生物信息学对医学生科研能力培养的作用

姜 淼，赵小梅，张 敏，王 佐，危当恒，刘录山，姜志胜△

(1南华大学衡阳医学院生物信息与医学大数据教研室，衡阳 421000； 2南华大学公共卫生学院实验中心； △通讯作者)

生物信息学主要是应用信息学手段解决生物学问题。随着新一代测序技术的突破与质谱等仪器精度的提高，生物学和医学相关研究的数据发展迅速。大数据时代引起了科学工作者研究方法的变革，科学工作者通过数据库结合计算机分析软件，对生物医学信息从整体层面进行理解，可以辅助对传统零散实验数据的认识。生物信息学是一门理论与实践结合紧密的学科，需要学生同时掌握多学科背景，对于本科生创新思维和创新能力的培养非常重要。

当前各大高校均非常重视生物信息学在医学本科生科研思维培养中的应用，笔者所在学校还专门成立了生物信息与医学大数据教研室，辅助卓越医师班学生进行科研能力的培养。由此笔者根据近年来通过生物信息学开展医学生科研思维培养的经验分析，探讨生物信息学应用于医学院校研究型人才培养的必要性与可行性。

1 生物信息学分析在医学本科生科研能力培养中的必要性

1.1 更好利用碎片化的科研时间

在全面深化改革的大背景下，当前生物医药领域迎来大发展，生物医药可能成为支撑我国经济高质量发展的战略支柱性产业之一。为了跟上高新医学技术发展的步伐，医学领域人才培养与储备必须提前布局。这要求我们培养的医学生不仅需要获取扎实医学专业知识与临床经验，还要拥有科研创新能力。科研创新能力是医学生的核心能力。从本科阶段开始，教师即为学生树立科研意识，培养科研创新思维，鼓励其完成医学研究课题。

高校鼓励本科学生提前接触科研，推出了大学生创新性研究项目以供本科生进行科研实践。然而医学专业的本科生即使申请了该类项目，由于正常的专业课程安排极为紧凑，且专业知识对于临床实践意义非常重大，导致医学类本科生实际可以用于参与科学研究的时间较少。此外，临床医学学生多数要参与医院见习与实习，更多时间需要分配于临床相关专业知识，用于科研的课余时间呈碎片化，不能够较好地完成科学实验，科研成效往往不佳[1]。加之学生实际开展实验的时间有限，不能体会科研的具体过程与乐趣，难以产生科研兴趣，更难以长期坚持。

基于大数据的生物信息学分析随着精准医学概念的提出不断体现出其作为学科前沿的魅力[2]，可以使学生更好地找到科研的目标，指导其对疾病机理的深入研究，是沟通基础研究与临床医疗的桥梁。学生通过搜索数据库进行生物信息学分析，可以避免实验条件不足等制约因素，理清科研的初步思路，为培养具有一定科学素养和开拓创新能力的新型的医学创造性人才打下坚实的基础。

1.2 在医学研究中必不可少

随着科学研究领域生物医学数据的积累，当前科学研究已经由数据产生转变为对数据的分析和利用。生物信息学主要研究核酸和蛋白质序列，通过对这些序列中所蕴含的生物信息进行分析，为人类疾病的诊断和治疗提供更合理有效的途径。通过学习生物信息学，学生可以培养处理生物学具体问题时分析问题和解决问题的能力[3,4]。

诺贝尔化学奖获得者Walter Gilbert曾定义新世纪生物医学研究范式：在所有基因都解析出来之后，科学家进行研究的起点将从理论开始，之后再转向实验进行验证。而从基因大数据中进行理论研究，发现科学问题进行假设验证，生物信息学的分析运用是必不可少的。因而，作为今后结合科研实践的临床医生，尽早接触并初步掌握生物信息学分析理念与工具对于走上临床与科研相结合的道路非常重要。

1.3 辅助科研能力培养

医学生基本掌握了生物学相关主干课程，如生物化学与分子生物学、细胞生物学、医学遗传学、病理学、生理学、病理生理学、药理学等，具备扎实的理论分析能力。同时通识教育类课程中也开展了英语、计算机应用等课程，学生能够很好地运用计算机获取相应数据与文献指导。此外，医学生进行生物信息学分析具有非常大的优势，他们可以更加敏锐地判断出哪些内容与临床应用相关，哪些数据可以更好地指导临床靶点的开发等，便于数据分析与讨论总结。在生物医学领域本科生论文发表过程中，利用生物信息学辅助研究效果相对较好[5]。学生在本科期间通过生物信息学分析可以早于同学发表SCI论文，从而增强获得国家奖学金以及考研保送资格等相关方面的竞争力。学生通过信息学分析提高科研产出能力与产出成果的同时，也获得了初步的科研能力锻炼，表明生物信息学是提高本科生科研思维与科研能力的有力工具。

2 利用生物信息学培养医学类本科生科研能力的举措

2.1 筛选医学相关研究内容

生物信息学是多学科交叉的课程，内容较多，但又不是医学主干课程，课时偏少，因而课程内容设计方面有许多可能性。内容设计既可以侧重于数据库原理、计算模型使用、优化算法的应用等数学思维的拓展，也可以偏向于数据库使用、软件应用等信息学手段应用。医学院校本科学生对于生物信息学的使用，应更注重于应用生物信息学解决临床及科研中存在的实际问题，开发课程潜力，服务于生物医学视角的教学实践。而相应的数学模型与编程算法涉及较为深奥的计算机与数理功底，医学生掌握起来难度更大，也缺乏相应的通识类教育基础，应当省略。

因此，医学专业生物信息学课程内容设计需要灵活运用专业基础知识，重点设计医学相关数据库如GEO数据库和TCGA数据库等挖掘课程，详细介绍蛋白质组学、基因组学、二代测序技术与生物芯片技术等与精准医疗相关的前言章节，加上蛋白质分子对接、计算机辅助的药物设计等应用相关生物信息学分析内容，将生物信息学的知识与临床科研实践融会贯通，激发学生的求知欲与创新精神。

2.2 加强医学相关案例分析

生物信息学非常注重实践能力的培养。为此教师设计相关教学案例并引导学生独立思考、主动动手解决临床相关问题。运用生物信息学解决临床中实际问题，可以提高学生学习主动性，激发学生学习兴趣，变被动接受知识为主动钻研知识。开展生物信息学的医学案例教学，主要培养学生解决医学临床与基础问题能力，不直接提供标准答案。教师先在课堂上引入生物信息学解决临床科研问题的实际案例，介绍案例开展思路、研究方法、主要结果结论，之后以小组为单位布置课后任务，发布实践所需数据库、网址、软件及操作指南，引导学生以合作或者自主方式探究解决方案，最终形成实验报告，并作为课程平时成绩。

利用任务结合案例组织教学，既可以让学生更清楚生物信息学的某个知识点可以用于科学研究中的哪一环节，也可以提高学生以解决问题和完成任务为目的的学习兴趣，提高学习互动，挖掘课堂潜力，提高学习成效[6]。通过这一学习过程对医学专业本科生进行培养，教师需要重视医学相关实例的选择，既要体现解决问题的科学性，也要符合本科生初步接触生物信息学的阶段特点。其中，应用临床生物信息学方法对基因组、转录组学、蛋白质组学及代谢组学数据进行数据挖掘，筛选疾病相关诊断与治疗靶点，寻找疾病致病关键基因，提供治疗方案优化等，均可以为后续临床研究提供宝贵经验[7]。例如，为了提高医学本科生科研活动的实效,加强临床生物信息学在临床医学教育中的作用，有课题组构建了疾病-药物多组学大数据临床生物信息学平台筛选，并研发了一系列血液病及肿瘤治疗药物和方案；可以通过生物信息学分析急性淋巴细胞白血病复发相关基因；结合中医“辨证施治”思想利用临床生物信息学分析对免疫性血小板减少性紫癜进行分型施治等[8]。这些案例可以很好地整合进入任务结合案例教学模式，用于培养学生的实践应用能力。

2.3 结合医学前沿，开发研究课题

生物信息学作为前沿课程，十分有必要跟踪学科发展现况。授课教师本身知识的渊博程度与教学水平对于教学内容的优化也非常重要。本教研室非常注重搭配开展系列教学的教师，既有从教30余年的教授进行引言与基础的介绍，也有工作在科研一线的博士给学生介绍相关数据库与软件应用以及研究热点与先进方法，更好与学生进行互动交流[9]。同时学科支持与鼓励年轻教师到国内外知名高校访学与进修。授课青年教师近五年内均有海外博士后或访问学习经历，极大地丰富了学术视野与知识素养，提高了课程的指导水平。

此外，课程还可以通过鼓励学生参与科研、辅导学生参与研究课题等方式推进生物信息学在临床医学生中的应用。南华大学衡阳医学院开设的卓越医师班里，每一位同学专门对接了一名专任教师作为导师。本教研室的导师们利用生物信息学优势，指导学生进行测序数据分析等工作，通过前沿的课题与理念指导，推进教、学、研一体化创新教学模式，有力地推动了医学科研人才的培养。同时，我们也鼓励学生通过各种途径自觉关注学科发展动态，拓宽知识面，培养其自学能力和创新意识。

大数据时代的到来为医学本科生培养科研创新思维，完成医学研究课题提供了一种新的途径。建立具有医学特色的生物信息学课程体系，加强医学相关案例分析与研究课题开发，可以提前培养医学本科生临床与研究思维相结合的能力，满足现代医学研究发展需要。生物信息学在临床医学类本科学生中的推广与应用，可以促进临床与科研能力的培养，助力医学生的长期职业发展。