“מי שמע על כזה דבר, ביולוג שיודע לתקן קוד?”

קורס מיוחד במינו, המפגיש בין ביולוגיה לשפת קוד, זכה השנה במתרגל נוסף מטעם המרכז למדע הנתונים. בזכות התוספת הקטנה חל שינוי גדול: פרופ’ מיכל ליניאל ראתה לראשונה את החזון שלה מתגשם למציאות כאשר 25 תלמידי מחקר, שלא למדו תואר במדעי המחשב, הפסיקו לפחד והתחילו לשחק בנתונים גדולים.

לפני שלוש שנים, כשפרופ’ מיכל ליניאל החליטה לפתוח קורס פייתון ייעודי לתלמידי ביולוגיה מתקדמים, היא גילתה שניצב בפניה אתגר כפול. בעוד שפתיחת קורס חדש תמיד כרוכה במאמץ אדמיניסטרטיבי, במקרה הזה נדרשה גם חשיבה יצירתית, יזמית אפילו, על שילוב בין שני עולמות מחקר: איך מגשרים בין עבודת המעבדה של הביולוג, שלא למד תואר במדעי המחשב, לבין כמות הנתונים האדירה שזמינה עבורו באין ספור מאגרי מידע? “ההבנה שצריך לעשות את זה פשוט לא ישבה שם”, היא מעידה, “היו לי עשרות שיחות עם ראשי חוגים במכון למדעי החיים ולא הצלחנו לייצר את התובנה שזה קורס שצריך השקעה מסוג אחר”.

פרופ’ ליניאל, העוסקת במחקריה בקשרים שבין הגנום של אינדיבידואלים לבין תופעות ביולוגיות גדולות כגון השמנה, דיכאון והזדקנות, מגדירה את עצמה כמעין “מתורגמנית”. כמי שייסדה את התוכנית לביולוגיה חישובית באוניברסיטה העברית לפני שני עשורים, פרופ’ ליניאל מכירה מקרוב את הקושי הכרוך בעבודת התרגום של שפת הביולוגיה “הקלאסית”, המתארת בעיות ותופעות במילים, ל”שפת מחשב”, המבוססת על פרוצדורות טכניות וחישובים סטטיסטיים, ומאפשרת לחשוף דפוסים בתוך מבול של מידע גולמי, שנאסף במעבדות.

“פעם היה גן אחד, מעבדה אחת, חוקר אחד. העידן הזה נגמר”, מסבירה פרופ’ ליניאל את המוטיבציה שהניעה את ההתפתחות הזאת. “היום אנחנו יודעים שיש בגנום האנושי שלנו יש משהו כמו 20 אלף גנים אבל כדי להבין את 20 אלף הגנים הללו, אנחנו צריכים להבין מה קורה בגנומים של אלפי יצורים מסביבנו. אם אנחנו לא יכולים לדעת מה האנלוגיה של מחלה אנושית מסוימת אצל העכבר, התולעת או כל חיית מודל אחרת – אנחנו יכולים להמשיך לדבר ולתאר את המחלה, אבל זה לא יוביל אותנו למחקר”.

במילים אחרות, שיטות ניתוח שפותחו במדעי המחשב במאה הקודמת מאפשרות לביולוגים לחקור כעת עשרות אלפי גנים בעת ובעונה אחת, במקום גן יחיד בכל פעם. מרגע שהביולוגיה לא תלויה עוד בממצאים של ניסויים בלבד, נפתחת הזדמנות לחקור שאלות שלא היה ניתן לגשת אליהן בעבר. מחקריה של פרופ’ ליניאל מספקים שפע דוגמאות, שאחת המעניינות שבהן קשורה בווירוסים. “רציתי לבדוק האם וירוסים גונבים מאתנו דנ”א וכך הם משתבחים. זאת שאלה של גנבת אינפורמציה, שאלה של נתונים. יכולים להיות שני תסריטים; או שהוירוס תורם או שהווירוס גונב. איך נבודד בין שני הדברים? נבנה מודל חישובי שאומר: אם גנבת – סימן שזה צריך להיות רק אצלך, אם נתת – זה צריך להיות אצל שניכם. מה יותר סביר? מצאנו שווירוסים, שתמיד ידעו שהם תורמים, למעשה גם גונבים, עושים קצת עריכה והופכים נורא מוצלחים.”

היוזמה להעביר את הגישה הזאת אל חוקרי ביולוגיה צעירים, ללא רקע במדעי המחשב, עלתה בשיחה עם נדב ברנדס, תלמיד דוקטורט משותף של פרופ’ ליניאל ושל בעלה, פרופ’ נתן ליניאל מבית הספר להדסה ומדעי המחשב. “נדב היה משוכנע שהביולוגים מוכרחים לעשות את הקפיצה הזאת”, היא משחזרת. “הוא אמר לי, בואי ניקח מאסטרנטים ודוקטורנטים, שמבינים שהם חייבים להיות מסוגלים “לפרמל” בעיה וגם ליהנות מהעובדה שיש המון נתונים מסביבם. אנשים שכבר יודעים הכול על מחקר אבל אין להם כלים. המצב שהם נמצאים בו היום הוא כמו לתת למישהו לרוץ מרתון אבל לשים לו משקולת על הרגל. הם מבינים שאם לא הייתה להם את המשקולת הם היו יכולים לרוץ. את האנשים האלה אנחנו רוצים”.

איך איתרתם את האנשים האלה?

“החלטנו לעשות משהו קצת נועז מבחינה אדמיניסטרטיבית. ראשית, לתת ייצוג לכמה למעבדות שונות כך שאם יש ארבעה פונים מאותה מעבדה, ניקח לפחות אחד. שנית, רצינו אנשים ללא רקע במדעי המחשב, אבל כאלה שכבר למדו קורס פייתון 1 ו-2. כלומר, אנשים שבאמת מבינים שקורס כזה הוא תנאי הכרחי לקידום את המחקר שלהם, גם אם הם לא יודעים עדיין איך. בנוסף, הבהרנו להם שזה לא יהיה קורס שהם ראו קודם מבחינת עומס העבודה שלו. אם אין להם יומיים בשבוע להשקיע בזה – הם לא יוכלו לעשות את זה. מי שנשאר רק אלו ש– איך אומרים? they meant business. הבעיה הייתה שבשנתיים האחרונות לא עשינו את המיון הקפדני הזה ולכן הייתה לנו נשירה מאוד גדולה.”

מה ההבדל בין הקורס במתכונתו הנוכחית, לקורס שהרצתם בעבר?

“בעבר הרגשנו שמשהו מתפספס: אנשים רוצים, אנחנו רוצים, ההשקעה היא עצומה, אבל אין לנו איך להרים את זה. האמיני לי, היו לי עשרות שיחות עם ראשי החוג לביולוגיה, שהיו נהדרים, אבל אף אחד לא הבין את המשמעות של פיתוח קורס שיתפור בדיוק את התפר לביולוגיה עצמה, לא מחוצה לה, לא קורס העשרה. קורס חיוני. במר ייאושי, אפשר לומר, פניתי לד”ר דפנה שחף ממדעי המחשב ולד”ר יובל בנימיני מהמחלקה לסטטיסטיקה (מובילי המרכז למדע הנתונים) כי ידעתי שיש שם יזמות בכיוון הזה. זה היה מדהים כי מיד הבינו את הצורך. זה עשה שינוי עצום!”

במה השינוי הזה בא לידי ביטוי?

“התמיכה של המרכז למדע הנתונים אפשרה לנו לקבל עוד מתרגל, בחור קסום בשם וולד גריצנקו. בעבר הייתה לנו רשימת המתנה של 50 איש והיינו מוגבלים לפחות מ-20, כי צריך לבדוק להם בכל שבוע תרגילים וללוות אותם בעבודה התובענית שכל תרגיל כזה דורש. כשוולד נכנס לקחנו 26 סטודנטים. כולם, פרט לאחד, סיימו את הקורס בהצלחה. לשם השוואה, בשנה שעברה לקחנו 18 תלמידים וסיימו רק 12, כי לא יכולנו לתמוך בכולם. להרבה אנשים היה קשה מדי והם לא יכלו לקבל את הפוש האישי הזה.”

במסגרת הקורס, שהיקפו 5 נ”ז, נדרשים הסטודנטים להשקעה יוצאת דופן. “הקורס מועבר באנגלית והוא מיועד לדוקטורנטים. יום אחד לומדים – מעשר בבוקר עד ארבע בצהריים – ויום אחד מוקדש לשיעורי בית”, מציינת פרופ’ ליניאל. כתוצאה מכך, היא אומרת, נוצרת אינטימיות מיוחדת בין המשתתפים. “זאת אינטימיות שנובעת, בין השאר, מעול המטלות. הם מתחילים לעבוד על תרגיל כיתה, שבמהלכו וולד ונדב מסתובבים ביניהם ועזרים לכל אחד לפיו צרכיו, וברבע שעה האחרונה מקבלים רמז לתרגיל בית. אז הם יושבים להם שם, קשובים, עובדים יחד, ובארבע אני מוצאת את עצמי אומרת להם “לכו הביתה, מספיק!”. הם מבינים שלהישאר בקבוצה זה יתרון.”

נשמע שחשיבה הקבוצתית היא מפתח להצלחת קורס כזה.

“בהחלט. זה שילוב של לימוד שהוא בו-זמנית מאוד אינטראקטיבי ומאוד אישי. בכל פעם שיש בעיה מעלים אותה לדיון ומישהו מהקהל מנסה להציע פתרון. זה קצת דומה ל… לא הייתי אומרת הייטק, אבל זה כאילו שזאת משימה קבוצתית, למרות שהיא אישית. לדוגמה, שבוע אחד הוקדש לשאלה מה קורה לך שאתה מקבל קוד מקולקל. מי שמע על כזה דבר, ביולוג שיודע לתקן קוד? אתה לא מבין מה כתוב שם, אין לך מושג לאיזה מסד נתונים לגשת. זה הפך לתרגיל ‘חפש את המטמון’ קבוצתי. יחד הם צריכים למצוא לאיזה דאטה לגשת, איפה השגיאות, איך לתקן את הקוד. הם בעצמם פתחו קבוצת וואסטפ כדי להתייעץ ביניהם ועם המתרגלים.”

בנוסף לשיעורים, העוסקים בחלבונים, וירוסים, מחלות, סטטיסטיקה מעשית והיכרות עם ארגז הכלים של מדע הנתונים, ייחודו של הקורס בכך שהוא מלמד את הסטודנטים כיצד למנף פרויקט מחקר בעולם שמחוץ לחממה הכיתתית. “בסוף הסמסטר הם צריכים לתת pre-proposal: להסביר מה הפרויקט שלהם, באיזה דאטה הם ישתמשו, מאילו מקורות המידע, מה יהיו שאלות. זאת סימולציה לאיך לכתוב הצעה כדי לקבל תקציב מחקר, ואנחנו יושבים ומחליטים אם לאשר אותה”, פרופ’ ליניאל מפרטת.

בהמשך מתחלקים הסטודנטים לצוותים ומפתחים את ההצעות המוקדמות שלהם לפרויקטים רחבי היקף, שאותם הם נדרשים להגיש בסמסטר הבא. ” לכל פרויקט כזה צריך להיות אלמנט סטטיסטי, אלמנט ויזואלי, אלמנט של parsing (ניתוח מחרוזות) ואלמנט של קוד. מדובר בפרויקטים מעניינים, מדעיים, לא צפויים”, מספרת פרופ’ ליניאל בהתלהבות, ומציינת כמה דוגמאות: “איך לייצר לרופאים מאגר מידע שיהיה נגיש יותר; כיצד אנחנו יכולים לראות את קצב ההתפתחות של חלבונים שאחראים על מחלות; מה יש בגנום של הצמח שמאפשר לו להתמודד עם חוסר מים”. המטרה הסופית, לשיטתה של פרופ’ ליניאל, היא לפתח כישורי עצמאות מחקרית בקרב הסטודנטים תוך אימוץ הגישה השיתופית של קהילת מדעי המחשב. “בשבילי זה היה חינוכי כי לא חשבתי אף פעם על קורס כפלטפורמה לפתון בעיות”, היא מודה.

לסיכום, דיברנו הרבה על מה שמדע הנתונים נותן לביולוגים. מה לדעתך יכולים הביולוגים להציע למדע הנתונים מצדם?

“אני מאמינה שביולוג טוב מפתח “אינטואיציה ביולוגית”. האינטואיציה הזאת לא מתקיימת אלא אם עבדת במעבדה ואתה קרוב לדאטה, אם הפקת אותו בעצמך. אני חושבת שהביולוגים מביאים את המפגש עם המציאות הזו, שהיא מאוד חשובה. הרי בסופו של דבר, אם אתה לא מדבר עם הרופא או הביולוג, לא עשית כלום. אתה יכול לעשות איזושהי אנליזה מחוכמת והיא יכולה להתפרסם בספר האנליזות המחוכמות, אבל באמת, החוכמה היא ליצור קהילה.”