医药学论文:生命科学中的复杂性研究
【关键词】 生命科学;复杂性科学;生物复杂性
复杂性科学的概念诞生至今已经20多年,这期间有大批学者从不同的领域入手展开了卓有成效的探索。人们希望更全面深入地从客观世界事物的整体与部分以及层次关联在时空演化的全程描述角度来研究支配客观事物运行的基本规律,建立起新世纪科学技术发展的理论基础,以指导新的发展实践。
这其中在生命科学领域的复杂性研究又受到了许多跨学科学者的关注,也有人将其称之为生物复杂性(biocomplexicity)研究,生物复杂性科学主要探索在一些传统学科间交叉的问题。准确地说,是寻求以定量和整合的途径来深入了解各种生命系统之间复杂的相互作用,其中既包括生物的、行为的、化学的和物理的相互作用,也包括生态的、环境的和社会的综合作用等[1]。
1 复杂性科学研究的概念和范畴
复杂性的定义是相对于简单性而言的,简单性一向是现代自然科学、特别是物理学的一条指导原则。许多科学家相信自然界的基本规律是简单的。还原论的基本思想也就是找出复杂现象或事物背后的简单机制。事实上一些复杂的事物或现象,其背后确实存在简单的规律或过程。
关于复杂性的概念并没有一个统一的说法,而是根据研究的对象有不同提法,比如,从熵的角度:复杂性等于热力学测定的一个系熵和无序;信息的角度:复杂性等于一个系统使一个观测者"惊奇的能力";分形尺寸:一个系统的"模糊状况",即在越来越小的尺寸上显示的详细程度;有效的复杂性:一个系统显示"规律性"而不是随机性的程度;体系复杂性:由一个体系结构系统的不同层次所显示的多样性;语法的复杂性:描述一个系统所需要的语言的普遍性程度;热力学深度:将一个系统从头组织在一起所要的热力学资源的数量;时间计算上的复杂性:一部计算机描述一个系统或解决一个问题所需要的时间;空间计算上的复杂性:一部计算机描述一个系统或解决一个问题所需要的存储量[2];等等。
从20世纪30年代系统科学开始兴起,人们逐渐认识到系统大于其组成部分之和,系统具有层次结构和功能结构,系统处于不断地发展变化之中,系统经常与其环境(外界)有物质、能量和信息的交换,系统在远离平衡的状态下也可以稳定(自组织),确定性的系统有其内在的随机性(混沌),而随机性的系统却又有其内在的确定性(突现)。
复杂性科学往往研究的是复杂性系统,复杂系统主要有以下表现:(1)系统各单元之间的联系广泛而紧密,构成一个网络。因此每一单元的变化都会受到其他单元变化的影响,并会引起其他单元的变化。(2)系统具有多层次、多功能的结构,每一层次均成为构筑其上一层次的单元,同时也有助于系统的某一功能的实现。(3)系统在发展过程中能够不断地学习并对其层次结构与功能结构进行重组及完善。(4)系统是开放的,它与环境有密切的联系,能与环境相互作用,并能不断向更好地适应环境的方向发展变化。(5)系统是动态的,它不断处于发展变化之中,而且系统本多对未来的发展变化有一定的预测能力。
一般来说,复杂性研究的基本方法是:(1)定性判断与定量计算相结合。(2)微观分析与宏观综合相结合。(3)还原论与整体论相结合。(4)科学推理与哲学思辨相结合。
复杂科学研究中所用的理论工具:(1)非线性科学--非线性动力系统理论(稳定性和分叉理论、混沌、孤子)和统计力学(分形、标度),及非平衡系统中的复杂和随机现象的研究;(2)计算机模拟--它是十分重要的手段,目前已广泛用于复杂科学的研究中;(3)计算智能;(4)数理逻辑;(5)在不确定条件下的决策技术;(6)综合集成技术;(7)整体优化技术等。
2 生命科学与复杂性研究
生命科学的研究对象都是复杂系统,(具有关联性、多样性、自学习、自组织、开放、动态的特点),生命科学研究的系统正因为其复杂性,对其构成的原因和演化的历程,此前均缺乏了解,也因此吸引了复杂性科学研究者的高度重视。近几十年来,对生物系统所具有的整体性、关联性、网络层次性、统计涨落性、内在和外在的随机性、模糊性、开放性和历史性等这一类复杂系统的典型特征进行了探讨。生物体本身的特点以及生物的进化使得人们的思维方式从单纯的物理学简单系统的研究转变为对生物学的复杂系统的研究[3]。
基因是生命遗传的基本密码,生物体的复杂结构和功能不仅仅是由基因决定的,也是由基因组中大量的非编码信息和非编码基因决定的。因此生物体的复杂结构和功能不仅仅是由基因决定的,也不仅仅是由基因组中大量的非编码信息决定的,而是由这些元素在生物体各个层次上复杂、动态的相互作用决定的。
作为生命系统的指挥和协调中心-神经系统,其中枢功能结构为大脑,近十年来脑功能的科学研究是复杂科学领域中的一个热点。大脑有复杂的结构,它的组织层次按空间尺度有:分子、膜、突触、神经元、核团、回路、网络、层、投射、系统。大脑表现出的某些高级功能是不能在较低的层次上观察到的,其中有些是由各个单元之间的相互作用而涌现出的集体行为。人们的思维规律是不断变化的,但是最低层次的规律是不变的。脑功能的复杂性首先体现在各神经子系统自身的高度非线性、不稳定性和适应性;其次体现在它们之间相互连接的非均匀性及大规模并行等特点。不仅如此,即使在非常简单的神经系统中也存在着令人惊异的复杂性,这反映在它们的功能、演化历史、结构和编码方式。比如,单个神经元放电的时间序列包含复杂多样的时间模式,反映了神经细胞内的复杂的动力学过程[4]。脑电信号是中枢神经系统自发产生的生物电活动,它包含了丰富的神经系统状态和变化的信息,因而在临床和神经电生理研究中得到了广泛的应用。现在人们对EEG建立动力学模型,并研究其中的混沌现象,显示动力学模型方法对于研究大脑正常生理和病理状态具有的意义[5]。
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