数学は科学の言語です。 それは物理学から工学、化学に至るまであらゆるところに現れ、宇宙の起源を理解し、風で崩れない橋を建設するのに役立ちます。 おそらく少し驚くべきことですが、数学も生物学にとってますます不可欠になっています。

何百年もの間、数学は比較的単純な物理システムをモデル化するために使用され、大きな効果をあげてきました。 ニュートンの 重力の普遍的な法則 は良い例です。 比較的単純な観測により、数十億マイル離れた天体の動きを非常に正確に記述する法則が導き出されました。 伝統的に、生物学はそのような数学的処理に従うには複雑すぎると考えられてきました。

生物学的システムは多くの場合「複雑」として分類されます。 この意味での複雑さは、多くのサブコンポーネントの複雑な相互作用により、生物学的システムがいわゆる創発的動作を示す可能性があることを意味します。システム全体が、単独で機能する個々のコンポーネントでは不可能な特性を示します。 この生体の複雑さは、しばしば誤解されてきました。 バイタリズム、生物学的プロセスは物理法則や化学法則とは異なる力や原理に依存しているという誤解。 その結果、複雑な生物学的システムは数学的処理に適さないと考えられてきました。

初期には反対派もいた。 有名なコンピューター科学者であり、第二次世界大戦の暗号解読者 アラン·チューリング は、生物学的現象を数学的に研究し理解できることを最初に示唆した人の一人です。 1952 年に彼は次のようなペアを提案しました。 美しい数学の方程式 これらは、動物の毛皮に色素沈着パターンがどのように形成されるかを説明します。

彼の作品は美しいだけでなく、直観に反するものでもありました。チューリングのような聡明な頭脳だけが思いつき得るような作品でした。 さらに残念なのは、当時の厳格な反同性愛法の下で彼がひどい扱いを受けていたことだ。 「矯正」ホルモン治療を受けた後、わずかXNUMX年後に自殺した。

新興分野

以来、この分野では、 数学生物学 爆発した。 近年、実験手順がますます詳細になったことにより、科学者が利用できる生物学的データが大量に流入しています。 このデータは、これまで難解だった生物学的システムの複雑さに関する仮説を生成するために使用されています。 これらの仮説をテストするには、生物学的観察を正しく模倣しているかどうかを判断するために調査できるモデルの形式で書き留める必要があります。 数学はこれを行うための自然言語です。

さらに、過去 60 年間にわたる計算能力の出現とその後の向上により、生物システムの複雑な数学モデルを提案し、調査することが可能になりました。 詳細な生物学的モデルを構築して調査する計算能力と相まって、生物学的システムを数学的に扱うことができるという認識は、数理生物学の人気の劇的な増加につながりました。

数学は、21 世紀の医学、生物学、生態科学における最も差し迫った問題に取り組むために必要な科学兵器の重要な武器となっています。 生物学的システムを数学的に記述し、その結果として得られるモデルを使用することで、実験や口頭での推論だけではアクセスすることのできない洞察を得ることができます。 数理生物学は、生物学を記述科学から予測科学に変えたい場合に非常に重要であり、たとえばパンデミックを回避したり、衰弱性疾患の影響を変えたりする力を私たちに与えてくれます。

新しい武器

たとえば、過去 50 年間にわたって、数理生物学者は心臓の生理機能をますます複雑な計算表現で構築してきました。 現在、これらの高度に洗練されたモデルは、人間の心臓の複雑な機能をよりよく理解するために使用されています。 心臓機能のコンピューターシミュレーションにより、高価で潜在的に危険な臨床試験を実施することなく、心臓の機能を改善するように設計された候補薬と心臓がどのように相互作用するかを予測することができます。

私たちは病気の研究にも数理生物学を使用しています。 研究者たちは、私たちの免疫システムがウイルスと戦うメカニズムを個別のスケールで解明しました。 数学的免疫学 そして、私たちに有利に天秤を傾けるための介入の可能性を示唆しました。 より広い規模で、数理生物学者は感染症の蔓延を制御するために使用できるメカニズムを提案しています。 エボラ出血熱のような致命的な伝染病そして、この目的に捧げられた有限のリソースが可能な限り最も効率的な方法で使用されるようにするためです。

数理生物学は政策を伝えるためにも利用されています。 たとえば、漁業に関しては、数学的モデリングを使用して現実的な漁獲量を設定する研究が行われています。 私たちの海で乱獲しないでください そして私たちが最も重要な種のいくつかを保護することを。

数学的アプローチを採用することで得られる理解力の向上は、さまざまなスケールでの生物学のより良い理解につながります。 で バースの数理生物学センターたとえば、私たちは多くの差し迫った生物学的問題を研究しています。 その一端として、私たちは、 バッタの疫病の壊滅的な影響 最大XNUMX億人の個人で構成されます。 もう一方の端では、正しい順序を生み出すメカニズムを解明しようとします。 胚の発生.

数理生物学は伝統的に応用数学者の領域であったが、純粋であると自己分類する数学者が数理生物学革命において役割を担っていることは明らかである。 トポロジーの純粋な規律は、 DNAパッキングの厄介な問題 代数幾何学は、最も適切なモデルを選択するために使用されています。 生化学相互作用ネットワーク.

数理生物学の注目度が高まり続けるにつれ、科学分野全体の分野から新進の科学者や確立された科学者が、生物学が提供する豊富な重要かつ新規の問題に取り組むために引き寄せられるでしょう。

チューリングの革命的なアイデアは、当時は十分に評価されていませんでしたが、生物学的プロセスを理解するために生気論、つまり機械の中の神に訴える必要がないことを実証しました。 数学にエンコードされた化学法則と物理法則、または現在「数学生物学」と呼ばれているものは、問題なく機能する可能性があります。

著者について

Christian Yates、数学生物学講師、 バース大学

この記事は、最初に公開された 会話。 読む 原著.

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