Биоинформатик Михаил Гельфанд: «Нобелевская премия по биологии сейчас не имеет никакого значения»

— Давайте начнем с того, что такое биоинформатика? Почему био? Почему информатика?

— Биоинформатика — это способ заниматься биологией в компьютере. Сначала люди занимались биологией, просто наблюдая за живыми существами. Потом начали ставить опыты. Условно говоря, если отрезать мыши голову, она сразу умрет. А если отрезать голову лягушке, она будет еще некоторое время прыгать. И из этого контраста можно сделать какие-то выводы об устройстве живых существ. Я тут немного утрирую, конечно, но вы поняли идею.

Потом началась биология в пробирке. Это изучение не организма в целом, а каких-то его конкретных клеток, отдельных генов, отдельных белков. Потом оказалось, что в одной из основных областей, развившихся в рамках этого подхода — молекулярной биологии — появились методы, которые порождают очень много данных. Сначала этими данными были последовательности ДНК, потом — данные о работе генов, потом — о взаимодействиях белков и ДНК, потом — о пространственной упаковке ДНК, и еще много чего. И с таким массивом можно работать как с целым, анализировать —очевидно, анализировать с помощью компьютера, потому что анализировать эти данные «руками» просто не получится, их слишком много.

Любые большие данные порождают много технических задач: как их правильно хранить, как быстро передавать. Но первостепенная задача — сделать из всех этих данных какую-то адекватную и интересную биологию. Вот этим биоинформатика и занимается. Она берет данные, полученные в ходе экспериментов и пытается на их основе понять, как устроены клетки.

Есть три основных стиля занятий биоинформатикой. Можно задавать совсем базовые вопросы. Например, что именно делает такой-то белок. Или наоборот: какой белок выполняет такую-то функцию в клетке. Это уже более сложный вопрос, потому что нужно, условно говоря, иметь список всех белков и выбрать из них нужный. Но, в конечном счете, это все равно классические вопросы молекулярной биологии. Просто если владеть арсеналом компьютерных методов, то чаще всего можно сделать довольно разумное предположение. Потом экспериментатор идет и проверяет это предположение. В этом смысле, биоинформатика — это просто инструмент, повышающий эффективность молекулярной биологии.

Есть еще другая разновидность биоинформатики, она появилась в последние 10 лет. Это так называемая системная биология. В рамках системной биологии ученые пытаются описать не работу отдельного белка, а организма в целом. Например, как меняется работа генов при развитии эмбриона. Или — что изменилось в работе генов при появлении злокачественной опухоли. Это другой стиль работы, потому что молекулярная биология всегда была наукой редукционистской, занимающейся достаточно частными наблюдениями. И ее за это ругали — говорили, что можно изучать шестеренки по отдельности, но никогда не понять, как работают часы. А в системной биологии люди как раз смотрят «на часы в целом» и пытаются описать работу всего механизма.

— Тогда расскажите, какие важнейшие открытия сделаны в рамках биоинформатики?

— Например, у нас очень сильно поменялись представления о систематике живых существ. Классическая систематика, основанная на внешних признаках, на анатомии и физиологии, во многих случаях просто не работала — например, для бактерий. С появлением молекулярной биологии мы построили систематику на существенно более последовательных принципах.

Вот пример из области небольших, но забавных открытий такого рода. Все знают, что кит — млекопитающее. Но он совершенно по внешним признакам не похож на других млекопитающих. Есть два вида биологической непохожести ни на кого. Утконосы не похожи ни на кого, потому что они — совершенно отдельная ветвь эволюции. А киты не похожи ни на кого, потому что они живут в очень специфических условиях и у них физиология полностью перестроилась под среду. И это случилось относительно недавно. Но тогда на суше должны быть существа, родственные китам. Кто же это?

И вот с помощью биоинформатики удалось выяснить, что киты — это ближайшие родственники бегемотов. Причем бегемоты ближе к китам, чем к коровам, антилопам, свиньям и всем остальным, кто с ними формально находится в одном отряде парнокопытных. Киты оказались просто очень сильно изменившимися бегемотами.

В итоге оказалось, что все вообще не так. Грибы — родственники животных, а не растений. Водорослей, как выяснилось, очень много принципиально разных видов, и некоторые ближе к растениям, а некоторые одинаково далеки от них и от животных. И, главное, — многоклеточность возникала несколько раз независимо. Это тоже полностью переворачивает школьные представления о биологии.

Еще одно открытие биоинформатики — альтернативный сплайсинг. Выяснилось, что один ген может кодировать несколько белков, в которых некоторые части одинаковые, а некоторые — совсем разные. Это и называется «альтернативный сплайсинг». Довольно долго думали, что это экзотика, которая встречается довольно редко. А потом выяснилось, что чуть ли не каждый ген у человека может кодировать несколько белков, и альтернативный сплайсинг — не редкая вещь, а повсеместная.

— Насколько биоинформатика дорогое занятие? Можно ли ей заниматься в глухой деревне?

— Ну, по крайней мере биоинформатикой можно заниматься, и вполне успешно, в России — а это достаточно глухое место по нынешним временам. Главное для биоинформатики — хороший интернет, потому что очень много данных приходится скачивать. Дальше все зависит от того, чем конкретно вы занимаетесь. Часто нужен хороший мощный компьютер.

Но есть задачи, которые можно сделать просто на ноутбуке — правда, вы при этом все равно почти всегда используете какой-то мощный компьютер, просто он стоит не у вас — вы используете программы, кем-то написанные, и работающие на его сервере. И ноутбуки, и интернет теперь есть в глухих деревнях, так что это не проблема.

Другое дело, что любой наукой очень тяжело заниматься обособленно. Ее всегда нужно с кем-то обсуждать. Очень трудно придумать интересную задачу, если вы ни с кем не разговариваете. Но если вы уже чему-то научились, то, наверное, можете уехать к себе на дачу и заниматься там этим.

— Можно ли сказать, что компьютерные методы успешнее в предотвращении ошибок, чем какие-то более традиционные?

— Нет. Ошибиться можно везде. Я думаю, что халтурную работу по биоинформатике сделать легче, чем халтурную экспериментальную. А вот хорошую работу по биоинформатике сделать сложнее, чем хорошую экспериментальную.

— Напоследок — почему вы занимаетесь именно биоинформатикой? Почему не чем-то другим?

— На сам деле, мне просто очень повезло. В свое время, когда я закончил мехмат, биоинформатика только возникла. И она оказалось той наукой, где, с одной стороны, было полезно мое математическое образование, а с другой стороны — это все-таки настоящая биология. И, до какой-то степени, лингвистика: ведь геном — это «буквы» и «слова». А меня всегда биология и лингвистика очень интересовали.

К тому же биоинформатику тогда не нужно было учить, ее нужно было делать. Было такое замечательное время, когда можно было просто придумать себе задачу, сесть и решить ее. Скорее всего, ты оказывался первым, кто ей занялся. В этом отношении мне тоже крупно повезло. Сейчас уже не так.