«Наука не делается в одиночку»

Одним из победителей конкурса на получение грантов для авторов курсов и факультативов, поддерживаемого фондом «Интеллект», стала аспирант факультета фундаментальной медицины МГУ Елизавета Чечехина. Молодая ученая прочтет свой обновленный образовательный курс «Методы машинного обучения для обработки биологических и медицинских изображений» в осеннем семестре.

Ранее Елизавета Чечехина прошла обучение на курсе «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях», разработанном сотрудниками физического факультета МГУ при поддержке фонда «Интеллект». Курс очень помог автору «влиться» в область ИИ-исследований, понять, какие возможности открывает данная область науки для ученых из сферы медицины, и самое главное, помог выстроить логику и структуру собственного курса.

Мы пообщались с Елизаветой об ее исследовании, серьезных задачах, науке, планах и мечтах.

– О чем ваш курс «Методы машинного обучения для обработки биологических и медицинских изображений»?

– Наш курс посвящен различным методам обработки биологических и медицинских изображений. Он охватывает как традиционные (machine learning), так и глубокие (deep learning) методы обработки изображений, а также интерпретацию данных, полученных с применением этих методов. Большое внимание в работе со студентами мы уделяем разбору реальных задач, таких как, например, обработка данных микроскопии клеток и тканей, а также анализ МРТ-снимков головного мозга. На занятиях мы активно обсуждаем, каким образом студенты могут применить полученные знания в своей работе, обсуждаем наиболее простые пути решения поставленных задач. Мы надеемся, что таким образом нам удастся помочь в подготовке студентов к выполнению научных исследований и будущей профессиональной деятельности.

– Что на ваш взгляд самое важное в нем?

– На мой взгляд, самое важное, что мы даем в нашем курсе – это практический опыт применения различных методов машинного обучения в реальной работе. Особенно хочется отметить, что курс может быть полезен как для новичков в программировании, так и для продвинутых пользователей. Это связано с тем, что программа нашего курса предлагает ознакомиться как с практически готовыми решениями, не требующими большого умения писать код, так и углубленными методами, где написание кода может потребоваться.

– Как вы стали ученой? Почему стали заниматься наукой?

– Решение о том, что я хочу работать в науке, пришло ко мне, когда я училась на 4-5 курсе факультета фундаментальной медицины. Мне нравилось работать в коллективе нашей кафедры (прим. Кафедра биохимии и регенеративной медицины ФФМ МГУ), среди талантливых и энергичных ученых. Одной из наших традиций являются еженедельные научные семинары, на которые я стала ходить и глубже знакомиться с работами своих коллег. Это было интересно и очень мотивировало меня идти дальше несмотря на то, что порой было трудно совмещать большую учебную нагрузку и интенсивную работу на кафедре.

– Что вы исследуете? Ваша первая серьезная задача?

– Практически 6 лет я изучаю нарушения обновления жировой ткани человека при старении. В частности, мое исследование посвящено изучению изменений, накапливающихся в мезенхимных мультипотентных стромальных клетках (МСК) жировой ткани при старении. Известно, что эти клетки ответственны за обновление и поддержания здоровья ткани. Однако при старении МСК перестают выполнять свои нормальные функции, что обуславливает развитие серьезных метаболических нарушений. Моя задача - разобраться в тонких внутри- и внеклеточных механизмах этих изменений.

Своей первой серьезной задачей я считаю изучение механизма развития инсулинорезистентности МСК жировой ткани человека при старении, результатом которой является моя первая большая статья в высокорейтинговом журнале, появившаяся в конце моего обучения на факультете.

– Чем бы вы занимались, если не стали ученой?

– Если бы так получилось, то я пошла бы работать в фарминдустрию. Пожалуй, в R&D, либо в отдел доклинических/клинических исследований.

– Ваше любимое место в Москве?

– Наверное, это будет звучать забавно, но мое любимое место – это окрестности кампуса МГУ на метро Университет. Здесь какая-то особая атмосфера, которая тронула меня еще в школьные времена, когда я участвовала в олимпиаде «Покори Воробьевы Горы». Также с этим местом у меня связано много приятных воспоминаний о студенческой жизни.

– Что читаете, что любите смотреть?

– Я люблю литературу по практической психологии, в особенности, касающуюся когнитивно-поведенческой терапии. Еще мне нравятся документальные расследования о различных исторических событиях. О них я либо читаю, либо слушаю, поскольку люблю формат подкастов. В фильмах и сериалах любимым жанром у меня являются психологические драмы и детективы.

– Дайте совет начинающему ученому.

– Побольше общайтесь с опытными коллегами, читайте их статьи. Развивайте научную интуицию. Наука не делается в одиночку, поэтому ищите единомышленников и организуйте с ними работу, в которой ваш интерес к науке будет разгораться еще больше. Участвуйте в конференциях, учитесь выступать с устными и постерными докладами, это помогает выстроить логику и правильные акценты в вашей работе.

– О чем мечтаете?

¬ Я мечтаю возглавить научную группу, которая затем, я надеюсь, вырастет в лабораторию. В ней мне бы хотелось выйти за рамки изучения внутриклеточных молекулярных механизмов и обратиться в сторону более сложных структур – тканей и органов. На мой взгляд, изучение особенностей нормальной организации тканей и органов, а также изменений, которые происходят с ними при патологии – важное направление, необходимое современной науке. Помимо классических методов биологии, такие исследования требуют активной разработки и внедрения биоинформатических методов, а также методов машинного обучения. Я надеюсь, что мои компетенции, которые я буду развивать и дальше, помогут мне достичь моей цели.

В качестве хобби я мечтаю когда-нибудь создать свой подкаст на научно-популярную тематику.