... bioinformatyk, dyrektor naukowy Centrum Bioinformatyki na Uniwersytecie w Uppsali, wykładowca na Interdyscyplinarnym Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego Uniwersytetu Warszawskiego.

O BIOINFORMATYCE

Początkowo pod nazwą "bioinformatyka" rozumiano składowanie i zarządzanie danymi biologicznymi. Jednym z pierwszych odkryć bioinformatycznych było stwierdzenie w 1983 r., że sekwencja czynnika wzrostu (PDGF) i sekwencja (białka generowanego) przez onko-gen v-sis są identyczne. To wskazało na wirusowe pochodzenie niektórych rodzajów raka. Rezultat ten otrzymał Prof. R. Doolittle przeszukując bazy danych sekwencyjnych, które miał na komputerze. Porównywanie i przeszukiwanie sekwencji białek, a później również DNA, jest standardowym krokiem w biologii.

Bioinformatyka jest często nazywana biologią obliczeniową. Praca na jej gruncie odbywa się w modelu spiralnym: od hipotezy na temat zjawiska biologicznego, poprzez skonstruowanie odpowiedniego eksperymentu, zebranie olbrzymiej liczby danych i wyodrębnienie parametrów służących do skonstruowania modelu zjawiska, do interpretacji zbudowanego modelu, który pozwoli albo zakończyć badania, albo da podstawę do zmodyfikowania hipotezy i powtórzenia cyklu. W cyklu tym uczestniczą biologowie, bioinformatycy i matematycy, często pracując w dużych zespołach. Budowanie środowisk programowania dla biologii obliczeniowej i rozwijanie algorytmów dla poszczególnych kroków to też domena bioinformatyki, wymagają one bowiem wiedzy informatycznej i biologicznej.

O SZANSACH POLSKICH NAUKOWCÓW

Polska ma duże osiągnięcia na polu bioinformatyki. Mamy dosłownie mistrzów świata w niektórych jej działach. Jest wielu utalentowanych badaczy, bardzo dobra infrastruktura obliczeniowa komputerów dużej mocy, jak np. w ICM. Mamy wielką szansę na sukces w skali światowej, tylko musimy mądrze działać. Przykładem mogą być ojcowie polskiej matematyki ze Szkoły Lwowskiej, którzy rozwinęli logikę - dziedzinę, która nie dominowała badań w takich potęgach matematycznych, jak Francja czy Niemcy. Podobnie możemy postąpić dziś. Naszą szansą jest modelowanie genomiczne z masowych danych. Jesteśmy do tego dobrze przygotowani, a zapotrzebowanie na współpracowników z wysokimi kompetencjami i odpowiednią strukturą IT rośnie niezwykle szybko. Mimo tego i wielu słów o konieczności budowania tych kompetencji, ciągle jednak brak istotnych inwestycji naukowych w tym kierunku. Dla przykładu, z jednego doświadczenia, już po oczyszczeniu danych, otrzymujemy dziś ok. 1 mld punktów (DNA). Jeżeli będziemy rzeczywiście dobrzy w modelowaniu danych, to nie tylko będziemy mogli wykonywać usługi przyjmując pewnego rodzaju outsourcing naukowy, ale również staniemy się partnerami w wielkich projektach światowych. Równolegle będziemy mogli dokonywać własnych odkryć wykorzystując wiedzę modelowania do danych publicznych. Prof. Doolittle rozpoczął odkrycia bioinformatyczne na swoim komputerze osobistym. Teraz nadchodzi era odkryć wykorzystujących dane genomiczne dostępne publicznie, ale już z wykorzystaniem superkomputerów.

O PRACY ZESPOŁOWEJ

Do przeanalizowania jest tak olbrzymia ilość danych z eksperymentów, że w żaden sposób nie byłby w stanie zrobić tego jeden człowiek. Poza tym, potrzeba jednocześnie wiedzy zarówno z dziedziny biologii, jak i informatyki oraz matematyki. Tylko ścisła współpraca wielu badaczy może gwarantować sukces. Od wielu lat już nie opublikowałem niczego w pojedynkę jako bioinformatyk - zawsze są to prace robione z biologami, często też z matematykami i statystykami. We współczesnej biologii spotyka się publikacje, które mają po kilkudziesięciu autorów, a zdarzyło mi się być jednym z prawie 300 współautorów. Wymaganą częścią publikacji jest złożenie danych w międzynarodowych bazach danych.

Działanie w takich warunkach wymaga oprócz wiedzy, wzajemnego zaufania i szacunku do posiadanych przez partnerów kwalifikacji. Trzeba być pokornym wobec wiedzy kolegów i cierpliwym w szukaniu wspólnego języka. Trzeba również potrafić posługiwać się wieloma światowymi bazami wiedzy biologicznej, umiejętnie je łączyć i rozwijać nowe.

O KOMERCJALIZACJI WYNIKÓW BADAŃ

Nauka i biznes, to dwie odrębne sfery, które rządzą się specyficznymi regułami. Tak było i najlepiej, jeśli dalej tak pozostanie. Miałem przez pewien czas własną firmę, ale bardziej pociąga mnie robienie badań, zajmowanie się nauką niż biznesem. Komercjalizacja wyników wymaga innych kompetencji niż profesorskie. Są oczywiście profesorowie, którzy potrafią to łączyć, ale to raczej wyjątki w środowisku akademickim na świecie. Lepiej więc, aby jedni robili po prostu dobrą naukę, a inni wiedzieli, jak ich odkrycia dobrze wykorzystać w działalności rynkowej. Nie jestem za tym, aby to uniwersytety zajmowały się komercjalizacją badań naukowych, lecz potrzebne są warunki, które by to umożliwiały tym, którzy chcą się tym zająć. Model amerykański jest tu chyba, póki co, najlepszy.