對抗疾病關鍵是了解不同尺度生物系統

計算機科學家阿蘭·圖靈（Alan Turing）就是最早提出可以用數學方法研究生物現象的人之一。1952年，他列出了兩個優美的數學方程，為動物皮毛顏色如何形成提供了解釋。

圖靈提出的不同類型的動物花紋圖案

在更大的尺度上，數理生物學家還提出了控制致命流行病——如埃博拉出血熱——的方法，並確保用於這一目的有限資源能發揮儘可能高的效率。

數理生物學甚至還能應用於政策的制定。例如，許多研究者已經利用數學模型對漁業資源進行了分析，以制定更為現實的配額，確保我們不會過度捕撈漁業資源，同時保護某些非常重要的瀕危物種。

據國外媒體報道，數學是科學的語言。從物理學到工程研究，從化學到生物學，數學既能幫助我們了解宇宙的起源，也可以確保建築物不會被大風吹倒，或許，它還能使生物學變得更加完整。

幾百年來，數學一直被用於相對簡單的物理系統建模，並且取得了非常不錯的效果。牛頓的萬有引力定律就是很好的例子。通過相對簡單的觀測，物理學家可以得出某條規律，對數十億公里以外的天體運行進行描述。相比之下，生物學一隻被視為太過複雜，無法用類似的數學方法進行總結。

生物系統常常被歸為「複合體」，其含義是，由於眾多組成部分的複雜相互作用，生物系統會展現出所謂的「突發行為」——系統作為整體能展現出的特徵是個體部分所不具備的。

這種生物複雜性經常被誤解為生命力論（vitalism）。這種學說曾經流行過很長時間，其基本理論是認為生物過程取決於某種不同於物理學和化學規律的力或原理。因此，有人根據生命力論提出，複雜的生物系統無法用數學方法進行驗證。

當然，也有一些人對此提出了反對意見。在第二次世界大戰中因破解密碼而廣為世人所知的計算機科學家阿蘭·圖靈（Alan Turing）就是最早提出可以用數學方法研究生物現象的人之一。1952年，他列出了兩個優美的數學方程，為動物皮毛顏色如何形成提供了解釋。

圖靈的工作不僅充滿美感，而且還是違反直覺的——這類工作只有像圖靈這樣的才人物才能想得出來。然而，令人扼腕的是，由於所處時代嚴峻的反同性戀法律，圖靈遭受到了非常殘酷的對待。兩年之後，經過一段所謂的荷爾蒙「矯正」治療，圖靈最終選擇了自殺。

不過，在圖靈之後，數理生物學（mathematical biology）領域迎來了爆發。近年來，越來越多細緻的實驗程序帶來了海量的生物學數據，為科學家進行深入分析提供了基礎。利用這些數據，科學家可以對此前深奧難懂的複雜生物系統提出更合理的假說。作為大自然的語言，數學的作用正在於此。

此外，過去60年來計算機運算能力的提升，也使我們能將複雜的數學模型運用在生物系統上。通過對生物系統進行數學處理，結合計算機運算，科學家可以開發出精細的生物學模型，數理生物學也因此變得越來越流行。

進入21世紀，人類在醫學、生物學、生態學等領域遇到了許多棘手的問題，而數學已經成為應對這些問題的重要武器。通過對生物系統進行數學描述，接著利用得到的數學模型，我們可以獲得一些無法用實驗和推理得出的結果。

如果我們想把生物學從描述性科學轉變為預測性科學，就必須給予數理生物學非常重要的地位。舉例來說，這一學科將幫助我們避免致命流行疾病的出現，或者緩解疾病對人體的傷害。

過去50年來，數理生物學家在心臟的生理學研究中構建了越來越複雜的計算模型。今天，這些極為精細的模型被用於更好地了解人類心臟的複雜功能。對心臟功能的模擬使我們能對新型藥物對心臟疾病的治療效果做出預測，而不必進行昂貴且有潛在風險的臨床試驗。

科學家同時也在利用數理生物學研究疾病。通過數學免疫學方法，研究人員已經闡明了人體免疫系統對抗病毒的機制，並提出了可能的介入方法，以使勝利的天平倒向人類一方。

在更大的尺度上，數理生物學家還提出了控制致命流行病——如埃博拉出血熱——的方法，並確保用於這一目的有限資源能發揮儘可能高的效率。

數理生物學甚至還能應用於政策的制定。例如，許多研究者已經利用數學模型對漁業資源進行了分析，以制定更為現實的配額，確保我們不會過度捕撈漁業資源，同時保護某些非常重要的瀕危物種。

數學方法的發展，將使科學家更好地了解許多不同的尺度上的生物系統。英國巴斯大學數理生物學中心的研究人員就對一些棘手的生物學問題進行了研究。一方面，他們嘗試開發出抑制蝗災破壞效應的策略，涉及的個體數量達數十億；另一方面，他們嘗試闡明胚胎正確發育背後的機制。

儘管數理生物學傳統上被認為是應用數學的範疇，但顯而易見的是，自認為做純數學研究的數學家已經在數理生物學革命中扮演著重要角色。例如，拓撲學理論被用於研究DNA摺疊時的扭結問題；代數幾何被用於選擇最合適的生物化學相互作用網路模型。

隨著數理生物學的發展，越來越多其他科學領域的科學家被吸引而來，幫助解決生物學中許多重要而新奇的問題。圖靈的革命性理念儘管在他所處的時代中沒有得到足夠重視，但已經宣告了生命力論的終結。生物學過程已經不需要用某種神秘力量來解釋，而是分解成各種蘊含在數學中的化學和物理規律。（任天）

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