Matematikçiler, Biyoloji Alanında Ne Tür Çalışmalar Yapabilir?

Matematik bilimin dilidir. Kimyadan tutun da mühendisliğe kadar uzanan kökleriyle evreni anlamamıza, çetin rüzgarlara göğüs gerebilecek köprüler inşa etmemize yardımcı olur. Bu kökler, elbette ki, biyolojiye de uzanır.

Matematik yüzlerce yıldır basit fizik sistemlerinin modellenmeleri için kullanıldı. Mesela “Newton’un Kütle Çekimi Kanunu”. Görece basit gözlemlerden sonra matematiğin katkıları ile yüzlerce ışık yılı uzaklıktaki gök cisimlerinin hareketlerini açıklayabilir olduk. Ancak matematiğin köklerinin biyolojiye uzanması şaşırtıcı gelebilir. Çünkü yaygın olan görüş, biyolojinin matematikle açıklanamayacak kadar karmaşık olduğudur.

Biyolojinin “karmaşık” olduğu iddiasının dayanak noktası, alanın birden fazla alt bileşen içermesi; sistemdeki tüm bileşenlerin birbirleri ile ilişkili olması ve tek başlarına hiçbir etkilerinin olmamasıdır. Ancak bu “biyokarmaşıklık” bazı kesimlerce biyolojik süreçleri idare eden güçlerin veya ilkelerin fizik veya kimyadan bağımsız şekilde işlediğini öngören “dirimselcilik” (vitalism) ile açıklanmaya çalışılıyor. Açıklamayı yapanlar diyor ki “biyolojik sistemler matematiksel kalıplara sığacak kadar uysal değildir.”

Bu açıklamaya çok önceleri karşı çıkan bazı bilim insanları mevcut. Onlardan bir tanesi ünlü matematikçi, 2. Dünya Savaşı’nın şifre çözücüsü Alan Turing. Turing biyolojik olguların matematik ile anlaşılabileceğini ve matematik yardımı ile çözümlenebileceğini iddia ediyordu. Hatta 1952 yılında hayvanların kürklerindeki renkli desenlerin nasıl oluşabileceğini açıklayan bir çift matematik denklemi çıkartmıştı. Bu denklemler ancak Alan Turing gibi zeki bir insan tarafından hayal edilebilecek sezgisellikteydi. Ne yazık ki Turing bundan 2 yıl sonra, İngiliz yasalarının dikte etmesi ile başladığı hormon tedavisi devam ederken, hayatına son verdi.

Yükselen Alan

Bunun ardından matematiksel biyoloji alanının ayak sesleri duyulmaya başladı. Son yıllarda ise deneylerin detaylarının artması biyologlara sonu olmayan veriler sunuyor. Artık bu veriler biyolojinin (saptırılan) karmaşıklığını çözmek için kullanılıyor. Elinizde biyolojik bir hipotez varsa bunu biyolojik sistemleri taklit edip edemediğini gösterecek modellemelere dönüştürmelisiniz ve bunu ancak matematik yardımı ile gerçekleştirebilirsiniz.

Ayrıca son 60 yılda artan hesaplama kabiliyetimiz, eski yıllarda ortaya konan karmaşıklıklara çözüm olabilecek matematiksel modelleri bizlere sunuyor. Biyolojik sistemlerin matematik ile çözümlenebileceğinin anlaşılması, artan matematiksel kabiliyetimizin başarılı biyolojik modeller ortaya çıkarması “matematiksel biyoloji” alanına olan ilginin artmasının da bir sebebi.

Matematik, 21. yüzyılda ortaya çıkan tıbbi, biyolojik ve ekolojik birçok problemle savaşmak için elimizdeki en iyi silah konumunda. Biyolojik olguları matematikle modellediğimizde, gözlemleyemeyeceğimiz ve sözel olarak açıklayamayacağımız sonuçlara ulaşabiliyoruz. Eğer biyolojiyi “tanımlayıcı” olan bir alandan “öngörülü” bir alana taşımak istiyorsak matematiksel biyoloji başrol oyuncusu olacaktır.

Yeni Bir Silah

Son 50 yılda matematiksel biyologlar kalp fizyolojisi için inanılmaz karmaşıklıktaki modellemelere imza attılar. Şimdilerde bu modellemeler insan kalbini daha iyi anlamak için kullanılıyor. Bilgisayar simülasyonları kalbin kullanılacak ilaç ile ne gibi etkileşimlerde bulunabileceğini yüksek oranda tahmin edebiliyor, böylece riskli ve pahalı operasyonlara gerek kalmıyor.

Aynı şekilde matematiksel biyolojiyi hastalıklarla olan amansız savaşlarımızda da kullanıyoruz. Bireysel ölçekte, hastanın bağışıklık sisteminin bir virüse nasıl tepki verebileceği kestirilebiliyor ve böylece tedavi şekli belirlenebiliyor. Daha geniş ölçekte ise, Ebola gibi epidemik hastalıkların kontrolünü sağlamak için yeni yöntemler geliştirilebiliyor.

Matematiksel biyoloji halkı tedbir almaları için uyarabiliyor da. Örneğin balıkçılar için yapılan bir araştırma sayesinde balıkların aşırı avlanıp nesillerinin tüketilmesi engellenebiliyor ve böylece bizler için önemli olan bu türe verilecek zarar en aza indiriliyor. 

Matematiksel yaklaşımla elde edilen bakış açıları biyolojiyi farklı ölçeklerde değerlendirmemize önayak olabiliyor. Mesela Bath Üniversitesi Matematiksel Biyoloji Merkezi’nde biyolojik problemlere çözümler aranıyor. Araştırma tayflarının bir ucunda çekirgelerin yıkıcı etkisi bulunurken diğer ucunda embriyonun gelişimi yer alabiliyor.

Matematiksel biyoloji uygulamalı matematikçilerin alanı olsa da, kendini sadece “matematikçi” olarak tanımlayanlar da matematiksel biyoloji devriminde önemli rol oynuyor. Saf bir geometri alanı olan topoloji, DNA ve protein katlanmalarını anlamak açısından uygun bir alan; benzer şekilde cebirsel geometriyi kullanarak en uygun biyokimyasal etkileşim ağ modelini seçmek mümkün.

Matematiksel biyoloji yükselmeye devam ettikçe alandaki bilim insanlarını biyolojinin karmaşık problemlerine çözüm üretmek için daha da kendine çekecek. Turing’in devrimsel fikri, zamanında değeri pek anlaşılmamış olsa da, biyolojiyi anlamak için dirimselciliğe başvurmanın gereksizliğini ortaya koyuyor. Fizik ve kimyanın matematikle açıklanabildiği gibi biyoloji de açıklanabiliyor ve hatta biz ona matematiksel biyoloji diyoruz.