数学建模在理解复杂生物过程中的意义

人类和动物通过神经细胞检测不同的刺激，如光、声音和气味，然后将信息传递给大脑。神经细胞必须能够适应它们接收到的各种刺激，这些刺激可以从非常弱到非常强。为此，他们可能对刺激变得或多或少敏感(敏化和习惯)，或者他们可能对较弱的刺激更敏感，对更强的刺激不那么敏感，以获得更好的整体反应(获得控制)。然而，这种情况发生的确切方式尚不清楚。

为了更好地理解增益控制的过程，日本名古屋市立大学木村教授领导的研究小组对线虫线虫进行了研究。他们发现，当蠕虫第一次闻到难闻的气味时，它的神经细胞会表现出对弱刺激和强刺激的大量、快速增加和持续的反应。然而，在接触气味后，对弱刺激的反应变小和变慢，但对强刺激的反应仍然很大，类似于第一次接触气味时的反应。由于气味暴露的经历导致蠕虫更有效地远离气味，神经细胞改变了它们的反应以更好地适应使用增益控制的刺激。

然后研究人员使用数学模型来理解这个过程。数学建模是一种强大的工具，可用于更好地理解复杂的生物过程。他们发现，“对第一次气味的反应”由快和慢两部分组成，而“接触后的反应”仅由慢部分组成，这意味着气味体验会抑制快部分以实现增益控制。他们进一步发现，这两种反应都可以用一个简单的微分方程来描述，并且慢分量和快分量分别对应于蠕虫感觉到的气味浓度的一阶和二阶导数项的泄漏积分。这项研究的结果表明，先前的气味体验似乎只会抑制快速成分所需的机制。

基于这些结果，研究小组进一步假设神经细胞对增益控制的不同反应可以通过涉及基因的相对简单的过程来调节。然后他们确实找到了该过程所需的一组基因(G蛋白和蛋白激酶G的调节因子)。

这项研究的结果代表了对数学模型的深刻运用，以阐明神经细胞活动的基础，并展示了通过将数学模型与各种生物实验相结合来拓宽我们对生命现象的理解的潜力。