以下文章经允许转载自The Conversation，这是一个涵盖最新研究的在线出版物。
数学是科学的语言。它无处不在，从物理学到工程学和化学——帮助我们理解宇宙的起源，建造不会在风中倒塌的桥梁。也许有点出人意料的是，数学在生物学中也越来越不可或缺。
支持科学新闻
如果您喜欢这篇文章，请考虑通过以下方式支持我们屡获殊荣的新闻报道 订阅。通过购买订阅，您正在帮助确保有关当今塑造我们世界的发现和想法的有影响力的故事的未来。
几百年来，数学已被广泛用于模拟相对简单的物理系统。牛顿的万有引力定律就是一个很好的例子。相对简单的观察得出了一条规则，可以非常准确地描述数十亿英里外天体的运动。传统上，生物学被认为太复杂，无法接受这种数学处理。
生物系统通常被归类为“复杂”。这里的复杂性意味着，由于许多子组件的复杂相互作用，生物系统会表现出我们称之为涌现行为的现象——整个系统表现出的特性是单个组件单独作用时无法实现的。这种生物复杂性常常被误认为是活力论，即生物过程依赖于不同于物理和化学定律的力量或原则的误解。因此，人们认为复杂的生物系统不适合进行数学处理。
早期也有一些反对者。著名的计算机科学家和二战密码破译者艾伦·图灵是最早提出可以通过数学方法研究和理解生物现象的人之一。1952年，他提出了一对优美的数学方程，解释了动物皮毛上色素模式是如何形成的。
他的工作不仅优美，而且违反直觉——只有像图灵这样杰出的人才能梦想出这种工作。更令人遗憾的是，他在当时严苛的反同性恋法律下受到了如此不公正的待遇。在接受了一段“矫正性”激素治疗后，他仅在两年后就自杀了。
一个新兴领域
从那时起，数学生物学领域得到了爆炸式发展。近年来，越来越详细的实验程序导致科学家可以获得大量的生物数据。这些数据被用来生成关于先前难以理解的生物系统复杂性的假设。为了检验这些假设，必须以模型的形式写下来，然后对其进行调查，以确定其是否正确地模仿了生物学观察。数学是执行此操作的自然语言。
此外，过去60年中计算能力的出现和随后的提高，使我们能够提出并研究生物系统的复杂数学模型。生物系统可以进行数学处理的认识，以及构建和研究详细生物模型的计算能力，导致了数学生物学的普及程度急剧增加。
数学已经成为我们拥有的科学武器库中至关重要的武器，可以解决21世纪医学、生物学和生态科学中最紧迫的一些问题。通过用数学方法描述生物系统，然后使用由此产生的模型，我们可以获得仅通过实验和口头推理无法获得的见解。如果我们想将生物学从描述性学科转变为预测性学科——例如，赋予我们阻止大流行病或改变使人衰弱的疾病的影响的能力，那么数学生物学就非常重要。
一种新的武器
例如，在过去的50年中，数学生物学家建立了越来越复杂的关于心脏生理学的计算表示。今天，这些高度复杂的模型被用来更好地理解人类心脏的复杂功能。心脏功能的计算机模拟使我们能够预测心脏将如何与旨在改善其功能的候选药物相互作用，而无需进行昂贵且可能存在风险的临床试验。
我们也使用数学生物学来研究疾病。在个体层面，研究人员通过数学免疫学阐明了我们免疫系统与病毒对抗的机制，并提出了潜在的干预措施，以使天平向我们有利的方向倾斜。在更广泛的层面上，数学生物学家提出了可用于控制像埃博拉这样的致命流行病传播，并确保将为此目的投入的有限资源以最有效的方式使用的机制。
数学生物学甚至被用来为政策提供信息。例如，已经有人对渔业进行了研究，使用数学建模来设定实际配额，以确保我们不会过度捕捞我们的海洋，并保护我们一些最重要的物种。
通过采取数学方法获得的理解力的提高可以更好地理解不同尺度的生物学。例如，在巴斯的数学生物学中心，我们研究了许多紧迫的生物学问题。在一个极端，我们尝试开发策略，以避免由多达十亿个个体组成的毁灭性蝗灾的影响。在另一个极端，我们试图阐明导致胚胎正确发育的机制。
尽管数学生物学传统上是应用数学家的领域，但很明显，自我归类为纯数学的数学家在数学生物学革命中也发挥着作用。拓扑学的纯粹学科被用来理解DNA包装的棘手问题，而代数几何被用来选择生物化学相互作用网络的最合适的模型。
随着数学生物学的地位不断提高，来自整个科学领域的新兴和成熟的科学家将被吸引来解决生物学必须提供的丰富且重要的创新问题。
图灵的革命性思想虽然在他那个时代没有得到充分的赏识，但表明没有必要求助于活力论——机器中的上帝——来理解生物过程。用数学编码的化学和物理定律，或者我们现在所说的“数学生物学”，就可以很好地做到这一点。
本文最初发表在The Conversation。阅读原文。