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据国外媒体报道，数学是科学的语言。从物理学到工程研究，从化学到生物学，数学既能帮助我们了解宇宙的起源，也可以确保建筑物不会被大风吹倒，或许，它还能使生物学变得更加完整。
几百年来，数学一直被用于相对简单的物理系统建模，并且取得了非常不错的效果。牛顿的万有引力定律就是很好的例子。通过相对简单的观测，物理学家可以得出某条规律，对数十亿公里以外的天体运行进行描述。相比之下，生物学一只被视为太过复杂，无法用类似的数学方法进行总结。
生物系统常常被归为“复合体”，其含义是，由于众多组成部分的复杂相互作用，生物系统会展现出所谓的“突发行为”——系统作为整体能展现出的特征是个体部分所不具备的。
这种生物复杂性经常被误解为生命力论（vitalism）。这种学说曾经流行过很长时间，其基本理论是认为生物过程取决于某种不同于物理学和化学规律的力或原理。因此，有人根据生命力论提出，复杂的生物系统无法用数学方法进行验证。
当然，也有一些人对此提出了反对意见。在第二次世界大战中因破解密码而广为世人所知的计算机科学家阿兰·图灵（Alan Turing）就是最早提出可以用数学方法研究生物现象的人之一。1952年，他列出了两个优美的数学方程，为动物皮毛颜色如何形成提供了解释。
图灵的工作不仅充满美感，而且还是违反直觉的——这类工作只有像图灵这样的才人物才能想得出来。然而，令人扼腕的是，由于所处时代严峻的反同性恋法律，图灵遭受到了非常残酷的对待。两年之后，经过一段所谓的荷尔蒙“矫正”治疗，图灵最终选择了自杀。
不过，在图灵之后，数理生物学（mathematical biology）领域迎来了爆发。近年来，越来越多细致的实验程序带来了海量的生物学数据，为科学家进行深入分析提供了基础。利用这些数据，科学家可以对此前深奥难懂的复杂生物系统提出更合理的假说。作为大自然的语言，数学的作用正在于此。
图灵提出的不同类型的动物花纹图案
此外，过去60年来计算机运算能力的提升，也使我们能将复杂的数学模型运用在生物系统上。通过对生物系统进行数学处理，结合计算机运算，科学家可以开发出精细的生物学模型，数理生物学也因此变得越来越流行。
进入21世纪，人类在医学、生物学、生态学等领域遇到了许多棘手的问题，而数学已经成为应对这些问题的重要武器。通过对生物系统进行数学描述，接着利用得到的数学模型，我们可以获得一些无法用实验和推理得出的结果。
如果我们想把生物学从描述性科学转变为预测性科学，就必须给予数理生物学非常重要的地位。举例来说，这一学科将帮助我们避免致命流行疾病的出现，或者缓解疾病对人体的伤害。
在更大的尺度上，数理生物学家还提出了控制致命流行病——如埃博拉出血热——的方法，并确保用于这一目的有限资源能发挥尽可能高的效率。
过去50年来，数理生物学家在心脏的生理学研究中构建了越来越复杂的计算模型。今天，这些极为精细的模型被用于更好地了解人类心脏的复杂功能。对心脏功能的模拟使我们能对新型药物对心脏疾病的治疗效果做出预测，而不必进行昂贵且有潜在风险的临床试验。
科学家同时也在利用数理生物学研究疾病。通过数学免疫学方法，研究人员已经阐明了人体免疫系统对抗病毒的机制，并提出了可能的介入方法，以使胜利的天平倒向人类一方。
在更大的尺度上，数理生物学家还提出了控制致命流行病——如埃博拉出血热——的方法，并确保用于这一目的有限资源能发挥尽可能高的效率。
数理生物学甚至还能应用于政策的制定。例如，许多研究者已经利用数学模型对渔业资源进行了分析，以制定更为现实的配额，确保我们不会过度捕捞渔业资源，同时保护某些非常重要的濒危物种。
数学方法的发展，将使科学家更好地了解许多不同的尺度上的生物系统。英国巴斯大学数理生物学中心的研究人员就对一些棘手的生物学问题进行了研究。一方面，他们尝试开发出抑制蝗灾破坏效应的策略，涉及的个体数量达数十亿；另一方面，他们尝试阐明胚胎正确发育背后的机制。
尽管数理生物学传统上被认为是应用数学的范畴，但显而易见的是，自认为做纯数学研究的数学家已经在数理生物学革命中扮演着重要角色。例如，拓扑学理论被用于研究DNA折叠时的扭结问题；代数几何被用于选择最合适的生物化学相互作用网络模型。
随着数理生物学的发展，越来越多其他科学领域的科学家被吸引而来，帮助解决生物学中许多重要而新奇的问题。图灵的革命性理念尽管在他所处的时代中没有得到足够重视，但已经宣告了生命力论的终结。生物学过程已经不需要用某种神秘力量来解释，而是分解成各种蕴含在数学中的化学和物理规律。
来源：新浪科技
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