Введение

Моделирование биологических систем является важной задачей системной биологии и математической биологии. Компьютерная системная биология направлена на разработку и использование эффективных алгоритмов, структур данных, средств визуализации и коммуникации с целью компьютерного моделирования биологических систем. Она включает использование компьютерного моделирования биологических систем, в том числе клеточных подсистем (таких как сети метаболитов и ферментов, составляющих метаболизм, пути передачи сигналов и сети регуляции генов), для анализа и визуализации сложных взаимосвязей этих клеточных процессов. Неожиданное эмерджентное свойство сложной системы может быть результатом взаимодействия причинно-следственных связей между более простыми, интегрированными частями (см. биологическая организация). Биологические системы демонстрируют множество важных примеров эмерджентных свойств, возникающих в результате сложного взаимодействия компонентов. Традиционное изучение биологических систем требует редукционистских методов, при которых данные собираются по категориям, например, изменение концентрации во времени в ответ на определенный стимул. Компьютеры играют решающую роль в анализе и моделировании этих данных. Цель состоит в создании точных моделей, отражающих реакцию системы на внешние и внутренние стимулы в реальном времени, например, модели раковой клетки для выявления уязвимостей в ее сигнальных путях или моделирования мутаций ионных каналов для оценки их влияния на кардиомиоциты и, как следствие, на функцию сердца.

Стандарты

Самым широко признанным стандартным форматом для хранения и обмена моделями в данной области является язык разметки системной биологии (SBML). На веб-сайте SBML.org содержится руководство по многим важным программным пакетам, используемым в вычислительной системной биологии. Большое количество моделей, закодированных в SBML, можно получить из BioModels. Другие языки разметки с различной направленностью включают BioPAX и CellML.

Модель клеток

Создание клеточной модели является особенно сложной задачей системной и математической биологии. Оно включает использование компьютерного моделирования множества клеточных подсистем, таких как сети метаболитов, ферментов, составляющих метаболизм, а также транскрипции, трансляции, регуляции и индукции сетей регуляции генов. Сложная сеть биохимических реакций и транспортных процессов, а также их пространственная организация, делают разработку прогностической модели живой клетки одной из главных задач 21-го века, признанной таковой Национальным научным фондом (NSF) в 2006 году. Компьютерная модель целой клетки бактерии Mycoplasma genitalium, включающая все ее 525 генов, продукты генов и их взаимодействия, была создана учеными из Стэнфордского университета и Института Дж. Крейга Вентера и опубликована 20 июля 2012 года в журнале Cell. Динамическая компьютерная модель внутриклеточной сигнализации легла в основу разработки Merrimack Pharmaceuticals мишени для их противоракового препарата MM 111. Мембранные вычисления – это задача моделирования, специфичная для клеточной мембраны.

Моделирование многоклеточного организма

Сообщество OpenWorm разрабатывает симуляцию нематоды C. elegans с открытым исходным кодом на клеточном уровне. На данный момент создан физический движок Gepetto, а также модели нейронной коннектомы и мышечной клетки в формате NeuroML.

Складка белка

Прогнозирование структуры белка — это предсказание трехмерной структуры белка на основе его аминокислотной последовательности, то есть предсказание третичной структуры белка по его первичной структуре. Это одна из важнейших задач, решаемых биоинформатикой и теоретической химией. Предсказание структуры белка имеет большое значение для медицины (например, в создании лекарственных препаратов) и биотехнологии (например, в разработке новых ферментов). Эффективность современных методов оценивается каждые два года в рамках эксперимента CASP.

Модель мозга

Проект «Голубой мозг» — это попытка создать синтетический мозг, реконструируя мозг млекопитающих до молекулярного уровня. Целью этого проекта, основанного в мае 2005 года Институтом мозга и разума при Политехнической школе в Лозанне (Швейцария), является изучение архитектурных и функциональных принципов работы мозга. Проект возглавляет директор института Генри Маркрам. Используя суперкомпьютер Blue Gene, работающий с программным обеспечением NEURON, разработанным Майклом Хайнсом, симуляция представляет собой не просто искусственную нейронную сеть, а частично биологически реалистичную модель нейронов. Сторонники проекта надеются, что он в конечном итоге поможет понять природу сознания. Существует ряд подпроектов, включая Cajal Blue Brain, координируемый Центром суперкомпьютерных вычислений и визуализации Мадрида (CeSViMa), а также другие, реализуемые университетами и независимыми лабораториями в Великобритании, США и Израиле. Проект «Человеческий мозг» опирается на результаты, полученные в рамках проекта «Голубой мозг». Он является одним из шести пилотных проектов в рамках Программы исследований перспективных технологий Европейской комиссии и претендует на финансирование в размере одного миллиарда евро.

Модель иммунной системы

За последнее десятилетие наблюдается рост числа симуляций иммунной системы.

Виртуальная печень

Проект «Виртуальная печень» — это исследовательская программа объемом 43 миллиона евро, финансируемая правительством Германии, объединяющая семьдесят исследовательских групп по всей Германии. Цель проекта — создание виртуальной печени, динамической математической модели, отражающей физиологию, морфологию и функции человеческой печени.

Модель дерева

Электронные деревья (e-деревья) обычно используют L-системы для моделирования роста. L-системы играют важную роль в науке о сложности и искусственной жизни. Универсально принятой системы для описания изменений морфологии растений на клеточном или модульном уровне пока не создано. Наиболее широко реализованные алгоритмы генерации деревьев описаны в статьях "Создание и рендеринг реалистичных деревьев" и "Рендеринг деревьев в реальном времени".

Экологические модели

Экосистемные модели — это математические представления экосистем. Как правило, они упрощают сложные пищевые сети, сводя их к основным компонентам или трофическим уровням, и выражают их численность в количестве организмов, биомассе или запасах/концентрации определенных химических элементов (например, углерода или питательных веществ, таких как азот или фосфор).

Модели в экотоксикологии

Целью моделей в экотоксикологии является понимание, моделирование и прогнозирование последствий, вызванных токсикантами в окружающей среде. Большинство современных моделей описывают воздействие на одном из множества различных уровней биологической организации (например, на организмах или популяциях). Задача состоит в разработке моделей, которые предсказывают последствия на разных биологических уровнях. Книга «Экотоксикология и модели» рассматривает некоторые типы экотоксикологических моделей и предоставляет ссылки на множество других.

Моделирование инфекционных заболеваний

Можно математически моделировать развитие большинства инфекционных заболеваний, чтобы прогнозировать возможный исход эпидемии или помогать в управлении ими посредством вакцинации. Эта область науки стремится определить параметры, характеризующие различные инфекционные заболевания, и использовать эти параметры для проведения расчетов, позволяющих оценить эффективность программ массовой вакцинации.