系统生物学进入德国的时间并不长，从2001年由Laplace教授开始系统生物学的研究，至今不过7年。然而系统生物学得到其教育科技部的大力支持而迅速发展起来。会议的组织者之一Timmer教授举了以很形象的例子：系统生物学得到了xx百万的研究基金（xx表示两位数），到底该做什么呢？

• 建立一个全国性的大型科研项目
• 用这笔钱加入到欧盟的系统生物学研究计划中去
• 在各地建设若干个系统生物学研究中心
• 支持一批中小型的科研项目

这真是一个四难选择，每一个选择都有很多支持的理由，舍此取彼，鱼与熊掌，难以抉择。然而，德国教育科技部作了一个大手笔，决定投入xxx百万的研究基金，四个方向全部都上马。2001到2003年为筹备期，2004-2007为第一个建设期，选择肝和肝细胞作为系统研究的对象，在全国建立了一个wet network （主要进行肝和肝细胞的生物实验），一个dry network（主要理论建模和全国数据库管理）。2008-2011年为第二个建设期，从肝和肝细胞的signaling network 和metabolism network，发展到Endocytosis network, Ion regulation network，detoxification and network regeneration (见Fig. 1), 并将开展国际合作, 和从本科生起培养了解生物试验、数学建模和计算机模拟的跨学科后备人才作为今后工作的重点。

 

一些精彩的讲座

虽然是德国的系统生物学会议，做讲座的都是国际上的系统生物学的顶尖人物。因此非常值得一听，借此可以了解系统生物学的前沿发展。庆幸的是，这次会议有一个讲座录像的官方网站（http://www.sbmc08.de/08/lifestreams.html），我对影响深刻的讲座做一个介绍，并给出链接。

MIT的 Douglas Laffenburger的“Governance of cell behavioral responses by signaling networks”对细胞信号网络建立了ODE, Fuzzy Logic, Bayesian Network and PCA四种不同的网络模型，相互取长补短，并可以预见多种药物对细胞网络的联合作用（由此可见，要复兴中医，系统生物学多么重要）。

http://www.sbmc08.de/08/flash4.aspx

牛津的Bela Novak不相信前人对细胞生长、染色体复制、染色体分离以及细胞分裂过程不可逆的理论。设计出试验，对已经开始细胞分裂的个体，通过注入干扰分子阻止其核心信号路径和控制蛋白，居然从细胞分裂阶段回到mitosis，非常让人感兴趣。

http://www.sbmc08.de/08/flash12.aspx

爱尔兰的Markus Rehm 的“Combining quantitative biochemistry, microscopy and systems modeling to understand apoptotic signaling”给出了一个联合化学分析、显微技术和理论模型三者来深刻认识细胞凋亡的例子，这应该是系统生物学的一个发展方向。

 http://www.sbmc08.de/08/flash18.aspx

美国NIH的Jennifer Lippingcott-Schwartz作了一个很漂亮的实验，表明在细胞在细胞生长期 I、染色体复制、细胞生长期 II、染色体分离以及细胞分裂这一周期过程中，线粒体（Mitochondria）会在染色体复制期凝聚成片，目前还没有人能解释为什么会如此。

http://www.sbmc08.de/08/flash21.aspx

法国的老太太Marie-France Carlier的实验是对那些认为还原论不能够解释生物现象的人予以沉重打击。在她的生物化学、生物物理、力学和计算机模拟的联合团队中，他们澄清了细胞自主移动的分子生物学机理。

http://www.sbmc08.de/08/flash23.aspx

Frank Julicher 的讲座是如何用物理方法研究生物问题的经典。

http://www.sbmc08.de/08/flash24.aspx

英国的Jaroslav的与数据不符的系统模型反而更有价值的观点派让人耳目一新，可惜没有录像。Manchester 的多学科生物技术中心的Hans Westerhoff关于象中医那样多靶点、多通道的药物发现的新思路就在以下的演讲中。

http://www.sbmc08.de/08/flash38.aspx

 

关于 Apoptosis, autophagy的讲座

Roland Eils 是德国癌症研究中心的理论组的负责人。他的主要思路是，现在关于细胞Apoptosis, autophagy的实验数据已经非常多了。因此重要的是建立一个全面的关于细胞Apoptosis, autophagy及相关信号通道的系统模型，并由此整理出一个与实验相符合的细胞死亡的系统逻辑。由于数据量相当大，他的思路就是先建立整体模型，一边简化，一边与实验对照，最后得到一个相当清晰的关于细胞死亡的简化路线图。由此，其希望对癌症研究的进一步实验能够有一定的指导意义。

http://www.sbmc08.de/08/flash36.aspx

 

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