Tenūrprofesore Baiba Vilne – starp biomedicīnu, matemātiku, statistiku un informātiku

Rīgas Stradiņa universitātes (RSU) vadošā pētniece Baiba Vilne mūsu komandā ir jau sešus gadus, taču kopš šā gada sākuma – tenūrprofesores godā.

Ieguvusi bakalaura grādu bioloģijā Latvijas Universitātē, pēc tam saņēmusi Vācijas Akadēmiskās apmaiņas dienesta (DAAD) stipendiju un devusies uz Minhenes Tehnisko universitāti studēt bioinformātiku. Pēc tam tur palikusi doktorantūrā un pēcdoktorantūrā. Tad viņa nolēma atgriezties Latvijā. Sākumā strādāja valsts zinātniskajā institūtā BIOR, tad profesori uzaicināja darbā RSU. Kopš 2019. gada viņa ir veidojusi savu pētniecības grupu RSU un, viņas vārdiem, “jau virzījusies uz tenūrprofesores amatu”.

Minhenē pavadījāt 13 gadus, un tad atgriezāties Latvijā. Kāds bija motīvs atgriezties?

Jau pieteikumā DAAD stipendijai dalības pamatojumā rakstīju, ka došos uz ārzemēm mācīties, lai pēc tam atgrieztos, atdodot iegūto Latvijai. Es gan neatgriezos tik ātri, kā sākotnēji bija domāts, jo radās interesanti piedāvājumi pētniecībā, bet pēcdoktorantūrā bija skaidrs – atgriežos tagad vai nekad. Pirms sāc veidot savu pētniecības grupu, vēl vari kaut ko mainīt, vēlāk to īstenot ir grūtāk.

Kāda ir zinātnes un zinātnieku vide Latvijā, RSU, un Vācijā?

Kopumā šīs vides kļūst līdzīgākas. Mēs aktīvi darbojamies dažādos starptautiskos pētniecības un infrastruktūras konsorcijos. Tāpat rakstām Eiropas līmeņa projektu pieteikumus. 

Es novēroju, ka mūsu zinātnieki ir ļoti spēcīgi un jau ir iesaistīti starptautiskajā pētniecības vidē. 

Tas nozīmē, ka šīs vides salāgojas. Varbūt atšķiras tas, ka Vācijā vairāk strādāja kopā ar ASV. Mēs vairāk sadarbojamies Eiropas līmenī. Nākamais solis būtu paplašināties un dibināt vairāk sadarbību pasaules mērogā.

Pievērsīsimies jūsu pašreizējiem pētījumiem. Lūdzu, iepazīstiniet, ar ko tie ir saistīti!

Jau pēcdoktorantūrā manā darbā spēcīgs fokuss bija uz koronāro artēriju slimībām, un šī tēma ir saglabājusies arī manos tālākajos pētījumos, jo pēcdoktorantūra ir laiks, kad cilvēks ieliek stūrakmeni savā karjerā un veidojas sadarbība, un ir salīdzinoši lielāks publikāciju skaits.

Pašreiz es vadu Integratīvās bioinformātikas grupu, un mūsu darbam ir divi virzieni. No vienas puses ļoti daudzām citām pētniecības grupām dzīvības zinātnēs ir vajadzīgs atbalsts bioinformātikā. Tādēļ kopš atgriešanās Latvijā mūsu pētniecības tematika ir bijusi ļoti, ļoti daudzveidīga. Piemēram, BIOR tās pat bija biofilmas ūdensvadu caurulēs, savukārt Covid-19 pandēmijas laikā bija darbs virusoloģijā.

Daudzi mūsu projektu partneri ir arī neirologi, ar kuriem pašreiz rakstām papildus projektu pieteikumus, bet, protams, saglabājas arī citi sadarbības partneri, daudzi no kuriem ir kardiologi.

Visām šīm grupām kopīgs ir tas, ka tiek vākti ļoti apjomīgi un sarežģīti dati. 

Piemēram, genoma informācija, gēnu aktivitāte jeb transkriptoms, olbaltumvielu mērījumi jeb proteoms, metaboloms (vielamiņas rādītāji), mikrobioms (baktēriju un vīrusu mērījumi), dzīvesveida rādītāji, apkārtējās vides faktori. Vienmēr jāatrod labākais risinājums, kā šādus milzīgus datu apjomus jēgpilni analizēt vienotā sistēmā. Piemēram, lai spētu noteikt pacientu apakšgrupas vai identificēt jaunus biomarķierus, kas varētu palīdzētu kādas slimības risku un vai attīstību savlaicīgi prognozēt vai ietekmēt ārstniecību.

Vienlaikus mūsu darbs ir daudz plašāks: bioinformātika ir arī patstāvīga zinātnes nozare, jo jāveido jaunas un uzlabotas, katram attiecīgajam pētniecības jautājumam vispiemērotākās metodes. Mūsu uzdevums ir atlasīt metodes, salīdzināt tās, kā arī veidot jaunas. 

Piemēram, pētot genoma informāciju, mēs varam izmantot metodes, kas palīdz noskaidrot iespējamo slimības cēloni. 

Ja pieņemam, ka konkrēto slimību izraisa noteiktas izmaiņas genomā, tad pētījumu sākam tajā punktā un soli pa solim liekam klāt citus datus, lai noskaidrotu, kā šīs izmaiņas varētu ietekmēt citus bioloģiskos procesus organismā.

Veidojam arī eksperimentālos dizainus, piemēram, kā pārnest mehānismu izpratni no modeļorganismiem kā peles vai žurkas uz cilvēku, un kā salāgot viena pētījuma datus ar citu pētījumu datiem.

Šajā kontekstā jāatgādina, ka bioinformātika ir starpnozare starp biomedicīnu, matemātiku, statistiku un informātiku. Un mūsu darbs ir spēt no visām šīm nozarēm paņemt to, ko mums vajag attiecīgā pētījuma kontekstā, un salikt to jēgpilni kopā.

Tātad strādājat ar citu ievāktajiem datiem?

Jā, parasti pie mums vēršas sadarbības partneri, un dati ideālā gadījumā jau ir ievākti vai rakstām kopīgus projektu pieteikumus, kuros viņi plāno ievākt datus. Otrajā gadījumā mēs varam ieteikt, kādi dati būtu jēgpilni no bioinformātikas viedokļa.

Izstāstiet, lūdzu, vienu divus secinājumus no pētījumiem, kas ir noderīgi sabiedrībai.

Es labprātāk atbildēšu plašāk. Droši vien daudzi ir dzirdējuši par tā saucamo Gartnera gaidu ciklu. Ikreiz, kad parādās kāda jauna tehnoloģija vai jauna metode, jauns atklājums, sabiedrībā un profesionālajā vidē par to rodas ļoti liela interese un uz to tiek liktas ļoti lielas cerības, bet, kad tehnoloģiju vai metodi ievieš praksē, mēs ieraugām tās ierobežojumus. Var sekot zināma vilšanās, un tikai pēc šīs fāzes mēs nonākam līdz reālistiskākam skatījumam.

Savā jomā varu nosaukt vairākus šādus Gartnera ciklus. Es sāktu ar cilvēka genoma sekvencēšanu. Kad 2003. gadā noslēdzās cilvēka genoma projekts, tika uzskatīts, ka mēs ļoti ātri spēsim saprast visu slimību mehānismus, īsā laikā būs pieejama labākā diagnostika un ārstēšana, bet vēlāk kļuva skaidrs, ka ar genoma sekvenci vien nepietiek. Tad secinājām, ka jāvāc arī citi datu slāņi, piemēram, gēnu aktivitāte (transkriptoms) un olbaltumvielas (proteoms).

Tagad esam nonākuši nākamajā Gartnera ciklā, kur mēs saprotam, ka lielie dati paši par sevi vēl nav informācija, mums ir jāsaprot, kā mēs to visu varam salikt kopā, jēgpilni integrēt, interpretēt.

Protams, Gartnera ciklu pašlaik piedzīvo mākslīgais intelekts, un saistībā ar to mēs atrodamies lielo gaidu fāzē, bet ir skaidrs, ka arī šī nebūs burvju nūjiņa.

Jāsaprot, ka mēs esam šajos Gartnera ciklos. Mums ir vajadzīgs pareizs eksperimentālais dizains, kas arī palīdz atbildēt uz mūsu pētījuma jautājumu. Mums jāsāk ar ļoti konkrētiem un precīzi definētiem pētījuma jautājumiem, arī no bioinformātikas viedokļa. Mums ir vajadzīgi programmatūras rīki un darba plūsmas, kas ir reproducējamas.

Jūs pieminējāt mākslīgo intelektu. Jūsu darbā droši vien ietilpst arī tā apmācīšana?

Tagad ir laiks, kad tik tiešām mākslīgais intelekts, jo īpaši aģenti dominē visās jomās, tostarp bioinformātikā. 

Ir izveidojies jauns virziens, kuru sauc par aģentisko bioinformātiku, kurā mēs, protams, strādājam, un tas nozīmē, ka bioinformātiķa loma mainās.

Mēs bioinformātikā katrs būvējam savu mākslīgā intelekta aģentu jeb aģentus ar domu, ka nākotnē tie varētu semiautonomi pārņemt zināmas funkcijas, īpaši rutīnas uzdevumus automatizācijas nolūkos. Šie aģenti jau var palīdzēt atrast vispiemērotākos rīkus, veikt zināmas analīzes, izveidot dokumentāciju. Un, protams, mašīnmācīšanās metodes jau labu laiku ir mūsu darba ikdiena. Plašākā nozīmē, tas ir viens no veidiem, kā mēs integrējam daudzslāņainos datus. Tātad mēs trenējam mašīnmācīšanās modeļus ar konkrētajiem datiem, lai pēc tam sistēma spētu, atrast biomarķierus, piemēram, kādus vielmaiņas rādītājus vai genoma variācijas, kas palīdzētu atšķirt, teiksim, koronāro artēriju slimības pacientus no kontroles grupas (t.i. cilvēkiem, kuriem nav konstatēta attiecīgā slimība).

Tomēr vēlreiz uzsvēršu: mākslīgais intelekts nav burvju nūjiņa un cilvēka cieša uzraudzība joprojām ir vajadzīga – prasme uzdot pareizos jautājumus vajadzīga pat vairāk nekā agrāk! Un ir atbildīgi jāinterpretē rezultāti.

Viens no projektiem, kur RSU jūsu vadībā ir iesaistījusies, ir projekts ELIXIR. Pastāstiet par to!

ELIXIR ir Eiropas starpvaldību organizācija, kurā dalībvalstis apvieno savas pētniecības infrastruktūras vienā konsorcijā. Modernajā zinātnē mēs visi aizvien vairāk vācam liela apjoma datus ļoti lielās indivīdu grupās, un valstīm ir vajadzīga palīdzība šo datu pārvaldībā, vajadzīgi labās prakses standarti, izglītoti eksperti, un šādas iespējas sniedz ELIXIR.

Tātad tiek veidots cilvēku un infrastruktūru tīkls, kurā notiek pieredzes apmaiņa, kopīgi tiek veidotas labākās prakses, apvienota informācija par dažādiem izglītojošiem kursiem. RSU šajā organizācijā ir uzņēmusies koordinatora lomu.

Konkrētāk sākām darboties pirms gada, ERAF projekta nr.1.1.1.5/3/25/I/014 RSU dalība Apvārsnis Eiropa programmā ietvaros realizējot Latvijas nacionālo partnerības un rīcības plānu. Mūsu uzdevums ir palīdzēt izveidot Latvijas mēroga institūciju tīklu jeb konsorciju. Tātad stiprinām bioinformātikas pētniecības infrastruktūru un kompetenci Latvijā.

Jūs esat tenūrprofesore, bet pirms tam bijāt vadošā pētniece RSU. Kas ir kopīgais un atšķirīgais šajos amatos?

Protams, mans darbs nav mainījies radikāli, lielāka atšķirība bija starp pēcdoktorantūru un grupas vadīšanu. Pēcdoktorants tomēr strādā vairāk vai mazāk viens savā pētniecības tēmā, bet, pārejot uz grupas vadītāja amatu, vada savu komandu, raksta projektu pieteikumus, piesaistot finansējumu, protams, arī iesaistās savas komandas darbā, varbūt ne tik daudz pats veic datu analīzi vai rada programmatūras rīkus, bet vairāk koordinē datu analīzes vai programmatūras rīku radīšanas darbu un publikāciju rakstīšanu. Tenūrprofesora amatu es, savukārt, redzu kā pāreju uz nākamo līmeni. Tas dod papildu redzamību un, protams, vēl lielāku atbildību.

Kur redzu izmaiņas saistībā ar tenūrprofesūru kā bioimformātiķei: agrāk vairāk pildījām atbalsta funkciju, palīdzot sadarbības partneriem, iesaistoties viņu projektu pieteikumu rakstīšanā un palīdzot analizēt iegūtos datus, tenūrprofesūra piešķir papildu uzdevumu mērķtiecīgi un pastiprināti attīstīt bioinformātiku arī kā patstāvīgu zinātnes nozari. Tātad mums pašiem ir jāizvirza savi pētījuma mērķi un jāraksta projekti kā koordinatoriem, jāattīsta metodes.

Cik liela ir jūsu komanda?

Komandas lielums mainās, to nosaka piesaistītais projektu finansējums. Patlaban esam seši cilvēki, un tas ir optimāls skaits, taču, iegūstot papildu finansējumu (piemēram, no lielajiem Eiropas līmeņa projektiem), varam palielināt savu kapacitāti.

Vai komandu veido RSU kolēģi, vai arī tā ir starptautiska un tajā pārstāvētas arī citas augstskolas?  

Mūsu komandā galvenokārt strādā cilvēki, kuri ir studējuši vai studē informātiku, ir arī medicīnas inženieri, ir cilvēki, kas ir studējuši biostatistiku. Dažreiz mums pievienojas biologi, kuri grib iemācīties programmēt. RSU pamatā sagatavo mediķus un mediķi mums ir sadarbības partneri, bet tie parasti nav speciālisti, kas strādā bioinformātikā. Līdz ar to komandas veidošana ir izaicinājums un mums jāpiesaista speciālisti gan no citām universitātēm, gan bieži vien arī no ārzemēm.

Jūs jau minējāt koordinējošo darbu, kas ir zinātnieka loma, bet ko mūsdienās nozīmē būt zinātniekam, kas vada projektu?

Man ir grūti atbildēt uz šo jautājumu objektīvi, jo es esmu pieredzējusi tikai to, ko nozīmē būt zinātniekam mūsdienās (pasmaida). Mēdz teikt, zinātnieks vai pētnieks, tā nav tikai profesija, tas būtībā ir dzīvesveids. Tas ir skatījums uz pasauli! Man šī doma šķiet ļoti tuva, jo savā būtībā zinātnieks ir cilvēks, kurš saglabā zinātkāri, kurš interesējas par apkārtējo pasauli, uzdod jautājumus un cenšas atrast pierādījumos balstītas atbildes uz tiem, un varbūt neapstājas pie pirmās atbildes, turpina šaubīties, salīdzināt. Dažkārt arī atzīt to, ko mēs vēl nezinām. Man gribētos domāt, ka šis komponents ir palicis, gadu gaitā nav mainījies.

Manuprāt, mūsdienās zinātnieka loma ir kļuvusi daudz plašāka un sarežģītāka: ja iztēlojamies, ka kādreiz zinātnieks bieži vien strādāja viens, šaurā pētniecības laukā, tad mūsdienās aizvien vairāk tas ir komandas darbs. Mūsu jomā pilnīgi noteikti. 

Mūsu darba pamatā ir starpdisciplināra sadarbība, jāspēj sastrādāties ar cilvēkiem no dažādām jomām, saprast citam citu. 

Tajā pašā laikā ļoti strauji attīstās tehnoloģijas, un zinātniekam, vismaz bioinformātiķim, ir jābūt gatavam ļoti īsā laikā tās apgūt. Tāpat arī, kā jau mēs konstatējām, pētniecības infrastruktūras veidošanas loma tiek arīdzan integrēta zinātnieka darbā. Protams, finansējuma piesaistīšana ir papildu izaicinājums, jāspēj uzrakstīt projektu pieteikumus starpdisciplināri, bieži vien ir jāzina daudz par inovācijām, turklāt mums jāspēj saprotami paskaidrot arī sabiedrībai, kas ir tas, ko mēs darām un kāpēc.

Kā jūs atjaunojaties, lai varētu celt zinātnes jaudu?

Man atjaunošanās ir papildu zināšanu iegūšana, jo esmu ļoti zinātkārs cilvēks. 

Es mīlu mācīties jaunas lietas un iegūt jaunas zināšanas, tāpēc ļoti daudz lasu ne tikai savā tiešajā darbības jomā. Es ļoti labprāt arī klausos raidierakstus arī citās jomās, citās dabas zinātnēs, matemātikā, fizikā. Es interesējos arī par sociālajām un humanitārajām zinātnēm. Mani aizrauj zinātnes filozofija un pat zinātniskā fantastika. Varbūt nedaudz ironiski, bet jā – ārpus zinātnes mani uzlādē vēl zinātnes.