Lidija Magdevska je diplomirala na interdisciplinarnem univerzitetnem študijskem programu Računalništvo in matematika na Fakulteti za računalništvo in informatiko UL. Bila je članica ekipe Sonicell, ki je na tekmovanju iz sintezne biologije iGEM 2016 zasedla prvo mesto na področju Temeljnega napredka, do zaključka dodiplomskega študija pa je objavila dva znanstvena članka in več konferenčnih prispevkov s področja računske biologije. V letu 2017 je za diplomsko delo z naslovom »Uporaba mehke logike za modeliranje bioloških sistemov na primeru signalne poti MAPK« prejela fakultetno Prešernovo nagrado. Študij trenutno nadaljuje na magistrskem študijskem programu Računalništvo in matematika na Fakulteti za matematiko in fiziko UL.

Za svojo diplomsko nalogo ste prejeli fakultetno Prešernovo nagrado, najvišje fakultetno priznanje za dosežke študentov. Nam lahko poveste kaj več o nalogi? Kako in kje se lahko v praksi uporablja?

Mislim, da bo jasneje, če se razlage lotim z motivacijo za svoje delo. Pacienti, oboleli z nekaterimi boleznimi, jemljejo zdravila, s katerimi si lajšajo simptome, pri čemer se zavedajo, da ne bodo premagali bolezni, in se zaman sprašujejo, zakaj jim zdravniki v 21. stoletju ne znajo pomagati. Poskusi na področju ved o življenju so žal še vedno dolgotrajni in dragi. Znanstveniki si zato lahko pri načrtovanju poskusov pomagajo z računskimi modeli bioloških procesov. Modeli pri tem predstavljajo matematičen zapis predhodno znanih informacij o biološkem procesu, s pomočjo katerega lahko na podlagi izračunov (simulacij) opazujemo lastnosti modeliranega procesa. Iz simulacijskih rezultatov lahko predvidijo, ali bi načrtovani poskus lahko pripeljal do želenih dognanj, ali pa si z njim le pomagajo pri postavitvi hipotez. Tako lahko zmanjšajo količino porabljenega časa in denarja, ki bi ga namenili posamezni raziskavi.

Ena večjih ovir konvencionalnih metod, ki se uporabljajo pri modeliranju bioloških sistemov, je nezmožnost upoštevanja negotovosti podatkov (npr. napak meritev). V svojem diplomskem delu sem se ukvarjala s pristopi mehke logike, ki znajo to oviro odpraviti. Osredotočila sem se na metode, ki omogočajo avtomatizirano izgradnjo mehkih modelov neposredno iz zbranih podatkov o biološkem procesu, in jih uporabila za izgradnjo modela signalne poti z mitogenom aktivirane protein kinaze (MAPK), ki ima pomembno vlogo pri razvoju raka, Parkinsonovi in Alzheimerjevi bolezni ter drugih obolenjih. Izkazalo se je, da omenjeni pristopi tudi drastično skrajšajo simulacijski čas napram konvencionalnim pristopom.

Kakšna je vaša izkušnja dodiplomske študentke na FRI?

K moji pozitivni izkušnji na dodiplomskem študiju je gotovo močno vplivalo raziskovalno delo v Laboratoriju za računalniške strukture in sisteme, saj sem tako najbolje spoznala, kaj bi rada v življenju počela. Kolikor mi je znano, je FRI ena redkih fakultet na UL, kjer lahko študenti že med dodiplomskim študijem spoznamo lepoto raziskovalnega dela, če si le upamo potrkati na vrata laboratorija in se dogovoriti za delo. Sicer pa se mi študij na FRI ni zdel težek, je pa postajal iz letnika v letnik bolj naporen. Naloge in seminarji so vse obsežnejši, pogosto pa se jih da popravljati v nedogled: skoraj gotovo se kje skriva še kak hrošč, rešitev bi lahko implementirali elegantneje, dodali bi še kakšno funkcionalnost ... Če uspemo skleniti kompromis med osebno percepcijo dovršenosti in kriteriji ocenjevanja, postane življenje malo lažje.

Za študij računalništva se dekleta odločajo redkeje kot fantje. Kaj bi povedali dekletom, ki razmišljajo o študiju računalništva?

Vsekakor je najpomembnejše, da se bodoče brucke (pa tudi bodoči bruci) odločijo za študij, ki jih bo veselil, saj mu bodo morali nameniti kar veliko (prostega) časa.

Prepričani smo, da vas čaka svetla prihodnost. Na kakšnem delovnem mestu se vidite po študiju?

To vprašanje bi bilo bolje zastaviti jasnovidki. Moji trenutni načrti so dokončati magistrski in nato doktorski študij računalništva. Kam me bodo poti vodile kasneje, bomo še videli.