Esa es una gran pregunta. Según el gran físico de la materia condensada David Nelson, está elaborando una convincente teoría cuantitativa de la biología de sistemas.
Pero ¿qué significa eso?
Podemos ir a dos límites … “hacia abajo” a la bioquímica donde operan la ecuación de Schródinger, las reglas empíricas de la química orgánica y la mecánica estadística de las partículas en los fluidos (por ejemplo, el movimiento browniano). O “subir” a la biología de poblaciones donde los métodos estadísticos funcionan bien, como “navegación genérica” y “supervivencia de los más afortunados”.
Pero la escala intermedia, la célula, es demasiado compleja para cualquier conjunto de enfoques, y debe tratarse como un sistema integrado complejo.
El mejor camino hacia adelante probablemente se encuentre en la informática, donde los “objetos” o incluso las máquinas virtuales pueden representar varios componentes de la célula (ARN, ADN, etc.) donde las interacciones entre ellos se representan como procesos a computar, o métodos, y uno puede rastrear el flujo de información (que se puede mapear al flujo de energía a través de la termodinámica del cálculo) a través de la celda. Conceptualmente, puede comenzar con la celda completa, hasta cada átomo, modelada en una computadora o, si necesita velocidad computacional en una computadora cuántica, y luego el truco es comenzar a abstraer esa celda en compartimentos donde coloca datos y procesos. para cada objeto significativo, como la hemoglobina o un iARN o en un nivel superior de mitocondrias; y desarrolle técnicas de “aprendizaje” basadas en datos experimentales para descartar lo que no es relevante para la pregunta biológica que está tratando de responder. Esa podría ser una forma más fructífera de pensar en el problema que comenzar con nada y construirlo pieza por pieza.
Los biólogos ya hacen eso en sus cabezas, por supuesto; y los artículos de biología están llenos de divertidas formas geométricas que resumen diferentes tipos de células, que describen los datos de los componentes y el significado funcional; pero a diferencia de la simplicidad de las ecuaciones de Maxwell o las ecuaciones de Navier Stokes en física, la complejidad de la célula va más allá de lo que se puede hacer con lápiz y papel; incluso escribir la información codificada en el ADN requiere recursos informáticos masivos, mientras que el límite las condiciones para una ecuación diferencial de física son típicamente un conjunto compacto de números o incluso mejor una función suave (aunque no siempre). Esa analogía es adecuada, creo, porque muestra que la información codificada en el ADN es solo el punto de partida, y la acción real está en el conjunto de procesos computacionales que una célula puede ejecutar. ADN nos gusta como el disco duro de la celda. Eso probablemente explica por qué la secuenciación no necesariamente conduce directamente a la comprensión. No puede averiguar la arquitectura del procesador de NVIDIA mirando el disco duro, a menos que esa arquitectura esté almacenada en el disco duro. E incluso entonces solo es estático. No puedes probarlo, jugar con él, romperlo para entenderlo. Necesitas el procesador, o un emulador del procesador al menos.
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Por lo tanto, es interesante también preguntar cómo y dónde se almacenan esos procesos computacionales en la célula y cuán generales se comparan con los programas conocidos de informática. El paradigma del flujo de información de Crick de ADN -> ARN -> proteína es extremadamente restrictivo, y lo poco que leo sobre biología parece irrumpir más en las costuras cada año a medida que entran en juego experimentos más granulares con mejor resolución física demostrando la diversidad de formas en que la célula almacena, edita y transmite el flujo de información. Lo que el modelo de Crick hace bien es la idea de alto nivel de que el flujo de información es la unidad clave a seguir: su y sus bits.
La complejidad también muestra las limitaciones de la llamada biología sintética en el corto plazo, creo. La complejidad de incluso la célula más simple está más allá de nuestra capacidad computacional o teoría hoy fuera de las regiones restringidas o subredes de la célula. Es mucho más eficiente abstraer completamente la célula y emplear variación y selección de grano grueso para obtener un fenotipo deseado que intentar el enfoque reduccionista y construir esa compleja maquinaria desde cero, al menos hasta que tengamos una comprensión mucho más profunda de la “informática”. “detrás de la celda y la capacidad de ver dentro de la celda con una resolución mucho más alta, en un sentido general. Los biólogos celulares casi siempre infieren el comportamiento funcional mediante un proceso de eliminación ejecutado a través de tal abstracción, a través de placas de Petri y pipetas.
En la actualidad, las técnicas matemáticas a nivel de sistemas se limitan al análisis de red donde los componentes de la célula se reducen a nodos en una red bioquímica, como la forma en que las personas se reducen a nodos en una red social, y diversos enfoques estadísticos y topológicos Intente caracterizar estas redes, que de hecho pueden ser bastante poderosas para caracterizar ciertos comportamientos y características celulares globales, al igual que las redes sociales. Pero en un sentido más profundo, son altamente estáticos y no logran capturar mucho si la complejidad y dinámica significativas de la célula.
En las redes metabólicas, que tienden a ser bastante lineales, se pueden generar matrices de reacción tomadas de ingeniería química, donde se ve cada célula como un pequeño recipiente de reacción, para analizar la entrada / salida metabólica. Sin embargo, eso no parece funcionar bien para las redes reguladoras más complejas, que implementan controles sofisticados de células no lineales y probablemente una forma general de programación funcional. El ARN es un gran ejemplo aquí, ya que almacena de manera manifiesta y significativa los datos, en pares de bases, y ejecuta cálculos, a través de la catálisis, por ejemplo, dividiendo otra molécula de ARN o editando sus datos. Entonces, tal vez alguien pueda encontrar una forma de pensar el ARN en términos de una forma general de evaluación / aplicación.
“La célula como una computadora” es un paradigma popular que se puede abusar, sin embargo, si se piensa demasiado estrechamente sobre la computación restringida al tipo de computadora almacenada de von Neumann, o tal vez incluso se restringe a los paradigmas conocidos en la informática. Las células no tienen pesas ni cuellos de botella, ¿verdad?
Irónicamente, Alan Turing y Von Neumann probablemente tengan tanto que decir al respecto como cualquiera, y el gran “qué pasaría si” de la biología es lo que hubiera sucedido si estas dos grandes mentes no hubieran muerto demasiado jóvenes.
Como nota final de estas especulaciones sueltas y rápidas, para invertir la flecha intelectual, Alan Kay desarrolló programación orientada a objetos pensando en cómo las células encapsulan datos y se transmiten mensajes entre sí a través de receptores de pared celular y vías de señalización bioquímica extracelular … que yo pensar es f @ ckin ‘brillante. Es por eso que tu Mac funciona tan bien: la abstracción y la encapsulación y sus paralelismos en física sugieren que es una ruta prometedora la comprensión de la célula.
La cuestión de los sistemas computacionales de biología celular es asombrosa que las personas, especialmente los científicos informáticos y los físicos, pueden entusiasmarse con los ataques en el futuro.
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He pegado el contenido del enlace en la siguiente pregunta para las personas:
MISTERIOS DE LA CELDA
Casos abiertos de Biología Celular
Hay muchos misterios que probablemente mantengan a los biólogos celulares trabajando durante largas horas, incluyendo cómo las células saben dónde están, cómo perciben los gradientes químicos y cómo migran juntos.
A pesar del pasado éxito de la biología celular (ver página 1048 ), Günter Blobel de la Universidad Rockefeller no se contenta con descansar en sus laureles. En términos de la célula, “la cantidad de cosas que no sabemos es asombrosa”, dice. El biólogo aborda ahora lo que considera el “mayor misterio” de la célula: cómo el complejo de poro nuclear, que Blobel llama la “estructura de transporte más grande y más versátil” de la célula, maneja dentro o fuera de iones, proteínas, ARN y ribosomas de un núcleo A continuación se presentan algunos misterios más que podrían mantener a los biólogos celulares trabajando largas horas.
¿Dónde estoy? En animales complejos, las células se especializan, formando muchos tejidos y tipos de células diferentes. Pero para comportarse adecuadamente, las células deben saber exactamente dónde se encuentran en un organismo multicelular, y los detalles de este GPS celular no están claros.
Por una nariz. Muchos tipos de células detectan y migran hacia (o lejos de) pequeños gradientes de sustancias químicas en su entorno. Cómo funcionan las “narices celulares” con tal sensibilidad sigue siendo olfateado en la mayoría de las circunstancias.
Sígueme. ¿Cómo migran los grupos de células? La adhesión célula-célula a menudo suprime la migración celular, pero hay muchos casos en desarrollo y otras veces cuando las células se mueven en masa.
Pregunta compleja Después de décadas de trabajo sobre el tema, los biólogos celulares todavía discuten sobre cómo las proteínas recién sintetizadas se mueven a través de las membranas del aparato de Golgi. Predominan dos modelos principales, pero la tecnología necesaria para resolver la cuestión no está del todo preparada.
El secreto de la bóveda. Sin embargo, muchos biólogos lo consideraron sin importancia casi 3 décadas después de su descubrimiento en el citoplasma de muchos tipos de células, las partículas de proteínas en forma de barril llamadas bóvedas contienen ARN de función desconocida en su interior. Al igual que otras partículas extrañas de ARN-proteína en la célula, lo que hacen las bóvedas sigue siendo un acertijo.
Charla de larga distancia. Las neuronas proyectan axones largos para hablar con colegas distantes, pero los biólogos han observado in vitro que otros tipos de células también crean extensas extensiones, conocidas por diversos nombres como cytonemes o nanotubos de membrana, para conectarse con células distantes. Lo que estos enlaces aparentes hacen permanece sin resolver ( Science , 15 de abril, p.312 ).
