英国工程与自然科学研究理事会（EPSRC）于2月16日发布《数学生物学》评估报告^[1]，在研究了美国、德国和英国的数学生物学领域研究现状的基础上，分析了英国数学生物学研究的国际地位。报告还重点研究了数学生物学面临的科学挑战。

一、数学生物学内涵

数学生物学研究需要大量的数学工具和数学方法，如贝叶斯方法、随机过程、定量分析、范畴论、控制论、信息论、几何学、概率论、图论、拓扑动力系统论和非线性模型等。数学生物学本质上是高度跨学科研究，需要生物学家与数学家、计算机科学研究人员等合作。从事数学生物学研究的数学家认为，他们提供数学工具和数学方法，解决生物学家们提出的各种生物学问题。

二、美国数学生物学研究现状

美国是全球数学生物学研究大国和强国。相关研究得到政府部门（如美国国家科学基金会（NSF）和美国国立卫生研究院（NIH）等）和私营机构（微软和IBM等）的大力资助，如联邦政府在未来10多年将提供30亿美元用于“脑科学研究计划”。此外，多所大学、政府机构和私营组织的专门机构从事数学生物学研究，如加州理工学院、康奈尔大学、哈佛大学、麻省理工学院、普林斯顿大学和马里兰大学，一些国家实验室，以及诺克斯维尔的国家数学生物合成研究所、波士顿的布罗德数学生物学研究所和俄亥俄州的数学生物科学研究所等。

美国在计算生物学、数据分析和系统生物学方面有独特优势。

三、欧盟数学生物学研究现状

除英国外，德国是欧盟中开展数学生物学研究的主要国家。德国有多个研究小组专注于系统生物学研究，其经费资助主要来自德国联邦教育研究部。这些研究小组都与美国的多个研究小组建立了密切合作关系。生物物理学在德国蓬勃发展。法国、挪威和荷兰也是数学生物学研究的重要国家。欧盟本身是数学生物研究经费的重要资助者。

四、英国数学生物学研究现状

英国数学生物学研究发展良好，已成为全球数学生物学研究的重要力量，研究范围覆盖神经科学、遗传学、生态学、流行病学和农业科学等多个领域。英国在应用数学具有传统优势，其数学生物学发展建立在这些优势基础之上。英国从事数学生物学研究的代表性研究机构数量多。

英国投入数学生物学的经费充裕，主要来自于EPSRC、生物技术与生物科学研究理事会（BBSRC）、医学研究理事会（MRC）、欧盟和威康信托基金会等。其中，EPSRC是英国数学生物学研究经费的重要资助者，自2010-2011财年以来，EPSRC在数学生物学领域的投资一直稳定在1.44亿英镑左右。

五、数学生物学发展的科学挑战

数学生物学未来发展面临的科学挑战包括：生物学海量数据分析、多尺度建模、复杂性科学与不确定性量化。

1、生物学海量数据分析。生物学研究过程中会产生海量数据，这些数据的存储和分析是重大挑战。大数据集中包含大量噪音使得数据的存储和分析更加复杂。采用有效的数学工具和数学方法处理和分析大数据集亟待解决，进而推动数学生物学发展。随着生物学数据日益庞大和复杂，数据在被整合入生物系统的数学模型时面临严峻挑战。在刚开始建立数学模型时，就要考虑现有数据的特点。目前，用于处理如此庞大生物学数据集的数学方法还有待开发。

2、多尺度建模。数学生物学通常需要建立跨越多个空间、多个时间尺度的数学模型，例如，从细胞到整个有机体。但是，那些适用于处理小尺度模型的技术并不能直接应用于处理大尺度模型，反之亦然。数学生物学中许多问题都是多尺度的，意味着生物学领域宏观层面的预测面临诸多挑战。

3、复杂性科学。数学生物学面临的各种挑战基本上都可以纳入复杂性科学的研究范畴，并与数据分析和多尺度建模面临的挑战有紧密联系。例如，对复杂、高维数据的管理和处理，并将数据整合到模型中等都是挑战。生物学领域网络研究的盛行意味着亟需开发新数学、统计学工具和方法，用于复杂网络建模。网络模型需要能有效地跨越多个尺度，如大脑模型包含从微观到整个器官的复杂网络。

4、不确定性量化。在生物学中，建立数学模型的系统化方法面临的难点问题是数学模型随生物系统各个方面变化而变化的灵敏度。在不确定性量化中开发新的技术将是非常有意义的。           

 （刘小平）