Biologia sistêmica

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Biologia sistémica (português europeu) ou biologia sistêmica (português brasileiro) é o estudo das interações entre os "componentes" de um sistema biológico, e como essas interações fazem emergir funções e comportamentos do sistema, chamadas de propriedades emergentes, do inglês emergent properties, como exemplo se tem o ritmo cardíaco, ver por exemplo ([1] , [2] ) - ver vídeo [3] , neste vídeo fica bem claro a mudança de paradigma, cada vez mais biólogos precisarão trabalhar com físicos, matemáticos, engenheiros e vise-versa [nota 1] -.

O que é Biologia Sistêmica?[editar | editar código-fonte]

De acordo com [5] : "A Biologia Sistêmica é o ramo da ciência que busca entender os organismos biológicos em todos os seus níveis, desde a caracterização de suas partes constituintes (genes, RNAs, proteínas, metabólitos), a elucidação das interconexões entre os distintos membros dessas redes de interações, até a compreensão do organismo como um todo." (*) Esta definição enquadra alguns estudos da bioinformática dentro do ramo da biologia sistêmica, ou mesmo da biologia molecular. Talvez uma tentativa de aplicar esta definição pode ser encontrado em [6] , no qual se procura modelar a dinâmica do corpo vitral usando informações que potencialmente pertencem ao genótipo, ou seja, uma abordagem bottom-up em vez de top-down. Abordagens para modelar podem ser divididas em bottom-up e top-down. No caso da abordagem bottom-up, usamos a abordagem reducionista e estudamos os componentes básicos e integramos estes para encontrarmos padrões e funções. Na abordagem top-down, começamos de um sistema intacto e o decompomos em partes e interações. Problemas ocorrem quanto estas abordagens falham, não conhecemos os componentes e interações de forma integral [7] . De acordo com [1] , neste caso devemos aplicar o que se chama de middle-way-out, "caminho do meio".

Na verdade como muitos destacam, um definição direta e simples não é possível, principalmente devido ao fato de que o campo tem mudado com a evolução de paradigmas, o que é claro são as raizes desta que são, usando como referência [8] : biologia matemática (mathematical biology), biologia molecular (Molecular Biology), matemática, física, ciência da computação, engenharia, e outras; ver esquema ao lado.

Raízes da biologia sistêmica (um esquema mais complicado pode ser elaborado devido à natureza interdisciplinar da mesma)

Como destaca [9] , biologia sistêmica busca alcançar certa similaridade ao pensamento da física, pensamento dedutivo, a biologia tradicional foi marcada por experimentos sem generalização; como exemplo alternativo, mas bastante próximo ver estudos em farmacocinética (pharmacokinetics) e farmacodinâmica (pharmacodinamics). Exemplos de componentes que "interagem dinamicamente", interação necessariamente involve dinâmica, incluem: genes, enzimas e metabólitos numa via metabólica, ou mesmo receptores na superfície celular. Pode ser útil a ilustração de conceber a biologia sistêmica como a aplicação da teoria de sistemas à biologia, algo que se deve manter atenção uma vez que biologia sistêmica possuem "movimentos" próprios. O conceito que certamente serviu como carro-chefe da biologia sistêmica foi o conceito de circuito genético [10] .

Ainda, esta seria uma analogia natural com outros termos já incorporados na nossa língua como: princípios e conceitos sistêmicos, pensamento sistêmico, redes sistêmicas, linguística sistêmica, etc. Entretanto, em outras línguas escolheu-se uma tradução "ao pé da letra" do inglês, como para o francês em Biologie des systèmes, espanhol Biología de sistemas ou o italiano em Biologia dei sistemi [nota 2] . Cabe ainda a comunidade científica falante do Português dar a palavra final neste assunto uma vez que, como área nova em Portugal e no Brasil, ainda não existe uma cultura estabelecida.

A abordagem da biologia sistêmica é caracterizada pelo uso, em alternância cíclica, de: teoria, modelagem computacional/matemática e experimentos para descrever quantitativamente células e processos celulares.

Objetivos da Biologia Sistêmica[editar | editar código-fonte]

Uma vez que o objetivo é modelar todas as interações de um sistema, as técnicas experimentais que melhor se ajustam ao seu paradigma são as "técnicas modernas de larga-escala" (tradução tentativa para high-throughput), também conhecidas como as técnicas da família "ôma" (numa tradução tentativa para omics do inglês) (como genomics, em português genômica, transcriptomics ou transcritoma, proteomics ou proteoma, metabolomics ou metabolômica, e assim por diante). Ver esquema abaixo.

Biologia Sistêmica Computacional[editar | editar código-fonte]

Biologia sistêmica computacional, termo proposto por Kitano em 2002 [11] , é um campo que objetiva entender sistemas no "nível de sistemas" através de análises de dados biológicos usando técnicas computacionais. Apesar da definição, de 2006 [7] , hoje aparentemente não existem diferenças entre biologia sistêmica computacional e biologia sistêmica; pode-se afirmar que quase cem por cento dos problemas tratados por biologia sistêmica exigem uso de computadores. Talvez uma diferença que possa ter permanecido seja aquela destacada em [12] , no qual a preocupação é em gerar suporte computacional para o crescimento da biologia sistêmica.

Biologia sistêmica computacional em paralelo com a biologia tradicional. Os termos foram deixados em inglês devido à incerteza do autor na tradução correta, alguns mesmo em inglês não são de uso geral, como tissomics. Nota-se que a biologia das últimas décadas procurou estudar de população, larga escala, para moléculas, pequena escala, ao passo que agora se tenta o oposto, de pequena escala a larga escala, fluxo de conhecimento.

Medicina P4[editar | editar código-fonte]

O surgimento da biologia sistêmica está trazendo a tona novos desafios na busca de colocar a ciência e tecnologia um passo a frente. através de definindo caminhos de estudos de sistemas biológicos no nível global, integrando dados de grande escala e diferente em origem, lidando com a infraestrutura necessária para fazer biologia sistêmica acontecer, são somente um dos extraordinários movimentos da disciplina em crescimento. Medicina de forma adicional é um campo em crescimento, tratando pontos que revolucionaram as áreas médicas, transformando medicina de reativa para preventiva. Essas mudanças serão catalisadas por um pensamento sistêmico no tratamento de doenças que irão instigar o surgimento da medicina personalizada. Hoje temos o que alguns chamam de P4 Medicine, algo que surgiu do crescimento da biologia sistêmica nos últimos anos. [13] , [14]

Ligações externas[editar | editar código-fonte]

Notas

  1. "...muito dos problemas atualmente encontrados nas áreas das ciências da vida são relacionado a casos que pedem uso de mecânica, matemática, e engenharias de forma simultânea. Isso requer um conhecimento de biologia tanto para resolver problemas quanto ponto de inspiração (inspiração aqui deve ser encarada diferentemente da inspiração em arte, apesar de engenharia ser também uma arte)..." ([4] , p.10)
  2. a tradução do italiano não é oficial, ver por exemplo evento italiano SYSBIO, ou mesmo se nota ao se discutir com italianos da área, eles preferem termos em inglês

Referências

  1. a b D. NOBLE, THE MUSIC OF LIFE. ORFORD UNIVERSITY PRESS, 2006. ISBN-13: 978–0–19–929573–9.
  2. Systems Biology - the 21st Century Science.
  3. Uma Nova Fronteira: Biologia Sistêmica (tradução de: 'A New Frontier: Systems Biology').
  4. PIRES, J. G. Na importância da biologia em engenharias: biomatemática e bioengenharias. Simpósio de Engenharia de Produção, XX: 1-12, Bauru: São Paulo, 2013.
  5. LaBiSisMi (Laboratório de Biologia Sistêmica de Microorganismos), USP. http://labisismi.fmrp.usp.br/index.php/br/biologia-sistemica. Último acesso: Julho 2014.
  6. Pires JG (2014). Biomechanics, computational Intelligence, and systems biology with application on vitreous dynamics using Java: An incipient discussion. Acad. J. Sci. Res. 2(1):007-018.
  7. a b Andres Kriete, Roland Eils, Computational Systems Biology, Elsevier Academic Press, 2006.
  8. J. G. Pires, ‘On the applicability of Computational Intelligence in Transcription Network Modeling’, Faculty of Applied Physics and Mathematics, Gdansk University of Technology, Gdansk, Poland, 21th September, 2012.
  9. ALON, Uri. An Introduction to systems biology: design principles of biological circuits. Chapman & Hall/CRC, 2006.
  10. C. J Myers, Engineering Genetic Circuits. Mathematical and computational biology series. Chapman and Hall Book, 2010. ISBN: 978–1–4200–8324–8.
  11. Hiroaki Kitano, Computational systems biology, NATURE | VOL 420 | 14 NOVEMBER 2002 | www.nature.com/nature
  12. Jurgen Eils, Christian Lawerenz, Kathy Astrahantseff, Marlin Ginkel, and Roland Eils, Databases for systems biology, in: Computational Systems Biology, ed: Andres Kriete, Roland Eils, Elsevier Academic Press, 2006.
  13. Leroy E. Hood, David J. Galas, P4 Medicine:  Personalized, Predictive, Preventive, Participatory A Change of View that Changes Everything, http://www.cra.org/ccc/files/docs/init/P4_Medicine.pdf
  14. Andrea D. Weston, Leroy Hood, Systems Biology, Proteomics, and the Future of Health Care: Toward Predictive, Preventative, and Personalized Medicine, Journal of Proteome Research 2004, 3, 179-196.



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