El extraño silencio de la biología de sistemas acerca de Darwin

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El extraño silencio de la biología de sistemas acerca de Darwin

21 julio 2009 — Dos artículos acerca del surgimiento de la «biología de sistemas» aparecieron en Nature la semana pasada. Ambos manifiestan pasmo ante la complejidad de la célula, pero ninguno de ambos hace referencia en absoluto a la evolución, a Darwin ni a ninguna filogenia —lo que es ligeramente sorprendente cuando los proponentes del evolucionismo siguen diciendo que «nada en biología tiene sentido excepto a la luz de la evolución». La biología de sistemas intenta contemplar la célula de forma holista como un sistema. Considera las redes de interacciones entre genes y proteínas. En su artículo acerca de las tecnologías emergentes para el estudio de interacciones celulares,1 Nathan Blow mostraba diagramas pasmosos por su complejidad. Las interacciones conocidas de las proteínas parecen algo así como una galaxia. Incluso los mapas de rutas que simplifican las interacciones parecen complejos diagramas de flujo para una ciudad. La leyenda dice: «Los mapas de ruta ilustran la complejidad de las interacciones celulares». Una compañía tecnológica, Plectix, ha sacado un modelo computerizado llamado Cellucidate que lleva la analogía más allá:

«El sistema se representa a un nivel muy granulado cuando a los participantes se les permiten hacer en silicio lo que harían en la vida real», dice Paul Edwards, gerente de Plectix. Imaginemos el juego informático de construcción de ciudades, SimCity, adaptado a redes celulares complejas, pero aquí los agentes de la célula —las proteínas y otras moléculas— son los autómatas en lugar de personas animadas a todo color. «De esta manera el modelo refleja el comportamiento del sistema viviente que representa: la biología que surge de nuestros modelos es la expresión combinatoria de todos estos autómatas realizando sus propias funciones —precisamente de la manera que sucede en la célula», dice Gordon Webster, vicepresidente de biología en Plectix.

Pero incluso este modelo no da toda la realidad. ¿Cuáles son las dinámicas detrás de estas interacciones? ¿Por qué van estos personajillos a donde van, e interaccionan de la manera en que lo hacen? Blow escribe: «Para comprender la dinámica del flujo de información en las células, los investigadores necesitan no solo más conocimiento de las redes de interacciones proteína–proteína, sino que también tienen que comprender las interacciones proteína–ADN, los efectos de los microARNs y de los cambios epigenéticos sobre la expresión génica, y cómo otras macromoléculas como los metabolitos afectan a la salida de las redes de señalización». El sistema como un todo determina la salida. Suena como si la biología de sistemas tiene mucho camino por andar.

Una frase destacable en los artículos es flujo de información. La interacción de las proteínas (proteómica) involucra complejos bucles de realimentación y procesos de regulación. Seguir la información se vuelve muy complicado. Blow escribe: «Está claro que los científicos podrían estar al borde de cambiar la manera en que consideran el flujo de señales e información en las células». La información genética en el ADN es simplemente un patrón estático, «mientras que la proteómica» está mucho más cerca de lo que está en marcha en la célula, una manifestación molecular de un fenotipo», decía Mike Snyder [de la Universidad de Yale]. ¿Qué cantidad de información hay para seguir? «Por ahora, GeneGo emplea a 50 científicos para explorar manualmente y procesar la literatura publicada sobre estudios de interacciones de proteínas, expresión génica, metabolismo y medicamentos, para expandir y actualizar su base de datos propia, que ahora contiene más de 120.000 rutas de interacción de etapas múltiples, cada una de ellas con una media de 11 etapas, con información acerca de dirección, mecanismos y realimentación a lo largo de la ruta, junto con vínculos directos a los datos de la literatura.»

Será necesaria mucha potencia cerebral e informática para capturar el flujo de información que circula en el interior de una sola célula. Quizá esta sea la causa de que Nathan Blow concluyera con estos comentarios:

Pero cuando se trata de determinar la mejor manera de explorar el flujo de información en las células, [Mike] Tyers [Universidad de Edimburgo] bromea diciendo que es como comparar diferentes grados de infinitud. «Lo interesante que resulta de todos estos estudios es cuán complejos son estos sistemas —los diferentes bucles de realimentación y cómo se entrerregulan entre sí y se adaptan a perturbaciones están solo ahora haciéndose evidentes», dice. «Los modelos de rutas simples son una burda simplificación de lo que realmente está sucediendo.»

Paul Nurse de la Universidad Rockefeller en Nueva York escribía acerca de la comprensión del flujo de información en la célula el año pasado. Observaba él que «nuestros pasados éxitos nos han llevado a subestimar la complejidad de los organismos vivos», una negligencia que está desapareciendo rápidamente dentro del mundo de la biología de sistemas y que probablemente nunca volverá a darse.

En el segundo artículo,2 Nathan Blow describía un intento de aclarar (usando Cellucidate) tan sólo una ruta proteínica:

Cuando los investigadores en Plectix BioSystems en Somerville, Massachusetts, comenzaron a usar su nuevo software Cellucidate para modelar la ruta del receptor del factor de crecimiento epidérmico, calcularon que había 1033 estados potenciales —incluyendo todos los complejos de proteínas y estados de fosforilación— para el sistema. «Esta es la clase de complejidad que los científicos tienen que abordar cuando se trata de redes de señalización celulares», dice Gordon Webster, vicepresidente de biología en Plectix.

Naturalmente, estas son las interacciones potenciales, no todas las que realmente se encuentran en la vida. El desafío reside en determinar las interacciones que las células usan, y qué reglas siguen. Los investigadores en biología de sistemas buscan la medida «patrón oro» de interacciones proteínicas. Estos esfuerzos están «proporcionando una mina de oro en la que excavar».

1. Nathan Blow, «Systems biology: Untangling the protein web», Nature 460, 415-418 (16 julio 2009) | doi:10.1038/460415a.
2. Nathan Blow, «Systems biology: Playing by the rules», Nature 460, 417 (16 julio 2009) | doi:10.1038/460417a.

Redes de señalización, rutas, bucles de realimentación, expresión combinatoria, rutas de interacciones en etapas múltiples, flujo de información —este es el nuevo lenguaje de la biología. En adelante, nada en biología tendrá sentido excepto a la luz de la información y del diseño. El darwinismo es una tesis objetivamente caduca que se mantiene en pie por la adhesión incondicional de los componentes de un Movimiento Materialista instalado y censor, que intenta por todos los medios negar lo que es evidente (véase también Siguiendo la información a donde lleve, y Redes de abajo arriba y de arriba abajo).

Fuente: Creation·Evolution Headlines – Systems Biology Oddly Silent About Darwinl 21/07/2009
Redacción: David Coppedge © 2009 Creation Safaris – creationsafaris.com
Traducción y adaptación: Santiago Escuain — © SEDIN 2009 –sedin.org


Publicado por Santiago Escuain para Boletín de SEDIN el 7/25/2009 09:19:00 AM

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3 thoughts on “El extraño silencio de la biología de sistemas acerca de Darwin

  1. COMENTARIO PUBLICADO EN EL BLOG DE LOGOS77 EL 15 de AGOSTO DEL 2009 Y ELIMINADO POSTERIORMENTE EN FECHA DESCONOCIDA

    >pero ninguno de ambos hace referencia en absoluto a la evolución, a Darwin ni a ninguna filogenia
    No sería lógico hacerlo en un artículo cientifico y menos en Nature, muy tasado en espacio. Es como si en los artículos de astronomía hubiera que referenciar a Newton o a Einstein por sistema.

    15 DE AGOSTO DEL 2009

    25 DE AGOSTO DEL 2011

  2. Creo que se refiere al hecho de que los estudios sobre el tema publicados en la revista Nature no menciona la TE para nada.

    Esto es una importante señal de que dicha teoría se esté empezando a ignorar por considerarse una teoría DESFASADA.

    Saludos y gracias por el comentario

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