医学生物信息学人才培养的理论研究论文
摘要：医学生物信息学是应用计算生物学和生物信息学为研究基础和临床医学的一门学科，是计算机科学、信息科学与医学的交叉学科。虽然这门学科在我国已开设了一段时间，但在实际应用中，仍存在教育理论与实践脱节的情况。文章从医学研究工作者和临床医师的角度，分析了医学科学研究和临床医疗工作对医学生物信息学人才培养的需求，提出从加强医学生生物信息学思维培养，强化医学生物信息学专业人才实践和综合能力培训两个方面对医学生物信息学教育模式进行改进，以期通过二者的配合和衔接，使医学生物信息学真正成为有效连接基础研究与临床医疗的桥梁，满足现代医学研究和医疗发展的需要。
关键词：生物信息学；医学；教育；建议
生物信息学（Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ）是一门发展迅速的生物学分支学科，由生物学、计算机学、信息管理学、应用数学及统计学等多门学科相互交叉而形成，本质是利用计算机技术解决生物学问题，通过信息的处理和整合实现发现和创新。它主要包括以下３个方面的内容：①生物数据的收集、整理、存储、检索、加工、分析和整合；②生物系统和结构的建模；③与生物科学相关的计算机技术的应用，这个范围还在不断的扩增中［１］。医学生物信息学是指以医学研究和临床应用为中心开设的生物信息学，本文讨论的内容主要围绕医学生物信息学展开。近２０年来，互联网、数据库和计算方法的发展，为生物信息学的研究提供了更为广泛和灵活的方法；多种模式生物基因组测序的完成，功能基因组、蛋白质组研究的开展，各种高通量生物实验技术快速发展为生物信息学，提供了更大研究空间的同时，也对海量的生物学数据进行有效地挖掘和整合提出了严峻的挑战；而以基础研究与临床医疗结合为宗旨的转化医学的兴起对衔接二者之间的桥梁———生物信息学，提供了广阔的应用空间。对生物信息学人才的热切需求，以及上述机遇和挑战导致了生物信息学专业在全世界的蓬勃发展。以美国为例，在１９９９年之前，全美只有６所大学设置有计算生物学与生物信息学专业，而到２００２年，则有３１所大学设置了计算生物学与生物信息学专业博士学位，其中有１２所大学是在２００１年～２００２年之间设置的这门专业［１］。这些大学通常以生物学、生物统计学、计算机科学或者生物医学信息学为依托设置这门专业，不同大学对该专业学生的培养模式也有所不同。在我国，很多高等院校将生物信息学作为专业课程设立，医学高等院校也逐步将其作为基础课程或选修课设立。作为一门新生学科，生物信息学在大部分院校尚处于探索阶段，没有成熟完善的教育模式可以借鉴［２］。在这种情况下，来自前期已毕业学生和用人单位的反馈意见对生物信息学教育模式的总结提高具有重要意义。作为一名临床医师和医学研究人员，笔者深刻体会到在实际工作中，无论是自身合理应用生物信息学知识进行思考和设计，还是找到能够迅速融入并满足实验室研究和临床工作需求的生物信息学专业人才都不是一件容易的事情。因此，本文作者就自己的一些切身体会，结合文献和思考，对我国医学生物信息学人才培养列举了一些意见和建议，希望能够在生物信息学教学模式的完善中起到微薄的助力作用。本文着重探讨信息技术在医学领域中的应用，侧重于医院信息管理和信息系统建设方面的医学信息学（Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ）不在本文讨论范围内。理想的医学生物信息学人才培养目标应该是这三类人的集合：①计算机专家，掌握计算机算法、计算机语言、软件、数据库结构和相关知识框架，以及硬件知识；②生物信息学专家，具有熟练应用计算机储存、处理、分析和整合相关生物信息的能力；③基础研究或临床工作者，具有查阅文献，提出生物学或临床医学问题，合理使用上述生物信息学来思考、设计和解决问题的能力，并能收集和正确提供用于研究的初始数据。结合我国实际情况，想让临床医学专业学生或医学生物信息学专业学生同时完成以上３个方面的培训显然不切实际。理想的培训模式，是通过对临床医学专业和医学生物信息学专业学生不同侧重的培训，再通过二者的合理分工和配合，来满足以上３个方面的需求。对医学院校学生，尤其是医学研究生，生物信息学培训的内容应侧重于对其计算思维能力和信息学应用能力的培养，目的是使其能熟练地从生物信息学角度发现和提出生物学或临床医学方面的科学假设，针对该假设设计合理的研究方案，并为后续研究提供正确的初始数据；对以生物医学为中心的信息学专业人才培养，内容应侧重于对其计算机技术和生物信息学在医学实践应用方面能力的培养，目的是与前者配合，指导并帮助其完成科学假设的设计，对前者提供的初始数据进行管理、存储、检索、分析和整合，以及完成更高要求的计算机技术方面的应用，例如应用软件的设计，生物系统和结构的建模，等等。
１ 医学生的计算生物学与生物信息学思维培养
本部分特指医学专业学生的'生物信息学教学，部分医学院校开设的医学生物信息学专业教学将在下一部分中提及。无论是医学基础研究，还是以循证医学为代表的临床研究，生命科学研究的一般过程，都遵循发现问题→资料查询→预实验→提出科学假设→设计实验验证假说→资料查询和结果分析→科学理论总结的基本思路［３］。在这个过程中，计算生物学与生物信息学不仅是进行资料查询和结果分析的重要工具，更应是在提出科学假设和实验设计阶段就需要贯彻执行的理念和思维方式。换言之，具体的生物信息学与分子生物学实验一样都是验证生物医学假说的实验方法，是将一个生命科学假设用计算和信息学思维方式表达和实现的过程。在我国，绝大部分医学基础研究和临床研究课题都是由医学院校毕业的临床工作者设计和申请的。由于临床医师大都承担了繁重的临床工作，申请者亲自完成课题的机会很少，获批课题的具体实施及数据管理、存储、检索、分析和整合多由研究生或实验室工作人员负责。因此结合我国的实际情况，将生物信息学与具体课题耦合，即将一个科学假设用计算和信息学表示并有效实施的思维和实践培训，才是医学生生物信息学培训的中心内容。由于我国临床医学教学采用长学制（５年、７年或８年）教学，对实践性和针对性都很强的生物信息学而言，过早或过于笼统的培训都显得意义不大，所以笔者认为针对医学生的生物信息学培训安排在研究生阶段是比较合适的，教育中心是以医学研究需求为指导，强调信息学思维培训和实践操作。具体提出的建议有两点
一是根据学生专业背景调整理论教学内容。医学院校学生的数理基础、计算机基础及统计学理论基础不能和工科院校的学生相比，医学专业包括基础医学、临床医学、口腔、预防等专业，涉及广泛，各个专业背景的学生对这门课程的需求不尽相同。因此在理论课程上，要根据不同的专业背景和研究内容形成“个性化”的培养方案，目的是让学生有选择有针对性地掌握相关生物信息学内容，例如数据库的类型和选择，常用软件的种类和应用等，同时又不会对过于高深的生物信息学理论产生反感。
二是结合研究生阶段的课题，开展研究内容模拟和实践操作练习。为了更好的配合研究生阶段的课题，可将《生物信息学》开课时间调整到研究生阶段的第三学期，即在学生进入课题研究阶段之后，让学生在清楚面临的课题内容后，有针对性地学习在完成课题过程中要使用到的知识、工具和解决问题的思路，包括文献查阅、保存、编辑，核酸序列查找和同源性比对及进化分析，ＰＣＲ引物设计，基因功能、结构预测，调控元件及转录因子预测，蛋白质基本理化性质分析，跨膜区及信号肽预测，二级结构和空间三维结构的预测等。这样学生的学习兴趣和效率会大大提高。为了解决上课时间与课题时间冲突的问题，可以采用生物信息学授课老师加入导师组成员，通过网上教学和答疑、夜间授课、集中授课与个别指导结合等多种方式灵活解决。
２ 以医学为中心的生物信息学专业人才培养
如果说对医学生进行生物信息学教育的目的是使其学会将一个生命科学假设用计算和信息学表示，并正确提供初始数据，那么以医学为中心的生物信息学专业人才培养的目的，就是使其学会用计算机学和信息学处理并证实科学假设的过程。具体的内容包括，与实验室工作人员和临床医生配合，从计算生物学与生物信息学角度指导并帮助其完成科学假设和课题内容设计；在课题实施阶段对后者提供的初始数据进行管理、存储、检索、分析和整合，以及满足后者更高要求的计算机技术的需求，例如应用软件的设计，生物系统和结构的建模，等等。目前，计算生物学与生物信息学专业研究生的培养模式主要有３种：
①以生物学为中心的多学科培养模式。理论教育以生物学为中心，在６～９个学期内陆续完成生物学部分课程（相当于普通生物学系１／３～１／４课程）的选修，然后根据兴趣和实际情况选择一个相关实验室完成研究生课题。这种培养模式被大多数综合大学采纳。
②以工程设计为中心的培养模式。
③以医学为中心的培养模式。
指以医学研究和临床应用为中心设置计算生物学和生物信息学，绝大多数由医学院校设置，侧重生物信息学与临床医学的结合。在进入课题阶段之前会有１～２年临床相关概念和信息的培训，主要开设的课程包括生物学、细胞生物学、分子生物学与基因组学、化学与物理学、计算机科学、数学和统计学等，甚至包括部分医学课程，后期实践阶段通常选择一个相关实验室完成研究生课题。总的看来，医学生物信息学基础课程设置与国际趋势相符，也符合以医学为中心计算生物学与生物信息学的培训要求。但从近年生物信息学专业研究生就业情况来看，确实存在素质参差不齐，学不能致用，不能很快融入研究工作等问题。笔者认为，这种现象可以从三个方面加以改进：
①以职业发展和学位教育为导向，建立多层次、多形式的医学信息学教育和继续教育体系。各医学院校可在统一专业培养目标和定位的基础上，根据自身的学科基础和特色，结合学生毕业后的工作领域和就业方向，形成“个性化”的专业方向和培养方案。
②加强师资力量的建设，形成以课程为中心的教学团队。现有医学生物学教材内容宽泛、偏重理论，对实践环节的指导较少，需要授课老师有选择的挑选合适的内容并予以补充和完善。这对授课教师的素质提出了更高要求，要求其能根据实际情况因材施教，有所取舍，强化重点。目前，各院校教学团队和师资力量配备受限，建议可以课程为中心，培养、引进学术带头人，从其他专业挑选骨干教师兼任等多种形式，形成以课程为中心的教学团队。
③实践教学与综合能力的培养。生物信息学是一门实践性非常强的学科，要将“学有所长，学以致用”作为人才培养的最终目的。可以通过构建开放式实践教学平台，建设实践教学基地等方式尽可能强化实践操作训练［４］，后期部分学生可以结合个人兴趣，本着双向选择的原则，将实践阶段训练固定到导师和实验室，并安排其参与完成某一项课题的设计、实施和总结，在整个过程中要特别注意培养学生的学习兴趣和自学能力，强调知识的自我更新。
综上所述，医学生物信息学人才培养的最终目的是使生物信息学能满足现代医疗和医学研究发展的需要，使医学生物信息学人才成为有效连接基础研究与临床医疗的桥梁，为现代医学的发展提供新途径［５］。
参考文献：
［１］Ｍａｒｋ Ｇｅｒｓｔｅｉｎ，Ｄｏｖ Ｇｒｅｅｎｂａｕｍ，Ｋｅｉ Ｃｈｅｕｎｇ ａｎｄ Ｐｅｒｒｙ Ｌ．Ｍｉｌｌｅｒ．Ａｎ ｉｎｔｅｒｄｅｐａｒｔｍｅｎｔａｌ Ｐｈ．Ｄ．ｐｒｏｇｒａｍ ｉｎ ｃｏｍｐｕｔａ－ｔｉｏｎａｌ ｂｉｏｌｏｇｙ ａｎｄ ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ：Ｔｈｅ Ｙａｌｅ ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，２００７，４０：７３－７９．
［２］倪青山，胡福泉，饶贤才，等．医学院校生物信息学实践教学初探［Ｊ］．基础医学教育，２０１１，１３（６）：５３８－５３９．
［３］张乐平，冯红玲，宋茂海，等．生物信息学教学与医科学生计算思维培养［Ｊ］．计算机教育，２０１２，１９（４）：１２－１６．
［４］寻萌，陈艳炯，杨娥，等．《生物信息学》教学实践探讨［Ｊ］．西北医学教育，２０１１，１９（６）：１２２０－１２２３．
［５］Ｍｉｃｈａｅｌ Ｐ．Ｃｕｍｍｉｎｇｓ，Ｇｌｅｎａ Ｇ．Ｔｅｍｐｌｅ．Ｂｒｏａｄｅｒ ｉｎｃｏｒｐｏ－ｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ ｉｎ ｅｄｕｃａｔｉｏｎ：ｏｐｐｏｒｔｕｎｉｔｉｅｓ ａｎｄｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ［Ｊ］．Ｂｒｉｅｆｉｎｇｓ ｉｎ Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，２００６，１１（６）：５３７－５４３
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