Matematikk er vitenskapens språk. Det dyrkes overalt fra fysikk til ingeniør og kjemi - hjelper oss med å forstå universets opprinnelse og bygge broer som ikke vil kollapse i vinden. Kanskje litt mer overraskende, er matte også stadig mer integrert i biologi.

I hundrevis av år har matematikk blitt brukt, med stor effekt, til å modellere relativt enkle fysiske systemer. Newtons universell lov om gravitasjon er et fint eksempel. Relativt enkle observasjoner førte til en regel som med stor nøyaktighet beskriver bevegelsen av himmellegemer milliarder miles unna. Tradisjonelt har biologi blitt sett på som for komplisert til å underkaste seg slik matematisk behandling.

Biologiske systemer klassifiseres ofte som "komplekse". Kompleksitet i denne forstand betyr at biologiske systemer, på grunn av den kompliserte samspillet mellom mange delkomponenter, kan vise hva vi kaller fremvoksende oppførsel - systemet som helhet demonstrerer egenskaper som de enkelte komponentene som opptrer alene ikke kan. Denne biokompleksiteten har ofte vært forvekslet med vitalism, misforståelsen om at biologiske prosesser er avhengig av en kraft eller et prinsipp som er forskjellig fra fysikk og kjemi. Det har følgelig blitt antatt at komplekse biologiske systemer ikke er egnet til matematisk behandling.

Det var noen tidlige dissentere. Berømt datavitenskapsmann og Kryssbryter i 2. verdenskrig Alan Turing var en av de første som tyder på at biologiske fenomener kunne bli studert og forstått matematisk. I 1952 foreslo han et par vakre matematiske ligninger som gir en forklaring på hvordan pigmenteringsmønstre kan danne seg på dyrs strøk.

Ikke bare var hans verk vakkert, det var også motintuitivt - den slags arbeid som bare et strålende sinn som Turing kunne ha drømt opp. Enda mer synd, da han var så dårlig behandlet under tidenes drakoniske anti-homoseksualitetslover. Etter en kurs med "korrigerende" hormonbehandling, drepte han seg bare to år senere.

Et fremvoksende felt

Siden da, feltet av matematisk biologi har eksplodert. I de senere år har stadig mer detaljerte eksperimentelle prosedyrer ført til en stor tilstrømning i de biologiske dataene som er tilgjengelige for forskere. Disse dataene blir brukt til å generere hypoteser om kompleksiteten til tidligere abstruse biologiske systemer. For å teste disse hypotesene må de skrives ned i form av en modell som kan bli forhørt for å avgjøre om den korrekt etterligner de biologiske observasjonene. Matematikk er det naturlige språket der å gjøre dette.

I tillegg har adventen til og etterfølgende økning i beregningsevne over de siste 60-årene gjort det mulig for oss å foreslå og deretter forhøre komplekse matematiske modeller av biologiske systemer. Realiseringen av at biologiske systemer kan behandles matematisk, kombinert med beregningsevnen til å bygge og undersøke detaljerte biologiske modeller, har ført til den dramatiske økningen i populariteten til matematisk biologi.

Matematikk er blitt et viktig våpen i den vitenskapelige armoren, vi må takle noen av de mest presserende spørsmålene innen medisinsk, biologisk og økologisk vitenskap i det 21ste århundre. Ved å beskrive biologiske systemer matematisk og deretter bruke de resulterende modellene, kan vi få innsikt som er umulig å få tilgang til gjennom eksperimenter og verbal resonnement alene. Matematisk biologi er utrolig viktig hvis vi ønsker å forandre biologi fra en beskrivende til en prediktiv vitenskap, noe som gir oss makt, for eksempel for å hindre pandemier eller for å endre virkningene av forstyrrende sykdommer.

Et nytt våpen

I de siste 50-årene har for eksempel matematiske biologer bygget stadig mer komplekse beregningspresentasjoner av hjertets fysiologi. I dag brukes disse svært sofistikerte modellene i et forsøk på å forstå bedre det kompliserte funksjonen til det menneskelige hjerte. Datasimuleringer av hjertefunksjonen tillater oss å lage spådommer om hvordan hjertet vil samhandle med kandidatdroger, utviklet for å forbedre funksjonen, uten å måtte gjennomføre dyre og potensielt risikable kliniske forsøk.

Vi bruker matematisk biologi til å studere sykdom også. På en individuell skala har forskere uttalt de mekanismer som våre immunsystem sliter med virus gjennom matematisk immunologi og foreslo potensielle tiltak for tipping av skalaene i vår favør. I en bredere skala har matematiske biologer foreslått mekanismer som kan brukes til å kontrollere spredningen av dødelige epidemier som Ebola, og for å sikre at de endelige ressursene som er dedikert til dette formålet, er ansatt på den mest effektive måten.

Matematisk biologi brukes til og med til å informere politikken. Det har vært forskning på fiskeri for eksempel ved hjelp av matematisk modellering for å sette realistiske kvoter for å sikre oss ikke overfisk våre hav og at vi beskytter noen av våre viktigste arter.

Den økte forståelsen som oppnås ved å ta en matematisk tilnærming kan føre til bedre forståelse av biologi på en rekke forskjellige skalaer. På Senter for matematisk biologi i bad, for eksempel studerer vi en rekke presserende biologiske problemer. I den ene enden av spekteret forsøker vi å utvikle strategier for å avverge ødeleggende virkninger av johannesplasser bestående av inntil en milliard individer. I den andre enden prøver vi å belyse mekanismene som gir opphav til det rette utvikling av embryoet.

Selv om matematisk biologi tradisjonelt har vært domenet til anvendte matematikere, er det klart at matematikere som selvklassifiserer som rene, har en rolle å spille i den matematiske biologiske revolusjonen. Den rene disiplinen av topologi blir brukt til å forstå knotty problem med DNA-pakking og algebraisk geometri brukes til å velge den mest hensiktsmessige modellen til biokjemiske interaksjonsnett.

Som profilen for matematisk biologi fortsetter å stige, vil nye og etablerte forskere fra disipliner over det vitenskapelige spekteret bli trukket for å takle det rike spekteret av viktige og nye problemer som biologi har å tilby.

Turings revolusjonerende ide, selv om den ikke var fullt verdsatt i sin tid, viste at det ikke var nødvendig å appellere til vitalisme - guden i maskinen - for å forstå biologiske prosesser. Kemiske og fysiske lover kodet i matematikk, eller "matematisk biologi" som vi nå kaller det, kan gjøre det bra.

Om forfatteren

Christian Yates, foreleser i matematisk biologi, University of Bath

Denne artikkelen ble opprinnelig publisert på Den Conversation. Les opprinnelige artikkelen.

Relaterte bøker:

at InnerSelf Market og Amazon