Nykyajan lääkekehitys on monimutkainen prosessi, joka nojaa kokeellisten ja lääketieteellisten tutkimusten lisäksi kriittisiin ohjelmointiratkaisuihin kemiallisista ilmiöistä. Lääkekehityksen kustannukset voivat nousta miljardeihin ja kestää yli kymmenen vuotta ennen kuin lääkkeitä saadaan markkinoille. Erityisesti vielä testattavien lääkeyhdisteiden lääkekemian tutkimukset ovat usein aikaa vieviä, kalliita ja mahdollisesti kestämättömiä akuuttien lääketieteellisten ongelmien ratkaisemiseksi. Yksi tapa ratkaista näitä ongelmia on hyödyntää kemian informatiikkaa, eli keminformatiikan sovelluksia: tuhansia lupaavia lääkekandidaatteja ja niiden ominaisuuksia voidaan mallintaa ennen kokeellista laboratoriotyötä säästäen niin aikaa kuin kemikaaleja. Myös eettiset ongelmat kuten eläinkokeet voivat vähentyä lääkekehityksessä alati kehittyvän keminformatiikan rajapinnassa.
Suunnittelemme lukiolaisille keminformatiikan lääkekehityksestä avoimen oppimateriaalin ja työpajan, jossa opiskelijat oppivat ohjelmointitaitoja ja perusteita esittää, mallintaa ja seuloa yhdisteitä lääketutkimuksia varten.
Työpaja innostaa luonnontieteisiin ja ohjelmointiin
Työpajan kehittäjät, Aleksi Takala ja Johannes Elonheimo saivat Fuugin säätiön avustuksen peräti ensimmäisen suomenkielisen työpajan ja verkko-oppimateriaalin keminformatiikan alkeiden oppimiseen. Työpajan toivotaan innostavan nuoria luonnontieteiden ja ohjelmoinnin alalle. Tällaista ei ole aiemmin tietääksemme tehty Suomessa ja näemme lukiolaiset erityisen keskeisessä asemassa tiedekasvatuksessa aikana, jossa yhä useampi nuori ei koe luonnontieteitä tai ohjelmointia merkityksellisiksi elämässään ammattia tai opintoja ajatellen. Saavuttaaksemme mahdollisimman vaikuttavan koulutusratkaisun lukiolaisille, testaamme työpajaa tutkimusperustaisilla opetusmenetelmillä, jotka pyrkivät autenttiseen ongelmanratkaisuun lääkekehityksen alalla, mutta joka onnistuu myös innostamaan ohjelmoinnin alkeisiin. Yhteistyökumppaneiksi työpajojen testaukseen löysimme Aalto yliopiston Aalto Juniorin ja Helsingin luonnontiedelukion. Tämän takia pyrimme valitsimme tämän aiheen ja ongelmalähtöisen oppimisen pedagogiikan, että luonnontieteiden ja ohjelmoinnin oppimisen merkityksellisyys korostuu.
Työpajassa opiskelijat tulevat hyödyntämään Python-ohjelmointirajapintaa avoimeen lähdekoodiin perustuvilla sovelluksilla, kuten koneoppimisen mallilla yhdisteiden liukoisuudesta. Kemialliset ominaisuudet kumpuavat yhdisteiden rakenteesta ja tietokantoihin lisätään jatkuvasti uutta dataa erityisesti yhdisteiden ominaisuuksista, joka voidaan sovittaa rakenteen funktioksi. Jos tätä mittausdataa on riittävästi, voidaan keminformatiikan malleja hyödyntäen seuloa lupaavia yhdisteitä, ja valita kokeelliseen tutkimukseen vain pieni otos näistä lääkekehitykseen. Opiskelijat tulevat oppimaan yhdisteiden tietoteknisen perustan, yleisimmät tiedostotyypit ja yksinkertaisen datatieteellisen menetelmän, joka toimii pohjana koneoppimisen mallille. Opiskelijat testaavat ja vertaavat malliaan ennustetusta liukoisuudesta löytääkseen sopivia lääkeyhdisteitä ja vertailevat tuloksiaan toiseen koneoppimisen malliin tehdäkseen päätelmiä niiden soveltuvuudesta lääkkeiksi.
Avoin tiede ja avoin lähdekoodi keskiössä
Näemme merkityksellisenä, että oppimateriaali noudattaa avoimia standardeja ja toistettavuuden periaatteita, sillä keminformatiikan yksi keskeisimmistä ajureista on ollut avoin lähdekoodi. Avoimuus on popularisoinut ja kasvattanut alaa, ja tahti on vain kiihtynyt muitten teknologiabuumien, kuten koneoppimisen ja tekoälyn aikakaudella erityisesti lähivuosina. Oppimateriaalin jakaminen täten avoimen lähdekoodin periaatteilla, suomen kielellä ja nähdään projektissa keskeisenä. Oppimateriaalia myös kehitettään opiskelijaryhmillä testaten palautteen ja havainnoinnin sekä mahdollisten haastattelujen myötä. Opetusmenetelmiä hyödynnetään tutkimusperustaisesti ja kehitetään samalla otteella.
Materiaalien ja työpajan testauksen tarkoitus on tuoda uusia ja mielekkäitä oppimisen elämyksiä ja kannustaa jatko-opintoihin. Uskomme, että tarjoamalla kiinnostavan aiheen ja autenttisen ongelman voimme innostaa nuoria tutkimaan näitä aloja tulevaisuuden ammatinvalintana.
kirjoittajat: Aleksi Takala ja Johannes Elonheimo