Biología de sistemas

Wagner y Fell, en el artículo escrito el año 2001 titulado “Pequeño mundo al interior de una gran red metabólica”, para entender muchas enfermedades y diversos procesos celulares, como la transmisión de señales y el metabolismo, es necesario pensar que los seres vivos están formados por diversos componentes celulares que trabajan de forma conjunta y no basta con analizarlos por partes. Hay que descubrir las redes de sus interacciones y analizarlas como un todo, desde los puntos de vista

topológico y dinámico. Este tipo de enfoque ha sido impulsado por los estudios de funciones moleculares puntuales y algunas de sus interacciones, desde una perspectiva reduccionista, pero los principios generales que rigen la estructura y función de las redes biológicas están siendo descubiertos gracias a la cooperación entre las ciencias genómicas, la biología celular, la bioquímica y la teoría evolutiva, echando mano del poder analítico de las llamadas ciencias sintéticas, como la ingeniería y la computación, dando lugar a la biología de sistemas. Según Jensen, en el artículo escrito el año 1976 titulado “Recrudecimiento de las enzimas en la evolución de una nueva función”, en la biología de sistemas se trata de unir más que separar, de integrar más que reducir. Por lo cual, se requiere que se desarrolle nuevas formas de pensar acerca de esa integración, que sean tan rigurosas como sus contrapartes reduccionistas, pero diferentes. Esto representa un cambio de filosofía en el sentido más amplio.

En palabras de Jordi Naval, en el artículo escrito el año 2010 titulado “La revolución pendiente: Cómo las nuevas tecnologías bioinformáticas permitirán la integración y comprensión de la biología y la medicina, y darán paso a la medicina predictiva, personalizada, preventiva y participativa”, la biología de sistemas es una nueva ciencia en desarrollo que tiene como objetivo integrar toda la información “ómica” existente, entre las que resaltan la genómica, proteómica y metabolómica, y ponerla en relación con fenómenos observables, por ejemplo, estados de salud, enfermedad o efectos de los medicamentos, mediante la construcción de redes de interconexión entre elementos biológicos, seguido del modelado de estas redes para explicar los efectos que pueden observarse. En términos habituales, se trataría de explicar y predecir los efectos de los medicamentos mediante el conocimiento y el modelado de las rutas bioquímicas implicadas en su mecanismo de acción.

Mayorga, en el artículo mencionado anteriormente, señala que una de las características generales de los métodos automatizados es que producen conjuntos enormes de resultados que sólo se pueden analizar haciendo uso intensivo de herramientas bioinformáticas para facilitar la organización y sistematización de la información. Es literalmente imposible analizar el resultado de estos estudios en forma manual. Por lo tanto, una de las características comunes a todos los estudios en esta área es el uso intensivo de herramientas matemáticas. En realidad, hay muchas otras áreas de la biología que utilizan este tipo de técnicas. El conjunto de los métodos utilizados se denomina bioinformática. El auge de la biología de sistemas con el uso intensivo de la bioinformática ha hecho que estos dos campos se mezclen sin que hoy en día haya una separación clara entre ambos. Debido a esto, la biología de sistemas ha adquirido un significado más amplio que el análisis de las grandes bases de datos y que está más relacionado con un modo de aproximación a la biología celular y molecular. Este modo, descrito en forma bastante somera, consiste en tomar un conjunto generalmente grande de datos experimentales, que se ordenan y analizan utilizando un modelo computacional a partir del cual se pueden formular hipótesis, las cuales se pueden validar experimentalmente. Los nuevos datos se utilizan para refinar el modelo y por consiguiente proponer nuevos experimentos.

El investigador Mayorga, continua señalando que, en realidad, la conjunción entre matemáticas, biología celular y biología molecular, tiene una larga y rica historia. Lo nuevo es que esta combinación se está haciendo popular por lo que es de esperar que se logren importantes avances en los años venideros. La demanda creciente ha generado la necesidad de científicos trabajando en bioinformática y biología de sistemas, por lo que se han creado departamentos y numerosas posiciones para llenar el vacío existente. Además, y dada la común ignorancia de los biólogos celulares en matemáticas, se han desarrollado numerosos programas, varios de ellos con interfaces para usuarios muy amigables de modo que pueden ser utilizados por cualquier científico interesado sin que necesite ser un experto en métodos matemáticos. Muchos de estos métodos utilizan una plataforma de lenguaje común, específicamente un lenguaje de marcado para su proceso en Internet, el denominado Lenguaje de Marcado de Biología de Sistemas, el cual se puede encontrar en el siguiente vinculo Web: http://www.sbml.org/index.psp, de modo que son compatibles entre sí. Todavía más, muchos de estos programas son de uso libre para los científicos y se pueden descargar sin mayores restricciones de la red de redes o Internet.