我是谁？我从哪里来？| 关于生命起源的热力学推论

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2013年，生物物理学家Jeremy England开创了一个新理论，将生命的起源归结与热力学的必然结果。他的方程表明，在特定的条件下，原子团会自我重构，以便消耗更多的能量，从而促进能量不断耗散和熵增（即宇宙的无序状态）。England表示，他讲这种重组效应称作“耗散驱动型适应性”，能够推动包括生命体在内的复杂结构的进化。他在2014年对媒体说，生命的存在并不神秘，也不是幸运的降临，这仅仅像石头会朝山下滚一样，是遵循物理定律的必然结果。

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此后，这位35岁的麻省理工副教授便一直通过计算机模拟验证自己的想法。后来这个研究中两个最瞩目的成果分别发表于《美国国家科学院学报》(PNAS) 和《物理评论快报》(PRL)。这两项计算机实验结果都验证了England“耗散驱动型适应性”的总体观点，但是对于破解现实中生命诞生的奥秘仍然停留在推测阶段。

德国科隆大学的统计物理学家和定量生物学家Michael Lässig对England发表在PNAS的论文做出了评论，他说：“很显然这项研究极具开创性。这是一个建立在相对较小的系统上针对一组给定规则的案例研究，现在断言它是否通用为时尚早。不过最吸引人的地方在于它对生命究竟意味着什么。”

这篇文章抛开细胞和生物学细节，模拟了一个更简单的化学物质系统，尽管如此，依然有异常结构可能在里面自发形成，在England看来，这正是生命起源背后的推动力。但England补充说：“这并不意味着你一定能获得特定结构。”系统的动态过于复杂且是非线性的，我们很难预测究竟会发生什么。

England的模拟实验涉及25种化学试剂彼此反应。化学试剂中的能量来源会促进或“迫使”这些物质之间发生反应，就像阳光能引发大气中生成臭氧的反应，或是化学燃料ATP（三磷酸腺苷）为细胞活动供能一样。从随机的初始浓度，反应速率和“强制外力”（决定哪些反应能获得或获得多少外部能量促进反应进行）开始，模拟的化学反应系统将不断演进直到达到平衡状态。

通常情况下，反应进入平衡状态，内部化学物质的浓度不再变化，正逆反应的速率也相等。这种平衡倾向就像是热咖啡最后温度会和室温保持一致，这是热力学第二定律告诉我们的，能量不断扩散且宇宙的熵增不断增大。

但在England的实验中，在某些初始设定条件下，模拟的化学反应网络走向了一个截然不同的方向：也就是说，形成了一些远离平衡点的固定点，这些点会尽可能多地从环境中吸收能量使反应不断进行下去。他们在论文中写到：“这种情况也许可以被看作是系统与环境之间的微调，系统找到了一个极端热力学强迫的特殊状态”。

生命体也保持着极端强迫稳定状态：我们是大量化学能的超级消费者，我们为细胞中的反应供能时就消耗了大量的化学能，从而增加了宇宙的熵值。England通过一个更简单更抽象的化学系统模拟了这种稳态，并表明这个稳态可以在“短期内出现”，说明在现实世界可以轻易达到这个定点。

很多生物物理学家认为，也许在生命漫长而广博的故事里，确实有一部分如England所说。但是England是否真的找到了生命的起源过程中最重要的一步，很大程度取决于一个问题：生命的本质是什么？对此，学界意见不一。

形式与功能

England是很多人眼中的神童，在29岁到麻省理工担任教职之前，他上过哈佛、牛津、斯坦福和普林斯顿等等名校，他认为，生命的本质即是组成原子的特殊排列。他说：“想象一下我把细菌的原子进行重排，我把它们取出来，进行标注，然后在空间中进行排序，我估计会得到一堆垃圾。原子的大多数排列顺序都不会产生细菌那样有代谢能力的生命体。”

解锁一组原子让它们能够耗能并不容易，必须要原子以一种极不寻常的方式排列。England认为，一种“形式-功能”关系的存在“意味着环境天生带有一种挑战，让我们把系统的结构看成是两者的交会”。

但是原子是如何以及为什么能获得作为一个细菌的特殊形式与功能，以及耗能的最佳结构状态，England推测，这是热力学作用在远离平衡状态系统（即耗散结构系统）中的自然结果。

诺贝尔奖得主、物理化学家Ilya Prigogine曾在上世纪60年代探索过类似的想法，但当时可用于验证其设想的方法很有限。传统的热力学方程式仅适用于研究像缓慢加热或冷却的气体等，接近平衡的系统。由强大的外部能源驱动的系统具有复杂的动力学原因，并且更难研究。

20世纪90年代后期，情况发生了变化，当时的物理学家Gavin Crooks 和 Chris Jarzynski导出的“涨落定理”可以量化某些物理过程相对于逆过程的发生概率。这些定理成为了研究人员研究包括非平衡系统在内的一些系统演进的工具。亚利桑那州立大学理论物理学家、生命起源专家Sara Walker评价说，England的角度新颖之处在于他把涨落定理应用到了与生命起源有关的问题上。

图片来自Quanta Magazine

没有外部热源输入所以咖啡会变凉，但England的计算公式表明，由外部能量驱动的原子团会有不同的表现，它们往往会利用那些能量进行内部重排与调整，以便更好地吸收能量并以热能的形式耗散。从统计学趋势来看，这种能量的耗散可能会促进繁殖。正如他2014年所说，繁殖是耗能的最佳方式，从England看来，生命与其形式和功能的非凡融合，乃是耗散驱动型适应性和自我复制的终极结果。

然而即便掌握了涨落定理，早期地球乃至细胞内部的情况都非常复杂，我们很难基于第一性原理对其进行预测，这就是为什么这些想法的验证试验要在简化的计算机模拟系统中进行。

在PRL的论文里，England和他的团队模拟了一个相互作用的粒子系统。他们发现，随着时间的推移，该系统会通过不断地成键和断键来增加能量的吸收，以便更好地驱动频率产生共振。

后期，England和他的博后Horowitz还模拟了一种更具挑战性的环境，使系统需要特殊的配置才能把能源利用起来，就像构成细菌需要特殊的原子排列才能让它代谢能量一样。在模拟环境中，外部能源能够推进甚至迫使这个化学反应网络中的有些反应强制发生，推进程度与该反应化学物质浓度有关。随着反应的进行与浓度的增加，这个推进力也会突然地改变。

然而，当研究人员让这个系统开始运行的时候，却出现了这样的场景：一组随机的起点出现了罕见的剧烈化学活动，极端强迫的时间比预期多出四倍。这些结果都十分出人意料，经历极端强迫的反应在所有反应结果中占了99%。这些系统通过反应循环过程散热，England等人认为，这种特殊的情况就代表了生命本质的形式-功能关系。

信息处理功能

专家表示，England及团队下一步的工作将是，扩展他们的化学反应系统，以观察它是否仍旧动态演变为极端强迫的罕见固定点。此外，他们还计划根据地球早期原始的化学环境，比如潮汐池火山口之类可能存在过的极端条件来改变化学反应的浓度、反应速率和强迫外力等，但究竟哪一个条件能诞生生命就只能靠推测了。达特茅斯学院的工程学、物理学和微生物学教授Rahul Sarpeshkar表示：“如果这些抽象结构能够拥有一些具体的实例就更好了。”

不过，即使我们可以在越来越偏向生命起源的环境设定中观察到稳定的“定点”，一些研究人员仍然认为，England的总体观点只是解释生命诞生的“必要而非充分”条件，因为它无法解释譬如信息处理这一类，被很多人视为生物系统真正标志的东西。从简单的趋向性，例如细菌的趋利避害，到复杂的人际交往，接收环境的信息并给出反馈是生物的基本能力。

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Walker认为，信息处理把我们跟其他诸如木星大红斑之类的系统区分开来，后者也可以用英格兰的“耗散驱动型适应性”理论进行解释。她说：“那是一种高度非平衡的耗散结构，至少已经存在了300年，它跟地球上现存已经演进了数十亿年的非平衡耗散结构有着很大的不同。要了解究竟什么把生命区分开来，需要一些明确的信息概念，不仅仅是非平衡耗散结构的过程。而其中，对环境做出反应的能力是关键，比如一个化学反应网络要能够主动离开它所处的环境。”

Gunawardena则指出，除了生命形式的热力学属性和信息处理能力之外，生命的本质还要求它们能够存储自己的遗传信息并将其传给后代。他说：“生命的起源不仅仅是结构的出现，而是一种特定动态的出现。这种结构不但要能够进行繁殖，还要能通过自身的特性来影响繁殖率。一旦具备了这两个条件，基本上就站在了达尔文式进化的起点。对生物学家来说，这就是生命的全部意义。”

哈佛大学化学和化学生物学教授Eugene Shakhnovich指导了England本科的研究，他也尖锐地指出England的工作与生物学之间的分歧。Shakhnovich说:“他的科学生涯开始于我的实验室，我知道他的能力有多强，但他的工作只代表了简单抽象系统中非平衡统计过程的有趣练习。任何把它与生物学或者生命的起源关联起来的理论都是‘纯粹无耻的猜测’。”

对于England的理论，生物学家希望了解更多的内容，例如它能不能解释“始祖细胞”是什么样的，以及遗传密码是如何产生的。England同意他的理论尚不能解释这些问题，也完全认同这些反驳和质疑。他说：“短期内，这个研究并不能为我们解释清楚生物系统，也不能告诉我们什么究竟是如何形成的，在没有强大的证据支持下，这两个问题怎么回答都是一团糟。我现在趋向于回避。不过在最初始生命形成的时候，也许你有些可以自由利用的东西，然后再通过达尔文进化机制来优化它们。”

生物学家Sarpeshka则倾向于把 “耗散驱动型适应性”看成是生命起源这场大戏的序幕。他说：“England的研究告诉我们，只要你能够从环境中吸收能量，秩序就会自发出现并进行自我调节。”他指出，生命体在最初出现之后的进化已经超出了England提出的化学反应系统的范畴。England的研究是关于生命最最开始是如何出现的，也就是，秩序如何从无到有。

点击“阅读原文 ”查看论文原文。

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