Программист в биологии
И его алгоритмы, которые помогают искать антибиотики
Алексей Гуревич — программист по образованию, но в 2017 году вошел в число самых цитируемых российских ученых, по версии платформы Web of Science, как биолог. Алексей входит в группу биоинформатиков, которые разработали алгоритм для ускорения поисков новых антибиотиков и систему для оценки качества геномных сборок.
Биоинформатика — наука на стыке математики, статистики и биологии, в которой для анализа биологических данных применяются компьютерные методы, говорит Гуревич. В России это направление не очень распространено, но в мире оно развивается очень активно. Большие фармацевтические компании интересуются разными способами создания новых лекарств и инвестируют в эту сферу. Для Гуревича, выпускника Санкт-Петербургского государственного политехнического университета, знакомство с биоинформатикой началось в 2011 году. Годом раньше в России запустили гос-программу «мегагрантов»: именитым ученым из зарубежных университетов предлагали открывать лаборатории в российских вузах. Так удалось привлечь десятки российских ученых, в том числе биоинформатика Павла Певзнера. Он открыл Центр алгоритмической биотехнологии, куда и пришел Гуревич.
Статьи об алгоритме, помогающем искать потенциальные антибиотики, опубликовали известные научные журналы Nature Chemical Biology и Nature Microbiology, что и помогло молодому ученому, ставшему одним из основных авторов работ, получить премию за цитируемость от Web of Science — поисковой платформы, объединяющей базы данных по публикациям в научных журналах. «Многие бактерии становятся устойчивыми к существующим антибиотикам. Чтобы продолжать лечить болезни антибиотиками, нужно искать новые вещества», — объясняет Гуревич.
Для их поиска исследователи со всего мира отправляются в экспедиции в разные уголки планеты и пытаются отыскать новые природные антибиотики в еще не до конца исследованных растениях, грибах и микроорганизмах. Но даже если удается найти вещество, которое может стать новым антибиотиком, уходит очень много времени на то, чтобы сопоставить его с открытыми ранее химическими соединениями, говорит ученый. «Наш алгоритм создан, чтобы эту проблему решить. Система автоматически сопоставляет физические замеры найденного учеными вещества с уже известными науке химическими структурами и выдает результат: есть ли в этом биологически активном веществе что-то новое, стоит ли тратить время и ресурсы на его исследование», — поясняет Алексей.
Фото: Асхат Бардынов для РБК