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Una ilustración del enfoque de sistemas a la biología.

La biología de sistemas es el análisis y modelado computacional y matemático de sistemas biológicos complejos . Es un campo de estudio interdisciplinario basado en la biología que se centra en interacciones complejas dentro de los sistemas biológicos, utilizando un enfoque holístico ( holismo en lugar del reduccionismo más tradicional ) para la investigación biológica. [1]

Particularmente desde el año 2000 en adelante, el concepto se ha utilizado ampliamente en biología en una variedad de contextos. El Proyecto Genoma Humano es un ejemplo de pensamiento sistémico aplicado en biología que ha dado lugar a nuevas formas colaborativas de trabajar en problemas en el campo biológico de la genética. [2] Uno de los objetivos de la biología de sistemas es modelar y descubrir propiedades emergentes , propiedades de células , tejidos y organismos que funcionan como un sistema cuya descripción teórica solo es posible utilizando técnicas de biología de sistemas. [1] [3] Por lo general, involucran redes metabólicas oredes de señalización celular . [1] [4]

Resumen [ editar ]

La biología de sistemas puede considerarse desde varios aspectos diferentes.

Como campo de estudio, en particular, el estudio de las interacciones entre los componentes de los sistemas biológicos, y cómo estas interacciones dan lugar a la función y comportamiento de ese sistema (por ejemplo, las enzimas y metabolitos en una vía metabólica o los latidos del corazón ). [5] [6] [7]

Como paradigma , la biología de sistemas suele definirse en antítesis del llamado paradigma reduccionista ( organización biológica ), aunque es coherente con el método científico . La distinción entre los dos paradigmas se hace referencia en estas citas: "el enfoque reduccionista ha identificado con éxito la mayoría de los componentes y muchas de las interacciones, pero, desafortunadamente, no ofrece conceptos o métodos convincentes para comprender cómo surgen las propiedades del sistema ... el pluralismo de causas y efectos en redes biológicas se aborda mejor mediante la observación, a través de medidas cuantitativas, múltiples componentes simultáneamente y mediante una rigurosa integración de datos con modelos matemáticos ". (Saueret al. ) [8] "La biología de sistemas ... se trata de armar en lugar de desarmar, integración en lugar de reducción. Requiere que desarrollemos formas de pensar sobre la integración que sean tan rigurosas como nuestros programas reduccionistas, pero diferentes ... significa cambiar nuestra filosofía, en el pleno sentido del término ". ( Denis Noble ) [7]

Como una serie de protocolos operativos utilizados para realizar investigaciones, es decir, un ciclo compuesto por modelos teóricos, analíticos o computacionales para proponer hipótesis comprobables específicas sobre un sistema biológico, validación experimental y luego usar la descripción cuantitativa recién adquirida de células o procesos celulares para refinar el modelo o teoría computacional. [9] Dado que el objetivo es un modelo de las interacciones en un sistema, las técnicas experimentales que más se adaptan a la biología de sistemas son aquellas que abarcan todo el sistema e intentan ser lo más completas posible. Por lo tanto, transcriptómica , metabolómica , proteómica y técnicas de alto rendimiento.se utilizan para recopilar datos cuantitativos para la construcción y validación de modelos. [10]

Como la aplicación de la teoría de sistemas dinámicos a la biología molecular . De hecho, el enfoque en la dinámica de los sistemas estudiados es la principal diferencia conceptual entre la biología de sistemas y la bioinformática . [11]

Como fenómeno sociocientífico definido por la estrategia de buscar la integración de datos complejos sobre las interacciones en sistemas biológicos de diversas fuentes experimentales utilizando herramientas y personal interdisciplinarios. [12]

Historia [ editar ]

La biología de sistemas se inició como un nuevo campo de la ciencia alrededor del año 2000, cuando se estableció el Instituto de Biología de Sistemas en Seattle en un esfuerzo por atraer a personas de tipo "computacional" que se consideraba que no se sentían atraídas por los entornos académicos de la universidad. El instituto no tenía una definición clara de lo que realmente era el campo: reunir aproximadamente a personas de diversos campos para usar las computadoras para estudiar biología de manera integral de nuevas maneras. [13] En 2003 se inauguró un Departamento de Biología de Sistemas en la Facultad de Medicina de Harvard. [14] En 2006 se predijo que el rumor generado por el nuevo concepto "muy de moda" haría que todas las grandes universidades necesitaran un departamento de biología de sistemas, por lo que habría carreras disponibles para graduados con un mínimo de habilidad en programación de computadoras y biología. [13] En 2006, la National Science Foundation presentó el desafío de construir un modelo matemático de la célula completa. [ cita requerida ] En 2012, el Laboratorio Karr de la Escuela de Medicina Mount Sinai de Nueva York logró el primer modelo de células completas de Mycoplasma genitalium . El modelo de células completas puede predecir la viabilidad de las células de M. genitalium en respuesta a mutaciones genéticas. [15]

Un precursor anterior de la biología de sistemas, como disciplina distinta, pudo haber sido el teórico de sistemas Mihajlo Mesarovic en 1966 con un simposio internacional en el Case Institute of Technology en Cleveland , Ohio, titulado Teoría y biología de sistemas . Mesarovic predijo que tal vez en el futuro existiera algo así como "biología de sistemas". [16] [17]

Según Robert Rosen en la década de 1960, la biología holística se había vuelto obsoleta a principios del siglo XX, a medida que la ciencia empírica dominada por la química molecular se había vuelto popular. [17] Haciéndose eco de él cuarenta años después, en 2006, Kling escribe que el éxito de la biología molecular a lo largo del siglo XX había suprimido los métodos computacionales holísticos. [13] Para 2011, el Instituto Nacional de Salud había puesto a disposición fondos de subvenciones para apoyar a más de diez centros de biología de sistemas en los Estados Unidos, [18]pero en 2012 Hunter escribe que la biología de sistemas no había estado a la altura de las expectativas, prometiendo más de lo que logró, lo que provocó que se convirtiera en un campo algo menor con pocas aplicaciones prácticas. No obstante, los proponentes esperaban que alguna vez fuera más útil en el futuro. [19]

Muestra las tendencias en la investigación de biología de sistemas al presentar el número de artículos de los 30 artículos de biología de sistemas más citados durante ese tiempo que incluyen un tema específico [20]

Un hito importante en el desarrollo de la biología de sistemas se ha convertido en el proyecto internacional Physiome . [ cita requerida ]

Disciplinas asociadas [ editar ]

Descripción general de las vías de transducción de señales

Según la interpretación de la biología de sistemas como el uso de grandes conjuntos de datos que utilizan herramientas interdisciplinarias, una aplicación típica es la metabolómica , que es el conjunto completo de todos los productos metabólicos , metabolitos , en el sistema a nivel de organismo, célula o tejido. [21]

Los elementos que pueden ser una base de datos informática incluyen: fenómenos fenómicos , variación orgánica del fenotipo a medida que cambia durante su vida útil; genómica , secuencia de ácido desoxirribonucleico (ADN) del organismo, incluida la variación específica de la célula intraorganismal. (es decir, variación de la longitud de los telómeros ); epigenómica / epigenética , factores reguladores transcriptómicos específicos del organismo y de las células correspondientes no codificados empíricamente en la secuencia genómica. (es decir, metilación del ADN , acetilación y desacetilación de histonas , etc.); transcriptómica , expresión de genes de organismos, tejidos o células completasmediciones mediante microarrays de ADN o análisis en serie de la expresión génica ; interferomics , factores de corrección de transcripciones a nivel de organismos, tejidos o células (es decir, interferencia de ARN ), mediciones de proteínas y péptidos a nivel proteómico , de organismos, de tejidos o celulares mediante electroforesis en gel bidimensional , espectrometría de masas o técnicas de identificación de proteínas multidimensionales ( sistemas avanzados de HPLC acoplados a espectrometría de masas ). Las subdisciplinas incluyen fosfoproteómica , glicoproteómica y otros métodos para detectar proteínas modificadas químicamente;glycomics , organismal, tejido, o a nivel de célula mediciones de hidratos de carbono ; mediciones lipidómicas , de organismos, de tejidos o de nivel celular de los lípidos . [ cita requerida ]

También se estudian las interacciones moleculares dentro de la célula, a esto se le llama interactómica . [22] Una disciplina en este campo de estudio son las interacciones proteína-proteína , aunque la interactómica incluye las interacciones de otras moléculas. [ cita requerida ] Neuroelectrodinámica , donde se estudia la función informática de la computadora o del cerebro como un sistema dinámico junto con sus mecanismos (bio) físicos; [23] y fluxómica , medidas de las tasas de reacciones metabólicas en un sistema biológico (célula, tejido u organismo). [21]

Al abordar un problema de biología de sistemas, hay dos enfoques principales. Estos son el enfoque de arriba hacia abajo y de abajo hacia arriba. El enfoque de arriba hacia abajo tiene en cuenta todo lo posible del sistema y se basa en gran medida en resultados experimentales. La técnica RNA-Seq es un ejemplo de un enfoque experimental de arriba hacia abajo. Por el contrario, el enfoque de abajo hacia arriba se utiliza para crear modelos detallados y al mismo tiempo incorporar datos experimentales. Un ejemplo del enfoque de abajo hacia arriba es el uso de modelos de circuitos para describir una red genética simple. [24]

Varias tecnologías utilizadas para capturar cambios dinámicos en ARNm, proteínas y modificaciones postraduccionales. Mecanobiología , fuerzas y propiedades físicas a todas las escalas, su interacción con otros mecanismos reguladores; [25] biosemiótica , análisis del sistema de relaciones de signos de un organismo u otros biosistemas; Physiomics , un estudio sistemático de la fisiología en biología.

La biología de sistemas del cáncer es un ejemplo del enfoque de la biología de sistemas, que se puede distinguir por el objeto específico de estudio ( tumorigénesis y tratamiento del cáncer ). Trabaja con datos específicos (muestras de pacientes, datos de alto rendimiento con especial atención a la caracterización del genoma del cáncer en muestras de tumores de pacientes) y herramientas ( líneas de células cancerosas inmortalizadas , modelos de tumorigénesis en ratones , modelos de xenoinjerto , métodos de secuenciación de alto rendimiento , ARNip). gen basado en derribar cribados de alto rendimiento , modelado computacional de las consecuencias de mutaciones somáticas yinestabilidad del genoma ). [26] El objetivo a largo plazo de la biología de sistemas del cáncer es la capacidad de diagnosticar mejor el cáncer, clasificarlo y predecir mejor el resultado de un tratamiento sugerido, que es una base para la medicina oncológica personalizada y el paciente oncológico virtual en prospectiva más distante. Se han realizado importantes esfuerzos en la biología de sistemas computacionales del cáncer para crear modelos in silico multiescala realistas de varios tumores. [27]

El enfoque de la biología de sistemas a menudo implica el desarrollo de modelos mecanicistas , como la reconstrucción de sistemas dinámicos a partir de las propiedades cuantitativas de sus bloques de construcción elementales. [28] [29] [30] [31] Por ejemplo, una red celular puede modelarse matemáticamente usando métodos provenientes de la cinética química [32] y la teoría de control . Debido al gran número de parámetros, variables y limitaciones en las redes celulares, a menudo se utilizan técnicas numéricas y computacionales (por ejemplo, análisis de balance de flujo ). [30] [32]

Bioinformática y análisis de datos [ editar ]

Otros aspectos de la informática, la informática y la estadística también se utilizan en biología de sistemas. Estos incluyen nuevas formas de modelos computacionales, como el uso de cálculos de proceso para modelar procesos biológicos (los enfoques notables incluyen el cálculo π estocástico , BioAmbientes, Aglutinantes Beta, BioPEPA y cálculo de Brane) y el modelado basado en restricciones ; integración de información de la literatura, utilizando técnicas de extracción de información y minería de textos ; [33] desarrollo de bases de datos y repositorios en línea para compartir datos y modelos, enfoques para la integración de bases de datos e interoperabilidad de software mediante acoplamiento flexiblede software, sitios web y bases de datos o demandas comerciales; Enfoques basados ​​en redes para analizar conjuntos de datos genómicos de alta dimensión. Por ejemplo, el análisis de red de correlación ponderada se utiliza a menudo para identificar agrupaciones (denominadas módulos), modelar la relación entre agrupaciones, calcular medidas difusas de pertenencia a agrupaciones (módulos), identificar centros intramodulares y para estudiar la conservación de agrupaciones en otros conjuntos de datos; métodos basados ​​en rutas para el análisis de datos ómicos, por ejemplo, enfoques para identificar y puntuar rutas con actividad diferencial de sus genes, proteínas o metabolitos. [34]Gran parte del análisis de conjuntos de datos genómicos también incluye la identificación de correlaciones. Además, como gran parte de la información proviene de diferentes campos, es necesario el desarrollo de formas sintácticas y semánticamente sólidas de representar modelos biológicos. [35]

Creando modelos biológicos [ editar ]

Un simple ciclo de retroalimentación negativa de tres proteínas modelado con ecuaciones diferenciales cinéticas de acción de masas. Cada interacción de proteínas se describe mediante una reacción de Michaelis-Menten. [36]

Los investigadores comienzan eligiendo una ruta biológica y haciendo un diagrama de todas las interacciones de las proteínas. Después de determinar todas las interacciones de las proteínas, se utiliza la cinética de acción de masas para describir la velocidad de las reacciones en el sistema. La cinética de acción de masas proporcionará ecuaciones diferenciales para modelar el sistema biológico como un modelo matemático en el que los experimentos pueden determinar los valores de los parámetros a utilizar en las ecuaciones diferenciales . [37]Estos valores de parámetros serán las velocidades de reacción de cada interacción de proteínas en el sistema. Este modelo determina el comportamiento de ciertas proteínas en los sistemas biológicos y aporta una nueva comprensión de las actividades específicas de las proteínas individuales. A veces no es posible recopilar todas las velocidades de reacción de un sistema. Las velocidades de reacción desconocidas se determinan simulando el modelo de parámetros conocidos y el comportamiento objetivo que proporciona posibles valores de parámetros. [38] [36]

Gráfico de concentraciones frente al tiempo para el ciclo de retroalimentación negativa simple de tres proteínas. Todos los parámetros se establecen en 0 o 1 para las condiciones iniciales. Se deja que la reacción prosiga hasta que alcance el equilibrio. Esta gráfica es del cambio en cada proteína a lo largo del tiempo.

Ver también [ editar ]

  • Computación biológica
  • Biología Computacional
  • Exposoma
  • Interactome
  • Lista de temas ómicos en biología
  • Modelado de redes metabólicas
  • Modelado de sistemas biológicos
  • Epidemiología patológica molecular
  • Biología de la red
  • Medicina de red
  • Noogénesis  : aparición y evolución de la inteligencia
  • Biología sintética
  • Sistemas de biomedicina
  • Inmunología de sistemas
  • Medicina de sistemas

Sistemas vivientes

Referencias [ editar ]

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Lectura adicional [ editar ]

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Enlaces externos [ editar ]

  • Sistemas biológicos en biofísica-wiki