Biologia de sistemas
La versión actual de la página aún no ha sido revisada por colaboradores experimentados y puede diferir significativamente de la versión revisada el 6 de abril de 2016; las comprobaciones requieren 13 ediciones .La biología de sistemas es una dirección científica interdisciplinaria formada en la intersección de la biología y la teoría de sistemas complejos , enfocada en el estudio de interacciones complejas en sistemas vivos. El término fue utilizado por primera vez en un artículo de 1993 por W. Zieglgänsberger y TR. Tolle [1] . El término "biología de sistemas" se generalizó después de 2000 .
Forma un nuevo enfoque para interpretar los resultados en la biología del siglo XXI en lugar del reduccionismo , tradicional para la biología de los siglos pasados, y este nuevo enfoque se conoce actualmente como holismo . e integracionismo ing. integracionismo ) [2] . La principal atención en biología de sistemas se presta a las llamadas propiedades emergentes , es decir, las propiedades de los sistemas biológicos que no pueden explicarse únicamente en términos de las propiedades de sus componentes.
La comprensión ( Insight en inglés ) de la biología a nivel de sistema hace posible una comprensión más correcta de la estructura, la dinámica y las funciones tanto de una sola célula como del organismo como un todo que cuando se consideran partes separadas de una célula u organismo [2] [3 ] .
La biología de sistemas está estrechamente relacionada con la biología matemática .
Valores
La biología de sistemas se puede entender como:
- Un campo de investigación destinado a estudiar las interacciones entre las partes constituyentes de los sistemas biológicos y estudiar los mecanismos de formación de funciones y propiedades sistémicas como resultado de estas interacciones (por ejemplo, la interacción de metabolitos y enzimas en sistemas metabólicos).
- Paradigma científico , opuesto al llamado paradigma reduccionista en el estudio de sistemas biológicos complejos, pero plenamente coherente con el método científico de la cognición [4] [5] .
- Un conjunto de protocolos de investigación , a saber, un ciclo de investigación que consiste en teoría, simulaciones analíticas o por computadora para formular hipótesis sobre el sistema, verificación experimental y luego utilizar los datos obtenidos para describir la célula o los procesos celulares para mejorar el modelo o la teoría por computadora . 6] . Dado que el objetivo es modelar las interacciones en un sistema complejo, las técnicas experimentales que se utilizan en biología de sistemas deben ser lo más detalladas posible. Por este motivo, para la verificación de modelos se utilizan técnicas como la transcriptómica , la metabolómica , la proteómica y otras tecnologías de alto rendimiento para la recogida de datos numéricos.
- Aplicación de la teoría de los sistemas dinámicos a los procesos biológicos.
- Un fenómeno sociocientífico , definido como el deseo de integrar datos complejos sobre interacciones en sistemas biológicos obtenidos de diversas fuentes experimentales utilizando métodos interdisciplinarios.
La diferencia en la comprensión de la biología de sistemas se explica por el hecho de que este concepto se refiere más a un conjunto de conceptos que se cruzan que a una dirección estrictamente definida. A pesar de la diferencia en la comprensión de los objetivos y métodos de la biología de sistemas, los investigadores utilizan ampliamente el término, incluso como parte de los nombres de departamentos científicos e institutos completos de todo el mundo.
Historia
Los requisitos previos para el surgimiento de la biología de sistemas son:
- Modelado cuantitativo de la cinética enzimática - una dirección que se formó entre 1900 y 1970 ,
- Modelado matemático del crecimiento de la población,
- Modelado en neurofisiología ,
- Teoría de Sistemas Dinámicos y Cibernética .
- Sinergéticos
El pionero de la biología de sistemas puede ser considerado Ludwig von Bertalanffy , el creador de la teoría general de sistemas , el autor del libro "Teoría general de sistemas en física y biología", publicado en 1950 . Uno de los primeros modelos numéricos en biología es el modelo publicado en 1952 por los neurofisiólogos británicos y premios Nobel Hodgkin y Huxley . Los autores crearon un modelo matemático que explica la propagación del potencial de acción a lo largo del axón de la neurona [7] . Su modelo describió el mecanismo de propagación potencial como una interacción entre dos componentes moleculares diferentes: canales de potasio y sodio, que pueden considerarse como el comienzo de la biología de sistemas computacionales [8] . En 1960, basándose en el modelo de Hodgkin y Huxley, Denis Noble creó el primer modelo informático del marcapasos cardíaco [9] .
Formalmente, el primer trabajo sobre biología de sistemas como disciplina independiente fue presentado por el teórico de sistemas Mikhailo Mesarovic en 1966 en un simposio internacional en el Instituto de Tecnología de Cleveland (EE. UU., Ohio) bajo el título "Teoría y biología de sistemas". [10] [11]
En los años 60 y 70 del siglo XX, se desarrollaron una serie de enfoques para estudiar sistemas moleculares complejos, como la teoría del control metabólico y la teoría de sistemas bioquímicos . Los éxitos de la biología molecular en los años 80 , con cierto declive en el interés por la biología teórica en general, que prometía más de lo que podía lograr, llevaron a una caída en el interés por modelar sistemas biológicos.
Sin embargo, el nacimiento de la genómica funcional en la década de 1990 hizo que se dispusiera de una gran cantidad de datos de alta calidad, lo que, junto con el auge de la tecnología informática, permitió la creación de modelos más realistas. En 1997, el grupo de Masaru Tomita publicó el primer modelo numérico del metabolismo celular completo (hipotético). El término "biología de sistemas" también se puede encontrar en un artículo de 1993 de W. Sieglgansberg y T. Tolle . Durante la década de 1990, B. Zeng creó una serie de conceptos, modelos y términos: medicina de sistemas (abril de 1992 ), bioingeniería de sistemas (junio de 1994 ) y genética de sistemas (noviembre de 1994).
Durante la década de 2000 , cuando se establecieron los Institutos de Biología de Sistemas en Seattle y Tokio, la Biología de Sistemas se hizo realidad, participando en varios proyectos genómicos, procesando e interpretando datos de "-ómicas" (proteómica, metabolómica), ayudando a interpretar otros -Experimentos de rendimiento, incluida la bioinformática . A partir del verano de 2006, debido a la escasez de biólogos de sistemas [12] , se han establecido varios centros de formación en todo el mundo.
Un hito importante en el desarrollo de la biología de sistemas fue el proyecto internacional Physiom .
Métodos experimentales en biología de sistemas
Para verificar los modelos que se crean, la biología de sistemas trabaja con una variedad de tipos de datos experimentales que describen tanto los componentes individuales como el sistema como un todo. A menudo, como información inicial para formular hipótesis y conclusiones, se utilizan datos obtenidos en otras áreas de la biología: bioquímica , biofísica , biología molecular . Sin embargo, hay una serie de métodos específicos fuertemente asociados con la biología de sistemas. Estos métodos caracterizan una gran cantidad de mediciones experimentales, así como la detección simultánea de muchas características, lo que se hizo posible con la llegada de las técnicas experimentales de transmisión automatizada.
Ejemplos de tales métodos pueden ser:
- Genómica : técnicas de secuenciación de ADN de alto rendimiento , incluido el estudio de la variabilidad en diferentes células de un mismo organismo.
- Epigenómica / Epigenética : el estudio de los factores de transcripción no codificados en el ADN ( metilación del ADN , etc.).
- Transcriptómica : medición de la expresión génica mediante micromatrices de ADN y otros métodos.
- Interferómica : medición de la interacción de los ARN transcritos.
- Proteómica / Transatómica : medición del nivel de proteínas o péptidos mediante electroforesis en gel 2D , espectrometría de masas o técnicas de medición de proteínas multidimensionales.
- Metabolómica : medir las concentraciones de las llamadas moléculas pequeñas, metabolitos .
- Glucómica : medición de los niveles de carbohidratos .
- Lipidómica : medición de los niveles de lípidos .
Además de los métodos presentados para medir el nivel de moléculas, también existen métodos más complejos que le permiten medir la dinámica de las características a lo largo del tiempo y la interacción entre los componentes:
- Interactómica : medición de interacciones entre moléculas (por ejemplo, medición de interacciones proteína-proteína: PPI).
- Fluxómica : medición de la dinámica de flujos y concentraciones a lo largo del tiempo (generalmente de metabolitos).
- Biómica : análisis de sistemas del bioma
Muchos de los métodos enumerados todavía se están desarrollando activamente tanto en la dirección de aumentar la precisión y el contenido de información de las mediciones como en los métodos de procesamiento numérico de los datos obtenidos.
Herramientas de biología de sistemas
La investigación en el campo de la biología de sistemas suele consistir en el desarrollo de un modelo mecanicista de un sistema biológico complejo, es decir, un modelo construido sobre la base de datos cuantitativos sobre los procesos elementales que componen el sistema [13] [14] .
La vía metabólica o de señalización puede describirse matemáticamente basándose en las teorías de la cinética enzimática o química . Para analizar los sistemas obtenidos se pueden utilizar métodos matemáticos de dinámica no lineal , la teoría de procesos aleatorios o la teoría de control .
Debido a la complejidad del objeto de estudio, una gran cantidad de parámetros, variables y ecuaciones que describen un sistema biológico, la biología de sistemas moderna es impensable sin el uso de la tecnología informática. Las computadoras se utilizan para resolver sistemas de ecuaciones no lineales, estudiar la estabilidad y sensibilidad del sistema, determinar parámetros desconocidos de ecuaciones a partir de datos experimentales. Las nuevas tecnologías informáticas tienen un impacto significativo en el desarrollo de la biología de sistemas. En particular, el uso de cálculo de procesos , medios automáticos de recuperación de información en publicaciones, lingüística computacional , desarrollo y llenado de bases de datos públicas .
En el marco de la biología de sistemas, se está trabajando en la creación de herramientas software propias para el modelado y lenguajes universales para el almacenamiento y anotación de modelos. Los ejemplos incluyen SBML , CellML ( extensiones XML para escribir modelos), así como SBGN (lenguaje para la representación gráfica de la estructura de interacciones entre elementos de sistemas biológicos).
Véase también
Áreas relacionadas- bioinformática
- Biotecnología
- Bioingeniería
- Bioestadística
- Biofísica
- Bioquímica
- Biología Computacional
- biología matemática
- Modelado
- Biología sintética
- Teoría de los sistemas funcionales
- fisioma
Notas
- ↑ [https://web.archive.org/web/20160601054428/https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/8219729 Archivado el 1 de junio de 2016 en Wayback Machine La farmacología de la señalización del dolor. [Curr Opin Neurobiol. 1993] - resultado de PubMed]
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