Si la vida lleva la huella de la intención y previsión de un diseñador, tiene sentido que los principios de ingeniería estén en funcionamiento de manera detectable en ese diseño. Gregory T. Reeves y Curtis E. Hriskchuk son un dúo de biólogos e ingenieros que comprenden la importancia del lugar donde se cruzan la biología y la ingeniería. En un artículo de 2016 para Computational Biology Journal, “Survey of Engineering Models for Systems Biology”, explican cómo se pueden utilizar conceptos de ingeniería para avanzar en la biología de sistemas, que es posiblemente el campo de la biología más basado en el diseño. Del resumen:
En este artículo, identificamos la célula como un sistema informático integrado y, como tal, demostramos que la biología de sistemas comparte muchos aspectos en común con la ingeniería de sistemas informáticos, la ingeniería eléctrica y la ingeniería química.
Lo más parecido a la biología de sistemas
Antes de llevar los enfoques basados en el diseño de la ingeniería a la biología, los autores reconocen la importancia de identificar la (sub)disciplina de ingeniería que más se parezca a la biología de sistemas. Ellos preguntan:
¿Qué arquitectura de sistema informático contemporáneo se parece más al sistema informático de la célula?
La informática general, la informática científica o de alto rendimiento, las aplicaciones distribuidas, la informática de ADN o los sistemas integrados son las opciones en las arquitecturas de sistemas informáticos contemporáneos. De estas opciones, identifican los sistemas integrados como los más similares a lo que sucede en una célula. Por ejemplo, señalan que las células, al igual que los sistemas informáticos integrados, incluyen interacciones ambientales, concurrencia, reactividad, vitalidad, resiliencia y heterogeneidad. Sugieren que los enfoques de modelado utilizados para sistemas integrados deberían ser muy útiles en el desarrollo de la biología de sistemas, que definen como «un enfoque de ingeniería de sistemas para caracterizar procesos biológicos».
Mostramos que el paradigma del sistema celular integrado se puede utilizar para construir modelos predictivos capaces de comparar resultados experimentales dinámicos (es decir, basados en el tiempo) con predicciones de modelos y luego refinar hipótesis/predicciones en investigaciones futuras.
Tres formalismos de modelado
Para avanzar en nuestra comprensión de los sistemas biológicos, analizan tres formalismos de modelado: modelado de sistemas de control, modelado de procesos celulares y modelado de actores celulares. Son técnicas de modelado utilizadas en ingeniería para diseñar y construir sistemas complejos. Si los organismos también están diseñados, como sugiere la teoría del DI, algunos de estos conjuntos de herramientas pueden funcionar bien para una mejor comprensión de los sistemas vivos. Veamos estos formalismos de modelado con un poco más de detalle.
El modelado de sistemas de control se utiliza para describir sistemas de control que emplean retroalimentación de sensores de monitoreo para mantener la salida dentro de un rango específico. La teoría del control se utiliza en este tipo de modelado, que estudia y predice el comportamiento transitorio y de estado estacionario en sistemas físicos utilizando ecuaciones ordinarias y diferenciales. El modelado de procesos que aquí enfatizan tiene que ver con lo que se debe hacer más que con cómo se hace algo. En lugar de centrarse únicamente en un proceso enzimático, por ejemplo, se trata de un algoritmo de extremo a extremo o secuencial de numerosas fases. Según los autores, uno de los beneficios del modelado de procesos es que permite integrar modelos básicos en modelos más grandes, o que a los modelos de alto nivel se les pueden agregar progresivamente más funciones según sea necesario. Esta técnica de modelado es ideal para vías y redes biológicas.
Como ya se ha visto, este formalismo encaja muy bien en el modelado de procedimientos y programas informáticos, aunque también puede aplicarse directamente a rutas y redes bioquímicas. Por ejemplo, en la transducción de señales, las interacciones enzima/sustrato se unen para formar vías, que luego se unen para formar redes. De hecho, trabajos recientes han aplicado SPA [planificación y análisis de sistemas] para modelar y analizar vías de señalización bioquímica, como la vía ERK, que transmite señales mitogénicas y de diferenciación desde la membrana celular hasta el núcleo.
El tercer tipo de modelo es el modelado de actores. Los autores reconocen que este tipo de modelado es ideal para describir robots actores en la célula, como el ribosoma, el lisosoma, etc. En estos casos, no existe un control centralizado, pero el comportamiento global surge del comportamiento del actor individual. Dan como ejemplo un gradiente de proteínas que a su vez está controlado por la tasa de síntesis de proteínas y la vida útil de las proteínas.
En resumen
Este artículo es una ilustración importante de cómo la teoría del diseño inteligente se puede aplicar a un alto nivel en el entorno académico. Los autores defienden la importancia de las disciplinas de ingeniería (especialmente los sistemas informáticos integrados) para la biología. Proporcionan muchos ejemplos de propiedades similares entre un sistema informático integrado y la célula. Recuerdan a los lectores que elijan un tipo de modelo que sea apropiado para el objetivo de la investigación y esperan que su revisión sirva como punto de partida.
Artículo publicado originalmente en inglés por Emily Reeves Ph.D. en Evolution News & Science Today
