直到著名的麦克斯韦妖(Maxwell's demon)出现之前,信息和物理之间的联系一直不甚明确。而如今,信息正在成为连接物理学和生物学的一个关键概念。许多物理学家主张将信息放在物理学的核心位置,而另一些物理学家则猜测:新物理学潜藏在生物体的世界中。生物学正在成为物理学的下一个伟大前沿。
作者保罗·戴维斯(Paul Davies)是美国亚利桑那州立大学物理系教授,也是该校科学基础概念Beyond Center主任。他长期从事科普工作,著有《生命与新物理学》、《上帝与新物理学》等科普书籍。
原文题目:
Does new physics lurk inside living matter?
原文地址:
https://physicstoday.scitation.org/doi/10.1063/PT.3.4546
对物理学家来说,生命太神奇,恰似变幻莫测的魔术。生物体取得的成就是如此耀眼,如此神秘,以至于人们很容易忘记:它们是由一个个普通的原子组成的。然而,如果生命的奥秘不在于构成生物体的材料,那又是什么呢?是什么赋予了生物体独一无二的生命力,使它们如此非凡而特别?这是薛定谔
(Erwin Schrödinger)
1943年在爱尔兰都柏林的一系列著名演讲中提出的问题,并于次年出版了一本颇具影响力的书——What Is Life?
(《生命是什么?》)
[1]
。
众所周知,薛定谔是理论物理学的巨人,也是量子力学的创建者之一。无论是在实际应用还是在准确性方面,量子力学可谓是人类构想的最成功的科学理论。例如,当量子力学应用于电磁场时,它能以超过10个有效数字的精度正确预测电子的反常磁矩。量子力学几乎一下子就解释了从亚原子粒子到原子、分子,再到恒星这些无生命物质的本质。但令人沮丧的是,它并没有解释生命物质。尽管在之后的几十年里,生物学取得了惊人的进展,但生命仍然是个谜。没有人能确切地说明生命是什么,起源于何处
[2]
。
图1:展现群体智慧的蚂蚁 | 来源:Kaitlin M. Baudier, Arizona State University
当被问及物理学能否解释生命时,大多数物理学家会给出肯定回答。不过更确切的问题是,
已知的物理学是否能解释生命,或者是否需要借助一些全新的理论
。上世纪30年代,量子力学的许多构建者——包括最著名的玻尔
(Niels Bohr)
、维格纳
(Eugene Wigner)
和海森堡
(Werner Heisenberg)
——都直觉地认为,生命物质的物理学中必然存在一些新的不同的东西。薛定谔虽然有些犹疑,但对这种可能性持开放态度。他推测说:“人们必须准备好迎接一种新的物理学定律。”
[1]
至于这种新的定律究竟是何面貌,他没有具体说明。
这些问题超出了单纯的学术兴趣。天体生物学的一个核心目标是寻找地球之外的生命痕迹,但如果对生命没有一个定义,就很难确切知道要寻找什么。例如,美国航空航天局
(NASA)
计划的一项飞行任务是,穿越被认为含有有机分子的土卫二的冰壳层裂缝中喷出的物质羽流。是什么会让怀疑者相信这些物质中包含有生命,或者曾经存活过的生物体的碎屑,而不是某种形式的前生命物质?与测量磁场这样的物理量截然不同,科学家缺乏任何一种生命测量仪来量化化学混合物向着已知生命的发展历程——更不用说外星生命了。
大多数天体生物学家专注于研究我们所知的生命特征。例如,上世纪70年代,美国航空航天局的“海盗号“火星探测任务就是利用一种适合地球生物食用的营养液来寻找碳代谢的迹象。另一个被广泛讨论的生物特征是单一手征性
(homochirality)
,即只存在对映异构体
(enantiomer)
中的一种。虽然物理学定律在左右反转的情形下是相同的,已知的生物体利用的却是左旋的氨基酸和右旋的糖。不过无机土壤化学可以模拟代谢,并且单一手征性可以在没有生命参与的情况下由反复的化学循环产生,所以这种假定的生物特征并不是决定性的。
在更远的地方,识别生命还会遭遇更加困难的问题。天体生物学家寄希望于探测太阳系外行星大气中的氧气,但是,大气中的氧气并非光合作用确凿无疑的标志,因为非生物过程也可以创造含氧的大气。我们缺少的是在不依赖于代表具体生命的生物化学底物下作出对生命的通用定义。是否存在那么一个深层的普遍原理可以证明可识别的生物特征,甚至对我们不知道的生命也适用呢?
物理学和生物学之间的鸿沟不仅是关于复杂性的问题,而且是在概念框架上存在根本差异。物理学家使用能量、熵、分子力和反应速率等概念来研究生命;生物学家则用诸如信号、编码、转录和翻译等术语提供了一种截然不同的叙事,一套信息的语言。有这样一个显著例证足以证明上述观点:令人惊叹的新的CRISPR技术,它使得科学家能够编辑生命的密码本。蓬勃发展的生物物理学领域试图连接起这个概念的鸿沟,比如通过对各种生物控制网络中的信息流和存储模式进行建模。
生命不仅仅通过DNA,也在各个层次上都在进行信息存储和处理。基因是作为加密指令集的DNA序列,它们可以通过化学信使开启或关闭其他基因,而且通常会形成复杂的网络。这些化学通路类似于电子元件或计算元件,有时构成执行逻辑操作的模块或门
[3]
。
在细胞层面上,多种多样的物理机制都允许信号发送,并且会导致合作行为。图2所示的黏菌就是一个显著的例子
(图2)
。它们是单个细胞的集合,可以自组织形成奇特的形状,有时会表现出一致的行为,仿佛是单一的生物体。同样地,蚂蚁和蜜蜂这样的社会性昆虫会交换复杂的信息,并参与集体决策。人类的大脑也是复杂到令人震惊的信息处理系统。
图2:黏菌。有时候,自由的单细胞集合会彼此合作,表现得像是具有共同行动计划的单一生物体 | Audrey Dussutour, CNRS
生命的信息基础使得一些科学家提出了一个非正式宣言:
然而,要使这个连接方程获得真正的解释和预测能力,还需要一个正式的理论框架将信息和物质联系起来。这种联系的第一条线索出现在1867年。在一封给朋友的信中,苏格兰物理学家麦克斯韦设想了一个微小的生物,它可以感知在一盒气体中四处乱窜的单个分子。通过操纵一扇小门,这个被称为“
麦克斯韦妖
”的小东西可以将所有速度快的分子引导到盒子左边,将速度慢的分子引导到盒子右边。
图3:麦克斯韦妖(Maxwell's demon)
图3显示的是一盒气体被带有小孔的屏障分成两个腔室,
(绿色的)
分子可以一个接一个地通过小孔。一扇小门阻挡着小孔,并且由麦克斯韦1867年构想的小妖所把守:小妖观察随机运动的分子,它可以打开或关闭小门,从而让快速的分子从右边移动到左边,让缓慢的分子向反方向移动。然后,这个机制就可以用来将无序的分子运动转化为定向的机械运动。
几十年来,这个“小妖”像一个令人颇感为难的事实处于物理学的核心位置,大多数时候它只是被当作一个理论难题忽略掉。在麦克斯韦提出这个思想实验一个世纪以后,科学家们在他的出生地爱丁堡的一个实验室里制造出了一个真正的小妖。实验中用到了一个分子环,它可以在两端有阻拦物的棒上来回滑动。在棒的中间有另一个分子,它可以以两种构象存在——一种阻止分子环滑动通过,另一种允许分子环通过。这个分子因而就像是一扇门,类似于麦克斯韦最初构想的可以移动的小门
[17]
。
由于这个实验的引导,众多的小妖设备纷纷出现,包括由芬兰阿尔托大学纳米科学小组的 Jukka Pekola 和纽约大学石溪分校的 Dmitri Averin 建造的信息驱动冰箱
[18]
。在这个冰箱里,气体分子被禁锢于一个双面纳米尺寸的盒子中的单个电子取而代之,这个盒子与热浴耦合。冷却循环利用盒子中具有特定电子能量的两个简并态的存在。在循环最开始,电子处于一个确定的非简并态。外加电场将电子能量提高到简并能级,这样电子可以以相等的概率停留在两种状态中的任何一种。
这种不确定性的引入意味着电子的熵增加,而热浴的熵,也就是温度相应减少。此时与第一个单电子盒子耦合的另一个盒子扮演小妖的角色,它探测电子处于两种状态中的哪一个,并自动将信息反馈给提供驱动的电场,电场利用这个信息快速将电子返回到初始的非简并态,从而完成整个冷却循环。研究人员发现,每次循环产生1比特信息——对应电子所处的状态——的过程能够以75%的平均效率从热浴中提取热量。麦克斯韦是对的:信息确实可以作为一种驱动燃料。
因为分子速度是温度的度量,所以小妖实际上是利用分子的信息在盒子里制造了一个热量梯度。然后,工程师就可以利用这个热量梯度来提取能量,做有用功。从表面上看,麦克斯韦设计了一台纯粹由信息驱动的永动机,违反了热力学第二定律。
为了解决这个悖论,必须将信息量化并正式包含到热力学定律中。现代信息论[4]的基础由克劳德·香农
(Claude Shannon)
在上世纪40年代末奠定。
香农将信息定义为不确定性的减少
——例如,通过检查掷硬币的结果来降低不确定性。掷硬币确定正面朝上还是反面朝上时获得的信息就是熟悉的二进制数字,或者说比特。
为了结合香农的信息论与热力学,信息被定义为负熵
。因此,小妖为获得热力学优势而获取的任何信息都必须在某个阶段以熵的增加为代价——例如,当小妖对于分子信息的记忆被清除和重置以便能够重复循环时。
麦克斯韦只是构想了关于小妖的思想实验,但如今纳米技术的进展使得通过实验实现这个基本想法成为可能。数十亿年来,生命甚至一直在制造和利用各种各样的“小妖”。它们充满了我们的身体[5]。复制DNA的分子机器、沿着纤维的物质运输,或者穿越细胞膜的质子泵的运转非常接近理想的热力学极限。它们游走在热力学第二定律的边缘以获得能量优势
[6-7]
。人类大脑的连接中也使用了一种“小妖”——电压门控离子通道——来传播电信号。这些离子通道保证大脑能够以相当于一个微弱灯泡的能量运转,尽管它具有相当于一台兆瓦量级超级计算机的强大功能
[8]
。
“小妖”仅仅是生命的信息冰山之一角。
生物信息远远超出了优化能量预算的功能;它经常扮演管理者的角色
。我们可以考虑受精卵发育为胚胎
(图4)
的过程。它在每一个阶段都受到由多种物理和化学过程精细调节的信息网络的监督,所有这些安排使得最终复杂的形式以正确的结构和形态出现。
图4:人类胚胎,8-9周,38毫米长 | 图片改编自Anatomist90,维基共享
利用基因调控网络中的信息流来模拟胚胎发生的尝试已经取得了显著成功。加州理工学院的 Eric Davidson 和同事们从化学上描绘出了控制海胆早期发育的基因网络的完整连接图像。通过跟踪信息流,研究小组编写了一套计算机程序来逐步模拟网络动力学。在每一个阶段,他们将回路状态的计算机模型与观察到的海胆发育阶段进行比较,结果获得了令人印象深刻的匹配结果。研究人员还在计算机模型中探讨了用化学方法让特定基因沉默的影响,以预测发生突变的胚胎会遭遇什么;结果他们的模型与实验观察再次相符[9]。
普林斯顿大学的 Thomas Gregor 和 William Bialek 领导的小组一直在研究果蝇发育的早期阶段,特别是其独特的形态特征最初是如何出现的。在发育过程中,细胞需要知道它们在三维空间中相对于其他细胞的位置。那么它们如何获得位置信息呢?人们很早就知道,细胞具有一种基于化学梯度的 GPS,而化学梯度又进一步由特定基因的表达水平调节。普林斯顿大学的研究小组最近将注意力集中在四种所谓的间隔基因上,这些基因通过在身体构造上形成间隔或条带为胚胎的形态奠定基础。研究人员发现,细胞利用贝叶斯概率从基因表达水平中提取最佳位置信息,精度达到了惊人的1%。他们还将贝叶斯优化模型应用到突变菌株上,并正确预测胚胎变化后的形态
[10]