Lo studio della biologia attraverso perturbazioni sistemiche, monitoraggio globale delle varie risposte e l’integrazione dei dati capace di formulare un modello predittivo1 viene definito “biologia dei sistemi” .
La biologia classica si basa su un modello riduzionistico in cui i sistemi
vengono dapprima scomposti nelle loro componenti singole, e,successivamente, i vari “tasselli” vengono reintegrati all’interno del sistema.
Questo approccio, tuttavia, a cause dell’enorme complessita’ dei processi biologici, presenta parecchie lacune dovute all’incapacita’ degli studiosi di dominare intellettualmente il processo di integrazione dei meccanismi2.
Diversamente, la “system biology”, ponendo uno sguardo al macrocosmo cellulare e utilizzando perturbazioni in larga scala a livello genetico ed
ambientale, e’ in grado di monitorare contemporaneamente l’intero processo, agendo, appunto, a livello genico, proteico, metabolico e fenotipico.
La formazione di un modello avviene attraverso un processo multi-step:
dapprima viene scelto il modello di riferimento che puo’ essere una cellula, un tessuto, un singolo organismo o una popolazione di individui, per poi passare all’ induzione di una erturbazione che puo’ essere genetica
(silenziamento o attivazione di geni chiave); di espressione proteica (trasfezioni che over-esprimono o down-regolano l’espressione di una o piu’ proteine); o ambientale (con esposizione ad agenti chimici o cambiamenti
dell’habitat naturale di quell’organismo).
Validato il modello e perturbata la sua omeostasi si passa allo studio vero e proprio, attraverso le metodiche avanzate delle biotecnologie che
comprendono, studi genomici, proteomici, trascrittomici, bioinformatici e matematico statistici.
E’ fondamentale comprendere che la biologia dei sistemi dipende essenzialmente dalla capacita’ dello scienziato di saper generare un modello
attendibile. Piu’ in particolare, lo scienziato dovra’ valutare astrazioni, derivazioni statistiche, cross-allineamenti dei dati derivanti dai vari pathways, inferenze probabilistiche e screening differenziali dei dati
attraverso la visualizzazione integrata di vari programmi bioinformatici.
Tanto gli consentira’ di formulare un modello predittivo rispetto a quel sistema.
Il “goal” della system biology, dunque, e’quello di formare un modelling in cui grazie ai dati raccolti con lo studio e con l ‘osservazione delle mille sfaccettature del sistema, si possa comprendere come la cellula o l’organismo si self-organizzino in risposta ad una data perturbazione e, come, lo stesso processo possa evolvere nel caso di una differente perturbazione. Conseguentemente, quindi, lo scienziato deve verificare se e come quel sistema reagisca autonomamente, cercando di ripristinare
l’omeostati iniziale o, comunque un equilibrio tale da permetterle la continuazione della sua vita, o da indurla all’interruzione della stessa.
La portata di questo nuovo approccio, si oppone all’estrema settorializzazione che negli ultimi decenni ha investito le biotecnologie.
Spesso ragioni di “mercato”, hanno posto le regole dei singoli processi cellulari a capo di intere teorie sul funzionamento globale dei processi biologici.
La system Biology delinea quanto in tempi non sospetti aveva anticipato con intelligenza e dedizione allo studio il Professor Giovan Giacomo Giordano. Spesso invitava i suoi allievi a “comprendere non cosa viene costruito, ma
anche come i vari pezzi possano essere uniti e in che modo essi vengono uniti e funzionano come un complesso integrato”.
In sintesi, questa nuova disciplina, si propone non solo di comprendere come i sistemi sono organizzati e con quali mezzi si elf-organizzano, ma anche di dare nuovi strumenti alla diagnostica attraverso l’identificazione dei fattori
genetici di rischio per le malattie, o di realizzare modelli di base personalizzati per i pazienti nei quali si valutano i benifici e i rischi di particolari regimi di trattamenti.
Questa approccio, offre, infine, la possibilita’ di suggerire l’apertura di nuovi orizzonti nella ricerca dei farmaci.
Bibliografia
[1] Ideker et al, A new approach to decoding life: systems biology.Annu. Rev. Genomics Hum. Genet 2, 343 (2001)
[2] Priami, Informatica e biologia dei sistemiMondo digitale, Num.1 (2004)
[3] Ideker I., Bandyopadhyay S. , Integrative systems biologyNature Genetics, Nature Publishing Group (2010)
Davide Mangani Rizzo
