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就连细胞也会呈现出各种高度复杂的结构和形状，和17世纪罗伯特·胡克描述的软木细胞，以及我上学时在洋葱根茎中观察到的那些呈箱状规则排布的表皮细胞截然不同——有的肺细胞上长着梳子般的毛，它们不断地摆动，将黏液和感染物排出肺部；有呈立方体形状的细胞生活在你的骨骼中，制造骨骼；还有神经元，它长长的分支连接可以抵达你身体的各个部位；诸如此类，不一而足。这些细胞里的细胞器可以被精确定位，并随着细胞的变化调整位置、进一步生长。
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这种空间秩序是如何产生的？这是生物学中更具挑战性的问题之一。要得到令人满意的答案，就必须理解信息是如何在空间和时间中以信号传递的。到目前为止，我们真正充分了解的只有一点：生物体的结构是由分子直接组合而成的。核糖体就是一个很好的例子。较小的核糖体的形状是由分子成分间形成的化学键决定的。你可以把这些结构看作由一块块部件拼接而成的三维拼图，有点像乐高。这意味着，组装这些结构所需的信息都已嵌在核糖体组件——蛋白质和RNA——自身的形状中了。反过来说，这些形状最终是由基因携带的信息极其精准地指定的。
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要了解更大尺度上的结构，如细胞器、细胞、器官乃至整个生物体是如何形成的就更难了。各个部件间的分子的直接互动无法解释这些迥异的结构是如何形成的。一部分是因为它们比核糖体大，有时甚至大得多。但这也是因为它们可以以各种大小形态产生并维持完美的结构，即便细胞或机体长大或缩小时也一样能维持。如果是以乐高式的固定分子进行互动，这是根本不可能的事。以细胞的分裂来说，一个细胞的整体结构是有序的，分裂时，细胞会产生两个大小约为原来细胞一半的新细胞，但每个新细胞的整体结构都与原来的母细胞完全相同。
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类似的现象也出现在海胆等生物的胚胎发育过程中。受精后的海胆卵经过多次的细胞分裂，生成了一个非常漂亮、精巧的小生物体。如果把海胆卵第一次分裂后形成的两个细胞拆开，那么，每个新细胞都会生成两个形态完美的海胆，但令人惊奇的是，这两个海胆的大小都只有同龄正常海胆的一半。这种对大小和形态的自我调节非常独特，百余年来，一直让生物学家们百思不得其解。
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然而，惦记着信息的生物学家们慢慢开始对这些结构是如何形成的有所了解了。有一个办法可以让发育中的胚胎生成所需的信息，使均匀一致的一个细胞或一组细胞转变为一个高度模式化的结构——那就是通过制造化学梯度来实现。如果你把一滴墨水滴入一碗水中，墨水就会从滴入的位置慢慢扩散开来。墨水的颜色在离水滴越远的地方越浅，这就形成了化学梯度。这种梯度可以作为一种信息来源：如果墨水分子的浓度很高，我们就知道它离碗的中心点很近，也就是滴入墨水的地方。
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现在，让我们把碗换成一个由相同的细胞组成的球体，把墨水换成蛋白质，在球的一边注入一定剂量的特定蛋白质——这种蛋白质可以改变细胞的特性。这为细胞提供了添加空间信息的方法，使其可以开始构建某种模式。蛋白质会在细胞中扩散，使球的一边浓度较高，另一边浓度较低，由此形成梯度。如果细胞对高浓度和低浓度的反应不同，那么这种蛋白质梯度就能提供构建复杂胚胎所需的信息。比方说，如果高浓度的蛋白质能生成头部细胞，中等浓度的蛋白质能生成胸部细胞，低浓度的蛋白质能生成腹部细胞，那么原则上，一个简单的蛋白质梯度就可以造就一只新的钩粉蝶。当然，具体案例中的情况通常不会如此简单，但有充分的证据表明，发育中的生物体上的信号分子梯度确实有助于形成复杂的生物形态。
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阿兰·图灵（Alan Turing）在20世纪50年代初就曾关注这一系列的问题，图灵因破解了恩尼格玛密码机一举成名，也是现代计算机的创始人之一。针对胚胎如何从内部生成空间信息的问题，他提出了一个别出心裁且富有想象力的设想。他设计了一组数学方程式，预测了化学物质之间的相互作用，以及它们在一个结构中扩散时会发生哪些特定的化学反应。出乎意料的是，他的方程式——也就是他所说的“反应—扩散模型”——可以将化学物质排列成精巧的，而且往往是非常好看的空间模式。比方说，通过调整方程式参数，两种物质可以自行组织成空间排布均匀的小斑点、大斑点或条纹。图灵模型的迷人之处在于这些花纹图案是自然出现的，符合两种物质之间相对简单的化学相互作用的规则。换句话说，这为正在发育的细胞或生物体提供了一种方法，让它可以完全从内部产生成形所需要的信息；这是一个自组织过程。还没来得及在真实胚胎中验证自己的理论构想，图灵就英年早逝了，但当今的发育心理生物学家们相信，很可能就是这种生物机制让猎豹的背上有斑点，让许多鱼身上有条纹，让你的头皮上的毛囊分布均匀，甚至让发育中的人类婴儿的每只手分出五根手指。
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当我们从信息的角度看待生命时，很重要的一点是，要认识到生物系统是在漫长的时间里逐渐进化而来的。我们已经能看清一个事实：生命的创新是基因随机突变和变异的结果。这些突变会再经过自然选择的筛选，连同那些运作良好的基因一起，融入幸存下来的、更成功的生物体中。这意味着现有的系统会随着逐渐增加的“添加物”而逐渐改变。从某些角度看，这很像你的手机或电脑常常要加载和安装新的软件更新。电子设备获得了新功能，但驱动它们的软件也势必变得越来越复杂。同样，对生命来说，所有基因的“更新”意味着细胞的整个系统将随着时间的推移而渐趋复杂。这会导致冗余：有些组件的功能会有重合；还有一些是被取代的部分的残余；还有一些组件在正常运作的情况下完全不必要，但如果主要组件发生故障，它们可以起到弥补的作用。
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这一切都说明，相较于人类设计的智能控制电路，生物系统往往效率更低且不够合理，这显然也是生物和信息处理技术的类比只能到此为止的另一个原因所在。正如西德尼·布伦纳所言：“数学是有关完美的艺术。物理是有关理想的艺术。而生物，因有进化，是符合要求的艺术。”经由自然选择，幸存下来的生命形态之所以能够长久存续，是因为那种形态能够达到目的，但并不一定是最有效或最直接的方式。正因为有这样的复杂性和冗余性，对生物信号传递网络和信息流的分析才格外困难。很多时候，奥卡姆剃刀原理——寻找最简单且充分的理由去解释某种现象——在此根本不适用。当有些物理学家把研究重点转向生物学时，这会让他们备受困扰。吸引物理学家的往往是优雅、简洁的答案，但生物系统不太完美且杂乱的事实很可能让他们不快。
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自然选择带来了很多错综复杂、烦琐冗余的问题，我实验室里的同人们常为此争论不休，因为那些纷杂的事实会掩盖生物过程运作中的重要原理。为了解决这个问题，我们对酵母细胞进行了基因改造，以便生成一个被大大简化的细胞周期控制回路。这就好比先剥除一辆汽车上所有非必需的部件，诸如车身、车灯和座椅，只留下发挥关键作用的必需部件：发动机、变速器和车轮。这招很管用，比我预期的还要好。被简化的细胞仍然可以执行控制细胞周期的主要步骤。将一整套复杂机制简化到最基本的元素，这更有助于我们分析信息流，从而获得对细胞周期控制系统的新认识。
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这个实验需要择选出一些不可或缺的细胞周期控制元素，其中之一就是cdc2 基因。酵母细胞在细胞周期中移动的时候，细胞本身也在稳定地生长，含有Cdc2和周期蛋白的CDK蛋白质复合体的数量也在增加。从信息的角度来看，一方面，细胞将现有的活性CDK复合物的数量视为输入信号，以获取关于细胞大小的信息；另一方面，细胞又将其作为关键的信号，来触发细胞周期里的重大事件。细胞周期早期所需的蛋白质在早期被CDK复合物磷酸化，触发S期的DNA复制过程；后期所需的蛋白质则在后期被磷酸化，触发细胞周期末期发生的有丝分裂和细胞分裂过程。与“后期的”蛋白质相比，“早期的”蛋白质对CDK酶活性的敏感度更高，所以，它们在细胞中CDK活性较低时，也会被磷酸化。
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这个细胞周期控制的简化模型确定了CDK活性是重要的协调中心，处于细胞周期控制的核心地位。在这个结论浮出水面之前，蒙蔽我们视野的是细胞周期网络复杂的表象、不同部件的冗余功能，以及存在的那些不那么重要的控制机制，甚至还可能是人类的思维本来就倾向于拥抱复杂，而非乐于寻觅简单解答。
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在本章的大部分篇幅里，我都把重点放在了细胞上，因为细胞是生命的基本单位，但将生命视为信息的意义却远远超越了细胞层面。探索各种方法去理解分子如何相互作用，酶如何活动，实体机制又是如何产生、传递、接收、储存和处理信息的，会让我们获得崭新的视角，从而很有可能在生物学的每个领域产生新的洞见。随着这一思路的逐渐普及，生物学将有可能迈出我们曾经耳熟能详的日常知识领域，进入更抽象的新世界。这一转变也许足以与物理学界曾发生的巨大转变相提并论——从牛顿的基本常识世界到爱因斯坦的相对论宇宙，再到20世纪上半叶海森堡和薛定谔揭示的量子的“怪异”表现。生物学的复杂性可能会导致非直觉的离奇解释，为此，生物学家们需要其他学科的科学家们的鼎力相助，比如数学家、计算机科学家和物理学家，甚至是哲学家，因为他们不太关注我们对世界的日常经验，而更擅长抽象思考。
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以信息为中心的生命观还将帮助我们理解更高层次的生物组织。这种生命观可以阐明细胞如何相互作用以形成组织，组织又如何构成器官，以及器官是如何共同工作、形成一个全面运作的比如人类这样的生命体的。甚至当我们把视野放得更宽，在研究生物体如何相互作用——包括物种内部和物种之间的相互作用——以及生态系统和生物圈如何运作时，这种生命观也会对我们有所助益。事实上，信息管理发生在各个层面——从分子到整个地球的生物圈——并对生物学家理解生命的过程有重要意义。通常情况下，最好是在接近我们所研究的现象的层面上寻求解答。为了得到令人满意的结果，解答未必需要回到基因和蛋白质的分子层面。
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不过，事情会有某些共性，我们可以举一反三，通过某一尺度上的信息管理方式轻松推想出更大或更小的系统是如何运作的。例如，控制新陈代谢的酶、调节基因或维持身体平衡的反馈模块，与生态学家使用的反馈模块在逻辑上很相似——他们借此能更好地预测，特定物种因气候变化或栖息地被破坏而灭绝或迁出其自古以来的生活区域时，自然环境将如何变化。
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我对甲虫、蝴蝶以及所有昆虫都很感兴趣，但现在世界上很多地方被观测到的昆虫数量都在下降，多样性也在减少，这让我越来越忧心。尤其令人不安的是，我们不知道为什么会发生这种情况。是因为栖息地被破坏、气候变化、农业单一耕作、光污染、过度使用杀虫剂，还是其他原因？人们做出了各种解释，其中不乏一些人对自己的某种理论很有把握，但事实是我们真的不知道原因。如果我们要做一些事情来扭转昆虫数量下降的趋势，就要了解它们和它们身边的大世界的相互作用。以各种方式开展研究、合作，并从信息的角度思考这些问题的科学家们将为我们拓展思路。
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不管我们关注哪个层面的生物组织，深入理解这一切的关键在于，是否了解这个组织内部是如何进行信息管理的。这是从描述复杂性到理解复杂性的过程。只要能做到这一点，我们就能慢慢明白飞舞的蝴蝶、消耗糖分的细菌、发育中的胚胎和所有生物体何以能完成意义重大的飞跃——把信息转化为有意义的认知，使它们实现生存、成长、繁殖和进化的目的。
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化学和信息堪称生命的基础，随着对此的理解不断提升，我们不仅能更深切地理解生命，还能干预生物的运作。我们已迈上这五级台阶，但在用我们从中得到的真知灼见去定义生命是什么之前，我想先思考一下：我们该如何利用生物学知识改变世界？
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注释：
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[1] 克里斯蒂安·惠更斯（1629—1695），荷兰物理学家、天文学家和数学家，发现了土卫六和土星光环、火星极冠、木星表面条纹，分辨出猎户座大星云中的恒星。
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[2] 詹姆斯·瓦特（1736—1819），英国著名发明家和工程师，他改良的蒸汽机在工业革命中发挥了重要的作用。
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[3] 雅克·莫诺（1910—1976），法国生物学家，与弗朗索瓦·雅各布发现了酶在原核生物转录作用调控中的角色，提出了操纵子理论。两人因此与安德烈·利沃夫共同获得了1965年的诺贝尔生理学或医学奖。
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[4] 丹尼斯·布雷（1939—2007），英国生物化学家，在神经生长和细胞运动领域进行了长期研究。他在2009年出版的《湿件：每个活细胞都有一台计算机》（Wetware: A Computer in Every Living Cell）中首次提出了“湿件”一词。
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