„Nem az a cél, hogy kétszáz évig éljünk, hanem hogy 50 évesen ne támadjanak meg minket a korral járó betegségek”

Mikor és hogyan dönti el egy fiatal lány, hogy fizikus lesz?

Gyerekkorom óta olyan közegben nőttem fel, ahol kísérletező szemmel néztünk a világra. Édesapám is fizikus volt. A XXII. kerületi Kempelen Farkas Gimnáziumba jártam, ami egy szuper suli volt nagyon jó tanárokkal. Már a gimnázium alatt jártam fizikaversenyekre. Otthon is kísérleteztem, és utána az eredményeket sokszor angolul kellett bemutatni a versenyeken. Persze még kicsiben, de az egésznek kutatás jellege volt. 

Nem emlékszem egy adott pillanatra, amikor eldöntöttem, hogy fizikus leszek, de valahogy minden ebbe az irányba mutatott. Az egyetemi jelentkezéskor a fizika mellett a matematika szakot is beírtam, de végül a fizikánál maradtam, amitől azt kaptam vissza, amit reméltem. 

Érezted bármikor, hogy a reáltudományokat, a fizikát inkább férfias szakmának tartják?

A középiskolában ez fel sem vetődött, és az egyetemen sem állította senki, hogy „a lányok nem elég jók”. De a nemek aránya a szakon nagyon beszédes: körülbelül 10 százalék, vagy még annyi se a lányok aránya. Egy kezemen meg tudom számolni, hányszor találkoztam olyan jellegű megjegyzéssel, ami kétségbe vonta volna, hogy lányként alkalmas vagyok a pályára. Más kérdés a társadalmi elvárás: a nőktől elsősorban azt várják, hogy otthon a családban, a háztartásban teljesítsenek. Mindenkinek 24 órából áll a napja, nyilvánvalóan az tud jobban előtérbe kerülni a kutatói pályán, aki több időt tud rá fordítani. 

Az egyetemen oktatok is, mind alap-, mind mesterképzéses hallgatókat. 

A lányoknak azt üzenném, ne higgyék el, ha valaki azt mondja, hogy nem alkalmasok kutatói, természettudományos pályára! 

Ma már nagyon könnyű információt szerezni vagy maradandót alkotni. Egyre könnyebb hozzájutni a tudáshoz és a kutatáshoz szükséges adatokhoz, eszközökhöz, főleg a mesterséges intelligencia térnyerése miatt. Ha nem értek meg valamit elsőre a tanórán, a ChatGPT pár perc alatt elmagyarázza. Ez komoly fegyver, érdemes használni. 

Miből írtad a doktori munkádat?

A DNS egy hosszú lánc, egy hosszú gyöngysorként lehet elképzelni, amiben az adja az információt, hogy milyen sorrendben szerepelnek benne a gyöngyök. Négy különböző színű gyöngy van, és azt kell kideríteni, hogy az adott emberben a gyöngyök milyen sorrendben jönnek egymás után. Régen ez elképesztően lassan ment, tíz év kellett mire a teljes emberi DNS-t megszekvenálták, vagyis meghatározták a gyöngysor mintázatát. Napjainkban már néhány óra alatt megvan ez a folyamat. 

Amikor a 2020-as évek előtt a doktorimat csináltam, akkor voltak felfutóban ezek a biológiai, biotechnológiai módszerek, amikkel ezt a folyamatot fel lehetett gyorsítani. Rengeteg biológiai adat gyűlt össze ebben az időszakban. A doktorimban DNS-szekvenálási adatok elemzésével foglalkoztam, ami inkább egy határterülete a fizikának.

A biológusok, orvosok – akiknek a legérdekesebb, hogy ezekből az adathalmazokból milyen eredmények olvashatók ki – akkoriban még nem tudtak mit kezdeni ekkora adatmennyiséggel. Ezek óriási fájlok, amiket ha megnyitok, lefagy a számítógép, ehhez szerverek, számítógépes programok kellenek. Korábban nem volt bevett, hogy ilyen programokat használjanak, ezért szükség volt olyan kutatókra, akik tudnak ilyen számítógépes algoritmusokat, eszközöket írni, ebben szerintem a fizikusok jól képzettek. 

A fizika az egyszerűsítés művészete, egy komplex rendszerben meg tudjuk úgy fogni az igazán lényeges folyamatokat, hogy az utána matematikailag vagy valamilyen számítógépes programmal leírható legyen.

Az adatrengetegből ki tudjuk szűrni, mi az, ami igazán számít, és mi az, ami elhanyagolható. Nagyon komplikált dolgokat viszonylag egyszerűen le tudunk modellezni, amikből már fontos következtéseket vonhatunk le a világunkra nézve. 

Bioinformatika, big data, onkológia. Több tudományterületen végzel kutatásokat, hogyan magyaráznád el, mivel foglalkozol? 

Adattudománnyal foglalkozom, a nagy mennyiségű adatok elemzéséhez van jó eszköztáram. Különböző mintázatokat, rejtett jeleket igyekszem bennük felfedezni. Ez igazából bármilyen adat lehetne, de úgy alakult, hogy főként biológiai, orvosi témákkal foglalkozom. Együttműködünk például tüdőgyógyászokkal, gasztroenterológusokkal, biológusokkal és még sorolhatnánk. Ők azok, akik mintát vesznek a betegektől, elvégzik a kísérleteket, én pedig a kutatótársaimmal együtt ránézek erre a sok adatra. A nagy szénakazalból kiássuk azt, ami biológiailag, orvosilag fontos.

Hogyan hasznosul majd a munkád a gyakorlatban, például a rákgyógyításban? 

A doktori munkám során létrehoztam egy mutációdetektáló, IsoMut nevű számítógépes szoftvert, ami a DNS-ek között megkeresi a különbségeket. Megmutatja, hogy mi az, ami megkülönböztet egy rákos sejtet egy jól működő szövettől. A mutációk mintázata, eloszlása, melyikből van sok, melyikből kevés – ezekből következtetni lehet arra, hogy milyen biológiai folyamatok aktívak, mik játszanak szerepet abban, hogy a rák a szervezetben terjedni tud. Vannak olyan biológiai folyamatok, amik nagyon jól támadhatók személyre szabott terápiával. 

Ez olyan, mint a kemoterápia vagy a sugárkezelés?

Nem, mert a kemo- és a sugárterápia a rákos és az egészséges sejteket is támadja. A rákos sejtek folyamatosan szaporodnak, osztódnak, ami érzékennyé teszi őket bármilyen támadásra, ezért rájuk ezek a kezelések drasztikusabb hatással vannak. A célzott terápiák viszont kifejezetten csak a rákos sejteket támadják meg. 

Ha a mutációk mintázatai alapján megállapítjuk, hogy egy rákos sejtben olyan folyamatok aktívak, amire van egy jó, célzott kezelésünk, akkor az érintett pácienst beválogathatják azok körébe, akik célzott terápiát kapnak a daganatos betegségük kezelésében. 

Ezeknek a kezeléseknek a kemoterápiához képest jóval kevesebb a mellékhatásuk, és hatásosak a rákos sejtek ellen.

Az öregedés genetikai okait is vizsgáljátok. A távoli, vagy nem túl távoli jövőben lassítható lesz az öregedés? 

Hosszú távon ez lenne a cél, igen. Elsősorban az egészségben töltött évek számát lenne jó kitolni. Nem az a lényeg, hogy kétszáz évig éljünk, hanem, hogy 50 évesen ne támadjanak meg minket a korral együtt járó betegségek. 

A genetikai kód a DNS-ben benne van, ezekben a kutatásainkban mi a DNS felett álló réteget vizsgáljuk, ami azt szabályozza, hogy a DNS egyes szakaszai mennyire hozzáférhetők, leolvasható-e a bennük kódolt információ. Elsődlegesen DNS-metilációval foglalkozunk, melynek során a már említett gyöngyökre rátevődik egy extra kémiai címke, egy úgynevezett metilcsoport. Hogy hova aggatódnak fel az apró kis jelölő csoportok, az nagyban befolyásolja azt, hogy a DNS adott szakasza mennyire szorosan lesz összecsomagolva. Az utóbbi évtizedben derült ki, hogy a DNS-metilációs helyek mintázata nagyfokú összefüggésben van az életkorral.

Ha tudom, hogy egy ember DNS-ének melyik részei metiláltak, akkor elég jó eséllyel meg tudom mondani, hány éves. A célunk, hogy a lehető legpontosabban meg lehessen mondani egy ember biológiai életkorát. Persze a kronológiai életkorát tudjuk az anyakönyvi kivonatából, de az is fontos, hogy ehhez képest az ő szervezete milyen állapotban van: gyorsabban vagy lassabban öregszik. Így meg tudjuk állapítani, hogy hajlamosabb lesz-e a korral összefüggő betegségekre. Az Alzheimer-kór, a rák vagy a diabétesz megelőzését is szolgálhatja ez a módszer.

Akinél azt látjuk, hogy a biológiai kor alacsony, vagyis lassan öregszik, azokat az embereket meg lehet vizsgálni. Mit csinálnak másként? Mi a trükk? 

És mit mutatnak eddig az eredmények? 

Ez nehéz kérdés, mert a legtöbb, öregedéshez köthető kísérletet többnyire kísérleti egereken végzik. Egy egér várható életkora kb. két év, így ha valamit sikerül genetikailag vagy biológiailag módosítani, akkor például azt fogjuk látni, hogy kettő helyett három évig él, ami százalékosan hatalmas eredmény. 

Ugyanezt nem tudjuk megcsinálni egy emberen, mert gyakran több mint 100 évet kellene várnunk. 

Tudom, egyszerűen hangzik, de az egészséges életmód, a testmozgás, az egészséges étkezés ténylegesen hosszabbítják a várható életkort – ennek van kísérleti alapja.

A mesterséges intelligencia mekkora szerepet játszik a munkádban? Milyen előnyeit és hátrányait látod?

Abszolút érint engem, hiszen nem laborban, hanem számítógép előtt dolgozom. Az AI egyszerre áldás és átok. Folyamatosan használjuk, és muszáj is használni, ez mostanra teljesen egyértelmű. Hihetetlenül felgyorsítja a munkát; gyorsabban írunk számítógépes kódot, gyorsabban fogalmazunk meg bonyolult technikai leírásokat. 

Egyelőre úgy érzem, hogy nem vette át a szerepünket, muszáj ott lenni és ellenőrizni, hogy mennyire hihető, amiket kitalál. De teljes elemzéseket képes megcsinálni helyettünk, online elérhető adatbázisokból dolgozik, összehasonlítja az adatokat, kódot ír, lefuttatja az elemzést, ábrákat hoz létre, hipotéziseket gyárt. Elmondja, hogy milyen kísérleteket érdemes elvégeznünk, hogy igazolhassuk ezeket az eredményeket. Sokszor öt perc alatt megcsinálja azt, ami nekem több hónap munka lenne. 

Repetitív, unalmas feladatoknál nagyon felgyorsítja a munkát, ami hatalmas könnyebbség. Viszont kreativitást, széleskörű rálátást igénylő projekteknél gyakran rossz minőségben dolgozik. Abban segít, hogy a sok hipotézis közül ki tudjam zárni azt, ami biztos nem állja meg a helyét, ezzel sok energiát, időt spórol nekem. De muszáj, hogy ott legyek felette és kritikusan ellenőrizzem, amit csinál, mert néha teljesen vakvágányra téved. Egy hónapra előre sem tudom megmondani, hogy mit fog majd tudni az AI. Elképesztő ütemben fejlődik, ami nagyon inspiráló. Másrészt el is szomorít, mert az ember nem tudja hova tenni a saját értékét a világban: meddig lesz rám szükség, mikor veszi át teljesen a szerepemet? 

Van benned ilyen félelem?

Természetesen igen, de ha jobban megcsinálja, mint én, és ráadásul sokkal gyorsabban, akkor nem az a jó taktika, hogy az AI-t tiltani kell, hiszen hátráltatni a tudományt nem hasznos dolog. Inkább nekem kell valamilyen jobb platformot találni, amivel értelmesen, hasznosan hozzá tudok járulni a világ fejlődéséhez.

Azt gondolom, hogy a például rákgyógyításban és az öregedéskutatásban is lesznek áttörések a közeljövőben, az AI-nak is köszönhetően, ami nagyon pozitív változásokhoz vezethet az egészségügyben. 

Ugyanakkor bizonyos értelemben félek is tőle. Ijesztő dolog, hogy ma már a telefonos applikációk is mindent tudnak rólunk. 

Junior Prima díjas vagy, illetve tavaly megkaptad a L'Oréal-UNESCO „A Nőkért és a Tudományért” díjat. Hol látod magad öt–tíz év múlva a szakmai életedben?

Pont a mesterséges intelligencia térnyerése miatt nehéz erre válaszolni, igazából azt sem tudom, hogy mi lesz az egész tudománnyal öt–tíz év múlva. Egyáltalán emberek fogják-e végezni a kutatásokat? Próbálunk alkalmazkodni ahhoz, amit dob a világ. Nagyon komoly rugalmasság kell ehhez. Talán megvan ez bennem, hiszen soha nem kötöttem le magam egy téma mellett, gyorsan bele tudok tanulni új dolgokba.

Csapatban dolgozunk, a tudományban a szakterületeknek muszáj együttműködni, hiszen máshogy nem lehet kutatni. Amikor egy új témával keres meg egy orvos, soha nem azt mondom, hogy jaj, ehhez nem értek, ilyet még sohasem csináltam, hanem azt, hogy persze, küldd el az adatot, és kitalálom, hogyan segítsek. Ez számomra is izgalmassá teszi a munkát, mert mindig valami újat tanulhatok.