Biologia tradycyjnie badała jeden gen, jedno białko lub jedną ścieżkę na raz. Biologia systemowa przyjmuje inne podejście. Bada interakcje między komponentami systemu biologicznego jako całości. Pyta, jak sieci genów, białek i metabolitów współdziałają, aby wywołać zachowania, których żaden pojedynczy komponent nie jest w stanie wyjaśnić. Całość to coś więcej niż suma jej części.

Ta dziedzina opiera się na danych na dużą skalę. Genomika, transkryptomika, proteomika i metabolomika generują ogromne zbiory danych. Modele obliczeniowe integrują te dane w sieciach i symulacjach. Modele te przewidują, jak system reaguje na zaburzenia, takie jak lek czy mutacja. Identyfikują one właściwości emergentne, które nie są oczywiste w przypadku poszczególnych komponentów.

Biologia systemowa jest wykorzystywana w wielu dziedzinach. W medycynie identyfikuje cele działania leków i biomarkery, analizując sieci, a nie pojedyncze geny. W mikrobiologii modeluje reakcję bakterii na antybiotyki. W onkologii bada sieci sygnałowe, które napędzają wzrost guza. W ekologii modeluje interakcje między gatunkami. Podejście to jest holistyczne i ilościowe.

Wyzwaniem jest złożoność i integracja danych. Systemy biologiczne są zaszumione, dynamiczne i zależne od kontekstu. Modele to uproszczenia. Dane z różnych źródeł mogą być nieporównywalne. Jednak biologia systemów dojrzewa i zmienia nasze myślenie o biologii.