Аргумент за Биологию Систем

[shvarz]

В новом PLoS Biology статья про разнообразие того, как нервы подходят к мускулам. Посмотрели на одну конкретную мышцу в разных "мышыцах" и отследили топографию нейронов, которые ее активируют. Нашли довольно большое разнообразие в количестве, длине и разветвлении аксонов. Причем не только между разными мышами, но и между левой и правой половинами мыши. Оно и понятно - сложные организмы строятся не по детальному "чертежу", а согласно неким общим принципам "лишь бы работало". Как получилось во время развития подсоединить нервы к мышцам, так и получилось. Наверняка какая-то система регуляции там есть, но она проверяет лишь функциональность, а не соответствие неким конкретным планам.
Я думаю так очень многие системы в биологии устроены, и внутриклеточные и внеклеточные. Та же имунная система, например, работает достаточно стохастично и регулируется через "консенсус" самых разных сигналов.
Проблема для ученого тут в том, что при такой организации изучаемой системы редукционистский подход становится невозможен (как минимум - очень затруднителен). Каждый конкретный элемент системы сам по себе не влияет на непосредственно на конечный результат. Невозможно его вычленить из остальной системы и оценить его личный вклад в ее функциональность. Из-за стохастичности участвующих процессов каждый редукционистский эксперимент становится неповторимым.
Биология Систем в данном случае может помочь, потому что она основана на суммировании очень большого количества экспериментов, в котором можно проследить корреляцию между "входом" и "выходом". Анализ, правда, для этого требуется достаточно сложный, потому что корреляции могут быть очень слабыми. Например, если сигнал от рецептора Р может идти к эффектору Э через 10 различных параллельных медиаторов М1-М10 (а это довольно частая ситуация в биологических сигнальных системах), то факт вовлечение каждого конкретного медиатора будет очень сложно установить (он будет вовлечен лишь в каждую десятую передачу сигнала). Огрмным плюсом при этом является то, что когда факт существования М1-М10 установлен, и их параметры известны, то редукционистский подход становится опять применим. Только теперь роль "элемента системы" отдается не конкретному белку, а целому комплексу Р/М1-М10/Э и описывается он набором характеристик.

Comments

[tryptophobe.livejournal.com]

Я в вопросе профан, но что, если сигнал по каждому из медиаторов? Может, именно это вы и хотели сказать. И кстати, почему редукционистский подход невозможен? Как мне кажется, влияние элемента на конечный результат будет одинковым в одинаковых экспериментах. Другое дело, что релевантность этих экспериментов в отношении рельного происходящего в биологической системе (тот же врожденный иммунитет, например) оказывается под вопросом.

[shvarz.livejournal.com]

Я не очень хорошо объяснил, конечно, о чем речь. Сейчас пытался найти хорошую картинку в свободном доступе, но не смог. Погуглите dense overlapping regulon для примеров. Идея в том, что сигнал передается не как эстафетная палочка, а суммированием нескольких разных сигналов, приходящих из разных мест. Если взять за пример выборы голосованием, то вполне можно установить сам факт того, что некий человек может голосовать, но на основании этого факта невозможно предсказать будет ли он голосовать в неких конкретных выборах и если будет - то как. Так и тут. Плюс к этому - всякие попытки вмешаться в функцию каждого конкретного элемента системы ведут к компенсации со стороны других ее элементов.
Более конкретный пример - мы можем in vitro протестировать активацию T-cells используя тетрамеры или гигантские дозы каких-нибудь chemokines. Но это ничего не говорит нам о том, как они активируются in vivo, потому что там нет таких огромных доз и антигены существуют в самых разных формах. in vivo активация T-cell - ответ на суммированный сигнал целого ряда элементов. Если пытаться вычленить роль каждого отдельного элемента in vivo, то получим очень маленький (неизмеримый?) вклад.