Живая система – это комплекс таких избирательно вовлеченных компонентов, у которых взаимодействие и взаимоотношения принимают характер взаимосодействия для получения фокусированного полезного результата. Система, которая не может обмениваться с окружающей средой ни энергией, ни веществом, называется изолированной. Если происходит обмен только энергией, то система называется замкнутой, а если и энергией, и веществом – открытой. Живой организм - система, открытая. И лишь в отдельных частях клетки могут существовать условия, характерные для замкнутой и даже изолированной системы.

Биологическая кинетика – это наука, которая изучает природу динамического поведения целостных биологических систем, механизмы их саморегуляции и управления. В результате саморегуляции и управления изменяются:

• концентрации различных веществ,
• численность отдельных клеток,
• биомасса организмов,
• трансмембранный потенциал в клетке.

Основные исходные предпосылки при описании кинетики в биологических системах, в, общем, такие же, как и в химической кинетике. Однако по сравнению с обычной химической кинетикой биологическая кинетика характеризуется следующими особенностями:

1. В качестве переменных выступают не только концентрации веществ, но и другие величины.
2. Переменные изменяются не только во времени, но и в пространстве (диффузия реагентов через биомембрану).
3. Биологическая система пространственно гетерогенная, и условия взаимодействия реагентов могут быть различны в разных точках системы.
4. Существуют специальные механизмы саморегуляции, действующие по принципу обратной связи.

Степень полинома, стоящего в правой части дифференциального уравнения, с помощью которого описываются изменения переменных величин в каждый момент времени, не всегда связана с порядком реакции.

Простейшая модель открытой системы

a,b – переменные концентрации внутри системы; А,В – постоянные концентрации этих же веществ во внешней среде; k1, k+2, k-2, k3 – константы скоростей процессов.

Поступление субстрата и выброс метаболитов во внешнюю среду задается реакциями А→a, b→B, а процессам клеточного метаболизма соответствует превращение a←→b. Например, для процесса дыхания на этапе А→a происходит поступление глюкозы и кислорода, этап b→B соответствует выбросу углекислого газа и воды из клетки, а весь метаболический дыхательный цикл трансформации молекулы глюкозы представлен реакцией превращения a→←b. Тогда уравнение кинетики для этой системы имеет вид:

da/dt =k1(A-a)+ k-2b -k+2a = f1(a,b)

db/dt = k+2a  - k-2b - k3(b-B) = f2(a,b)

Результат решения уравнений: при t→∞ устанавливается стационарное состояние, не зависящее от начальных условий. В этом состоит так называемое свойство эквифинальности стационарных состояний, которое присуще открытым системам и часто наблюдается при изучении биологических процессов. 

Основным современным методом анализа кинетики биологических процессов является получение качественных характеристик динамического поведения системы таких как:

• устойчивость и неустойчивость стационарного состояния,
• переходы между ними,
• колебательные стационарные режимы,
• качественная зависимость поведения системы от критических значений параметров.

Наиболее важным свойством стационарного состояния является его устойчивость. Эта устойчивость определяется способностью системы самопроизвольно возвращаться в стационарное состояние после внесения внешних возмущений, отклоняющих систему от исходной стационарной точки.

Особенности кинетики биологических систем:

1. В биологических системах в качестве переменных выступают не только концентрации, но и любые другие величины.
2. Переменные изменяются не только во времени, но и в пространстве. Скорость определяется не только константами реакции, но и диффузионными процессами.
3. Биологические системы пространственно неоднородны. Условия в разных частях системы могут отличаться.
4. Биологические системы мультистационарны. Может быть несколько устойчивых режимов функционирования.
5. Процессы в биологических системах нелинейны. Феномен усиления и колебательные процессы.
6. Кинетические модели биологических систем крайне сложные. Моделирование требует большого числа упрощений.