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Ein systembiologischer Ansatz umfasst sich wiederholende Zyklen von Experimenten und hypothesengetriebener Modellierung:

1. Eine vollständige Charakterisierung der wesentlichen Bestandteile eines Organismus, wie seine Moleküle und deren Interaktion und wie diese Interaktionen die Funktion der Zelle regulieren.
2. Analyse der Reaktionen eines Organismus auf Störungen, wie Deletion oder Überexpression von Genen, Änderung der Wachstumsbedingungen oder Stimulation mit Hormonen.
3. Eine zeitliche und räumliche Charakterisierung der Zellen, z. B. deren Kompartimentierung, Vesikulartransport und Dynamik der unterschiedlichen Komponenten.
4. Anschließend werden die gewonnenen Informationen in mathematische Modelle übersetzt, um das gewonnene Wissen zu testen und Hypothesen zu formulieren und gegebenenfalls das Modell anhand der experimentell gewonnenen Erkenntnisse zu verbessern.

Anhand dieser mathematischen Modelle kann das Verhalten eines Systems unter bestimmten Bedingungen vorhergesagt werden und letztendlich neue Strategien entwickelt werden, um Zellen zu manipulieren und zu kontrollieren, was letztendlich zu Entwicklung neuer Medikamente führen kann.

Grundsätzlich unterscheidet man

1. Top-down-Ansatz: In den Forschungszweigen der '-omik', wie Genomik, Proteomik, Toponomik, Transkriptomik, Metabolomik, Glycomik, Interaktomik, Intergenomik und Fluxomik, erwies sich der Top-down-Ansatz als die vorherrschende Methode der Wahl. Der Top-down-Ansatz beginnt mit der „Vogelperspektive“, d. h., es werden zuerst experimentelle Daten mit Hochdurchsatzmethoden erzeugt und gesammelt, und anschließend versucht man in diesen Daten biologische Mechanismen zu entdecken und zu charakterisieren. Das Hauptziel des Top-down-Ansatzes ist es, neue molekulare Mechanismen durch Analyse experimenteller Daten und Formulierung von Hypothesen, welche wiederum durch Experimente überprüft werden, zu entdecken.
2. Bottom-up-Ansatz: Der Bottom-up-Ansatz ermittelt die Eigenschaften eines bereits charakterisierten Subsystems, indem die Interaktionen einer jeden Komponente beschrieben werden. Diese mathematischen Modelle werden anschließend verwendet, um das Verhalten des jeweiligen Systems vorherzusagen. Das Ziel dieses zweiten Ansatzes ist die Kombination der verschiedenen Stoffwechselwege zu einem Modell des ganzen Systems mit dem Endziel der synthetischen Biologie. Bottom-up-Ansätze benötigen:
   1. Detaillierte Informationen über die kinetischen und physikalisch chemischen Eigenschaften der einzelnen beteiligten Komponenten.
   2. Detaillierte Daten über die Reaktion des Systems auf externe Reize.
   3. Detaillierte Computermodelle, um Hypothesen zu testen, das Modell zu verbessern und Vorhersagen machen zu können.
   4. Entwicklung von Werkzeugen zur Darstellung und Analyse der erzeugten Modelle.^[1]

1. Detaillierte Informationen über die kinetischen und physikalisch chemischen Eigenschaften der einzelnen beteiligten Komponenten.
2. Detaillierte Daten über die Reaktion des Systems auf externe Reize.
3. Detaillierte Computermodelle, um Hypothesen zu testen, das Modell zu verbessern und Vorhersagen machen zu können.
4. Entwicklung von Werkzeugen zur Darstellung und Analyse der erzeugten Modelle.^[1]

Gegenwärtig diskutiert man in der Wissenschaftsphilosophie inwiefern man die Philosophie der Physik auf diejenige der Systembiologie übertragen kann. Offensichtlich handelt es sich beim Forschungsfeld der Systembiologie um eine Erweiterung der klassischen Molekularbiologie mit mathematischen Methoden. Da die mathematische Modellbildung in der Systembiologie eine ähnlich große Rolle spielt wie in der Physik dachte man anfangs man könne die der Physik zugrunde liegende Epistemologie auf die Systembiologie übertragen. Jedoch fehlt es der Systembiologie an universalen Theorien wie der allgemeinen Relativitätstheorie oder den Maxwellschen Grundgleichungen der Elektrodynamik. Es scheint deswegen nötig zu sein, eine eigene Philosophie der Systembiologie zu entwickeln.