La biología de sistemas busca comprender la vida no como piezas aisladas, sino como una red compleja e interconectada donde cada componente interactúa dinámicamente. En lugar de estudiar un gen o una proteína en soledad, este enfoque integra datos masivos para revelar cómo funcionan los organismos completos, desde células individuales hasta ecosistemas enteros, permitiendo predecir comportamientos que serían invisibles de otra manera.

En Gist.Science, monitorizamos diariamente bioRxiv para llevar estos avances al público. Procesamos cada nuevo preprint de esta categoría, ofreciendo tanto resúmenes técnicos detallados para expertos como explicaciones en lenguaje sencillo para cualquier lector curioso. Nuestro objetivo es desmitificar la ciencia y hacer que la investigación de vanguardia sea verdaderamente accesible.

A continuación encontrarás las últimas publicaciones en biología de sistemas, seleccionadas y analizadas recientemente para que puedas explorar los hallazgos más frescos de este campo en constante evolución.

Multi-Omics Mapping of Human Kidney Reveals Complement-Mediated Cellular Dynamics During Progression of Focal Segmental Glomerulosclerosis

Este estudio utiliza enfoques multi-ómicos en biopsias renales humanas para revelar que la activación del complemento, impulsada por el factor D, orquesta dinámicas celulares patológicas en podocitos y células epiteliales parietales que conducen a la fibrosis glomerular en la esclerosis glomerular focal y segmentaria, ofreciendo así nuevas perspectivas para intervenciones específicas por etapa.

Hayashi, S., Takeuchi, M., Nakano, T., Setoyama, D., Singh, S. A., Sonawane, A. R., Iwamoto, T., Kishimoto, H., Tsuchimoto, A., Yamada, S., Kang, D., Ago, T., Kitazono, T., Aikawa, M., Kunisaki, Y.2026-02-20📄 systems biology

A versatile method to pattern surfaces within microfluidic devices

Este artículo presenta un método versátil de fotolitografía que utiliza reactivos comerciales para crear patrones biomoleculares en dispositivos microfluídicos sellados, permitiendo la modificación de superficies de vidrio y PDMS con diversos cargamentos como ADN, proteínas y nanopartículas de oro para aplicaciones de detección y expresión génica.

Collins, K., Stanley, C. E., Ouldridge, T. E.2026-02-20📄 systems biology

Modeling and Tracking of Heterogeneous Cell Populations via Open Multi-Agent Systems

Este artículo presenta un algoritmo de seguimiento celular mejorado basado en sistemas multiagente abiertos y un filtro de Kalman extendido, capaz de modelar y rastrear con precisión la dinámica, interacciones y linaje de poblaciones celulares heterogéneas en co-cultivos tumorales, superando a las metodologías actuales.

Tramaloni, A., Testa, A., Avnet, S., Massari, S., Di Pompo, G., Baldini, N., Notarstefano, G.2026-02-18📄 systems biology

Spatial Rewiring of Enterocyte Identity in Celiac Disease

Mediante el uso de transcriptómica espacial y de células individuales, este estudio revela que en la enfermedad celíaca los enterocitos adquieren una identidad aberrante caracterizada por la coexpresión de programas zonales debido a la superposición de campos de morfógenos y a la aparición de células metaplásicas, lo que proporciona una visión detallada del remodelado epitelial subyacente a la malabsorción.

Barkai, T., Frieman-Sharabi, R., Bahar Halpern, K., Novoselsky, R., Korem Kohanim, Y., Shir, S., Golani, O., Goliand, I., Addadi, Y., Kedmi, M., Keren-Shaul, H., Prichislov, L., Guz-Mark, A., Nissim (…)2026-02-17📄 systems biology

Agent-Based Model Replication of Global Treadmilling and Competition in the Actin Polymerization System

Este artículo presenta un modelo basado en agentes implementado en NetLogo que replica con éxito la dinámica de polimerización de la actina, demostrando la capacidad de simular fenómenos emergentes como el recambio global (treadmilling) y la competencia entre nucleación y elongación a partir de interacciones moleculares estocásticas.

Tarantino, R., Contino, S., Gugliotta, L., Indelicato, G., Panunzi, G., Bertolazzi, G., Romano, V.2026-02-16📄 systems biology

Cell cycle-dependent protein dynamics in budding yeast resolved by deconvolution of bulk proteomics

Los autores desarrollaron un método computacional basado en un modelo de población de levadura para desconvolucionar datos de proteómica de poblaciones en masa y resolver la dinámica de concentración de proteínas dependiente del ciclo celular en levadura de gemación, identificando así cientos de proteínas con oscilaciones cíclicas y revelando una variación significativa de la actividad metabólica a lo largo de las fases del ciclo.

Zylstra, A. J., Rovetta, M., Vedelaar, S., Bleischwitz, C., Fülleborn, J. A., van Oppen, Y. B., Markus, H. P., Korbeld, K. T., Milias-Argeitis, A., Buczak, K., Schmidt, A., Heinemann, M.2026-02-13📄 systems biology