Биоинформатика предлагает различные сервисы для решения разнообразных фундаментальных и прикладных задач геномики, протео-мики, метаболомики, филогенетики, фармакологии и других областей биологии и медицины. В то же время сами биоинформационные инструменты постоянно совершенствуются, разрабатываются алгоритмы, позволяющие более точно и эффективно анализировать данные. Однако предлагаемые на сегодняшний день подходы не позволяют с большой эффективностью решить ряд существующих проблем.
Важнейшие тренды для дальнейших исследований - моделирование пространственной структуры белков, прогнозирование взаимодействия биологически активных соединений в организме человека, усовершенствование скрининга при разработке лекарственных средств. Перспективным направлением развития биоинформационных технологий также является моделирование биотехнических систем, позволяющее исследовать процессы на молекулярном, клеточном, тканевом, организменном и популяционном уровнях. Подобный подход позволит не только изучить реакцию моделируемых элементов таких систем в ответ на стимул, но и спрогнозировать (при адекватности модели) поведение других компонентов. Возможность теоретически выявить закономерности реагирования и поведения элементов системы, недоступных экспериментальным исследованиям, позволит обнаружить скрытые механизмы биологических процессов и пути воздействия на них. При этом особую роль играют перспективы создания БТС с учетом достижений биоинформатики, ее инструментов.
Особый интерес представляет не только возможность решения конкретных задач с помощью биоинформатики, но и формирование в перспективе (по мере роста данных и инструментов для их переработки) информационной картины на основе объединения данных «-омик», филогенетики, фармакологии для конкретного человека с одной стороны и для популяции в целом - с другой. Именно такое объединение различных данных даст принципиально новую возможность для их анализа, позволит формировать индивидуальные информационные системы, с помощью которых можно осуществлять персонализированный подход к профилактике и лечению. Такие системы, с одной стороны, будут содержать многочисленные данные (геном, транскрип-том, протеом, метаболом, микробиом, эпигеном и экспосом), инте-