Центр алгоритмической биотехнологии СПбГУ стал командой № 1 в мире

Сегодня, 25 июля, руководитель Центра алгоритмической биотехнологии Института трансляционной биомедицины СПбГУ Павел Певзнер получит в Праге профессиональную награду Международного общества вычислительной биологии. Каждый год сообщество мировых экспертов-биоинформатиков выбирает выдающегося ученого и вручает ему награду за вклад в развитие биоинформатики.

Кандидат физико-математических наук (МФТИ, 1988 год), профессор Калифорнийского университета (2000 год) Павел Певзнер создал лаборатории биоинформатики в США и России. Он написал около 200 статей в высокорейтинговые научные журналы и воспитал больше 20 учеников, которые сегодня работают в университетах всего мира, включая Гарвард и Принстон. Его индекс Хирша равен 80.

Центр алгоритмической биотехнологии Института трансляционной биомедицины СПбГУ (Center for Algoritnmic Biotechnology — CAB) возник в 2014 году в рамках мегагрантов Правительства РФ и СПбГУ для решения важнейших вычислительных задач современной биомедицины.

«Награда Международного общества вычислительной биологии — не мне, эта награда — моим учителям и ученикам, с которыми я провел последнюю четверть века», — не устает повторять Павел Аркадьевич, принимая поздравления.

На что нацеливаете своих учеников в Петербурге?

Коллектив CAB стал командой № 1 в мире в области геномных ассемблеров (компьютерных программ, которые выстраивают в единую последовательность маленькие, разрозненные кусочки геномов). «Собрать геном» — тяжелая задача, это как будто собрать пазл не из тысяч, а из миллионов кусочков. Молодые ребята из CAB — тогда им было в среднем 22–23 года — смогли создать алгоритм сборки генома, который мы назвали SPAdes — Saint Petersburg Assembler. Уже пять лет его используют ученые всего мира, тысячи специалистов в геномике работают со SPAdes, который создали в России, в Петербурге. Статья, в которой был описан этот ассемблер, за пять лет была процитирована более 2000 раз и стала самой цитируемой статьей в России.

Но наверняка основную часть работы сделали вы — уважаемый профессор, опытный человек...

В том-то и дело, что это была командная работа: я дал начальный импульс, а дальше потребовалось много идей и энергии от каждого, чтобы получился алгоритм, который приносит славу Санкт-Петербургскому университету как в геномике, так и в персонализированной медицине, особенно в той ее части, которая занимается микробиомом (изучением тысяч бактерий, которые живут внутри нас). В данной области это ведущий ассемблер сейчас. Кстати, признанием наших заслуг является и то, что в начале августа в Петербург приедут эксперты мирового класса в области биоинформатики, чтобы выступить на организованной нами в СПбГУ научной конференции. Их приезд — безусловно, дань уважения Университету.

Однако останавливаться на достигнутом нельзя.

Конечно. Биоинформатика развивается стремительно, мы постоянно соревнуемся с кем-то, и, чтобы не проиграть, нужно все время находиться в движении. Но у нас получилось так, что, сделав первый ассемблер и проанализировав его использование, мы увидели, что из SPAdes выросла дюжина следующих задач — как собирать вирусы и микробиомы, как применять новые технологии, можно ли использовать уже наработанные методы... Очень актуален оказался наш ассемблер при изучении антибиотиков. Это очень важная тема, ведь — как сказал недавно директор Центра контроля болезней США — человечество уперлось в конец дороги: все больше смертей происходит от болезней, которые устойчивы к антибиотикам, и если сейчас не будет совершен резкий скачок в изобретении новых антибиотиков, то мы войдем в смертельный виток...

Чем может помочь биоинформатика?

Для поиска новых антибиотиков самое перспективное место — океан. Мои коллеги (которым я по-белому завидую) сейчас ездят в самые экзотические места мира и собирают в океане биологические образцы, с которыми затем проводят разные эксперименты. А чтобы интерпретировать результаты экспериментов и понять, какие антибиотики скрываются в каждом образце, как раз мы и нужны, ведь идет работа с большими базами сложных данных. Сотрудники CAB Алла Михеенко и Алексей Гуревич участвуют в разработке новых технологий такого поиска и, в частности, работали над статьей, которая вышла в Nature Chemical Biology в 2017 году. В ней описан первый алгоритм, помогающий искать антибиотики сразу по огромной базе данных масс-спектров, собранных по всему миру сотнями лабораторий. Так что Центр алгоритмической биотехнологии Института трансляционной биомедицины СПбГУ находится на переднем плане развития мировой науки.

Есть еще одна медицинская проблема, которую сегодня совместно решают ученые разных стран, — исследование иммунной системы человека. Биоинформатика здесь также является поставщиком новых технологий...

CAB активно занялся этой темой, и на самом деле именно сейчас — правильное время для входа в нее. 6 лет назад, когда я начинал работать в Петербурге, было рано, тогда коллеги только начинали читать иммунную систему человека, изучать антитела и систему их функционирования. А сейчас уже понятны вычислительные задачи, которые возникают в связи с их исследованиями. Думаю, будут совместные разработки и с создающейся в СПбГУ лабораторией «Мозаика аутоиммунитета», которую возглавил известный исследователь Иегуда Шенфельд.

Сотрудники CAB участвуют и еще в одном мировом проекте — в так называемой «ходячей лаборатории», в которую превратил себя профессор Калифорнийского университета Ларри Смарр, узнав, что у него обнаружена болезнь Крона.

Да, мы обеспечиваем этот «проект» биоинформационной поддержкой: последние 12 лет Ларри Смарр изучает собственный микробиом и анализирует, что происходит в организме в связи с развитием болезни Крона — серьезнейшего аутоиммунного заболевания, когда организм начинает «пожирать» собственные здоровые клетки. Из множества биоинформационных центров мира был выбран именно петербургский: Дмитрию Мелешко и Сергею Нурку выделен миллион часов на суперкомпьютере в Калифорнийском университете для анализа микробиома Смарра, а Алексей Гуревич, Антон Коробейников и Александр Шлемов анализируют его метаболом (конечный продукт обмена веществ в организме), используя их Var Quest алгоритм. Надеюсь, эта работа принесет СПбГУ не только новую славу, но и публикации в высокорейтинговых журналах.

Павел Аркадьевич, какой «горячей» темой будет заниматься CAB, например, через три года?

Если бы я знал, мы бы уже этим занимались.