Systembiologie -Systems biology
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Systembiologie ist die computergestützte und mathematische Analyse und Modellierung komplexer biologischer Systeme . Es handelt sich um ein auf Biologie basierendes interdisziplinäres Studiengebiet, das sich auf komplexe Wechselwirkungen innerhalb biologischer Systeme konzentriert und einen ganzheitlichen Ansatz ( Ganzheitlichkeit anstelle des traditionelleren Reduktionismus ) der biologischen Forschung verwendet.
Insbesondere ab dem Jahr 2000 wurde das Konzept in der Biologie in einer Vielzahl von Kontexten weit verbreitet. Das Human Genome Project ist ein Beispiel für angewandtes Systemdenken in der Biologie, das zu neuen, kollaborativen Wegen der Bearbeitung von Problemen im biologischen Bereich der Genetik geführt hat. Eines der Ziele der Systembiologie ist es, emergente Eigenschaften , Eigenschaften von Zellen , Geweben und Organismen, die als System funktionieren, zu modellieren und zu entdecken , deren theoretische Beschreibung nur mit Techniken der Systembiologie möglich ist. Dabei handelt es sich typischerweise um metabolische Netzwerke oder zelluläre Signalnetzwerke .
Überblick
Die Systembiologie kann unter verschiedenen Aspekten betrachtet werden.
Als Studiengebiet insbesondere die Untersuchung der Wechselwirkungen zwischen den Komponenten biologischer Systeme und wie diese Wechselwirkungen die Funktion und das Verhalten dieses Systems hervorrufen (z. B. die Enzyme und Metaboliten in einem Stoffwechselweg oder die Herzschläge ) . ).
Als Paradigma wird die Systembiologie meist in Antithese zum sogenannten reduktionistischen Paradigma ( biologische Organisation ) definiert, obwohl es mit der wissenschaftlichen Methode vereinbar ist . Auf die Unterscheidung zwischen den beiden Paradigmen wird in diesen Zitaten Bezug genommen: „Der reduktionistische Ansatz hat die meisten Komponenten und viele der Wechselwirkungen erfolgreich identifiziert, bietet aber leider keine überzeugenden Konzepte oder Methoden, um zu verstehen, wie Systemeigenschaften entstehen ... der Pluralismus von Ursachen und Wirkungen in biologischen Netzwerken lässt sich besser durch die gleichzeitige Beobachtung mehrerer Komponenten durch quantitative Messungen und durch rigorose Datenintegration mit mathematischen Modellen angehen. (Sauer et al. ) „In der Systembiologie … geht es um das Zusammenfügen statt Zerlegen, Integration statt Reduktion. Sie erfordert, dass wir Denkweisen über Integration entwickeln, die so rigoros sind wie unsere reduktionistischen Programme, aber anders … . Es bedeutet, unsere Philosophie im wahrsten Sinne des Wortes zu ändern.“ ( Denis Edel )
Als eine Reihe von Betriebsprotokollen , die zur Durchführung von Forschung verwendet werden, nämlich ein Zyklus, der aus Theorie, analytischer oder rechnerischer Modellierung besteht, um spezifische überprüfbare Hypothesen über ein biologisches System vorzuschlagen, experimentelle Validierung und dann die Verwendung der neu erworbenen quantitativen Beschreibung von Zellen oder Zellprozessen zur Verfeinerung das Rechenmodell oder die Theorie. Da das Ziel ein Modell der Wechselwirkungen in einem System ist, sind die experimentellen Techniken, die am besten für die Systembiologie geeignet sind, diejenigen, die systemweit sind und versuchen, so vollständig wie möglich zu sein. Daher werden Transkriptomik , Metabolomik , Proteomik und Hochdurchsatztechniken verwendet, um quantitative Daten für die Konstruktion und Validierung von Modellen zu sammeln.
Als Anwendung der Theorie dynamischer Systeme auf die Molekularbiologie . Tatsächlich ist der Fokus auf die Dynamik der untersuchten Systeme der wichtigste konzeptionelle Unterschied zwischen Systembiologie und Bioinformatik .
Als sozialwissenschaftliches Phänomen, definiert durch die Strategie, komplexe Daten über die Wechselwirkungen in biologischen Systemen aus verschiedenen experimentellen Quellen mit interdisziplinären Werkzeugen und Personal zu integrieren.
Geschichte
Die Systembiologie wurde um das Jahr 2000 als neues Wissenschaftsgebiet begonnen, als das Institut für Systembiologie in Seattle gegründet wurde, um Menschen vom Typ „Computer“ anzulocken, von denen man glaubte, dass sie nicht von den akademischen Einrichtungen der Universität angezogen wurden. Das Institut hatte keine klare Definition dessen, was das Feld eigentlich war: Menschen aus verschiedenen Bereichen zusammenzubringen, um Computer zu nutzen, um Biologie auf neue Weise ganzheitlich zu studieren. Eine Abteilung für Systembiologie an der Harvard Medical School wurde 2003 gegründet. 2006 wurde vorhergesagt, dass die Begeisterung, die durch das „sehr modische“ neue Konzept erzeugt wird, dazu führen würde, dass alle großen Universitäten eine Abteilung für Systembiologie brauchen würden, damit es Karrieren geben würde verfügbar für Absolventen mit einem Mindestmaß an Fähigkeiten in Computerprogrammierung und Biologie. Im Jahr 2006 stellte die National Science Foundation die Herausforderung, ein mathematisches Modell der gesamten Zelle zu erstellen. Im Jahr 2012 wurde das erste Ganzzellmodell von Mycoplasma genitalium vom Karr Laboratory an der Mount Sinai School of Medicine in New York fertiggestellt. Das Ganzzellmodell ist in der Lage, die Lebensfähigkeit von M. genitalium- Zellen als Reaktion auf genetische Mutationen vorherzusagen.
Ein früherer Vorläufer der Systembiologie als eigenständige Disziplin könnte der Systemtheoretiker Mihajlo Mesarovic im Jahr 1966 mit einem internationalen Symposium am Case Institute of Technology in Cleveland , Ohio, mit dem Titel Systems Theory and Biology gewesen sein . Mesarovic prophezeite, dass es in Zukunft vielleicht so etwas wie „Systembiologie“ geben werde. Andere frühe Vorläufer, die sich auf die Ansicht konzentrierten, dass die Biologie als System analysiert werden sollte und nicht als einfache Ansammlung von Teilen, waren Metabolic Control Analysis , entwickelt von Henrik Kacser und Jim Burns später gründlich überarbeitet, sowie Reinhart Heinrich und Tom Rapoport und Biochemical Systemtheorie, entwickelt von Michael Savageau
Laut Robert Rosen in den 1960er Jahren war die ganzheitliche Biologie im frühen 20. Jahrhundert passé, da eine empirischere Wissenschaft, die von der Molekularchemie dominiert wurde, populär wurde. In Anlehnung an ihn schreibt Kling vierzig Jahre später im Jahr 2006, dass der Erfolg der Molekularbiologie im gesamten 20. Jahrhundert ganzheitliche Computermethoden verdrängt hatte. Bis 2011 hatten die National Institutes of Health Fördergelder zur Verfügung gestellt, um über zehn systembiologische Zentren in den Vereinigten Staaten zu unterstützen, aber bis 2012, schreibt Hunter, habe die Systembiologie dem Hype nicht gerecht werden können, da sie mehr versprochen als erreicht und verursacht habe es zu einem eher unbedeutenden Gebiet mit wenigen praktischen Anwendungen. Dennoch hofften die Befürworter, dass es sich in Zukunft als nützlicher erweisen könnte.
Zu einem wichtigen Meilenstein in der Entwicklung der Systembiologie ist das internationale Projekt Physiome geworden .
Verbundene Disziplinen
Gemäß der Interpretation der Systembiologie als Verwendung großer Datensätze unter Verwendung interdisziplinärer Werkzeuge ist eine typische Anwendung die Metabolomik , die die Gesamtheit aller Stoffwechselprodukte, Metaboliten , im System auf der Ebene des Organismus, der Zelle oder des Gewebes ist.
Zu den Elementen, die eine Computerdatenbank sein können, gehören: Phänomik , Variation des Phänotyps im Organismus , wenn er sich während seiner Lebensdauer ändert; Genomik , Organismus- Desoxyribonukleinsäure (DNA)-Sequenz, einschließlich zellspezifischer Variation innerhalb des Organismus. (dh Variation der Telomerlänge ); Epigenomik / Epigenetik , organismische und entsprechende zellspezifische Transkriptom-regulierende Faktoren, die nicht empirisch in der genomischen Sequenz kodiert sind. (dh DNA-Methylierung , Histon-Acetylierung und -Deacetylierung usw.); Transkriptomik , Organismen-, Gewebe- oder Ganzzell -Genexpressionsmessungen durch DNA-Mikroarrays oder serielle Analyse der Genexpression ; Interferomik , Transkriptkorrekturfaktoren auf Organismus-, Gewebe- oder Zellebene (dh RNA-Interferenz ), Proteomik , Organismus-, Gewebe- oder Zellebenemessungen von Proteinen und Peptiden über zweidimensionale Gelelektrophorese , Massenspektrometrie oder mehrdimensionale Proteinidentifikationstechniken (fortgeschrittene HPLC- Systeme gekoppelt mit Massenspektrometrie ). Unterdisziplinen umfassen Phosphoproteomik , Glykoproteomik und andere Methoden zum Nachweis chemisch modifizierter Proteine; Glykomik- , Organismus-, Gewebe- oder Zellebenenmessungen von Kohlenhydraten ; Lipidomik , Messungen von Lipiden auf Organismus-, Gewebe- oder Zellebene .
Auch die molekularen Wechselwirkungen innerhalb der Zelle werden untersucht, man spricht von Interaktomik . Eine Disziplin in diesem Studiengebiet sind Protein-Protein-Wechselwirkungen , obwohl die Interaktomik die Wechselwirkungen anderer Moleküle umfasst. Neuroelektrodynamik , wo die Rechenfunktion des Computers oder des Gehirns als dynamisches System zusammen mit seinen (bio)physikalischen Mechanismen untersucht wird; und Fluxomik , Messungen der Raten von Stoffwechselreaktionen in einem biologischen System (Zelle, Gewebe oder Organismus).
Bei der Herangehensweise an ein systembiologisches Problem gibt es zwei Hauptansätze. Dies sind der Top-Down- und der Bottom-Up-Ansatz. Der Top-down-Ansatz berücksichtigt so viel wie möglich vom System und stützt sich weitgehend auf experimentelle Ergebnisse. Die RNA-Seq- Technik ist ein Beispiel für einen experimentellen Top-Down-Ansatz. Umgekehrt wird der Bottom-up-Ansatz verwendet, um detaillierte Modelle zu erstellen und gleichzeitig experimentelle Daten einzubeziehen. Ein Beispiel für den Bottom-up-Ansatz ist die Verwendung von Schaltkreismodellen zur Beschreibung eines einfachen Gennetzwerks.
Verschiedene Technologien zur Erfassung dynamischer Änderungen in mRNA, Proteinen und posttranslationalen Modifikationen. Mechanobiologie , Kräfte und physikalische Eigenschaften auf allen Skalen, ihr Zusammenspiel mit anderen Regulationsmechanismen; Biosemiotik , Analyse des Systems der Zeichenbeziehungen eines Organismus oder anderer Biosysteme; Physiomics , eine systematische Untersuchung des Physioms in der Biologie.
Die Krebs-Systembiologie ist ein Beispiel für den systembiologischen Ansatz, der sich durch den spezifischen Untersuchungsgegenstand ( Tumorentstehung und Behandlung von Krebs ) unterscheidet. Es arbeitet mit den spezifischen Daten (Patientenproben, Hochdurchsatzdaten mit besonderem Augenmerk auf die Charakterisierung des Krebsgenoms in Tumorproben von Patienten) und Werkzeugen (immortalisierte Krebszelllinien , Mausmodelle der Tumorentstehung, Xenograft- Modelle, Hochdurchsatz-Sequenzierungsmethoden , siRNA- Gen-Knockdown -Hochdurchsatz-Screenings , computergestützte Modellierung der Folgen von somatischen Mutationen und Genominstabilität ). Das langfristige Ziel der Systembiologie von Krebs ist die Fähigkeit, Krebs besser zu diagnostizieren, ihn zu klassifizieren und das Ergebnis einer vorgeschlagenen Behandlung besser vorherzusagen, was eine Grundlage für eine personalisierte Krebsmedizin und einen virtuellen Krebspatienten in fernerer Perspektive darstellt. In der computergestützten Systembiologie von Krebs wurden erhebliche Anstrengungen unternommen, um realistische Multiskalen- in-silico- Modelle verschiedener Tumore zu erstellen.
Der systembiologische Ansatz beinhaltet häufig die Entwicklung mechanistischer Modelle, etwa die Rekonstruktion dynamischer Systeme aus den quantitativen Eigenschaften ihrer elementaren Bausteine. Beispielsweise kann ein zelluläres Netzwerk mit Methoden aus der chemischen Kinetik und der Kontrolltheorie mathematisch modelliert werden . Aufgrund der großen Anzahl von Parametern, Variablen und Einschränkungen in Mobilfunknetzen werden häufig numerische und rechnerische Techniken verwendet (z. B. Flussbilanzanalyse ).
Bioinformatik und Datenanalyse
Auch andere Aspekte der Informatik, Informatik und Statistik kommen in der Systembiologie zum Einsatz. Dazu gehören neue Formen von Rechenmodellen, wie die Verwendung von Prozesskalkülen zur Modellierung biologischer Prozesse (bemerkenswerte Ansätze umfassen den stochastischen π-Kalkül , BioAmbients, Beta Binders, BioPEPA und Brane-Kalkül) und auf Beschränkungen basierende Modellierung; Integration von Informationen aus der Literatur unter Verwendung von Techniken der Informationsextraktion und des Text-Mining ; Entwicklung von Online-Datenbanken und Repositorien für die gemeinsame Nutzung von Daten und Modellen, Ansätze zur Datenbankintegration und Softwareinteroperabilität durch lose Kopplung von Software, Websites und Datenbanken oder Handelsanzüge; netzwerkbasierte Ansätze zur Analyse hochdimensionaler genomischer Datensätze. Zum Beispiel wird die gewichtete Korrelationsnetzwerkanalyse häufig verwendet, um Cluster zu identifizieren (als Module bezeichnet), die Beziehung zwischen Clustern zu modellieren, Fuzzy-Maße der Cluster- (Modul-) Mitgliedschaft zu berechnen, intramodulare Hubs zu identifizieren und die Clustererhaltung in anderen Datensätzen zu untersuchen; Pathway-basierte Methoden für die Omics-Datenanalyse, z. B. Ansätze zur Identifizierung und Bewertung von Signalwegen mit unterschiedlicher Aktivität ihrer Gene, Proteine oder Metaboliten. Ein Großteil der Analyse genomischer Datensätze umfasst auch die Identifizierung von Korrelationen. Da viele der Informationen aus verschiedenen Bereichen stammen, ist außerdem die Entwicklung syntaktisch und semantisch einwandfreier Wege zur Darstellung biologischer Modelle erforderlich.
Biologische Modelle erstellen
Die Forscher beginnen damit, einen biologischen Weg auszuwählen und alle Proteininteraktionen grafisch darzustellen. Nach Bestimmung aller Wechselwirkungen der Proteine wird die Massenwirkungskinetik verwendet, um die Geschwindigkeit der Reaktionen im System zu beschreiben. Die Massenwirkungskinetik wird Differentialgleichungen liefern, um das biologische System als mathematisches Modell zu modellieren, in dem Experimente die in den Differentialgleichungen zu verwendenden Parameterwerte bestimmen können . Diese Parameterwerte sind die Reaktionsraten jeder Proteininteraktion im System. Dieses Modell bestimmt das Verhalten bestimmter Proteine in biologischen Systemen und bringt neue Einblicke in die spezifischen Aktivitäten einzelner Proteine. Manchmal ist es nicht möglich, alle Reaktionsgeschwindigkeiten eines Systems zu erfassen. Unbekannte Reaktionsgeschwindigkeiten werden bestimmt, indem das Modell bekannter Parameter und Zielverhalten simuliert wird, das mögliche Parameterwerte liefert.
Die Verwendung von Constraint-based Rekonstruktions- und Analysemethoden (COBRA) ist unter Systembiologen populär geworden, um die metabolischen Phänotypen unter Verwendung von Modellen im Genommaßstab zu simulieren und vorherzusagen. Eines der Verfahren ist der Ansatz der Flussbilanzanalyse (FBA), mit dem man die biochemischen Netzwerke untersuchen und den Fluss von Metaboliten durch ein bestimmtes metabolisches Netzwerk analysieren kann, indem man das interessierende Objekt maximiert.
Siehe auch
- Biologische Berechnung
- BioSystems (Zeitschrift)
- Computergestützte Biologie
- Exposé
- Interaktom
- Liste der Omics-Themen in der Biologie
- lebende Systeme
- Modellierung metabolischer Netzwerke
- Modellierung biologischer Systeme
- Molekularpathologische Epidemiologie
- Netzwerkbiologie
- Netzwerkmedizin
- Noogenese – Begriff: Entstehung und Evolution von Intelligenz
- Synthetische Biologie
- Systembiomedizin
- Systemimmunologie
- Systemmedizin
- TIARA (Datenbank)
Verweise
Weiterlesen
- Klipp, Edda; Liebermeister, Wolfram; Wierling, Christoph; Kowald, Axel (2016). Systembiologie - Ein Lehrbuch, 2. Auflage . Wiley. ISBN 978-3-527-33636-4.
- Asfar S. Azmi, Hrsg. (2012). Systembiologie in der Krebsforschung und Wirkstoffforschung . ISBN 978-94-007-4819-4.
- Kitano, Hiroaki (15. Oktober 2001). Grundlagen der Systembiologie . MIT Press. ISBN 978-0-262-11266-6.
- Werner, Eric (29. März 2007). „Alle Systeme gehen“ . Natur . 446 (7135): 493–494. Bibcode : 2007Natur.446..493W . doi : 10.1038/446493a .bietet eine vergleichende Rezension von drei Büchern:
- Alon, Uri (7. Juli 2006). Eine Einführung in die Systembiologie: Entwurfsprinzipien biologischer Schaltkreise . Chapman & Halle. ISBN 978-1-58488-642-6.
- Kaneko, Kunihiko (15. September 2006). Leben: Eine Einführung in die Biologie komplexer Systeme . Springer Verlag. Bibcode : 2006lics.book.....K . ISBN 978-3-540-32666-3.
- Palsson, Bernhard O. (16. Januar 2006). Systembiologie: Eigenschaften rekonstruierter Netzwerke . Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-85903-5.
- Werner Dubitzky; Olaf Wolkenhauer; Hiroki Yokota; Kwan-Hyun Cho, Hrsg. (13. August 2013). Enzyklopädie der Systembiologie . Springer Verlag. ISBN 978-1-4419-9864-4.
Externe Links
- Medien zur Systembiologie bei Wikimedia Commons
- Biologische Systeme im Biophysik-Wiki