Системна біологія

Матеріал з Вікіпедії — вільної енциклопедії.
Перейти до: навігація, пошук

Системна біологія — наукова дисципліна, що утворилася внаслідок перетину біології та теорії складних систем. Уперше термін був використаний 1993 року в статті авторів W. Zieglgänsberger і TR. Tölle[1].

Системна біологія є міждисциплінарною наукою про життя. Спрямована на вивчення складних взаємодій в живих системах. Використовує новий підхід в біології: холізм замість редукціонізму. Основна увага в системній біології приділяється емерджентним властивостям, тобто властивостями біологічних систем, які неможливо пояснити тільки з точки зору властивостей її компонентів. Таким чином завданнями системної біології є дослідження та моделювання властивостей складних біологічних систем, які не можна пояснити сумою властивостей її складових.

Широкого вжитку термін «системна біологія» набув після 2000-го року. Системна біологія має зв'язок з математичною біологією.

Значення[ред.ред. код]

Системна біологія може розумітися як:

  • Область досліджень, присвячена вивченню взаємодій між складовими біологічних систем, і як ці взаємодії приводять до появи функцій і характеристик систем. Наприклад, взаємодія метаболітів і ферментів в метаболічних системах.
  • Наукова парадигма, протиставляється редукціоністскій парадигмі у вивченні складних біологічних систем, однак повністю відповідна науковому методу пізнання.
  • Набір дослідницьких протоколів, а саме, цикл досліджень, що складається з теорії, аналітичного або комп'ютерного моделювання для формулювання гіпотез про систему, експериментальної перевірки, і потім використання отриманих даних для опису клітини або клітинних процесів для поліпшення комп'ютерної моделі або теорії[2][3]. Оскільки метою є модель взаємодій в складній системі, експериментальні методики, які використовуються в системній біології повинні бути найбільш детальними. З цієї причини для верифікації моделей використовуються такі методики як транскриптоміка, метаболоміка, протеоміка та інші високопродуктивні технології для збору чисельних даних.
  • Застосування теорії динамічних систем до біологічних систем.
  • Соціонауковий феномен, який визначається як прагнення до інтеграції складних даних про взаємодії в біологічних системах, отриманих з різних експериментальних джерел, використовуючи міждисциплінарні методи.

Різниця в розумінні системної біології пояснюється тим фактом, що це поняття належить швидше до сукупності пересічних концепцій, ніж до одного чітко визначеного напрямку. Незважаючи на відмінність в розумінні цілей і методів системної біології, термін широко використовується дослідниками, в тому числі як частина назв наукових підрозділів і цілих інститутів по всьому світу.

Історія[ред.ред. код]

Передумовами появи системної біології є:

Засновником системної біології можна вважати Людвіга Фон Берталанфі, засновника загальної теорії систем, автора книги «Загальна теорія систем у фізиці та біології», опублікованої у 1950 році. Однією з перших чисельних моделей в біології є модель британських нейрофізіологів і лауреатів нобелівської премії Ходжкіна та Хакслі, опублікованої у 1952 році. Автори створили математичну модель, що пояснює поширення потенціалу дії вздовж аксона нейрона[4]. Їхня модель описувала механізм поширення потенціалу як взаємодію між двома різними молекулярними компонентами: каналами для калію і натрію, що можна вважати початком обчислювальної системної біології[5]. У 1960 році на основі моделі Ходжкіна та Хакслі, Деніс Нобл створив першу комп'ютерну модель серцевого ритму[6].

Формально перша робота із системної біології, як самостійної дисципліни, була представлена системним теоретиком Михайлом Месаровичем, у 1966 році на міжнародному симпозіумі в Інституті технології в Клівленді (США, штат Огайо) під назвою «Системна теорія і біологія»[7][8].

У другій половині двадцятого століття був розроблений ряд підходів для вивчення складних молекулярних систем, таких як теорія контролю метаболізму і теорія біохімічних систем. Успіхи молекулярної біології у 80-х роках при деякому спаді інтересу до теоретичної біології взагалі, яка обіцяла більше ніж змогла досягти, призвели до падіння інтересу до моделювання біологічних систем.

На початку двадцять першого століття, коли створювалися інститути системної біології в Сіетлі і Токіо, системна біологія вступила в повні права. Будучи залученою в різні геномні проекти, допомагаючи в інтерпретації інших високопродуктивних експериментів, включаючи біоінформатику. Станом на 2006 рік, у зв'язку з браком системних біологів[9] було створено кілька навчальних центрів по всьому світу.

Експериментальні методи системної біології[ред.ред. код]

Для верифікації створюваних моделей системна біологія працює із найрізноманітнішими типами експериментальних даних, що описують як окремі складові, так і систему в цілому. Найчастіше в якості вихідної інформації для формулювання гіпотез і висновків використовуються дані, отримані в інших областях біології: біохімії, біофізики, молекулярної біології. Проте, існує ряд специфічних методів, міцно асоційованих з системною біологією. Ці методи характеризує велика кількість експериментальних вимірювань, а також одночасне детектування багатьох характеристик, що стало можливим з появою автоматизованих потокових методик експериментів.

Прикладами таких методів можуть бути:

Крім представлених методів вимірювання рівня молекул, існують також складніші методи, що дозволяють визначати динаміку характеристик в часі і взаємодію між компонентами:

Перераховані методики все ще активно розвиваються як в напрямку збільшення точності й інформативності вимірювань, так і в способах чисельної обробки одержуваних даних.

Інструменти системної біології[ред.ред. код]

Дослідження в області системної біології найчастіше полягають у розробці механічної моделі складної біологічної системи, тобто моделі, сконструйованої на основі кількісних даних про елементарні процеси, що складають систему[10][11].

Метаболічний або сигнальний шлях може бути описаний математично на основі теорій ферментативної або хімічної кінетики. Для аналізу отриманих систем можуть застосовуватися математичні методи нелінійної динаміки, теорії випадкових процесів, або використовуватися теорія управління.

Через складності досліджуваного об'єкта, великої кількості параметрів, змінних і рівнянь, що описують біологічну систему, сучасна системна біологія неможлива без використання комп'ютерних технологій. Комп'ютери використовуються для розв'язання систем нелінійних рівнянь, вивчення стійкості та чутливості системи, визначення невідомих параметрів рівнянь за експериментальними даними. Нові комп'ютерні технології справляють істотний вплив на розвиток системної біології. Зокрема, використання обчислювальних процесів, автоматичних засобів пошуку інформації в публікаціях, обчислювальної лінгвістики, розробка та наповнення загальнодоступних баз даних.

В рамках системної біології проводиться робота над створенням власних програмних засобів для моделювання і універсальних мов для зберігання та анотації моделей. Як приклад можна привести SBML, CellML — розширення XML для запису моделей, а також SBGN — мова графічного подання структури взаємодій елементів біологічних систем.

Примітки[ред.ред. код]

  1. The pharmacology of pain signalling. [Curr Opin Neurobiol. 1993] — PubMed result
  2. Sauer, U. et al. Getting Closer to the Whole Picture // Science, 316 (27 April 2007). — DOI:10.1126/science.1142502. — PMID:17463274.
  3. Denis Noble (2006). The Music of Life: Biology beyond the genome. Oxford University Press. ISBN 978-0199295739.  p21
  4. Hodgkin AL, Huxley AF A quantitative description of membrane current and its application to conduction and excitation in nerve // J Physiol, 117 (1952) (4) С. 500–544. — PMID:12991237.
  5. Le Novere The long journey to a Systems Biology of neuronal function // BMC Systems Biology, 1 (2007). — DOI:10.1186/1752-0509-1-28. — PMID:17567903.
  6. Noble D Cardiac action and pacemaker potentials based on the Hodgkin-Huxley equations // Nature, 188 (1960) С. 495–497. — DOI:10.1038/188495b0. — PMID:13729365.
  7. Mesarovic, M. D. (1968). Systems Theory and Biology. Springer-Verlag. 
  8. A Means Toward a New Holism // Science, 161 (3836) С. 34–35. — DOI:10.1126/science.161.3836.34.
  9. «Working the Systems». Архів оригіналу за 2012-04-16. 
  10. Gardner TS, di Bernardo D, Lorenz D and Collins JJ Inferring genetic networks and identifying compound of action via expression profiling // Science, 301 (4 July 2003) С. 102–1005. — DOI:10.1126/science.1081900. — PMID:12843395.
  11. di Bernardo D, Thompson MJ, Gardner TS, Chobot SE, Eastwood EL, Wojtovich AP, Elliot SJ, Schaus SE and Collins JJ Chemogenomic profiling on a genome-wide scale using reverse-engineered gene networks // Nature Biotechnology, 23 (March 2005) С. 377–383. — DOI:10.1038/nbt1075. — PMID:15765094.