De nouvelles approches théoriques sont nécessaires pour comprendre l'auto-organisation en biologie; la théorie va conduire la découverte comme il le fait dans les sciences physiques. Une énorme quantité de données biologiques sera généré au cours des prochaines années des avancées technologiques, et pas seulement dans le séquençage de l'ADN, la protéomique et d'autres disciplines «omiques», mais dans l'imagerie des cellules et des tissus. Comprendre biologique auto-organisation peut changer la façon dont nous pensons sur le développement, la différenciation cellulaire et la pathogenèse de la maladie.
Grâce à l'auto-organisation, un système devient ordonnée dans l'espace et / ou le temps, conduisant souvent à des propriétés émergentes qui diffèrent qualitativement de celles de ses unités individuelles.
RETENUES REDUCTIONS
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Figue. 2 Les niveaux d'auto-organisation
en biologie, allant de protéines, par macro-
moléculaire simple et complexe
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L'approche réductionniste - le démantèlement systématique des systèmes complexes pour examiner les composants individuels - a été un succès pour les sciences au cours des siècles passés, de l'isolement des éléments de la chimie, la découverte de particules atomiques et subatomiques en physique, à la purification et l'étude dès les protéines, l'ADN et l'ARN en biologie.
Bien que cette approche réductionniste en biologie aille se poursuivre, il y a un intérêt croissant dans la détermination des propriétés des systèmes de biomolécules en interaction. Comment les réseaux de protéines et de gènes intègrent et répondent à des signaux? Comment les structures des organites dynamiques, telles que le fuseau mitotique, la forme? Quels contrôles croissance et la division? Comment le génome créer un organisme? L’auto-organisation est centrale dans ces processus , à différentes tailles (Fig. 2).
Les systèmes auto-organisés diffèrent des auto-assemblées car elles reposent sur un apport continu d'énergie pour l'entretien et sont loin de l'équilibre thermique. Thermodynamique classique - avec succès dans les sciences physiques - ne sont pas applicables. Au lieu d'auto-assemblage dans l'état d'énergie le plus bas, tel qu'un cristal, les composants à dissipation d'énergie auto-organiser en structures très complexes, à travers lesquelles il y a un flux constant d'énergie et de matériel.
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Figue. 1 | Modèles cellulaires. Protéines
de division cellulaire purifiées peuvent former
des vagues en
spirale.
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Les théories établies, telles que celles des systèmes et de contrôle (de la physique et de l'ingénierie) dynamiques peuvent fournir une base pour la compréhension de l'auto-organisation en biologie; cependant, les propriétés uniques des systèmes biologiques - leurs multiples composants et mécanismes de dissipation d'énergie, et de larges plages dans le temps et l'espace - posent des défis pratiques et intellectuels.
La biologie des systèmes est considérée comme une approche très productive pour résoudre les problèmes biologiques complexes tels que l'auto-organisation. Bien que les définitions varient, la plupart conviennent que la biologie des systèmes est l'application d'approches mathématiques et théoriques pour comprendre comment l'interaction des métabolites, des protéines, l'ARN, des gènes et des cellules peuvent conduire à un comportement des systèmes de niveau souvent contre-intuitif et inattendu. Les premiers exemples de la biologie des systèmes comprennent la théorie de réaction-diffusion de Turing de la morphogenèse dans lequel les modèles spatiaux émergent de règles moléculaires simples (Fig. 1), et l'ouverture des canaux ioniques voltage-dépendants conduisant à un changement du tout ou rien dans la réponse électrique des cellules nerveuses.
Un concept central dans la théorie des systèmes est que la rétroaction positive - médiée par des signaux chimiques et mécaniques, électriques ou - peut conduire à des instabilités et de commutation, et à son tour à des motifs ou des oscillations spatiale et / ou temporelle. Les modèles récents ont été mis au point pour le cycle cellulaire, la chimiotaxie bactérienne, la différenciation cellulaire en réponse à des facteurs de croissance, et le battement du cœur et de flagelles - tous les systèmes auto-organisés.
LES PROGRÈS TECHNOLOGIQUES
La biologie des systèmes est également venue à signifier la modélisation des systèmes au niveau organisme entier, éclairé par les nouvelles technologies «omiques». Il est maintenant possible de mesurer les niveaux de protéines dans un petit nombre de cellules en utilisant la spectrométrie de masse, pour quantifier l'expression des gènes en utilisant des micro- réseaux et le séquençage de prochaine génération, et d'utiliser des écrans ARN interférence du génome entier pour accélérer la découverte de gènes impliqués dans les processus cellulaires tels que le trafic membranaire et de la motilité.
Les énormes ensembles de données générés signifie que l'analyse efficace est à la traîne; mais d'importantes découvertes montrent que les principes généraux seront découverts. Par exemple, au sein des réseaux de facteurs de transcription, des éléments récurrents (ou motifs) se produisent le plus souvent au hasard, ce qui indique un sous - jacent, l’auto-organisation de la structure.
L' amélioration de la préparation des échantillons pour cryo - microscopie électronique, combinée à l'augmentation rapide du nombre de structures de protéines résolues, a permis la construction de modèles à l' échelle atomique des organites complexes, tels que l'axonème , et le bord d' attaque d'une cellules rampants. Cela est prometteur pour modéliser une cellule entière au niveau atomique - considérant remarquable qu'une bactérie contient 10 12atomes, sans compter l’eau.
Il y a trente ans, Sulston et Horvitz minutieusement reconstruit l'ensemble du développement cellulaire d'un ver nématode; ce qui auparavant a pris une dizaine d’années peut maintenant être visualisé en temps réel et appliqué à d’autres espèces, grâce à de nouvelles techniques de microscopie et des algorithmes de traitement d’image.
En guise d'alternative à la modélisation, la reconstitution ou la biologie de synthèse tente de reconstituer les processus cellulaires complexes à partir de composants purifiés. Des exemples comprennent des moteurs et des systèmes de transport, la fusion membranaire, des machines de protéines et de l'ADN de traduction, et la synthèse de l'ARN. De récentes avancées dans la reconstitution de la machinerie de division cellulaire chez les bactéries suggèrent qu'il pourrait être possible de produire une protocellule d'autoréplications, et peut - être même emploient des stratégies de sélection pour répliquer l'évolution naturelle des capacités d'ordre supérieur.
DONNÉES ET THÉORIE DÉFIS
D'énormes quantités de données sont attendues de la génomique, la protéomique, d'autres omiques tels que lipidomique et métabolomique, et la lumière et la microscopie électronique. Manipulation et l'interprétation des données, il faudra des avancées majeures dans la bioinformatique et bioimformatics (bioinformatiques d'image).
La théorie sera nécessaire pour donner un sens à tout cela. Les processus biologiques sont habituellement analysés par ingénierie inverse: mesurer les composants individuels de définir des règles d'organisation de haut niveau. Cela est analogue, cependant, pour la reconstruction d'un programme d'ordinateur en mesurant les signaux électriques dans les transistors individuels. De nouveaux outils théoriques seront nécessaires pour combler des échelles multiples - à partir de molécules simples à complexes, des organelles, des cellules, des tissus et des organismes.
Comprendre les principes d'auto-organisation biologique pourrait changer la façon dont nous pensons de la différenciation cellulaire et la maladie. La programmation des cellules souches pluripotentes et la reprogrammation des cellules souches cancéreuses pourraient être mieux réalisé en utilisant une approche au niveau des systèmes. Par exemple, il pourrait être possible de perturber et de déstabiliser les réseaux de cancer de régulation de manière sélective par une intervention pharmacologique transitoire. Autres troubles métaboliques complexes comme le diabète peuvent également bénéficier d'une stratégie dans laquelle une «balle magique» est remplacée par une orientation progressive des réseaux métaboliques retour à une stase saine.
Au cours des 10 prochaines années, nous serons en mesure de «zoom avant et arrière» d'un organisme et de ses cellules pour voir leur arrangement et comment ils sont arrivés là au cours du développement, en changeant la façon dont nous pensons à la différenciation cellulaire et la maladie.