Sind alle Funktionen einer menschlichen Zelle bekannt? [abgeschlossen]

Bitte haben Sie Geduld mit mir, da ich mit einem Informatikhintergrund in Ihre Welt eindringe.

Wenn Sie beim Programmieren ein Programm erstellt haben, kennen Sie alle Funktionen dieses Programms. Somit wird 100% Wissen erreicht.

Meine Frage auf dem Gebiet der Biologie ist, wie viel glauben wir derzeit über die menschliche Zelle zu wissen? Sind alle Funktionen bekannt (zB 100%)? Sind die meisten Funktionen bekannt (60 %)? Oder kennen wir einen winzigen Anteil (1%~5%) der Funktionen einer Zelle.

Der Grund, warum ich frage, ist, dass ich mich für das Konzept der Simulation von Zellen per Computer interessiere. Wenn wir eine bestimmte biologische Funktion einer Zelle kennen, könnten wir sie in eine mathematische Funktion zur Verwendung in einer Simulation umwandeln. Mit Simulationen können Sie die Reaktionen der Zelle auf Medikamente, Viren, Zellmüllreinigung usw. basierend auf ihren definierten Funktionen simulieren. Und je mehr Funktionen wir über menschliche Zellen wissen, desto besser die Simulation.

Danke im Voraus.

Es ist schwierig, dies abzuschätzen, da in der Zellbiologie eine neue Entdeckung (sei es Protein-Protein-Wechselwirkung, Arzneimittelwirkung usw.) 20 verschiedene, neuartige Unbekannte aufdecken kann. Als Programmierer, der ein ähnliches Modellierungsprojekt durchgeführt hat, müssen Sie sich für bestimmte Reaktionen auf bestimmte Interessengebiete (z. B. Signalwege) konzentrieren, und Sie müssen darauf vertrauen, dass Ihre Simulation nicht perfekt oder gar perfekt sein wird Großartig. Ich zögere sogar, einen Prozentsatz zu nennen, aber ich würde auf der Seite von "winzig" irren.
Es besteht ein großer Unterschied zwischen dem Entwerfen eines Programms und dem Versuch, ein Programm zurückzuentwickeln, wie es Biologen in biologischer Hinsicht mit Zellen versuchen. Wir kennen nur einige Prinzipien, aber viele Details müssen noch entdeckt und erforscht werden!
Können Zellfunktionen so „kartiert“ werden, dass mit einem „Subsystem“ und wie es sich „verhält“ seine Funktionen mit nützlicher Präzision „modelliert“ werden können, nicht im Sinne einer genauen Beschreibung, sondern einer Beschreibung, die ausreichend ist, um nützlich zu sein echte Medizin; wie Harveys Modell der Blutzirkulation im Herzen und in den Arterien und Venen. Damals ein bahnbrechendes Modell, aber jetzt nicht mehr so ​​genau. Zumindest kann ein biologisches Modell erstellt und verfeinert werden. Können alle Zellfunktionen so modelliert werden, ohne dass „versuchte“ Modelle verworfen werden müssen?
Wie @Bez sagte, gibt es einen grundlegenden Unterschied zwischen dem Verständnis von etwas Eigenständigem, das Sie konstruiert haben, und dem Lernen über etwas Unbekanntes. Außerdem sollte die Kenntnis von 100 % der Funktionen ungefähr zu einer fehlerfreien Vorhersage führen, was bei biologischen Prozessen eindeutig nicht der Fall ist. Aus erkenntnistheoretischer Sicht ist es fast unsinnig, das %-Wissen natürlicher Systeme zu schätzen, da es davon ausgeht, dass wir mit einer vollständigen Liste von "Wahrheiten" vergleichen können, wenn wir nur wissen, was wir bisher beobachten konnten.

Antworten (1)

Als jemand, der sich sowohl mit Biologie als auch mit Programmierung beschäftigt hat, nehme ich an, dass Sie sich auf die theoretische Fähigkeit der funktionalen Programmierung beziehen, organisches Verhalten aus wohldefinierten Eingaben zu simulieren. So gesehen liegt unser Verständnis des menschlichen Zellverhaltens derzeit nahe an der Steinzeit. Die erstaunliche Vielfalt an homöostatischen und Signalparametern in unserem Körper macht eine realistische Simulation des normalen Verhaltens menschlicher Zellen weitgehend unerreichbar, also denken Sie nicht einmal an pathologische Zustände.

Je mehr Daten wir erheben, desto präziser werden unsere Simulationen. Gegenwärtig sind unsere Datenerfassungsmethoden zu primitiv und eindeutig nicht deterministisch genug, um berechnete Simulationen darauf aufzubauen.

Natürlich spiegelt diese Antwort meine eigene Meinung wider, aber ich wage zu vermuten, dass die meisten meiner Kollegen dieser Meinung sein werden.

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