Bioinformatics in Central Asia at an Inflection Point: Infrastructure, Talent, and the Case for Sustainable Core Funding Биоинформатика в Центральной Азии на переломном этапе: инфраструктура, кадры и аргументы в пользу устойчивого базового финансирования Орталық Азиядағы биоинформатика бетбұрыс кезеңінде: инфрақұрылым, кадрлар және тұрақты базалық қаржыландырудың қажеттілігі
AbstractАннотацияАңдатпа
Kazakhstan stands at a turning point in the development of bioinformatics. For the first time, the country combines the three prerequisites the discipline demands at scale modern sequencing capacity, substantial high-performance computing, and a rapidly expanding pool of computational talent. National Laboratory Astana at Nazarbayev University has become the region's first and most advanced bioinformatics and genomics centre, producing the first genomic reference resources for the Kazakh population and extending genomic methods into public health. National investments in supercomputing and artificial intelligence, alongside a fast-growing IT education sector, create an unusual opportunity to build an AI-native bioinformatics capability. Yet the field faces serious challenges: an analytical bottleneck, a shortage of cross-disciplinary specialists, immature data governance, and most consequentially a funding model in which the salaries of core specialists and laboratory heads, as well as the renewal of infrastructure, depend almost entirely on competitive grants. This editorial argues that the decisive intervention is stable, recurrent base funding for core bioinformatics infrastructure and personnel, complemented by dedicated training, sound data governance, and regional collaboration, so that recent gains mature into a durable national capability rather than remaining contingent on the next grant cycle.
Казахстан находится на переломном этапе развития биоинформатики. Впервые страна объединяет три условия, которые эта дисциплина требует в полном масштабе, современные мощности секвенирования, значительные высокопроизводительные вычисления и быстро растущий резерв вычислительных кадров. Национальная лаборатория Астана при Назарбаев Университете стала первым и на сегодняшний день наиболее развитым центром биоинформатики и геномики в регионе, создав первые геномные референсные ресурсы для казахстанской популяции и распространив геномные методы на сферу общественного здравоохранения. Национальные инвестиции в суперкомпьютеры и искусственный интеллект вместе с быстро растущим сектором ИТ-образования создают редкую возможность построить биоинформатику, изначально опирающуюся на ИИ. Тем не менее перед областью стоят серьёзные вызовы: аналитическое «узкое место», нехватка междисциплинарных специалистов, незрелое управление данными и что наиболее существенно модель финансирования, при которой зарплаты ключевых специалистов и руководителей лабораторий, а также обновление инфраструктуры почти полностью зависят от конкурсных грантов. В этой редакционной статье утверждается, что решающим шагом является устойчивое регулярное базовое финансирование основной биоинформатической инфраструктуры и кадров, дополненное целевой подготовкой специалистов, грамотным управлением данными и региональным сотрудничеством, чтобы достигнутые успехи превратились в долговременный национальный потенциал, а не оставались зависимыми от очередного грантового цикла.
Қазақстан биоинформатиканың дамуында бетбұрыс кезеңінде тұр. Алғаш рет ел осы саланың толық ауқымда талап ететін үш алғышартын біріктіреді заманауи секвенирлеу қуаты, ауқымды жоғары өнімді есептеулер және тез өсіп келе жатқан есептеу мамандарының қоры. Назарбаев Университетіндегі «Астана» ұлттық зертханасы аймақтағы алғашқы әрі бүгінгі таңда ең дамыған биоинформатика мен геномика орталығына айналып, қазақ популяциясы үшін алғашқы геномдық референстік ресурстарды жасап, геномдық әдістерді қоғамдық денсаулық саласына кеңейтті. Суперкомпьютерлер мен жасанды интеллектке салынған ұлттық инвестициялар тез дамып келе жатқан IT-білім беру секторымен бірге жасанды интеллектке негізделген биоинформатиканы құруға сирек мүмкіндік ашады. Дегенмен сала алдында елеулі қиындықтар тұр: талдаудағы «тар жол», пәнаралық мамандардың тапшылығы, деректерді басқарудың жетілмегендігі және ең бастысы негізгі мамандар мен зертхана басшыларының жалақысы, сондай-ақ инфрақұрылымды жаңарту толығымен дерлік конкурстық гранттарға тәуелді қаржыландыру моделі. Бұл редакциялық мақалада шешуші қадам негізгі биоинформатикалық инфрақұрылым мен кадрларды тұрақты әрі жүйелі базалық қаржыландыру, оны мақсатты маман даярлаумен, деректерді сауатты басқарумен және аймақтық ынтымақтастықпен толықтыру екені айтылады; осылайша қол жеткізілген жетістіктер кезекті грант цикліне тәуелді болып қалмай, ұзақ мерзімді ұлттық әлеуетке айналады.
IntroductionВведениеКіріспе
The life sciences are increasingly written in the language of data. Two decades of falling sequencing costs have turned genome generation into a routine operation, and the limiting step has moved decisively downstream: the constraint is no longer how much data we can produce, but how well we can store, analyse, interpret, and act on it. Bioinformatics the discipline at the intersection of biology, statistics, and computer science has therefore become the rate-limiting step of modern biomedicine, agriculture, and public health.
Central Asia has, until recently, been largely absent from this transformation. Kazakh and other Central Asian populations remain markedly underrepresented in the global reference databases on which precision medicine depends, a gap with real scientific and clinical consequences: variant interpretation tuned to European or East Asian cohorts does not transfer cleanly to a population shaped by millennia of admixture along the Great Silk Road. This absence is at once a scientific deficiency and an opportunity. For the first time, Kazakhstan possesses all three ingredients that bioinformatics requires at scale sequencing capacity, high-performance computing, and a fast-growing pool of computational talent. The question is no longer whether the country can do bioinformatics, but whether it can sustain the capacity it has built.
Науки о жизни всё чаще «пишутся» на языке данных. Два десятилетия снижения стоимости секвенирования превратили получение геномов в рутинную операцию, и узкое место сместилось ниже по цепочке: ограничением является уже не то, сколько данных мы можем произвести, а то, насколько хорошо мы способны их хранить, анализировать, интерпретировать и использовать. Поэтому биоинформатика дисциплина на стыке биологии, статистики и информатики стала лимитирующим звеном современной биомедицины, сельского хозяйства и общественного здравоохранения.
Центральная Азия до недавнего времени оставалась в значительной мере в стороне от этой трансформации. Казахи и другие народы Центральной Азии заметно недопредставлены в мировых референсных базах данных, на которые опирается персонализированная медицина, и этот пробел имеет реальные научные и клинические последствия: интерпретация вариантов, настроенная на европейские или восточноазиатские когорты, плохо переносится на популяцию, сформированную тысячелетиями смешения вдоль Великого шёлкового пути. Это одновременно научный дефицит и возможность. Впервые Казахстан обладает всеми тремя составляющими, которые биоинформатика требует в полном масштабе, мощностями секвенирования, высокопроизводительными вычислениями и быстро растущим резервом вычислительных кадров. Вопрос уже не в том, способна ли страна заниматься биоинформатикой, а в том, сможет ли она сохранить созданный потенциал.
Өмір туралы ғылымдар барған сайын деректер тілінде «жазылып» келеді. Секвенирлеу құнының жиырма жыл бойы төмендеуі геном алуды күнделікті операцияға айналдырды, ал тар жол тізбектің төменгі буынына ауысты: енді шектеу қанша дерек өндіре алатынымызда емес, оны қаншалықты жақсы сақтап, талдап, түсіндіріп әрі пайдалана алуымызда. Сондықтан биоинформатика биология, статистика және информатиканың тоғысындағы пән заманауи биомедицинаның, ауыл шаруашылығының және қоғамдық денсаулық сақтаудың шектеуші буынына айналды.
Орталық Азия соңғы кезге дейін осы өзгерістен айтарлықтай тыс қалып келді. Қазақтар мен Орталық Азияның басқа халықтары дербестендірілген медицина сүйенетін әлемдік референстік дерекқорларда айтарлықтай аз ұсынылған, ал бұл олқылықтың нақты ғылыми әрі клиникалық салдары бар: еуропалық немесе шығысазиялық когорттарға бапталған нұсқаларды түсіндіру Ұлы Жібек жолы бойындағы мыңжылдықтар бойғы араласудан қалыптасқан популяцияға нашар көшіріледі. Бұл әрі ғылыми кемшілік, әрі мүмкіндік. Алғаш рет Қазақстан биоинформатика толық ауқымда талап ететін үш құрамдас бөліктің бәріне ие секвенирлеу қуаты, жоғары өнімді есептеулер және тез өсіп келе жатқан есептеу кадрларының қоры. Енді мәселе елдің биоинформатикамен айналыса алатынында емес, құрылған әлеуетті сақтай алуында.
National Laboratory Astana: the regional flagship Национальная лаборатория Астана: флагман региона «Астана» ұлттық зертханасы: аймақтың көшбасшысы
The country's first and, to date, most advanced bioinformatics and genomics centre is National Laboratory Astana (NLA) at Nazarbayev University. Its Center for Life Sciences brings interdisciplinary, internationally recruited teams together within a single modern research infrastructure that couples automated high-throughput human phenotyping, molecular omics, and dedicated IT systems. Two laboratories anchor the genomics effort the Laboratory of Bioinformatics and Systems Biology and the Laboratory of Genomic and Personalized Medicine supported by one of Kazakhstan's longest-established and largest ex-situ gene banks.
The genomic platform is equipped to international standards. Sequencing spans both second- and third-generation technologies Illumina NovaSeq 6000 and Oxford Nanopore PromethION 48 backed by a fully equipped molecular biology laboratory and certified specialists drawn from medicine, biology, genetics, and biotechnology. The platform owns its own servers and storage, and analysis is carried out on a dedicated high-performance computing cluster (Q-Symphony; roughly 7.7 TFLOPS, 172 CPU cores, 3 TB RAM, and 186 TB of storage). This co-location of wet-lab, sequencing, and computation under one roof is the operational definition of a working bioinformatics core, and it remains, for now, unique in the country.
The scientific output validates the investment. The laboratory produced the first whole-genome sequences and variant analyses of ethnic Kazakh individuals [1, 2], and, most recently, a reference dataset describing the genomic landscape of healthy Kazakh individuals across the Great Steppe [3] the first endemic genomic reference resources for a population long missing from the global record. The same competencies now reach public health: whole-genome surveillance of drug-resistant tuberculosis, a disease that carries one of the world's heaviest multidrug-resistant burdens in Kazakhstan, increasingly relies on the bioinformatic pipelines these groups have built [4].
Первым и на сегодняшний день наиболее развитым центром биоинформатики и геномики в стране является Национальная лаборатория Астана (НЛА) при Назарбаев Университете. Её Центр наук о жизни объединяет междисциплинарные, набранные на международной основе коллективы в рамках единой современной исследовательской инфраструктуры, сочетающей автоматизированное высокопроизводительное фенотипирование человека, молекулярные омиксные технологии и собственные ИТ-системы. Геномное направление опирается на две лаборатории Лабораторию биоинформатики и системной биологии и Лабораторию геномной и персонализированной медицины при поддержке одного из старейших и крупнейших в Казахстане ex-situ генбанков.
Геномная платформа оснащена по международным стандартам. Секвенирование охватывает технологии как второго, так и третьего поколения Illumina NovaSeq 6000 и Oxford Nanopore PromethION 48 и подкреплено полностью оснащённой молекулярно-биологической лабораторией и сертифицированными специалистами из областей медицины, биологии, генетики и биотехнологии. Платформа располагает собственными серверами и хранилищем, а анализ выполняется на специализированном высокопроизводительном вычислительном кластере (Q-Symphony; около 7,7 TFLOPS, 172 ядра CPU, 3 ТБ ОЗУ и 186 ТБ памяти). Такое размещение «мокрой» лаборатории, секвенирования и вычислений под одной крышей и есть операциональное определение работающего биоинформатического ядра, и оно пока остаётся уникальным для страны.
Научные результаты оправдывают вложения. Лаборатория получила первые полногеномные последовательности и анализ вариантов у этнических казахов [1, 2], а совсем недавно референсный набор данных, описывающий геномный ландшафт здоровых казахов на пространстве Великой степи [3], то есть первые эндемичные геномные референсные ресурсы для популяции, долго отсутствовавшей в мировых базах. Те же компетенции теперь приходят и в общественное здравоохранение: полногеномный надзор за лекарственно-устойчивым туберкулёзом заболеванием с одной из самых тяжёлых в мире долей форм с множественной лекарственной устойчивостью в Казахстане всё больше опирается на биоинформатические конвейеры, созданные этими коллективами [4].
Елдегі алғашқы әрі бүгінгі таңда ең дамыған биоинформатика мен геномика орталығы Назарбаев Университетіндегі «Астана» ұлттық зертханасы (АҰЗ). Оның Өмір туралы ғылымдар орталығы пәнаралық, халықаралық деңгейде жинақталған ұжымдарды автоматтандырылған жоғары өнімді адам фенотиптеуін, молекулалық омика технологияларын және меншікті IT-жүйелерді біріктіретін біртұтас заманауи зерттеу инфрақұрылымы аясында топтастырады. Геномдық бағыт екі зертханаға сүйенеді Биоинформатика және жүйелік биология зертханасы мен Геномдық және дербестендірілген медицина зертханасы оларды Қазақстандағы ең көне әрі ірі ex-situ генбанктердің бірі қолдайды.
Геномдық платформа халықаралық стандарттарға сай жабдықталған. Секвенирлеу екінші және үшінші буын технологияларын қамтиды Illumina NovaSeq 6000 және Oxford Nanopore PromethION 48 оны толық жабдықталған молекулалық-биологиялық зертхана және медицина, биология, генетика мен биотехнология салаларынан сертификатталған мамандар қамтамасыз етеді. Платформаның меншікті серверлері мен сақтау қоймасы бар, ал талдау арнайы жоғары өнімді есептеу кластерінде (Q-Symphony; шамамен 7,7 TFLOPS, 172 CPU ядросы, 3 ТБ жедел жады және 186 ТБ сақтау) орындалады. «Дымқыл» зертхана, секвенирлеу және есептеудің бір шаңырақ астында орналасуы жұмыс істеп тұрған биоинформатикалық өзектің нақты анықтамасы, әрі ол әзірге ел үшін бірегей болып қала береді.
Ғылыми нәтижелер салынған қаражатты ақтайды. Зертхана этникалық қазақтардың алғашқы толық геномдық тізбектері мен нұсқаларын талдады [1, 2], ал жуырда Ұлы дала кеңістігіндегі дені сау қазақтардың геномдық ландшафтын сипаттайтын референстік деректер жинағын [3] жасады; бұл әлемдік дерекқорларда ұзақ уақыт болмаған популяция үшін алғашқы эндемикалық геномдық референстік ресурстар. Дәл осы құзыреттер енді қоғамдық денсаулық сақтауға да жетті: Қазақстанда дүние жүзіндегі ең ауыр көп дәріге төзімді түрлердің бірі тіркелетін дәріге төзімді туберкулёзге толық геномдық қадағалау осы ұжымдар жасаған биоинформатикалық құбырларға барған сайын сүйенеді [4].
The computing backbone Вычислительная основа Есептеу негізі
Kazakhstan has, over a short period, made a serious national commitment to computing and bioinformatics is a direct beneficiary. Nazarbayev University, which has expanded its supercomputing resources since 2018, in 2025 commissioned a next-generation system, Irgetas ("foundation"), reported to offer roughly forty times the capacity of its predecessors [5]. Beyond the campus, an academic supercomputer network on the order of forty petaflops is being assembled across Nazarbayev University, Al-Farabi Kazakh National University, the Eurasian National University, and Satbayev University, alongside Alem.cloud, described as the most powerful cluster in Central Asia [6].
Much of this capacity was justified by national artificial-intelligence priorities training Kazakh-language foundation models and deploying AI tools in education. Yet the same infrastructure large GPU clusters, fast storage, parallel CPUs is exactly what genome assembly, alignment, variant calling, and multi-omics integration demand. For bioinformatics in Kazakhstan, raw compute is, for the first time, no longer the binding constraint.
За короткое время Казахстан сделал серьёзную национальную ставку на вычисления и биоинформатика выигрывает от этого напрямую. Назарбаев Университет, наращивающий суперкомпьютерные ресурсы с 2018 года, в 2025 году ввёл в строй систему нового поколения «Іргетас» («основа»), мощность которой, по сообщениям, примерно в сорок раз превышает возможности предшественников [5]. За пределами кампуса формируется академическая суперкомпьютерная сеть порядка сорока петафлопс, объединяющая Назарбаев Университет, Казахский национальный университет им. аль-Фараби, Евразийский национальный университет и Сатбаев Университет, наряду с Alem.cloud, который называют самым мощным кластером в Центральной Азии [6].
Значительная часть этих мощностей обосновывалась национальными приоритетами в области искусственного интеллекта обучением казахскоязычных базовых моделей и внедрением ИИ-инструментов в образование. Однако та же инфраструктура крупные GPU-кластеры, быстрые хранилища, параллельные CPU это именно то, что требуется для сборки геномов, выравнивания, вызова вариантов и интеграции мультиомиксных данных. Для биоинформатики в Казахстане «сырые» вычислительные мощности впервые перестают быть связывающим ограничением.
Қазақстан қысқа мерзімде есептеуге елеулі ұлттық бетбұрыс жасады бұдан биоинформатика тікелей ұтады. 2018 жылдан бері суперкомпьютерлік ресурстарын ұлғайтып келе жатқан Назарбаев Университеті 2025 жылы жаңа буын жүйесін «Іргетас» жүйесін іске қосты; оның қуаты, хабарламалар бойынша, алдыңғыларынан шамамен қырық есе артық [5]. Кампустан тыс жерде Назарбаев Университетін, әл-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университетін, Еуразия ұлттық университетін және Сәтбаев Университетін біріктіретін, шамамен қырық петафлопс деңгейіндегі академиялық суперкомпьютерлік желі құрылып жатыр; оған қоса Орталық Азиядағы ең қуатты кластер деп аталатын Alem.cloud бар [6].
Бұл қуаттың едәуір бөлігі ұлттық жасанды интеллект басымдықтарымен қазақ тіліндегі іргелі модельдерді оқытумен және білім беруге ЖИ-құралдарын енгізумен негізделді. Алайда дәл сол инфрақұрылым ірі GPU-кластерлер, жылдам сақтау қоймалары, параллель CPU геном құрастыруға, туралауға, нұсқаларды анықтауға және мультиомика деректерін біріктіруге қажет нәрсенің нақ өзі. Қазақстандағы биоинформатика үшін «шикі» есептеу қуаты алғаш рет шектеуші фактор болудан қалып отыр.
The talent pipeline Подготовка кадров Кадр даярлау арнасы
Kazakhstan is also building the human side of the digital economy at speed. Nazarbayev University trains computer scientists and AI specialists through its engineering and digital-sciences faculty and its Institute of Smart Systems and Artificial Intelligence. Astana IT University, through its School of AI and Data Science, offers programmes spanning computer science, big-data analysis, computational sciences, and applied artificial intelligence and data analytics, and in 2026 launched the first MIT IDSS educational partnership in Eurasia [7] all embedded in the wider Astana Hub innovation ecosystem. The country is producing software engineers, data scientists, and AI practitioners in rapidly growing numbers.
The gap is specific. Bioinformatics is an inherently hybrid discipline: it asks for fluency in molecular biology, statistics, software engineering, and domain knowledge simultaneously, and very few graduates arrive equipped in all of these at once. The talent exists in adjacent fields; it is simply not yet being channelled into the life sciences, because almost no dedicated training bridges the computing schools and the genomics laboratories. Closing this bridge is the single highest-leverage investment in human capital the field can make.
Казахстан стремительно выстраивает и человеческую сторону цифровой экономики. Назарбаев Университет готовит специалистов по информатике и ИИ на факультете инженерии и цифровых наук и в Институте умных систем и искусственного интеллекта. Astana IT University через свою Школу ИИ и науки о данных предлагает программы по информатике, анализу больших данных, вычислительным наукам, прикладному искусственному интеллекту и анализу данных, а в 2026 году запустил первое в Евразии образовательное партнёрство с MIT IDSS [7] всё это встроено в более широкую инновационную экосистему Astana Hub. Страна выпускает программных инженеров, специалистов по данным и практиков ИИ во всё возрастающем количестве.
Разрыв носит специфический характер. Биоинформатика по своей природе гибридная дисциплина: она одновременно требует свободного владения молекулярной биологией, статистикой, программной инженерией и предметными знаниями, а выпускников, владеющих всем этим сразу, очень мало. Кадры есть в смежных областях; они просто пока не направляются в науки о жизни, потому что почти нет целевых программ, соединяющих ИТ-школы и геномные лаборатории. Наведение этого моста самое результативное вложение в человеческий капитал, которое можно сделать в этой области.
Қазақстан цифрлық экономиканың адами тарапын да қарқынды құрып келеді. Назарбаев Университеті информатика мен ЖИ мамандарын инженерия және цифрлық ғылымдар факультеті мен Ақылды жүйелер және жасанды интеллект институтында даярлайды. Astana IT University өзінің ЖИ және деректану мектебі арқылы информатика, үлкен деректерді талдау, есептеу ғылымдары, қолданбалы жасанды интеллект және деректер аналитикасы бағдарламаларын ұсынады, ал 2026 жылы Еуразиядағы алғашқы MIT IDSS-пен білім беру серіктестігін іске қосты [7] мұның бәрі Astana Hub инновациялық экожүйесіне кірігген. Ел бағдарламалық инженерлерді, деректер мамандарын және ЖИ практиктерін барған сайын көбірек даярлап келеді.
Алшақтық нақты сипатта. Биоинформатика табиғаты бойынша гибридті пән: ол бір мезгілде молекулалық биологияны, статистиканы, бағдарламалық инженерияны және пәндік білімді еркін меңгеруді талап етеді, ал осының бәрін бірден меңгерген түлектер өте аз. Кадрлар сабақтас салаларда бар; олар әзірге өмір туралы ғылымдарға бағытталмай отыр, өйткені IT-мектептер мен геномдық зертханаларды жалғайтын мақсатты бағдарламалар жоқтың қасы. Осы көпірді салу салаға жасауға болатын адами капиталға ең тиімді инвестиция.
Opportunities from the AI–genomics convergence Возможности на стыке ИИ и геномики ЖИ мен геномиканың тоғысуынан туындайтын мүмкіндіктер
The global frontier of bioinformatics has become AI-native. Foundation models for DNA and protein sequences, deep-learning systems for variant interpretation and clinical annotation, structural prediction at proteome scale, multi-omics integration, and AI-assisted target and drug discovery are reshaping what a research group can attempt. Because Kazakhstan is investing in artificial intelligence and high-performance computing in parallel, it is positioned to adopt these methods early rather than spending a decade catching up.
The concrete payoffs are regionally specific. Applied to a Central Asian genomic reference, modern AI methods enable population-specific precision medicine and pharmacogenomics calibrated to local variants; pathogen genomics for faster, sharper outbreak response; and agricultural and microbial genomics relevant to the country's economy and food security. The opportunity to leapfrog to build an AI-first bioinformatics capability rather than retrofitting one is real and time-limited.
Мировой передний край биоинформатики стал «ИИ-ориентированным». Базовые модели для последовательностей ДНК и белков, системы глубокого обучения для интерпретации вариантов и клинической аннотации, предсказание структуры в масштабе протеома, интеграция мультиомиксных данных и поиск мишеней и лекарств с помощью ИИ меняют сам круг задач, доступных научной группе. Поскольку Казахстан инвестирует в искусственный интеллект и высокопроизводительные вычисления параллельно, у него есть возможность осваивать эти методы рано, а не догонять в течение десятилетия.
Конкретные выгоды носят региональный характер. Применённые к центральноазиатскому геномному референсу, современные методы ИИ открывают путь к персонализированной медицине и фармакогеномике, откалиброванным под местные варианты; к геномике патогенов для более быстрого и точного реагирования на вспышки; а также к сельскохозяйственной и микробной геномике, значимой для экономики и продовольственной безопасности страны. Возможность совершить рывок построить биоинформатику, изначально опирающуюся на ИИ, а не дорабатывать её задним числом реальна и ограничена во времени.
Биоинформатиканың әлемдік алдыңғы шебі «ЖИ-ге негізделген» сипатқа ие болды. ДНҚ мен ақуыз тізбектеріне арналған іргелі модельдер, нұсқаларды түсіндіру мен клиникалық аннотацияға арналған терең оқыту жүйелері, протеом ауқымындағы құрылымды болжау, мультиомика деректерін біріктіру және ЖИ көмегімен нысана мен дәрі іздеу зерттеу тобы қол жеткізе алатын міндеттер аясын өзгертіп жатыр. Қазақстан жасанды интеллект пен жоғары өнімді есептеуге қатар инвестиция салып отырғандықтан, ол бұл әдістерді он жыл бойы қуып жетудің орнына ерте меңгеруге мүмкіндік алады.
Нақты пайда аймақтық сипатта. Орталықазиялық геномдық референске қолданылған заманауи ЖИ әдістері жергілікті нұсқаларға бапталған дербестендірілген медицина мен фармакогеномикаға; індеттерге жылдамырақ әрі дәлірек жауап беруге арналған патоген геномикасына; сондай-ақ ел экономикасы мен азық-түлік қауіпсіздігі үшін маңызды ауыл шаруашылығы мен микробтық геномикаға жол ашады. Секіріс жасау биоинформатиканы кейіннен жетілдірудің орнына бастапқыда ЖИ-ге негіздеп құру нақты әрі уақыты шектеулі мүмкіндік.
Current challenges in bioinformatics Современные вызовы в биоинформатике Биоинформатикадағы қазіргі қиындықтар
The difficulties are concrete and compound one another. The first is the analysis bottleneck: sequencing throughput has outrun analytical capacity, so data accumulate faster than they can be interpreted into knowledge. The second is workforce: a genuine shortage of trained bioinformaticians, the hybrid-skill gap described above, and persistent competition for that talent from a better-paid domestic software industry and from employers abroad in short, brain drain. The third is data governance: the field still lacks mature, locally adopted standards for findable, accessible, interoperable, and reusable data; curated regional reference databases; reproducible analytical pipelines; and clear ethical and legal frameworks for handling human genomic information.
Beneath all of these sits a fourth problem that quietly determines the others the structure of how the work is funded.
Трудности конкретны и усиливают друг друга. Первая аналитическое узкое место: пропускная способность секвенирования обогнала аналитические возможности, и данные накапливаются быстрее, чем их успевают превращать в знание. Вторая кадры: реальная нехватка подготовленных биоинформатиков, описанный выше разрыв в гибридных навыках и постоянная конкуренция за этих специалистов со стороны более высокооплачиваемой отечественной ИТ-индустрии и зарубежных работодателей словом, «утечка мозгов». Третья управление данными: в области по-прежнему недостаёт зрелых, принятых на местном уровне стандартов «находимых, доступных, совместимых и пригодных для повторного использования» (FAIR) данных; курируемых региональных референсных баз; воспроизводимых аналитических конвейеров; а также чётких этических и правовых рамок обращения с геномной информацией человека.
Под всеми этими проблемами лежит четвёртая, которая незаметно определяет остальные, структура финансирования работы.
Қиындықтар нақты әрі бір-бірін күшейтеді. Біріншісі талдаудағы тар жол: секвенирлеудің өткізу қабілеті аналитикалық мүмкіндіктерден озып кетті, сондықтан деректер оларды білімге айналдыруға үлгергеннен гөрі жылдамырақ жинақталады. Екіншісі кадрлар: даярланған биоинформатиктердің нақты тапшылығы, жоғарыда сипатталған гибридті дағдылардағы алшақтық және осы мамандар үшін табысы жоғары отандық IT-индустрия мен шетелдік жұмыс берушілер тарапынан тұрақты бәсеке қысқасы, «ми ағыны». Үшіншісі деректерді басқару: салада әлі күнге дейін жергілікті деңгейде қабылданған жетілген «табылатын, қолжетімді, үйлесімді әрі қайта пайдалануға жарамды» (FAIR) деректер стандарттары; күтіп-бапталатын аймақтық референстік дерекқорлар; қайталанатын аналитикалық құбырлар; сондай-ақ адамның геномдық ақпаратымен жұмыс істеудің айқын этикалық және құқықтық шеңберлері жетіспейді.
Осы мәселелердің бәрінің астында қалғандарын байқатпай айқындайтын төртінші мәселе жатыр жұмыстың қаржыландырылу құрылымы.
The funding problem: sustaining core infrastructure and people Проблема финансирования: устойчивость базовой инфраструктуры и кадров Қаржыландыру мәселесі: негізгі инфрақұрылым мен кадрлардың тұрақтылығы
Today, almost the entire bioinformatics enterprise at National Laboratory Astana both the maintenance of its infrastructure and the salaries of its core specialists, including laboratory heads rests on competitive, time-limited research grants. Scientists are paid from the grants they win; when a grant ends, salary and continuity are immediately at risk. This "soft-money" arrangement is reasonable for funding individual projects, but it is structurally wrong for sustaining national core infrastructure and the expert teams who operate it.
Two features of bioinformatics make this acute. First, the expertise is cumulative and difficult to replace: a senior bioinformatician or laboratory head embodies ten to twenty years of training and institutional memory that cannot be reconstituted on a one-year grant cycle. Lose such a person in the gap between two grants and the capability itself disappears, not merely a salary line. Second, the physical infrastructure sequencers, servers, and computing clusters depreciates quickly and must be refreshed on roughly a five-year cycle to remain scientifically competitive. Project grants rarely fund recurrent salaries, and almost never fund systematic equipment renewal. The result is a paradox: a world-class facility perpetually one funding gap away from losing its people or falling technologically behind.
Сегодня почти вся биоинформатическая деятельность Национальной лаборатории Астана и поддержание инфраструктуры, и зарплаты ключевых специалистов, включая руководителей лабораторий, держится на конкурсных, ограниченных по времени исследовательских грантах. Учёные получают зарплату из выигранных грантов; когда грант заканчивается, под угрозой оказываются и оплата труда, и непрерывность работы. Такая модель «мягких денег» уместна для финансирования отдельных проектов, но структурно неверна для поддержания национальной базовой инфраструктуры и обслуживающих её экспертных команд.
Две особенности биоинформатики делают эту проблему острой. Во-первых, экспертиза накапливается и трудно восполнима: опытный биоинформатик или руководитель лаборатории воплощает десять-двадцать лет подготовки и институциональной памяти, которые невозможно воссоздать за один грантовый цикл. Потеряйте такого человека в промежутке между двумя грантами и исчезает сама компетенция, а не просто строка зарплаты. Во-вторых, физическая инфраструктура секвенаторы, серверы и вычислительные кластеры быстро устаревает и должна обновляться примерно раз в пять лет, чтобы оставаться научно конкурентоспособной. Проектные гранты редко покрывают регулярные зарплаты и почти никогда систематическое обновление оборудования. Результат парадокс: учреждение мирового уровня постоянно находится в одном финансовом разрыве от потери людей или технологического отставания.
Бүгінде «Астана» ұлттық зертханасының биоинформатикалық қызметінің барлығы дерлік инфрақұрылымды күтіп-ұстау да, зертхана басшыларын қоса алғанда негізгі мамандардың жалақысы да конкурстық, уақыты шектеулі зерттеу гранттарына сүйенеді. Ғалымдар жалақыны өздері ұтып алған гранттардан алады; грант аяқталғанда жалақы да, жұмыстың үздіксіздігі де бірден қатерге ұшырайды. Бұл «жұмсақ ақша» моделі жекелеген жобаларды қаржыландыруға қолайлы, бірақ ұлттық негізгі инфрақұрылым мен оны жүргізетін сараптамалық топтарды ұстап тұру үшін құрылымдық тұрғыдан қате.
Биоинформатиканың екі ерекшелігі бұл мәселені шиеленістіреді. Біріншіден, сараптама жинақталады әрі орнын толтыру қиын: тәжірибелі биоинформатик немесе зертхана басшысы он-жиырма жылдық даярлық пен институционалдық жадыны бойына сіңіреді, оны бір жылдық грант циклінде қайта қалпына келтіру мүмкін емес. Мұндай маманды екі гранттың арасындағы үзілісте жоғалтсаңыз жай ғана жалақы жолы емес, құзыреттің өзі жоғалады. Екіншіден, физикалық инфрақұрылым секвенаторлар, серверлер мен есептеу кластерлері тез ескіреді әрі ғылыми бәсекеге қабілетті болып қалу үшін шамамен бес жылда бір жаңартылуы тиіс. Жобалық гранттар тұрақты жалақыны сирек қаржыландырады, ал жабдықты жүйелі түрде жаңартуды мүлде дерлік қаржыландырмайды. Нәтиже парадокс: әлемдік деңгейдегі мекеме үнемі бір қаржылық үзіліс қашықтығында тұрып, я мамандарынан айырылу, я технологиялық тұрғыдан артта қалу қаупінде болады.
Recommendations Рекомендации Ұсыныстар
The remedies are known; what they require is the decision to implement them. They are set out below in order of leverage.
Решения известны; всё, что нужно, это решимость их реализовать. Ниже они изложены в порядке убывания значимости.
Шешімдер белгілі; қажеті оларды жүзеге асыруға деген батыл шешім. Олар төменде маңыздылығы кему ретімен берілген.
-
Stable core (base) funding. The decisive intervention is recurrent institutional funding for National Laboratory Astana that covers the salaries of core specialists and laboratory heads together with a planned, roughly five-year infrastructure-renewal budget distinct from, and additional to, competitive project grants. The bioinformatics and genomics core should be treated as national research infrastructure: a shared scientific utility, funded like one. Grants should pay for science; base funding should keep the people and the machines that make the science possible.Устойчивое базовое финансирование. Решающий шаг регулярное институциональное финансирование Национальной лаборатории Астана, покрывающее зарплаты ключевых специалистов и руководителей лабораторий вместе с плановым, рассчитанным примерно на пять лет бюджетом на обновление инфраструктуры отдельно от конкурсных проектных грантов и в дополнение к ним. Биоинформатическое и геномное ядро следует рассматривать как национальную исследовательскую инфраструктуру: общую научную «коммунальную услугу», финансируемую соответствующим образом. Гранты должны оплачивать науку; базовое финансирование сохранять людей и оборудование, которые делают эту науку возможной.Тұрақты базалық қаржыландыру. Шешуші қадам «Астана» ұлттық зертханасын тұрақты институционалдық қаржыландыру; ол негізгі мамандар мен зертхана басшыларының жалақысын, сондай-ақ шамамен бес жылға жоспарланған инфрақұрылымды жаңарту бюджетін қамтиды бұл конкурстық жобалық гранттардан бөлек әрі оларға қосымша. Биоинформатикалық және геномдық өзекті ұлттық зерттеу инфрақұрылымы ретінде қарастыру керек: ортақ ғылыми «коммуналдық қызмет» іспетті қаржыландыру қажет. Гранттар ғылымды қаржыландырсын; базалық қаржыландыру ғылымды мүмкін ететін адамдар мен жабдықты сақтап қалсын.
-
A dedicated bioinformatics training track. Joint, cross-disciplinary programmes linking the life-sciences and computing schools of Nazarbayev University, Astana IT University, and the Center for Life Sciences bringing biology to data scientists and computation to biologists supported by fellowships and competitive salaries that retain talent and slow brain drain.Отдельная образовательная траектория по биоинформатике. Совместные междисциплинарные программы, связывающие школы наук о жизни и информатики Назарбаев Университета, Astana IT University и Центр наук о жизни, приносящие биологию специалистам по данным, а вычисления биологам, подкреплённые стипендиями и конкурентными зарплатами, которые удерживают кадры и замедляют «утечку мозгов».Биоинформатика бойынша жеке білім беру бағыты. Назарбаев Университетінің өмір туралы ғылымдар мен информатика мектептерін, Astana IT University-ді және Өмір туралы ғылымдар орталығын байланыстыратын бірлескен пәнаралық бағдарламалар биологияны деректер мамандарына, есептеуді биологтарға жеткізетін кадрларды ұстап қалып, «ми ағынын» баяулататын стипендиялармен және бәсекеге қабілетті жалақымен қолдау тапсын.
-
National genomic data infrastructure and governance. A curated Central Asian and Kazakhstani reference-genome resource, FAIR-aligned data standards, reproducible pipelines, and a clear ethical and legal framework for human genomic data.Национальная инфраструктура и управление геномными данными. Курируемый центральноазиатский и казахстанский референсный геномный ресурс, стандарты данных в соответствии с принципами FAIR, воспроизводимые конвейеры и чёткая этико-правовая рамка для геномных данных человека.Геномдық деректердің ұлттық инфрақұрылымы мен басқарылуы. Күтіп-бапталатын орталықазиялық және қазақстандық референстік геномдық ресурс, FAIR қағидаттарына сай деректер стандарттары, қайталанатын құбырлар және адамның геномдық деректеріне арналған айқын этикалық-құқықтық шеңбер.
-
Channelling national AI compute toward the life sciences. Explicit allocation of a share of the new supercomputing capacity and AI expertise to genomics and biomedicine, so that infrastructure built for language models also advances human health.Направление национальных вычислительных мощностей ИИ в науки о жизни. Прямое выделение части новых суперкомпьютерных мощностей и экспертизы в области ИИ на геномику и биомедицину, чтобы инфраструктура, созданная для языковых моделей, работала и на здоровье человека.Ұлттық ЖИ есептеу қуатын өмір туралы ғылымдарға бағыттау. Жаңа суперкомпьютерлік қуат пен ЖИ-сараптаманың бір бөлігін геномика мен биомедицинаға нақты бөлу, осылайша тілдік модельдер үшін салынған инфрақұрылым адам денсаулығына да қызмет етсін.
-
Regional and international collaboration. A Central Asian bioinformatics network, paired with continued partnerships with leading institutions abroad, to share methods, standards, datasets, and training and to anchor the region in the global scientific commons.Региональное и международное сотрудничество. Центральноазиатская биоинформатическая сеть в сочетании с продолжением партнёрств с ведущими зарубежными учреждениями для обмена методами, стандартами, наборами данных и обучением, а также для закрепления региона в глобальном научном пространстве.Аймақтық және халықаралық ынтымақтастық. Әдістермен, стандарттармен, деректер жинақтарымен және оқытумен алмасу үшін, сондай-ақ аймақты жаһандық ғылыми кеңістікте бекіту үшін шетелдегі жетекші мекемелермен серіктестікті жалғастыра отырып құрылатын Орталық Азия биоинформатика желісі.
ConclusionsВыводыҚорытынды
The trajectory is genuinely promising. The convergence of artificial intelligence and genomics is arriving precisely as Kazakhstan acquires the compute, the early scientific output, and the rapidly expanding IT talent base needed to ride it. Within a decade the country could plausibly become the regional hub for genomic medicine and bioinformatics delivering population-specific precision medicine, pathogen surveillance for public health, and genomics for agriculture and food security across Central Asia.
But neither the technology nor the talent pipeline will, on its own, deliver this future. The binding constraint is institutional: the choice between funding the human and physical core of the country's bioinformatics capacity in a stable, predictable way, and continuing to rebuild that capacity grant by grant, hoping that key specialists and critical infrastructure survive each interval between awards. The infrastructure is here. The talent is emerging. What remains is the decision to sustain them and that decision, more than any algorithm or instrument, will determine whether Kazakhstan's bioinformatics moment becomes a lasting scientific capability.
Траектория действительно обнадёживает. Сближение искусственного интеллекта и геномики приходит ровно тогда, когда Казахстан обретает вычислительные мощности, первые научные результаты и быстро растущую базу ИТ-кадров, необходимые, чтобы оседлать эту волну. В течение десятилетия страна вполне может стать региональным центром геномной медицины и биоинформатики обеспечивая персонализированную медицину с учётом популяции, надзор за патогенами для общественного здравоохранения и геномику для сельского хозяйства и продовольственной безопасности по всей Центральной Азии.
Но ни технологии, ни кадровый поток сами по себе это будущее не обеспечат. Связывающее ограничение институциональное: выбор между тем, чтобы финансировать человеческое и физическое ядро биоинформатического потенциала страны устойчиво и предсказуемо, и тем, чтобы продолжать восстанавливать его от гранта к гранту, надеясь, что ключевые специалисты и критическая инфраструктура переживут каждый промежуток между выплатами. Инфраструктура уже есть. Кадры формируются. Остаётся решение сохранить их; и именно это решение, больше любого алгоритма или прибора, определит, превратится ли биоинформатический момент Казахстана в долговременный научный потенциал.
Бағыт шынымен үміт ұялатады. Жасанды интеллект пен геномиканың жақындасуы Қазақстан осы толқынды бағындыруға қажетті есептеу қуатын, алғашқы ғылыми нәтижелерді және тез өсіп келе жатқан IT-кадрлар қорын жинақтап жатқан дәл сәтте келіп жетті. Он жыл ішінде ел геномдық медицина мен биоинформатиканың аймақтық орталығына айналуы әбден ықтимал Орталық Азия бойынша популяцияны ескеретін дербестендірілген медицинаны, қоғамдық денсаулық үшін патогендерді қадағалауды және ауыл шаруашылығы мен азық-түлік қауіпсіздігіне арналған геномиканы ұсына отырып.
Бірақ бұл болашақты технология да, кадр ағыны да өздігінен қамтамасыз етпейді. Шешуші шектеу институционалдық: елдің биоинформатикалық әлеуетінің адами әрі физикалық өзегін тұрақты әрі болжамды түрде қаржыландыру мен оны гранттан грантқа қайта құрып, негізгі мамандар мен сын-маңызды инфрақұрылым әрбір төлем аралығынан аман өтеді деп үміттену арасындағы таңдау. Инфрақұрылым дайын. Кадрлар қалыптасып келеді. Қалғаны оларды сақтап қалу туралы шешім; және дәл осы шешім кез келген алгоритм немесе аспаптан гөрі, Қазақстанның биоинформатикалық сәті ұзақ мерзімді ғылыми әлеуетке айнала ма, соны айқындайды.
FundingФинансированиеҚаржыландыру
This editorial received no specific external funding. Research at the author's laboratory has been supported by competitive grants from the Science Committee of the Ministry of Science and Higher Education of the Republic of Kazakhstan. The funders had no role in the preparation or content of this editorial.
Эта редакционная статья не получала специального внешнего финансирования. Исследования в лаборатории автора поддерживались конкурсными грантами Комитета науки Министерства науки и высшего образования Республики Казахстан. Финансирующие организации не участвовали в подготовке или содержании этой статьи.
Бұл редакциялық мақала арнайы сыртқы қаржыландыру алмаған. Автордың зертханасындағы зерттеулер Қазақстан Республикасы Ғылым және жоғары білім министрлігі Ғылым комитетінің конкурстық гранттарымен қолдау тапты. Қаржыландырушы ұйымдар осы мақаланы дайындауға немесе оның мазмұнына қатыспады.
AcknowledgmentsБлагодарностиАлғыс сөздер
The author thanks colleagues at the Center for Life Sciences and National Laboratory Astana, Nazarbayev University, and the wider Kazakhstani bioinformatics and genomics community for discussions that informed this perspective.
Автор благодарит коллег из Центра наук о жизни и Национальной лаборатории Астана Назарбаев Университета, а также более широкое сообщество специалистов по биоинформатике и геномике Казахстана за обсуждения, легшие в основу этой статьи.
Автор Назарбаев Университетінің Өмір туралы ғылымдар орталығы мен «Астана» ұлттық зертханасының әріптестеріне, сондай-ақ Қазақстанның биоинформатика мен геномика саласындағы кеңейтілген қауымдастығына осы мақаланың негізіне айналған талқылаулар үшін алғыс білдіреді.
Author ContributionsВклад авторовАвторлардың үлесі
Conceptualization, writing – original draft, and writing – review & editing: U.K. The author read and approved the final manuscript.
Концепция, написание подготовка первоначального варианта, написание рецензирование и редактирование: У.К. Автор прочитал и одобрил окончательный вариант рукописи.
Тұжырымдама, жазу бастапқы нұсқаны дайындау, жазу рецензиялау және өңдеу: Ұ.Қ. Автор қолжазбаның түпкілікті нұсқасын оқып, мақұлдады.
Competing InterestsКонфликт интересовМүдделер қақтығысы
The author declares no competing interests.
Автор заявляет об отсутствии конфликта интересов.
Автор мүдделер қақтығысы жоқ екенін мәлімдейді.
ReferencesЛитератураӘдебиеттер
- Kairov U, et al. Whole-genome sequencing data of Kazakh individuals. BMC Research Notes. 2021;14:97. DOI: 10.1186/s13104-021-05464-4.
- Kairov U, et al. Whole-Genome Sequencing and Genomic Variant Analysis of Kazakh Individuals. Frontiers in Genetics. 2022;13:902804. DOI: 10.3389/fgene.2022.902804.
- Kairov U, et al. Genomic landscape of the Great Steppe: genetic variants in healthy Kazakh individuals. Scientific Data. 2025. DOI: 10.1038/s41597-025-05964-z.
- Takenov N, et al. Genetic diversity, drug resistance, and transmission patterns of tuberculosis based on whole-genome sequencing in Almaty, Kazakhstan. Frontiers in Microbiology. 2025;16:1649137. DOI: 10.3389/fmicb.2025.1649137.
- Nazarbayev University. How supercomputers and artificial intelligence support researchers at Nazarbayev University (Irgetas supercomputer). 2025. Available from: nu.edu.kz.
- Ministry of Science and Higher Education of the Republic of Kazakhstan. National academic supercomputer network and Alem.cloud cluster (government briefing). 2026. Available from: astanatimes.com.
- MIT Institute for Data, Systems, and Society. Astana IT University – IDSS educational partnership. 2026. Available from: gov.kz.
- National Laboratory Astana. Laboratory of Bioinformatics and Systems Biology. Available from: nla.nu.edu.kz/laboratory_bsb.
Copyright © 2026 Ulykbek Kairov. This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (CC BY). The use, distribution or reproduction in other forums is permitted, provided the original author(s) and the copyright owner(s) are credited and that the original publication in this journal is cited, in accordance with accepted academic practice. No use, distribution or reproduction is permitted which does not comply with these terms.
Disclaimer: All claims expressed in this article are solely those of the author and do not necessarily represent those of their affiliated organizations, or those of the publisher, the editors and the reviewers. Any product that may be evaluated in this article or claim that may be made by its manufacturer is not guaranteed or endorsed by the publisher.