«С нулем научных работ сложно что-то доказывать». Как молодому ученому из России попасть в Forbes

Никита Серов мечтал учиться в Москве, но не очень хотел готовиться к ЕГЭ и не набрал нужное количество баллов. Прошло несколько лет, и он возглавляет собственную лабораторию в Университете ИТМО (бывший ЛИТМО — Ленинградский институт точной механики и оптики). И еще попал в рейтинг самых молодых и перспективных россиян от Forbes. В интервью FONTANKA.ru молодой ученый рассказал, куда податься, если хочешь заниматься наукой, как найти финансирование для своих проектов и как искусственный интеллект изменит медицину.

Никита Серов вырос в Иваново, поступил в местный ИГХТУ (Ивановский государственный химико-технологический университет) на химика, а уже после первого курса перевелся в Российский Технологический Университет (бывший Московский Институт Тонких Химических технологий им. Ломоносова).

По рекомендации друга после бакалавриата он пошел в магистратуру ИТМО, переехал в Петербург и начал заниматься исследованиями.

Никите 28 лет, год назад он возглавил лабораторию «Генеративный дизайн ферментов и аптамеров» в ИТМО.

Под его руководством ученые с помощью ИИ разрабатывают инструменты для создания молекулярных машин — наноустройств, которые способны ускорять химические реакции, избирательно связывать молекулы и даже выступать в роли биопроцессоров.

— Начнем с банального: почему наука, и были ли альтернативы, тот же бизнес или IT? Кажется, что идея посвятить всего себя исследованиям — не самая распространенная среди молодежи.

— В принципе, соглашусь, действительно, наука — не то, чтобы трендовое направление. Я в науку пошел потому, что на тот момент казалось, что это чуть ли не единственная область, где есть место для креатива. А поскольку я человек нетворческий — рисовать, писать музыку я не могу, — наука оказалась одним из наиболее творческих направлений, в котором можно себя проявлять. Как и все классические химики, я хотел пойти в медицинский [вуз], но один хороший друг меня отговорил.

Я когда-то прошел тест по профориентации, и сказали: «Ты вообще будешь гений, иди в науку, никуда ты больше не годишься». Бизнес там был на уровень 0–1%, впоследствии оказалось, что так оно и есть. Поэтому, как ни странно, именно тест по профориентации склонил меня в эту сторону.

— Как события развивались после магистратуры ИТМО? И как дошло до того, что у вас уже есть собственная лаборатория?

— Первый год прошел непродуктивно. Я на тот момент только познакомился с методической частью науки — тогда я занимался, по сути, молекулярной биологией, работал в лаборатории по биосенсорам, там изучали нуклеиновые кислоты, которые могут обнаруживать разные заболевания. Я почувствовал, что это не совсем мое, и решил вернуться в химию, мне как раз одногруппник предложил присоединиться к проекту из этой области. И тогда я вспомнил всё прекрасное, что было в химии, и решил перепрофилироваться в знакомую для себя стезю. А по поводу лаборатории: во многом дело в том, что ИТМО из тех вузов, где инициативы студентов всячески поощряются.

— Обывателю, далекому от науки, кажется, что начать собственное исследование и уж тем более открыть лабораторию — задача со звездочкой. Неужели достаточно прийти и сказать: «У нас есть команда и идея», а остальное приложится?

— На уровне ректора такие проекты обычно не утверждаются, но на уровне подразделения — да. И никто не стесняется в идеях. Приходишь и говоришь: «Я хочу в науку». Или приносишь готовый проект или его наработки, и, как правило, тебя поддерживают. В таких случаях в основном всё упирается только в то, можем ли мы это сделать и есть ли у нас оборудование, чтобы это доказать. Если оно есть, проект запускается всегда. Если нет — пытаемся разобраться, как его достать. Собственно поэтому у нас [в ИТМО] появляется куча новых лабораторий. Мы начинаем делать, а уже потом разбираемся, как это обеспечить, иначе можно зависнуть в одном направлении лет на 30. Это не плохо, но мы не хотели по такому пути идти.

— Прежде чем перейти к сути ваших исследований, объясните, что вообще представляет собой генеративный дизайн?

— Классический пример, на котором обычно объясняют, что такое генеративные сети. Есть модели, которые генерируют изображение лиц. И на данный момент, я думаю, все заметили, что такие модели справляются очень хорошо. Почему так происходит? Эти модели уловили, что представляет собой лицо: какие элементы на нем должны быть, какие пропорции считаются адекватными или неадекватными. У нас примерно то же самое, только не с лицами, а с белками. Основная идея — алгоритм должен понять, по каким принципам белки строятся и какие их элементы за что отвечают. Мы пытаемся написать модели, которые знают о химии чуть больше, чем те, что существуют.

Работа нашей лаборатории устроена следующим образом. 60% — это исследования, где мы перебираем кучу методов и смотрим, какой из них лучше, 40% — это разработка, потому что любую нашу идею надо упаковать либо в ПО, либо в какой-то сайт, либо в читаемый воспроизводимый код.

— Если научить ИИ разбираться в белках, как это может быть применено в медицине?

— В основном результаты наших исследований применимы в биотехнологии. Проблема заключается вот в чём: производство лекарств или каких-то белковых препаратов в целом предполагает огромное количество стадий, как правило, не очень эффективных. И в итоге получается, что 95% исходных реагентов, а некоторые из них достаточно дорогие, по сути, выливаются в трубу. Для некоторых очень простых реакций могут применять катализаторы, которые ускоряют реакцию, но в производстве лекарств это, как правило, неприменимо.

В то же время существуют ферменты, которые могут химические реакции ускорять куда сильнее. Но мы же не можем придумать какой-то новый фермент: только найти его у какой-нибудь бактерии или организма и надеяться, что у него есть нужная нам функция. Соответственно, как строится логика при производстве лекарств. Есть какая-то стадия реакции — она сложная, идет плохо. Сначала ищут какой-то очень простой катализатор, который ее ускорит, как правило, не находят. Дальше начинают искать ферменты кишечной палочки и других организмов. Не находим, значит, просто живем с этим.

И мы в лаборатории как раз пытаемся решить эту проблему: не мириться, а быть способными предлагать новые ферменты под ключ, которые могут решать конкретную задачу, ускорять конкретную реакцию так эффективно, чтобы вещества, которые мы производим, стали дешевле.

— Что это может значить на практике — для обычных пациентов, врачей?

— Для начала, появление новых тест-систем, потому что ферментативные реакции используются в том числе, чтобы посмотреть, а есть ли то или иное существо в сыворотке крови, моче или в организме в целом. Но основной результат нашей работы всё-таки финансовый: значительное удешевление достаточно сложных веществ. Особенно в контексте редких заболеваний — для них лекарств либо нет, потому что их невыгодно делать и некому продать, либо такие лекарства произвели, но они стоят дорого, потому что нужно отбить ту сумму, которую вложили в их разработку. Так что основной вклад — поход в аптеку станет куда дешевле, побочный вклад — появление новых систем диагностики.

— Какой результат вашей научной работы в целом вы считаете самым значимым?

— Работу, посвященную описанию белков, которую мы пишем для конференции. Объясню: алгоритмы, которые существуют, описывают белки абсолютно непрозрачным путем. Они работают хорошо, но непонятно, как и почему. Мы же пытаемся описать белки более понятно для алгоритма. Вернемся к примеру с лицами: если алгоритму всё время показывать лица, к примеру, китайцев, то лицо европеоидного типа он, наверное, не сгенерирует. Но если мы объясним алгоритму фундаментально, как и чем отличаются лица монголоидной расы от европеоидной, то он и без большого количества примеров может попытаться сгенерировать и те, и другие. Тут примерно так же.

— Какой вы видите лабораторию через 5–10 лет? Есть ли амбиции выходить на международный уровень?

— Мы — новая лаборатория, поэтому пока пытаемся поставить на поток административную и проектную деятельность и на коллаборации сильно не упираем, хотя они уже были и есть в каком-то виде. Но глобальная цель — создать общий инструмент не только для белков. В живых организмах есть много разных типов интересных систем, которые люди пока недоизучили. В основном биологи говорят, что если ты не знаешь, что делает тот или иной белок или какая-то структура, то ты говоришь, что он выполняет структурную функцию. Так вот, пока очень много систем выполняют структурную функцию. И хотелось бы в этом разобраться и написать инструмент более общего порядка, не для отдельных маленьких систем, а для большинства веществ, которые мы видим в живых клетках.

— Вы упомянули, что во многом успех проекта зависит от наличия того или иного оборудования или необходимых условий для исследований. Напрашивается вопрос: а насколько вообще сложно молодому ученому в России получить дополнительное финансирование или поддержку для запуска своих проектов?

— Что касается доступа к оборудованию — тут экспериментаторам жить сложно. Нам легче дышится в этом плане. Но мне всё же кажется, что это в большей степени зависит от университета, потому что поддержка вышестоящих руководителей, проректоров, ректора и так далее очень важна. Это авторитетные люди, которые могут за тебя поручиться, потому что сложно с нулем научных работ кому-то что-то доказывать: никто без стажа на первую работу не берет, как говорится. Еще это зависит от мотивации человека искать гранты и конкурсы, а их очень много. Просто у нас в университете их популяризируют, рассылают по студентам, я так заявку подал, потому что увидел ее в каком-то вузовском канале.

— Что посоветуете школьнику или студенту, который мечтает заниматься наукой, но боится, что это путь не для всех?

— Сразу идти в университет. Про другие вузы не очень знаю, но в ИТМО точно очень контактные люди. Можно зайти на сайт любого университета, посмотреть, кто чем занимается. Если непонятно, что выбрать и к кому обратиться, — писать вышестоящему человеку, который координирует работу нескольких подразделений. Он сориентирует, куда вас пристроить. Главное — прийти, работу предложат, и неважно, сколько вам лет. Например, к нам приходил школьник, мы с ним классную статью написали. Я в первую очередь советую понять, что стереотипы про больших дядек — это всё предубеждения.

На деле университеты открытые. Сюда можно прийти, спросить: «А можно что-то поделать? А что можно почитать? А что вы посоветуете?» И там уже человек попробует и поймет, нравится ему или нет, в случае чего пойдет по другой траектории. Хотя обычно, если есть тяга к науке, она никуда не исчезает. Отбить мотивацию заниматься наукой может только плохой преподаватель.