Biologie a statistika jdou ruku v ruce

Vlastní slovo "statistika" lze chápat v zásadě dvěma hlavními způsoby. Buďto coby samostatný obor, který shromažďuje, zpracovává a konečně i interpretuje data, nebo přímo jako data samotná (tzn. konkrétní soubor údajů). Pod pojmem "biostatistika" se pak obvykle rozumí prostá aplikace statistiky na biologické problémy, přičemž hlavním předpokladem k porozumění této problematice je na přírodovědeckých fakultách úspěšné absolvování elementárních kurzů matematiky.

Velmi užitečná je (kromě jiných) pro ekology, kteří svou pozornost zaměřují na vybrané populace živočichů a rostlin. Důvod je přitom úplně prostý – pokud chceme získat nějaké povědomí třebas o vzniku, smrti a modulárním růstu, musíme je mj. kvantifikovat (počítat jedince). Spočítat úplně všechny jedince v populaci je však často pochopitelně zhola nemožné (zkuste to řekněme s mravenci přítomnými v mraveništi) a místo toho se tedy vybírají vzorky. Většina této práce (klasifikace křivek přežívání, sledování početních změn v populacích atd.) přitom vyžaduje odpovídající matematické výpočty.

Právě matematika však v současné době bohužel patří k nejméně populárním předmětům, a to nejen v rámci středoškolského vzdělávání. Ti, kdož se jí dobrovolně rozhodnou věnovat, obvykle zkouší štěstí u přijímacích zkoušek na techniku, astrofyziku a další podobně zaměřené obory. Pokud ale někdo sní například o tom, že se jednou stane entomologem a bude provádět studie hmyzu v nitru tropického deštného lesa, možná ho dosti zklame zjištění, že i v rámci tak zdánlivě "nematematického" a přitažlivého předmětu, jakým se na první pohled zdá být biologie, na něj hned úvodem čeká zcela nepřitažlivá lineární algebra a analýza.

Potřeba porozumět nejen derivacím a limitám se stává mnohem pochopitelnější ve chvíli, kdy se na úvodních přednáškách člověk seznámí s konkrétními funkcemi v biologii významnými – tak namátkou pomocí "y = ax(b-x)" lze v praxi grafem lehce vyjádřit vztah mezi intenzitou rybolovu a výtěžkem druhu Thunnus albacares v jižním Pacifiku během konkrétního časového rozpětí (After Watt, 1968). U někoho deprese opadnou, jinému se pod vlivem podobného zjištění ještě zhorší.

Mnoho studentů je totiž na začátku vysokoškolského studia přesvědčeno o tom, že v budoucnu nikdy nic počítat dobrovolně nechtějí a ani nebudou muset. Pravý opak však bývá pravdou. Neoddělitelnou součástí, či spíše vrcholem každého smysluplného vědeckého výzkumu je totiž i účast na konferencích a především publikování výsledků v prestižních odborných časopisech. A kvalitní publikace se bez kvalitní statistiky jen velmi těžko obejde.

Po mnohaměsíčním pozorování či experimentování je tak odborník nucen opustit přítmí laboratoře nebo oblíbený les a pracně získané poznatky uspořádat v jazyce více či méně matematickém. Kdo si v takové chvíli nebude vědět rady ani s obyčejným prokládáním grafů přímkou, stráví nemálo z nadcházejících týdnů lichocením statistikovi a neustálým sprintováním do jeho pracovny. O různých simulacích nemluvě – např. v rámci již diskutované ekologie se často dostanete do situací, kdy je zapotřebí napsat rovnici konkrétního systému (dejme tomu logisticky se množící populace s jistým koeficientem růstu a jistou nosnou kapacitou, přičemž současně navíc probíhá odlov tolika a tolika jedinců za den), „nakreslit“ graf vývoje takové populace v závislosti na čase, spočítat rovnovážné body a zjistit zda jsou tyto ljapunovsky stabilní.

Statistika je věda o přesném nakládání s nepřesnými čísly

Ani v oblasti medicíny se vědec statistice jen tak lehce nevyhne. Například epidemiologické teorie a metody její dobré znalosti minimálně předpokládají. Požadavek na intenzivnější výuku statistiky souvisí do jisté míry rovněž s prudkým rozvojem informačních technologií – ten s sebou totiž přinesl pestrou škálu nejrůznějšího softwaru určeného nejen pro zpracování nejen medicínských dat. Počítačoví experti, kteří zvládají bez výraznější újmy na svém duševním zdraví dlouhodobě pracovat na základě náročných požadavků ze strany biologů/mediků, jsou tak stále značně nedostatkovým zbožím.

Na tomto místě je vhodné zmínit zejména programy screeningu nádorových onemocnění, které díky svému charakteru velmi dobře odrážejí právě řečené. Konkrétněji se jedná o cervikální, mamografický a kolorektální screening. Pro tyto projekty je třeba mj. zajistit elektronický sběr dat, jejich následný export a konečně odeslání do centrální databáze.Vzniká nám tak zde přímo ukázkový příklad co se potřeby vzájemné spolupráce týče – správci informačních systémů jednotlivých laboratoří musí mj. komunikovat s hlavním "poskytovatelem" technického zázemí, pořídit odpovídající software a optimalizovat za účelem dosažení plné kompatibility dat.

Mnoho vědců ovšem neumí nejen odpovídajícím způsobem interpretovat výsledky již hotových výpočtů, ale dokonce ani formulovat závěry svých výzkumů tak, aby jim matematik vůbec porozuměl a mohl následně podat pomocnou ruku. Je tedy vcelku logické, že poptávka po odbornících v biostatistice (či lékařské statistice) bez přestání stoupá a inovaci studia matematické biologie u nás proto podporuje i Evropský sociální fond a projekty ministerstev ČR.

Díky tomu se současně otvírá značný prostor pro studenty, kteří se nebojí čísel, mají veskrze pozitivní vztah k medicíně/biologii a v neposlední řadě by rádi žili v jistotě, že po ukončení vysoké školy bez větších problémů najdou své uplatnění na trhu práce. Není totiž nic smutnějšího než vynikající biolog-specialista, který je nakonec nucen věnovat se pro nedostatek příležitostí něčemu úplně jinému.

Závěrem ještě doplňme, že možnost studia matematické biologie momentálně nabízejí dvě fakulty – Přírodovědecká fakulta Masarykovy univerzity (samostatný obor) a Přírodovědecká fakulta Jihočeské univerzity v Českých Budějovicích (zde se jedná o dvouoborovou kombinaci, kdy studenti si zapisují programy Biologie pro vzdělávání a Matematika pro vzdělávání).