在数学家发现了分子如何相互作用以适应新的和可变的条件，同时保持对关键生存特性的严格控制之后，“进化之窗”已经打开。

昆士兰科技大学的数学家Robyn Araujo博士和美国乔治梅森大学的Lance Liotta教授在Nature Communications上发表的具有里程碑意义的研究描绘了分子间相互作用水平上生物适应的明确图景。

来自昆士兰科技大学数学科学学院的Araujo博士说，研究结果代表了跨生命所有领域的适应能力信号网络和合成生物系统设计的蓝图。

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“我们的研究考虑了一个称为稳健完美适应(RPA)的过程，从单个细胞到整个生物体的生物系统，尽管不断受到系统干扰的轰击，但仍将重要分子保持在狭窄的浓度范围内，”Araujo博士说。

“到目前为止，没有人有一个通用的方法来解释这个重要的过程是如何通过不同类型分子(主要是蛋白质)之间庞大，复杂，通常高度复杂的化学反应网络在分子水平上协调的。

“我们现在已经解决了这个问题，发现了基本的分子水平设计原理，这些原理将所有形式的生物复杂性组织成促进稳健性的化学反应结构，并最终促进生存。

Araujo博士说，他们发现生命系统中相互作用分子的集合不能简单地“传递”生化信号，而是必须对这些信号进行“计算”。

“这些复杂的分子间相互作用必须实施一种称为积分控制的特殊类型的调节 - 工程师们近一个世纪以来一直知道的设计策略。

“然而，自然界中的信号网络有很大的不同，已经进化到依赖于离散分子之间的物理相互作用。因此，大自然的“解决方案”通过非凡且高度复杂的交互集合来运作，没有工程专门设计的积分计算组件，并且通常没有反馈循环。

“我们表明，分子网络结构使用一种积分控制形式，其中多个独立的积分，每个具有非常特殊和简单的结构，可以合作赋予特定分子适应的能力。

“使用基于这一发现的代数算法，我们已经能够证明在生物学上重要的化学反应网络中存在嵌入式积分，其表现出适应能力以前无法用任何系统方法解释。

利奥塔教授说，探索自然界生物系统的基本设计原理被认为是生命科学中最重要和最深远的重大挑战之一。

“在这项突破性的新研究的基础上，RPA目前作为关键的生物反应而独立存在，现在有一个通用的解释框架。

“这是一个框架，对任意大和复杂的网络施加严格和不可侵犯的设计标准，现在它解释了网络微观尺度上复杂的分子间相互作用的微妙之处。

“在实际层面上，这一发现可以为应对个性化医疗的巨大挑战提供一种全新的方法，如癌症耐药性、成瘾和自身免疫性疾病。