Заключение. 
Модели генных сетей

Одной из попыток взглянуть на жизнь, как на системный феномен, является концепция генных сетей. Создание математических моделей функционирования живых клеток, детально и с исчерпывающей полнотой описывающих процессы внутриклеточного метаболизма и его генетической регуляции — одна из ключевых проблем системной компьютерной биологии. Ее называют также проблемой электронной клетки.

В настоящее время исследователи далеки от возможности построения полных математических моделей не только целого организма, но даже эукариотических клеток. Что же касается клеток прокариотических, создание их полных математических моделей — дело самого ближайшего будущего.

Пока из-за высокого уровня сложности и комплексности решение подобных задач под силу лишь экспертам-специалистам в молекулярной генетике, биохимии, физиологии, в математических, компьютерных методах моделирования. Что же тормозит прогресс в этой области? Какие проблемы возникают при моделировании динамики ГС?

Их разделяют на два класса. Первые — методологические, возникающие на стадии построения, проверки и работы с моделями. Сюда относятся: анализ огромных объемов вариабельных экспериментальных данных, отражающих сложные процессы функционирования молекулярно-генетических систем, исследование структурной организации, молекулярных механизмов функционирования, оценка влияния мутаций на функцию ГС, их реконструкция на основе экспериментальных данных и т. д. Сюда же следует отнести задачи исследования устойчивости функционирования ГС, управления ими, исследование эволюции моделируемых биологических систем и т. д.

Второй класс проблем — математические, которые возникают на стадии построения, расчета и адаптации моделей ГС. К ним относятся такие проблемы как решение больших систем дифференциальных уравнений. Ситуация особенно усложняется если модели состоят из системы дифференциальных уравнений и дискретной части. Не существует пока универсального способа решения обратной задачи (верификация структуры генной сети и определение параметров модели ГС по экспериментальным данным).

Все это типичные проблемы имитационного моделирования сложных биологических систем.

В настоящее время разработки в области ГС получают полезные применения, прежде всего, в медицине и фармакологии. В будущем более совершенные подходы и методы моделирования ГС, по-видимому, станут полезны и в других областях, в т. ч. для научной селекции.

Так, генетический алгоритм, описанный в разделе 5.5, в принципе может быть использован не только для настройки и верификации моделей ГС. Если вместо экспериментальной динамики переменных использовать динамику «идеального генотипа», к которой следует стремиться в процессе селекции, то этот метод позволит подбирать наиболее подходящие структуры и параметры ГС. Далее, используя современные селекционно-генетические технологии, можно реализовать полученные рекомендации (ГС с новыми, «идеальными» параметрами и структурами) и добиться создания организмов с фенотипом, близким к желаемому.

Конечно, нет гарантии, что подобный организм вообще может быть создан с учетом биологических ограничений селектируемого вида, которые должны быть учтены в модели. Но, во-первых, есть надежда, что на это укажет отсутствие положительных результатов применения алгоритма: динамика даже лучших подобранных ГС окажется слишком далекой от идеала. Во-вторых, сам анализ рекомендаций, полученных в результате успешной работы алгоритма, возможно, приведет эксперта к выводу об их нереализуемости и пересмотру постановки задачи.