数学生物学：生命是数字游戏
MARINA CHICUREL 
（陈亦璇译自 Nature 21/28th December 2000）

凝胶，显微镜和移液器是现代分子生物学家们的必备物品。但是基因和蛋白网络的数学模型不久也将成为同等重要的工具。2000年是数学开始在主流生物学中发挥作用的一年。这一领域的带头人之一，剑桥大学的Dennis Bray说：“这个领域正在创造出大量的惊喜，而且有大量的人开始进入这个领域。”

尽管结构生物学家们和神经科学家们长期以来一直以来用数学来解释他们的实验，但是大多数的分子生物学家，细胞生物学家和发育生物学家们还没有使用太多的数学方法。但是随着基因组数据的积累，以及同时研究数千个细胞成分的技术的出现，情况即将发生改变。Bray说：“我们即将实现用模型来进行有意义的预测。”

今年6月华盛顿大学的George von Dassow和他的同事们的工作暗示了该领域的巨大前景1。他们的目的是使用一个由100多个微分方程构成的模型，模仿一个帮助控制胚胎发育过程的，称为体节极性网络的果蝇基因群的行为。 但是研究者尽管努力去实现自己的目标，他们可能不能让他们的虚拟基因的行为真的象果蝇。经过几个星期，对蛋白质半衰期，扩散常数和结合系数等参数进行了研究，研究者们重新审视了自己模型中的各成分。

超级模型：从数学的视角来阐述基因网络，如那些上图中对果蝇发育的理解，现在可以提供对真实生物系统的很好描述。

结果发现似乎缺少两个关键性的联系。当von Dassow和他的同事们对有关文献进行检索的时候，他们发现了两个表明基因产物可以影响基因活动的另两个途径的研究。应用这种数学方法已经发现了被大多数生物学家们忽略了的结果蕴含的重大意义。von Dassow工作的研究组的领导Garret Odell说：“以我的观点看，数学模型的作用是要告诉你你所不知道的。”

了解了这些知识之后，von Dassow和他的同事们更新了他们的模型。他们希望优化每个基因和蛋白的活动以使模型可以工作。但是让他们吃惊的是，该模型不仅仅可以没有任何障碍地进行工作，而且可以容忍大量的错误。大约十分之九的情况下，以一个随机数据取代模型中的一个数据，不会影响基因网络的整体功能。

Odell说：“这是一个可以超越人类能力的工程设计，人类做的每件事，如果任何一个部分稍稍超出耐受值或者出错，几乎都会以失败告终。”

Stanislas Leibler和在普林斯顿大学的同事们，建立了一个细菌对化学信号做出反应进行移动的模型，已经发现了类似的耐受范围²。这些发现表明这种强壮特征可能正是生命的广泛特征，这个特征是经过漫长的进化产生以帮助应付无法预知的世界的。

其他研究者也正在开始应用数学模型来操作生物学系统。比如，波士顿大学的生物医学工程师James Collins和他的同事们已经使用不同的方程式来设计一个由一对对外部化学信号以互斥形式打开和关闭的基因构成的回路——一种基因套索开关³。

他们通过遗传加工将该回路置入大肠杆菌中。Leibler的研究组通过独立工作，已经使用一个几乎完全一致的策略将一个基因振荡器加工入大肠杆菌中——以更规则或更不规则的周期打开和关闭的一个基因⁴。

但是也许数学生物学不断发展的重要性的最确信的信号是该领域新项目，甚至完全研究所的出现。比如，著名生物学家Leroy Hood和Sydney Brenner已经分别在西雅图建立了系统生物学研究所，和加州伯克利建立了分子科学研究所。

同时，德克萨斯大学西南医学中心的诺贝尔奖获得者Al Gilman已经为他的细胞信号合作联盟获得了一笔为期5年，2500万美元的经费，该联盟的工作将大大地依赖于数学模型。美国国际科学基金会也已经感受到了数学的重要性，并且正在呼吁增加对数学研究的投资，其中的一个原因就是为了支持生物学研究。

这些改革正在将不同背景的科学家们带到生物学实验室来。在Odell开始将研究重点移到生物学上之前，他的研究点是流体力学；Hood的研究所已经将George Lake招至麾下，而他是一位一直从事天体物理学和星体科学研究的数学家。也许该领域遇到的最大挑战是让主流细胞和分子生物学家与这些理论学家和数学家进行合作。洛克菲勒大学的理论物理学家Albert Libchaber预言：“这一限速步骤将是一种思想状况。”