Системная биология

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к: навигация, поиск

Систе́мная биоло́гия — междисциплинарное научное направление, образовавшееся на стыке биологии и теории сложных систем, ориентированное на изучение сложных взаимодействий в живых системах. Впервые термин используется в статье 1993 года авторов W. Zieglgänsberger и TR. Tölle [1]. Широкое распространение термин «системная биология» получил после 2000 года.

Использует новый подход в биологии: холизм вместо редукционизма. Основное внимание в системной биологии уделяется так называемым эмерджентным свойствам, то есть свойствам биологических систем, которые невозможно объяснить только с точки зрения свойств ее компонентов.

Понимая биологию на системном уровне, можно изучать структуру и динамику клетки, а также функции организма, лучше, чем если бы изучались свойства отдельных частей клетки или организма[2].

Системная биология имеет связь с математической биологией.

Значения[править | править вики-текст]

Системная биология может пониматься как:

  • Область исследований, посвященная изучению взаимодействий между составляющими биологических систем, и как эти взаимодействия приводят к появлению функций и характеристик систем (например, взаимодействие метаболитов и ферментов в метаболических системах).
  • Научная парадигма, противопоставляемая так называемой редукционистской парадигме в изучении сложных биологических систем, однако полностью соответствующая научному методу познания[3][4].
  • Набор исследовательских протоколов, а именно, цикл исследований, состоящий из теории, аналитического или компьютерного моделирования для формулировки гипотез о системе, экспериментальной проверки, и затем использование полученных данных для описания клетки или клеточных процессов для улучшения компьютерной модели или теории[5]. Поскольку целью является модель взаимодействий в сложной системе, экспериментальные методики, которые используются в системной биологии должны быть наиболее детальными. По этой причине для верификации моделей используются такие методики как транскриптомика, метаболомика, протеомика и другие высокопроизводительные технологии для сбора численных данных.
  • Применение теории динамических систем к биологическим системам.
  • Соционаучный феномен, определяемый как стремление к интеграции сложных данных о взаимодействиях в биологических системах, полученных из различных экспериментальных источников, используя междисциплинарные методы.

Различие в понимании системной биологии объясняется тем фактом, что данное понятие относится скорее к совокупности пересекающихся концепций, чем к одному строго определенному направлению. Несмотря на различие в понимании целей и методов системной биологии, термин широко используется исследователями, в том числе как часть названий научных подразделений и целых институтов по всему миру.

История[править | править вики-текст]

Предпосылками появления системной биологии являются:

Пионером системной биологии можно считать Людвига Фон Бeрталанфи, создателя общей теорией систем, автора книги «Общая теория систем в физике и биологии», опубликованной в 1950 году. Одной из первых численных моделей в биологии является модель британских нейрофизиологов и лауреатов нобелевской премии Ходжкина и Хаксли, опубликованной в 1952 году. Авторы создали математическую модель, объясняющую распространение потенциала действия вдоль аксона нейрона[6]. Их модель описывала механизм распространения потенциала как взаимодействие между двумя различными молекулярными компонентами: каналами для калия и натрия, что можно расценить как начало вычислительной системной биологии[7]. В 1960 году на основе модели Ходжкина и Хаксли Денис Нобл создал первую компьютерную модель сердечного водителя ритма[8].

Формально первая работа по системной биологии, как самостоятельной дисциплине, была представлена системным теоретиком Михайло Месарович в 1966 году на международном симпозиуме в Институте технологии в Кливленде (США, штат Огайо) под названием «Системная теория и биология».[9][10]

В 60-х, 70-х годах двадцатого века был разработан ряд подходов для изучения сложных молекулярных систем, таких как теория контроля метаболизма и теория биохимических систем. Успехи молекулярной биологии в 80-х годах при некотором спаде интереса к теоретической биологии вообще, которая обещала больше, чем смогла достичь, привели к падению интереса к моделированию биологических систем.

Тем не менее, рождение функциональной геномики в 1990-х годах привело к доступности большого количества данных высокого качества, что совместно с бумом в развитии вычислительной техники, позволило создавать более реалистичные модели. В 1997 году группа Масару Томита опубликовала первую численную модель метаболизма целой (гипотетической) клетки. Термин «системная биология» может быть также найден в статье В. Зиглгансберга и Т. Толле, опубликованной в 1993 году. В течение 1990-х годов Б. Зенг создал ряд концепций, моделей и терминов: системная медицина (апрель 1992), системная биоинженерия (июнь 1994) и системная генетика (ноябрь 1994).

В течение 2000-х годов, когда создавались институты системной биологии в Сиэтле и Токио, системная биология вступила в полные права, будучи вовлеченной в различные геномные проекты, обрабатывая и интерпретируя данные из «-омик» (протеомика, метаболомика), помогая в интерпретации прочих высокопроизводительных экспериментов, включая биоинформатику. По состоянию на лето 2006 года в связи с нехваткой системных биологов[11] было создано несколько учебных центров по всему миру.

Экспериментальные методы системной биологии[править | править вики-текст]

Для верификации создаваемых моделей системная биология работает с самыми различными типами экспериментальных данных, описывающих как отдельные составляющие, так и систему в целом. Зачастую в качестве исходной информации для формулировки гипотез и выводов используются данные, полученные в других областях биологии: биохимии, биофизики, молекулярной биологии. Тем не менее, существует ряд специфичных методов, прочно ассоциируемых с системной биологией. Эти методы характеризует большое количество экспериментальных измерений, а также одновременное детектирование многих характеристик, что стало возможным с появлением автоматизированных потоковых методик экспериментов.

Примерами таких методов могут являться:

Кроме представленных методов измерения уровня молекул, существуют также более сложные методы, позволяющие измерять динамику характеристик во времени и взаимодействие между компонентами:

  • Интерактомика: измерение взаимодействий между молекулами (например, измерение белок-белковых взаимодействий: PPI).
  • Флаксомика: измерение динамики потоков и концентраций во времени (как правило метаболитов).
  • Биомика: системный анализ биома

Многие перечисленные методики в настоящее время все ещё активно развиваются как в направлении увеличения точности и информативности измерений, так и в способах численной обработки получаемых данных.

Инструменты системной биологии[править | править вики-текст]

Исследования в области системной биологии чаще всего заключаются в разработке механистической модели сложной биологической системы, то есть модели, сконструированной на основе количественных данных об элементарных процессах, составляющих систему[12][13].

Метаболический или сигнальный путь может быть описан математически на основе теорий ферментативной или химической кинетики. Для анализа полученных систем могут применяться математические методы нелинейной динамики, теории случайных процессов, либо использоваться теория управления.

Из за сложности объекта изучения, большого количества параметров, переменных и уравнений, описывающих биологическую систему, современная системная биология немыслима без использования компьютерных технологий. Компьютеры используются для решения систем нелинейных уравнений, изучения устойчивости и чувствительности системы, определения неизвестных параметров уравнений по экспериментальным данным. Новые компьютерные технологии оказывают существенное влияние на развитие системной биологии. В частности, использование исчисления процессов, автоматических средств поиска информации в публикациях, вычислительная лингвистика, разработка и наполнение общедоступных баз данных.

В рамках системной биологии ведется работа над созданием собственных программных средств для моделирования и универсальных языков для хранения и аннотации моделей. В качестве примера можно привести SBML, CellML (расширения XML для записи моделей), а также SBGN (язык графического представления структуры взаимодействий элементов биологических систем).

См. также[править | править вики-текст]

Смежные области

Примечания[править | править вики-текст]

  1. The pharmacology of pain signalling. [Curr Opin Neurobiol. 1993] — PubMed result
  2. Hiroaki Kitano (1 March 2002). «Systems Biology: A Brief Overview». Science 295. DOI:10.1126/science.1069492.
  3. Sauer, U. et al. (27 April 2007). «Getting Closer to the Whole Picture». Science 316. DOI:10.1126/science.1142502. PMID 17463274.
  4. Denis Noble The Music of Life: Biology beyond the genome. — Oxford University Press, 2006. — ISBN 978-0199295739. p21
  5. Kholodenko B.N., Bruggeman F.J., Sauro H.M.; Alberghina L. and Westerhoff H.V.(Eds.) (2005.). "Mechanistic and modular approaches to modeling and inference of cellular regulatory networks". Systems Biology: Definitions and Perspectives, Springer-Verlag. 
  6. Hodgkin AL, Huxley AF (1952). «A quantitative description of membrane current and its application to conduction and excitation in nerve». J Physiol 117 (4): 500–544. PMID 12991237.
  7. Le Novere (2007). «The long journey to a Systems Biology of neuronal function». BMC Systems Biology 1. DOI:10.1186/1752-0509-1-28. PMID 17567903.
  8. Noble D (1960). «Cardiac action and pacemaker potentials based on the Hodgkin-Huxley equations». Nature 188: 495–497. DOI:10.1038/188495b0. PMID 13729365.
  9. Mesarovic M. D. Systems Theory and Biology. — Springer-Verlag, 1968.
  10. «A Means Toward a New Holism». Science 161 (3836): 34–35. DOI:10.1126/science.161.3836.34.
  11. Working the Systems. Архивировано из первоисточника 16 апреля 2012.
  12. Gardner, TS; di Bernardo D, Lorenz D and Collins JJ (4 July 2003). «Inferring genetic networks and identifying compound of action via expression profiling». Science 301: 102–1005. DOI:10.1126/science.1081900. PMID 12843395.
  13. di Bernardo, D; Thompson MJ, Gardner TS, Chobot SE, Eastwood EL, Wojtovich AP, Elliot SJ, Schaus SE and Collins JJ (March 2005). «Chemogenomic profiling on a genome-wide scale using reverse-engineered gene networks». Nature Biotechnology 23: 377–383. DOI:10.1038/nbt1075. PMID 15765094.