La biologie a traditionnellement étudié un gène, une protéine ou une voie métabolique à la fois. La biologie des systèmes adopte une approche différente. Elle étudie les interactions entre les composants d'un système biologique dans son ensemble. Elle s'interroge sur la manière dont les réseaux de gènes, de protéines et de métabolites interagissent pour produire des comportements qu'aucun composant isolé ne peut expliquer. Le tout est plus que la somme de ses parties.

Ce domaine repose sur des données à grande échelle. La génomique, la transcriptomique, la protéomique et la métabolomique génèrent d'immenses ensembles de données. Des modèles informatiques intègrent ces données dans des réseaux et des simulations. Ces modèles prédisent la réponse du système à des perturbations, telles qu'un médicament ou une mutation. Ils identifient des propriétés émergentes qui ne sont pas évidentes à partir des composants individuels.

La biologie des systèmes est utilisée dans de nombreux domaines. En médecine, elle identifie les cibles thérapeutiques et les biomarqueurs en analysant les réseaux plutôt que les gènes isolés. En microbiologie, elle modélise la réponse des bactéries aux antibiotiques. En cancérologie, elle étudie les réseaux de signalisation qui pilotent la croissance tumorale. En écologie, elle modélise les interactions entre les espèces. Cette approche est à la fois holistique et quantitative.

Les défis résident dans la complexité et l'intégration des données. Les systèmes biologiques sont bruyants, dynamiques et dépendants du contexte. Les modèles sont des simplifications. Les données provenant de différentes sources peuvent ne pas être comparables. Mais la biologie des systèmes gagne en maturité et transforme notre vision de la biologie.