系统医学和系统生物学的区别(系统生物学和合成生物学有何关系？)

系统医学和系统生物学的区别

周东浩

编者按

科学技术的进步和医学思维模式的创新，促使人们对疾病的发生、发展规律有了更加深入的认识。系统医学是一种新的医学思维模式，它将无数看似纷繁复杂的医学数据、资源和信息加以整合，并予以充分拓展和合理应用。近年来，系统医学得到了迅猛的发展，如美国国立卫生研究院（NIH）制定了通向医学生物学未来的NIH研究路线图（NIH roadmap），强调未来的主要目标是进行复杂生命系统的“大科学”系统研究。本报在此刊登周东浩的文章，以让读者进一步了解系统医学和系统生物学。

随着还原论的现代医学从器官、细胞、基因乃至分子一步步解析研究的深入，20世纪的生物学也经历了从宏观到微观的不断发展过程。然而人们在为医学科技飞速发展取得的成就不断感到欢欣鼓舞的同时，面对海量的研究数据以及现代医学的实际困境，迷惑和疑问也与日俱增——人们曾经寄予厚望的基因研究并没有能够真正解开疾病的奥秘，分析和还原的研究思路正在受到越来越多的质疑。此时，系统生物学作为对现代还原的一个“反动”诞生了，很快受到了各国科学家的重视，成为目前西医的一个前沿学科。

本文通过讨论系统生物学和笔者所倡导的系统医学的区别，以求对系统医学的概念和方法、内容能有更加确切了解。

“从下到上”的系统生物学和“从上到下”的系统医学

系统医学和系统生物学虽然都是以系统命名的，都以系统论的原则方法为指导，但两者却也存在着明显的区别，根据系统生物学创始人胡德的定义，系统生物学是研究一个生物系统中所有组成成分（基因、mRNA、蛋白质等）的构成，以及在特定条件下这些组分间的相互关系的学科。也就是说，系统生物学不同于以往的还原生物学——仅关心个别的基因和蛋白质，它更加关注的是基因和基因之间、基因和蛋白质之间以及蛋白质和蛋白质之间等要素之间的相互关系，试图从相互关系着手，通过计算机仿真，建立起从分子到细胞、器官，进而到生物体水平的坚实知识结构，从而理解生物系统的整体性质，也就是说，系统生物学与以前还原医学过分重视要素的实体中心论不同，它更重视关系，强调研究要素和要素之间的关系——系统的联系性原理是它建构的哲学基础，但它走的是从部分到整体、从下向上的认识道路。系统医学与此恰巧相反，系统医学强调把注意的中心放在系统的整体水平，以“人的健康和疾病”作为全部思考的立足点和观察的着眼点，注意研究系统存在于整体水平而不是组成这个系统的诸要素水平的属性、功能、行为及其变化规律，从“系统”这个层次出发，向下考察整体变化时部分是如何变化的，分析要素（器官、细胞、分子等）是否正常，要素之间、要素和整体之间的关系是否正常，向上考察系统和环境的关系是否正常，全面衡量和评价这些因素在影响系统整体变化中所起的作用和地位，从中找出系统整体变化的原因和影响因素，并判断这些原因和影响因素哪些是可以改变的，哪些是不能改变的或者难以改变的，哪些是主要的、根本性的，哪些是次要的、辅助性的，从而选择合适的治疗方案。从系统和要素的关系上来说，系统医学是走的从上向下、从整体来认识部分的研究道路。（注：所谓的系统整体依所研究的系统不同而有不同的含义，并不都是指的人的整体水平上，但从大多数意义上说，还是指的“人”这个系统的整体）。

系统生物学研究各个要素怎么通过相互作用体现整体性，这要求我们对每一种相互作用都有比较深切的了解，差之毫厘，就可能谬以千里。虽然系统生物学企图通过理论建模来弥补这一点，但依然存在着难以克服的深刻困难，系统医学则聪明地避开了这一点，直接研究系统的整体层次有什么样的变化规律，从整体出发去探讨各个部分的变化。这并不要求研究者对每一种相互作用都掌握，只需要注意把握对整体变化最有意义的那一部分，事实上大部分相互作用反而是可以忽略的，系统医学明智地把相互作用研究的重点放在了系统的整体变化及其调控上，省略了相互作用的细节，这就大大简化了研究过程，也降低了研究难度。

研究方法的不同

系统生物学由于采取了从下向上的研究道路，即使在所要研究的系统各部分联系已经基本清楚的情况下，海量数据的处理也是个难题。对此，系统生物学采取了理论假设和计算机仿真的方法，但由于生物系统的极端复杂性，这种方法实行起来存在着极大的困难，对研究条件要求也相当高。据预测，系统生物学研究对计算机的要求高达1000万亿次浮点运算速度。系统医学的方法不是这样，系统医学研究的方法主要是系统辨识，实践验证，讲究动态分析，稳态调节，整体最佳。所谓系统辨识，就是对所研究的系统进行全面和动态的观察和分析，并根据已有的医学知识进行推理，从而对系统的状态和发展形成假设和判断的过程。这些判断如果经得起反复实践（其中包括实验）的验证，就上升为理论，理论再进一步指导实践。系统医学的知识就这样滚雪球似地逐步积累起来，所以说系统医学是和临床实践紧密联系的一门学科，相对系统生物学和还原医学对研究条件的高要求而言，它对研究基本条件的要求很低，研究者可以根据自己的研究条件来确定研究的内容，没有太多条件的可以研究人体系统的整体层次变化的规律，有很好设备的可以研究细胞或者分子层次系统变化的规律。但研究要具有系统论的头脑，研究所揭示的应该是纷繁复杂的现象背后切实存在的联系，这样的研究才有价值。系统医学强调仔细而缜密的临床观察，全面而认真的资料收集，系统论指导下的合理推理，大胆假设，小心求证，并不是说这种观察就只局限于整体水平上，而是包括可能与系统变化有关的各个层次的有价值的东西。例如血常规的变化也应该是观察的一部分，只是它所反映的是血中细胞的变化而已。

系统医学虽然更重视系统观察，但也注意实验研究方法的合理应用，强调在系统论指导下进行实验设计。因为符合事实的好的实验设计能使我们少走不少弯路，但反对过分的和不切实际的实验研究，尤其是要对现在还原医学的动物实验抱一种谨慎的态度。从系统论的原理上讲，人和动物有本质的差别，动物实验的结果不能等同于人本身这个系统的情形，系统医学认为：系统辨识远比动物实验要重要得多，动物实验只是在某些情况下是有益的，并且对动物实验的结果也应该审慎地对待并进行更进一步的鉴别、评价，以判断是否和人这个系统的真正情形相符。

研究层次的不同

系统生物学虽然号称要通过研究相互作用阐明分子、细胞、器官乃至整体各层次的性质，但由于研究方法的限制，目前系统生物学只能选择一些比较简单的系统研究，研究层次比较集中在基因、蛋白质这些比较低的层次。即使仅仅在这一层次，它也遭遇了巨大的难以克服的困难，人系统整体性能的阐明对它来说还是遥不可及的未来。系统医学直接研究人的整体层次的变化，研究人整体层次和其他诸层次变化的关系，同时由于是以医学为目的，系统医学又着重探讨人的疾病和健康的变化规律，研究祛除疾病和维护健康的方法，更侧重于医学这一方面的内容，这和系统生物学也不大相同。在系统整体层次系统辨识具有更高的价值，但在微观领域，在系统辨识受到很大限制的地方，系统生物学的方法可能更加可行。

理论来源的不同

从理论来源来说，系统生物学更多的继承了分子生物学和基因研究的成果，功能基因组学、蛋白质组学等可以说是它的前身。同时系统生物学还借鉴了计算机科学和系统论研究的一些知识，从而确立了从部分的相互关系探讨整体性质的方向，研究的重点从分析走向了整合，从实体走向了关系。从方法论上说，系统是对还原的一个反动，但从理论渊源上说，系统生物学则是现代西方还原医学的一个必然的发展。

系统医学则不同，系统医学虽然也注意吸收现代西医的一些合理的营养，但它更多是接受了中国传统医学的哺育，它是对中国传统医学进行适当的扬弃后取得的，它的理论体系、研究方法等等将更多地打上中国传统医学的烙印！

总之，无论是从研究方向、研究方法、研究层次还是理论渊源上，系统生物学和系统医学都有着巨大的不同，两者理论和实践的裂痕是明白可见的，未来两者应该会走向融合，但目前不会。从研究的可行性上说，系统医学的成功要比系统生物学容易得多，系统生物学希望从部分的相互关系入手涌现整体性质的研究思路，在笔者看来存在巨大的方法陷阱，也许会在一定的范围内取得成功，在更高的层次上却会陷入不可解决的矛盾。

有专家断言：未来的21世纪，将是“系统”的世纪！同样，21世纪的生命科学也将迎来系统的春天，系统生物学作为西医的一枝后起之秀，虽然它的问世只有短短几年时间，但它已经在世界各地发了芽，正在受到越来越多的人的重视。相对来说系统医学更是新的，它只是一颗刚刚栽上的种子，但同时它又是最古老的，几千年传统医学的积淀为它的发展奠定了丰厚的基础。它的传播和接受会有一个过程，这中间会有曲折和争鸣，甚至会有倒退，但它前进的突破力量是任谁也无法阻止的，它终将会成为医学未来的主流，它的诞生和发展的过程就是中医凤凰涅■的过程，中医将在此过程中获得新生，并最终迎来瑰丽的中西医学统一的明天！

系统生物学和合成生物学有何关系？

系统生物学是研究一个生物系统中所有组成成分（基因、mRNA、蛋白质等）的构成，以及在特定条件下这些组分间的相互关系的学科（注，该定义在国际国内都引起异议，缺乏系统论基础）。也就是说，系统生物学不同于以往的分子生物学——仅关心个别的基因和蛋白质，它要研究所有的基因、所有的蛋白质、组分间的所有相互关系。显然，系统生物学是以系统论、整体性研究为特征的一种交叉科学。

20 世纪生物学从宏观到微观进步巨大, 传统的分析还原的研究方法受到质疑。在此背景下, 系统生物学是继基因组学、蛋白质组学之后一门新兴的生物学交叉学科。从系统角度来进行生物学研究逐步成为现代生物学研究方法的主流。在研究上, 了解一个复杂的生物系统需要整合实验和计算方法、基因组学和蛋白质组学中的高通量方法为系统生物学发展提供大量的数据, 计算生物学通过数据处理、模型构建和理论分析, 成为系统生物学发展的一个必不可缺的、强有力的工具, 已经在诸多医学前沿领域的研究中成为重要研究方法而被广泛应用。

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