"Gestaltomics": esquemas de biologia de sistemas para o estudo das doenças neuropsiquiátricas

Format
Scientific article
Publication Date
Published by / Citation
Gutierrez Najera NA, Resendis-Antonio O and Nicolini H (2017) “Gestaltomics”: Systems Biology Schemes for the Study of Neuropsychiatric Diseases. Front. Physiol. 8:286. doi: 10.3389/fphys.2017.00286
Original Language

espanhol

Country
México
Keywords
systems biology
psychiatry
lung cancer
diagnosis
omics

"Gestaltomics": esquemas de biologia de sistemas para o estudo das doenças neuropsiquiátricas

A integração de diferentes fontes de informações biológicas sobre o que define um fenótipo comportamental é difícil unificar em uma entidade que reflete a soma aritmética das partes individuais. Neste sentido, o desafio da biologia de sistemas para a compreensão do fenótipo"psiquiátrico" é fornecer uma visão melhorada da forma do fenótipo como é visualizado pela psicologia "Gestalt", cuja axioma fundamental que é o fenótipo observado ( transtorno mental ou comportamento) será o resultado da composição Integrativa de todas as partes. Portanto, propomos o termo "Gestaltomics" como um termo da biologia de sistemas para integração de dados provenientes de diferentes fontes de informação (como o genoma, transcriptoma, proteoma, Epigenoma, metabolome, phenome e microbiome).

Além desta complexidade biológica, a mente é integrada por meio de múltiplas funções do cérebro que recebem e processam informação complexa através de canais e redes de percepção (ou seja, vista, ouvido, cheiro, memória e atenção) que por sua vez, estão programadas por genes e influenciada por processos ambientais (epigenéticos). Hoje, a abordagem da pesquisa médica em doenças humanas é isolar uma doença para estudo; no entanto, a presença de uma doença adicional (co-morbidade) ou mais de uma doença (multimorbilidade) adiciona complexidade ao estudo dessas condições. Esta revisão irá apresentar o desafio da integração de transtornos psiquiátricos em diferentes níveis de informação (Gestaltomics). As implicações do aumento do nível de complexidade, por exemplo, estudando a co-morbidade com outra doença como o câncer, também serão discutidas.

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