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Qu’est ce-que la Biologie des Systèmes ?

La Biologie des Systèmes (BS) est une approche générique en biologie qui se fonde sur le fait que toute entité biologique (p.ex. un génome, une cellule, un organe, un individu, une population, etc.) représente un système formé de constituants en interaction. L’idée centrale de la BS est que les processus biologiques (qu’ils soient physiologiques, de croissance, de régulation, adaptatifs, évolutifs, d’apprentissage, etc.) proviennent des interactions causales entre constituants et trouvent donc leur origine fondamentale en tant que comportements collectifs au sein des systèmes considérés. Ainsi, l’organisation et le fonctionnement du vivant s’appréhendent en tant que propriétés émergentes des systèmes biologiques.
Les comportements émergents au sein des systèmes biologiques présentent souvent un degré important de complexité du fait :

  • du nombre possiblement grand des constituants (p.ex. les 2 104 gènes ou les 1010–1011 neurones de l’être humain),
  • de l’hétérogénéité de ceux-ci,
  • et du caractère hétérogène et fréquemment hautement non–linéaire des interactions (p.ex. réactions enzymatiques, allostérie des interactions protéiques, excitabilité neuronale, etc.).

Ces comportements peuvent émerger au sein d’architectures horizontales, c’est à dire d’interactions en réseaux (de gènes, de voies de signalisations cellulaires, de neurones, trophiques, etc.) ou d’organisations verticales (interactions multi-échelles entre le niveau moléculaire, cellulaire, etc., jusqu’à l’individu, la population et l’environnement).
La BS peut donc se définir au sens général comme étant une science des interactions en Biologie. C’est une démarche non-réductionniste adressant des problématiques relevant de la biologie des réseaux (interactions horizontales) et/ou de la biologie intégrative (interactions verticales) et permettant de rendre compte des propriétés – logiques, spatiales, dynamiques, etc. – du vivant en tant que processus collectifs émergents.

La Biologie des Systèmes repose donc par essence :

  • sur l’acquisition de corpus larges ou multi-dimensionnels de données expérimentales portant sur les nombreux constituants/échelles des systèmes considérés (p.ex. interactions génomiques, signaux physiologiques ou environnementaux),
  • sur leur analyse adaptée par des méthodes statistiques ou algorithmiques avancées (p.ex. statistiques multi-dimensionnelles, inférence bayésienne), ainsi que
  • par la construction de modèles mathématiques computationnels (p.ex. modèles biophysiques, biochimiques, neuronaux) permettant de rendre compte de façon mécaniste de la causalité des interactions en jeu et de produire des prédictions testables à différentes échelles.