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這場聚焦生命科學的論壇,為何數學、物理、計算機科學家都來了?“最強大腦”感嘆:生命實在太複雜

一場聚焦生命科學的論壇,為何數學家、物理學家、計算機科學家都來了?在今天(10月31日)舉行的第四屆世界頂尖科學家論壇·生命科學3.0和交叉研究論壇上,“複雜”是這些“頂尖大腦”們對生命現象的共識。無論是蛋白質還是大腦,其數量之龐大、結構之複雜,都令人類既有的研究手段顯得相形見絀。

而今,各學科的大交叉、大融合,正在推動生命科學從過去描述性、定性研究階段,向全域性性、定量研究階段發展。這一過程帶來的巨大變化,甚至使年輕科學家“無需向前輩請教”,因為太多顛覆式創新可能無法預測。

這場聚焦生命科學的論壇,為何數學、物理、計算機科學家都來了?“最強大腦”感嘆:生命實在太複雜


離開數理化

人類對生命的理解如同小學生看莎翁作品

“我撰寫教科書《細胞生物化學》至今已有43年,但每次修訂,我都感覺有很多東西還沒弄明白。”2016年拉斯克醫學特別成就獎得主布魯斯·阿爾伯茨說,生命之複雜是他這輩子科研生涯中印象最深刻的事,“想要用簡單的網路線路圖表現清楚生命體中的訊號通路,離開數學和計算工具,是難以想象的”。

事實上,早在上世紀四十年代,物理學家就已經提出了類似想法,但學科之間的融合卻十分緩慢。“哪怕是最簡單的細胞,也有四百多個基因,每三小時分裂一次,並透過複雜的蛋白網路協作,計算生物學在此類細胞分析研究中能起到很好的作用。”阿爾伯茨認為,更深入理解生命現象,非常需要數學、物理等學科的介入,如果離開這些工具,人類對生命本質的理解就如同“用小學一年級的詞彙與思維去理解莎士比亞作品”一樣茫然。

他呼籲,青年科學家不要“趕時髦”,應踏踏實實做好基礎研究。阿爾伯茨展示了一張照片,“我的研究團隊成員來自各個不同國家,但我們一起工作。”他認為,生命科學需要更多的開放,與更多學科融合,才能最終破解生命之謎。

2020年圖靈獎得主阿爾弗雷德·艾侯認為,計算生物學將生物、化學、計算機、醫學、物理、哲學等融合在一起,“它還有潛力融合更多學科”。最初的編碼器由IBM公司花費了18年才完成,而現在,一個計算機專業博士生就能開發出一個。在算力曾幾何級增長的當下,計算生物學必將推動生命科學進入一番新天地。

沒有先入為主的成見

跨界帶來更多靈感啟發

“我是一名物理學家,後來卻進入了生物領域,因為沒有先入為主的成見,跨界為我帶來了更多靈感。”華盛頓大學物理系教授詹斯·岡拉克因引力和暗物質研究而獲得2020年科學突破獎,在昨天的論壇上,他卻談起了自己生物學研究的得意之作——DNA奈米孔測序。

這是一個險些“夭折”的專案。作為一個物理學家,當他的實驗室需要一種帶負電的孔洞讓DNA分子透過時,第一想法自然是用氧化矽之類的固體材料來設計。然而,岡拉克卻發現一種細菌蛋白天然就滿足實驗所需幾何結構的要求,而且非常有韌性。於是,他就想用這種細菌來作為孔洞材料。可是,他碰到一個令人啼笑皆非的結果:DNA進不去這個看似非常合適的孔洞。

“當時我不瞭解生物工程,不知道對細菌改造還挺容易,差點就放棄了這個專案。”岡拉克說,幸好他在與一位同事交流中得知這一資訊,最終使DNA順利通過了這種蛋白奈米孔洞,從而完成了這項在DNA奈米孔測序上具有奠基意義的研究。

2013年諾貝爾生理學或醫學獎得主詹姆斯·羅斯曼也十分善於“跨界”,他早年學物理,又學過醫學,然後轉向生命科學。從年輕時代開始,他就喜歡嘗試將不同學科知識融會貫通來解決實際問題。13年前,他出任耶魯大學細胞生物學系系主任,就大量招收不同學科背景的年輕學者,以拓寬研究領域,營造學科交叉的氛圍。

“在同一個系,有十幾名年輕教授都在從事同一方向研究,比如光鑷、單分子工具等,結果非常成功。”在羅斯曼看來,把研究路徑設得太明確不是一件好事,只有不斷互動,年輕科學家才能不停成長。

物理學曾推動數學發展

下一個推動者將是生命科學

毋庸置疑,生命科學發展受益於學科交叉融合。浙江大學求是講席教授周如鴻說,工業革命後,生命科學發生了兩次革命:第一次是從DNA雙螺旋結構到分子生物學,第二次是從分子生物學到基因組學,兩次革命都是數學、物理、計算機科學與生命科學交叉融合的巨大成果。接下來的第三次生命科學革命即21世紀的新生物學,將實現從觀察性、定性到定量、可預測性的轉變,是生物學與定量科學和工程的交叉融合。

然而,在1994年菲爾茲獎得主埃菲·傑曼諾夫看來,生命科學在21世紀的發展,很可能會成為數學學科發展的動力源泉之一。“在十六、十七世紀,物理學的發展曾為推動數學做出過很大貢獻,在21世紀,很可能是生命科學。”

事實上,生命科學研究遇到的大量問題,正在推動包括人工智慧在內的各種工具的發展。復旦大學教授馬劍鵬提到,目前蛋白質動態維度研究正迎來最好的時機,蛋白質結構可以透過實驗或計算機預測來確定,但動力學性質只能透過計算機模擬來實現。而上海紐約大學教授張增輝認為,從計算角度來研究蛋白質相互作用,目前主要研究思路之一,就是基於大資料用機器學習的方法,但包括“阿爾法摺疊”這種利用機器學習來提高蛋白質-配體複合物結構預測準確性的方法,也仍有不少提升空間。

作者:許琦敏

攝影:邢千里

分類: 數碼
時間: 2021-10-30

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