Matematyka życia. Jak równania pomagają odkrywać tajemnice natury

Autor: Ian Stewart

• Szczegółowe informacje
• Informacje dot. wydania

• Tłumaczenie: Bogumił Bieniok i Ewa L. Łokas
  Tytuł oryginału: Mathematics of Life. Unlocking the Secrets of Existence
  Seria/cykl wydawniczy: –
  Wydawnictwo: Prószyński i S-ka
  Data wydania: 2014
  ISBN 978-83-7839-685-7

• Wydanie: papierowe
  Oprawa: miękka
  Liczba stron: 471

Z najnowszymi odkryciami z dziedziny biologii wiąże się wiele ważnych pytań i wydaje się, że znalezienie na nie odpowiedzi bez zastosowania matematyki będzie w wielu przypadkach niemożliwe. W naukach biologicznych stosuje się obecnie bardzo szeroki wachlarz pojęć matematycznych,  a z kolei najnowsze problemy z dziedziny biologii są bodźcem stymulującym rozwój nieznanych dotąd obszarów matematyki (…). W XXI wieku to właśnie biologia będzie dziedziną stymulującą rozwój matematyki.

fragment książki

Biomatematyka śmiało wkroczyła na naukowe salony. Po setkach lat wzajemnych powiązań z fizyką, matematyka zwraca się ku innej dziedzinie nauki: biologii. Opowiedzieć o biomatematyce postanawia Ian Stewart, matematyk zajmujący się naukowo między innymi zastosowaniami matematyki, w tym układami dynamicznymi – szeroko wykorzystywanymi w biologii matematycznej.

„Matematyka życia. Jak równania pomagają odkrywać tajemnice natury” to książka obszerna: liczy blisko pół tysiąca stron. Moim pierwszym wrażeniem było zaskoczenie – biomatematyka jest dziedziną fascynującą, ale też, nie ukrywajmy, wyjątkowo trudną; w jaki sposób opowiadać o niej w sposób przystępny dla laika tak długo? Niestety! Jak się okazuje, Ian Stewart także nie potrafi odpowiedzieć na to pytanie: w pierwszej połowie książki po prostu właściwie wcale nie ma matematyki. To solidna powtórka wybranych fragmentów materiału z biologii ze szkoły średniej: pojawiają się Mendel, DNA, komórki prokariotyczne i eukariotyczne, klasyfikacja Linneusza, Darwin, projekt poznawania ludzkiego genomu, komórki nerwowe, hemoglobina…  Oczywiście, nie da się uprawiać biomatematyki bez solidnego zaplecza biologicznego, ale nie jest dobrze, gdy książka popularnonaukowa zaczyna niepokojąco przypominać podręcznik szkolny – i to nie z tej dziedziny, której miała dotyczyć.

Dziesiąty (z dziewiętnastu) rozdział otwierają wielościany foremne – pojawia się zatem matematyka. Dowiadujemy się, że większość wirusów ma kształt dwudziestościanu lub helisy, a przy opisie ich struktury korzysta się z geometrii wielowymiarowej. O węzłach i splotach przeczytamy w kontekście biologii molekularnej, o Alanie Turingu – przy rozszyfrowywaniu modeli powstawania wzorów na ciałach zwierząt. Okaże się, że teoria sieci (zwana w Polsce często teorią grafów) jest przydatna przy poznawaniu mechanizmów zachodzących w komórkach zwierząt, przeczytamy też o modelach epidemiologicznych, układach dynamicznych, teorii chaosu.

Ian Stewart stawia tezę, że po pięciu wielkich rewolucjach w biologii: wynalezieniu mikroskopu, wprowadzeniu klasyfikacji organizmów żywych przez Linneusza, ogłoszeniu darwinowskiej teorii ewolucji, odkryciu genów przez Mendla oraz poznaniu struktury DNA, nadchodzi – a właściwie już nadeszła – rewolucja szósta: matematyczna. Tak jest w istocie; nie jestem jednak przekonana, czy, gdybym nie wiedziała tego wcześniej, przekonałaby mnie o tym „Matematyka życia”.

Brutalnie mówiąc, z książki dowiadujemy się niewiele. Podane informacje dotyczące biologii matematycznej są dość chaotyczne i, co dziwi w przypadku Stewarta, często nieprecyzyjne. Dowiadujemy się, że coś działa, ale nie – jak dokładnie działa. Czytamy o modelach matematycznych, ale autor nie podaje definicji modelu; co więcej, pisze, że modelowanie matematyczne to „w większym stopniu sztuka niż nauka”. Czytelnik może mieć zatem wrażenie, że nie do końca wiadomo, czym właściwie to modelowanie matematyczne jest – a to nieprawda. W wydanym w dosłownie ostatnich dniach mistrzowskim podręczniku akademickim „Modele i metody biologii matematycznej. Część I: Modele deterministyczne” autorstwa światowej sławy polskiego biomatematyka, profesora Ryszarda Rudnickiego, bardzo precyzyjny opis modelowania matematycznego pojawia się… już na pierwszej stronie, i to w tak przystępnej formie, że można ją przedstawić laikowi. Intuicje są ważne, ale nie można skryć się wyłącznie za nimi.

Książka pisana jest nierównym stylem; czasem przypomina felieton, czasem podręcznik, czasem wreszcie artykuł popularnonaukowy. Można znaleźć świetne, ciekawe, dowcipne fragmenty, ale często język jest dość suchy – być może to jednak kwestia redakcji i słabej korekty polskiej wersji tekstu. Muszę powiedzieć, że nie spodziewałam się zobaczyć w jakiejkolwiek książce sformułowania „po najmniejszej linii oporu” (sic!)!

Do kogo adresowana jest książka? Myślę, że do tych, którzy chcieliby powtórzyć ważne informacje dotyczące biologii, także tej najnowszej, przy okazji dowiadując się, gdzie mniej więcej w biologii może przydać się matematyka. Trzeba jednak mieć świadomość, że prezentowane tu spojrzenie na biomatematykę jest powierzchowne. Nie jest to zła książka – ale nie jest też dobra. Ma świetne fragmenty, zawiera ciekawe, rzadko znane informacje, tak historyczne, jak biomatematyczne (kto wiedział, że „kropkowane zwierzę może mieć pasiasty ogon, natomiast zwierzę o skórze w paski nie może mieć kropkowanego ogona”, i dlaczego?) – ale to trochę za mało. Na  książkę popularnonaukową dotyczącą biomatematyki z prawdziwego zdarzenia będziemy musieli jeszcze poczekać. Może kiedyś pokusi się o jej napisanie jakiś polski biomatematyk? Warto bowiem wiedzieć, że polska biologia matematyczna stoi na bardzo wysokim poziomie i jest wielce ceniona w światowej naukowej społeczności. Dość powiedzieć, że to właśnie w Polsce, w Krakowie, w 2011 roku zorganizowano najważniejszą i największą konferencję z biomatematyki na świecie (w której zresztą miałam zaszczyt i przyjemność uczestniczyć) i to właśnie Polak – wspomniany profesor Rudnicki – przewodniczył zarówno komitetowi organizacyjnemu, jak naukowemu.

„Matematyka życia” pozostawia uczucie niedosytu. Nie żałuję jednak, że ją przeczytałam. Polecać, nie polecać? Mimo wszystko: polecam.