■本报记者 彭科峰

如果能通过我们的深入研究建立起对癌症演变过程更加完善的模型，我觉得对于癌症的早期诊断和治疗还是会有帮助的。

谈到治疗和研究癌症，你会想到什么？是医生手中的手术刀？还是医药学家研发的特效药？

很多人没有想到的是，看似一门基础学科的数学，其实对研究癌症的机理大有帮助。早在2007年，美国知名癌症学家罗伯特·温伯格就提出了“用数学处理癌症问题”。在他看来，癌症的发生发展过程太过复杂，借助数学模型可以帮助生物学家更好地了解影响癌症演变过程的各种调控作用之间的关系，并对复杂的生物现象提出更加合理的解释。

清华大学周培源应用数学研究中心雷锦志副研究员，就是国内少有的沿着罗伯特·温伯格的思路，从事计算系统生物学研究，用数学研究癌症的学者。在他看来，“国外的计算系统生物学研究已经如火如荼，国内亟待在这方面加强研究。”

从数学到生物

数学，科学研究中最基础的一门学科。它是很多学科的基础，是描述科学的语言，也和诸多学科有着千丝万缕的联系。

最开始，雷锦志是一名纯粹的数学工作者。彼时，他在北京航空航天大学从事应用数学研究获得博士学位，然后在清华大学数学科学系做博士后。随着研究的深入，他开始感觉有些困惑，“纯数学的研究强调内在的逻辑关系，这种对逻辑的严格要求有时会阻碍数学作为科学语言在实际问题中的应用，而且也限制了纯数学的研究范围。我希望能把数学应用到更加具体的学科研究中。”

选择系统生物学，与著名应用数学大家林家翘先生有关。系统生物学是研究生物系统组成成分的构成与相互关系的结构、动态与发生，以系统论、建模、实验和计算方法等的整合研究来对 问题进行研究的新兴综合学科。

2002年，林家翘回到母校清华大学，为了推进清华大学应用数学研究，林先生在清华主持创立了“周培源应用数学研究中心”，倡导蛋白质结构折叠问题的理论研究。

“林先生说，二十世纪的应用数学研究物理，二十一世纪的应用数学应该研究生物。”雷锦志说，正是由于林家翘先生的号召，他决定走上数学和生物学相结合的道路。

数学研究癌症大有可为

那么，数学到底和治疗癌症有哪些关系呢？

“系统生物学的核心是生物学的系统论与计算生物学模型的建立。”雷锦志介绍，以往对癌症发生机制的研究主要是从生物学的角度来发现一些现象，缺乏对现象的总结和背后机理的研究。系统生物学就是要从癌症发生的机制方面进行深入研究，“我们不但要能发现癌症在诸多阶段的一些现象，还要解释现象背后的原因，根据我们所观察到的离散的现象建立起动态的演变过程。这就需要定量和动态的思路来思考，需要很强的逻辑能力。”而逻辑和模型正是数学的特长。

“数学是一门非常强调逻辑和理论的学科，我们就是试图建立各种计算模型，通过模型并结合实验数据来研究和预测癌症发生发展的过程。”雷锦志说，癌症的发生原因很复杂，过去有很多发现从表面看上去很矛盾，但“如果用数学的思维，从更加深层次的角度去建立模型，或许就能获得统一的解释。”

“对我个人而言，我试图从数学的角度，来理解癌症发生发展的全过程，这是一个相当复杂的工作，需要阅读大量的癌症研究的论文和对数据进行综合提炼，从中寻找其共性，建立合理的数学模型。”雷锦志指出，他的工作也往往遭遇别人的误解。

“数学怎么研究癌症？大家关注的是，你能不能帮助我治疗癌症。我认为，癌症有其特异性，我毕竟不是医生，现在还不能将自己的成果用于直接治疗癌症。但是，如果能通过我们的深入研究建立起对癌症演变过程更加完善的模型，我觉得对于癌症的早期诊断和治疗还是会有帮助的。”雷锦志说。

亟待更多支持

从数学转到生物学，雷锦志已经在这条路上进行了七八年的深入研究。在国家自然科学基金的大力支持下，他也取得了一些令人瞩目的成果。比如，2014年，他在成体干细胞再生的基因与表观遗传调控交叉作用的数学模型研究方面取得的成果得到国内外学者的高度评价。

成体干细胞存在于人体内各种可以自我更新的组织器官中，通过自我增生、死亡和分化维持组织的正常生理功能，但是其调控机制还不清楚。

雷锦志和合作者提出，组织干细胞在自我更新和分化调控中不仅要维持细胞数量的稳定，还要保证组织中不同干细胞类型（表观遗传态）所占比例（即表观遗传态的分布）的恒定。此外，雷锦志还提出局部最优假设，即假设经过进化过程的选择所形成的机体调控机制使得对细胞的分裂、死亡和分化的调控可以保证组织的整体生理功能达到局部最优。根据这一观点所建立的数学模型体现了干细胞再生调控中基因型与表观遗传型调控之间的交叉耦合，体现了生物过程中局部与整体、短期与长期目标之间的相互关联。此外，通过这个数学模型的研究也体现了表观遗传调控对于维持体内微环境组分平衡的重要性。

这一理论框架为研究具体类型的干细胞增殖与分化调控提出了新的研究思路。美国加州大学圣克鲁兹分校的马克·蒙哥教授认为，这一工作为应用数学家提出了新的生物系统的建模方向，并可能为生物学家对群体动力学和干细胞的研究开创新的研究思路。

对于计算系统生物学未来的发展，雷锦志表示充满信心。但他也指出，系统生物学在国外发展很热，在国内发展还是相对滞后的。这有很多方面的原因。“比如认可度不够、交叉学科的研究难度大、研究者过于分散、对学生的培养周期长等。”

他进一步指出，计算系统生物学的重点不在计算，而在于定量模型的建立。只有对生物问题进行合理定量化和建立模型，才知道要算什么，才能很好地回答生物学问题。而为了建立好的数学模型，只有数学物理知识或者只有生物学知识是不够的，必须同时掌握生物学和定量科学的知识，通过跨学科的合作来进行科学研究。只有这样才能准确地提出生物学的问题，并且很好地把生物学问题转化成定量的计算（或者分析）的问题。因此，国内需要加大在该领域人才的培养，“在精准医疗的时代，系统生物学的研究应该得到更大的重视和更多的支持。”