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30/09/2014
BIOTECNOLOGIE MOLECOLARI E BIOINFORMATICA
Systems Biology
Systems Biology:
una scienza integrativa
e multidisciplinare
Daniela Besozzi - Systems Biology (AA 2014-2015) - LM BMB - Università degli Studi di Milano
Prima di iniziare…
• E’ possibile stabilire a priori quali sono le
condizioni per cui un sistema biologico mostrerà
un certo tipo di comportamento?
– ad es. raggiungimento di stato stazionario,
andamento periodico (oscillazioni), ecc.
• Si può prevedere se e in quali condizioni tale
sistema cambierà o manterrà quel
comportamento, nonostante le perturbazioni?
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30/09/2014
Prima di iniziare…
• E’ possibile determinare se un farmaco sarà
efficace, o se la sua funzione verrà controbilanciata
(annullata) da altri processi cellulari?
• Come si fa ad ottimizzare la produzione di un certo
prodotto tramite l’ingegnerizzazione di un
organismo?
– ad es. insulina da E. coli
• Esiste un modo per progettare esperimenti di
laboratorio in modo razionale, riducendone
numerosità e costi?
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What is Systems Biology?
• “To understand complex biological systems
requires the integration of experimental and
computational research — in other words a
systems biology approach.”
(H. Kitano, Computational systems biology, Nature 420:206-210,
2002)
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What is Systems Biology?
• “Systems biology is the analysis of the
relationships among the elements in a system in
response to genetic or environmental
perturbations, with the goal of understanding
the system or the emergent properties of the
system”
(A.D. Weston, L. Hood, Systems Biology, proteomics, and the
future of health care: toward predictive, preventative, and
personalized medicine, J. Proteome Research 3:179-196, 2004)
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What is Systems Biology?
• “Systems biology studies biological systems by
systematically perturbing them (biologically,
genetically, or chemically); monitoring the gene,
protein, and informational pathway responses;
integrating these data; and ultimately, formulating
mathematical models that describe the structure of
the system and its response to individual
perturbations”
(T. Ideker, T. Galitski, L. Hood, A new approach to decoding life: Systems
Biology, Annu. Rev. Genomics Hum. Genet. 2:343–72, 2001)
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What is Systems Biology?
• “I am not sure what is meant by “systemic approaches”
but if we agree that a system, in its most general
definition, is a collection of interrelated objects, we
may think of macromolecules making up a cell, or cells
interacting in the formation of multicellular complexes,
as the systems under consideration. Most important to
me is however that cells and proteins are interacting in
space and time, that is, we are dealing here with
(nonlinear) dynamic systems. If you ask me then, systems
biology is a merger of systems theory with cell biology.”
(O. Wolkenhauer, Why Systems Biology is (not) called Systems Biology,
BIOforum Europe 4/2007)
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What is (NOT) Systems Biology?
O. Wolkenhauer, Why Systems Biology is (not) called Systems Biology, BIOforum Europe 4/2007
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L’arte della modellazione
O. Wolkenhauer, U. Klingmüller, Systems Biology: From a Buzzword to a Life Sciences Approach,
BIOforum Europe 4:22-23, 2004
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Systems Biology:
una scienza multidisciplinare
METODOLOGIA
• Integrazione fra ricerca sperimentale e
ricerca computazionale
• Definizione di modelli matematici basati sui
dati sperimentali
• Sviluppo di metodi computazionali per
l’analisi delle proprietà dei sistemi biologici
• Progettazione di esperimenti di laboratorio
basati sulle previsioni computazionali
FINALITA’
• Comprendere il funzionamento dei sistemi biologici in condizioni fisiologiche e
in risposta a diverse perturbazioni (malfunzionamenti, insorgenza di patologie)
• Controllare il sistema biologico
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Due «interpretazioni» di Systems Biology
1. Integrazione di dati
associati alle discipline
«omiche»
•
•
•
2. Studio delle interazioni
dinamiche di proteine,
cellule, ecc.
Prospettiva prettamente • Prospettiva basata sulla
(bio)informatica
modellazione matematica
Sviluppo di strumenti per • Sviluppo di modelli e di
l’integrazione, la
metodi computazionali per
manipolazione e la
l’analisi di proprietà
classificazione dei dati
emergenti del sistema
Enormi quantità di dati
• Carenza di dati biologici
biologici
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Le discipline “omiche”: integrazione?
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Il concetto di “sistema”
• Sistema complesso:
– insieme di numerosi elementi semplici che,
interagendo in modo coordinato, producono un
comportamento “complesso”
• non linearità
• sistema aperto
• sistema dinamico
– la funzionalità del sistema emerge dalle proprietà
dell’intera struttura che gli elementi formano, e
non è determinata dalla specifica funzionalità di ogni
singolo elemento
• architettura interna
• sottosistemi (moduli funzionali)
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Il concetto di “sistema” in Biologia
• Sistema biologico:
– insieme di molti elementi con funzionalità diverse (o
multifunzionali) che, interagendo in modo selettivo e
non lineare, producono un comportamento
“coerente”
•
•
•
•
comunicazione
auto-organizzazione
capacità di evoluzione e adattamento
comportamento globale (emergente) difficilmente
prevedibile
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Il concetto di sistema - Esempi
Ruolo dell’espressione del gene proB
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Il concetto di sistema - Esempi
Biosintesi della prolina in E.coli
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Il concetto di sistema - Esempi
Biosintesi della metionina in E.coli
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Il concetto di sistema - Esempi
Plant central metabolism
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Il concetto di sistema - Esempi
Interazioni proteina-proteina in lievito
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Il concetto di sistema - Esempi
Reti di regolazione genica
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Il concetto di sistema - Esempi
Reti di regolazione genica
Il concetto di sistema - Esempi
Vie di trasduzione del segnale
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Il concetto di sistema - Esempi
Adhesion
Microcolony
Maturation
Formazione di biofilm batterici
Sviluppo e vascolarizzazione
di un tumore
Il concetto di sistema - Esempi
Differenziamento cellulare
e sviluppo embrionale
Sistemi preda-predatore
o ecosistemi
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Come studiare un sistema biologico?
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Sistemi diversi, modelli diversi!
INTERACTION-BASED
CONSTRAINT-BASED
MECHANISM-BASED



Quale approccio di modellazione
aiuta a capire il funzionamento del
sistema meglio degli altri?
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Asking questions
• Cosa è già noto sul sistema?
• Quali dati sono già
disponibili?
• Quali elementi del sistema
possono essere misurati?
• Quale approccio di
modellazione scegliere?
• Che strumenti
computazionali sono
necessari?
• Che tipo di previsioni si
possono fare?
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Asking questions
• Cosa è già noto sul sistema?
• Quali dati sono già
disponibili?
• Quale approccio di
modellazione scegliere?
• Che strumenti
Qual è lo scopo delcomputazionali
modello?
sono
• Quali elementi del sistema
possono essere misurati?
necessari?
• Che tipo di previsioni si
possono fare?
• Indispensabile la discussione continua fra biologi
sperimentali e matematici/informatici
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Sistemi e livelli di complessità
• Scala spaziale e scala temporale
La complessità in Systems Biology
• La complessità nello studio dei sistemi biologici
nasce da:
– difficoltà nel gestire numerose variabili che sono
collegate fra loro in modo non lineare, all’interno di
reti multi-livello e gerarchiche (problema
dell’osservabilità)
– difficoltà nel generare dati sperimentali quantitativi
e dinamici, quali serie temporali basati su stimolorisposta (problema della misurabilità)
– difficoltà nel gestire le incertezze che derivano dalla
carenza o dall’assenza di osservazioni e misure
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Le discipline “omiche” e la complessità
van Riel, Briefings in Bioinformatics 7, 2006
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Riduzionismo e olismo in Biologia
• Approccio riduzionistico:
– studio delle singole componenti di un sistema biologico
(un gene, una proteina, …)
– progettazione e realizzazione in serie di numerosi
esperimenti, ognuno corrispondente ad una specifica
perturbazione
• Approccio olistico:
– studio di tutte le componenti di un sistema biologico,
del loro comportamento e delle relazioni reciproche
– progettazione e realizzazione di un numero ridotto di
esperimenti
– integrazione, rappresentazione e modellazione dei dati
riguardanti il sistema nel suo complesso
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L’approccio olistico
• Per comprendere la funzionalità di un sistema
biologico nella sua completezza non è sufficiente:
– identificare e classificare tutti i suoi elementi (geni,
proteine, …)
– comprendere la funzione di ogni elemento
– generare diagrammi statici delle interazioni fra tali
elementi
• E’ invece necessario:
–
–
–
–
identificare la natura delle varie interazioni
capire le dinamiche che governano il sistema
prevedere il comportamento del sistema
determinare come intervenire sul sistema per
controllarlo
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Riduzionismo o olismo?
• Un approccio integrativo:
la complessità dei sistemi molecolari e cellulari
rende necessario focalizzare lo studio su
sottosistemi (isolati) per comprendere il sistema
nella sua interezza
– necessità di studi a “livello molecolare” (tecniche di
biochimica, biologia molecolare, ecc.)
– necessità di studi multi-livello (tecnologie highthroughput)
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Poca conoscenza, più modelli
• Nello studio di un sistema biologico complesso,
è possibile che dall’analisi dei dati sperimentali
vengano generati diversi modelli molecolari sul
funzionamento del sistema
– riflette mancanza di informazioni sufficienti
• La carenza di conoscenza biologica su un
sistema implica la definizione di modelli
matematici alternativi
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«Ciclo di studio» ideale in Systems Biology
• Metodologia standard in Systems Biology:
un (idealizzato) ciclo iterativo di integrazione fra
analisi computazionale e analisi sperimentale
– data-driven modeling
– model-driven experiment
• Scopo: acquisire conoscenza biologica sulle
relazioni funzionali fra tutti gli elementi del
sistema
– generare ipotesi che siano verificabili
sperimentalmente
– prevedere il comportamento del sistema
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Systems Biology cycle (1/5)
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Systems Biology cycle (2/5)
Chou et al. Math Biosciences 219, 2009
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Systems Biology cycle (3/5)
• Un ciclo ideale di ricerca in Systems Biology
prevede:
1. La selezione di informazioni biologicamente rilevanti
(potenzialmente contraddittorie) per il sistema in
analisi
2. La definizione (automatica o manuale) di un modello
che descrive il sistema, basato su dati ed ipotesi
(verificate o da verificare sperimentalmente)
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Systems Biology cycle (4/5)
3. L’esecuzione di simulazioni (esperimenti
computazionali “dry”) del modello per rivelare:
– adeguatezza delle ipotesi su cui il modello è basato
– consistenza del modello con i dati reali  eventuale
correzione o rifiuto del modello
4. L’analisi approfondita del sistema biologico
– selezione del modello più adeguato fra modelli
alternativi
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Systems Biology cycle (5/5)
5. La generazione di previsioni relative al
comportamento e alle proprietà del sistema
6. La progettazione e l’esecuzione di esperimenti
di laboratorio (“wet”)
– verifica delle ipotesi
– generazione di nuovi dati
– perturbazioni
 ripartire dal punto 1
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Contro lo scetticismo
(D.B. Kell, S.G. Oliver, Here is the evidence, now what is the hypothesis? The
complementary roles of inductive and hypothesis-driven science in the postgenomic era, BioEssays 26:99–105, 2003)
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Applicazione nelle scienze mediche
• Scopo: mettere in luce la natura dei
funzionamenti e dei malfunzionamenti delle
cellule nello sviluppo e nella progressione di
una malattia
Applicazione nelle scienze mediche
• Difficoltà: presenza di diverse scale temporali e
spaziali
– dall’evento cellulare (secondi, minuti, ore) alla
progressione della malattia (giorni, mesi, anni)
– dalla cellula (m) all’organismo (m)
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Applicazione nelle scienze mediche
• Potenziale contributo:
– facilitare diagnosi precoci (identificazione di
biomarcatori)
– comprendere l’eziologia, la progressione e la
sintomatologia di varie malattie
– raffinare i protocolli di trattamento
– identificare nuovi farmaci e terapie
– progettare nuovi dispositivi medici
– migliorare la prognosi e definire terapie
personalizzate
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Applicazione nelle scienze mediche
• “P4 medicine”:
– predittiva: consapevolezza dei rischi di sviluppare
una malattia prima che si manifesti (utilizzo di
biomarcatori molecolari e analisi genomiche)
– preventiva: sviluppo e somministrazione di terapie
efficaci e mirate prima che insorgano i sintomi della
malattia
– personalizzata: diagnosi e trattamento individuale,
basato sul proprio profilo molecolare
– partecipatoria: attiva partecipazione del paziente
nelle scelte relative al proprio stato di salute e alla
malattia
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Applicazione nelle scienze mediche
• Un sistema complesso: il cancro
– fallimento dell’approccio riduzionistico nella
comprensione dello sviluppo di un tumore e nel
perfezionamento dei trattamenti
– approcci olistici per l’identificazione di biomarcatori
precoci e per l’integrazione di dati di espressione
genica, epigenomica, metabolomica
– collegare i dati sperimentali con modelli dei processi
cellulari fondamentali (controllo del ciclo cellulare,
apoptosi, crescita tumorale)
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Applicazione nelle scienze mediche
• Un sistema complesso: il cancro
– sviluppare modelli multi-livello (espressione genica,
trasduzione, regolazione, reti metaboliche) e multiscala (angiogenesi tumorale)
– effettuare studi comparativi e integrare le
conoscenze acquisite da diversi sistemi sperimentali
modello (linee cellulari, modelli animali, campioni di
pazienti)
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Conclusioni: a che punto siamo?
• Condizioni favorevoli per lo sviluppo di Systems
Biology:
– disponibilità di attrezzature tecnologiche ad alte
prestazioni per l’analisi globale dei sistemi biologici
– integrazione dei diversi livelli di informazione biologica
– integrazione della ricerca biologica con metodi
computazionali ed analitici
– integrazione dell’approccio riduzionistico ed olistico,
statico e dinamico
– formazione di gruppi di ricerca multidisciplinari (biologi,
biotecnologi, matematici, fisici, informatici, ecc.)
– sviluppo di collaborazioni fra Università ed industria
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Conclusioni: a che punto siamo?
• Cosa manca ancora:
– dati sperimentali quantitativi adeguati (serie
temporali, perturbazioni sistematiche, precisione,
accuratezza)
– sviluppo di un linguaggio comprensibile e condiviso
fra le diverse discipline scientifiche
– standardizzazione internazionale di protocolli
sperimentali, di procedure computazionali e di
metodi per la gestione/memorizzazione/
condivisione dei dati
– istruzione multidisciplinare
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Riferimenti
• “Systems Biology: a grand challenge for Europe” Pubblicato da
European Science Foundation (www.esf.org ), 2007
• B.B. Aldridge, J.M. Burke, D.A. Lauffenburger, P.K. Sorger,
Physicochemical modelling of cell signalling pathways, Nature
Cell Biology 8(11):1195-1203, 2006
• N.A.W. van Riel, Dynamic modelling and analysis of biochemical
networks: mechanism-based models and model-based
experiments, Briefings in Bioinformatics 7(4):364-374, 2006
• H. Kitano, Systems biology: toward system-level understanding
of biological systems. In: Foundations of Systems Biology, MIT
Press, 2001
• T. Ideker, T. Galitski, L. Hood, A new approach to decoding life:
systems biology, Annual Reviews Genomics Hum. Genet. 2:343372, 2001
• H. Kitano, Systems biology: a brief overview, Science 295:16621664, 2002
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