Durante décadas, una parte de la investigación en biología se centró en identificar el papel de los genes individuales. Ese enfoque transformó la ciencia, pero también tenía límites. Las células no funcionan como una suma de partes separadas. Funcionan como sistemas complejos y dinámicos, en los que genes, proteínas, metabolitos y señales interactúan constantemente.
Este es el punto de partida de la biología de sistemas: un enfoque que busca comprender un proceso biológico en su conjunto (el “sistema”), en lugar de estudiar solo un componente (los genes individuales) cada vez.
La idea es sencilla, pero sus implicaciones son enormes. Si los investigadores e investigadoras pueden captar suficiente información sobre un sistema biológico y entender cómo interactúan sus partes, pueden empezar a describirlo, modelizarlo y predecirlo.
Mirar más allá de los genes individuales
Ahora sabemos que un gen no actúa solo. Su función depende de dónde y cuándo se activa, y de cómo interactúan con él el resto de componentes de la célula.
El color de los ojos es un buen ejemplo. Las mutaciones o los alelos de un solo gen influyen en el color de los ojos, pero la síntesis del pigmento es en realidad el resultado de una cascada multigénica: una cadena de acontecimientos en la que intervienen múltiples genes y vías celulares. De estas complejas interacciones celulares emergen nuevas funciones que no se habían previsto.
Una nueva forma de estudiar la vida
La biología de sistemas ha crecido de la mano de los avances tecnológicos. Ahora el personal investigador puede registrar los acontecimientos relacionados con un proceso biológico concreto, generando una cantidad de datos sin precedentes, desde genes y ARN hasta proteínas y metabolitos. Es lo que se conoce como el mundo de las “-ómicas”, que incluye la genómica, la transcriptómica y la proteómica.
Estas tecnologías generan grandes volúmenes de datos, por lo que procesar esta información exige algo más que la biología experimental tradicional. También requiere una nueva filosofía de trabajo: equipos interdisciplinares de personas del ámbito de la biología, matemáticas, ingeniería, estadística e informática trabajando juntas.
Del big data a los modelos biológicos
La gran cantidad de datos cuantitativos ha abierto una nueva posibilidad en biología que hace una década apenas se imaginaba: utilizar datos biológicos para construir modelos. La comunidad científica intenta registrar el mayor número posible de acontecimientos relevantes dentro de un proceso biológico y después utiliza herramientas computacionales para identificar los patrones y las reglas que gobiernan su comportamiento.
Si esos modelos son lo bastante buenos, pueden ayudar a anticipar cómo responderá un sistema en distintas condiciones.
Por eso la biología de sistemas suele asociarse con la idea de biología predictiva. En lugar de limitarse a describir lo que se observa, aspira a anticipar qué puede ocurrir después.
