Фотография: Элоди Буррильон | Http://hucopix.com
Йерун де Риддер - адъюнкт-профессор Университетского медицинского центра Утрехта (UMCU). В 2016 году Джерун получил грант и неденежную экспертизу от eScience Center для своего проекта Погуглить геном рака.
Джерун стремится создать методы анализа данных, которые превратят большие данные в ценность для пациента. В этом проекте цель состоит в разработке новых методов, способствующих открытию новых генов рака.
«До того, как я присоединился к UMCU в мае 2016 года, я был доцентом в Делфтском технологическом университете. Там же я получил степень магистра, сначала в области электротехники, а затем в области биоинформатики. Моя докторская степень была совместным исследовательским проектом Нидерландского института рака и Делфтского технологического университета ».
«Моя цель - создать методы анализа данных, которые превратят большие данные в ценность для пациента».
Что вам больше всего нравится в исследованиях в области наук о жизни?
«Современная наука о жизни стала настолько сложной, что есть только один путь вперед: объединить различные экспертные знания и сотрудничать».
«Преодоление разрыва между знаниями, медициной, геномикой, биологией, информатикой и машинным обучением невероятно полезно и увлекательно. Возможности измерения широкого спектра явлений практически безграничны, главная задача состоит в том, чтобы разобраться в них ».
Биология и большие данные
«В нашей лаборатории мы создаем и применяем инновационные методы науки о данных, чтобы углубить наше понимание биологии болезней. Наши исследовательские усилия всегда основываются на биологическом вопросе и обычно имеют дело с большими данными, такими как крупномасштабные наборы данных геномики и эпигеномики ».
«В результате большая часть исследований сосредоточена на алгоритмах машинного обучения и интеграции данных. Мы также сильно полагаемся на высокопроизводительные вычисления и статистику ».
Индивидуальные методы лечения онкологических больных
В рамках проекта «Поиск в Google генома рака» Джерун и его команда разрабатывают методы обнаружения новых генов рака. Рак поражает миллионы людей во всем мире.
С появлением новых технологий секвенирования ДНК секвенирование генома стало частью рутинного рабочего процесса диагностики рака. Это может дать возможность точно настроить индивидуальное лечение онкологических больных.
Несмотря на массовое производство геномных данных, систематический и всесторонний анализ этих данных, в частности в отношении обнаружения и интерпретации структурных вариаций, отстает из-за вычислительных и алгоритмических ограничений.
Какую научную задачу вы хотите решить, сотрудничая с инженерами-исследователями электронной науки?
«Я заставляю себя сосредоточиться на научных вопросах. Однако, чтобы ответить на эти вопросы, зачастую необходимо решить один или несколько сложных инженерных вопросов. Мы не всегда способны на это, или это может занять слишком много времени. Сотрудничая с инженерами-исследователями eScience, мы значительно ускоряем этот процесс и используем опыт и знания, которых у нас нет. Это оказывается чрезвычайно плодотворным способом заниматься наукой ».
Сотрудничество с Центром электронной науки оказалось чрезвычайно плодотворным способом заниматься наукой.
Какой опыт инженеры-исследователи eScience привносят в ваш проект?
«Арнольд Кузниар обладает обширным опытом в области« разработки и переноса рабочих процессов биоинформатики в инфраструктуры высокопроизводительных вычислений и связывания биологических данных (баз) ». Соня Георгиевская обладает опытом глубокого обучения и машинного обучения ».
Каким будет будущее вашей области исследований?
«Я надеюсь, что в ближайшем будущем мы сможем применить наши методы в клинике. Это должно дать клиническим генетикам инструменты для поиска новых геномных вариантов, вызывающих заболевание. Одна из самых больших проблем на ближайшие годы будет заключаться в использовании огромных скачков в машинном обучении для клинической геномики. Я надеюсь, что Центр электронной науки осознает эти тенденции и будет инвестировать в аналитику данных и машинное обучение, чтобы предвидеть эту потребность »
