Поделиться


Кафедра биоинформатики

Медико-биологический факультет


Кафедра биоинформатики МБФ была создана по инициативе ректора РНИМУ имени Н.И. Пирогова д.м.н., профессора А.Г. Камкина в сентябре 2014 года под руководством выпускника МБФ по специальности медицинская-кибернетика, д.б.н. (Математическая биология, биоинформатика), профессора РАН Лагунина Алексея Александровича, являющегося в.н.с. лаборатории структурно-функционального конструирования лекарств отдела биоинформатики Института биомедицинской химии им. В.Н. Ореховича. Кафедра создана для преподавания биоинформатики и связанных с ней дисциплин студентам Университета и является первой кафедрой биоинформатики в российских медицинских вузах. Направление научных интересов кафедры лежит в области объединения подходов и методов системной биологии, хемо- и биоинформатики в медико-биологических исследованиях и компьютерном конструировании лекарств, а также анализа данных NGS.

В 2019 году кафедра стала выпускающей для магистратуры по направлению обучения 06.04.01 Биология, профиль «Медицинская биоинформатика». Руководитель кафедры, Лагунин А.А. является создателем и научным руководителем магистратуры по направлению обучения 06.04.01 Биология, профиль «Медицинская биоинформатика».

Для проведения занятий со студентами были оборудовано 2 компьютерных класса, с интерактивными проекторами, персональными компьютерами и доступом в локальную сеть Университета и интернет. Каждый компьютерный класс рассчитан на одновременное обучение группы из 10 студентов. В настоящее время на кафедре проводятся занятия по следующим дисциплинам:

  1. «Биоинформатика» - студенты специальностей мед. биохимия, мед. биофизика и мед. кибернетика, биология (бакалавриат), биология (магистратура).
  2. «Компьютерное конструирование лекарств» - студенты специальностей мед. биохимия, фармация, биология (магистратура).
  3. «Введение в хемоинформатику» - студенты специальностей мед. биофизика и мед. кибернетика.
  4. «Язык статистического программирования R» - студенты специальностей мед. биофизика, мед. кибернетика, биология (магистратура).
  5. «Введение в биоинформатику» - студенты лечебного факультета.
  6. «Биоинформатика и функциональная геномика» - студенты по направлению обучения биология (магистратура).
  7. Учебные практики - студенты по направлению обучения биология (магистратура).
  8. Производственные и преддипломные практики - студенты специальностей мед. биохимия, мед. биофизика и мед. кибернетика, биология (бакалавриат), биология (магистратура).

С 2015 году на кафедре работает студенческий научный кружок (СНК) по биоинформатике.  В 2020 году студенты СНК заняли 2 и 3 места в конкурсе лучших работ по направлению «Фундаментальная медицина» на Международной Пироговской научной медицинской конференции студентов и молодых ученых.


Мы сотрудничаем

  • Институт биоорганической химии им. академиков М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова Российской академии наук
  • Медико-генетический научный центр
  • Научно-исследовательский институт биомедицинской химии имени В.Н. Ореховича
  • Научно-исследовательский клинический институт педиатрии имени академика Ю.Е. Вельтищева
  • Национальный медицинский исследовательский центр кардиологии» Министерства здравоохранения Российской Федерации
  • НИИ трансляционной медицины
  • Российская детская клиническая больница
  • Российский геронтологический научно-клинический центр
  • Центр геномных технологий РНИМУ им. Н.И. Пирогова
  • Федеральный научно-клинический центр физико-химической медицины федерального медико-биологического агентства России

Научно-практические направления работы

  • Разработка и использование методов компьютерного конструирования лекарств для создания и поиска новых лекарственных веществ;
  • Использование методов системной биологии и анализа OMICS данных для поиска новых лекарственных мишеней;
  • Использование дескрипторов нуклеотидных и аминокислотных остатков для анализа сходства и функциональных особенностей биологических последовательностей;
  • Анализ и предсказание патогенных мутаций
  • Анализ NGS данных.
  • Анализ данных RNA-Seq и одноклеточного секвенирования.
  • Поиск новых подходов к лечению наследуемых заболеваний на основе анализа OMICS данных.
  • Анализ данных GWAS.
  • Использование методов машинного обучения в биомедицинских исследованиях.
  • Использование методов биоинформатики в диагностике и персонализированной терапии.