Попцова Мария Сергеевна

Директор Центра биомедицинских исследований и технологий Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ и доцент департамента больших данных и информационного поиска. Академический руководитель магистерской программы «Анализ данных в биологии и медицине». Работает в Высшей школе экономики с 2016 года, научно-педагогический стаж университет оценивает в 17 лет. Окончила физический факультет МГУ имени М. В. Ломоносова по специальности «Физика» (1995), в 2004 году защитила диссертацию по биофизике «Трансформация автоволн в локально неоднородных активных средах» и получила степень кандидата физико-математических наук.

Ведёт на факультете компьютерных наук майноры «Биоинформатика ДНК, РНК и белков» и «Медицинская биоинформатика», доступные студентам всех кампусов Вышки: первый рассчитан на 5 кредитов и 56 контактных часов и отмечен как лучший по критерию «Новизна полученных знаний». В магистратуре по прикладной математике и информатике и в формате «Маго-лего» читает англоязычный курс Machine Learning in Bioinformatics. В разные годы преподавала «Сравнительную геномику», «Молекулярную эволюцию», «Методы машинного обучения в биоинформатике», бакалаврскую «Биоинформатику», исследовательский семинар Data Analysis in the Natural Sciences и курс Modern Methods of Data Analysis.

Научные интересы — биоинформатика, сравнительная геномика и машинное обучение в анализе генома. Руководит научной группой «ДНК-пунктуация», которая ищет статистически значимые связи между вторичными структурами ДНК и РНК (Z-форма, квадруплексы, крестообразные структуры) и экспериментально подтверждёнными функциональными элементами генома; в работе используются данные проекта Roadmap Epigenomics, методов Hi-C и 3C и RNA-Seq — более 5000 полногеномных картирований объёмом свыше 15 ТБ. До прихода в Вышку работала научным сотрудником Института вычислительной биомедицины Медицинского колледжа Уэйлла — Корнелла (2010–2011), где занималась анализом данных секвенирования второго поколения при агрессивных формах рака простаты, и на факультете молекулярной и клеточной биологии Коннектикутского университета по гранту NASA в программе Applied Information Systems Research. С 2012 года — старший научный сотрудник кафедры биофизики физического факультета МГУ.

Соавтор статьи «ADAR1 masks the cancer immunotherapeutic promise of ZBP1-driven necroptosis», опубликованной в журнале Nature (2022). Среди других работ — «Zα and Zβ Localize ADAR1 to Flipons That Modulate Innate Immunity, Alternative Splicing, and Nonsynonymous RNA Editing» (International Journal of Molecular Sciences, 2025), «Z-flipon variants reveal the many roles of Z-DNA and Z-RNA in health and disease» (2023), «Kolmogorov–Arnold networks for genomic tasks» (2025) и «Molecular dynamics simulations refine the pathogenicity of ACVRL1 kinase domain variants…» (Journal of Structural Biology, 2026). В базе публикаций НИУ ВШЭ к её профилю привязано около шестидесяти работ. С 2007 года выступает приглашённым редактором журналов Bioinformatics, BMC Bioinformatics, Nucleic Acids Research, PLoS Computational Biology и PLoS ONE.

Зарегистрировала 14 программ для ЭВМ и баз данных: среди них DeepGQ для поиска тканеспецифичных G-квадруплексов, GSMFormer-PPI и PT-PPI для предсказания белок-белковых взаимодействий, пайплайны обработки данных NGS и идентификации структурных вариантов, база данных генетических вариантов сердечно-сосудистых заболеваний. Под её руководством защищены кандидатские диссертации о методах глубокого обучения для предсказания Z-ДНК (2026) и о подходах машинного обучения к анализу разрывов раковых геномов (2023), ещё четыре аспиранта работают над темами по большим языковым моделям в кардиологии, предсказанию функциональных элементов генома и белок-белковых взаимодействий. Отмечена званием «Лучший преподаватель — 2021» и наградой «Лучший академический руководитель» в номинациях «Цифровые навыки студентов», «Удовлетворённость студентов качеством образовательной программы», «Межфакультетское взаимодействие», «Работа студентов с внешними заказчиками» и «Привлечение студентов» (2023–2025).