生命是物理學嗎？
——物理學家尋找描述所有生命體的統一方程

編譯 蔡立英

物理學家正在尋找一種“生命理論”，來解釋生命為什么可以存在。

生物體兼具復雜性和有序性，正如上圖這個植物莖的切片。科研人員希望最終發展出能夠描述所有生命的基本方程

關于生命，一切都不簡單。每秒鐘，一個細胞能發生數百萬次有序的化學反應；數十億個單細胞生物會形成群落；數萬億個細胞可以精確地黏附在一起，形成組織和器官。盡管生命如此復雜，卻很容易識別。物理學家認為，這種可識別性可能源自構成所有生命基礎的基本物理學原理。而他們正在尋找一種基于這些物理學原理的數學理論，以期解釋為什么生命可以存在，以及生命的運作機理。他們認為，這樣一種理論可以讓科研人員以目前不可能的方式，控制和操縱生命系統。

物理學家熱衷統一理論。這些統一理論把復雜現象歸結為一組概念，能利用數學公式進行非常成功的預測。例如，熱力學定律是解釋小到原子、大到颶風的各種不同尺度的系統中，能量如何轉移的理論，能夠精確預測一壺水煮沸需要多長時間。盡管取得了這樣的成功，科研人員尚未找到通用方程，可以描述與生命相關的日常現象。這樣的通用方程能夠提供和其他統一理論相同的預測能力，使科研人員能夠精確地控制生物，從而能夠為細菌感染提供更好的治療方案，改進癌癥療法，并提供防止植物對除草劑產生耐藥性的方法等。

德國馬克斯·普朗克動力學與自組織研究所所長拉明·戈爾斯塔尼安（Ramin Golestanian）說：“物理學家研究了很多復雜系統，但是在復雜性和自由度的數量方面，生命系統屬于一個完全不同的類別。”

戈爾斯塔尼安研究生命系統，比如細菌群，通過建模，使其成為移動的耗能粒子群，即所謂的“活性物質”。他還幫助組織了2018年美國物理學會“生命體的物理學”（Physics of Living Matter）會議。科研人員在這個會上討論了找到生命的數學理論是否有可能；如果可以實現，這樣一個理論應該回答哪些問題。

對于這個研究領域的一些科學家而言，找到一個理論是從顛覆生物學家對生命系統的描述開始的。美國伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校物理學家奈杰爾·戈登費爾德（Nigel Goldenfeld）研究演化和生態學的相關問題，他說：“當我參加生物學會議時，總會聽到有人說‘生命是化學’，然后展示一串假定的化學反應，但我并不認為生命就是化學。”例如，化學提供了創造生命所需分子的信息，但是并沒有提供如何獲得一個正常運作的細胞的信息。反而，他覺得“生命是物理學”，科研人員應該把生物視為受到熱力學約束的凝聚態物質系統。

戈爾斯塔尼安和戈登費爾德都認為，生命的一些特征，比如復制、演化、需要能量來運動，都是凝聚態物理學家所說的“涌現現象”的例子。涌現現象是指，由大量簡單組分發生相互作用而產生的復雜特性。例如，超導電性是一種宏觀的特性，是由金屬中的電子之間相吸作用而產生，從而達到電阻為零的狀態。至于生命，涌現行為產生于分子間的相互作用，以及分子如何組合在一起形成結構或發揮功能。

角馬成群結隊地遷徙，穿過肯尼亞馬賽馬拉大草原。科研人員使用活性物質模型來模擬這種行為，這種模型還可以描述從鳥群到細菌群等生物群體的行為

果蠅的視覺器官由750多只單眼組成。美國普林斯頓大學理論物理學家威廉·比亞萊克已經證明，果蠅的這些眼睛協同工作，創造出一種視覺系統，能進行精度極高的計算

科研人員希望“生命理論”有助于研發出防止有害植物對除草劑產生耐藥性的方法

但是，生命的運作方式與金屬或超導體這些常規的凝聚態物質截然不同，后者是“死的”，其行為是預先決定的。活的生物對于相同的刺激，可以用看似完全不同的方式做出反應。戈登費爾德說：“生物系統具有這種反饋回路，使得我們很難運用標準的微分方程對其進行分析。”他表示，他還不知道如何解決這個問題。

美國加州大學圣巴巴拉分校克里斯蒂娜·馬爾凱蒂（Cristina Marchetti）也贊同戈登費爾德的觀點。馬爾凱蒂和戈爾斯塔尼安一樣，通過建模來研究生命體。馬爾凱蒂說：“生命系統會因為與其他系統發生相互作用或信息交換而演化、適應和改變。”但是，目前她和其他人為描述特定生物系統的行為（比如，細菌群的運動或是腫瘤細胞的聚簇）發展出來的理論還缺少對上述基本過程的闡釋。馬爾凱蒂說：“解釋生命系統演化狀態的理論研究實際上還處于起步階段。”

發展出一個解釋生命為何能存在的普遍理論的另一個挑戰在于極少人研究這個問題。戈登費爾德表示，大多數研究生命內部運作的生物學家和物理學家，都聚焦于針對某些生物的一些特定過程（比如，某個特定種屬的果蠅的視覺工作機理）進行建模，而不關心更廣范圍的研究圖景。

美國普林斯頓大學理論物理學家威廉·比亞萊克（William Bialek）同意這一觀點，卻也看到研究特定生物的積極一面。他指出，理論物理學家如果“脫離對細節的研究”，可能會在理論探索的道路上失敗。

比亞萊克說：“我們探索這個領域的根本在于——找到探索普遍的理論和參與特定系統的實驗細節研究之間的平衡點。”戈爾斯塔尼安認同此觀點，并補充說，任何致力于構建一個具有普遍性的生命理論的人，將“必須培養研究一系列現象的欲望和能力，對各種現象分門別類，進而尋找并發展出一種全面描述的模式。”

美國埃默里大學伊利亞·內門曼（Ilya Nemenman）是采取這種研究方法的一位物理學家。他研究從蠕蟲到鳥類的各種生物如何處理周圍環境信息，旨在找到規律并推導出適用于多個系統的通用方程。內門曼說：“發展出生物系統的統一理論的最大障礙之一，是確定哪些參量是重要的，哪些參量無關緊要。”

在傳統的凝聚態物理中，系統的對稱性（是指坐標系變換后保持不變的參量）決定了關鍵的參量。比如，在晶體中，對稱性是指原子的有序排列模式，如果把坐標軸從一個晶胞移動到另一個晶胞，一切看起來完全一樣。但是，在生物系統中，這種對稱性是不存在的，或者至少目前看不出來，這就給寫出正確方程的過程又增加了額外的復雜性。內門曼認為，機器學習可能有助于實現這一目標，他的研究團隊最近利用機器學習這一工具，揭示了描述蠕蟲如何對熱量做出反應的方程。

既然幾個世紀以來，生物學領域一直沒有這樣一個統一理論也發展得很快，為什么還要致力于尋找這樣一個統一理論呢？對戈登費爾德而言，支撐他探索的驅動力是因為統一理論具有潛在的預測能力，以及它可以對生物系統的行為進行控制，例如治療細菌感染。現有的治療方案并沒有合理解釋，當抗生素殺死一些不想要的細菌時，它們卻發生演化并存活下來，進而成為耐抗生素的超級細菌，如耐甲氧西林金黃色葡萄球菌（MRSA）。戈登費爾德說：“如果我們知道如何控制一個活的、不斷演化的系統，那么，我們就能找到既能殺死所有細菌又不會使問題惡化的治療方案。”不過戈爾斯塔尼安指出：“在現階段作具體的預測顯然還為時過早，但我絕對相信，人類如果掌握這種統一理論，將會大有裨益。”