시스템 생물학은 생명 현상을 단순한 부품의 나열이 아닌, 복잡한 상호작용을 하는 하나의 거대한 시스템으로 바라봅니다. 유전자, 단백질, 세포가 어떻게 조화를 이루며 생명을 만들어내는지 수학적이고 계산적인 방법으로 탐구하여, 의학과 생명공학의 새로운 지평을 열고 있습니다.

Gist.Science 는 생리학 및 분자생물학 분야의 선구적인 연구 자료인 bioRxiv 에 매일 업로드되는 시스템 생물학 관련 프리프린트를 모두 수집하여 정리합니다. 우리는 이 논문들을 전문 용어에 익숙하지 않은 분들을 위한 쉬운 요약과 연구자들에게 필요한 상세한 기술적 설명 두 가지 버전으로 제공하여, 누구나 최신 연구 동향을 쉽게 파악할 수 있도록 돕습니다.

아래에는 bioRxiv 에서 최신으로 올라온 시스템 생물학 분야의 논문 목록이 정리되어 있습니다.

📄 systems biology

Selectively Advantageous Instability and Information Theory in Sex-specific Aging

이 논문은 생명체가 더 우수한 적응 상태에 도달하기 위해 특정 생물학적 정보를 능동적으로 불안정하게 만드는 기제인 "선택적 유리 불안정성(SAI)"이 진화적으로 선호되는 메커니즘이라고 제안하며, 이는 정보 유지의 이점에도 불구하고 성별에 따른 노화, 길항적 다표현성, 그리고 가역 불가능한 손상의 축적을 뒷받 успех하는 "안정화-불안정화 상보성"을 설명한다.

Tower, J.2026-09-07
📄 systems biology

INFORME: coupling information-theoretic experimental design with nonlinear mixed-effects modeling for efficient observation scheduling

이 논문은 베이지안 정보 이론적 실험 설계와 비선형 혼합 효과 모델링을 통합하여 환자 측정을 적응적으로 스케줄링함으로써, 고정된 프로토콜에 비해 필요한 스캔 횟수를 크게 줄이고 개인화된 치료 예측을 가속화하는 프레임워크인 INFORME를 소개한다.

Cho, H., Tang, T., Lewis, A., Storey, K. M., Phan, T.2026-09-03
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Predicting Cerebral Pericyte Contractility Across Experimental and Physiological Conditions: an in-silico framework

본 연구는 주세포(pericyte)의 전기생리학 및 세포 내 칼슘 역학을 혈관벽 역학에 연결하는 다중 규모 인실리코(in-silico) 프레임워크를 도입하고 검증함으로써, 다양한 실험적 및 약리학적 조건에서 모세혈관 수축성을 성공적으로 예측하여 뇌혈관 병증에 대한 치료 전략을 지원한다.

Coccarelli, A., Al-Areqi, A., Harraz, O. F.2026-09-03
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The trade-off between parsimony and model complexity for understanding biomedical mechanisms from mathematical models

본 논문은 난소암 모델링을 통해 AIC나 BIC와 같은 통계적 지표가 적합도와 간결성 사이의 균형을 맞추는 데 도움을 주지만, 가장 생물학적으로 통찰력 있는 모델을 선택하기 위해서는 식별 불가능성과 과적합을 피하기 위해 통계적 단순성과 필수적인 생리학적 기제의 포함 사이에서 의도적인 절충이 필요함을 입증한다.

Lamirande, P., Brunetti, M., Easlick, T., Beigmohammadi, F., Craig, M.2026-09-01
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Regulatory stochasticity drives opposing phenotypic outcomes in cell-fate decision networks

본 연구는 유전자 조절 상호작용 강도의 시간적 변동성—구체적으로 가법적 노이즈와 승법적 노이즈—이 공발현 상태와 단일 고발현 상태의 점유율을 차별적으로 재형성함으로써, 발달 시스템을 전구세포 유사 상태 또는 종말 분화 상태 중 하나로 밀어붙여 세포 운명 결정 네트워크에서 상반된 표현형적 결과를 유도할 수 있음을 입증한다.

Hari, K., Gupta, A., Shivakumar, L. M., Kulkarni, P., Salgia, R., Jolly, M. K., Levine, H.2026-08-26
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Quantitative Modeling of TLR Signaling Reveals Missing Negative Feedback Guiding Identification of TANK-IKKε Checkpoint

연구진은 경로 비활성화를 예측하는 데 일관되게 실패하는다는 점을 드러내는 TLR4 신호 전달의 정량적 규칙 기반 모델을 개발함으로써, 염증을 억제하기 위해 MyD88-IRAK1-TRAF6 모듈을 음성적으로 조절하는 이전에 알려지지 않은 TANK 의존적 IKKε 체크포인트를 식별하였다.

Manes, N. P., Zhang, F., Lin, B., Sun, J., Hassan, S. A., Armstrong, A. A., Shao, Y., Calzola, J. M., Kaplan-Stafford, P (…)2026-08-16
📄 systems biology

Growth costs of protein allocation in models of growing cells

이 논문은 성장하는 세포 내에서 차선책인 단백질 할당의 적응도 비용을 모델링하기 위해 비선형 성장 균형 분석(GBA) 프레임워크를 도입하며, 복잡한 자원 트레이드오프와 효소 역학을 고려하는 것이 실험적 패턴과 일치하는 예측을 산출하고 대사 공학을 위한 실용적인 도구를 제공함을 입증한다.

Szeliova, D., Liebermeister, W., Lercher, M., Dourado, H.2026-08-13
📄 systems biology

Metabolomic, lipidomic, and N-glycomic analyses of a human cell model of Krabbe disease reveal treatable deficits in glycosylation and serine-ceramide metabolism

본 연구는 인간 크래브 질환 모델의 멀티오믹스 분석을 활용하여 강화된 데 노보(de novo) 세라마이드 합성 및 손상된 N-글리코실화(N-glycosylation)를 포함한 새로운 대사 조절 장애를 밝혀냈으며, 이는 테자카프토르(tezacaftor) 매개 기질 감소 및 갈락토오스 보충을 포함하는 유망한 치료 전략을 시사한다.

Starosta, R., Saeger, H., ten Hoeve, J., Kim, S., Van Hove, J. L. K., Jiang, X., He, M., Bennett, N. K.2026-08-13