زیست‌شناسی سامانه‌ها
زیست‌شناسی سامانه‌ها ، تحلیل محاسباتی و ریاضیاتی، و مدل‌سازی سامانه‌های زیستی پیچیده‌است. این شاخه، یک شاخه بین رشته‌ای مطالعاتی برپایه زیست‌شناسی است که بر روی برهمکنش‌های پیچیده بین سامانه‌های زیستی تحقیق کرده، به طوری که رهیافتی کل‌نگر، به جای رهیافت سنتی فروکاست‌گرایانه، به تحقیقات زیست‌شناسی دارد.
بخصوص از سال ۲۰۰۰ به این سو، مفهوم زیست‌شناسی سامانه‌ها به‌طور گسترده در عرصه‌های مختلفی از زیست‌شناسی مورد استفاده واقع شده. پروژه ژنوم انسانی، مثالی از به‌کارگیری تفکر سامانه‌ای در زیست‌شناسی است که منجر به راه‌های جدید همکاری جهت حل مسائل شاخه ژنتیک شده‌است. یکی از اهداف زیست‌شناسی سامانه‌ها، مدل‌سازی و کشف خواص ظهوریافتگی، خواص سلول‌ها، بافت‌ها وجانداران، از جنبه سامانه (یا سیستم) ایست که توصیف نظری آن تنها از طریق فنون زیست‌شناسی سامانه‌ها میسر است. چنین تحلیل‌هایی اغلب شامل شبکه‌های متابولیکی یا شبکه‌های پیام‌رسانی سلولی است.
رشته زیست‌شناسی سامانه‌ها توسط تعدادی از دانشمندان پیشرو و کنجکاو پایه‌گذاری شد؛ ولی به دلیل پتانسیل کاربردی این رشته در ابعاد مختلف علوم زیستی و پزشکی، بسیاری از شرکت‌های زیست فناوری که به دنبال تولید فراورده‌ها و داروهای زیستی هستند، با احساس نیاز به ابزاری با قدرت پیش‌بینی بالا برای مدل‌سازی و پیش‌بینی اثرات محصولات خود، با روش‌های ارزان و سریع به دنبال این رشته رفتند. زیست‌شناسی سامانه‌ها، بین سالهای ۱۹۰۰ تا ۱۹۷۰ و با مدل‌سازی کمی سینتیک آنزیمی رونق گرفت. از اولین شبیه‌سازی‌های عددی در زیست‌شناسی سلولی می‌توان به مدل ریاضی ساخته‌شده توسط نوروفیزیولوژیست‌های انگلیسی، آلن لوید هوچکین و اندرو فیلدینگ هاکسلی در سال ۱۹۵۲ اشاره کرد.
این مدل، نشان‌دهنده عملکرد سلولی است که از تعامل بین دو مؤلفه مولکولی مختلف پتاسیم و سدیم ناشی می‌شود و بنابراین می‌تواند به عنوان آغاز زیست‌شناسی محاسباتی سامانه‌ها در نظر گرفته شود. همچنین در سال ۱۹۵۲، آلن تورینگ، «مبانی شیمیایی مورفوژنز» را منتشر کرد و نحوه ایجاد یکنواختی در یک سیستم بیولوژیکی همگن را توضیح داد. در سال ۱۹۶۰، اولین مدل کامپیوتری ضربان‌ساز قلب توسط دنیس نوبل ساخته شد.
دهه‌های ۱۹۶۰ و ۱۹۷۰ چندین رویکرد برای مطالعه سیستم‌های مولکولی پیچیده، مانند تجزیه و تحلیل کنترل متابولیک و نظریه سیستم‌های بیوشیمیایی ارائه شد. موفقیت‌های زیست‌شناسی سلولی مولکولی در طول دهه ۱۹۸۰، موضوع الگوسازی کمی فرایندهای بیولوژیکی را به یک زمینه فرعی تبدیل کرد.
با ظهور ژنومیک عملکردی در دهه ۱۹۹۰، مقادیر زیادی از داده‌های با کیفیت بالا در دسترس قرار گرفتند. این داده‌ها در نتیجه افزایش توانایی محاسبات، توسط مدل‌های واقع گرایانه تری تحلیل شدند.
در سال ۱۹۹۲ تا ۱۹۹۴، مقالاتی در زمینه‌های پزشکی سیستم‌ها، ژنتیک سیستم‌ها و مهندسی بیولوژیکی سیستم در چین منتشر شد. در سال ۱۹۹۷، گروه Masaru Tomita اولین مدل ریاضی متابولیسم یک سلول (فرضی) کامل را منتشر کرد. در حدود سال ۲۰۰۰، مؤسساتی در سیاتل و توکیو، با تکمیل پروژه‌های مختلف ژنومی، افزایش داده‌ها حاصل از omicها (به عنوان مثال، ژنومیک و پروتئومیک) و به‌کارگیری روش‌های بیوانفورماتیک، موجب پیشرفت‌هایی در زمینه سامانه‌های زیستی شدند. در سال ۲۰۰۳، مؤسسه فناوری ماساچوست، روشی با مدل‌کردن همه سلول از طریق تجمیع پویای چندین مدل‌های مسیر مولکولی را شروع کردند. به دنبال آن، مؤسسات تحقیقاتی مختلفی در زمینه زیست‌شناسی سامانه‌ها توسعه یافتند.از تابستان سال ۲۰۰۶، به دلیل کمبود نیرو در این رشته، چندین برنامه آموزشی برای دانشجویان دکتری در نقاط مختلف جهان ایجاد شده‌است. امروزه با تولد این شاخه از علم در زمینه سلامت و بیماری‌های ژنتیکی و سرطان، امید می‌رود بتوان تمام اتفاقاتی که در سلول‌های بیمار و سالم اتفاق می‌افتد را مدل‌سازی و با هم مقایسه کرد و به علت اصلی بیماری‌ها و درمان آن‌ها پی برد.
با توجه به تعریف زیست‌شناسی سامانه‌ها به عنوان توانایی دستیابی، ادغام و تجزیه و تحلیل مجموعه‌ای از داده‌های پیچیده تجربی با استفاده از ابزارهای میان‌رشته‌ای، برخی از فناوری‌های اصلی این رشته به شرح زیر است:
از فناوری‌های فرعی این رشته می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
علاوه بر موارد بالا، فناوری‌های دیگری برای تجزیه و تحلیل تعاملات درون سلول وجود دارد. در حال حاضر، رشته مولکولی معتبر در این زمینه، مطالعه تعامل پروتئین-پروتئین است؛ باید درنظر داشت حضور این رشته، مانع از ورود سایر رشته‌های مولکولی به این زمینه نمی‌شود. رشته‌های مولکولی نیز شامل موارد زیر هستند:
در حل مسائل زیست‌شناسی سامانه‌ها، دو رویکرد اصلی بالا به پایین و پایین به بالا وجود دارد. رویکرد بالا به پایین تا حد امکان سیستم را درنظر گرفته و به نتایج تجربی متکی است. روش توالی‌یابی آران‌ای، نمونه‌ای از یک رویکرد بالا به پایین است. در مقابل، از روش پایین به بالا برای ایجاد مدل‌های دقیق، در داده‌های تجربی استفاده می‌شود. نمونه‌ای از این روش، استفاده از مدل‌های مداری برای توصیف شبکه ژنی ساده است.
فناوری‌های مختلفی برای بررسی و ذخیره تغییرات mRNAها، پروتئین‌ها و تغییرات پس از فرایند ترجمه، به کار رفته‌است. برخی از این فناوری‌ها در ادامه ذکر شده‌اند:
زیست‌شناسی سامانه‌های سرطانی از دیگر نمونه‌های رشته زیست‌شناسی سامانه‌ها است که به هدف سرطان‌زایی و مطالعه درمان‌های سرطان به وجود آمده‌است. این رشته، از داده‌های خاصی مانند داده‌های توصیفی ژنوم سرطانی تومور بیماران و هم‌چنین ابزارهایی هم‌چون رده سلولی نامیرا، مدل‌های موش برای تومورزایی، روش‌های توالی‌یابی دی‌ان‌ای و مدل‌سازی محاسباتی از پیامدهای جهش و بی‌ثباتی ژنوم، استفاده می‌کند. هدف بلندمدت این رویکرد، تشخیص بهتر سرطان، طبقه‌بندی و پیش‌بینی بهتر از نتیجه یک درمان پیشنهادی است. تلاش‌های قابل‌توجه‌ای در این رشته، سبب ایجاد چندین مقیاس واقعی در مدل‌های درون‌رایانه‌ای برای تومورهای مختلف شده‌است.
زیست‌شناسی سامانه‌ها، اغلب به توسعه مدل‌های مکانیکی مانند بازسازی سامانه پویا می‌پردازد. به عنوان مثال، یک شبکه سلولی را می‌توان با استفاده از روش‌هایی هم‌چون سینتیک شیمیایی و نظریه کنترل، مدل‌سازی کرد. با توجه به تعداد زیاد پارامترها و محدودیت‌ها در شبکه‌های سلولی، معمولاً از تکنیک‌های عددی و محاسباتی استفاده می‌شود. (به عنوان مثال تجزیه و تحلیل تعادل شار)
علوم کامپیوتر، انفورماتیک و آمار، در زیست‌شناسی سامانه‌ها کاربرد فراوانی دارد. برای مثال، مدل‌های محاسباتی مانند:
در ادامه، مثال‌هایی از بیوانفرماتیک در زیست‌شناسی سامانه‌ها ارائه می‌شود:
در سطح ژنوم، شبکه‌های ژنومی، نه تنها مدل‌سازی شده بلکه با سایر مدل‌های سلولی و چندسلولی ادغام می‌شوند تا تغییرات شبکه، در یک ساختار ۴ بعدی پویا مشاهده شود. نکته قابل توجه این است که برای مدل‌سازی چنین پدیده‌هایی، باید بین جزئیات، به گونه‌ای تعادل برقرار شود که درک سیستم و عملکرد آن، امکان‌پذیر باشد.
شاید بزرگترین توانایی چنین سیستم‌هایی در سطح عملکرد ژنوم در ابعاد سلول و محیط چند سلولی آن، ایجاد آگاهی برای دانشمندانی است که درحال تلاش برای یافتن معنی ژنوم و پروتئوم هستند. توانایی جهش ژنوم و دیدن اثرات سریع آن در سیستم چندسلولی درون‌رایانه‌ای، ابزاری بی‌سابقه برای آزمایش فرضیه‌ها و مدل‌های محققین است. با توجه به اینکه انجام یک جهش درون‌جانداری یا درون‌کشتگاهی، می‌تواند ماه‌ها در آزمایشگاه به طول انجامد، کاهش این زمان به دو یا سه ثانیه، برای محققین، از مزایای قابل توجه این سیستم‌ها است.
استفاده از فناوری‌های محاسباتی توان بالا، به درک سیستم‌های پیچیده بیولوژیکی و وابستگی متقابل سلولی کمک کرده و امکان کشف عملکرد یک سیستم را به محقق می‌دهد. چالش بزرگ، درک وابستگی‌های متقابل بین مسیرها با توجه به پیچیدگی سیستم بیولوژیکی است. شکل مقابل، استفاده از ابزارهای محاسباتی در زیست‌شناسی سامانه‌ها را نشان می‌دهد. فناوری‌های محاسباتی توان بالا، مجموعه زیادی از نقاط‌داده را به عنوان ورودی دریافت می‌کنند. هر نقطه‌داده در مطالعات سامانه‌های زیستی، یک بردار چندبعدی است که m بعد آن، ویژگی‌های بیوشیمیایی، جنبشی و HT-omic بدست‌آمده از آزمایش‌ها و جمع‌آوری‌شده از پایگاه‌داده‌های عمومی را توصیف می‌کند و همچنین با n بعد دیگر، که ویژگی‌های فنوتیپی را به عنوان هدف شرح می‌دهد، هم‌بسته‌است. اولین هدف تحلیل محاسباتی در زیست‌شناسی دستگاه، طبقه‌بندی داده‌هایی که ویژگی‌های مشابه دارند، است. این طبقه‌بندی، به‌طور گسترده، به کمک الگوریتم‌های بدون نظارت الگویابی یا الگوریتم‌های یادگیری ماشین، استفاده می‌شود و می‌تواند الگوهای موجود در داده‌های ارائه‌شده توسط تکنیک‌های HT-omic را شناسایی کند. الگوریتم‌های بدون نظارت، الگوریتم‌هایی برای کشف الگو، با هدف درک ساختار یک مجموعه داده معین هستند. خانواده الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت، شامل چندین تکنیک مانند K-means، تحلیل عامل‌ها یا فاکتورها، تجزیه و تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)، تجزیه و تحلیل مؤلفه‌های مستقل (ICA) و نقشه‌های سلسله مراتبی و خودسازماندهی (SOM) می‌باشند. این روش، برخلاف روش یادگیری نظارت‌شده‌است که براساس دسته‌بندی داده‌های اولیه (داده‌های آموزش)، یادگیری صورت می‌گیرد. در سامانه‌های زیستی، چنین ابزارهایی، ژن‌های با الگوی بیان مشابه، متابولیت‌های در معرض تغییرات مشابه و پروتئین‌های با الگوی ترجمه مشابه را در یک دسته قرار می‌دهند. چنین الگوهایی برای بررسی داده‌های بزرگ حاصل از مطالعات ریزآرایه دی‌ان‌ای و مطالعات طیف‌سنجی جرمی ضروری است. الگوریتم‌های الگویابی، به یافتن ژن‌های هم‌بیان‌شده و پروتئین‌های هم‌تنظیم‌شده کمک کرده و همچنین میان تنظیم پروتئومیک با تنظیم ژنومیک ارتباط برقرار می‌کند. همچنین، تکنیک‌های طبقه‌بندی مبتنی بر پایگاه دانش، مانند شبکه عصبی مدل SOM، برای یافتن داده‌های مشابه و قراردادن آن‌ها در یک توپولوژی به‌هم‌متصل، به‌کار می‌رود. SOMها، شبکه عصبی مصنوعی هستند که به‌طور معمول، به روش بدون نظارت آموزش می‌بینند تا ابعاد فضای ورودی را کاهش دهند. هم‌چنین در مطالعه‌ای از SOMها، به عنوان ابزاری برای بررسی فقدان تمرکز مرکزی در بیماری اوتیسم استفاده شد.