«Моя работа в индустрии может сильно подтолкнуть науку с помощью уникальных данных»

Посвятить свое время научным изысканиям вовсе не значит заниматься отвлеченными академическими рассуждениями. Василий Минков, выпускник факультета социальных наук, а затем и ФКН, ведет исследования как биоинформатик в медицинской компании BostonGene, и даже своему музыкальному проекту он смог придать культурно-антропологическую направленность. В интервью «Конструктору успеха» Василий рассказал, как изучают мозг в лабораториях Вышки, что такое биоинформатика и чем полезна ученому работа в индустрии.

— Как увлечение биологией переросло в выбор факультета психологии?

— Действительно, у меня с восьмого класса было представление о том, что я хотел бы заниматься биологией профессионально, поэтому в старших классах потратил много времени на подготовку к биофаку или медуниверситету. Но перед поступлением в вуз я вдруг заинтересовался еще и гуманитарными дисциплинами, потянуло в сторону социальной антропологии и искусствоведения. Это был своего рода кризис идентичности и поиска себя, в итоге я на год поехал учиться в Чехию, где сильно заболел и не смог сдать сессию, в результате чего вернулся в Москву.

Тут я решил попробовать поступить на какой-нибудь гуманитарный факультет. Долго не мог выбрать, и когда уже отнес документы на биофак, то попал на день открытых дверей факультета психологии Вышки, где выступал Василий Андреевич Ключарев. Мне очень понравилось то, что в рамках психологии можно совместить два моих интереса – гуманитарный и биологический. Так я оказался в Вышке. Поиски себя продолжались. Хотелось поучиться еще и на философском направлении, поскольку там можно было изучать лакановский психоанализ и французскую традицию культурной антропологии, или хотя бы написать курсовую работу под руководством преподавателя с философского факультета.

Самое смешное, что от этой мысли я избавился, когда представил, как буду ездить на Басманную, что мне было совсем неудобно. Оставалось смириться с тем, что обстоятельства направляют меня к занятию тем, что я выбрал с самого начала. Тогда я заинтересовался деятельностью Лаборатории когнитивной психофизиологии, которая давала возможность поработать с интересными задачами и где были люди, сходные со мной по увлечениям. С одной стороны, они были тесно связаны с темой биологических процессов, с другой – имели отличное представление о философской литературе о мышлении и сознании.

— Как лабораторная работа привела вас к мысли остаться в науке?

— Я попал в круг единомышленников и втянулся в проекты лаборатории. Мне очень нравилось то, чем мы там занимались. Однако проекты также требовали технических знаний и навыков работы с данными, что заставило меня двинуться дальше в познаниях и поставить новые цели, – останавливаться было уже бессмысленно. В лаборатории проводились эксперименты, связанные с обработкой сигналов. Для этого нужно было программировать и иметь представление о математике. Я записался на майнор по анализу данных, где научился программировать, а в свободное время подтянул знания по высшей математике. Я попал в Центр нейроэкономики и когнитивных исследований, в группу нейровизуализации, где мне попался проект, располагающий к творчеству и поиску собственных идей.

Мне понравилась такая свобода, и даже свежие навыки программирования тут нашли применение довольно быстро: в проекте по нейробиологии нужно было написать алгоритмы, так что можно было реализовывать мой новый интерес на практике. Так к концу второго курса у меня окончательно сформировалось понимание того, чем мне нравится заниматься, и это привело меня в магистратуру. Меня тянуло развивать свои знания, поэтому академическая карьера привлекала. Сейчас я работаю в коммерческой компании, но имею возможность заниматься прикладными аспектами науки, в том числе анализировать данные и писать программы для биологических исследований, что требует непосредственного приложения моих академических навыков.

— Как кодинг и в целом инженерные навыки находят применение в нейронауках?

— Нейронаука тесно связана с анализом данных, получаемых от мозга и в целом от нервной системы. Эти данные – сигналы, которые нужно анализировать, считать статистику и интерпретировать. Данные в нейробиологии довольно абстрактны, поэтому их нужно преобразовывать с помощью специальных алгоритмов, и тогда с ними уже можно работать.

Например, мы получаем энцефалограмму человека в виде кучи синусоид, которые сами по себе никак нельзя интерпретировать. Нам из этих синусоид нужно получить информацию о том, с каким участком и функциональным состоянием головного мозга они связаны. Здесь как раз и применяются математические методы, чтобы на основе полученных данных мы могли сравнить синусоиды между собой и проложить мостик к функциональным состояниям мозга. Таким образом здесь применяется программирование.

— Как в технологическом плане оснащены лаборатории Вышки и чем интересна работа именно с аппаратами?

— На момент, когда я работал в лаборатории, мы занимались в основном биоэлектрическими интерфейсами и анализировали электрофизиологическую активность мозга, в том числе электроэнцефалограмму (ЭЭГ), магнитоэнцефалограмму и электрокортикограмму (ЭКОГ). Особенно, на мой взгляд, интересна история с интерфейсом «мозг – компьютер», когда мы переводим сигналы мозга в команду для компьютера.

Я в основном занимался энцефалографами. С помощью специальной шапочки можно считывать активность мозга, которая связана с движением конечностей, и интерпретировать ее как команду для внешнего устройства, например для робота.

Мы делали это в компьютерной симуляции, передвигая в ней предметы в пространстве. На момент моей работы в Центре биоэлектрических интерфейсов это были основные проекты, поскольку моим научным руководителем был Алексей Евгеньевич Осадчий, а он в основном занимался данными с магнитоэнцефалографов и электроэнцефалографов. Лаборатория, насколько я знаю, также планировала сотрудничать с Институтом Склифосовского, где есть возможность снимать энцефалограмму непосредственно с поверхности мозга во время операций, таким образом без помех черепной коробки можно собрать наиболее точные данные.

— Лабораторные проекты и работы с этими интерфейсами нашли какое-то отражение в ваших исследованиях?

— Мой бакалаврский диплом был как раз посвящен методу нейронной обратной связи, она входит в довольно большую научную область, посвященную методу биологической обратной связи. В лаборатории я мог получать для этого необходимые данные. Когда у человека есть какое-то расстройство, например эпилепсия, мы можем неинвазивными методами натренировать мозг подавлять патологические состояния. Биологическую активную обратную связь также используют для лечения синдрома гиперактивности и дефицита внимания у детей. Моя работа была посвящена подразделу биологической обратной связи, которая работает с активностью мозга. В 2017 году я даже выступал с моим исследованием на Научных боях и, кажется, довольно доходчиво рассказал, чем занимаюсь.

— Вам удалось выпустить несколько статей с профессором Тадамасой Савадой. Как повлияла на ваши исследовательские интересы работа с ним?

— У профессора Савады был очень необычный взгляд на компьютерное зрение и интерес к машинному обучению, меня сильно увлекла его научная позиция. Мы познакомились в 2014 году, когда машинное обучение в нейронауках и особенно в области изучения зрения получило сильный толчок к развитию. Он работал над моделями зрительного восприятия. Мы написали статью, где пришли к интересным результатам. Этот опыт был чрезвычайно полезным с точки зрения академического становления.

— Как после всего этого вы стали специалистом по биоинформатике? Что это вообще за направление и какие ведутся исследования в этой области?

— Биоинформатика занимается анализом биологических последовательностей, нуклеиновых кислот, белков, чтобы разобраться в функциях генома человека. С помощью различных лабораторных методов мы читаем последовательности ДНК, РНК и белков и пытаемся выявить определенный ген, который влияет на наличие заболевания, или отсутствие усвояемости, или на нейроны в головном мозге. Биология стала точной наукой, когда у нее появился доступ к работе с такими последовательностями, теперь она может описывать процессы, точно привязанные к генетической информации.

— Когда я учился на третьем курсе бакалавриата, в Вышке как раз появилась магистратура по биоинформатике, которая меня очень заинтересовала применением точных методик. В магистратуре я переключился на нейробиологию и все, что связано с химией и генетикой. Я попал в лабораторию известного нейробиолога и физиолога Юрия Валентиновича Панчина из Института проблем передачи информации РАН, он занимается изучением того, как гены определяют функционирование мозга. Мы сделали несколько совместных проектов по физиологии сна и продолжаем работу, поскольку я остался в лаборатории в качестве младшего научного сотрудника.

Поскольку я научился работать с геномами и погрузился в биоинформатику, то смог найти работу в медицинском направлении в индустрии – в компании BostonGene. Там я специализируюсь на изучении лимфомы и функционирования иммунной системы. В магистратуре у меня был очень короткий курс по иммунологии, и в компании я смог глубже связать свои знания в биоинформатике с этим направлением. По сути, в рамках биоинформатических исследований все равно, с какими видами генетических данных вы работаете. Это могут быть клетки жировой или костной ткани, крови, нейронов, вы можете применять известные вам методы к данным из той или иной области, не вдаваясь в специфику направления.

В проектах компании я выполняю исключительно биоинформатические задачи и работаю здесь уже три года, анализируя данные, которые получаю от клеток крови. Параллельно я веду исследования в институте РАН по физиологии сна. Я также думаю о получении PhD в зарубежном университете, хотя мне очень нравится работать в компании.

Сейчас я работаю с данными пациентов из клиник, которые специализируются на лечении рака, и наша компания провела большую работу, чтобы получить к этим данным доступ. Это сильно поможет мне при обучении на PhD, где я смогу сделать что-то действительно значительное. Моя работа в индустрии может сильно подтолкнуть науку с помощью уникальных данных.

— Вы не только биоинформатик, но и исследователь музыкального ландшафта. У вас классный канал в «Телеграме». Что это за проект и как он пересекается с вашим основным направлением деятельности?

— В самом начале обучения в Вышке меня сильно интересовал психоанализ и культурная антропология, большой частью которой является музыкальное наследие. Мне хотелось, чтобы увлечение музыкой оформилось в какой-то продукт, и два года назад я начал делать проект World Music Geek о разных культурах мира и традиционной музыке. Развитие и изменение культур разных народов очень напоминают мне развитие и изменение живых организмов в процессе эволюции.

Культура претерпевает свою конвергентную эволюцию, если говорить в терминах биологии, когда у разных народов музыкальные жанры выполняют прикладные функции – служат для обрядов, светских или религиозных событий, и дивергентную, когда мы обнаруживаем, что в Африке или южноазиатской культуре люди больше внимания уделяют ритмике, а в Европе – гармонии. Почему в Центральной Азии так важны ладовые составляющие, а в европейской культуре все приведено к законам гармонической организации?

Было бы здорово предпринять попытку собрать базу данных традиционной музыки, которую выпускали разные лейблы, и проанализировать ее «генетический код», чтобы сделать выводы о какой-то уникальной культурной идентичности того или иного региона. Сейчас в свободное время, которого крайне мало, я работаю над интернет-ресурсом, который соберет географическую, антропологическую и музыкальную информацию воедино. С помощью этого проекта можно будет наглядно проследить стилевую музыкальную связь, характерную для определенной географической области.

К сожалению, мало кто занимается систематикой традиционной музыки, это сложно для восприятия и не имеет коммерческого потенциала. С другой стороны, я совершенно свободен в реализации своего проекта и стараюсь находить все более интересные пересечения с генетическими особенностями человека. Музыка сильно меня вдохновляет, и мои находки помогают мне подчас смотреть на научные задачи под совершенно новым углом.