Профессор МГУ Яннис Калайдзидис рассказал о подробностях конкурса на лучший метод решения важнейшей задачи для клеточной биологии, которая имеет приложение к поиску лекарств для ряда болезней (в том числе таких, как болезни Альцгеймера и Паркинсона), — трассирования частиц, то есть одновременного отслеживания движения сотен-тысяч внутриклеточных органелл, вирусов или молекул.

В журнале Nature Methods в ночь на понедельник по московскому времени опубликована статья, речь в которой идет не об открытии или каком-то другом научном достижении того же рода, а о результатах конкурса научных методов.

В ходе мероприятия требовалось найти наиболее верный подход к некой научной проблеме, со своими предложениями в конкурсе участвовало 14 исследовательских групп со всего мира. Авторами статьи являются участники конкурса, ведущими авторами публикации — его организаторы. Подготовка статьи заняла чуть больше года: принята к публикации она была в декабре 2013-го.

Суть научной проблемы же была сформулирована в мае 2012 года в Барселоне на Международном симпозиуме по биомедицинским Изображениям (IEEE International Symposium on Biomedical Imaging — ISBI'2012).

«В микроскопии живых клеток одновременное отслеживание движения от сотен до тысяч внутриклеточных органелл, вирусов или отдельных флуоресцентных молекул — трассирование — является не до конца решенной проблемой, — говорит один из участников конкурса Яннис Калайдзидис, профессор факультета биоинженерии и биоинформатики МГУ, сотрудник Института молекулярной клеточной биологии и генетики общества Макса Планка в Дрездене».

Калайдзидис на конкурсе представлял свою программу MotionTracking, разработанную в части трассирования внутриклеточных органелл в 2001–2004 годах и представленную в 2005 году в журнале Cell.

Внутри клеток имеется большое количество везикулярного транспорта (везикулы — мелкие внутриклеточные образования, своеобразные сумки, защищенные мембранами, в которых запасаются или транспортируются питательные вещества, сигнальные молекулы и используются, например, вирусами и микобактериями для проникновения в клетку), и нарушение транспорта этих везикул приводит к целому спектру заболеваний.

Кроме нарушения метаболизма, это и нейродегенеративные заболевания, в первую очередь болезни Альцгеймера и Паркинсона, и многие наследственные заболевания, проявляющиеся в старческом возрасте.

Отслеживать этот транспорт очень важно, для чего везикулы маркируют, а потом отслеживают (трассируют) их продвижение с помощью микроскопа. Раньше этот процесс проводился учеными вручную. Но сейчас, как правило, при научных исследованиях речь идет не о десятках, а о сотнях или тысячах частиц, и ручное трассирование становится очень проблематичным. Здесь уже понадобились компьютеры и численные методы оценки. Таких методов много, практически по одному на каждую заинтересованную группу, и, чтобы понять, какой метод эффективнее, организаторы конкурса взяли набор искусственно сгенерированных временных серий фотографий с транспортом частиц и предложили конкурсантам провести собственные трассирования, чтобы потом сравнить их результаты с «ответом в конце задачника».

Конкурс, собственно, закончился ничем, явный победитель так и не был выявлен.

Пока все осталось по Киплингу, который в одном из своих произведений сказал:

«Есть шестьдесят девять способов писать песни племен. И каждый из них правильный!» (There are nine and sixty ways of constructing tribal lays, And every single one of them is right!, «In the Neolithic Age», Stanza 5, 1895).

В данном случае, если точнее, одинаково правильный.

По мнению Калайдзидиса, неудача объясняется главным образом сложностью задачи. Одновременно недостатком, который следует исправить в будущих конкурсах, является чрезмерная «упрощенность тестовых изображений», которая может привести к тому, что победители могут оказаться не лучшим выбором при анализе реальных изображений.

В то же время организаторы правильно указывают: невозможность безошибочно трассировать даже такие упрощенные изображения показывает, что проблема до сих пор не решена и требует дальнейшей работы.

«Эта упрощенность, — говорит Калайдзидис, — привела к недооценке ряда реальных проблем, возникающих в прикладной количественной микроскопии, и, как следствие, потенциальному перекосу в сторону алгоритмов, специфически разработанных для конкурса».