Представьте себе нейрон в человеческом мозге. Или ветвь старого дерева. Или тончайшую сеть капилляров под кожей. На первый взгляд — совершенно разные вещи, рожденные разными законами и эпохами эволюции. Но современная физика все чаще показывает: природа любит повторять удачные решения. Иногда — с почти математической точностью.

Недавно ученые сделали шаг, который еще пару десятилетий назад показался бы эксцентричным: они взяли инструменты теории струн — одной из самых абстрактных областей теоретической физики — и применили их к… биологии. Результат оказался неожиданно наглядным.

Раньше господствовала простая и интуитивная гипотеза: живые системы формируют свои сети так, чтобы минимизировать длину. Меньше длина — меньше материала, меньше энергии, выше эффективность. В математике такие сети описывались как тонкие линии или провода, соединяющие точки кратчайшим путем. В 1899 году Рамон-и-Кахаль предположил, что для объяснения строения нейронов необходимо учитывать законы, сохраняющие объем объекта, а в 1926 году Сесил Д. Мюррей применил принципы минимизации объема к сосудистым сетям. Закон Мюррея был основан на безупречной инженерной логике. Он рассматривал кровеносную систему, корни деревьев или дыхательные пути как сеть трубопроводов. Его главный вопрос был сугубо практическим: как спроектировать эту сеть, чтобы минимизировать общие затраты на перекачку жидкости? Модель Мюррея не интересовало, как именно три трубки встречаются в пространстве. Для инженерного расчёта это было второстепенно. Важны были лишь диаметры до и после развилки. Это был взгляд сверху, на схему, а не взгляд изнутри, на объёмную форму.

Поэтому закон Мюррея блестяще работал для магистральных артерий, где доминирует гидродинамика, но молчал перед загадками: почему так много тройных развилок, которые его формула даже не рассматривает, почему тонкие боковые отростки нейронов или капилляры часто отходят почти под прямым углом, что с точки зрения минимизации длины пути кажется неоптимальным и как описать сети, где нет постоянного потока жидкости (например, нейроны в покое)? Природа, очевидно, следовала более глубокому правилу.

Прорыв произошёл, когда учёные задумались не над тем как оптимизировать поток, а над тем как оптимизировать саму форму материала, из которого сделана сеть?

Физики из Политехнического института Ренсселера обратили внимание на принципиальный (хоть и очень очевидный) момент: биологические сети — это не одномерные линии, а непрерывные трехмерные объекты. У них есть толщина, объем и — главное — поверхность. Именно здесь неожиданно пригодился математический аппарат теории струн.

Небольшое отступление по теории струн и минимальным поверхностям: теория струн — это попытка описать все фундаментальные частицы и силы природы в рамках единой модели. В ней предполагается, что элементарные частицы — это не точки, а крошечные колеблющиеся струны. Хотя экспериментального подтверждения у теории пока нет, в ходе ее развития физики создали чрезвычайно мощный математический инструментарий.

Одним из ключевых объектов этой математики стали минимальные поверхности — формы, которые при заданных границах имеют наименьшую возможную площадь. Это поверхности, которые образуются в ходе движения тех самых струн. Если струна замкнута в окружность, то, двигаясь во времени, она заметает мировую поверхность — подобно тому как мыльная плёнка рождается из проволочного кольца.

Иллюстрация из  книги Л.Рэндалл "Закрученные пассажи: Проникая в тайны скрытых размерностей пространства".
Иллюстрация из книги Л.Рэндалл "Закрученные пассажи: Проникая в тайны скрытых размерностей пространства".

В новой работе, ученые показали, что формы биологических сетей почти идеально описываются уравнениями минимальных поверхностей, заимствованными из теории струн. Математический аппарат этой теории помог смоделировать сеть разветвлений в исследуемых объектах. То есть природа оптимизирует не длину, а площадь поверхности. Такой подход сразу объяснил то, что раньше считалось аномалиями: тройные и четверные узлы возникают естественно при соединении нескольких поверхностей; тонкие боковые отростки оказываются геометрически выгодными; почти перпендикулярные побеги минимизируют локальные напряжения поверхности.

Особенно выразительно это проявляется в нейронах мозга, где боковые отростки часто заканчиваются синапсами, а также в корнях растений, исследующих почву во всех направлениях с минимальными затратами ресурсов.

Чтобы проверить теорию, исследователи проанализировали высокоточные трехмерные сканы шести принципиально разных сетей: нейронов человека, нейронов плодовой мушки, кровеносных сосудов человека, тропических деревьев, кораллов, растения Arabidopsis thaliana. Во всех случаях реальная геометрия разветвлений лучше соответствовала принципу минимизации поверхности, чем классической модели минимальной длины.

а ) В физической сети связи представлены диаграммами с многообразной морфологией X i ( σ i ). Каждая диаграмма i описывается своей локальной системой координат σ i . Естественная параметризация поверхности обеспечивается продольными (красный) и азимутальным�� (синий) координатами. Минимальная окружность вокруг связи обозначается w и измеряется вдоль пути в азимутальном направлении. б ) Пересечения между связями определяют геометрию вокруг узлов. c ) Диаграмма Фейнмана (вверху) описывает взаимодействие между элементарными частицами в теории поля. В теории струн диаграммы Фейнмана представляют собой гладкие и непрерывные многообразия, мировая поверхность (внизу)  преобразуют дискретную диаграмму Фейнмана в интегрируемый объект.
а ) В физической сети связи представлены диаграммами с многообразной морфологией i ( σ i ). Каждая диаграмма i описывается своей локальной системой координат σ i . Естественная параметризация поверхности обеспечивается продольными (красный) и азимутальными (синий) координатами. Минимальная окружность вокруг связи обозначается w и измеряется вдоль пути в азимутальном направлении. б ) Пересечения между связями определяют геометрию вокруг узлов. c ) Диаграмма Фейнмана (вверху) описывает взаимодействие между элементарными частицами в теории поля. В теории струн диаграммы Фейнмана представляют собой гладкие и непрерывные многообразия, мировая поверхность (внизу) преобразуют дискретную диаграмму Фейнмана в интегрируемый объект.

Биологические системы, разумеется, не являются чистыми математическими объектами. На их форму влияют гены, механические нагрузки, химические сигналы и случайности развития. Поэтому они не достигают абсолютного геометрического идеала. Но, как подчеркивают авторы исследования, общий принцип остается универсальным: жизнь снова и снова подчиняется принципу минимальной энергии.

P.S. Есть в этой истории особая ирония. Теорию струн часто упрекали в оторванности от реальности. И вдруг именно ее математика помогает понять, почему нейроны, ветви и сосуды так похожи. Порой самые абстрактные идеи оказываются ключом к самым живым формам.

Больше интересного читай в моем Telegram канале.