La Complejidad Celular

EL PENSAMIENTO COMPLEJO :UNA INTRODUCCIÓN A LA COMPLEJIDAD CELULAR.

Francisco J.Bedoya

Revista Electrónica de la Asociación Andaluza de Filosofía.

D. L: CA-834/97.

ISSN 1138-3569

1. Posicionamiento de salida

• Introducción a la comunicación celular

• Redes de señalización en la célula

2. Más allá del reduccionismo en la ciencia

• ¿Qué es la complejidad?

• ¿Cómo se estudia? ¿Cuáles son los límites de las simulaciones de los fenómenos complejos mediante ordenador?

• ¿En qué teorías se basan los estudios sobre la complejidad?

• La tensión entre lo simple y lo complejo

3. Introducción al pensamiento complejo

• ¿Por qué aparece el pensamiento complejo?

• ¿Cuáles son las fuentes del pensamiento complejo?

Introducción a la comunicación celular

En el contexto social del organismo o de los tejidos que lo componen, las células interaccionan mediante la emisión y reconocimiento de señales. Estas interacciones implican la existencia de receptores que reconocen específicamente las diferentes señales externas a la célula y la generación de otras señales en el interior de la célula que conectan la información procedente del exterior con procesos como la extracción de energía del ambiente, el recambio de los componentes de la célula, su supervivencia ó muerte y su reproducción. El estudio de los sistemas que llevan a cabo la transmisión de señales desde el exterior celular al interior ha mostrado que se pueden dar fenómenos de convergencia o de divergencia y que por tanto, no existe un “cableado” específico que conecte cada señal extracelular con determinados procesos en el interior de la célula. Sino que, los mencionados “cables” están interconectados entre sí, de modo que la arquitectura en red de las comunicaciones dentro de la célula puede generar un modelo mucho más informativo de las propiedades de la célula que la conexión mediante vías independientes.

El abordaje analítico del estudio de la señalización celular tiene como objeto diseccionar cada una estas vías e identificar sus componentes. Dado que las vías de señalización intracelular forman redes en las que se procesan señales en paralelo con interacciones múltiples, se puede tener una imagen de este proceso utilizando modelos computacionales desarrollados para estudiar las conexiones en red de sistemas neuronales.

Redes de señalización en la célula.

La reproducción de la célula está conectada a señales extracelulares. Un modelo hipotético de esta red de señalización contiene receptores específicos para seis señales extracelulares y tres enzimas cuyas actividades están acopladas a la activación de esos receptores con diferentes características.

Los receptores reconocen dos tipos de señales extracelulares (estímulos, input)

Moléculas de la matriz (cemento) intercelular (A1,A2 y A3)

Factores de crecimiento (B1,B2 y B3))

A1 y A2 son dos señales que activan con diferente intensidad a la enzima 1.

A3 inhibe a la enzima 1 y a la enzima 2.

B1,B2 y B3 activan con diferente intensidad a la enzima 2

Por último, la enzima 3 es activada por las enzimas 1 y 2 y cataliza la fosforilación de una proteína que regula la expresión de genes de proteínas reguladoras de la proliferación celular.

En esta red la enzima 1 tiene actividad máxima cuando la célula detecta las moléculas A1 y A2 si A3 está ausente, mientras que la enzima 2 es activa cuando las moléculas B1, B2 y B3 están presentes y A3 está ausente. La enzima 3 será completamente activa y estimulará la proliferación celular cuando las enzimas 1 y 2 están activas simultáneamente y eso ocurre cuando la célula reconoce A1, A2, B1,B2,B3 y está ausente A3.

La complejidad en las vías de señalización deriva del número de elementos que la componen, de las conexiones entre los componentes y de la relación espacial entre ellos. Además, las redes de señalización en los sistemas biológicos tienen ramificaciones condicionales, ensamblaje dinámico, translocación, degradación, además de la compartimentalización y la regionalización de las interacciones en el interior de la célula. Cada una de estas actividades tienen lugar simultáneamente y cada componente participa en varias actividades diferentes.

Un abordaje para su estudio es comenzar con una visión conceptualmente simple de la señalización y añadir datos para introducir nuevos niveles de complejidad. De modo que la complejidad podrá ser estudiada por métodos computacionales en el momento en el que se identifiquen y parametricen los componentes de los sistemas.

MAS ALLA DEL REDUCCIONISMO EN LA CIENCIA

Actualmente, el advenimiento de la informática y de ciertas técnicas matemáticas no lineales ayuda a los científicos modernos a la comprensión de los fenómenos caóticos, complejos y emergentes. Se puede simular la realidad y crear modelos de sistemas complejos como grandes moléculas, sistemas caóticos, redes neuronales, el cuerpo y el cerebro humano ó el crecimiento demográfico. Además, su capacidad de cálculo permite procesar información demasiado compleja para la mente humana. A partir de conjuntos de instrucciones matemáticas, el ordenador puede elaborar modelos complicados y como los autómatas celulares de von Neumann, “Life” del matemático Conway o el conjunto de Mandelbrot que contiene los fractales, objetos matemáticos cuyas propiedades están presentes en fenómenos de la naturaleza.

Pero una cosa es observar que un fenómeno se ajusta a un modelo -por ejemplo, un patrón fractal en la naturaleza- y otra cosa distinta es determinar la causa de dicho patrón. Dicho con otras palabras, el hallazgo de que un conjunto de reglas matemáticas seguidas por un ordenador dan origen

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