Интервью с Мэтью Дж. Джонсом
Мэтью Г. Джонс, доцент кафедры биологии Массачусетского технологического института (MIT), Института интегративных исследований рака им. Коха и Института медицинской инженерии и науки, стремится использовать вычислительные подходы для создания прогностических моделей. Его цель — понять способность опухолей эволюционировать и противостоять лечению, чтобы улучшить результаты лечения пациентов.
Вопрос: какой аспект прогрессирования опухоли вы изучаете и описываете?
Ответ: пациенты сначала реагируют на терапию, но со временем лечение перестаёт работать. Это происходит потому, что опухоли обладают невероятной способностью эволюционировать: менять свой генетический состав, состав сигнальных белков и динамику клеток. Опухоль как система также эволюционирует на структурном уровне. Часто пациент умирает из-за того, что опухоль эволюционировала до состояния, которое мы больше не можем контролировать, или она эволюционирует непредсказуемо.
В лаборатории мы изучаем один из способов эволюции опухолей через форму амплификации ДНК, называемую внехромосомной ДНК (ecDNA). Эти ecDNA-амплификации присутствуют примерно в 25% случаев наиболее агрессивных видов рака: рака мозга, лёгких и яичников. Мы обнаружили, что ecDNA-амплификации способны изменять правила эволюции опухолей, ускоряя развитие более агрессивных заболеваний.
Вопрос: как вы используете машинное обучение и искусственный интеллект для изучения ecDNA-амплификаций и эволюции опухолей?
Ответ: мы используем технологии отслеживания родословной отдельных клеток, чтобы изучить их происхождение. Когда мы берём образец конкретной клетки, мы не только знаем, как эта клетка выглядит, но и можем определить, когда появились агрессивные мутации в истории опухоли. Это помогает нам понять, как мы можем перехватить эволюцию опухоли.
Я надеюсь, что мы сможем лучше стратифицировать пациентов, которые будут реагировать на определённые препараты, предвидеть и преодолевать лекарственную устойчивость, а также выявлять новые терапевтические мишени.
Вопрос: что вас воодушевило в присоединении к сообществу MIT?
Ответ: меня привлекла интеграция передового опыта в области инженерии и биологических наук. В Институте Коха каждый этаж структурирован так, чтобы способствовать взаимодействию между инженерами и учёными-естественниками. Кроме того, мы можем сотрудничать с биомедицинскими исследовательскими предприятиями в Бостоне.
Ещё одним фактором, который привлёк меня в MIT, является то, что институт уделяет большое внимание образованию, обучению и инвестициям в успех студентов. Я считаю, что академические исследования принципиально отличаются от промышленных тем, что академические исследования — это, по сути, служебная работа, поскольку мы обучаем следующее поколение учёных.
Джозеф Парадизо
Джозеф Парадизо считает, что наиболее интересные исследовательские вопросы обычно охватывают несколько дисциплин.
Парадизо получил степень доктора философии в области экспериментальной физики высоких энергий в Массачусетском технологическом институте (MIT) в 1981 году. Его отец был фотографом и кинооператором, работавшим в MIT, Лаборатории Линкольна MIT и корпорации MITRE, поэтому он вырос в доме, где художники, учёные и инженеры регулярно собирались, и всегда играла интересная музыка.
Это сочетание влияний привело его в Лабораторию медиа MIT, где он является профессором Александра В. Дрейфуса, академическим руководителем программы в области медиаискусств и наук и директором исследовательской группы «Отзывчивые среды».
В Лаборатории медиа Парадизо проводит исследования, связанные с различными видами восприятия, и применяет их в разнообразных и часто экстремальных приложениях. Он работает над разработкой технологий, которые могут эффективно захватывать и обрабатывать несколько модальностей восприятия, и использует эту возможность в таких областях, как интернет вещей, медицина, экологический мониторинг, освоение космоса и художественное выражение.
Парадизо помогал пионерить в области беспроводных носимых датчиков. Он создал множество систем со встроенными датчиками, которые могли отправлять информацию с человеческого тела в режиме реального времени. Одним из его ранних флагманских проектов в этой области была пара обуви, выпущенная в 1997 году для танцевальных представлений с дополненной реальностью, в которой в каждую обувь было встроено по 16 датчиков, позволяющих носителям движений напрямую генерировать музыку через алгоритмическое сопоставление.
Парадизо и его команда разработали новые способы беспроводной связи компактных носимых устройств на высокой скорости, а также новые подходы к обработке данных в реальном времени и расширению диапазона доступных микроэлектромеханических систем (МЭМС) датчиков.
Эти же сенсорные платформы позже были адаптированы для спортивной медицины в 2006 году. Работая с врачами, которые поддерживают элитных спортсменов, его массив компактных носимых датчиков собирал большие объёмы данных о высокоскоростном движении с нескольких точек тела, направленных на то, чтобы помочь врачам оценить риск травм, производительность и восстановление в полевых условиях, без сложного оборудования, обычно связанного с биомеханическим мониторингом и клиническими настройками.
Недавно исследования Парадизо вышли за пределы человека. В сотрудничестве с исследователями National Geographic его команда размещала датчики в отдалённых условиях для изучения поведения животных, включая маломощные компактные носимые устройства для обнаружения условий окружающей среды вокруг животного, а также для отслеживания их (в настоящее время на львах и гиенах в Ботсване и козах в Чили) и акустические датчики с бортовым искусственным интеллектом для обнаружения и мониторинга популяций находящихся под угрозой исчезновения медоносных пчёл в Патагонии.
Вопрос 1: какие технологии используются для отслеживания родословной отдельных клеток и изучения их происхождения в контексте эволюции опухолей?
Ответ: для отслеживания родословной отдельных клеток используются технологии, позволяющие определить, когда появились агрессивные мутации в истории опухоли. Это помогает понять механизмы эволюции опухолей и разработать стратегии для перехвата этого процесса.
Вопрос 2: какие цели преследует Мэтью Дж. Джонс в своих исследованиях прогностических моделей для характеристики прогрессирования опухоли?
Ответ: Мэтью Дж. Джонс стремится использовать вычислительные подходы для создания прогностических моделей, чтобы понять способность опухолей эволюционировать и противостоять лечению. Его цель — улучшить результаты лечения пациентов, стратифицируя их по реакции на определённые препараты, предвидя и преодолевая лекарственную устойчивость, а также выявляя новые терапевтические мишени.
Вопрос 3: какие междисциплинарные подходы использует Джозеф Парадизо в своих исследованиях?
Ответ: Джозеф Парадизо применяет междисциплинарные подходы, объединяя искусство, медицину и экологию. Он работает над разработкой технологий, которые могут эффективно захватывать и обрабатывать несколько модальностей восприятия, и использует их в различных областях, таких как интернет вещей, медицина, экологический мониторинг, освоение космоса и художественное выражение. Его исследования включают создание систем со встроенными датчиками для сбора данных о движении, оценке риска травм, производительности и восстановлении спортсменов, а также изучение поведения животных и мониторинг популяций медоносных пчёл.
Вопрос 4: какие инновационные проекты в области сенсорики были реализованы Джозефом Парадизо и его командой?
Ответ: Джозеф Парадизо и его команда разработали новые способы беспроводной связи компактных носимых устройств на высокой скорости, а также новые подходы к обработке данных в реальном времени и расширению диапазона доступных микроэлектромеханических систем (МЭМС) датчиков. Они создали системы со встроенными датчиками, которые могли отправлять информацию с человеческого тела в режиме реального времени, например, пара обуви с 16 датчиками для танцевальных представлений с дополненной реальностью. Эти же сенсорные платформы позже были адаптированы для спортивной медицины, где массив компактных носимых датчиков собирал большие объёмы данных о высокоскоростном движении с нескольких точек тела.