Медицина и биология постоянно пополняются новой информацией и научными исследованиями. А это огромные массивы данных, терабайты информации и гигантские объемы статистики, которые нуждаются в анализе и интерпретации. Поэтому на стыке информатики и биологии родилась отдельная интересная отрасль — математическая биология, или биоинформатика.
Описание профессии
Биоинформатик — это специалист, чаще всего с медицинским образованием, который занимается анализом big data в области прикладных биологических, генетических и медицинских исследований. Иными словами, перед нами data scientist с обширной подготовкой в области молекулярной биологии и медицинских технологий.
По сути, биоинформатик является чрезвычайно подкованным в биологии и медицине программистом. Разумеется, он никого не лечит, а занимается прикладными научными изысканиями.
Нужно понимать, что биоинформатика — это одна из методик ведения фундаментальных биологических исследований.
К примеру, с её помощью можно отследить, на протяжении какого периода и в каких регионах развивался тот или иной патогенный микроорганизм и насколько сильно он успел эволюционировать по сравнению с исходным вариантом. Недавний пример — коронавирус SARS-CoV-2. С начала глобальной пандемии COVID-19 он сменил несколько вариантов и продолжает трансформироваться, подстраиваясь под человеческую популяцию. Отслеживая эти изменения, можно предсказывать, какие клинические симптомы вирус будет вызывать у заболевших и как следует «подстраивать» вакцину под него.
Кроме того, с помощью анализа данных, которые производит биоинформатик, можно рассчитать дозировку лекарств, необходимую для пациента в конкретном случае, и ещё массу прикладных вещей, столь необходимых врачам.
Чем биоинформатики отличаются от биологов
Нужно понимать, что большая часть работы биоинформатика связана с данными, а значит с компьютерами. Он не ставит лабораторных опытов, не отбирает биологические образцы для исследований и не занимается пробирочными экспериментами.
Сфера интересов биоинформатика лежит в области Big Data и инструментов анализа. В частности, он должен хорошо знать:
- Устройство баз данных, SQL, CUDA;
- Языки программирования. Базовыми будут Python, C++, C#, Java, R;
- Различное специализированное ПО для биологов, генетиков и т.д.
Проблема сейчас состоит в том, что профессия биоинформатика не так хорошо известна, поэтому мало кто понимает, кто это такие и что делают. Однако, учитывая широкое внедрение информационных технологий, в будущем эта тенденция поменяется. Тем более, что знания в области Data Science востребованы не только в биологии, но и в экологии, фармакологии, сельском хозяйстве, банковской сфере и много где ещё.
Где можно выучиться на биоинформатика
В настоящее время биоинформатиков готовят такие вузы, как:
- МГУ им. Ломоносова;
- МГТУ им. Баумана;
- Первый Московский медицинский университет им. Сеченова;
- Волгоградский государственный университет;
- БФУ им. Канта;
- УрФУ им. Ельцина и другие.
Характерно, что биоинформатиков готовят медицинские вузы. В этом случае следует поступать на специальность «Медицинская кибернетика», и начиная с 3 курса профилироваться именно в области биоинформатики. Ординатура для кибернетиков не обязательна, поскольку их специальность не относится к врачебной.
Вакансии биоинформатиков и уровень их зарплаты в 2022 году
В настоящий момент такие специалисты требуются в целом ряде НИИ, занимающихся генетическими исследованиями. Многие из них финансируются государством. Проблема в том, что большая часть вакансий сконцентрирована в Москве и ближайших наукоградах.
Что касается зарплаты, то в силу редкости и чрезвычайной востребованности, она значительно выше среднего. Так, типичное предложение в столице начинается от 150000 рублей. Встречаются компании, которые готовы платить биоинформатикам до 300000 рублей в месяц и больше.
Плюсы и минусы профессии биоинформатика
| Плюсы | Минусы |
| Перспективность | Длительная учеба |
| Высокий заработок | Высокие требования к знаниям и аналитическим навыкам |
| Возможность перепрофилирования | Малая осведомленность о профессии у других специалистов |
| Интересные задачи | Сидячая работа |
| Возможность заниматься научными исследованиями | |
| Самосовершенствование |
