Chcete uspět v medicíně? Studujte matematiku!

"Využívání matematických modelů v onkologii nám pomáhá při rozkrývání a dekódování systémů, jímž s námi maligní onemocnění hrají svou krutou hru. Šachový velmistři se také snaží předem odhadnout následující tahy svého protivníka," říká astrofyzik Andrea Sottoriva. Foto: Institute of Cancer Research

 

„Chcete-li v budoucnu udělat kariéru v medicíně, běžte místo biologie studovat matematiku nebo programování“. Tato nenápadná poznámka pronesená Sirem Rory Collinsem, vedoucím Oddělení klinických studií na Oxfordské univerzitě, by během odborné diskuse o výhodách a nevýhodách statinové terapie prošla téměř bez povšimnutí. Avšak Tom Feilden, který píše pro portál BBC News, si na ni vzpomněl již o pár dní později, a sice na tiskové konferenci věnované vzniku nové onkologické iniciativy. Všiml si tam v plénu mladého vědce, sedícího hned vedle profesora Paula Workmana, ředitele Ústavu pro výzkum rakoviny (Institute of Cancer Research) a po chvíli bylo jasné, že přesně tohle je osoba, kterou ta krátká věta z úst Sira Collinse vystihuje. Oním mladým vědcem byl Dr. Andrea Sottoriva, samozřejmě ne biolog, ale astrofyzik.

 

Velkou část své kariéry strávil pátráním po neutrinech, nestálých subatomárních částicích vznikajících při termojaderných fúzích uvnitř hvězd podobných našemu Slunci. Hledal neutrina dokonce i na dně oceánu a prováděl také v ženevském CERN analýzy výsledků experimentálního štěpení atomů pomocí velkého hadronového urychlovače, který se nachází v podzemních tunelech na hranicích Francie a Švýcarska. Osobně si s ním Tom Feilden popovídal později na půdě laboratoří ICR v Londýně. „Já jsem studoval hlavně počítačové vědy, především pak ty zaměřené na částicovou fyziku,“ svěřil se Dr. Sottoriva v rozhovoru.

Nová éra věd(y)

„A proč tedy najednou výzkum rakoviny?“ zněla logická otázka. Stručná odpověď sestávala ze dvou moderních slov: „Big data“. Právě zpracováváním „velkých dat“ totiž může Sottoriva na poli medicíny a onkologie skvěle využívat své vědomosti z matematického modelování. A díky nim může pomáhat dalším vědcům při – jak píše Feilden na portálu BBC News – „dolování úžasných léčivých pokladů skrytých v tajemných statistických truhlicích naplněných změtí vědeckých a klinických údajů, které současná informační revoluce denně vynáší z biologických oceánů na denní světlo“.

„Úžasné je hlavně to, že můžeme v oblasti biologických věd využívat nové analytické metody, které vyvinuli fyzikové,“ říká mimo jiné Sottoriva. „Takže nyní již používáme všechny moderní kvantitativní nástroje, které umožňují zpracování těch obrovských objemů dat, a najednou také můžeme začít aplikovat fyzikální paradigmata v prostředí biologických věd.“

Samozřejmě, že využívání matematických modelů při řešení biologických záhad není nikterak novým vědeckým přístupem. Ale jak tvrdí Sir Rory Collins, revoluce související s nástupem velkoobjemových dat teprve až dnes doopravdy mění lékařské vědy a otevírá nám dveře do nové éry – éry bioinformatiky. „Rodící se éra velkých dat nám přináší mimořádnou příležitost odhalit rozhodující činitele stojící v pozadí nejrůznějších patologií,“ doufá Collins. „Začínáme mít na dosah nepředstavitelné objemy informací a i schopnosti jejich vytěžování jsou prostě nedostižné. Nemluvě o možnostech, které se nám rýsují v oblasti objevování detailního průběhu chorob a navíc i jejich prevence.“

Pozor, hrozí ‚Datageddon‘

Bohužel je tu jeden problém. Obrovské objemy datových souborů dávají vědcům se specializací na bioinformatiku velkou moc, ale též jsou jejich citlivou Achillovou patou.

Profesor Daniel Sarewitz z katedry Věd a sociologie na Arizonské státní univerzitě varuje před „Datageddonem“ – katastrofou rozpoutanou přespříliš nadšenými výzkumníky, které při surfování na přílivových vlnách experimentálních dat odnese bezhlavé riskování na širé moře plné nepodstatných informací. „Pokud připustíme, že věda postavená na zvířecích modelech je jako hledání ztraceného svazku klíčů pod svítící pouliční lampou, můžeme bezhlavé analýzy velkých datových souborů přirovnat k hledání tohoto kroužku s klíči po celém širém světě jen proto, že to je možné,“ přirovnává profesor Sarewitz.

Epidemiolog prof. Liam Smeeth s tímto popisem situace souhlasí a upřesňuje: „Nebudou-li vědci při hledání toho, co hledají mimořádně disciplinovaní, mohou se rychle ztratit ve slepých uličkách a zákoutích plných fantastických jedniček a nul“. A to by nebylo dobré. „Mohli bychom to také přiblížit analogií střelby z luku do dřevěného plotu“, přibližuje laikům. „Přičemž nedisciplinovaní vědci napřed vystřelují šípy do prken a až potom kolem jednotlivých šípů dokreslují terče. A poté jásají, jak krásně vždy zasáhli střed. Prostě musíte neustále dbát na to, abyste dělali striktně korektní vědu a mířili na terč, který si předem určíte.“

Dle názoru Dr. Sottoriva je možné těmto rizikům předcházet, pokud budeme k práci s velkými datovými soubory přistupovat jako šachový velmistr k rozehrané partii. A popisuje svou interdisciplinární strategii takto: „Využívání matematických modelů v onkologii nám pomáhá při rozkrývání a dekódování systémů, jímž s námi maligní onemocnění hrají svou krutou hru. Šachový velmistři se také snaží předem odhadnout následující tahy svého protivníka. A pokud se i nám podaří u rakoviny odhalit její složité manévry a odhadnout je třeba tři až čtyři kroky v předstihu, potom budeme moci vyvinout vskutku účinné typy terapií postavené na pevných matematických základech.“

-ipo-