Exclusiv Savantul român din SUA care rescrie tratamente pentru boli grave. Cum atacă algoritmii săi bacteriile ucigașe și tumorile

Bacteriile imune la antibiotice ucid tot mai mulți oameni. Prof. Mihai Pop (SUA) explică cum algoritmii săi blochează armatele de microorganisme ucigașe

Mihai Pop este profesor și co-director la o importantă universitate din SUA. FOTO: Arhivă personală

Profesorul Mihai Pop, cercetător de top la University of Maryland (SUA), explică pentru „Adevărul” cum algoritmii matematici au devenit „arma secretă” prin care medicii oncologi pot citi microbiomul pentru a crește eficiența tratamentelor împotriva cancerului. Savantul demontează miturile comerciale despre „tratarea” bătrâneții sau inteligența artificială generativă și explică de ce biotehnologia este o dezbatere mai mult socială decât științifică. 

Adevărul: Sunteți profesor de bioinformatică și co-director al Centrului de Excelență în Științele Microbiomului din cadrul Universității din Maryland și un cunoscut om de știință în SUA. Care a fost parcursul dumneavoastră academic de la Politehnica București la celebra Johns Hopkins University și la vârful cercetării mondiale, cât de complicată a fost această trecere spre sistemul american?

Mihai Pop: Am plecat din România undeva în anii '90 la doctorat, iar după aceea am rămas aici. Așa că am continuat cercetările aici și, pas cu pas, am avansat prin sistemul academic. Nu pot să spun că a fost un șoc imens venind din România la o universitate de top din Statele Unite așa cum este Universitatea Johns Hopkins. Veneam direct de la studiile de la Politehnică și aici, când am ajuns la Universitatea Johns Hopkins, am avut cumva și un mare noroc fiindcă au fost multe persoane care m-au primit cu brațele deschise. Iar mulți dintre noii mei colegi au început să mă invite la petreceri, să mă cheme să discutăm, să mai mergeam la filme împreună, iar asta m-a ajutat să mă integrez mai ușor și a făcut ca adaptarea mea să fie mai ușpară. Așa că pot spune că a fost cât de cât ușoară tranziția. Plus că la vârsta respectivă eram încă foarte tânăr, era o perioadă, o vârstă la care toată lumea este curioasă și mai deschisă să își facă noi cunoștințe și noi prieteni. De fapt, aceea a fost o perioadă cât de cât potrivită pentru a face un pas atât de important, un pas imens pentru mine.

Ați reușit să păstrați legătura și cu foștii colegi de la Politehnica București, aveți proiecte comune cu cei din mediul academic românesc?

Nu prea, iar asta și pentru că atunci când am plecat din țară era o perioadă ciudată în România, pentru că era imediat după Revoluție. Sistemul academic românesc nu mergea așa mult spre cercetare, cel puțin cei de la București erau mult mai canalizați spre industrie, ca să zic așa. Așa că cercetarea pe care o făceam eu nu prea era aliniată cu nimic din ce se întâmpla în România. Însă mai de curând am început să mai am niște legături. Deci am fost la o conferință Smart Diaspora la Cluj în noiembrie și mi-am făcut mai multe contacte. Și continuăm să ne ținem la curent unii cu alții despre proiectele și rezultatele noastre.

La granițele dintre biotehnologie și bioinformatică

Munca dumneavoastră se situează undeva la granițele dintre biotehnologie și bioinformatică, dar cu accent pe cea din urmă. Dacă ar fi să vă adresați și unui public mai puțin avizat ce implică aceasta?

Dacă ar fi să spun cum m-am lansat eu în această direcție, ar trebui să încep prin a spune că atunci când am venit în Statele Unite, interesul meu era în rețelele de calculatoare, deci nu avea chiar nimic de-a face cu biologia. Când am terminat doctoratul, am ajuns să lucrez la o firmă de cercetare. Era o firmă privată, dar totuși de cercetare, unde în momentul acela primele organisme erau secvenționate, deci începea să prindă contur ideea de a citi ADN-ul organismelor. Chiar în perioada respectivă, tehnologiile avansaseră suficient pentru ca să se poată face asta la un nivel mai mare. Era undeva în jurul anului 2000, și în 2001 primul genom uman a fost publicat.

Asta este practic munca pe care o fac eu, deci cercetarea pe care o fac eu cel mai mult se bazează exact pe această tehnologie de secvenționare, de descoperirea genomului și după aceea analiza genomului. De aceea se și cheamă bioinformatică. Biotehnologia este, într-un anumit fel, aplicația. Deci noi suntem, sau cel puțin cercetarea mea este mai mult pe cercetare de bază, pe când biotehnologia e mai aplicată. Și bineînțeles că există o legătură între cercetarea de bază și cea aplicată. Cum spuneam eu sunt mai mult pe cercetarea de bază, dar am și legături la această tehnologie mai avansată, la aplicația bioinformatică sau a datelor genomice la aplicații medicale sau industriale și așa mai departe.

Ce se înțelege prin metagenomică

Dacă ar fi să ne referim și la metagenomică, ce ar trebui să înțeleagă mai întâi de toate cei care aud pentru prima dată acest termen?

În primul rând, ce este foarte important de spus și foarte multă lume nu știe acest lucru, este faptul că suntem înconjurați de bacterii, dar nu numai înconjurați, pentru că noi avem și bacterii în corpul nostru, peste tot. Și aceste bacterii sunt foarte importante pentru sănătatea noastră, pentru sănătatea mediului împrejurător.

Mihai Pop

Însă problema este că în momentul în care noi încercăm să secvenționăm aceste bacterii direct într-o probă de la un pacient, este destul de complicat, pentru că nu e numai faptul că există multe bacterii împreună amestecate, au diferențe în abundența în care apar în fiecare probă, dar în plus au și secvențe între ele care sunt foarte similare între bacterii diferite. Deci este foarte greu să ne dăm seama dacă o secvență vine din bacteria A sau din bacteria B. Iar astea sunt unele din provocările din acest domeniu.

Ce încercăm să aflăm, cel puțin ce mă interesează pe mine în momentul de față, e care este structura bacteriilor înrudite, ca să zic așa, între ele. De exemplu, fiecare dintre noi avem vreo două sau trei sau patru E. coli în stomacul nostru. Deci asta este E. coli, care este o bacterie foarte comună în stomacul animalelor, dar de asemenea este și ceva care ne poate îmbolnăvi în cazul în care obține anumite gene toxice. Și deci, întrebarea mea este, în primul rând, care sunt diferențele dintre aceste bacterii, care teoretic sunt aceleași specii de bacterii, dar foarte diferite între ele. Și a doua întrebare este de ce avem această diferență dintre bacteriile foarte înrudite, pentru că noi așteptăm cel puțin o teorie, este că dacă o bacterie este un pic mai adaptată într-un mediu, acea bacterie va domina mediul. Și foarte clar, în cazul E. coli și alte bacterii similare, asta nu se întâmplă. Deci, în momentul în care putem să descoperim aceste diferențe, putem să începem și noi să ne dăm seama, sau cel puțin să facem cercetarea, ca să aflăm de ce există această variație genomică în comunitățile astea naturale.

Suntem și o sumă de bacterii

Ați fost unul dintre liderii proiectului Human Microbiome Project. În ce măsură suntem umani și în ce măsură suntem poate mai degrabă o sumă de bacterii, de microorganisme? Și dacă ar trebui să secvențiem tot ADN-ul dintr-un om, care ar fi concluzia în momentul acesta pentru dumneavoastră?

Foarte multă lume susține că noi nu suntem atât oameni, ci suntem mai degrabă combinația de genom uman și genom bacterian, ceea ce este parțial corect, dar eu cred că totuși, într-un fel, noi suntem oameni. Deci tot ce ne face ca persoană este genomul nostru care decide cine suntem și bacteriile pe care le avem și pe care, de fapt, le cultivăm cu mare grijă de când ne naștem. Aceste bacterii ne ajută, ele sunt esențiale pentru noi, dar nu cred că bacteriile în sine schimbă caracterul nostru. Chiar și așa ele sunt, în mod clar, ceva important. E cumva similar cu hainele pe care le purtăm. Sigur că unii ar spune în mod senzațional, mai ales în presă, că putem să spunem că bacteriile ne conduc pe noi, dar nu prea este adevărat acest lucru. Însă este foarte important să ne dăm seama că nu putem să ne gândim la sănătatea umană fără să ne gândim și la sănătatea comunităților bacteriene pe care le conținem. Deci există din ce în ce mai multe tratamente care sunt sau ajutate sau specific bazate pe o înțelegere a comunităților bacteriene și încercarea de a manipula aceste comunități.

Cât de mult ne pot ajuta bacteriile

Aici multora le-ar veni probabil în minte și că în unele reclame la iaurturi se induce ideea că acestea sunt foarte bune pentru flora intestinală și că ajută la o mai bună digestie. Chiar așa să fie?

Practic, noi am co-evoluat cu bacteriile și cu ciupercile din organism, ceea ce este specific pentru majoritatea organismelor de pe pământ. Multe plante nu pot trăi fără a avea bacterii în sol și, deci, au nevoie de acele bacterii pentru ca să-și obțină azotul din aer. Se știe, este foarte clar, că există aceste conexiuni foarte, foarte directe, însă suntem totuși, într-un anumit fel, la începutul descifrării acestor conexiuni dintre oameni și bacterii, oameni și ciuperci.

Și ciupercile sunt foarte importante, la fel de importante. Aș spune că sunt și ele o parte din acest microbiom uman, însă nu sunt foarte bine studiate pentru că sunt mai greu de analizat biologic. Dar, pentru că ați adus acest exemplu al iaurtului, nu este foarte clar în momentul de față dacă într-adevăr iaurtul ne ajută pentru că elconține bacterii în sine, ci ne ajută pentru că bacteriile au transformat laptele în acel fel în care proteinele din lapte le putem utiliza mai bine sau alte chimicale din lapte. Lumea nu prea înțelege care este această diferență, de fapt nici specialiștii nu prea știu exact încă. Așa că în acest caz nu există o dovadă foarte clară dacă este vorba de bacterii care ne ajută sau este simplul fapt că bacteriile au transformat mâncarea în ceva ce este mai ușor de utilizat de corpul uman sau care este mai util pentru organism.

Există încă zone întunecate în genomul uman sau al altor forme de viață pe care algoritmii actuali încă nu le pot descifra, așa cum susțin unii, sau știința a ajuns deja la nivelul în care cunoaștem în principiu cam tot ce este important în acest sens?

În genomul uman cred că este un pic mai simplu, deși nu aș zice că mult mai simplu. Au apărut rezultate importante în ultimii cam vreo cinci ani în care oamenii de știință au reușit de fapt să secvenționeze cromozomii de la un capăt la celălalt, inclusiv zonele astea mai dificile de analizat. Dar genomul uman este cât de cât ușor de analizat. În plus, celulele umane știm foarte mult cum să le deschidem ca să scoatem ADN-ul cu grijă, deci putem secvenționa cu tehnologii care generează secvențe din astea foarte lungi.

Însă când ne uităm la bacterii sau la alte organisme este mult mai greu să omorâm celulele. În momentul în care o celulă este distrusă, este mult mai greu să obținem bucăți de ADN care se pot secvenționa în secvențe lungi. Există multe dificultăți. Bineînțeles că genomul uman a fost întotdeauna o prioritate pentru toată lumea ca să-l analizeze, însă rămâne mult de lucru pentru toate celelalte organisme pe care nu știm să le secvenționăm așa ușor. Și asta include și plantele. Multe plante au multe repetiții de secvență care sunt foarte greu de rezolvat, chiar și cu secvențele lungi. În domeniul plantelor este destul de dificil. De asemenea sunt ciuperci, dar nu numai, există și anumite organisme unicelulare cărora le spunem micro-eukaryotes, dar care sunt mai apropiate de oameni decât de bacterii și care sunt foarte greu de analizat pentru că nu putem extrage ADN-ul din ele. Deci există mult, mult, mult de lucru în acest spațiu.

Mihai Pop la unul din sediile University of Maryland.

De ce există tratamente care dau rezultate doar în anumite cazuri

E și acesta un motiv pentru care se întâmpină o serie de probleme cu anumite tratamente?

Exact, din această cauză sunt anumite probleme cu tratamentele, dar și cu diagnosticul. Și diagnosticul clinic e o chestie, însă lucrez cu niște colegi care se ocupă de securitatea alimentelor și am vrea să aflăm dacă există aceste organisme unicelulare în mâncare, dacă ele contaminează mâncarea. Dar este foarte greu să dezvoltăm teste pentru că nu putem accesa ADN-ul.

Se spune despre așa-numitele erori de măsurare în bioinformatică și despre faptul că de multe ori anumite citiri de date au anumite erori. Unde apar ele și cum se detectează toate aceste greșeli?

Sunt mai multe probleme în acest domeniu. Cele mai simplu de rezolvat sunt astea care vin direct de la secvenționare. Secvențele au erori în ele, este imposibil să le evităm, în special pentru că aceste tehnologii, mă rog, tehnologiile moderne în special, lucrează cu o singură bucată de ADN la un moment dat. Deci semnalul vine de la o singură nucleotidă. Asta înseamnă că este un semnal foarte slab și e foarte ușor să se introducă erori în citirea acestor semnale. Dar acolo aceste probleme sunt un pic mai ușor de rezolvat pentru că noi nu generăm o singură secvență pentru o bucată sau pentru o particulară regiune din ADN, ci generăm sute sau mii de secvențe pentru acea zonă. Și deci dacă există o secvență care are o eroare, a doua secvență s-ar putea să nu aibă. Și în momentul în care vedem o sută de secvențe, majoritatea o să fie corecte. Și asta este adevărat chiar și dacă avem un nivel de eroare, de exemplu, de 10%, care este foarte, foarte ridicat. Acele erori sunt ușor de rezolvat. Sunt bineînțeles probleme tehnice unde încercăm să vedem cât de repede putem să facem această corectare a erorilor.

Însă aș zice că acelea sunt cele mai ușoare. Ce este mai dificil este faptul că toate programele astea informatice pe care le folosim noi, ele pot introduce erori. Și acolo este mult mai greu să ne dăm seama că a fost introdusă o eroare de informatică în sine. Și acolo am făcut ceva cercetare în acest domeniu și avem un nou proiect în această direcție. Prin el încercăm parțial să aflăm cum putem verifica că software-ul pe care îl folosim noi este corect sau nu introduce erori. Și asta este de obicei foarte greu de făcut. Cei care fac ingineria asta de software nu s-au gândit la această situație pentru că practic în momentul în care ne uităm la o secvență de ADN am putea să fim prima persoană care a văzut această secvență. În felul acesta nu putem să știm dacă secvența e corectă sau nu e corectă. Deci e ca și cum am citi o carte pentru prima dată și nu ne dăm seama dacă acele rânduri reprezintă exact ce a scris autorul sau este o greșeală la tipărire. Pentru că nu avem o metodă de a compara acea carte cu o altă carte pe care am văzut-o în altă ediție. Din această cauză și acele erori au mult mai multe șanse de a fi propagate. Este mult mai important ca să descoperim acele erori. Și în plus este foarte important să ne dăm seama că software-ul e plin de erori întotdeauna.

Există mereu anumite vulnerabilități care le-ar permite hackerilor să acceseze, de exemplu, baze de date în care apar informații despre afecțiunile unor pacienți. Cât de mari sunt aceste riscuri în ce privește bioinformatica?

Asta vedem acum în știri despre toată povestea asta despre faptul că multe sisteme informatice au erori în ele care le permit hackerilor să le acceseze. Se poate vorbi de o anumită insecuritate cibernetică. Există foarte multe discuții acum pentru că unele dintre aceste sisteme de inteligență artificială ar putea să descopere aceste vulnerabilități și să le dea acces hackerilor la toate sistemele informatice din lume. Același lucru se întâmplă bineînțeles în bioinformatică, dar lumea nu se gândește așa de mult la această posibilitate, că software-ul în sine este ceea ce cauzează erorile. Și într-un alt proiect ne gândim și ce se întâmplă în momentul în care aceste erori sunt puse într-o bază de date și un cercetător normal nu poate să-și dea seama dacă ceea ce e în baza de date e corect sau nu. Și dacă nu pot verifica ușor aceste date, întrebarea este ce se întâmplă, cum există erori în bază de date, cum se propagă prin sistemele de analiză și așa mai departe.

Algoritmii săi au ajutat la obținerea unor vaccinuri pentru SARS-CoV2

Algoritmii bazați pe inteligența artificială la care lucrați au permis și identificarea rapidă a unor mutații din genom, iar unii au fost utilizați și în „competiția”cu SARS-CoV-2. Despre ce program este vorba?

Eu n-am lucrat direct în SARS-CoV-2., am încercat să stau un pic mai departe ca să-i las pe cei cu expertiză în virologie să se ocupe direct. Așa că eu n-am fost direct implicat, dar multe din tehnologiile pe care le dezvoltăm noi au fost utile în domeniul respectiv. Există, de exemplu, un program pe care l-am scris împreună cu niște colegi chiar de multă vreme, se cheamă Bowtie, și este unul dintre principalele programe folosite pentru a alinia secvențele de ADN la genomurile complete pe care le avem în bazele de date. E vorba despre un program care a fost scris special pentru a face căutarea prin bazele de date mult mai rapidă. Acest program a fost folosit în analiza secvențelor de SARS-CoV-2. Așa că dacă eu n-am lucrat direct în SARS-CoV-2, alți cercetători au folosit metode pe care le-am dezvoltat noi pentru a analiza aceste date.

Putem presupune că acest program a ajutat chiar la elaborarea unora dintre vaccinurile care au salvat vieți în timpul pandemiei?

Este foarte clar că probabil metodele pe care le-am dezvoltat noi, desigur și alți colegi, au fost folosite exact pentru a descoperi, dar mai ales în primul rând pentru a reconstrui secvența genomului. Și ele au ajutat să se afle secvența SARS-CoV-2, pentru a descoperi zonele unde pot exista țintele pentru vaccin. Și bineînțeles că cel puțin anumite laboratoare au folosit metode pe care le-am dezvoltat noi pentru a face aceste lucruri.

Cât de repede ne pot răspunde algoritmii la întrebări esențiale

Practic, pentru că ați fost implicat în monitorizarea genomică a virusului, ați avut cumva și rolul unui detectiv, cu ghilimele de rigoare. Însă cât de repede ne pot lămuri algoritmii dumneavoastră dacă în unele cazuri apare o variantă nouă de virus sau dacă e vorba de cu totul alt virus sau altă problemă?

Aș spune că e o întrebare foarte dificilă pentru că, practic, niciun fel de observație care iese din metodele astea informatice nu înseamnă nimic decât dacă este plasată în contextul cunoștințelor despre acel organism care au fost dezvoltate după ani, decenii de cercetare. Personal cred că în cazul SARS-CoV-2 am avut foarte mare noroc pentru că exista foarte multă cercetare în aceste tipuri de virus și deci lumea deja știa cam ce vaccinuri o să funcționeze. Se știau cam care ar fi țintele vaccinului, care erau proteinele pe care putem să le folosim pentru a construi un vaccin și așa mai departe. Practic, baza aceasta de cunoștință a durat zeci de ani pentru a fi construită de comunitatea de cercetare.

După aceea, în momentul în care avem această bază de a înțelege exact ce face acest virus, analiza informatică durează minute, poate ore maxim. Durează minute sau ore în momentul în care bineînțeles a fost extras ADN-ul, analizat, și după aceea putem să ne uităm la el. Ca să vă răspund, în momentul de față teoretic într-o zi am ști deja dacă există mutații în genele importante. Pentru că mutații există întotdeauna. Dar în aceste cazuri întrebarea pe care ne-o punem este dacă au loc mutații importante. Pentru că de acolo se poate vedea cât de repede avansează virusul, dacă ar mai dura zile sau săptămâni pentru a culege suficientă informație, pentru a avea suficientă confidență.

Mutația aceea crește ca proporție în populația infectată. Acolo depinde de cât de repede avansează virusul. Asta e ceea ce trebuie să urmărim cu mai multă grijă.

De ce devin bacteriile tot mai rezistente și ucid oameni

Una dintre marile temeri ale oamenilor de știință, și știu că și dumneavoastră sunteți în asentimentul lor și faceți cercetări în acest domeniu, este că bacteriile devin tot mai rezistente la antibiotice, iar asta poate face ca anumite boli să devină tot mai grave. Cât de mare este riscul pe care l-ați indentificat?

Rezistența antibiotică este o mare problemă pentru că, parțial, folosim antibiotice mult prea mult. Și le folosim tot mai mult și agricultură, tot mai mult în zootehnie. Așa că avem acest risc în momentul de față că antibioticele pe care ne bazăm nu vor mai funcționa. Deocamdată depinde unde ești în lume dacă acest risc este un unul curent sau un risc viitor. În țări ca India, de exemplu, unde antibioticele nu sunt foarte bine controlate, morțile din cauza bacteriilor care nu pot fi tratate cu antibioticele sunt mult mai ridicate. În schimb, în țări ca Statele Unite nu reprezintă o problemă chiar așa de mare. Există însă riscul că aceste infecții pot să devină o problemă mai mare pentru sănătatea publică.

Din cauză că foarte mulți pacienți în momentul de față au cancer și alte boli cronice, acești oameni au un sistem imunitar slăbit. În acest caz chiar și bacteriile care nu sunt complet rezistente la antibiotice ar putea să îi afecteze mult mai serios. Există desigur populații vulnerabile care au un risc mult mai mare și de aceea, în momentul de față, cred că acolo este cel mai mare interes de a opri aceste bacterii chiar dacă unele dinte ele nu sunt complet rezistente la antibiotice. Dar asta este o problemă mare și o problemă care devine și din ce în ce mai mare pentru că multe boli care ne omorau înainte acum devin boli cronice, iar o proporție mai mare a populației este expusă la acest risc. Pe cum de asemenea când îmbătrânim riscul crește din nou.

Și de aceea acum toată lumea se întreabă, în primul rând, cum putem să aflăm dacă bacteriile sunt rezistente. Este o temă de cercetare de care ne ocupăm noi în momentul de față. Încercăm să aflăm prin analiza genomului dacă ne putem da seama dacă aceste bacterii sunt rezistente la antibiotice. Și o altă direcție la care lumea se uită acum este dacă putem să descoperim alte terapii care pot distruge aceste bacterii nocive în metode prin care bacteriile nu pot dezvolta rezistență la aceste atacuri.

Există loc de optimism

Și care ar fi perspectivele, din punctul dumneavoastră de vedere, avem motive de optimism?

Eu aș spune că microbiota este ceva cu care trebuie să fim mereu la curent. Ce știm despre microbiotă în cancer, de exemplu, este că există anumite tratamente, există niște tratamente imunitare, dacă ne gândim la domeniul cancerului de piele. Aceste tratamente sunt mult mai eficiente dacă microbiota ajută tratamentul. Și am văzut o prezentare de la un coleg de la centrul de cancer MD Anderson din Texas, care spunea că pacienții care au primit o dietă cu mult mai multă fibră vegetală decât pacienții care au mâncat normal, au avut rezultate mai bune, iar tratamentul merge mai bine.

În același timp există și alte situații, există și anumite tratamente medicale în care medicamentul are nevoie să fie activat de bacteriile din stomac. Bacteriile trebuie să modifice medicamentul pentru ca acel medicament să fie efectiv pentru persoană. Și anumite persoane nu au bacteriile care pot să activeze medicamentul. Asta înseamnă că aceleași tratamente nu au niciun efect asupra pacienților respectivi. Și asta este o altă direcție în care specialiștii încearcă să afle în momentul de față cum putem să ne dăm seama dacă un pacient are bacteriile necesare, iar dacă nu le are fie să schimbăm acel tratament, fie să le dăm un supliment probiotic cu acele bacterii pentru ca tratamentul respectiv să fie efectiv.

Una dintre marile provocări pentru savanți, dar nu de ieri sau de azi, ține de încetinirea procesului de îmbătrânire. Acesta e visul omenirii dintotdeauna, se știe. Poate măcar într-o anumită măsură bioinformatica să ne arate cum îmbătrânesc celulele noastre în timp real și să ofere un antidot, un tratament dacă vreți măcar pentru amânarea senectuții?

Trebuie să spun că nu știu foarte mult despre bătrânețe, cel puțin despre cercetarea biologică în bătrânețe. Știu că, bineînțeles, bioinformatica va fi o foarte utilă în acest domeniu. Și mai știu că există cercetări despre celule sau despre faptul că chiar și microbiota umană se schimbă în timp, în momentul în care îmbătrânim. Însă ce văd în momentul de față este că practic comportamentul nostru ne ajută cel mai mult. Și sigur că toți am auzit recomandările doctorilor să facem sport, să ne exersăm mintea, să mâncăm bine, să dormim cât mai bine. Aceste recomandări nu contează așa de mult dacă ne uităm la bacterii sau medicamente. Sunt însă lucruri ce țin de disciplina noastră pentru a da organismului nostru cele mai bune șanse de a continua să funcționeze bine pentru o perioadă mai lungă.

Aminteați mai devreme de proiectele pe care le-ați avut pe partea de alimentație, așa că am să vă întreb în ce măsură algoritmii pot să ajute anumite culturi agricole? Și mă gândesc aici inclusiv la noua modă, carnea artificială obținută în laborator, dar și la plantele hibride și la anumite mutații care fac și animalele domestice să fie mai rezistente, fără a perturba ecosistemele locale.

Întrebarea dacă aceste modificări genetice sunt bune sau proaste este o întrebare mai filozofică și un pic mai greu de răspuns. Bineînțeles că există un mare risc de multe ori, pentru că aceste modificări genetice pot cauza un risc sănătății. Și din acest motiv există reglementări serioase în acest sens. Dacă cineva vrea să construiască un soi de porumb cu modificări genetice adăugate pentru a ajuta la producție, este mult mai greu de aprobat decât dacă se lucrează pentru obținerea unui nou soi de porumb prin metode tradiționale. Există evident un risc și oamenii încearcă să vadă unde este gradul lor de confort cu riscul. În Statele Unite probabil că acest confort este un pic mai mare decât în Europa. De aceea înseamnă că este o problemă mult mai mult socială, aș zice, decât complet științifică.

De asemenea există foarte multe abuzuri. Deci, cum vorbeam despre porumb, sunt anumite soiuri care practic fac porumbul să fie rezistent la erbicide. În loc să ne dea un porumb care ne poate ajuta pe noi, practic ce fac agricultorii sau firmele astea mari de agricultură, de tipul Bayer-Monsanto, ei au făcut un porumb care le dă voie să pună acum mult mai multe erbicide pe câmp, care după aceea au un cost foarte mare atât pentru sănătatea noastră. O astfel de modificare genetică nu mi se pare așa utilă, ca să zic. Dar există și modificări utile. Există, de exemplu, orez care are vitamina A în el. Este vorba despre o genă care produce mai multă vitamina A și care ajută în anumite zone din Asia, mai ales în cazul deficiențelor pe care le au mulți copii. Există și lucruri bune și lucruri proaste cu această modificare genetică.

Dar dacă ne uităm un pic mai departe de alimentație, există multă cercetare pentru a modifica genetic plantele care ar putea după aceea să curețe mediul înconjurător. Există anumite componente toxice în mediul înconjurător, așa că există și proiecte de cercetare pentru a face copaci sau iarbă care pot să absoarbă aceste elemente toxice. Există așadar oportunități acolo de a schimba mediul înconjurător sau cel puțin de a ne ajuta să corectăm greșelile pe care le-am făcut cu aceste elemente toxice pe care le punem în mediu tot timpul. Și, bineînțeles, există și această cercetare de a vedea ce putem să facem în momentul în care avem un schimb climatic, în care avem mult mai multe zone aride, și să aflăm dacă putem să ajutăm plantele să supraviețuiască în acele condiții.

Cât de mare e riscul de a deveni victimele biohackerilor

Pentru că sunteți cunoscut în lumea oamenilor de știință ca un susținător al ideilor de incluziune și open educational resource, mă voi întoarce la una dintre discuțiile de mai devreme și am să vă întreb cât de mare poate fi riscul ca odată cu această democratizare a tehnologiilor să se ajungă la situația în care orice biohacker cu cunoștințe medii ar putea teoretic să sintetizeze secvențe virale într-un laborator improvizat și să provoace epidemii ucigașe?

Bineînțeles, toată lumea se gândește la acest lucru. Există firme unde poți să trimiți un fișier și ei trimit ADN-ul acasă. Deci toate aceste firme au un sistem foarte avansat de a verifica, în primul rând, cine cere ADN-ul făcut pentru ei și, în al doilea rând, dacă ADN-ul respectiv ar putea să aibă un element de risc. E clar, lumea se gândește la aceste lucruri.

Mihai Pop crede în democratizarea științei pe care o promovează și celor mici

Am avut și noi un proiect în acest sens, ca să vedem cât de repede ne putem da seama dacă o secvență reprezintă un risc pentru sănătatea umană. Dar asta nu înseamnă atât o problemă informatică cât mai mult o problemă socială. Din ceea ce mi se pare mie în momentul de față, este mult mai ușor să cauzezi daune fără tehnologie avansată. Și deci, probabil că în continuare majoritatea celor care vor să facă rău vor folosi alte metode. Însă, da, în mod clar există și un risc. Dar într-un fel ignoranța nu este o protecție. Pe de altă parte, cu mai multă lume are acces la cunoștință despre informatică, despre biologie, cu atât sunt mai multe șanse – nu atât că există riscul ridicat – dar există și persoane care pot să blocheze acest risc. Și părerea mea este că majoritatea oamenilor sunt buni. Altfel lumea arăta mult mai diferit în momentul de față. Într-un fel, am încredere în faptul că oamenii în principiu sunt buni, iar ceilalți sunt mult mai puțini.

Dar bacteriile?

Lucrurile stau la fel și în ce privește bacteriile. Toată lumea se gândește la bacterii ca ceva nociv. Însă, dacă ne uităm în jurul nostru, sunt milioane de bacterii care nu doar că nu ne fac rău, dar de fapt chiar ne ajută. Și cred că același lucru este și cu oamenii. Majoritatea oamenilor vor lucrurile cele mai bune pentru umanitate. Și de asemenea asta mă face să mă simt așa un pic mai optimist.

Pentru că trăim într-o lume în care informațiile noaste, inclusiv cele genetice, sunt stocate pe servere și utilizare de algoritmi, cât de aproape suntem de momentul în care ne vom putea trezi din senin refuzați de firmele de asigurări de sănătate pe motiv că vor ști, pe baza acestor date, că suntem predispuși fiecare la anumite afecțiuni medicale?

Da, acesta este cu siguranță un risc real și unul foarte clar. Și din nou, problema nu e neapărat tehnică, e mai mult o problemă socială. Știu că în Statele Unite, și bănuiesc că și în Europa, există aceste legi care interzic firmelor de asigurări să facă aceste analize pe baza conținutului genetic. În acest caz chiar dacă firma de asigurări avea acces la tot riscul meu genetic, ei n-au voie să folosească acele informații pentru a-mi stabili sau costul asigurării sau anumite asigurări. Aș spune că acestea sunt probleme care se pot rezolva practic prin sistemul legal.

Cred că riscul cu datele noastre genetice pe internet este probabil, în momentul de față, mai scăzut comparativ cu riscul ca toate celelalte date pe care le avem undeva pe internet să ajungă în mâinile cui nu trebuie. Pe de altă parte e cert că în momentul în care folosim practic orice sistem, toate datele noastre ajung cumva pe internet. Nu e foarte clar în ce țară sunt care la care ajung, nu e evident nici cine are acces la ele. Dar toate sunt practic în controlul firmelor, care nu au niciun fel de obligații morale cum ar trebui să protejeze aceste date. Pentru că aceste firme răspund în fața acționarilor, nu societății. Și acolo cred că e riscul mai mare, indiferent dacă datele sunt genetice sau alte altă natură. Sau dacă de exemplu sunt date bancare sau alte informații pe care le au despre noi.

Cele mai promițătoare aplicații

Dacă ar fi să continuăm și într-o notă mai optimistă, vă întreb care ar fi din perspectiva bioinformaticianului cele mai promițătoare aplicații ale cercetării microbiomului pentru calitatea vieții, pentru sănătatea umană?

Fiindcă acum începem să înțelegem mai bine care este rolul microbiomului în lume și în sănătatea noastră, este un moment foarte interesant pentru că începem să avem acces la tot felul de tratamente. Vorbim de tratamente inclusiv pentru boli precum cancerul, în care se ia și microbiomul în considerație. Deci doctorii vor alege să facă tratamente în care nu ne vor mai spune atât „îți dăm pilula A”, ci „îți dăm pilula A, dar îți zicem să faci și aceste modificări de dietă pentru ca ea să aibă un succes mai mare”. Sau ne vor spune „ne dăm seama că nu aveți această bacterie în corpul dumneavoastră, vă dăm o pilulă cu această bacterie pentru ca tratamentul să fie posibil, să fie mai efectiv sau mai eficient.”

De asemenea, este foarte mare interes în folosirea bacteriilor care pot să ne ajute să blocăm anumite schimbări climatice. Deci există evidență că, în momentul în care începem să facem o restaurare a plantelor native, încep să consume mai mult din dioxidul de carbon sau să reducă metanul care există în atmosferă și așa mai departe. E vorba de astfel de lucruri care ar putea să facă reversibile măcar parțial schimbările climatice. De asemenea, bacteriile pot să ajute plantele sau animalele să supraviețuiască mai bine într-un nou mediu care este modificat de schimbarea climatică.

De exemplu, la un moment dat au fost aduse niște vaci în Africa, dar ele nu s-au adaptat prea bine în mediul acela. Nici măcar iarba nu era aceeași cu care erau obișnuite din Europa, iar vremea era mult mai uscată sau cel puțin climatul în zona aceea. Dar fermierii au realizat că dacă le dau vacilor niște microbi care se aflau deja în antilopele care trăiau foarte bine în zona aceea, acei microbi vor ajuta vacile europene să se adapteze mult mai bine. Ceea ce s-a și întâmplat. Și există suficiente exemple din acestea în care practic bacteriile ne ajută să facem reversibile efectele nocive ale schimbărilor climatic sau să ne adaptăm la acestea.

Sunteți profesor la o universitate de top. Cât de mult sunt atrași studenții de această cercetare și de această materie aflată la intresecția atâtor științe?

Depinde de tineri. Sigur că sunt unii care sunt exact atrași de această cercetare intersecțională, să zic. Iar alții sunt un pic mai reticenți. Cei care ajung să lucreze cu mine, practic, dacă vor sau nu vor, tot acolo ajung. Și de aceea, eu încerc să le explic importanța acestor zone, să-i fac un pic mai interesați în alte științe decât cele cu care au început ei. Și am, de exemplu, studenți care vin din informatică, la fel cum am și studenți care vin dinspre biologie. Încerc să-i conving pe cei din informatică să învețe ceva biologie, precum și cei care vin din biologie să învețe ceva despre algoritmi și despre teoremele matematice și așa mai departe.

Proiectele momentului

Care sunt ultimele proiecte la care lucrați acum?

În momentul de față avem două proiecte mai mari. Unul este cel care se ocupă de analiza variației genetice în comunități microbiene. Deci, ce-am menționat la începutul acestui interviu, unde vrem să aflăm care sunt diferențele dintre tipurile de E. coli din stomacul nostru și de ce există acest amestec. Vrem să avem posibilitatea de a compara aceste variante genetice între mai mulți pacienți sau mai multe probe din agricultură. Acesta este unul din proiecte și încercăm mai multe lucruri. Parțial este o analiză a rețelelor din astea de secvențe pe care le vedem într-o anumită probă sau în eșantion. Dar, de asemenea, analize care se pot face pe sute sau mii de eșantioane în același timp. Iar asta este o altă direcție de cercetare, unde în momentul de față este practic imposibil din cauza costului informatic — atâta timp de calcul și memoria care este necesară pentru a face aceste analize. Și atunci încercăm să vedem dacă putem descoperi algoritmi care pot să facă aceste analize mult mai repede.

A doua direcție este aceasta, direcția despre erorile care există în bazele de date. Aici încercăm să aflăm, în primul rând, cât de reziliente sunt diferitele sisteme de analiză. Și să aflăm dacă introducem o eroare, poate eroarea respectivă să schimbe rezultatul produs de un sistem de analiză? Și, în al doilea rând, vrem să aflăm dacă știm care bucăți de date sunt cele mai importante pentru anumite analize.

Dar lucrul care mi se pare cel mai interesant în momentul de față este faptul că am început să avem tehnologii care ne spun nu numai, să zicem, ce bacterii există sau ce expresie genetică există într-un anumit organism, ci să obținem și o localizare, ca să zic așa, geometrică, o localizare spațială a acestei informații. Metodele astea încep acum să ne dea posibilitatea, de exemplu, în genomica umană sau în oncologie, dacă ne uităm la o tumoare, să aflăm care e diferența dintre celulele de la exteriorul tumorii sau de la interiorul tumorii, ceea ce nu putea fi făcut înainte. Deci această localizare spațială a informației va deschide multe noi metode de cercetare, o înțelegere mult mai bună a biologiei, dar de asemenea mult mai multe provocări tehnice pentru algoritmi, care pot să ia în considerație atâta geometria sau organizarea spațială a informației, precum și combinarea acesteia cu o informație genetică din bacteriile sau din genele pe care le aveam.

Dacă ar fi să faceți un exercițiu de imaginație, ce descoperiri ar putea să urmeze în acest domeniu?

Mie ce mi se pare cel mai interesant este, probabil nu așa de interesant pentru toată lumea, dar mie mi se pare interesantă exact această combinație între datele acestea multidimensionale care reprezintă microbiomul și genomul uman sau genele umane și analizele geometrice. Și ne trebuie noi metode, de fapt chiar și pentru, dacă ne uităm la singura dimensiune a timpului... deci o simplă dimensiune, o singură dimensiune. Nu știm în momentul de față, nu avem metode bune pentru a analiza, de exemplu, cum se schimbă microbiota umană în timp. Exact această idee de a combina mai multe date, de fapt mai multe eșantioane sau probe dintr-un sistem, și a combina cu o singură dimensiune ca timpul, sau trei dimensiuni în mod spațial, sau patru dimensiuni în care aruncă și dimensiunea spațială și dimensiunea temporală, toate acestea, practic, înseamnă un câmp foarte interesant pentru a dezvolta noi metode matematice, noi algoritmi. Acesta este lucrul care, practic, mă interesează pe mine cel mai mult în momentul de față: care sunt metodele algoritmice care pot fi aplicate în aceste domenii. Știu că nu este așa de provocator ca să zic că vom putea modifica microbiota și, să zicem, am face toată Sahara verde, dar aceste descoperiri atât algoritmice, precum și matematice mă interesează pe mine foarte mult.

Cât de mult contează în bioinformatică inteligența artificială

Cât contează în bioinformatică inteligența artificială și cât contează ideile și inițiativa umană? Adică faptul că abordăm niște teme, încercăm să facem niște lucruri și folosim acei algoritmi într-un anumit sens?

Inteligența artificială nu prea înseamnă nimic în sine, cel puțin dintr-un punct de vedere tehnic. Ceea ce se numește în ziua de azi inteligența artificială este o combinație de algoritmi tradiționali precum și de asta îi zice machine learning (învățare automată). Totul merge la machine learning. În mod normal, algoritmii pe care îi creăm, noi le explicăm toți parametrii de la început. Pe când în machine learning, algoritmul învață parametrii pe baza datelor. Deci, asta este singura diferență. Ceea ce se numește în ziua de azi inteligența artificială este așa o combinație de lucruri care existau de multă vreme, inclusiv în bioinformatică. Faptul că știm care sunt genele într-un organism se datorează unor metode de machine learning care au fost dezvoltate în anii '90. De decenii există tehnologii din astea care au fost folosite în bioinformatică, în biologie și așa mai departe. Bineînțeles că tehnologiile actuale sunt mult mai avansate și sunt mult mai mult utile pentru cercetare.