“生命物质的物理学”一个方程能说明全部生命

小编为您收集和整理了“生命物质的物理学”一个方程能说明全部生命的相关内容：生物体既凌乱又有序，就像这片亚麻茎的横截面。研讨人员希望毕竟展开出描绘悉数生命的底子方程。|图片来历：Wikipedia每一秒钟，都有数百万个详尽有序的化学反应发生在一个细胞内；数十亿个单细胞生物体可

每一秒钟，都有数百万个详尽有序的化学反应发生在一个细胞内；数十亿个单细胞生物体可以构成群落；数万亿个细胞可以准确地粘附在一起，构成组织和器官。

但是，尽管生命具有如此高的凌乱性，它们却是很简略辨认的。物理学家认为，这种可辨认性或许源自于构成悉数生命基础的底子物理学原理。他们正在寻找一种依据这些原理的数学理论，以说明生命为什么可以存在，以及生命是怎样运作的。他们认为这样一个理论能让研讨人员以现在不可行的方法对生命系统进行控制和操作。

物理学家喜爱对理论进行共同。这些理论把凌乱的现象归结成一组概念，表述这些概念的数学公式可以做出非常成功的猜想。例如，热力学定理可以准确的猜想将一壶水煮沸需求多长时间，它们说明了能量在从原子到飓风等一系列不同标准的系统中的运动。

但是，尽管获得了这些成功，研讨人员还没找到可以描绘与生命相关的日常现象的通用方程。这样的方程可以供应与其他共同理论相同的猜想才干，使研讨人员可以准确地控制生物体。这种控制可认为细菌感染供应更好的治疗方案，改进癌症的治疗方法，并供应防止植物对除草剂发生耐药性的方法。

德国马克斯普朗克动力学与自组织研讨所所长Ramin Golestanian说：物理学家研讨过许多凌乱的系统，但就凌乱性和自由度的数量而言，生命系统归于一个完全不同的类别。Golestanian通过将生命系统建模为移动的耗能粒子，即所谓的活性物质，来研讨细菌群等生命系统。他还参加了在上一年举行的生命物质的物理学APS会议的组织活动，在会上，研讨人员谈论了找到生命的数学理论是否是一个可完结的政策，假设是，这个理论应该答复哪些问题。

关于该领域的一些人来说，发现一个理论首先要推翻生物学家对生命系统的描绘。在伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校研讨演化和生态学问题的物理学家Nigel Goldenfeld标明：当我去参加生物学会议时，总会听到人说，生命是门化学，然后展示一大堆假定的反应。但我不并认为生命就是化学。例如，化学供应制造生命所需的分子的信息，却并不供应怎样获得一个正常运作的细胞的信息。相反，Goldenfeld认为，生命是物理学，他觉得研讨人员应该把生物看作是具有热力学捆绑的凝聚态物质系统。

Golestanian和Goldenfeld都认为，生命的一些特征，比方拷贝、演化和运用能量来移动，都是凝聚态物理学家所说的呈现现象（emergent phenomena）的比方。呈现现象是指，由许多简略组分互相效果发生的凌乱性质。

例如，超导性是一种微观性质，它发生于金属中电子间的互相吸引，效果导致一种零电阻的情况。关于生命而言，呈现行为发生于分子间的互相效果，以及分子怎样结合起来构成结构或实行功用。

但是，金属或超导体这些标准的凝聚态物是死的东西，它们的行为是预先抉择的，生命的运作方法则大相径庭。关于相同的影响，生物可以以看似天壤之别的方法作出反应。Goldenfeld说，生物系统有反应回路，这使得我们很难用标准的微分方程来分析它们，他还不知道怎样处理这个问题。

加州大学圣巴巴拉分校的Cristina Marchetti也附和Goldenfeld的观念。与Golestanian相同，Marchetti通过将生物建模为活性物质来研讨它们。Marchetti说：通过与其他系统互动或信息沟通，生命系统不断演化、适应和改动。 她和其他人为描绘特定生物系统的行为（如细菌群的运动，或肿瘤细胞的调集）展开出了一套理论，但现在，那些底子进程在他们的理论中大多是缺失的。关于说明生命系统演化情况的理论研讨实际上还处于起步阶段。

将枯草芽孢杆菌种的细菌接种于含有营养物质的培养皿中心，细菌初步许多向外搬家，构成树枝状结构。| Adrian Daerr

展开出一个广泛理论来说明生命为何存在的另一个应战是，研讨这个问题的人太少了。Goldenfeld说，大多数生物学家和物理学家在研讨生命的内部运作时，都专注于对他们现在最喜爱的生物体的某些特定进程进行建模（例如，某个特定种属的果蝇的视觉是怎样运作的），而不是着眼于更大的图景。

普林斯顿大学的理论物理学家William Bialek附和这种观念，但他也看到了研讨特定生物体的活泼一面。他指出，假设理论物理学家脱离细节，他们在寻找理论的进程中可能会失利。

Bialek说：我们这个领域的底子问题是，在寻找一般理论原理和研讨特定系统的实验细节之间找到平衡。Golestanian附和这一观念，并补偿说，任何致力于构建一个广泛的生命理论的人将有必要培养一种喜好和才干来研讨一系列现象，对它们进行分类，并寻找指向一种全面描绘的方式。

埃默里大学的Ilya Nemenman是选用这种方法的物理学家之一。他研讨从蠕虫到鸟类的各种生物是怎样处理它们周围环境的信息的，目的是找到规矩并推导出适用于多个系统的通用方程。Nemenman说，展开生物系统一般理论的最大阻碍之一是，判定哪些数量是重要的，哪些是无关紧要的。

在传统的凝聚态物理中，系统的对称性，也就是在坐标变换下坚持不变的量抉择了要害的物理量。例如，在晶体中，对称性是原子摆放的有序方式；假设把坐标轴从一个晶格移动到另一个晶格时，悉数看起来都是相同的。但是在生物系统中，那些对称性是不存在的，或许至少是现在无法辨认的，这给写出正确方程的进程增加了额外的凌乱性。

Nemenman认为，机器学习可能对这个政策有帮忙，他的团队最近运用机器学习这一东西来提示用于描绘蠕虫对热作何反应的方程。

生物学领域一贯没有这样一个共同理论，却也成功前行了几个世纪，那么为什么找到这样一个理论如此重要呢？

对Goldenfeld来说，驱动力是这样一种理论的潜在猜想才干，以及它可能会对生物系统行为的控制。他举了治疗细菌感染作为比方。现在的治疗方案并没有正确说明，当抗生素使一些不想要的细菌存活时所发生的演化。剩下的细菌可以演化和生长，构成耐抗生素的超级细菌，如耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）。

Goldenfeld说：假设我们知道怎样控制一个活的、不断演化的系统，那么我们就能找到一种既能杀死悉数细菌又不会使问题恶化的治疗方案。 Golestanian则拒绝供应该理论的潜在运用，他指出，在现阶段做出具体猜想显着还为时过早。但是，我必定信赖，这种知识会带来好的效果。

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