Кафедра биоинформатики и математической биологии

Описание кафедры

Кафедра биоинформатики и математической биологии СПбАУ РАН им. Ж. И. Алферова — это исследование будущего медицины и биологии, где данные превращаются в знания, а знания — в технологии, способные менять жизнь людей. Здесь мы объединяем физику, математику, биологию и искусственный интеллект, чтобы создавать цифровую медицину нового поколения.

Наши студенты и аспиранты работают с самыми современными направлениями:

• Медицинская кибернетика — моделирование и управление сложными биосистемами, разработка интеллектуальных алгоритмов для диагностики и терапии;

• Генеративный искусственный интеллект — построение моделей, способных предсказывать эволюцию заболеваний, синтезировать молекулы для лекарств и создавать цифровых двойников пациентов;

• Интернет медицинских вещей (IoMT) — интеграция сенсоров, носимых устройств и систем мониторинга в единую сеть, где каждое измерение становится вкладом в персонализированную медицину;

• Цифровые двойники — виртуальные модели, позволяющие прогнозировать реакцию пациента на лечение, подбирать оптимальные схемы терапии и предотвращать осложнения.

Вы будете работать не в отвлечённой теории, а над конкретными задачами: анализ геномных и трансскриптомных данных, распознавание образов на МРТ и КТ, предсказание мутаций, формирование биомаркеров, разработка AI-сервисов для врачей и исследователей.

Обучение на кафедре строится вокруг реальных исследовательских и биомедицинских кейсов: вы научитесь проектировать нейросети, работать с медицинскими датасетами, внедрять решения в клиническую практику и создавать системы, способные поддерживать врачей в принятии решений.

Если вы хотите не просто «учить код», а проектировать интеллект будущей медицины; если вас вдохновляет перспектива работать на стыке биологии, математики и ИИ, создавать технологии, которые спасают жизни и формируют медицину завтрашнего дня —добро пожаловать в нашу команду!

Мотивационный слоган:

Разгадывай коды жизни с AI – стань архитектором медицины будущего! В стенах нашей кафедры каждый проект — билет в будущее: здесь создают мобильные приложения для персонализированной медицины, разрабатывают алгоритмы ранней диагностики рака и моделируют пути распространения вирусов. Если ты хочешь стать архитектором живых систем и освоить стиль жизни «наука 24/7», присоединяйся к нам — и вместе мы проложим дорогу к биологической революции!

• Направления обучения

  Кафедра биоинформатики и математической биологии ведет подготовку специалистов всех трех ступеней обучения:

  Бакалавриат

  Профиль «Биоинформатика» (направление 03.03.01 – «Прикладные математика и физика»)

  Профиль «Цифровая физика»

  Магистратура

  Профиль «Алгоритмическая биоинформатика» (направление 03.04.01 – «Прикладные математика и физика»)

  Аспирантура

  Профиль «Математическая логика, алгебра и теория чисел» (направление 01.06.01 – «Математика и механика»

  Профиль «Теоретические основы информатики» (направление 09.06.01 – «Информатика и вычислительная техника»)

• Базовые курсы

  Профиль «Биоинформатика» — это твой трамплин в мир прорывных алгоритмов и софта на стыке математики, физики, химии и биологии: здесь ты научишься глубоко анализировать геномные, протеомные, транскриптомные и метаболомные данные, прокачаешь системную и структурную биологию, биотехнологии и биостатистику, а за каждым спецкурсом стоят приглашённые эксперты, готовые раскрыть секреты реальных научных кейсов.

  Цифровая физика превращает вас в архитектора виртуальных экспериментов: вы объединяете продвинутую математику, машинное обучение и супервычисления на GPU- и CPU-кластерах, чтобы конструировать цифровые двойники физических процессов, обрабатывать терабайты экспериментальных данных и создавать собственные инструменты для высокопроизводительных расчётов в физике, биологии и биофизике — от прогнозирования свойств новых молекул до моделирования молекулярных механизмов жизни.

  На кафедре Биоинформатики и математической биологии СПбАУ РАН студенты осваивают комплекс ключевых базовых курсов, которые сформированы таким образом, чтобы обеспечить фундаментальные знания и навыки для эффективной работы в современных биомедицинских исследованиях и разработках.

  Математический анализ — дисциплина, охватывающая изучение функций, пределов, производных и интегралов, которые являются необходимыми инструментами для математического описания и анализа биологических явлений и процессов с использованием непрерывных моделей.

  Алгебра — базовый курс, включающий теорию групп, колец и полей, а также линейную алгебру, что позволяет студентам приобрести умения работы с алгебраическими структурами и матрицами, широко применяемыми в математическом моделировании и обработке биоинформатических данных.

  Теория вероятностей и математическая статистика — курс, направленный на изучение основных методов статистического анализа и вероятностных моделей, необходимых для интерпретации многообразных биомедицинских данных и разработки алгоритмов машинного обучения.

  Программирование на Python — практикоориентированный курс, обучающий современным методам программирования и работы с данными, включая обработку биологических данных, разработку алгоритмов и применение библиотек для машинного обучения и визуализации.

  Введение в биоинформатику — фундаментальный курс, знакомящий с ключевыми концепциями и инструментами анализа биомедицинских данных, включая работу с геномными, протеомными и другими типами биологических данных, что является базисом для последующего глубокого изучения специализированных областей.

  Физика — курс, обеспечивающий понимание физических основ биологических систем и процессов, включая основы механики и электродинамики, которые важны для моделирования биофизических явлений и технологий биомедицинских исследований.

  Дифференциальные уравнения — дисциплина, посвященная изучению методов решения обыкновенных и частных дифференциальных уравнений, широко используемых для описания динамических процессов в живых системах и создания математических моделей в биологии и медицине.

  Базы данных — курс, обучающий проектированию, организации и управлению большими объемами данных, что необходимо для эффективного хранения, поиска и анализа биологических данных в рамках биоинформатических проектов.

  Алгоритмы и структуры данных — курс, обеспечивающий знание фундаментальных алгоритмических подходов и оптимальных структур данных, применяемых в биоинформатике для обработки и анализа больших и сложных биомедицинских массивов данных.

  Эти курсы обеспечивают необходимую теоретическую базу и практические навыки, способствуя подготовке специалистов высокого уровня, способных эффективно интегрировать математические методы, программные инструменты и биологические знания в современных научных и прикладных задачах биоинформатики и математической биологии.

  Подробнее об образовательных программах
• Трудоустройство

  Выпускники кафедры биоинформатики и математической биологии СПбАУ РАН им. Ж.И. Алферова становятся драйверами научных и технологических стартапов в сфере цифровой медицины и фармацевтики, возглавляют отделы биоинформатики в крупных биотех- и фармакомпаниях (BIOCAD, R-Pharm), внедряют AI- и Big Data-конвейеры в медицинских лабораториях и клиниках, работают в научных институтах РАН и ведущих университетах как разработчики алгоритмов анализа «омиксных» и клинических данных, а также становятся ценными аналитиками и инженерами в IT-платформах (Yandex Data Factory, СберAI), преобразуя пета- и эксабайты био- и медицинской информации в прорывные персонализированные решения.

• Профессорско-преподавательский состав
  

  Зайцева Анна Юрьевна

  Должность:
  и.о. заведующего кафедрой

  Учёная степень:
  кандидат физико-математических наук

  Преподаваемые дисциплины:
  Интернет медицинских вещей (IoMT), гр.302, Использование генеративного ИИ в научно-исследовательской работе., гр. 602

  Дополнительная информация

  

  Андреев Юрий Александрович

  Должность:
  преподаватель, кафедра биоинформатики и математической биологии

  Преподаваемые дисциплины:
  Машинное и глубинное обучение, Обучение с подкреплением, Анализ изображений.

  

  Евсюков Игорь Валерьевич

  Должность:
  старший преподаватель, кафедра биоинформатики и математической биологии

  Преподаваемые дисциплины:
  Введение в биоинформатику, Биоинформатика рака

  

  Крашенинников Сергей Вениаминович

  Должность:
  доцент, кафедра биоинформатики и математической биологии

  Учёная степень:
  кандидат физико-математических наук

  Учёное звание:
  Старший научный сотрудник

  Преподаваемые дисциплины:
  Операционная система Unix (лекции и практика), C и C++, Программирование для WEB, Параллельное программирование, гр. 102, 202, 302

  

  Лямина Юлия Владимировна

  Должность:
  -, кафедра биоинформатики и математической биологии

  Учёная степень:
  -

  Учёное звание:
  -

  Преподаваемые дисциплины:
  «Использование генеративного ИИ в НИР», практика

  

  Степанова Анастасия Борисовна

  Должность:
  доцент, кафедра биоинформатики и математической биологии

  Учёная степень:
  кандидат биологических наук

  Учёное звание:
  доцент

  Преподаваемые дисциплины:
  Экобезопасность при проведении исследований в области БИ и БТ, методология СБ

  

  Устинов Александр Борисович

  Должность:
  доцент, кафедра биоинформатики и математической биологии

  Учёная степень:
  

  Учёное звание:
  

  Преподаваемые дисциплины:
  Python (лекция и практика), Разработка пользовательского интерфейса, гр. 101, 102, 302