे में बात करते हैं तो यह लुभावनी नहीं है।

या ज़ून सेवा - चिकित्सा सेवाओं के लिए एक बाज़ार। सामान्य डिजिटल इतिहास: प्रयोगशालाएं और क्लीनिक अपने विवरण और इतने पर पोस्ट करते हैं। यह लीड उत्पन्न करने में मदद करता है, लेकिन फिर से, यह लुभावनी नहीं है।

रूस और दुनिया में अब बायोइंफॉर्मेटिक्स कंपनियों का क्या अस्तित्व है, इस पर एक विस्तृत व्याख्यान

चलो शब्द के दूसरे भाग के बारे में बात करते हैं "जैव सूचना विज्ञान।" जैव प्रौद्योगिकी में प्रोग्रामर के लिए क्या काम है? और क्या कोई है?

बेशक। आखिरकार, किसी को हमारे सभी जैव सूचना विज्ञान सॉफ़्टवेयर को चलाने के लिए बुनियादी ढांचे का निर्माण करने की आवश्यकता है। किसी को नए जैव सूचना विज्ञान सॉफ्टवेयर लिखने की आवश्यकता है।

कई दृष्टिकोण हैं। पहला: एक जीवविज्ञानी लेने के लिए और उसे कैसे प्रोग्राम करना सिखाएं, दूसरा: कंप्यूटर विज्ञान लेने और उसे जीव विज्ञान सिखाने के लिए। अच्छी तरह से और तीसरा: व्यक्ति को लेने के लिए और उसे और जीव विज्ञान, और प्रोग्रामिंग का अध्ययन करने के लिए। यहां कहानी ऐसी है कि यदि आप एक जीवविज्ञानी लेते हैं और उसे प्रोग्राम करने का तरीका सिखाते हैं, तो एक सामान्य परिणाम हमेशा प्राप्त नहीं होता है। यदि आप एक प्रोग्रामर लेते हैं और जीव विज्ञान सीखते हैं, तो आप वास्तव में उसे डेटा विश्लेषण सिखाते हैं, और वह जल्दी से एक उच्च-भुगतान वाली जगह पर डेटा विज्ञान में जाता है।

मुझे ईमानदारी से कहना चाहिए कि आईटी में वेतन का उतना स्तर नहीं है। हर जगह कम सैलरी मिलेगी। और जैव सूचना विज्ञान में भी, वेतन एक डिजिटल के लिए डेटा का विश्लेषण करने की तुलना में कम है। और यह, निश्चित रूप से, एक समस्या है, क्योंकि बहुत से लोग, मेरे जैव सूचना विज्ञान मित्रों के एक समूह ने काम किया है, यह सुनिश्चित किया है कि उन्हें कुछ पैसे मिलते हैं, और आईटी में वापस चले गए। यहां प्रतिस्पर्धा कायम नहीं है। लोग आमतौर पर कुछ वैचारिक कारणों से जाते हैं, लेकिन लंबे समय तक वे इन वैचारिक विचारों पर ध्यान नहीं देते हैं।

यदि कुछ डेवलपर ने फैसला किया कि वह कैंसर के खिलाफ लड़ाई में भी मदद करना चाहता है, तो उसे क्या करना चाहिए, कहां जाना चाहिए? या कहीं नहीं जाना है?

खैर, वह छवि मान्यता पर काम करने के लिए जा सकते हैं, डेटा विश्लेषण पर काम कर सकते हैं, दिलचस्प कौशल और अनुभव प्राप्त कर सकते हैं। यहां कोई बड़ी कंपनियां नहीं हैं, इसलिए यह अभी भी किसी प्रकार का स्टार्टअप होगा। यदि आप थक जाते हैं या वेतन छोटा लगता है, तो आप हमेशा वापस जा सकते हैं।

विज्ञान के लोकप्रियकरण के बारे में

आप जैव सूचना विज्ञान के लोकप्रिय लोगों में से एक हैं। आपने यह कैसे और क्यों शुरू किया?

मैंने ऐसा करना शुरू कर दिया क्योंकि मुझे यह पसंद है। मुझे बोलना पसंद है, मुझे अपने कुछ विचारों को व्यक्त करने के लिए, दर्शकों के साथ बात करना पसंद है। मैं प्रसन्न हूं, इसलिए मैं इसे करता हूं।

मैंने 2014 में साइंस स्लैम के साथ शुरुआत की, दोस्तों ने मुझे बोलने के लिए आमंत्रित किया और कहा कि इसके बाद आपका जीवन बदल जाएगा और पहले जैसा नहीं होगा। मूर्ख मत बनो :)

वे महान हैं, जो नौसिखिया बोलने वालों को तुरंत सबसे अनुकूल और गर्म कक्षा में देते हैं। यह छूता है, और उसके बाद मैं बोलना जारी रखना चाहता हूं।

विज्ञान स्लैम पर वही प्रदर्शन, जिसने विज्ञान को लोकप्रिय बनाने का प्यार शुरू किया

क्या आपको लगता है कि इस विषय में रुचि बढ़ रही है?

मुझे ऐसा लगता है। प्रशिक्षण और मनोरंजन से संबंधित चीजें - वे, निश्चित रूप से, बढ़ रही हैं। यह उन पाठ्यक्रमों की संख्या में ध्यान देने योग्य है जो मेरे दोस्तों और मैंने ले लिए हैं, और उन व्याख्यानों की संख्या में जो मौजूद हैं, और उन लोगों की संख्या में जो मुझे बोलने के लिए बुलाते हैं।

जब यह शुरू हुआ, तो मुझे ऐसा लगा कि यह किसी प्रकार का निरर्थक विषय था, और अब मैं देख रहा हूं कि यह सबसे पूर्ण मुख्यधारा है। लोग घूमना और सवाल पूछना पसंद करते हैं। मैं खुद लोगों के साथ संचार के माध्यम से सीखना पसंद करता हूं, मुझे किताबें पढ़ना भी पसंद है, लेकिन किसी भी तरह के मानव संपर्क में किसी विषय पर जल्दी से प्रवेश करना सबसे अच्छा है। और मुझे बहुत खुशी है कि यह सब विकसित हो रहा है।

धीरे-धीरे, कोई भी वैज्ञानिक बाजार कह सकता है। यह अपने खाली समय में स्नातक छात्रों के लिए एक गतिविधि बनना बंद कर देता है।

अक्सर आप मास्को में प्रदर्शन नहीं करते हैं?

बेशक! मैं लगातार और बहुत खुशी के साथ विभिन्न शहरों में बोलता हूं। केवल इसी वर्ष मैंने प्लायोस शहर में निज़नी नोवगोरोड, तेवर, येकातेरिनबर्ग, क्रास्नोयार्स्क, सेंट पीटर्सबर्ग, नोवोसिबिर्स्क में प्रदर्शन किया। पिछले कुछ वर्षों में, यह मरमंस्क, चेल्याबिंस्क, टूमेन, ब्रैट्सक, सयानोगोर्स्क, व्लादिवोस्तोक भी है।

क्षेत्रों में लोकप्रिय बनाने वाली चीजें कैसे हैं?

क्षेत्रों में, सब कुछ ठीक है। मेरे एक मित्र हैं, मीशा कपटयुग, वह प्रोजेक्ट "स्मार्ट सिटीज" कर रहे हैं, अब उनके पास कवरेज है - लगभग सभी क्षेत्रों में। यह बच्चों के लिए एक विज्ञान शो है, लेकिन वास्तव में पूरे परिवार के लिए। और उनके साथ सब कुछ अच्छा हो रहा है।

यही है, यह विषय केवल मॉस्को होने से बहुत दूर है, यह विषय क्षेत्रों में घूम रहा है, और पूरी तरह से अलग-अलग पक्षों से बढ़ रहा है। मैं अक्सर अपने पसंदीदा परमाणु ऊर्जा सूचना केंद्रों - आईसीएई के साथ सहयोग करता हूं, यह विज्ञान के लोकप्रियकरण पर रोसाटॉम परियोजना है। यह परमाणु और परमाणु वैज्ञानिकों की उपलब्धियों को लोकप्रिय बनाने के बारे में नहीं है, वे हर किसी को बुलाते हैं, विज्ञान त्योहारों का आयोजन करते हैं, और इस बीच, यह दर्शाते हैं कि रोसाटॉम कॉर्पोरेशन अच्छे लोगों के लिए है। यह, मेरी राय में, एक कॉर्पोरेट परियोजना के अच्छे उदाहरणों में से एक है।

वैसे, कई शहरों में स्थानीय लोग हैं जो इसे व्यवस्थित और बढ़ावा देते हैं। उदाहरण के लिए, Tver में एक बहुत ही शांत समुदाय, वे भी एक पत्रिका प्रकाशित करने लगे। येकातेरिनबर्ग में एक अद्भुत येल्तसिन केंद्र है, जिसमें बहुत सारी घटनाएं होती हैं, और पूरी वैज्ञानिक सभा भी वहां जा रही है।

सामान्य तौर पर, एक अनुरोध है, एक व्याख्याता के रूप में मेरे लिए एक मांग है, और मुझे बहुत खुशी है कि सभी क्षेत्रों में कुछ आंदोलन है।

24 जनवरी को, आंद्रेई आईटी और विज्ञान के क्षेत्र में एक सम्मेलन में बातचीत करेंगे। आंद्रेई आपको बताएगा कि आप वास्तव में एक आनुवंशिक परीक्षण से क्या सीख सकते हैं और आनुवांशिकी में डेटा के साथ कैसे काम करते हैं।

परिचित होने के लिए आओ!