Biologia systemów i teoria inteligentnego projektu – naturalne dopasowanieCzas czytania: 10 min

W grudniu 2025 roku czasopismo „Molecular Systems Biology” obchodziło swoje dwudziestolecie i z tej okazji opublikowało specjalny artykuł podsumowujący rozwój biologii systemów od 2005 roku¹. Biologia systemów to takie podejście do badania układów żywych, które zakłada hierarchiczność i projekt odgórny. Artykuł, napisany przez redaktorów czasopisma i kilku współautorów, przedstawia ich osobiste perspektywy dotyczące obecnego stanu biologii systemów i kierunku, w którym dziedzina ta zmierza. Ruedi Aebersold, jeden z autorów, stwierdza w nim: „pierwsze 20 lat »Molecular Systems Biology« było czymś wspaniałym, ale kolejne 20 lat będzie jeszcze wspanialsze”².

Ja również z optymizmem patrzę na przyszłość biologii systemów. Mówiąc konkretnie, moje pozytywne nastawienie wynika z tego, jak dobrze projekt odgórny sprawdził się w tworzeniu złożonych systemów współczesnego świata. Projekt odgórny – dzięki rozumieniu ogólnej funkcji systemu, wymagań dotyczących jego działania oraz jego ograniczeń – zawęża ogromną przestrzeń możliwości. Wszyscy odnosimy ogromne korzyści z projektów odgórnych, które doprowadziły do powstania sieci danych, komputerów, smartfonów i niezliczonych innych technologii.

Zastosowanie „odwrotne”

Uważam, że biologia potrzebuje porównywalnego „odwrotnego” zastosowania tych zasad. Aby dowiedzieć się więcej o proponowanym przeze mnie podejściu, zapraszam do lektury artykułu, którego jestem współautorką: A Model-Based Reverse System Engineering Methodology for Analyzing Complex Biological Systems With a Case Study in Glycolysis³ [Oparta na modelach metodologia inżynierii odwrotnej systemów w analizie złożonych systemów biologicznych. Studium przypadku glikolizy], albo do jego omówienia⁴. Sądzę, że podejście zaprezentowane w tym artykule może pomóc rozszyfrować i zrozumieć układy biologiczne w sposób, który jest trudny do osiągnięcia przy użyciu wyłącznie oddolnych metod.

Jestem zwolenniczką teorii inteligentnego projektu i postrzegam biologię systemów, wraz z jej filozofią odgórną, jako dziedzinę nauki dobrze korespondującą z teorią ID. Odwrotne podejście, to znaczy próby pogodzenia odgórnie zorientowanej biologii systemów z oddolnie zorientowaną darwinowską teorią ewolucji, zawsze okazuje się nieco wymuszone. Nie spotkałam się na przykład z żadną poważną próbą zbadania czasu potrzebnego do osiągnięcia efektów porównywalnych z efektami projektu odgórnego, nawet dla prostych układów. Nie bierze się też pod uwagę, ile mutacji – zgodnie ze scenariuszem „krok po kroku” – byłoby koniecznych dla osiągnięcia podobnych efektów, ani nie szacuje się, jaki stopień koordynacji byłby tu konieczny. Myślę, że to skutek tego, iż naukowcy próbują mierzyć się z przerastającym ich problemem. Jeśli nawet jedno białko nie może powstać od zera⁵, to jakie jest prawdopodobieństwo, że dziesięć białek wyewoluuje jednocześnie, do tego w sposób skoordynowany i w kierunku określonego celu, który przecież jest niewidoczny dla „ślepych” procesów.

W dalszej części tego tekstu skomentuję wspomniany artykuł, który jest znakomitym wprowadzeniem do biologii systemów. Skupię się tu szczególnie na kilku unikatowych i cennych spostrzeżeniach, jakie teoria ID może wnieść do tej dziedziny badań.

Trzy fazy biologii systemów

Aebersold wyróżnia trzy różne fazy rozwoju biologii systemów.

Faza pierwsza: wielkoskalowa biologia molekularna

To eksplozja technologii należących do różnych „omik”: genomiki, transkryptomiki, proteomiki, metabolomiki, stymulowała początki wielkoskalowej biologii molekularnej. Narzędzia wypracowane w ramach tych nauk wygenerowały ogromne zbiory danych, które szybko ujawniły ograniczenia klasycznego paradygmatu „jeden gen – jedno białko – jedna funkcja”. Dane te wykazały, że biologia wcale nie przypomina przypadkowego zestawu nieoptymalnych, wtórnie przetworzonych części (w stylu tzw. maszyn Rube’a Goldberga), lecz raczej jest wysoce zoptymalizowanym systemem, w którym każdy element wydaje się precyzyjnie dostrojony do swojego miejsca w całości. I choć istnieją zapewne wyjątki od tej zasady, to są one właśnie wyjątkami, a nie regułą.

To, co oferowała teoria ID, i co oferuje do dziś, to ramy interpretacyjne, które pozwalają i aktywnie zachęcają do przyjmowania założeń bazujących na zasadach optymalności, funkcjonalności i celowego projektu przy interpretacji dużych zbiorów danych. Przyjmując funkcjonalność i optymalizację jako założenia czy domyślne oczekiwania, możemy też w uzasadniony i sensowny sposób poddawać badaniom te elementy, które w inny sposób (czyli z perspektywy darwinowskiej) były często uznawane za nieważne. Do takich elementów należą między innymi geny uznawane za nieistotne – tzw. „śmieciowy” DNA, mRNA o niskiej ekspresji, długi niekodujący RNA czy izoformy białek powstające w wyniku splicingu alternatywnego.

Uważam, że przez następne dwadzieścia lat jedne z największych sukcesów w biologii systemów wynikać będą właśnie z przyjmowania założeń o dobrym projekcie i optymalności w odniesieniu do kluczowych i zgodnych z ideą odgórnego projektu wymagań podczas analizy dużych zbiorów danych.

Faza druga: biologia sieci

Pod wpływem wypracowanych dużych zbiorów danych biologia systemów podjęła próby ich zmapowania, co doprowadziło do odkrycia sieci biologicznych. I tak na przykład poprzez integrację danych transkryptomicznych z danymi genomicznymi naukowcom udało się zmapować interakcje między czynnikami transkrypcyjnymi a ich docelowymi genami, a tym samym odkryć istnienie transkrypcyjnych sieci regulatorowych.

Istnieje jednak duża różnica między dostrzeganiem statycznych interakcji (na przykład czynnik transkrypcyjny 1, który wpływa na gen 1 i gen 2) a zdolnością do zrozumienia tego, dlaczego dana sieć ma taką, a nie inną strukturę i co tak naprawdę w ramach tych struktur się dzieje. Doskonałym przykładem głębszego zrozumienia omawianych tu procesów jest prezentacja sieci motywów transkrypcyjnych zaproponowana przez Uriego Alona, człowieka, którego uważam za naukowego bohatera. W książce Introduction to Systems Biology⁶ [Wprowadzenie do biologii systemów] Alon opisał, jak skutecznie poszukiwać wzorców połączeń umożliwiających zrozumienie, jak i dlaczego sieć jest zbudowana w określony sposób. Na przykład przez porównanie sieci transkrypcyjnej bakterii E. coli z pewną losowo wybraną siecią Alon odkrył następujące motywy: negatywną autoregulację (przyspiesza czas odpowiedzi i redukuje szum), pętlę sprzężenia postępującego (dwóch rodzajów: koherentną typu pierwszego, działającą jako element opóźniający i znaczący; niekoherentną typu pierwszego, umożliwiającą przyspieszanie odpowiedzi i generowanie specyficznych impulsów) oraz moduły jednowejściowe (odpowiedzialne za koordynację grupy genów). Każdy z tych motywów ma określone zalety funkcjonalne, które wyjaśniają jego konkretne zastosowanie w danym miejscu w sieci.

Sądzę, że teoria ID ma również w tej dziedzinie coś wyjątkowego do zaoferowania. Kilka wstępnych analiz, w tym ta wspomniana powyżej, wykazało, że motywy sieciowe lub wzorce projektowe w biologii są często tymi samymi, które wykorzystuje się w inżynierii stosowanej przez człowieka. Powodem jest to, że stając wobec tych samych ograniczeń fizycznych i podobnych celów projektowych, projektanci odwołują się do podobnych wzorców. (Dlatego większość samochodów ma cztery koła zamiast pięciu lub trzech, nawet jeśli są wytwarzane przez różnych producentów). Wiedza o tym może być pomocna przy inżynierii odwrotnej (inaczej zwanej po prostu „uprawianiem biologii”). Metoda polegająca na poszukiwaniu inżynieryjnych motywów projektowych jest kluczowa dla tej dziedziny wiedzy. Kiedy odnajdujemy takie motywy, często wiemy już, choćby z doświadczenia inżynierii stosowanej przez człowieka, dlaczego są one konieczne, co może pomóc nam zrozumieć architekturę układów biologicznych.

Faza trzecia: złożone układy adaptacyjne (Complex Adaptive Systems; CAS)

Uwagi Aebersolda na temat trzeciej fazy wydają mi się szczególnie interesujące, ponieważ sama zastanawiałam się nad kilkoma jej składowymi⁷ (jak zdolność adaptacji, rozproszona kontrola czy odporność systemu). Ale nie rozważałam ich razem i nie ujmowałam w formie oddzielnej fazy. Autor zwraca uwagę, że faza trzecia stanowi przejście od statycznych do dynamicznych opisów systemów (stąd użycie słowa „adaptacyjne”), gdzie przewidywania zaczynają korespondować z rzeczywistością.

Kolejny współautor omawianego tekstu, Joel Bader, zauważył, że znamy już części składowe, lecz co z ich okablowaniem? Myślę, że to kluczowe wyzwanie dla fazy trzeciej. Dysponujemy rozległą wiedzą o genach i białkach, ale rozumienie ich wzajemnych relacji jako zintegrowanego systemu pozostaje nieuchwytne. Moim ulubionym artykułem na ten temat jest klasyczna praca Jurija Lazebnika Can a Biologist Fix a Radio?⁸ [Czy biolog jest w stanie naprawić radio?]. Lazebnik w humorystyczny, lecz dobitny sposób ilustruje trudność rozszyfrowania złożonych układów biologicznych przy użyciu tradycyjnych podejść redukcjonistycznych.

Uważam, że część rozwiązania dałoby się znaleźć w lepszym modelowaniu systemów przy głębszym uwzględnianiu wymagań funkcjonalnych systemów w badaniach biologicznych. Potrzebny jest tu solidny model jakościowy, zanim podejmie się próbę zbudowania modelu ilościowego. Z tego względu moim życzeniem byłoby doprowadzenie do większego rozpowszechnienia metody, jaką jest modelowanie systemów w ramach biologii. Pewien postęp jest tu już zresztą widoczny: na przykład projekty, takie jak Gene Ontology czy AmiGO, dostarczają już wartościowej i usystematyzowanej wiedzy, jednak nadal daleko im do prawdziwych modeli systemowych. Sama używam obecnie OPCloud do budowania modeli każdego badanego przeze mnie układu biologicznego. Pomaga mi to organizować dane z artykułów naukowych, budować zakorzenione w rzeczywistych zasadach i relacjach systemowych ramy pojęciowe oraz łatwo abstrahować od szczegółów niskiego poziomu do ujęć bardziej ogólnych, przy jednoczesnym zachowaniu odniesienia do wymagań systemu. Na razie pozostaje to wciąż na poziomie inicjatywy jednostkowej – tymczasem takie podejście powinno zostać rozwinięte na znacznie większą skalę.

Biologia i projekt optymalny

Lektura omawianego artykułu istotnie utwierdziła mnie w moich przekonaniach naukowych. Refleksja nad rozwojem biologii systemów (a zwłaszcza sekwencja faz: zbieranie dużych danych → mapowanie sieci → adaptacyjne systemy dynamiczne) odzwierciedla moje przemyślenia, które towarzyszą mi od początku mojej pracy w tej dziedzinie, czyli od około 2020 roku. To, co łączy wszystkie te fazy, to fakt, że podejście biologii systemów zakłada coś, czego biologia redukcjonistyczna nie zakładała i, jak sądzę, nie mogła zakładać. Chodzi o: złożoność, stosowanie zasad matematycznych, zasad inżynieryjnych itp. Niewykluczone, że jedyną dającą się stąd wysnuć konkluzją jest to, że biologia ujawnia projekt optymalny.

Emily Reeves

Oryginał: Systems Biology and Intelligent Design: A Natural Fit, „Science & Culture Today” 2026, January 15 [dostęp: 27 III 2026].

Przekład z języka angielskiego: Krystian Brzeski

Źródło zdjęcia: Pixabay

Ostatnia aktualizacja strony: 27.3.2026

Literatura: