Количество и разнообразие данных, получаемых в процессе исследования микробиомы, делают невозможным применение для их обработки классических счетных методов
Источник: nih.gov

Далеко не каждому известно слово «микробиома» — так с подачи американского молекулярного биолога Джошуа Ледерберга, ставшего в 1958 году лауреатом Нобелевской премии в возрасте 33 лет, называют экологическое сообщество микроорганизмов в теле человека. В то же время многим наверняка приходилось сталкиваться с дисбактериозом, на первый взгляд не слишком опасным нарушением микрофлоры кишечника, и c банальными рекомендациями, как его лечить. На самом деле ситуация гораздо сложнее. Реальное понимание места и роли микробиомы вырисовывается благодаря исследованиям, которые стали возможными в самые последние годы, когда появилось необходимое лабораторное оборудование и компьютерные технологии, способные обработать гигантские объемы генерируемых данных.

 

Осознание особой роли микробиомы пришло совсем недавно, но уже сейчас понятно, что ухудшение природной среды, неумеренное использование антибиотиков, пищевых консервантов и других плодов современной цивилизации является главной причиной искажений естественного состава микробиомы и, как следствие, новых эпидемических заболеваний, например специфического американского ожирения, а также, возможно, массового распространения астмы и аллергических заболеваний. Плюс к этим факторам микробиома различными способами передается от человека к человеку и таким образом происходит распространение нарушений на глобальном уровне. Не случайно во многих странах законодательно запрещено бесконтрольное использование антибиотиков; об этом следовало бы задуматься и в России, где антибиотики продаются свободно в любой аптеке.

Количество и разнообразие данных, получаемых в процессе исследования микробиомы, делают невозможным применение для их обработки классических счетных методов, в данном случае мы имеет дело с тем, что Джим Грей, выдающийся специалист в области баз данных и обработки транзакций, назвал «четвертой парадигмой науки» (под тремя предыдущими он понимал экспериментальную, теоретическую и вычислительную); иногда еще используют термин e-Science. Отличительная особенность этой парадигмы состоит в переходе к методам анализа Больших Данных, теперь в исследованиях должны сотрудничать ученые из той или иной предметной области и специалисты по анализу данных, такое сотрудничество иногда называют Data Science.

В США наряду с известным проектом по исследованию генома Human Genome Project реализуется аналогичный проект Human Microbiome Project, в Национальном институте здоровья создан специальный центр Data Analysis and Coordination Center. Есть совместный китайско-европейский проект MetaHit. И в России тоже есть несколько мест, где ведутся исследования в этом направлении. EMC участвует в некоторых из них, и об этой деятельности было рассказано на специально организованной встрече; перед собравшимися выступили директор недавно созданного центра исследований и разработок EMC Камиль Исаев и заведующий лабораторией биоинформатики НИИ физико-химической медицины Дмитрий Алексеев.

Исаев остановился на трансляционной медицине (translational medicine), ставящей своей основной целью применение достижений фундаментальных медико-биологических наук для поиска эффективных методов диагностики и лечения. По его мнению, можно говорить о новой глобальной тенденции, которая меняет деятельность таких ИТ-гигантов, как EMC. Традиционные решения — например, платформы хранения данных — не подходят для узкоспециализированных областей, к которым, в частности, относится медицина. Это приводит к необходимости разработки принципиально новых решений, предназначенных для использования в определенных вертикалях.

Алексеев рассказал о работе российских ученых и о возможности создания «платформы будущего» для анализа микробиомы и разработки новых подходов к лечению заболеваний. В идеале материалы, полученные у пациента, передаются в лабораторию, а затем в центры обработки данных, которые могут анализировать большие объемы информации, а затем и выдавать результат. На его основе врач составляет рекомендации пациентам. Понятно, что успех возможен только при условии сотрудничества крупных ИТ-компаний, обладающих ресурсами для анализа больших объемов данных, и специалистов, которые могут верно интерпретировать полученные результаты. Исследование микробиомы позволит уже в ближайшем будущем создать эффективные способы диагностики и лечения заболеваний, в частности хронической обструктивной болезни легких и астмы.

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями

Купить номер с этой статьей в PDF