Resumen de Sistemas P: un marco computacional para la biología de sistemas
El campo Biología de Sistemas tiene como objetivo profundizar en el conocimiento de la dinámica de los sistemas celulares a través de las interacciones entre los diferentes sistemas. A diferencia de la aproximación clásica en la que el estudio de la dinámica de los procesos celulares se realizaba a través de la identificación y caracterización de cada una de sus componentes moleculares. Esta aproximación no captura el hecho de que el funcionamiento de los sistemas celulares emerge de las interacciones entre sus diferentes componentes. Debido a la complejidad de los procesos celulares y a la gran cantidad de datos producido por los experimentos en laboratorios, se hace imprescindible el modelado matemático-computacional, la simulación y el análisis que son técnicas esenciales en este campo.
La Biología de Sistemas constituye un campo interdisciplinar que entremezcla la Biología clásica, las Matemáticas y la Informática. Podemos pensar que esta nueva disciplina producirá una nueva generación de científicos capaces de entender y aplicar conceptos, técnicas y de servirse de fuentes de inspiración provenientes de cada una de esas áreas.
La Biología de Sistemas es un campo relativamente próximo a otra joven disciplina, la Biología Sintética. El fin último del modelado de sistemas celulares es obtener un conocimiento necesario para poder ser capaces de controlar su funcionamiento, lo que nos puede permitir construir nuestro propio sistema celular que satisfaga unas propiedades fijadas a priori (que es el principal objetivo de la Biología Sintética). Esto abre un amplio espectro a posibles aplicaciones en farmacología y tratamientos novedosos en importantes enfermedades, como el cáncer.
Las ecuaciones diferenciales ordinarias (ODEs) constituyen el primer marco para el modelado en Biología de Sistemas, quizá debido a que se ha utilizado desde hace décadas para modelar procesos dinámicos. Sin embargo, la aproximación macroscópica, continua y determinista inherente a las ODEs es, cuando menos, cuestionable en sistemas celulares con un bajo número de moléculas, en reacciones lentas o en estructuras no homogéneas. Para estos casos se han propuesto aproximaciones mesoscópicas, estocásticas y discretas. Algunos de los marcos computacionales alternativos usados para modelar sistemas celulares han sido las redes de Petri, el Álgebra de procesos, bioambientes, brane cálculo, kappa-cálculo, sistemas basados en agentes, etc.
No obstante, en la mayoría de estas aproximaciones no se tiene en cuenta el papel crucial que suelen jugar las membranas biológicas en la compartimentalización y funcionamiento de las células de los organismos vivos.
En esta memoria se presentan los sistemas P como un marco de modelado computacional que integra los aspectos estructurales y dinámicos de los sistemas celulares en una forma comprensiva y relevante, proporcionando la formalización necesaria para poder realizar análisis matemáticos y computacionales. Todas las aproximaciones citadas anteriormente fueron formalizadas a partir de diferentes fuentes de inspiración, y antes de ser aplicadas al modelado de sistemas celulares. Por el contrario, los sistemas P constituyen un modelo no convencional de computación inspirado en la estructura y el funcionamiento de las células. Por tanto, los conceptos usados en los sistemas P están más próximos a los usados en biología celular y molecular que las abstracciones de los otros formalismos o aproximaciones.
Los tres ingredientes esenciales de un sistema P son los siguientes: una estructura de membranas (a modo de célula), conteniendo un determinado número de membranas distribuidas jerárquicamente y delimitando regiones o compartimentos: multiconjuntos de objetos y cadenas colocadas en el interior de los compartimentos delimitados por las membranas (abstracciones de las sustancias químicas); y reglas de reescritura (abstracciones de las reacciones químicas) asociadas a cada compartimento que describen la evolución de los objetos y cadenas colocados en los compartimentos .
Más que una alternativa a los marcos clásicos de modelado en los sistemas celulares, los sistemas P constituyen una aproximación complementaria para ser usada cuando las aproximaciones clásicas puedan plantear problemas. Los sistemas P son capaces de representar el carácter discreto de la cantidad de componentes de un sistema celular mediante el uso de reglas de reescritura sobre multiconjuntos de objetos y cadenas que representan moléculas, y cadenas que describen la organización de genes sobre el genoma. La estocasticidad inherente, el ruido externo y la incertidumbre de los sistemas celulares se captura en los sistemas P mediante el uso de estrategias estocásticas basadas en el algoritmo de Gillespie.
El principal hecho diferencial de los sistemas P es el uso de la llamada Estructura de membranas que representa la compartimentalización en la organización estructural de las células vivas. En todos los casos de estudio que se presentan en esta memoria, las membranas en los sistemas P de especificación describirán las regiones relevantes que corresponden a los sistemas celulares objetos de estudio.
