Революция в изучении человека и новые методы терапии рака: мнение профессора РАН

МонокльНаука

«Медицина стала точной наукой»

Профессор РАН Антон Буздин — о революции в изучении человека и новых подходах к терапии рака

Вячеслав Степовой

Антон Буздин вошел в число 0,5% лучших исследователей мира по версии
ScholarGPS. В течение последних пяти лет он имеет высокие позиции по направлению
секвенирования РНК, в области генной экспрессии и по тематике биомаркеров. Олег Сердечников

Развитие генетики и биоинформатики позволило совершить прорыв в онкологии — получить максимум данных о конкретных опухолях, увидеть происходящие в них процессы на молекулярном уровне. Это дает возможности фармкомпаниям усилить разработку таргетных противораковых лекарств, а клиницистам — подбирать оптимальную линию терапии для пациентов.

О перспективных направлениях в области онкомедицины мы поговорили с главным научным сотрудником Института персонализированной онкологии Сеченовского университета, профессором РАН Антоном Буздиным. По итогам 2024 года международная аналитическая платформа ScholarGPS включила его в Top Scholars, то есть в 0,5% самых влиятельных ученых планеты. Профессор известен в науке исследованиями в области эволюции генов и молекулярных путей, а также разработкой платформы «Онкобокс», которая использует РНК-секвенирование для подбора таргетных препаратов, и платформы «Онкофьюжн» для выявления онкогенных перестроек генов.

— Антон Александрович, какие изменения в медицине вы бы выделили из общего ряда достижений за последние десять-двадцать лет?

— Сейчас мы живем в удивительные времена, когда происходит впечатляющий переход медицины от искусства времен Парацельса к точной науке. Науки о живом всегда выделяли в отдельную ветвь — есть точные науки, а есть естественные науки, несущие в себе какие-то элементы точных. И вот в нашей области сейчас этих элементов стало уже больше, чем всего остального. Это удивительное следствие развития такой современной технологии, как секвенирование. Секвенирование — это определение последовательности ДНК. Причем это касается даже не только медицины, но и других естественных наук и даже гуманитарных. Например, благодаря секвенированию история тоже становится точной наукой. Казалось бы, есть работа с источниками, но источники всегда тенденциозны, поскольку написаны людьми со своей собственной позицией, а иногда источников вообще нет. Но сейчас мы можем из остатков биологического материала получить огромный массив информации. Можем понять, кто были эти люди генетически, определить, что они ели, где родились, как мигрировали, чем болели и так далее. Все это сейчас можно определить точными научными методами. Фантастика. Вот так вот технологическая революция в аналитических методах молекулярной биологии фактически и сделала биологию и медицину точными науками.

— Вы не преувеличиваете насчет революции?

— Именно революция, которая состоит еще из множества прорывных элементов. Если мы говорим про медицину, про лечение больных, то вот таким большим прорывом стала иммунотерапия, которая позволяет активировать собственную иммунную систему больного так, что она перестает злокачественную опухоль не замечать и начинает ее активно атаковать. Сейчас появляется целый ряд новых подходов. И хотя они еще не сделали практической революции в лечении, скорее носят вспомогательную роль, но роль иммунотерапии в лечении пациентов постоянно растет.

Еще одна революция — в анализе данных. Появление огромных массивов данных, в том числе находящихся в открытом доступе, позволяет ученым уже не делать свои эксперименты, а просто брать данные, обсчитывать чужие результаты и грамотно их интерпретировать, получая отличные научные результаты.

— В свете развития этих революционных методик какие основные задачи решаются в области онкологии?

— Мне кажется, что важнейшая задача на сегодня — создание максимально полной молекулярной модели каждой конкретной опухоли. В идеале она должна учитывать все то многообразие опухолевых клонов, которые существуют. По-научному это называется «многослойный перцептрон». Это некая модель молекулярных взаимодействий, на которую спроецированы конкретные особенности патологических клеток. Создание такой модели поможет эффективно моделировать терапевтические подходы. Причем не только их, но и те вероятные механизмы, которыми опухоль будет пытаться избегнуть терапии, то есть выработать резистентность, а нам это позволит разработать уже следующий шаг для терапии.

Проще говоря, мы даем первый набор терапии, опухоль делает свой ход, а у нас уже наготове следующий. Или, например, предсказываем, с помощью каких конкретно механизмов опухоль будет пытаться избегнуть действия препаратов. И мы можем подобрать терапию так, чтобы заблокировать опухоли эту возможность. А раз мы ее заблокируем, то сможем с большей эффективностью ее убить. Такого рода модели будут крайне полезны как для онкологии, так и для всех других отраслей биологической и медицинской науки.

— И насколько мы далеки от прорыва?

— В принципе, у нас есть технические возможности для этого. Я сейчас получил мегагрант в «Сириусе» как раз под такую задачу. Конечно, я не кладу голову на рельсы, что через три года мы эту проблему точно решим, но я уверен, что мы приблизимся к решению, а дальше будем улучшать качество этих моделей. Потому что они должны, с одной стороны, учитывать много факторов, но с другой стороны, все эти факторы имеют разный вес. Какие-то значат много, какие-то - меньше. Причем они еще имеют этот вес в определенном контексте. То есть фактически речь идет о создании цифровых двойников опухоли.

— Следующий шаг — персонализация терапии рака?

— Да, использование современных методов биоинформатики для создания новых лекарств и их персонализации. С помощью этой цифровой модели мы сможем создавать более специфичные таргетные препараты, которые более точно связываются со своими конкретными молекулярными мишенями.

Еще один шаг — таргетный препарат следующего поколения, который связывается не просто с какими-то конкретными белками, которые в принципе есть и в здоровых клетках. Они связываются только с мутированными белками, которые есть только в раковых клетках. То есть эти препараты будут еще более точно действовать на опухоль и наносить существенно меньше вреда здоровым клеткам, потому что у них меньше ошибочная активность. Собственно, их без всякого искусственного интеллекта открыли с помощью массового скрининга. Но искусственный интеллект может на несколько порядков снизить размерность такого скрининга.

— Какие способы лечения онкозаболеваний сегодня рассматриваются в науке как наиболее перспективные?

— У нас очень много разных способов лечения опухолей. Все они так или иначе как-то себя проявили, и мы уже можем персонализировать их назначение. Следующий шаг, этому нам еще предстоит научиться, — персонализировать назначение их в комбинации, потому что комбинация таргетных препаратов будет гораздо эффективнее, чем использование их по отдельности. Как происходит лечение сегодня? Есть рабочая терапевтическая схема, которая неплохо себя проявляет, и поверх нее добавляют еще препарат, который оказывает персонализированное воздействие. А идея заключается в том, чтобы добавлять не один препарат, а сразу несколько. Чтобы получалась комбинация, которая не просто затормозит рост опухоли, а убьет ее. Но при этом не убьет самого больного. То есть такая комбинация, которая синергечно складывает токсичности отдельных компонентов против опухоли, но останется относительно безобидной для здоровых тканей. Потому что именно такие комбинации действуют лучше всего.

ИИ допускает много ошибок

— На ИИ и Big Data возлагают большие надежды. Но по факту ведь еще ничего не случилось — не создано лекарство от рака, которое помогало бы на любой стадии болезни, нет волшебной таблетки от старости…

— Очень важно правильно интерпретировать имеющуюся информацию, потому что если ты неправильно сформируешь какие-то группы для сравнения, то получишь в корне неправильные результаты. Сейчас важна интерпретация и понимание того, как именно были получены эти данные, для чего они подходят. Если понимать это, то в руках человека, который занимается анализом данных, оказывается просто бесценный кладезь информации. Информации настолько много, что мы, ученые, можем распорядиться грамотно только двумя-тремя процентами.

— На сколько, по вашей оценке, ИИ может повысить КПД в науке?

— Искусственный интеллект наверняка тоже будет полезен, но пока мы только нащупываем способы, как он нам может помочь анализировать геномные данные.

Пока такие модели создаются, но они не лучше алгоритмических подходов обработки информации. ИИ допускает очень много ошибок, а проверка этих ошибок занимает гораздо больше времени, чем если сделать это алгоритмическими методами, которые работают по понятным нам законам. ИИ — это черный ящик. Мы не видим, что у него под капотом. Он выдает нам что-то. Часть ответа корректная, а часть — нет. Он часто галлюцинирует, выдает ответы, просто чтобы от него отстали, придумывает ссылки на несуществующую литературу. Если вам дороги результаты вашего исследования, то вы можете очень сильно отравить их вот такими ошибками.

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

«Все это было чудом» «Все это было чудом»

«Союз» — «Аполлон»: пример того, что космос возможен как зона сотрудничества

Монокль
Правила жизни Тома Хэнкса Правила жизни Тома Хэнкса

Правила жизни актера Тома Хэнкса

Правила жизни
Передвижники и императорская власть Передвижники и императорская власть

Как передвижники получили признание императора Александра III

Знание – сила
Между фугой и фуззом Между фугой и фуззом

Современные композиторы, ломающие жанровые барьеры

Weekend
Земельный налог для ИП и ООО: что, сколько и когда платить Земельный налог для ИП и ООО: что, сколько и когда платить

Кто и в каких случаях платит земельный налог и на что обратить внимание

Inc.
Музей как увлечение Музей как увлечение

Единственный в своем роде: музей при Институте космических исследований РАН

Знание – сила
В квадроберы и обратно В квадроберы и обратно

Почему дети любят пробовать себя в разных ролях и как на это реагировать

Новый очаг
Соло-мама Соло-мама

Каких ошибок стоит избегать женщинам, которые растят детей в одиночку

Лиза
Интерес над деньгами Интерес над деньгами

Финансовая составляющая – главная мотивация при трудоустройстве у 40% студентов

Ведомости
Громких разводов не будет Громких разводов не будет

Супруги-совладельцы все чаще прибегают к медиации

Монокль
Марсоход Perseverance побил рекорд на Марсе — такого еще не делал ни один робот Марсоход Perseverance побил рекорд на Марсе — такого еще не делал ни один робот

Марсоход NASA Perseverance вышел на «открытую дорогу» Марса

Inc.
Про пропан Про пропан

Если газ сжиженный, то он всё-таки ещё газ или уже жидкость?

Наука и жизнь
Рабби Давид из люфтваффе Рабби Давид из люфтваффе

В 2019 году Бундестаг одобрил введение в Германии военного раввината

Дилетант
Музыкальное образование может снизить возрастные когнитивные изменения Музыкальное образование может снизить возрастные когнитивные изменения

Как обучение музыке защищает мозг от одной из распространенных проблем старения

ТехИнсайдер
«Здесь нет никакой архитектуры»: как Корбюзье и Мельников потрясли Париж «Здесь нет никакой архитектуры»: как Корбюзье и Мельников потрясли Париж

Стиль, который не спорил с прошлым, но создавал будущее: ар-деко

Монокль
«Не от хорошей жизни»: как поливоркинг стал трендом и чем он опасен «Не от хорошей жизни»: как поливоркинг стал трендом и чем он опасен

Как поливоркерам сохранить здоровье и продуктивность

Forbes
Червивое яблоко Червивое яблоко

Все оказалось просто. Иллюзорно просто. И это усыпило внимание большинства

Правила жизни
Эра литий-ионных аккумуляторов Эра литий-ионных аккумуляторов

Почему ученые трудятся над тем, чтобы повысить безопасность батареек

Наука и техника
Самые красивые заповедники России Самые красивые заповедники России

Российские заповедники, отличающиеся необычайной красотой

ТехИнсайдер
«Кто придумал землю? Путеводитель по геофилософии от Делёза и Деррида до Агамбена и Латура» «Кто придумал землю? Путеводитель по геофилософии от Делёза и Деррида до Агамбена и Латура»

Правильно ли противопоставлять природу и культуру

N+1
Антигон Одноглазый Антигон Одноглазый

Антигон Одноглазый: великий полководец и дипломат, которого погубила алчность

Дилетант
9 неожиданных фактов про еду 9 неожиданных фактов про еду

Факты про еду, которые точно удивят каждого!

Maxim
Иллюзия сознания и реальность игры Иллюзия сознания и реальность игры

Книги: очередная биография Эйнштейна и исследование эмоций

N+1
Вторую межзвездную комету заподозрили в рекордной старости Вторую межзвездную комету заподозрили в рекордной старости

Какие свойства у открытого межзвездного объекта — кометы 3I/ATLAS

N+1
8 полезных свойств орехом макадамия, о которых вы не знали 8 полезных свойств орехом макадамия, о которых вы не знали

Макадамия: чем полезны для организма эти орехи?

ТехИнсайдер
Билет в будущее Билет в будущее

Что такое целевое обучение и почему оно может стать трамплином в карьере

Лиза
Бухенвальдская ведьма: история Ильзы Кох, одного из крупнейших монстров Холокоста Бухенвальдская ведьма: история Ильзы Кох, одного из крупнейших монстров Холокоста

Ильза Кох — одна из самых жестких представительниц гитлеровского режима

ТехИнсайдер
Феномен текста: человек vs ИИ Феномен текста: человек vs ИИ

Способен ли искусственный интеллект писать тексты или даже мыслить как человек?

Монокль
Снижение конденсационных следов от самолетов назвали важной климатической мерой Снижение конденсационных следов от самолетов назвали важной климатической мерой

Чтобы снизить влияние авиации на климат, лучше сосредоточиться на следах

N+1
Ударная волна Ударная волна

Что такое падел и почему его называют «новым гольфом»

RR Люкс.Личности.Бизнес.
Открыть в приложении