@ 2017.03.17 , 15:00

重要发现背后不可忽视的数学

虽然数学常被描述为基础科学,但当出现新的科学发现之时并未给予其相应的赞誉。但事实上数学和统计是必不可少的,它们改变了整个研究领域,没有数学许多发现就不可能产生。作为一名数学家,我(原文作者Gabriel Lord)毕生致力于科学发现,力争解决生物学中尚未解决的问题。

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一些常用数学公式

七年前,我参加了一个在赫瑞瓦特大学举行的生物研究方面的报告。我的同事们有一个关于囊泡运动的问题(囊泡具有袋状结构,能够搬运激素和神经递质,比如胰岛素和血清素)。这个问题是彼时认为囊泡沿着细胞骨架的特定轨迹到达特殊的分子,然后将携带物质释放到细胞中,但当生物学家试图寻找这些轨迹时,他们发现这些轨迹并不在预期的位置上。由于囊泡与糖尿病和神经失调等疾病有关联,需要理解其行为,因而生物学家们试图解决该问题,但我用数学工具提出了自己的解决方案。

经过两年的合作,我告诉我的同事们:“我的模型和计算实验比你们的显微镜更好!”我这么自信的宣告的意思是通过使用数学方法对分子在细胞内的运动建模,在计算机上多次运行小规模实验,这样比显微镜观察来得更快。该方法可以帮助我们发现生物学家传统方法不能发现的东西,甚至可能引导我们发现未来治疗糖尿病和神经失调的靶分子。

该数学模型让我们认识到囊泡的运动需要能量,并通过能量图对此进行建模。将囊泡想象为人骑自行车——能量图中有水平的部分,也有需要更多能量才能翻越的陡坡,所以我们需要测试是否囊泡实际上避免了这些陡坡。

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能量图模型

经过7年与生物学家的合作,我和我的同事证实我们的假设是正确的。囊泡的确沿着能量图中的低谷行进,避免了引起能量图中高能量波动的分子,也就是说选择最容易的路线。总体结果与生物学家的发现相同——囊泡最终停留在相同的位置并且重复使用相似的路径。其中的区别在于囊泡使用的路径不同,并不是沿着生物学家们以前认为的细胞骨架,而是更容易的路径。这证实了数学的力量以及数学是如何改变我们看待事物的方式。

数学模型让我们能够以一种压缩的方式表达巨量的原始数据,这是生物学家用显微镜无法做到的。我们可以轻易地修正模型,以此显示疾病发展过程中囊泡行为的变化。这也能揭示在未来的治疗研究中应该对哪些分子进行重点研究,并为更大更详细的复杂生物过程建模打下基础。

尖端显微镜检查、细胞生物学和数学建模的结合可以被用于生物医学中的许多其他问题,加快未来的研究发现。这个故事只是作为数学无与伦比的力量的一个例子,但这绝不是数学的极限。

数学常被民众批判为缺乏实际应用,但其实数学一直被用于解决许多实际问题。地下水污染,金融和经济预测,火山喷发高度,生物过程建模及药物输送过程建模都只是数学起到巨大作用的一些例子。我很荣幸能与我的生物学同事们合作研究,也希望看到更多的数学家们崭露头角。数学在当今众多科学突破中扮演了重要的角色,理应在未来的学术出版中大书特书。为数学家们喝彩吧——他们是众多科学发现幕后的无名英雄。

本文译自 phys,由译者 CliffBao 基于创作共用协议(BY-NC)发布。


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