En términos generales, la biología computacional y de sistemas se refiere al enfoque “holístico” para estudiar ciertos fenómenos biológicos, que es posible gracias a herramientas computacionales y métodos matemáticos.
La capacidad de procesar y analizar grandes cantidades de datos biológicos ha permitido a los científicos estudiar problemas que anteriormente se consideraban demasiado intensivos en mano de obra. Por ejemplo, la secuenciación de próxima generación ha permitido que millones de fragmentos de ADN sean secuenciados simultáneamente. Además, la biología computacional y de sistemas ha facilitado el estudio de las propiedades emergentes (características que ocurren una vez que un sistema es lo suficientemente complejo) que existen en biología. Creo que una buena manera de pensar sobre las contribuciones de la biología computacional y de sistemas es que proporcionan un medio para procesar datos biológicos en bruto en información significativa.
Para poner esto en perspectiva, el Premio Nobel de Química 2013 se otorgó a Martin Karplus, Michael Levitt y Arieh Warshel por desarrollar programas informáticos que pueden usarse para comprender procesos e interacciones químicas complejas.
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Las técnicas y herramientas en biología computacional y de sistemas también se están utilizando para mejorar el diagnóstico clínico, mapear los genes de enfermedades y ayudar a la focalización de medicamentos, entre muchos otros. Sin embargo, dado que todavía son campos en crecimiento, creo que mejores indicadores de “logros” e “impacto” serán más evidentes en el futuro.
