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.

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.

Смоделированный энергетический ландшафт

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 компоненто