Что такое системная биология и какие возможности она открывает в изучении клетки? Как системная биология позволяет лучше понять механизмы рака и принципы его лечения? Какие существуют современные разработки в области лекарств против рака? Об этом рассказывает доктор биологических наук Михаил Гельфанд.

Новые технологии секвенирования, новые технологии определения последовательности нуклеотидов в геномах на самом деле можно применять не только для того, чтобы изучать сами геномы, но и изучать то, как устроена клетка, индивидуальные взаимодействия в клетках. И в последние годы появилось много экспериментальных техник, в основе которых лежит определение последовательности нуклеотидов в фрагментах генома, но изучаете вы при этом не геном, а всякие взаимодействия, которые в клетке происходят. Эту область принято называть системной биологией - в том смысле, что вы смотрите на клетку как на целостную систему: не на отдельный ген или белок, а сразу на все белки и взаимодействия.

Почему геномы одинаковые, а ткани и клетки разные? Ответ: потому что в них разные гены работают. У нас 25 тысяч генов, кодирующих белок, есть еще РНКовые гены. И нет такого, чтобы все гены в каждой клетке работали одновременно. И индивидуальность клеток, ткани определяется тем, какие гены в них работают, какие молчат. И вы можете просто смотреть, какие гены работают, с каких считывается информация, насколько интенсивно это считывание происходит. Вы можете смотреть на то, какие белки взаимодействуют с ДНК, это тот же самый прием, что и при анализе пространственной структуры. Вы берете много клеток, химически пришиваете белки к ДНК, те белки, которые в данный момент взаимодействовали с ДНК, оказываются пришиты плотно, потом режете ДНК, тянете за белки, которые к ней пришились, и определяете те последовательности, которые вытянулись вместе с этими белками. Сравниваете с геномом и видите, что конкретный белок, за который вы тянули, связан с геномом в таком-то наборе мест, с такой-то интенсивностью.

С одной стороны, мы стали понимать гораздо больше, мы впервые можем начать задумываться о том, как клетка устроена в целом - не как она выглядит, не то, что мы видим под микроскопом, а как в ней устроены молекулярные взаимодействия, как устроены все механизмы, сигнальные пути, работа генов, включения/выключения. А с другой стороны, стало ясно, как много мы не понимаем. В абсолютном исчислении мы стали намного умнее, а в относительном - намного глупее, потому что мы увидели, что-то, о чем мы думали, что понимали довольно хорошо, то, что осталось только немного доделать, оказалось, что там гораздо больше всего еще есть. Наше непонимание биологии очень сильно усилилось.

• 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 . Широкое распространение термин «системная биология» получил после 2000 года.

  Формирует новый подход к интерпретации результатов в биологии 21-го века вместо традиционного для биологии прошлых столетий редукционизма, и такой новый подход в настоящее время обозначают терминами холизм и интеграционизм англ. integrationism). Основное внимание в системной биологии уделяется так называемым эмерджентным свойствам, то есть свойствам биологических систем, которые невозможно объяснить только с точки зрения свойств её компонентов.

  Понимание (англ. insight) биологии на системном уровне даёт возможность для более верного осмысления структуры, динамики и функций как отдельной клетки, так и организма в целом, чем при рассмотрении по-отдельности частей клетки или организма.

  Системная биология тесно связана с математической биологией.

Связанные понятия

Теорети́ческая фи́зика - раздел физики, в котором в качестве основного способа познания природы используется создание теоретических (в первую очередь математических) моделей явлений и сопоставление их с реальностью. В такой формулировке теоретическая физика является самостоятельным методом изучения природы, хотя её содержание, естественно, формируется с учётом результатов экспериментов и наблюдений за природой.

Нейроне́т (англ. NeuroNet, NeuroWeb, Brainet) или Web 4.0 - один из предполагаемых этапов развития Всемирной паутины, в котором взаимодействие участников (людей, животных, интеллектуальных агентов) будет осуществляться на принципах нейрокоммуникаций. По прогнозам, должен заменить собою Web 3.0 приблизительно в 2030-2040 годах. Один из ключевых рынков, выбранных для развития в рамках российской Национальной технологической инициативы.

Системная биология

Систе́мная биоло́гия - научная дисциплина, образовавшаяся на стыке биологии и теории сложных систем . Впервые термин используется в статье 1993 года авторов W. Zieglgänsberger и TR. Tölle .

Является междисциплинарной наукой о жизни. Направлена на изучение сложных взаимодействий в живых системах. 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. Таким образом задачами системной биологии являются исследование и моделирование свойств сложных биологических систем, которые нельзя объяснить суммой свойств ее составляющих.

Широкое распространение термин «системная биология» получил после 2000-го года.

Системная биология имеет связь с математической биологией .

Значения

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).

• 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

Предпосылками появления системной биологии являются:

• Количественное моделирование ферментативной кинетики - направление, формировавшееся между 1900 и 1970 годами,
• Математическое моделирование роста популяций,
• Моделирование в нейрофизиологии ,

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 . 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 . В 1960 году на основе модели Ходжкина и Хаксли Денис Нобл создал первую компьютерную модель сердечного водителя ритма .

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».

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 было создано несколько учебных центров по всему миру.

Экспериментальные методы системной биологии

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:

• Геномика : высокопроизводительные методы секвенирования ДНК , включая изучение вариабельности в различных клетках одного организма.
• Эпигеномика/Эпигенетика : изучение факторов транскрипции , не кодируемых в ДНК (метилирование ДНК , и т. д.).
• Транскриптомика: измерение экспрессии генов, используя ДНК-микрочипы и другие методы.
• Интерферомика: измерение взаимодействия транскрибируемых РНК.
• Протеомика /Транслатомика: измерение уровня белков или пептидов с использованием двумерного гель-электрофореза, масс-спектрометрии или многомерных методик измерения белков.
• Метаболомика : измерение концентраций так называемых малых молекул, метаболитов .
• Гликомика: измерение уровня углеводов .
• Липидомика: измерение уровня липидов .

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

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 .

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

Примечания

1. The pharmacology of pain signalling. - PubMed result
2. Sauer, U. et al. (27 April 2007). «Getting Closer to the Whole Picture». Science 316 . DOI :10.1126/science.1142502 . PMID 17463274 .
3. Denis Noble The Music of Life: Biology beyond the genome. - Oxford University Press, 2006. - ISBN 978-0199295739 p21
4. 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.
5. 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 .
6. 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 .
7. Noble D (1960). «Cardiac action and pacemaker potentials based on the Hodgkin-Huxley equations». Nature 188 : 495–497. DOI :10.1038/188495b0 . PMID 13729365 .
8. Mesarovic M. D. Systems Theory and Biology. - Springer-Verlag, 1968.
9. «A Means Toward a New Holism ». Science 161 (3836): 34–35. DOI :10.1126/science.161.3836.34 .
10. Working the Systems . Архивировано из первоисточника 16 апреля 2012.
11. 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 .
12. 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 .

Wikimedia Foundation . 2010 .

Смотреть что такое "Системная биология" в других словарях:

У этого термина существуют и другие значения, см. Биология (значения). Биология (греч. βιολογία βίο, био, жизнь; др. греч. λόγος учение, наука) система наук, объектами изучения которой являются живые существа и их взаимодействие с… … Википедия

Ископаемый археоптерикс, обнаруженны … Википедия

Эта статья должна быть полностью переписана. На странице обсуждения могут быть пояснения. Общая биология (англ. General Biology … Википедия

В биологии, которая привела к появлению новых, совместных методов работы по проблемам биологической области генетики. Одной из задач системной биологии заключается в моделировании и обнаружить возникающие свойства , свойства клеток , тканей и организмов , функционирующих в качестве системы , теоретическое описание возможно только с использованием методов системной биологии. Они обычно включают метаболические сети или сигнальные ячейки сети.

обзор

Системная биология можно рассматривать с нескольких различных аспектах.

В области исследования, в частности, изучение взаимодействий между компонентами биологических систем, и как эти взаимодействия приводят к функции и поведение этой системы (например, ферменты и метаболиты в пути метаболизма или биения сердца).

Один из теоретиков, которые можно рассматривать как один из предшественников системной биологии является Берталанм с его общей теорией систем . Одним из первых численных экспериментов в области клеточной биологии была опубликована в 1952 году британских нейрофизиологов и лауреатов Нобелевской премии Алан Ллойд Ходжкина и Эндрю Филдинг Хаксли , который построил математическую модель, объясняющую потенциал действия , распространяющийся вдоль аксона в виде нейронного клетки. Их модель, описанная клеточная функцию, возникающая из - за взаимодействие между двумя различными молекулярными компонентами, с калием и натриевым каналом , и, следовательно, можно рассматривать как начало вычислительной системной биологии. Кроме того, в 1952 году Алан Тьюринг опубликовал химической основе морфогенеза , описывая, как может возникнуть неравномерность в первоначально однородной биологической системы.

Формальное исследование биологических систем, в качестве отдельной дисциплины, была запущена система теоретиком Михайло Месаровича в 1966 году на международном симпозиуме в в Кливленде , штат Огайо , под названием «Теория систем и биология».

В 1960 - е и 1970 - е годы развитие нескольких подходов к изучению сложных молекулярных систем, таких, как анализ метаболического контроля и теории биохимических систем . Успехи молекулярной биологии в течение 1980 - х лет, в сочетании с скептицизмом по отношению к теоретической биологии , что тогда обещал больше, чем это достигнуто, вызвали количественное моделирование биологических процессов, чтобы стать несколько незначительным полем.

Сопутствующие дисциплины

Согласно интерпретации системной биологии, как способность получать, интегрировать и анализировать сложные наборы данных из нескольких экспериментальных источников, используя междисциплинарные инструменты, некоторые типичных технологии платформа phenomics , изменение организменного в фенотипе , как она меняется в течение его срока службы; Genomics , организменные дезоксирибонуклеиновая кислота (ДНК), в том числе внутри-organisamal клеток специфической вариации. (то есть, теломеры изменение длины); Epigenomics / эпигенетика , организменный и соответствующие клеточные специфические транскриптомных факторы, регулирующие эмпирический не закодированы в геномной последовательности. (то есть, метилирование ДНК , гистоны ацетилирование и деацетилирование и т.д.); транскриптомика , организменном, тканей или целых клеток экспрессии генов измерений с помощью ДНК - микрочипов или последовательного анализа экспрессии генов ; interferomics , организменном, ткани или клеток на уровне транскриптов корректирующие факторы (т.е. РНК - интерференции), протеомики , организменном, ткани или клеточном уровне измерения белков и пептидов с помощью двумерного гель - электрофореза , масс - спектрометрии или многомерных методов идентификации белков (расширенный ВЭЖХ системы в сочетании с масс - спектрометрией). Суб дисциплина включает phosphoproteomics , glycoproteomics и другие методы обнаружения химически модифицированные белки; метаболомика , организменном, ткани или клеток на уровне измерения малых молекул, известных как метаболитов ; glycomics , организменном, ткани или клеток на уровне измерения углеводов ; lipidomics , организменном, ткань или измерение уровня клеток из липидов .

В дополнение к идентификации и количественной оценки приведенных выше молекул дальнейшие методы анализа динамики и взаимодействий внутри клетки. Это включает в себя: interactomics , irganismal, ткань или клетки исследования уровня взаимодействия между молекулами. В настоящее время авторитетного молекулярная дисциплина в этой области исследования является белок-белковых взаимодействий (PPI), хотя рабочее определение не исключает включение других молекулярных дисциплин, таких как те, которые определены здесь; neuroelectrodynamics , организменном, мозг вычислительной функция как динамическая система, лежащей в основе биофизических механизмов и возникающее вычисление с помощью электрических взаимодействий; fluxomics , организменном, ткань или клетки измерение уровня молекулярных динамических изменений с течением времени; biomics , анализ систем биома ; Молекулярные biokinematics, изучение «биология в движении» сосредоточено на том, как клетку транзите между стационарными состояниями.

Различные технологии, используемые для захвата динамических изменений в мРНК, белки и посттрансляционные модификации. Mechanobiology , силы и физические свойства на всех уровнях, их взаимодействие с другими регуляторными механизмами; биосемиотики , анализ системы знаковых отношений организма или других биосистем; Physiomics , систематическое изучение Physiome в биологии.

Биоинформатики и анализ данных

Современные вычислительные методы, используемые для анализа различных типов с высокой пропускной способностью, а также мелкомасштабных углубленных экспериментальных данных в системной биологии. (Tavassoly, Иман, Джозеф Гольдфарб и Рави Айенгар «Системная биология праймеры: основные методы и подходы.». Очерки биохимии 62,4 (2018): 487-500)

Другие аспекты информатики, информатики и статистики также используются в системной биологии. К ним относятся новые формы расчетных моделей, такие как использование процесс исчисления для моделирования биологических процессов (известные подходы включают стохастического я-исчисление , BioAmbients, бета Биндер, BioPEPA и Brane исчисление) и ограничение -О моделирование; интеграция информации из литературы, с использованием методов извлечения информации и извлечение текста ; разработка онлайновых баз данных и хранилищ для совместного использования данных и моделей, подходов к интеграции баз данных и программного обеспечения совместимости с помощью слабосвязанных программного обеспечения, веб - сайтов и баз данных, или коммерческие костюмы.; разработка синтаксический и семантический звуковых способов представления биологических моделей; сетевые подходы, основанные на анализе высоких размерных геномных наборов данных. Например, анализ взвешенной корреляции сети часто используется для идентификации кластеров (называемые модулями), моделирования взаимосвязи между кластерами, вычислением нечетких мер кластера (модуль) членства, идентификации Внутримодульного узлов, а также для изучения сохранения кластеров в других наборах данных; тропинка на основе методов анализа omics данных, например, подходы к идентификации и оценке путей с дифференциальной активностью своих членов генов, белков, или метаболитом.