Tradicionalmente, la biología ha estudiado un gen, una proteína o una vía metabólica a la vez. La biología de sistemas adopta un enfoque diferente. Estudia las interacciones entre los componentes de un sistema biológico en su conjunto. Se pregunta cómo las redes de genes, proteínas y metabolitos trabajan juntas para producir comportamientos que ningún componente individual puede explicar. El todo es más que la suma de sus partes.

Este campo se basa en datos a gran escala. La genómica, la transcriptómica, la proteómica y la metabolómica generan enormes conjuntos de datos. Los modelos computacionales integran estos datos en redes y simulaciones. Dichos modelos predicen cómo responde el sistema a perturbaciones, como un fármaco o una mutación. Además, identifican propiedades emergentes que no resultan evidentes a partir de los componentes individuales.

La biología de sistemas se utiliza en muchos ámbitos. En medicina, identifica dianas farmacológicas y biomarcadores mediante el análisis de redes en lugar de genes individuales. En microbiología, modela la respuesta bacteriana a los antibióticos. En oncología, estudia las redes de señalización que impulsan el crecimiento tumoral. En ecología, modela las interacciones entre especies. Este enfoque es holístico y cuantitativo.

Los desafíos radican en la complejidad y la integración de datos. Los sistemas biológicos son ruidosos, dinámicos y dependen del contexto. Los modelos son simplificaciones. Los datos de diferentes fuentes pueden no ser comparables. Sin embargo, la biología de sistemas está madurando y está transformando nuestra comprensión de la biología.