2025年4月16日下午4点，本学期第二期“周三茶座”有幸邀请到了北京大学物理学院教授、北京大学定量生物学中心副主任、中国科学院院士欧阳颀主讲本次茶座：“物理概念在生物研究中的应用”。 全海涛教授主持了此次茶座。
主讲人欧阳颀教授
在本次茶座中，欧阳颀教授通过剖析异速生长律的理论发展、酵母细胞周期调控网络的简化分析、以及生物钟性能的物理约束等具体研究案例，深刻阐述了物理研究的三个方法——假设驱动、粗粒化和定量化——如何被创造性地应用于解决前沿生物学难题。
在讲座伊始，北京大学物理学院及定量生物学中心的欧阳颀教授首先回顾了上世纪60年代，著名数学家与物理学家Stanislaw Ulam曾提出的疑问：“生物学能为物理学做什么？”。时移世易，步入21世纪，面对生命科学的蓬勃发展，欧阳颀教授反思并提出了一个镜像问题：“物理学能为生物学做什么？”
诚然，物理学和相关工程技术的飞速进步为生命科学研究提供了前所未有的强大工具。仪器设备的日益精密化使得生物学数据获取更加定量、精准；同时，我们能够在更广泛的空间和时间尺度上捕捉生命的动态信息。然而，除了在测量技术层面提供“利器”之外，物理学，特别是物理学家的思维方式和研究范式，能在方法论上为生物学研究带来哪些独特的贡献呢？
欧阳颀教授认为，物理学的研究方法论对生命科学研究具有深刻的启发意义，并将其提炼为三个方面：假设驱动的研究方法、粗粒化的研究方法，以及定量化的研究方法。
假设驱动的研究方法
所有物理定律都是基于几个基本假设上的逻辑推论，他们成功地解释了自然界的很多现象，衍生出一系列技术革命。欧阳颀教授认为将此方法应用于生命科学会对生物研究产生很好的促进作用。
为阐释此观点，欧阳颀教授详细介绍了异速生长律 (Allometric Scaling Laws) 的研究历程。异速生长律的核心问题是：生物体的各种生理变量（如代谢率、寿命、器官大小等）与其整体质量之间是否存在普适的数学关系？
研究人员首先提出了两个直观的基本假设。首先将生物体简化、理想化为球形。若以特征长度 L 代表生物体尺寸，则其表面积 (S) 与 L² 成正比，体积 (V) 、体重 (M)与 L³ 成正比。其次是热平衡假设，生物体所产生的热量需要通过体表散失，达到动态温度平衡，而散热能力与体表面积成正比。
紧接着研究人员进行了一系列推论：生物体的总产热率与其整体新陈代谢速率直接相关，新陈代谢发生在整个生物体内，因此产热率应与生物体总质量 M成正比，进一步假设生物体温与环境温度之差 (ΔT) 是一个相对恒定的值，与生物体大小无关。因此得到了代谢速率与生物体积的关系：代谢速率与生物质量的2/3 次方成正比。然而，大量的实验数据表明，代谢速率与生物体积的3/4次方线性相关。
面对理论与实验的偏差，研究人员并未否定假设驱动方法的本身，而是反思了之前的假设，否定了之前的假设二（即散热效率仅与表面积成正比）。新的思考方向聚焦于生物体内物质和能量的运输系统。研究者提出，体积越大的生物体，演化出了更复杂、分层级的运输系统。这些运输系统极大地提高了物质运输和能量/热量交换的效率，使得散热效率并非简单地与 L² 成正比。
研究人员利用新的N-Branching系统模拟了生物运输系统，运输压力复杂度随分级数 N 呈 log(N) 增长，而最终代谢率恰好体积的3/4次方成正比，这与实验数据相符。
此外，这套新假设的理论体系还能提出更多的预测：例如大血管的半径应该与生物质量的3/8次方线性相关，血液在主动脉中的平均流速应与质量无关，以及心跳速率应与生物质量的 -1/4 次方成正比、生物体的寿命应与生物质量的 1/4 次方成正比。所有这些预测都与后续的实验测量数据展现出良好的一致性。
当然，欧阳颀教授也强调，生命世界千姿百态、异常复杂。总会有一些物种或特定生理状态偏离这种平均规律。然而，这并不意味着这套理论的失败。恰恰相反，关注这些特殊的生命现象，深入挖掘背后独特的生物学机制，正是生命科学家的价值所在。
粗粒化的研究方法
物理学家在处理复杂系统时，常常采用“粗粒化”的策略。欧阳颀教授以经典物理学为例：虽然牛顿已经给得出了万有引力方程，但很难直接模拟星体的运动系统。直到将星球粗粒化为质点，忽略其形状、大小、自转、潮汐效应等细节，才能进行星体轨迹计算。在物理学中，理想气体并不存在，但理想气体这一粗粒化假设却能提高气体理论的泛化性。
欧阳颀教授向我们介绍了他们利用粗粒化方法解码酵母菌细胞周期调控网络的科研经历。
酵母菌的细胞周期调控是一个极其精密的生物化学网络，涉及约800个基因及其编码的蛋白质。这一网络维度过高，无法直接分析。研究团队基于对细胞周期过程的生物学观测和理解，采取了多层次的粗粒化方法：将蛋白质粗粒化，基于前期的观测经验，将多个蛋白用同一大类表示；将蛋白质状态进行粗粒化，仅保留激活、非激活两个状态；将蛋白质之间的关系粗粒化，放弃之前的精确的、往往高度非线性的生化反应动力学的细节描述，转而关注它们之间主要的、定性的相互作用关系。
模型构建与结果：通过上述粗粒化，欧阳颀课题组构建了一个大大简化但仍能抓住细胞周期核心调控逻辑的低维动力学模型。利用这个简化模型，欧阳颀课题组可以进行大规模的计算机模拟。他们从大量随机选择的初始状态开始进行动力学演化。他们发现，无论设置怎样的初始状态，系统最终都会演化到G1期稳定状态。这揭示了生命系统内在的超稳定结构。生命过程无时无刻不受到各种内在和外在噪声的干扰，但细胞周期的核心调控网络具有强大的纠错能力，能将偏离正常轨迹的状态“拉回”到正确的周期路径上，确保生命活动的有序进行。
这种通过粗粒化模型揭示出的网络拓扑结构和动力学特性，不仅加深了对天然生命系统设计原理的理解，通过理解哪些连接关系和调控模块是维持系统稳定性和功能所必需的，还可以为设计和构建具有特定功能的人工生物线路提供新的范式和思路。
当然，欧阳颀教授强调粗粒化方法并非万能。在简化过程中，不可避免地会忽略某些关键细节。因此，成功的粗粒化研究需要物理学家与生物学家的紧密合作。这样才能确保粗粒化既能降低分析难度，便于抓住本质，又不丢失关键信息。
定量化的研究方法
物理学的一个基本信念是：自然规律是用数学语言写成的。寻找各个变量之间的数学关系。物理学研究的核心就是寻找和确定描述自然现象的各个变量之间的精确数学关系。将这种定量化的精神和方法应用于生命科学，是推动其从描述性科学走向预测性、精密性科学的关键。
欧阳颀教授举了一个例子，生命系统本质上是耗散结构，它们远离热力学平衡态。例如，细胞内的能量货币ATP和ADP体系，只有在活细胞内维持着远离热力学平衡的浓度比时，ATP水解才能释放可观的自由能，驱动各种生命活动。
欧阳颀教授以他们课题组对生物钟的定量化研究为例，阐述了定量方法如何帮助揭示生命系统设计中的物理约束和优化权衡。
研究团队分析了多种生物体内负责产生节律性行为的分子网络。他们定义了两个性能指标：能量耗散W，维持生物钟网络运转需要消耗多少能量，能量耗散越低越“节能”；相位扩散常数D，生物钟产生的节律并非绝对精确，会产生相位漂移。D 越小，生物钟越“精准”。
通过对不同生物钟网络的定量计算和比较，研究人员发现，不同的生物钟网络采用了不同的分子设计和调控策略，但它们都在“精度”（低 D）和“能耗”（低W）之间进行某种优化权衡。研究人员推导出了一个描述生物钟性能极限的理论曲线/边界：
正如卡诺定理指出，任何热机在两个给定热源温度之间工作时，其效率都不可能超过理想可逆卡诺循环的效率一样；该理论曲线意味着，任何基于生化反应网络的生物钟，其在精度、能耗等方面的综合性能表现，也不可能超越由这条理论曲线所界定的物理极限。
通过这种定量化的分析，物理学不仅能够帮助我们理解特定生物钟的工作机制，更能揭示生命系统在演化过程中所遵循的、源于物理化学定律的普适性设计原则和性能边界。
互动环节
讲座结尾
在讲座的最后，欧阳颀教授引用了斯蒂芬·温伯格在其著作《终极理论之梦》的比喻，作为茶座总结：“如果把人类探索自然的关系比作与上帝下棋，科学的任务是了解下棋的规则，工程的任务是探索最佳的下棋策略。”因此，工程与科学相辅相成。
欧阳颀教授进一步回顾了科学发展推动技术变革的历史脉络：科学一直推动技术发展。19世纪，玩转能量。随着热力学和化学等基础科学的确立，人类掌握了能量转换和物质变化的规律，使得基于理性设计制造各种机械、高效利用能源成为可能，开启了工业革命。
20世纪，玩转信息。量子力学和信息论的诞生，为人类理解和操控微观世界、处理和传输信息奠定了理论基础，催生了电子技术、计算机科学和通信技术的飞速发展，将人类带入信息时代。
欧阳颀认为21世纪是生命科学的世纪，我们应该玩转生命。核心挑战在于实现对生命系统的定量化理解，并最终能够运用理性手段设计生命元件乃至生命系统。然而，当前我们仍然缺乏一个像“热力学”那样为整个领域提供坚实理论基础和普适性原理的生命理论基础。
最后，欧阳颀教授点明，他所在的北京大学定量生物学中心，正是致力于迎接这一挑战，由定性、描述性、局部性研究，向精确、定量和整体化的方向发展，研究目光从原来注重分子，拓展到寻找生物系统的整体规律。
茶座结束后全海涛教授代表前沿交叉学科研究院和听众对欧阳颀教授的精彩演讲表示了衷心感谢并赠送了周三茶座纪念品。
全海涛教授与欧阳颀教授合影
