Viņš pētījis mamuta DNS, meklējis likumsakarības vēža mutācijās un mēģinājis izskaitļot proteīnu telpisko struktūru vēl pirms to paveica pērnā gada Nobela prēmijas laureāti – AlphaFold komanda.
Viņš ir pārliecināts, ka visi uz šīs planētas nākam no vienas šūnas, un valoda, kurā viņš domā, ir universālākā no visām – matemātika. Dr. Nikolajs Oskolkovs – bioinformātiķis, OSI Metabolo pētījumu grupas vadītājs, projekta TARGETWISE ietvaros. Latvijā viņš ir vien mēnesi, bet ir drošs, ka palīdzēs OSI zinātniekiem kļūt stiprākiem pasaules arēnā – statistikas, mašīnmācīšanas un datu analīzes jomā.
“Kad zinātnieks veic eksperimentus, vienmēr rodas dati. Īpaši mūsdienās, kad visu monitorē, un digitalizē. Lielākā daļa šo datu netiek izmantoti – bieži vien nezināšanas dēļ,” saka Nikolajs “Iedomājieties radio vilni. Ar statistikas metodēm var noteikt, vai šajā vilnī ir informācija, vai arī šīm svārstībām nav nekādas jēgas, tas ir tikai troksnis. No vienas puses man ir ļoti dziļi jāsaprot OSI zinātnieku pētniecības joma un viņu dati, no otras – jāizdomā, kāda ir efektīvākā metode šo datu analīzei, no trešās – jāmēģina uz datiem paskatīties tā, kā līdz šim tie nav uzlūkoti, noskaidrojot, vai tajos nav vēl kāda papildus vērtīga un nebijusi informācija.”
Pievienojoties OSI komandai Nikolajam ir divi galvenie uzdevumi,– ieviest skaitļošanas kompetenci un izglītot kolēģus statistikā un mašīnmācīšanā. “Mans uzdevums ir būt analīzes centram, kas var savienot laboratorijas, viņu vajadzības un intereses”.
Fizikas zinātņu doktors
Nikolaja spēja “veidot tiltus” starp mediķiem, ķīmiķiem, farmaceitiem, biologiem ir ļoti pamatīgu studiju un lielas spītības rezultāts.
Pirms gandrīz 20 gadiem Nikolajs absolvēja Maskavas Lomonosova universitātes Fizikas fakultāti, aizstāvēju disertāciju un ieguvu fizikas un matemātikas zinātņu kandidāta grādu (ekvivalents doktora grādam). Doktorantūras gadus viņš pavadīja starp divām pilsētām – Maskavu un Ulmi (Vācijā), jo universitāšu sadarbības projekta ietvaros studēja un rakstīja disertāciju abu pilsētu universitātēs. Arī darbu viņš aizstāvēja – abās. Pēc doktorantūras beigšanas Nikolajs vairākus gadus nodarbojās ar teorētisko fiziku, strādādams ASV, Dānijā un Zviedrijā.
“Es dziļi saprotu matemātiku un esmu trenēts darbā ar diferenciālvienādojumiem un integrālvienādojumiem, kas apraksta bioloģiskas molekulas. Piemēram olbaltumvielas molekula, kura savā normālā formā ir savērpta, temperatūras ietekmē iztaisnojas un pārstāj normāli funkcionēt. Šo procesu, kas notiek dabā, varu aprakstīt analītiski – vienādojumos, paredzot, kā olbaltumviela uzvedīsies. Manu aprēķinu mērķis ir paredzēt, kas notiks, pirms tas ir noticis.”
Viss jāsāk no nulles
2011. gadā Malmē, Zviedrijā Nikolaju – jaunu, azartisku fiziskas zinātņu doktoru uzrunāja medicīnas jomas kolēģi, kuri ikdienā konsultēja pacientus, bet paralēli strādāja zinātnē. Viņus interesēja, vai no pacienta datiem – auguma, svara, analīžu rādītājiem, spiediena, ķermeņa temperatūras, vecuma – ir iespējams paredzēt, kāda veida saslimšanām cilvēks varētu būt pakļauts. Ārstus nodarbināja jautājums, vai šādi var modelēt slimību riskus. Tēma Nikolaju aizrāva, bet “es varēju piedāvāt tikai savas matemātiskās un programmēšanas zināšanas. Toreiz neko nesapratu ne no bioloģijas, ne medicīnas.”
Vēl pirms desmit gadiem pasaulē tik pat kā nebija – bioinformātiķu – augsta līmeņa speciālistu, kuri virtuozi orientējas, gan skaitļos un statistikā, gan dzīvības zinātnēs. Ārstiem un Nikolajam pašam likās, ka cilvēkam ar fizikas doktora izglītību, apgūt nepieciešamo nebūs nekas sarežģīts.
Realitātē Nikolajs atskārta, ka matemātiķi un ārsti runā pilnīgi dažādās valodās un tik pat kā nesaprot viens otru. “Atceros, sākumā es mēnešiem lasīju, klausījos, uzdevu jautājumus un pastāvīgi jutu – es neko nesaprotu. Pagāja 3 – 4 gadi, pirms mēs sākām runāt vienā valodā. Man tas bija, kā uzrakstīt un aizstāvēt vēl vienu disertāciju,” ne bez lepnuma saka Nikolajs.
Turpmāk dzīvē viņš šādi apguvis arī bioloģiju un farmāciju tā, lai spētu saprast šo zinātnieku domāšanu un vajadzības. “Lai varētu analizēt datus, man pilnībā jāsaprot bioloģiskais process un eksperiments, kura rezultātā dati iegūti, ” skaidro Nikolajs.
Nesaproti, ko dari – nedari!
Strādājot ar analizējamiem datiem, bioinformātiķi domā metožu algoritmos. Metodes viņu pasaulē ir kā receptes, kas paredz, ko no datiem ņemt, kādās proporcijās un kādus datus var jaukt kopā un kādā secībā. Metodes realizē, izvēloties dažādus instrumentus – programmas, kodus.
“Zinātnieki man nereti teikuši – mēs gribam izmantot šo metodi, jo lasījām, ka tā ir ļoti laba. Bet tā ir maldīga pieeja,” saka Nikolajs. “Pati metode nav ne laba, ne slikta – tā ir balstīta pieņēmumos. Un tieši šie pieņēmumi nosaka, kur tā strādā un kur ne. Kaut ko citu ar šo metodi tu neuzzināsi – nav jēgas mēģināt, jo nonāksi pie nepareiziem rezultātiem.”
Bioinformātikā ir daudz cilvēku, kuri it kā ar to nodarbojas, bet reāli tikai lieto programmas, ko kāds cits uzrakstījis – nospiež pogu, bieži pat nesaprotot, kā programma darbojas. Labam analītiķim ir dziļi jāsaprot, kā metode strādā. Ja to nesaproti, tavam veikumam nav jēgas.”
Mākslīgais intelekts un medicīna
Nikolaja darbs nereti bijis saistīts arī ar mākslīgo intelektu un tā mācīšanu – ko dēvē par mašīnmācīšanu. Viņš jaunajā, gudrajā cilvēka palīgā nesaskata draudus – vien – iespējas.
Lai arī Nikolajs atzīst – pasaule ļoti mainās, viņaprāt mākslīgais intelekts ir vien vērtīgs matemātisks instruments. Turklāt jomā, kur tas patiesi ļoti noderētu – medicīnā – mākslīgais intelekts vēl tik drīz nespēšot pildīt uzdevumus.
“Jā, mākslīgais intelekts spēj radiologiem vērst uzmanību uz izmaiņām izmeklējumu attēlos, bet daudzās jomās tas vēl nevar gana uzticami analizēt datus,” norāda Nikolajs.
Viņš ir centies ārstiem izveidot algoritmu, kas palīdz nošķirt 2. tipa cukura diabēta apakš tipus. To ir daudz un ārstēšana katrā specifiskā gadījumā – ievērojami atšķiras. Jo precīzāk var noteikt ārstēšanu apakš tipam, jo tā ir efektīvāka.
“Algoritmi strādā labi, ja tos apmāca ar miljoniem, miljardiem piemēru (kā tas ir ChatGpt gadījumā), bet medicīnā ir vēl pārāk maz datu, tādēļ kļūdas procents algoritmiem pagaidām saglabājas nepieļaujami augsts,” tā zinātnieks.
Daba būvēta saskaņā ar vienotiem “arhitektūras principiem”
Nikolaja paša domāšanas process darbojas nepārtraukti. Tam nepastāv robeža starp privāto un darba laiku, dienu un nakti. Idejas, to saslēgšanās var dzimt, vedot dēlu uz treniņu, vai steidzoties atpakaļ uz universitāti, kad mieta nogādāta mājās pēc mākslas vingrošanas. “Es domas pierakstu matemātiskos kodos. Programmētājam kods ir rezultāts – produkts. Man kods ir tikai līdzeklis, kā nonākt līdz zinātniskam rezultātam – atbildēt uz pētījuma jautājumiem. Pats par sevi tas nav vērtīgs.”
Nikolajam ir trīs bērni, sieva – zinātniece ķīmiķe un viņa mājas jau daudzus gadus ir Zviedrijā, Lundā. Viņa iepriekšējā darba vieta ir Lundas universitāte, kur vēl septembra sākumā Nikolajs nolasīja savu – uz laiku pēdējo lekciju ciklu statistikā dažādu specializāciju doktorantiem.
“Statistika ir garlaicīga?” vaicā Nikolajs “Noteikti ne! Dabā pastāv šie apbrīnojami dabas likumi, kuri atkārtojas it visā. Fraktāļi, zelta griezums, pi skaitlis – tajā ir tāds skaistums! To visu var izteikt matemātiski, kas ļauj domāt, ka daba būvēta saskaņā ar vienotiem “arhitektūras principiem”. Mēs to nekad neuzzināt, ja nebūtu statistikas! Statistika palīdz pamanīt atkārtošanos, modeļus, struktūras, kas citādi paliktu noslēptas,” saka Nikolajs.
Pasniegšana ir viņa kaislība – Nikolajam ir svarīgi aizraut un pašam degt par savu tēmu. Pat vienkāršā sarunā, viņš atdot klausītājam ļoti daudz enerģijas.
“Droši vien esmu fanātiķis. Bet citādi nav jēgas,” saka Nikolajs. Viņš uztver lektora darbu, lekciju gatavošanu kā iespēju vēl dziļāk izprast savu priekšmetu, un šī iedziļināšanās nereti ļauj ieraudzīt arvien jaunas likumsakarības un pārliecināties, ka izzināšanas process ir bezgalīgs.
Strādāšu, lai ieguldītu Latvijas zinātnē
Nikolaja prāts ir gadiem un pieredzēm trenēts, attīstīts un gatavs mācīties. Šī elastība un atvērtība viņā veidojusies arī pret pasauli un cilvēkiem. Viņš ir iemācījies dzīvot dažādās valstīs, kultūrās, valodās – Vācijā, ASV, Skandināvijā, un nu viņš ir viens no OSI komandas.
“Jo vairāk redzu – OSI zinātniekus, iekārtas, kā cilvēki strādā, kā organizēts darbs, jo vairāk man patīk. Lielisks institūts. Šeit man visi palīdz – ļoti sirsnīgi nāk pretī, atbalsta iespēju strādāt gan klātienē, gan attālināti no mājām – Lundas, un es darīšu visu no savas puses, lai ieguldītu Latvijas zinātnē.”