系统生物学

系统生物学（Systems biology），是一个试图整合不同层次信息以理解生物系统如何行使功能的学术领域。通过研究某生物系统各不同部分之间的相互关系和相互作用（例如，与细胞信号传送、代谢通路、细胞器、细胞、生理系统与生物等相关的基因和蛋白网络），系统生物学期望最终能够建立整个系统的可理解模型。系统生物学大量使用数学的和计算技术的模型。特别是从2000年开始，这个概念在各种环境下被广泛用于生物学。人类基因组计划是生物学中应用系统思维的一个例子，它导致新的合作的方式来处理在遗传学生物学领域的问题。系统生物学的目标之一是模拟和发现涌现的特性，细胞的，组织的和生物体的特性，作为一个系统，其理论描述只能用系统生物学的技术进行。这些通常涉及代谢网络或细胞信号传送网络。系统生物学开始于对基因和蛋白质的研究，该研究使用高通量技术来测定某物种在给定条件干涉下基因组和蛋白质组的变化。研究基因组的高通量技术包括用来测定mRNA变化的生物芯片技术。高通量蛋白质组学方法包括质谱，该技术用于鉴定蛋白质，检测蛋白修饰和量化蛋白质表达水平。系统生物学的概念由来已久。生物学家及生化学家早就意识到，纵向的单个分子及其通路〔如蛋白质，或更常见的酶〕细致研究仅仅是对于认识生命科学的可行的、必要的开始。当代生物科学的进展—生物信息学—即是对以往的个别研究的归纳和演绎。系统科学最初源自对还原论、机械论反省的有机体思维、综合哲学，以及C.贝尔纳与W.B.坎农对生物稳态现象的揭示，从贝塔郎菲的一般系统论与理论生物学、维纳与艾什比的控制论到香农的信息论与I.普里戈津的耗散结构理论，将生命现象看作自组织化系统，1950年代形成了系统心理学，贝塔郎菲1950年发表《物理学与生物学中的开放系统理论》创立一般系统论奠基了系统生物学基础。1968年国际系统论与生物学（systems theory and biology）会议提出以系统论（整合的）方法研究生物学的体系。1970-80年代，系统论与生物学、系统生物学等概念发表，美国NIH数据库Pub-Med可以检索到系统生物医学（systems biomedicine）。采用系统方法研究生态系统、器官系统的系统生态学、系统生理学等学科先后建立与成熟。细胞生物学、生物化学与分子生物学的发展，艾根从分子水平研究细胞起源提出了超循环理论，开创了细胞、分子层次的生物系统理论探讨。1989年在美国召开了生物化学系统论与计算机模型研究的国际会议，研讨了生物系统的计算机方法、数学模型与定量研究。21世纪伊始，系统生物学的发展进入了细胞信号传导与基因表达调控研究的细胞、分子系统生物学时期，国际、国内的系统与合成生物学、系统遗传学等研究机构纷纷建立而进入了系统生命科学时代。2001年第二届国际系统生物学会（2nd International Conference on Systems Biology；ICSB 2001）对”系统生物学”的解释为：系统生物学是对生物体整个过程做一全面性的定量研究，并非以生物体的某一部分为对象。目的是要建立模式并以实验来证实其可预测的生物体的表现)。简单的说，这样的研究方法就是利用资讯科学及微机电工程的技术来研究生物学的问题，最后并希望能够利用电脑运算的结果，来预测细胞、器官、系统甚至完整生物体的表现。最先把DNA测序自动化，同时也是1985年首先推动基因体计划的科学家之一的莱诺伊·胡德（英语：Leroy Hood）（Leroy Hood）博士2000年最早建立系统生物学研究所，并认为系统生物学是研究一个生物系统内所有组成分的构成，以及在特定条件下这些组成分相互关系的学科。并在2000年1月与阿兰·阿德雷姆（英语：Alan Aderem）及鲁迪·艾伯索尔德（英语：Ruedi Aebersold）等学者创立一个非营利性质的研究机构：系统生物学研究所（Institute for Systems Biology），致力于系统生物学在生命科学相关领域的研究与应用。莱诺伊·胡德（英语：Leroy Hood）博士在2001年3月访问台湾时，对系统生物学曾有以下的描述：系统生物学是将DNA、RNA、蛋白质以及三者彼此之间的交互作用等资讯加以整合，并运用这些资料去建立出数学计量模型，以期能掌握所有生物基因与组织间的关系及运作。因此系统生物学的研究过程是先取得一个生物、组织或细胞系统，辨识出各种内部因素，在获得DNA、RNA及蛋白质相互作用及资讯网络方面整合所获得的资讯，然后开发出能描述系统结构和行为的数学模型，最后可以借由此一个模型系统，使这个系统可以自动执行所需的功能。因此系统生物学是结合许多不同学科的领域，透过彼此相互的网状合作，针对一个生物现象所进行的研究。而北野宏明（英语：Hiroaki Kitano）（Hiroaki Kitano）博士认为系统生物学的研究可以包含四大部分，分别利用资讯科学、分析、技术、基因组学四者形成环型而连续的关系，建立出一个新的研究模式，并且利用这一模式所发展的一系列的工具来解决生物学家所面临的研究问题。2008年美国NIH设立肿瘤的系统遗传学研究专项基金。根据使用跨学科工具从多个实验中获得，整合和分析复杂数据集的能力的系统生物学解释，一些典型的技术平台包括：除了上述给定分子的识别和量化之外，进一步的技术还分析细胞内的动力学和相互作用。 这包括：计算机科学，信息学和统计学的其他方面也用于系统生物学。