Несмотря на то, что математику часто называют фундаментальной наукой, она так же часто не получает достаточного уважения, когда представляют научные открытия. Но вклад математики и статистики крайне важен и преобразовал целые области исследований — многие открытия были бы невозможны без них. Далее — рассказ математика от первого лица.
Несмотря на то, что математику часто называют фундаментальной наукой, она так же часто не получает достаточного уважения, когда представляют научные открытия. Но вклад математики и статистики крайне важен и преобразовал целые области исследований — многие открытия были бы невозможны без них. Далее — рассказ математика от первого лица.
Как математик, я сделал вклад в научные открытия и представил решения проблем, которые пытались решить биологи. Семь лет назад я посетил лекцию на тему биологических исследований, которые проводились в университете Херио-Ватт. У моих коллег была нерешенная проблема, связанная с движением мешкообразных структур, называемых везикулами, которые перемещают гормоны и нейротрансмиттеры, такие как инсулин и серотонин, по клеткам и телу.
Их проблема заключалась в том, что везикулы, как известно, следуют определенным дорожкам по скелету клетки, которые ведут к особым молекулам, которые затем заставляют везикулу высвободить свое содержимое в клетку. Однако, когда сами биологи попытались найти эти дорожки, тех не оказалось на ожидаемых местах.
Важно понимать, как ведут себя (или не ведут) везикулы, потому что они связаны с разными заболеваниями, от диабета до неврологических расстройств. Биологи не могли найти способ понимания этих везикул — но у меня было решение в математическом инструментарии.
Через два года совместной работы я сказал коллегам: «Моя модель и компьютерные эксперименты лучше вашего микроскопа!».
Под этим весьма гордым заявлением я имел в виду, что, используя математику для моделирования перемещения молекул по клетке, мы можем спрогнозировать и провести множество экспериментов на компьютере в масштабах меньших и более быстром темпе, чем под микроскопом. Это позволяет нам раскрывать то, что не могут позволить ресурсы биологов, и даже указать нам в направлении целевых молекул для будущего лечения диабета и неврологических расстройств.
Математическая модель позволила нам понять, что движение везикул требует энергии — а математика моделирует его на энергетическом ландшафте. Представим, что везикула — это велосипедист, едущий на велосипеде: ландшафт может иметь ровные и неровные участки, которые требуют больше энергии для их преодоления. Мы хотели проверить, действительно ли везикулы стараются избегать этих холмов.
Интеграция передовой микроскопии с клеточной биологии и математическим моделированием можно применить ко многим другим проблемам в биомедицине и ускорить наступление грядущих открытий. Движение молекул и других клеточных компонентов — лишь один пример того, на что способна математика, но этим она, конечно, не ограничивается.
Математику часто критикует общество за отсутствие «реальных» применений, но она все время применяется ко многим реальным проблемам. Загрязнение грунтовых вод, финансовое и экономическое прогнозирование, высота извержений вулканов, моделирование биологических процессов и доставки лекарств — лишь несколько примеров. Математика играет центральную роль во многих научных достижениях всего мира и заслуживает ведущей роли в большинство научных публикаций.
Гэбриел Лорд,
Как математик, я сделал вклад в научные открытия и представил решения проблем, которые пытались решить биологи. Семь лет назад я посетил лекцию на тему биологических исследований, которые проводились в университете Херио-Ватт. У моих коллег была нерешенная проблема, связанная с движением мешкообразных структур, называемых везикулами, которые перемещают гормоны и нейротрансмиттеры, такие как инсулин и серотонин, по клеткам и телу.
Их проблема заключалась в том, что везикулы, как известно, следуют определенным дорожкам по скелету клетки, которые ведут к особым молекулам, которые затем заставляют везикулу высвободить свое содержимое в клетку. Однако, когда сами биологи попытались найти эти дорожки, тех не оказалось на ожидаемых местах.
Важно понимать, как ведут себя (или не ведут) везикулы, потому что они связаны с разными заболеваниями, от диабета до неврологических расстройств. Биологи не могли найти способ понимания этих везикул — но у меня было решение в математическом инструментарии.
Математика лучше биологии?
Через два года совместной работы я сказал коллегам: «Моя модель и компьютерные эксперименты лучше вашего микроскопа!».
Под этим весьма гордым заявлением я имел в виду, что, используя математику для моделирования перемещения молекул по клетке, мы можем спрогнозировать и провести множество экспериментов на компьютере в масштабах меньших и более быстром темпе, чем под микроскопом. Это позволяет нам раскрывать то, что не могут позволить ресурсы биологов, и даже указать нам в направлении целевых молекул для будущего лечения диабета и неврологических расстройств.
Математическая модель позволила нам понять, что движение везикул требует энергии — а математика моделирует его на энергетическом ландшафте. Представим, что везикула — это велосипедист, едущий на велосипеде: ландшафт может иметь ровные и неровные участки, которые требуют больше энергии для их преодоления. Мы хотели проверить, действительно ли везикулы стараются избегать этих холмов.
После семи лет совместной работы с биологами мы с коллегами доказали, что наша гипотеза верна. Везикулы действительно следуют по низкоэнергетическим «долинам», избегая молекул, которые создают энергетические бугры на энергетическом ландшафте, выбирают самый легкий путь. И результат ожидаемый для биологов: везикулы действительно оказываются в одной конечной локации и снова и снова используют одни и те же пути. Разница была лишь в том, как они это делают, и делают они это не просто следуя по клеточному скелету, как полагали биологи — они выбирают простейший маршрут. Это открытие продемонстрировало силу математики и ее возможности в других науках.
Математические модели позволяют вам собирать множество гигабайт сырых данных в компактной форме, чего не могут биологи с микроскопами. Вы с легкостью можете вносить изменения в модель и видеть, как может меняться поведение везикул во время заболевания, когда они повреждены или мутировали. Также это может показать, на какие молекулы ориентироваться в будущих исследованиях — и заложить основу для более крупного и тщательного моделирования сложных биологических процессов.
Математические модели позволяют вам собирать множество гигабайт сырых данных в компактной форме, чего не могут биологи с микроскопами. Вы с легкостью можете вносить изменения в модель и видеть, как может меняться поведение везикул во время заболевания, когда они повреждены или мутировали. Также это может показать, на какие молекулы ориентироваться в будущих исследованиях — и заложить основу для более крупного и тщательного моделирования сложных биологических процессов.
 |
Смоделированный
энергетический ландшафт
|
Математику часто критикует общество за отсутствие «реальных» применений, но она все время применяется ко многим реальным проблемам. Загрязнение грунтовых вод, финансовое и экономическое прогнозирование, высота извержений вулканов, моделирование биологических процессов и доставки лекарств — лишь несколько примеров. Математика играет центральную роль во многих научных достижениях всего мира и заслуживает ведущей роли в большинство научных публикаций.
Гэбриел Лорд,