生物学信息资料将不断地堆积起来,除非将生物信息分析者认作具有创造能力的协作者。

 

说明: http://www.nature.com/polopoly_fs/7.25060.1428411108!/image/Bio1.jpg_gen/derivatives/landscape_630/Bio1.jpg

 

  据2015年4月《自然》杂志报道,美国精准医疗计划于今年一月对外公布,该计划需要大量生物信息学人才。这项投资2.15亿美元的计划的目标是:为提高人们的健康水平,将从在美国的100多万人中收集有关医学的、生理学的和基因组学方面的信息,寻找个体之间不同的基因表型性状。该举措并不意味着科学界力量不足,而是因为生物信息累积的速度快于人们关于生物信息分析能力提高的速度。例如,美国得克萨斯大学安德森中心的森度莱·摩尼(Sendurai Mani),一位癌转移和基因组研究的发起者,他一直在寻找生物信息分析人员。
 
  目前的形势是:生物信息分析人员奇缺。科学界没能很好地为生物信息分析这项工作创造条件。而研究机构和基金组织必须给生物信息分析人员合适的地位,让他们专心地投入科研协助工作,并表彰他们从事的具有创造性、需具备多学科知识的事业。
 
  生物学家越发清楚地看到,某个基于一种简单蛋白质或者基因的问题会很快地扩展到需要一系列大规模的实验。为支持这样的科学实验活动,数十个研究机构业已集中组建了生物信息分析队伍,其中的大多数建于过去10年间。大约在20年前,马萨诸塞州怀特海德研究所的弗兰·莱维特(Fran Lewitter)最早想到要建立生物信息中心。
 
  但是,一直到最近几年,在我所在的研究所里,生物信息专业力量仍很薄弱。正因为如此,一些数据分析计划无法实现。在2010年,我所在的大学招聘了很多专业人员,包括我在内。到2012年,我们建立起了自己的生物信息服务中心。
 
  为了向研究者提供更大的支持,我们的中心开发出了一系列标准化服务项目。我们对18个月以来进行的各种项目做了论证,发现其中的46项要求进行151个数据分析任务。我们对如此多的特殊性要求感到惊奇。有一些常规程序是很多人需要的,例如,寻找在某种疾病中表现的基因性状或者效应。但是我们的79%的技术仅适用于不到20%的项目。换言之,大多数研究者来生物信息中心是想获得定制的分析结果,而不是标准化的分析组合。
 
  另一个问题是:各种项目分析在进行中通常会接连出现很复杂的情况。一种分析通常只解决一个问题中的一部分,还需要做后续工作。例如,当我们意外地发现在某种蛋白质受体和某个信号反应之间存在某种微弱的联系时,为获得一个较强的应答,我们需要精练自己的分析,以提供由蛋白质布置的不同信号通道。一次展开通常使某项目的分析工作的持续时间增加到两至五倍。正如美国加州大学生物信息中心临时主任伊恩·科尔夫(Ian Korf)所说,“我们的服务不只是做事,我们还承担一部分思考任务。”
 

 

纯生物信息还是应用性生物信息

  在我们的服务中心,只有5%的时间用于分析纯生物信息,即开发新的规则系统。尽管我们将工具和分析管道集中在创造方面,但是我们的绝大部分时间用于应用性生物信息分析。
 
  英国剑桥大学芭芭拉汉姆学院生物信息部主任西蒙·安德鲁斯(Simon Andrews)说,纯生物信息和应用性生物信息所要求的技术是不同的,对应用性项目来说,最重要的因素是要与生物学家建立互动,要知道实验进行情况,要知道实验的难易程度。
 
  但是,应用生物信息人员,尽管他们具有博士学位,通常没有在他们自己的研究项目中担负领导责任,信息服务工作岗位也没有像大学教师岗位那么具有声望,因此信息服务中心在招收优秀研究人员方面形势不佳。迈克尔·雷布汉(Michael Rebhan)是瑞士诺华生物医学研究院的一个生物信息组组长,他说:“信息服务状况不佳,难以吸引真正优秀的科学家。”
 
  美国犹他大学的生物信息管理者大卫·尼克斯(David Nix)找到一个办法:将信息服务人员的学衔和收入绑定。但是信息服务人员的升迁前途仍显得渺茫。生物信息资源的开发需要这样的人:有心以牺牲自己专业声望为代价给他人予以帮助。
 
  现存的研究体系不认可生物信息学家所做的是科学界最需要的。刘小乐,一位在美国波士顿达纳-法贝尔癌症研究所和在中国上海同济大学兼职的生物信息学家,说:“人们知道(生物信息学)的重要性,但是目前没有可行的办法。”这就是为什么在生物信息中心设定一个岗位要花6个多月,为什么许多生物学精英要舍弃科学界去技术公司,为什么传统的生物学家要花9个月的时间去获得数据的详细分析。
 

缺口的弥补

  具有漫长历史的物理学,因课题研究工作规模宏大且具有高度综合性,那些纯粹担任协作角色的研究者往往选择好了自己的事业道路,他们有规则可循,也有机会获得适当的荣誉。在生物信息学领域情况则不同。惰性和缺乏想象是生物信息学发展的主要障碍。像国际计算生物学会和各国基金组织等机构应该担负起发展生物信息事业的责任。生物学家应该认可生物信息协作者的有价值的工作。
 
  一个成功的生物信息学家应该是一个成功的协作者。所以,评估系统一定要承认,虽然应用性生物信息学家不可能是科研成果的主要人员,但是他们依旧是有成就的科学家。评估标准应该考虑,在有诸多著者和跨学科的研究中,一个生物信息学家是否胜任工作。
 
  权威机构应该制定协作人员评价原则。这样,研究者在申请给予生物信息服务时,他们可以根据分析领域的出版物中名字点名需要某信息人员的服务。查阅者应该关注生物信息分析人员在与生物学家共事中所获得的成就,宣传他们的功绩,让他们有更大的激励为科研项目服务。最终,生物学家本身也需要有更多的掌握生物信息技能的机会。
 
  实施这些方法能使更多的优秀人才把应用性生物信息工作视为有前途的事业。反之,生物学研究将会停滞不前。
 
 

资料来源 Nature

责任编辑 彦 隐

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本文作者杰弗里·章(Jeffrey Chang),美国休斯顿得克萨斯大学健康科学中心生物药物学助理教授,生物信息学服务中心联合主任。