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系统生物学和生物信息学——写给每个人
原作者:立花克里斯(Chris Tachibana)
原载《科学》业务专栏(AAAS/Science Business Office Feature)
翻译:@鼠李
系统生物学和生物信息学诚挚邀你入坑。这些需要高度协作的领域渴求各种人才:生物学家、工程师、化学家、数学家和程序员。加州大学圣迭戈分校(USCD)的伯恩哈德· 帕森(Bernhard Palsson)说道:“如果你能够适应多元团队里的工作,这将会是一个机会空前的时代。”塔夫茨大学圣伊丽莎白医学中心癌症系统生物研究所主管,林恩·拉特基(Lynn Hlatky)表示赞同:“对于转行人士和新研究员而言,这些领域赞助丰厚,并且世界各地都在兴建系统生物学研究中心。”
工作机会不一定被捆绑在某个特定的地理位置。项目合作者远程工作也不甚稀奇。团队成员可能在千里之外借助互联网分析某处产生的湿数据(指实验室获得的第一手数据)。“把合适的人们聚集在一起解决问题更重要,而不是他们在哪里。”拉特基说道。系统生物学家只需要“总观大局、眼界开阔”。“任何人都可以参与这场游戏。”
实际上,根据瑞典哥德堡查尔姆斯大学(CTH)系统生物学教授杰斯·尼尔森(Jens Nielsen)的观点,每个研究人员都应当参与进这场游戏。“工具、技术和系统生物学进路在研究界和工业界都趋于标准化,”他说道,“要想在未来10到20年获得一份生命科学的工作,行业肯定会要求你在这些方面拥有竞争力。”
高科技和传统学术的结合
系统生物学的细分领域清单长到爆炸,囊括从计算机科学前沿到传统生命科学的方方面面。幸运的是,在这个领域,这场游戏的内核就是合作。加州大学圣迭戈分校生物工程Galetti教授,伯恩纳德·帕森认为,系统生物学包括“对网络、生物系统和线性代数、基因组与遗传学、基因产物的生物化学以及它们如何整合成细胞内三维结构的理解”。拉特基说道,要想攻克生物体非线性的本质性难题,我们需要“一个全员对传统生物学和定量科学无不了如指掌的团队,从细胞生物学到分子生物学到物理学到化学到计算机科学到数学均有所造诣。”
系统生物学甚至需要一些“落伍”行当的专业技能。记得林奈吗?“分类学的重要性日益凸显,尤其是它与分子技术融合的部分。”宾州州立大学比较基因组和生物信息中心、生物化学和分子生物学系的史蒂芬·舒斯特(Stephan Schuster)如是说道。“适逢定量和分子工具的兴起”,生理学知识大放异彩,拉特基说道,“我们同样需要能从种群层次考虑问题的科班人才——发育生物学专家、物理学家和生态学家。”
拉特基解释道:“多学科交叉的系统生物学团队就像一个多细胞生命体一般,由专门化和分工形成鲁棒性(控制论术语,指控制系统在异常和危险情况下维持某些性能的特性)。”成员的多样性使得团队可以处理多变量的动态问题。她举例道:“在癌症生物学领域,我们过去往往认为若干原癌基因、抑癌基因和DNA修复基因驱动着整个过程,但现在我们识别出了癌症中数以千计的遗传变动。这意味着我们仅仅追着几个到几十个不等的遗传终点(遗传物质的改变,国际环境诱变物致癌物防护委员会(ICPEMC)1983年提出遗传学终点有5类:DNA完整性改变(加合物、断裂、交联)、DNA重排、DNA碱基序列的改变、染色体完整性的改变和染色体分离的改变)不可能搞明白它们是怎么回事。我们需要计算和生物信息学方法去解开癌症之谜的这一子谜。”
像身体的两个器官一样,系统分析和生物信息学彼此分立,又彼此依存。“生物信息学从数据中挖掘的知识是系统生物学的基石,从而使得后者可以创立假说、建立模型。”欧洲分子生物学实验室欧洲生物信息研究所(EMBL-EBI)主管珍妮特·桑顿(Janet Thornton)说道。生物信息学是个成长中的领域,桑顿说,因为“现在几乎所有实验都涉及多数据源,需要研究人员有能力处理数据并获得推论和知识。自15年前,生物信息学方兴未艾,如今已成燎原之势。”
服务与探究领域的生物信息学机遇
生物信息学的生涯选择可以在应用与服务领域,也可以在基础研究领域。这两个领域的工作理念和实践相去甚远,提供迥异的机遇,吸引风格不同的人才投入其中。有条理、做长期、大尺度规划的人擅长服务领域。“这些人需要提供专业服务,所以他们必须开发强大可靠的软件,有一个清晰的发展流程,”桑顿解释说,“他们为一个大的用户社区提供服务,所以他们不能一拍大腿就改变主意。改动需要提前几个月计划,在运营的24小时内完成,并且接受来自世界各地的数据。”这个领域尤其需要开发和测试人员。“业界流传一句话,一月写好一程序,十月才能变稳定。”桑顿说。生物信息学服务也包括(数据)管理,或者说基因、蛋白质、代谢物和其它生物元件的注释。对于这点,桑顿又补充道:“注释者必须遵守明确的流程,每个基因每个蛋白都要一致处理。你不能哪天突然换个流程。服务的宗旨在于可靠、稳定、实用、易用。”
生物信息服务的研究机遇通常在于给数据库提速和提效率。但服务方的底线是预定发布和数据交换,并且遵循明确定义的标准、实验方案和截止日期。桑顿同样承认:“服务生物信息学家必须万分确定数据没有被遗漏,这是研究科学家们一直在做的事。”
桑顿说道,生物信息学发现是准备给那些“纯粹的研究者们”(不考虑未来实际应用的纯理论研究者)的,他们可以想到生物信息技术应用的新渠道,或者开辟研究前进的新潮流。“生物信息研究者需要回答生物问题的好奇心。他们需要写一个好的软件,但并不需要做到尽善尽美,这通常并不是首要的目的。对于研究者来说,问出正确的问题更加重要。在我看来,大部分好的生物信息学研究都建立在如何回答一个特定生物学问题的基础上,但这些问题可能相当庞大——比如说,为什么分化后所有基因的表达就改变了?”生物信息研究者可以随他们的想象和兴趣天马行空。“他们可以自由地探索多种生物,这是实验生物学家通常做不到的。”桑顿说,“对于一个计算生物学家来说,数据是蛋白质的相互作用还是代谢过程并无所谓,方法都是一样的。这个领域的一大亮点就是你不会把人生耗费在一个微生物或者蛋白质的观察上,而是灵活贯通、着眼更远。”
未来的职业生涯充满的鼓舞人心的可能。宾州州立大学的舒斯特表示:“与基因组一道,生物信息学将产生最为重要的研究:将时间剖型、基因组特征与化合物、质谱分析和遗传信息关联起来。这真的为许多来自不同研究方向的人打开的机会的大门。”但当下此刻,桑顿说:“生物信息学需要由生物问题驱动、希望从计算路线解答问题的人。”
生物工程师、企业家和学者的机遇
在查尔姆斯基大学的尼尔森看来,系统生物学需要综合性研究人员。他建议他的学生和博士后尽可能多地接触实验,“从工程到统计分析到分子检验”,并把它作为项目的一部分(真变态)。USCD的帕森赞同道:“最好的训练可能是班级合作进行定量研究,同时在一个实验室亲自上手做实验,这样的环境可以予人对生物学总领性的深度理解。”
对于那些技能满身的科学家,尼尔森说道:“考虑到现在世道不佳,他们现在在工业界的职业前景相当之好。”他的许多学生在工业界接受过应用项目的职业培训,处理一些为商品化工公司改良真菌品系之类的问题。尼尔森认为,药物开发公司、制药公司和商品制造公司已经“投资给了系统生物学技术,所以现在他们需要人来使用它”。这个需求尤其利好于“能分析数据,跟随定量潮流推动生物学、从不同方面整合信息的人才”。
帕森已经参与进了数家新兴小企业,掌握着28项美国专利。他认为现在系统生物学企业的需求在于“通过生物过程和代谢工程制造商品和好的化工产品、生物聚合物”。帕森和舒斯特都把可再生能源和生物燃料视为挑战不断但潜力十足的成长领域。“我们已经见证了可持续能源领域的盈利,而他们需要环境和生物多样性领域广泛的系统生物学研究信息。”舒斯特说。EMBL-EBI的桑顿同样看到了生物信息学家们的商业机遇,“制药巨头内部的生物信息资源正在被放弃,”她解释道,“数据太多了,他们解决不了存储问题,并且找不到足够的运营人员。中小型企业可以开发软件方案来有效处理这些数据,这可能成为这些企业的机遇。”
随着系统分析师和生物信息学家需求的增长,学者和教育者也不会被落下。“在十到二十年之内,系统生物学将会成为整合生物学教育的一部分,所以这些领域的教职需求将会在未来暴涨。”尼尔森说。“大学同样需要生物信息学家,”桑顿说,“每个生物研究部门都需要计算专家。”
系统生物学和生物信息学时代的医药
另一个蓬勃的领域是系统生物学医药。如今的临床应用受到层层限制,但行业领头人相信卫生保健和医药研究即将面临激烈变革。塔夫茨大学的拉特基预言道,随着发展,生理网络分析过程、多层次的数据整合和生物变化监控会起到主要作用。未来的生理学家们,请记住,“我们会更多地把注意力放到整体层面上,并识别不同医学学科之间的联系,比如癌症学和心脏病学,”她说道,“医学正在趋近于它该成为的样子——一种个人定制的综合性治疗。”拉特基认为,干细胞生物学是另一个有很大可能实现系统生物学进路的领域,这是因为细胞高度的复杂性以及它们广泛的作用效应,从神经疾病到慢性症候、再到再生医学。
系统生物学医药也会在生物信息学领域创造工作岗位。桑顿说:“在未来,我们需要中介数据库和临床试验的人才,需要能处理此类所有计算工作的人才。那些数据会被用于许多不同用途,从识别和测量相互作用到决策专注方向,不一而足。我们需要开发能处理那些数据(包括变异体数据)的计算工具。”
从一个更个性化的角度,李·胡德(Lee Hood),西雅图系统生物学研究所创始人,在最近的谈话中提出了他关于未来诊断的构想。他描绘了“一种年度的健康评估,通过指尖血采集可以分析2500个蛋白质生物标记物(一类与细胞生长代谢增殖密切相关、可用作标记的生源化合物),可以产生一份逐器官描述的个人健康状况报告。”随着时间积累的个人数据点能够用来实现一点全人群的纵向研究,并且“每个病人都可以掌握他们自己”。为了实现这个蓝图,科学家需要推进纳米科技和成像技术,并创造新的计算工具。对那些青睐商业导向职业的人,胡德预言了“一次重点从疾病到健康的迁移,以及与之相伴随的一场卫生保健公司的爆发”。
宾州州立的舒斯特对于系统生物学家和生物信息学家如何推动人类健康福利有着不一样的视角。“环境改变会影响植物区系、动物区系和微环境,并可能有地质方面的影响。这可能会改变病原体的格局,而病原体的改变会影响人类人口和食物供应。这将会人类健康和社会稳定性的隐患。”意识到环境变化对健康以及社会的影响日益凸显,给系统生物学家提供研究机会,“我相信环境项目的周期拨款不断攀升”。(不知道川普砍基研经费有没有戳破……)
纵观大局
要想找到系统生物学和生物信息学其它的扩张领域,你不必走的太远。对于互作组——或者说细胞组成分子与它们的邻居相互作用的总和——的分析,“已经在领域内发扬光大了”。查尔姆斯理工大学的尼尔森说:“这将尤具挑战性,因为这不是一个静态不变的东西。蛋白质A可能与蛋白质B协同,但它们之间的相互作用取决于我们如何设置实验。”
塔夫茨的拉特基补充道:“我们需要发掘分子、细胞和组织间多尺度、动态的相互作用,并把它们编织成一个定量结构。”EMBL-EBI的桑顿也认为不同层次间信息的整合是下一阶段的任务,尤其是处理、存储和解释影像数据。“我们正在发展细胞水平、器官水平乃至全生物体水平的先进影像工具。”这些方法得是自动的,并且产生的数据需要被处理、整合和分析。桑顿说:“机会已经显现——从不同层次理解生物学,桥接分子、细胞、组织和全生物体的信息,以及如此得以可能的全方位统筹——简要地说,就是在全水平上解释全基因组。”
这个领域需要与全水平数据工作相合的研究者,以及能够统一理论的杰出思想者。拉特基说,下一步的目标在于找到系统数据的中心原理,也就是能允许研究者“解释和预言”的若干模型。在任何情况下,我们都离不开系统生物学和生物信息学的力量。对于尼尔森所述未来系统学方法和生物信息学将会成为标准工作的评论,拉特基回应道:“我们现在就已经是这么做的了。”
主要参与机构
查尔姆斯理工大学(Chalmers University of Technology, CTH)
www.chalmers.se/en
欧洲分子生物学实验室欧洲生物信息研究所(European
Molecualr Bioglogy Laboratory, European Bioinformatics Institude;EMBL-EBI)
www.ebi.ac.uk
系统生物学研究所(Institude for Systems Biology)
www.systembiology.com
宾夕法尼亚州立大学(Penn State University)
www.psu.edu
塔夫茨大学(Tufts University)
www.tufts.edu
加州大学(University of California)
www.universityofcalifornia.edu
作者立花克里斯是居于美国西雅图和丹麦哥本哈根的科学作家。
吐槽:虽然本文是采访文章,但还是忍不住吐槽,头衔太TM长了,引用太TM多了。 |
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