一場聚焦生命科學(xué)的論壇，為何數(shù)學(xué)家、物理學(xué)家、計算機(jī)科學(xué)家都來了？在舉行的第四屆世界頂尖科學(xué)家論壇·生命科學(xué)3.0和交叉研究論壇上，“復(fù)雜”，是這些“頂尖大腦”們對生命現(xiàn)象的共識。無論是蛋白質(zhì)還是大腦，其數(shù)量之龐大、結(jié)構(gòu)之復(fù)雜，都令人類既有的研究手段顯得相形見絀。

而今，各學(xué)科的大交叉、大融合，正在推動生命科學(xué)從過去描述性、定性研究階段，向全局性、定量研究階段發(fā)展。這一過程帶來的巨大變化，甚至使年輕科學(xué)家“無需向前輩請教”，因為太多顛覆式創(chuàng)新可能無法預(yù)測。

“我撰寫教科書《細(xì)胞生物化學(xué)》至今已有43年，但每次修訂，我都感覺有很多東西還沒弄明白。”2016年拉斯克醫(yī)學(xué)特別成就獎得主布魯斯·阿爾伯茨說，生命之復(fù)雜是他這輩子科研生涯中印象最深刻的事，“想要用簡單的網(wǎng)絡(luò)線路圖表現(xiàn)清楚生命體中的信號通路，離開數(shù)學(xué)和計算工具，是難以想象的”。

事實上，早在上世紀(jì)四十年代，物理學(xué)家就已經(jīng)提出了類似想法，但學(xué)科之間的融合卻十分緩慢。“哪怕是最簡單的細(xì)胞，也有四百多個基因，每三小時分裂一次，并通過復(fù)雜的蛋白網(wǎng)絡(luò)協(xié)作，計算生物學(xué)在此類細(xì)胞分析研究中能起到很好的作用。”阿爾伯茨認(rèn)為，更深入理解生命現(xiàn)象，非常需要數(shù)學(xué)、物理等學(xué)科的介入，如果離開這些工具，人類對生命本質(zhì)的理解就如同“用小學(xué)一年級的詞匯與思維去理解莎士比亞作品”一樣茫然。

他呼吁，青年科學(xué)家不要“趕時髦”，應(yīng)踏踏實實做好基礎(chǔ)研究。阿爾伯茨展示了一張照片，“我的研究團(tuán)隊成員來自各個不同國家，但我們一起工作”。他認(rèn)為，生命科學(xué)需要更多的開放，與更多學(xué)科融合，才能最終破解生命之謎。

2020年圖靈獎得主阿爾弗雷德·艾侯認(rèn)為，計算生物學(xué)將生物、化學(xué)、計算機(jī)、醫(yī)學(xué)、物理、哲學(xué)等融合在一起，“它還有潛力融合更多學(xué)科”。最初的編碼器由IBM公司花費了18年才完成，而現(xiàn)在，一個計算機(jī)專業(yè)博士生就能開發(fā)出一個。在算力呈幾何級增長的當(dāng)下，計算生物學(xué)必將推動生命科學(xué)進(jìn)入一番新天地。

2013年諾貝爾生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎得主詹姆斯·羅斯曼也十分善于“跨界”，他早年學(xué)物理，又學(xué)過醫(yī)學(xué)，然后轉(zhuǎn)向生命科學(xué)。從年輕時開始，他就喜歡嘗試將不同學(xué)科知識融會貫通來解決實際問題。13年前，他出任耶魯大學(xué)細(xì)胞生物學(xué)系系主任，就大量招收不同學(xué)科背景的年輕學(xué)者，以拓寬研究領(lǐng)域，營造學(xué)科交叉的氛圍。

“在同一個系，有十幾名年輕教授都在從事同一方向研究，比如光鑷、單分子工具等，結(jié)果非常成功。”在羅斯曼看來，把研究路徑設(shè)得太明確不是一件好事，只有不斷互動，年輕科學(xué)家才能不停成長。

毋庸置疑，生命科學(xué)發(fā)展受益于學(xué)科交叉融合。浙江大學(xué)求是講席教授周如鴻說，工業(yè)革命后，生命科學(xué)發(fā)生了兩次革命：第一次是從DNA雙螺旋結(jié)構(gòu)到分子生物學(xué)，第二次是從分子生物學(xué)到基因組學(xué)，兩次革命都是數(shù)學(xué)、物理、計算機(jī)科學(xué)與生命科學(xué)交叉融合的巨大成果。接下來的第三次生命科學(xué)革命即21世紀(jì)的新生物學(xué)，將實現(xiàn)從觀察性、定性到定量、可預(yù)測性的轉(zhuǎn)變，是生物學(xué)與定量科學(xué)和工程的交叉融合。

然而，在1994年菲爾茲獎得主埃菲·杰曼諾夫看來，生命科學(xué)在21世紀(jì)的發(fā)展，很可能會成為數(shù)學(xué)學(xué)科發(fā)展的動力源泉之一。“在十六、十七世紀(jì)，物理學(xué)的發(fā)展曾為推動數(shù)學(xué)作出過很大貢獻(xiàn)，在21世紀(jì)，很可能是生命科學(xué)。”

事實上，生命科學(xué)研究遇到的大量問題，正在推動包括人工智能在內(nèi)的各種工具的發(fā)展。復(fù)旦大學(xué)教授馬劍鵬表示，目前蛋白質(zhì)動態(tài)維度研究正迎來最好時機(jī)，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)可通過實驗或計算機(jī)預(yù)測來確定，但動力學(xué)性質(zhì)只能通過計算機(jī)模擬來實現(xiàn)。上海紐約大學(xué)教授張增輝認(rèn)為，盡管“阿爾法折疊”等機(jī)器學(xué)習(xí)方法實現(xiàn)了精準(zhǔn)預(yù)測蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)，但仍有不少提升空間。