PNAS证实天才图灵的生物学理论

阿兰•图灵（Alan Turing）在计算机科学领域的成就广为人知，不过很少有人知道他对生物学和化学所做的贡献。在图灵逝世六十年后的今天，Brandeis大学和Pittsburgh大学的研究人员通过类细胞结构，首次为图灵的理论提供了实验证据，验证了他提出的模型。这一研究于三月十日发表在美国国家科学院院刊PNAS杂志上。

　　

生物通报道：阿兰•图灵（Alan Turing）在计算机科学领域的成就广为人知，不过很少有人知道他对生物学和化学所做的贡献。在他唯一的一篇生物学论文中，图灵提出了一个形态发生理论，力图解释同样的细胞如何分化成为拥有头、四肢和尾部的生物体。

在图灵逝世六十年后的今天，Brandeis大学和Pittsburgh大学的研究人员通过类细胞结构，首次为图灵的理论提供了实验证据，验证了他提出的模型。这一研究于三月十日发表在美国国家科学院院刊PNAS杂志上。

图灵是英国著名的数学家和逻辑学家，被称为计算机科学之父、人工智能之父，是计算机逻辑的奠基者，提出了“图灵机”和“图灵测试”等重要概念。

图灵是第一个通过简单化学来解释形态发生的人。他认为，同样的生物学细胞能够通过一个被称为细胞间反应扩散（intercellular reaction-diffusion）的过程，发生分化、改变形状并形成特定的细胞模式。（推荐阅读：决定细胞分化的新理论）

在这一模型中，一系列化学物质发生了相互作用，并且在一定的空间内扩散开来（即胚胎中的细胞之间）。这样的化学反应需要一个抑制反应的抑制因子，和一个激活反应的刺激因子。当这种化学反应在胚胎中扩散开时，就会使出现化学差异性的细胞形成特定的模式。据图灵预测，这样的模型将会形成六种不同的细胞模式。

物理学教授Seth Fraden和化学教授Irv Epstein按照图灵的理论，合成了具有激活和抑制性化学反应的类细胞结构，并对图灵的模型进行了测试。他们观察到了图灵所预测的六种模式，还另外发现了一种未被预测到的模式。

正如图灵所言，研究显示由于渗透作用导致的化学差异，曾经完全相同的类细胞结构也开始改变自身的大小。

这项研究不仅会对生物发育研究产生重要影响，也将推动材料科学的发展。举例来说，图灵的模型可以帮助人们开发拥有特定模式和形状的柔性机器人。

研究再一次表明，图灵是一位跨多个不同领域的重要先驱。在破解德军密码（Enigma），加快盟军在二战中的胜利之后，图灵因为自己的同性恋倾向受到了英国当局的迫害。他被宣布犯下了“明显的猥亵和性颠倒行为”罪，并被处以化学阉割的刑罚。在这次审判后不久，图灵即发表了这篇《形态发生的化学基础》。不到两年后（即1954年），图灵食用浸过氰化物溶液的苹果，结束了自己年轻的生命，享年41岁。

 

生物通编辑：叶予

生物通推荐原文摘要：

Testing Turing’s theory of morphogenesis in chemical cells

Alan Turing, in “The Chemical Basis of Morphogenesis” [Turing AM (1952) Philos Trans R Soc Lond 237(641):37–72], described how, in circular arrays of identical biological cells, diffusion can interact with chemical reactions to generate up to six periodic spatiotemporal chemical structures. Turing proposed that one of these structures, a stationary pattern with a chemically determined wavelength, is responsible for differentiation. We quantitatively test Turing’s ideas in a cellular chemical system consisting of an emulsion of aqueous droplets containing the Belousov–Zhabotinsky oscillatory chemical reactants, dispersed in oil, and demonstrate that reaction-diffusion processes lead to chemical differentiation, which drives physical morphogenesis in chemical cells. We observe five of the six structures predicted by Turing. In 2D hexagonal arrays, a seventh structure emerges, incompatible with Turing’s original model, which we explain by modifying the theory to include heterogeneity.