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物理和化学理论原则上可以诠释生命现象——Erwin Schr?dinger, 1944 生物化学的基础主要是有机化学，而化学反应的本质是化学键的变化。 化学键的理论基础主要建立在近代物理学的量子理论（价键理论、分子轨道理论等）和一点相对论（重原子的相对论效应）之上。物理和化学的交叉——物理化学就是在完成这样的工作，并且也取得了重大成就。 自从物理学家、化学家、语言学家兼皇家首席烟花师Lomonosov 在 1752 年提出物理化学这个概念以来，物理化学从发展初期的表观热力学 / 动力学理论（Arrhenius 方程、热力学第 1、2、3、0 定律等等）开始，逐步发展到微观下的 RRKM 理论（动力学）、Prigogine 耗散体系理论与 Onsager 倒易关系（不可逆过程热力学 / 统计物理学）等。此外，也发展了量子化学近似计算程序——Gaussian（Pople 等）、交叉分子束方法（李远哲）、飞秒化学（Zewail）、超分子化学（Lehn 等）等等其他微观 - 介观领域。 物理化学的研究方向逐渐从宏观到微观、从静态到动态、从简单近平衡体系到复杂非平衡体系，当然，也包括生物化学领域。因此还出现了一门新学科——生物物理化学（或者叫理综（手动滑稽））。 至于（从尿素的人工合成开始的）生(you)物(ji)化学领域，在上世纪就出现了一个堪比科幻小说家 Jules Verne 的著名物理学家（+ 理综全能 + 预言家 +神 + 虐猫狂人）Erwin Schr?dinger。 你有可能听说过他本人  他的方程  他的书  但是 你一定听说过 他的 半死不活不知死活的 主子 （甚至比铲屎官本人更为出名）  猫：我真是日了狗了。   在他的科普性（？？？）著作 What is Life? 或《生命是什么》中，他预测生物体的遗传因子 / 基因很可能在某种非周期性固体，也就是后来发现的 DNA 和 RNA。此外，该书中还有形如生命体以负熵为生、突变过程是一种量子跃迁、遗传的稳定性可以通过量子论解释、染色体是遗传的密码本等等过于超前的观点。此外，在此书中提出了“物理和化学理论原则上可以诠释生命现象”这一论断。 自从 Mendel 的不会打僵尸的豌豆到 Morgan 的回光返照抖擞精神的白眼果蝇以来，生物遗传学都是通过研究表观现象而推断遗传过程，而对 DNA 的研究则是从微观起步，直达本质。但 Schr?dinger 通过物理学和化学知识，仅仅通过逻辑推理就得到了这么多具有启发性的结论，仅凭其超越时代的预言就完全可以认为他应该是生物化学之父，虽然现代生物化学的标志之一是 DNA 双螺旋结构的发现。 不过，当年 DNA 双螺旋的发现者之一——Francis Crick 在读完这本书之后，放弃了原本的粒子物理研究，转向生物领域。当然，他不是一个人。其后，基于他的同事 Franklin 的研究成果，DNA 双螺旋的发现为他带来了 1953 年诺贝尔生理学与医学奖。此外，后续的若干个诺贝尔奖（生物、物理等）得主均曾经受到书里思想的影响，包括后文中的 Prigogine。 此书也被认为是分子生物学的开端。 （BTW，强！烈！建！议！读一下那本著作，书中探索生命过程的本质的思维和方法论会让人受益终生。） （而且不会像某本书一样，过多地浪费您的时间） 但在写出这本分子生物学的《汤姆叔叔的小屋》以外 我们的神——Schr?dinger 还是 波动力学之父 量子力学奠基人 并发展了原子理论 还顺手命名了一个 Schr?dinger 方程 在此之后，所有的量子化学家都指着近似求这个方程根本解不出来的解来混饭吃。 而我们苦逼学生只是知道 不（能）自（学）量（子）力（学） 我把你关在教室里考量子力学，你可能会死，或者活着。但这一切，将在我判你卷子的时候揭晓。——Teacher Schr?dinger  上面的内容已经可以说明，物理学理论是可以解释生物化学现象的，而且很有效。但是想必题目的本意不仅仅停留在简单的解释，而是更加强调计算和精准的预测方面。 可惜，在现有和一段时间以内的科学技术水平下，（几乎）不可能。 原因很简单。 首先，所有生化和化学领域的基础——化学键理论中，有一个叫不确定性关系/测不准原理的理论。而且，即使是在经典力学中，三体问题就已经没有解析解，也即无法通过公式来准确计算三体的精确运动轨迹。考虑到化学反应体系都是以 mol 计量，而 Avogadro 常数  ，精确计算甚至是比较近似的计算都是很难的。 例如，研究冰结晶的动力学过程，即使在计算机的辅助下，大概也只能模拟  ~  个水分子在极短时间内的运动，而且还是近似计算，为此人们还想了很多办法来减少计算复杂度（参见 2013 年诺贝尔化学奖——多尺度模型）。而对于研究酶催化反应的分子动力学方法，即使是单个蛋白质分子，每次模拟的时间长度大概在 ps~ns 量级（远远达不到 1 s）。而这种微小的工作都已经需要超级计算机连续运算数小时至数天。  （上图为”水立方“的分子动力学计算，左图 12426 原子 /4142 个水分子，右图 25095 原子 /8365 个水分子，via MOPAC 2012 - PM7+mozyme） （上图为 DNA 片段 - 苯并芘复合物的优化结构，196 原子，方法同上） 而生物体的寿命普遍较长（其中——），其间的生物化学过程就很难预测了，这也是医学领域仍然难以精确地设计靶向药物，而仍主要是通过以天然产物为先导化合物，高通量测试筛选天然产物衍生物的原因之一。 当然，由于计算能力日益提升，计算机辅助药物设计（CADD）领域也涌现了很多成果，并且也开发了完全按照受体位点的结构而设计的小分子药物。这是后话。 然后，根据 Prigogine 的耗散结构理论，生物化学过程，以及部分化学反应体系（碘钟反应、B-Z 反应等）都是一种非线性系统，传统的近平衡态热力学理论将不再适用，取而代之的是基于涨落和突变的非平衡态热力学。在非线性系统中，常常伴随着自组织化和有序性。 （上图均为溴酸钾 - 丙二酸 -Ce(IV)-Fe(II)/phen 体系的 B-Z 反应现象） （上图为 B-Z 反应体系的 Red-Ox 电势随时间的变化曲线） 例如，生态系统和生物体的高度有序性和自组织化（分别对应生物进化和生长发育）看起来并不符合热力学第二定律——混乱度不可逆增加，但由于扩散过程的不均匀性以及突变的存在，熵在生物体的生长历程中并不是单调而均匀地增加，甚至可以在部分区域内减少，也即局部远离平衡态。作为补偿，会在其他地方增加更多的熵或直接输入负熵流 / 输出熵流，使总体结果符合该定律。 作为开放系统，生物体会通过新陈代谢来摄入负熵（食物等），并排出体内过多的混乱度（排泄物等等），因此产生了自组织化的结果——有序性（生长发育）。当然，这种能力会随着时间流逝而减退，或者称为衰老。最终，熵的流入速度越来越快而远大于熵的流出，此时这个体系就会很快达到平衡——死亡。 某种程度上可以说，生命体以负熵为生。 （请注意，负熵的单位不是s而是 J/K，而且还是负值，所以 -1 J/K） 在非线性系统中，如果在初始条件下引入微扰，甚至只是体系的微小突变，在后续的涨落 - 突变历程中，初始条件的微小差距会被多次放大，最终使结果远远偏离预测值。这就是所谓的混沌。 例如，Lorenz 方程只是个普通的常微分方程，用于描述空气流体的运动： 下面是它的解（非线性），以及在微扰下的混沌。其曲线随机地在两个吸引子 /亚稳态之间跳来跳去，并且通过微调初始值就可以明显地影响解的结构。 这是第一个在确定的方程中出现非周期性的混沌现象的例子。而且其曲线为蝴蝶形，所以混沌有了一个别称——蝴蝶效应。 此外，生物体受到辐射等刺激后，部分 DNA 会发生突变而可能转化为癌细胞。当然，生物的细胞凋亡机制可以清除大多数 bug，但如果突变数目过多，癌细胞可能就会不可逆地增殖，最终使生物体剧烈熵增而平衡(dead)，这也是晚期癌症几乎无法治愈的原因之一。 而在这个过程中，系统是不稳定的，扩散和突变过程是很重要的影响因素。类似地，癌细胞的大范围转移也是癌症复发和死亡的主要原因。但是，人们无法精确计算或预测突变的阈值，其影响也暂时无法准确估计。目前并没有一个公式以至定性规律来准确预测死亡率和设计治疗方案，只能通过表观的统计方法来总结。 由上面的例子可以得出，试图通过推导或总结公式来进行计算或预测几乎都是无法实现的，因为推导公式本身已经十分困难，且即使得出了公式，不是计算量过大，就是公式的解本身就不稳定，并没有太大价值。 Summary 综上所述，物理学虽然理论上可以预测一切生物和化学过程，但是由于计算复杂度和微扰所带来的混沌的存在，实际上并不可行。 所以，寻找一种放之四海而皆准的原理并不是做不到，而是效率太低。所以这也是各个分支学科独立存在的意义。 具体问题具体分析，more is different。 一点微小的感想 纵观科学的发展历程，人类认识世界的过程大抵都是从表面开始，然后一步步曲折地向着本质前进。而作为自然科学的理论基础之一的数学和物理学，其研究的进步无疑可以极大地促进相关科学领域的发展。当时人类为了驱散那两片乌云，进而发现了近代物理研究的基石——相对论和量子力学，而这促进了近代化学、生物和医学的发展。当然，现代科技发展也是相互促进的。 在现代科学快速发展的基础上，才有了工业领域的极大进步，而在此之上的互联网领域和跨国贸易也促进了经济水平提升和全球化进程。 不要说什么“发射飞船的钱为什么不用来投资经济”，当然合理利用有限的经费是有必要的。要是没有光电效应的发现，从 CPU 到互联网就无从谈起，更不会有天天玩手机打游戏逛淘宝还在吐槽科学无用的你。 科学技术是第一生产力，但短视的人只看见眼前的 money。 以上。 Reference Erwin Schr?dinger What Is Life? - Wikipedia Ilya Prigogine - Wikipedia Non-equilibrium thermodynamics Belousov-Zhabotinsky reaction Lorenz system - Wikipedia Complex systems - Wikipedia Computational chemistry Molecular mechanics Drug design - Wikipedia 其他参考文献在对应词条的 ref 里面，不再另外列出。 另附： 关于小分子药物设计的一个 review: 10.1038/NCHEM.2479 http://www./nchem/journal/v8/n6/full/nchem.2479.html |
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