Екатерина Ломакина пишет программы для исследования мозга, рассказывает о наукоемком бизнесе и языковом барьере между российской и мировой наукой и объясняет, почему нет ничего страшного в том, что ученые уезжают за рубеж. Новый герой T&P в рубрике «Молодые ученые».

Где училась: факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ (2005 год), кафедра ММП (математических методов прогнозирования), стажировка в Швейцарии, аспирантура.

Что исследует: математические методы для исследования головного мозга человека; по-английски это звучит более емко — computational neuroscience.

Особые приметы: учит японский, увозит из Москвы стопки книг на русском, занимается теннисом и айкидо, печет пироги, тратит аспирантскую стипендию на путешествия и смотрит старое кино в оригинале.

Когда я была в Цюрихе на каникулах, мой знакомый, когда-то тоже окончивший ВМК, пригласил меня на семинар своей лаборатории. Моя кафедра в МГУ занимается, в основном, машинным обучением, и мне было очень интересно послушать, чем и как занимаются в этом направлении в Швейцарии. На втором или третьем из посещенных семинаров я услышала про такую отрасль, как computational neuroscience, про ее задачи и про то, какое к этому имеет отношение машинное обучение.

У меня моментально загорелись глаза: человеческий мозг, психика, мышление — все это безумно меня интересовало. Если честно, то и на ВМК, выбирая кафедру математических методов прогнозирования, я надеялась, что от машинного обучения можно будет перейти к искусственному интеллекту, а оттуда вроде как и до науки о мозге недалеко.

И вдруг я увидела перед собой живого человека, не статью в журнале, не видеолекцию,

а живого аспиранта, который занимается тем, чем я мечтала заниматься последние пять

лет. В общем, я схватила его за воротник, повела пить кофе, расспрашивать о нем и о его

работе, рассказывать о себе, о том, как мне нравится эта тема, и что я скоро заканчиваю университет и… как-то все завертелось. В итоге у меня получилось уговорить профессора взять меня на трехмесячную стажировку, а после нее я осталась уже в аспирантуре.

Сложность попадания на стажировку напрямую зависит от того, кто берет на себя

финансовую сторону вопроса. У меня, к счастью, была возможность съездить на

стажировку за свой счет, и это все существенно упростило. Если человек готов потратить определенное количество денег на дорогу и проживание, то в любом вузе практически любой профессор будет очень рад его видеть, потому что свежие заинтересованные люди, еще и бесплатно — это однозначно хорошо. Так что если есть такая возможность, и очень хочется куда-то попасть, то можно рассмотреть и такой вариант. Хотя это и необязательно — можно найти варианты с финансовой поддержкой принимающей стороны, но это может занять больше времени, сил, а главное, не факт, что получится попасть именно туда, куда хочется.

Я в аспирантуре уже год с лишним, осталось еще около двух лет. Основное место моей аспирантуры — ETH Zurich, факультет computer science, группа по машинному обучению. Моя вторая аспирантура, точнее группа, в которой я занимаюсь наукой о мозге, до недавнего времени относилась к экономическому факультету университета Цюриха, а теперь является самостоятельной лабораторией на базе института биомедицинских технологий, который, в свою очередь, является совместным проектом медицинского

факультета университета Цюриха и инженерного факультета ETH Zurich. Такое разнообразие в предметных областях вполне соответствует самой группе, там собраны

люди с очень разным образованием: и физики, и программисты, и психологи. А сам

профессор медик, окончивший аспирантуру по нейроинформатике. То есть группа

представляет собой отличный пример модной сейчас синергии и мультидисциплинарных

исследований.

Образования в нейронауках, психологии или психиатрии у меня не было никакого. Я

окончила ВМК и поначалу представлялась в Швейцарии как computer scientist. А потом

выяснилось, что, согласно местной системе координат, я скорее математик. На ВМК

есть три потока: физико-математический, финансовая математика (там все подряд: и

исследование операций, и кибернетика, и мы с нашим машинным обучением), и третий

поток — программистский, то, что на Западе называют computer science. А то, что делаем мы и первый поток — это прикладная математика. Так что теперь, рассказывая о себе, говорю, что я математик, опять же эксплуатируя стереотип о Русских Математиках.

Мне кажется, у нас несколько другой подход к образованию. Мы гораздо меньше времени тратили на презентацию результатов, на их интерпретацию и анализ практического значения. В Швейцарии все чуть более нацелено на использование, прикладные примеры, идеи, концепции.

Мой профессор Клаас Энно Штефан по образованию медик, а докторскую степень

получил по computer science и по neuroscience. У него есть миссия, некое общее видение

проблемы — что он вместе со своей командой, то есть вместе с нами, должен сделать

в науке. Основная идея в том, чтобы научиться находить внутреннюю структуру

спектральных психиатрических заболеваний и научиться точнее их диагностировать.

Cпектральные заболевания — это те, которые описываются как совокупность разного рода симптомов без понимания исходной причины. Таким заболеванием является, например, шизофрения. Когда-то спектральным заболеванием можно было назвать высокое давление, которое, как мы теперь знаем, является симптомом десятка двух различных процессов и заболеваний внутренних органов: от мозга до печени. Подобное разложение «спектра» шизофрении с помощью современных методов измерений мозга и математических методов анализа и хочет провести мой профессор.

Еще психологи в нашей команде должны придумать и разработать тесты, эксперименты и задачи: то, что должен делать человек, когда его помещают в сканер: слушать текст, читать, делать ставки, оценивать площадь объектов и так далее. Дальше, когда тесты готовы и протестированы на нас же, мы приступаем к измерениям на добровольцах

Сейчас существует ряд способов анализа и измерения активности мозга, начиная от ЭЭГ и заканчивая МРТ. Каждый новый метод позволяет сделать нам огромный шаг вперед в диагностике и понимании различных нервных и психиатрических заболеваний. ЭЭГ стал таким методом для эпилепсии, переведя ее из разряда психиатрических заболеваний в область заболеваний нервных. МРТ позволил намного точнее диагностировать и отслеживать ход дегенеративных заболеваний мозга — таких, как синдром Паркинсона или Альцгеймера. Однако в случае с шизофренией сегодняшних методов измерений и обработки этих измерений пока недостаточно — что-то увидеть получается, но далеко не все; общей картинки пока нет.

**Что почитать:**
Оливер Сакс, «Человек, который принял жену за шляпу и другие истории из врачебной практики»
Pattern Recognition and Machine Learning
Neuroscience: Exploring the Brain

Один из самых новых методов, который мы активно используем в своей работе — функциональная МРТ, которая позволяет смотреть не на структуру мозга, а на его активность в динамике. Она позволила нам многое узнать и подтвердить уже полученные наблюдения. Например, если поместить в сканер человека и показывать ему изображения домов и людей, а потом сравнить усредненную активность по обоим условиям, то можно увидеть две различные зоны в зрительной коре, из которых одна отвечает за восприятие домов, а другая — за восприятие людей.

Подобный эксперимент можно провести и с двигательной активностью, например, попросить человека нажимать на кнопку либо правой, либо левой рукой. Тогда при анализе четко «вспыхивает» двигательная зона, как раз там, где руки, пальцы. Впрочем, далеко не все процессы (и самые интересные как раз не) кодируются на уровне вкл/выкл. Человек, лежа в сканере, думает одновременно о миллионе разных вещей: он видит домик из эксперимента, еще ему неудобно лежать, он забыл дома выключить утюг, он хочет есть и тому подобное.

Получив измерения, нужно сделать следующий шаг — попытаться понять, что за процессы происходят на уровень глубже. Взять, например, восприятие речи при чтении — это достаточно сложный процесс, и в него вовлечены несколько зон мозга, которые неким образом передают друг другу информацию. Эти зоны связаны между собой: зрительная кора активизируется через глазной нерв, а дальше информация, то есть возбуждение, передается в другие зоны и отделы. И мы в некотором приближении описываем процесс восприятия письменной речи как динамическую модель, состоящую из зон и связей между ними.

Практическое применение наших исследований — диагностика. Но чтобы добраться до

диагностики самой шизофрении, нам нужно сделать много мелких шагов и доказать множество промежуточных результатов. Диагностика и, желательно, разложение шизофрении на ряд более однородных заболеваний — это некое общее видение нашей миссии, то, к чему, как мы надеемся, мы придем в итоге. Пока мы можем отделить больных с афазией от здоровых или, например, различные типы обучения у здоровых людей.

Очень интересно, когда люди из крупной индустрии рассказывают, какие научные

задачи встают в рамках реального производства. Приезжали из DreamWorks, которые

сделали мультфильм «Мегамозг» — рассказывали, как решали в этом мультфильме

проблему визуализации пыли и осколков. Человек из Microsoft рассказывал про кинект

и технологию определения позы с помощью камеры глубины. Приезжали из Google

и рассказывали, как они делают карты и панорамы. Google эту технологию, кстати, отдают бесплатно, у них есть партнеры в других странах, которые развивают ее и

адаптирует для местных проблем. Что приятно, первыми, кого они вспомнили сходу, был «Яндекс».

То, что мне лично очень интересно, — это brain computer interfaces, нейропротезирование, когда с помощью компьютера можно помочь людям компенсировать несовершенства их физического тела. Это довольно впечатляющая штука: к человеку цепляют датчики, подсоединяют их к компьютеру, и в итоге полностью парализованный больной может управлять, например, курсором на компьютере или механическим манипулятором. В этой области много математических задач, там, безусловно, есть чем заняться.

В том, что ученые уезжают из России, в самом по себе, ничего плохого нет. Немца, если он работает в Англии, никто не спрашивает, собирается ли он возвращаться в Германию или нет. Он даже не поймет, почему этот вопрос возник. Плохо, что они не возвращаются обратно, и плохо, что мало кто приезжает из других стран. Не нужно блокировать поток из России, нужно сделать так, чтобы поток был одинаков в обе стороны. К примеру, в Болонской системе ученый после PhD делает один или два постдока, а потом уже ищет постоянную позицию. Считается правильной научной карьерой прохождение постдока не просто в другом вузе, а желательно в другой стране, лучше в англоязычной. Например, если PhD в Швейцарии, то на постдок нужно ехать в Великобританию, в Штаты, в Канаду. Общая идея состоит в том, что человек в рамках своего обучения и научной работы должен посмотреть и поработать в разных научных школах, с разными подходами, познакомиться с как можно большим количеством людей. Очень сложно это сделать, если ты как поступил в МГУ, так там до академика и дослужился. И можно быть супероткрытым и адекватным, но все равно окажешься в рамках одного научного коллектива и одной научной школы.

Когда приехала в Швейцарию, считала себя по московским меркам довольно спортивным человеком — каждую неделю играла в теннис, периодически ездила заниматься конным спортом и даже иногда вспоминала, что в Москве есть бассейн. Но тут я обратила внимание, что из научного мира спортом занимается гораздо больше людей. И мне стало очень стыдно, тогда я начала делать зарядку, ходить в бассейн, на теннис, недавно еще стала заниматься айкидо. В Цюрихе потрясающая спортивная инфраструктура, и практически весь спорт для студентов или бесплатный, или с огромными скидками (включая всякие секции вроде йоги или танцев). Сам Цюрих находится на берегу озера, недалеко от гор, их даже видно в хорошую погоду. Так что летом все либо купаются в озере, либо часами гуляют по горам, а зимой — горные лыжи и прогулки уже по горам заснеженным.