Meta PHoDcast Zapisi 21: Peter Cimermančič, bioinformatik

PETER CIMERMANČIČ je diplomiral iz biokemije na Fakulteti za kemijo in kemijsko tehnologijo Univerze v Ljubljani, doktoriral pa iz biomedicinske informatike na University of California, San Francisco...

PETER CIMERMANČIČ je diplomiral iz biokemije na Fakulteti za kemijo in kemijsko tehnologijo Univerze v Ljubljani, doktoriral pa iz biomedicinske informatike na University of California, San Francisco (UCSF), kjer je sedaj podoktorski raziskovalec v Laboratoriju Andreja Šalija. Ukvarja se z iskanjem makromolekularnih kompleksov imenovanih celični stroji ter s preučevanjem njihovega delovanja.

1. Kakšne okoliščine so te privedle na trenutno raziskovalno ustanovo?

Začelo se je z iGEM tekmovanjem nekje sredi študija biokemije na FKKT. Tekmovanje je potekalo v Bostonu (ZDA) in tam sem spoznal kar nekaj študentov z ameriških univerz. Njihov način dela ter projekti so se mi zdeli zanimivi in odločil sem se, da bi bilo zanimivo pridobiti nekaj izkušenj v tujini. Poleg tega sem v tistem obdobju ugotovil, da sta mi biokemija in biologija veliko bolj všeč z računalniškega vidika, in ker v Sloveniji v tistem času to področje še ni bilo na vrhunskem nivoju, je bil odhod v tujino tudi super način za pridobivanje izkušenj s področja računske biologije.

Z dodiplomsko mentorico (prof. dr. Brigito Lenarčič) sva kontaktirala prof. Andreja Šalija, strokovnjaka na področju bioinformatike in računske biologije na UCSF, ki me je za nekaj mesecev povabil na izmenjavo v njihov laboratorij. Znanstveno okolje in pristop k reševanju problemov na UCSF mi je bilo takoj všeč, zato sem se po končani izmenjavi in diplomski nalogi na FKKT odločil, da se tam prijavim tudi na doktorski študij biomedicinske informatike. Končal sem ga pred dvema letoma, a sem trenutno še na isti ustanovi kot post-doktorski raziskovalec. Se pa vedno bolj spogledujem z biotehnično industrijo in startup kulturo v Silicijevi dolini.

Peter Cimermančič (foto: osebni arhiv PC)

2. Zakaj je tvoje raziskovalno področje zanimivo za nas?

Ukvarjam se z razvojem in uporabo računalniških algoritmov, ki omogočajo preučevanje celičnih strojev. Celični stroj je skupek makromolekul (proteinov in/ali nukleinskih kislin), ki opravljajo ključne celične naloge. Napake v delovanju celičnih strojev so zelo pogosto povezane z raznimi boleznimi, zato ima iskanje “stikal”, ki take stroje bodisi ugašajo ali prižigajo, velik potencial pri zdravljenju teh. Ker je celične stroje zelo težko preučevati s konvecionalnimi metodami, so žal le redko tarča zdravil.

Skupaj s sodelavci na UCSF in drugih institucijah zato razvijamo nove metode, tako eksperimentalne kot računske, ki omogočajo preučevanje celičnih strojev in nato vodijo v razvoj novih zdravil. Bolj specifično, sam skušam pokriti tri sorodna področja: 1. iskanje novih celičnih strojev (oz. makromolekularnih kompleksov), 2. ugotavljanje, kako ti stroji delujejo, 3. iznajdba načinov, kako spreminjati njihovo delovanje. Vsi ti koraki predstavljajo pomembno osnovo pri iskanju in razvoju novih zdravil.

3. Kaj tvoje raziskovalno delo prispeva v skupno zakladnico znanja?

Moje delo je razvoj in uporaba algoritmov za analizo velikih količin različnih eksperimentalnih podatkov. Izpostavil bi štiri projekte:

Razvoj algoritma za iskanje bakterijskih genov za sintezo malih molekul. Metodo sem nato uporabil na več tisoč bakterijskih genomih in pripomogel k iskanju novih antibiotikov, vključno s tistimi, ki jih proizvedejo bakterije, ki živijo v našem telesu (ja, “dobre” bakterije v našem telesu proizvajajo antibiotike, da nas branijo pred “slabimi” bakterijami). Algoritem je sedaj integriran v več sistemih in je del računske baze, ki jo razvija ameriško ministrstvo za energijo, ter v več biotehnoloških in farmacevtskih podjetjih v Silicijevi dolini.
Razvoj računske metode za analizo podatkov iz masne spektrometrije. Ta algoritem smo s sodelavci uporabili za najdbo skoraj 500 novih celičnih strojev in proteinov, ki jih virus HIV potrebuje za okužbo človeških celic, in predstavljajo pomembno bazo za razvojih novih protivirusnih učinkovin.
Metoda za določanje 3D oblike celičnih strojev, ki temelji na meritvah celičnih odzivov. Dosedanje metode za določanje oblik makromolekularnih kompleksov so odvisne od uspešnega izoliranja teh strojev izven celic, kar pa se v praksi izkaže kot zelo zahtevno. Naša metoda je prva, ki omogoča pridobivanje informacij za določanje 3D oblik brez potrebe po direktni izolaciji celičnih strojev. Določanje 3D oblik proteinov in njihovih kompleksov je pomemben korak pri razumevanju njihovega delovanja ter pri načrtovanju molekul, ki spreminjajo njihovo delovanje (npr. zdravila).
Najdba malih molekul, ki pospešujejo delovanje celičnega stroja za razgradnjo uničenih in mutiranih proteinov. Uničeni in mutirani proteini so pogosto povod za več hudih obolenj, od nevrodegenerativnih bolezni (npr. Alzheimerjeva in Parkinsonova bolezen), srčnih obolenj in diabetesa. Naše molekule pospešijo odstranjevanje uničenih proteinov in so bile do sedaj uspešno testirane na celicah in ribah. Načeloma je pot od tu do zdravil še zelo dolga in v večini primerov neuspešna, zato smo se povezali z enim največjih farmacevtskih podjetij, ki molekule testira in jih bo razvijalo naprej.

4. Kateri del službe je najbolj in kateri najmanj prijeten? 

V bistvu so mi vsi deli službe po svoje zanimivi, od samega raziskovanja, spodbujanja sodelavcev k pomoči pri projektih, zbiranja denarja za raziskave, do predstavitve rezultatov, bodisi pisno v člankih ali v obliki seminarja. Najmanj prijeten del so neuspehi pri vseh naštetih fazah, še posebno ko pridejo (po našem mnenju) nezasluženo, ampak so dobra lekcija za postati še boljši v predstavljanju rezultatov, pisanju, in potrpežljivosti.

5. Kako lahko primerjaš razmere za raziskovanje v Sloveniji in na instituciji, kjer trenutno gostuješ?

Zelo težko primerjam naše razmere s tistimi v Sloveniji, ker jim nisem bil preveč izpostavljen. Predstavljam si (dopuščam možnost, da se motim), da ima UCSF na razpolago veliko več denarnih sredstev za raziskave, kar nam omogoča, da se lotimo težjih projektov in projektov, ki temeljijo na zbiranju velike količine podatkov. In pri večjem obsegu podatkov in težjih problemih, tudi bioinformatika postane veliko bolj zanimiva.

6. Z besedo in sliko deli z nami kakšno navdušujočo podrobnost, povezano s tvojim raziskovanjem. 

Slika prikazuje protein (v sivi barvi), ki je povezan z levkemijo. Zdravilo proti levkemiji Gleevec (v rumeni in modri barvi) se poveze s proteinom in ga s tem “ugasne”. Določanje oblik proteinov in njihovih kompleksov je v ogromno pomoč pri načrtovanju molekul zdravil, saj se morajo te prilagoditi obliki proteina. Poleg zgoraj naštetih projektov se ukvarjam tudi z  ugotavljanjem najbolj primernih mest za vezavo potencialnih zdravil. Posamezni proteini in molekule zdravil so v velikostnem razredu nanometra. Celični stroji so običajno skupek več proteinov.

7. Kaj bi bil, če ne bi bil znanstvenik? Kakšne so bile tvoje alternative ob vpisu na univerzo?

Nimam pojma. Pravzaprav nisem nikoli skrbno načrtoval kariere. Sem samo sledil trenutnemu občutku, ta pa se je vedno vrtel okoli biologije in farmacije.

8. Koga od nam znanih ali neznanih bi povabil na večerjo, če ne bi bilo nobenih omejitev?

Elona Muska, ustanovitelja PayPala, Tesle, in SpaceXa. Sicer se sam ne ukvarja z biološkimi vprašanji, ampak bi bilo zelo zanimivo slišati njegovo mnenje o vodenju projektov in podjetij. Vprašal bi ga tudi, zakaj se sam ni odločil za biološka raziskovanja, ki imajo ravno toliko (če ne več) potenciala, kot čisto okolje ali pot na Mars.

9. Če bi imel milijon evrov za poljubno raziskavo, kaj bi raziskoval? 

Na mojem področju milijon evrov niti ni veliko denarja. Za primerjavo: v dveh letih smo za raziskovanje molekul, ki pospešijo delovanje celičnega stroja za razgradnjo uničenih in mutiranih proteinov, porabili skoraj pol milijona dolarjev. Razvoj enega samega zdravila, od začetka raziskav do police v lekarni, dandanes stane več milijard dolarjev in traja več kot 10 let (to je več kot zasnova in razvoj povsem novega avtomobila). Sam upam, da bodo nove računske metode močno zmanjšale ceno različnih korakov v tem procesu, zato bi milijon evrov najverjetneje porabil za zbiranje podatkov in razvoj algoritmov, ki bi to omogočili.

10. Kaj boš počel čez 5 let in kaj čez 40 let?

Upam, da bom čez 5 let končal z nabiranjem izkušenj v razvoju novih zdravil. Učenje tega procesa vzame ogromno časa in je tudi glavni razlog, da na našem področju ni čudežnih dečkov in deklic, tako kot so na primer Page, Brin in  Zuckenberg v računalniški industriji.

Čez 40 let bi rad pogledal na polico v lekarni in se pohvalil, da je vsaj ena škatlica na njej plod mojega dela.

11. Priporočilo za knjigo/igro/film/spletno stran/podkast.

Berem kar veliko, predvsem biografije uspešnih ljudi (npr. avtobiografija Henryja Forda), o komunikaciji (npr. Verbal judo), o razvoju zdravil (npr. One billion dollar molecule) in poljudno znanost (npr. The emperor of all maladies). Ostale medije uporabljam v glavnem za sprostitev in jih ni vredno naštevati tukaj.

12. S čim se zamotiš in kakšne izgovore si izmišljuješ, ko zavlačuješ ali odlašaš pri stvareh, ki jih moraš narediti (članek, doktorat)?

Hm, imam to srečo, da mi ni potrebno veliko odlašati. Nekako točno predvidim, koliko časa mi bo kakšna stvar vzela in do sedaj sem stvari brez problema zaključil še pred rokom. Pridejo trenutki, ko se mi ne da česa narediti, ampak sem ugotovil, da se moram samo skoncentrirati za 10 minut in nato stvar steče sama od sebe. Zgleda, da imam dovolj samodiscpline in dobro koncentracijo.

13. Kaj bi ti lahko v tem trenutku izboljšalo kakovost življenja?

Sem zadovoljen s trenutno kakovostjo življenja. Časa imam dovolj, velike cilje zasnovane ter super družino. Sicer bi bilo super živeti bližje doma, ampak na mojem področju trenutno ni velikih centrov v Evropi pa še tisti, ki so tam, se počasi selijo v ZDA. Idealno bi bilo, da dosežem nekaj ciljev tukaj in nato znanje in izkušnje prinesem nazaj v Slovenijo.

Naslovna slika: Peter Cimermančič v sobi s super-računalnikom na UCSF (foto: osebni arhiv PC)

————————————————-

Meta PHoDcast so pogovori z mladimi raziskovalci in raziskovalkami o življenju, vesolju in sploh vsem. Gostitelja sta dr. Luka Ausec in dr. Ana Slavec, njuni sogovorniki in sogovornice pa znanstveniki in znanstvenice pred zaključkom doktorata z različnih področij znanosti. Vsak četrtek.

————————————-