Biologia dei sistemi, uno studio internazionale pubblicato su Nature Biotechnology.

Nature Biotechnology 29, 811–815 (2011) Un articolo pubblicato l'8 settembre su Nature Biotechnology presenta un'accurata riflessione sull'affidabilità delle previsioni e dei metodi di indagine che nascono dalla biologia dei sistemi. La questione rilevante, di enorme interesse per la ricerca e per l'industria, riguarda la creazione di modelli che meglio rappresentano i fenomeni biologici. Il paper (Verification of systems biology research in the age of collaborative competition Nature Biotechnology 29, 811–815 2011) è frutto di una collaborazione internazionale. La biologia dei sistemi punta a fornire modelli efficaci dei sistemi biologici attraverso l'elaborazione di grandi quantità di dati. In aggiunta al valore scientifico intrinseco, questo tipo di ricerche può essere utile anche in altri contesti, come ad esempio per accelerare la progettazione in ambito sanitario, facilitando il lavoro dei decisori, e potrebbe contribuire nel contempo a limitare la necessità di studi clinici a lungo termine.
Del gruppo di ricerca internazionale che ha firmato il paper fanno parte, tra gli altri: il Laboratorio di bioinformatica del CRS4 (Alberto de la Fuente), il laboratorio IBM Computational Biology Center di New York (Pablo Meyer, Raquel Norel, J Jeremy Rice, Ajay Royyuru, Gustavo Stolovitzky), il Center for Computational Biology and Bioinformatics della Columbia University di New York (Andrea Califano, Dennis Vitkup), il Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory e Broad Institute del MIT e Harvard, Cambridge (Daniel Marbach), Biobase GmbH, Wolfenbuettel, Germania (Frank Schacherer).
Picture from Nature Biotechnology Different paths for reaching systems biology verification are represented, both for academia (blue) and for industry (red). Black represents pathways common to industry and academia. The color of the rectangles represent the grounds on which the assessment of systems biology results are based: mostly on innovation (green), mostly robustness (orange) and both innovation and robustness (yellow). The thickness of the arrows represents the current predominant pathway [Picture from Nature Biotechnology]




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