Liv og bevissthet og andre store spørsmål i biologi

Transkript

1 Liv og bevissthet og andre store spørsmål i biologi Gaute T. Einevoll Professor i fysikk, Norges landbrukshøgskole Gaute.Einevoll@nlh.no, Biologiens århundre Fysikere jobber i dag innen mange områder i biologi og medisin. Vi er allerede vant til at fysikere jobber på sykehus med avansert teknisk utstyr for medisinsk avbildning (røntgenapparater, magnettomografer mm.). I bildet til høyre ser du et positron-emisjons-tomografi (PET) bilde av hjerneaktivitet tilknyttet språkbehandling. Men i tillegg til å utvikle og bruke medisinsk måleapparatur, som i stor grad er basert på kunnskap fra fysikken, arbeider også flere og flere fysikere med å prøve å forstå hvordan levende systemer virker. Figur 1: % '&)( Det forrige århundrets naturvitenskap var preget av de $# "*,+.- /! $ 0'1 2 & store fremskrittene innen fysikk, og de grunnleggende.. /! naturlover som bestemmer "livet" på atomnivå synes 3 4 $ 5$ 2 6 avdekket en gang for alle. Avdekkingen av disse 78%9 80'1 $ & 2 fysikklovene, som er formulert matematisk, er kanskje %: 1900-tallets største kulturelle begivenhet og har hatt stor ; 5937 < 5 betydning for vår virkelighetsforståelse. Vi kjenner nå de $# & = 5937 grunnleggende spilleregler i naturen, og utfordringen er 3759> # % 0 nå å forstå hvordan disse spillereglene regulerer oppførselen til kompliserte molekyler, celler, dyr, mennesker og økosystemer. Som en analogi til sjakkspillet kan vi si at vi nå har lært reglene for hvordan sjakkbrikkene kan flyttes. Men som sjakkspillere vet, er det et stort sprang fra å kunne sjakkreglene til å være en mesterspiller. I vårt århundre vil mange av de store utfordringen være innen fagfeltet biologi. Den største utfordring for menneskeheten i dette århundret vil være å gi alle mennesker nok mat, rent vann og rimelig gode boliger uten at vi ødelegger miljøet. For å få dette til må vi blant annet finne frem til lure måter å produsere mye mat som ikke overskrider naturens tålegrense. Dette vil kreve et samspill mellom grunnleggende og anvendt biologi, samt teknologi. I tillegg vil mange av de mest spennende tema innen grunnforskning de kommende tiår være innenfor biologi. Av eksempler på store uavklarte spørsmål er: Hvordan oppstod liv? Hvordan koder arvestoffet (genomet) for hvordan et dyr eller menneske blir seende ut? Hvordan lagrer hjernen informasjon? Disse spørsmålene vil trolig kunne bli besvart på samme måte som vanskelige fysikkspørsmål har blitt besvart for døde systemer 1, dvs. ved å ta utgangspunkt i kjente naturlover. Men i tillegg har vi spørsmålet: Hva er bevissthet? Spørsmålet om hva vår personlige oppfatning av bevissthet er og hvordan den oppstår, er det vanskeligere å se kan forklares ut i fra vanlig naturvitenskap. Hvis vi blir litt filosofiske, kan vi jo egentlig ikke en gang være sikker på at andre mennesker enn oss selv er bevisste. Det er bare noe! " Figur 2: 1 For eksempel, Hvorfor er himmelen blå?, Hvorfor faller ikke månen ned? eller Hvorfor leder metaller strøm veldig godt mens isolatorer nesten ikke leder strøm i det hele tatt? 1

2 vi antar fordi vi har erfaring med vår egen bevissthet og derfor finner det rimelig at andre mennesker også har denne egenskapen. I forlengelsen av dette spørsmålet kan en jo også spekulere på om datamaskiner en gang i tiden vil kunne bli bevisste. I tilfelle, hvordan skulle vi som mennesker sjekke at en datamaskin virkelig er bevisst? Naturvitenskapene smelter sammen For 100 år siden ble fysikk, kjemi og biologi regnet som separate fagfelt med egne lover. Men dette endret seg i det forrige århundret. Utviklingen av kvantemekanikken i 1920-årene viste at kjemien ikke hviler på egne grunnsetninger, men at de observerte kjemiske lover følger ut fra fysikkens lover (hovedsakelig kvantemekanikk og elektromagnetisme). I 1953 fant fysikeren Francis Crick, sammen med James D. Watson, den kjente dobbeltspiralstrukturen til DNA-molekylet (se Figur 3) som er bæreren av arvestoffet i planter, dyr og mennesker. På denne måten ble biologien og kjemien hektet sammen. Så langt har en funnet at alle prosesser i planter, dyr og mennesker til syvende og sist har sitt utspring i fysikken lover. En demonstrasjon av hvordan biologi og kjemi henger sammen med fysikk får en hvis en stiller et "hvorfor"-spørsmål i biologi eller kjemi og ikke gir seg før en er til bunns (som vitebegjærlige barn). Et eksempel på en slik kjede av hvorfor -spørsmål er gitt i Figur 4. Figur 3:?A@BC F G H I J KL$M NOP'M Q FD B Figur 4: R N CSB@ D M M NUT BV5W T B KX M F L;T\]L;TZO EC KN C8C N B O;NUT B N^ Y _ M N'` N B N CaD C8CaD N C Ob N'` N E FcY\[ F L;T\]L;T J BV5W T B KX M YUd e=f;g h%ig h.j6kml<ncoml6l"o$pj)omhqpo$r s F;E T dt L;T%` D$FD$[5E T W P C NuQ e=f;g h%ig h.j6kml=v$w;l"oag;x6x3ik yyzo { w8p'r s F;E T d't L;T%` D W T.N C C [ D C8C N V X D C8C6BD ` N C<B L$K}O EC L V V ] E@@ N,M P B Q e=f;g h%ig h j6kml~l"omyy6 l6l"oml g;x6x"ikmyyo={ w8p'r s F;E T d5t L;T%` D ` N C D C C N [ L$M ` NUT ƒ5n B@ L;T%N B N V8@ L;T J NM M NUT B L$K O E C E ƒ B L;Tzƒ5NUT%N,M P Bq L$ÂL$K<]L;TKN ` N C C N D C ]L;TK EB b L C N D M NM T D B O;N BD ˆ C5E M NUTŠ\Q e=f;g h%ig h j6kml ig yg h\o$puoux"yg h Œ om{ { omhžku 3pUg hz 3omh\o { w8p'r s F;E T d t L$T%` D `;N D C C N [ L$M ` NUT,ƒ5N B@ N T [ L8` L V6BD C J K<L$M NOP'M NUT B L$K E ƒ B L;Tzƒ5NUT%NUT3M P B"D ` P C M D ˆN L$K T%XU` Q e=f;g h%ig h ku pug hz 3omh\omh h%"g8 6g;xp l Œ n g { omj w;{ omh { w8p 6omy pw;l6{ 6õ g nah 6omyzr s F;E T d t L;T%` D ` N [5E T N C KL$M NOP'M B@ š T3ƒ5N B@ XUN C ` N E F uœ O E Tƒ5L C5E@ L$KNUT D N C Ob N'` N V M š BB"C L N E C8C Š\Q e=f;g h%ig h~ku pug hz 3omh\omh oml p{ j)ožj8ÿo 6o}kf U j6kmhz 3g l3kmyzg ncomh~pw;l6{ { w8p'r s F;E T dat L;T%` D O E Tƒ5L C5E@ L$KN C N B E@ L$K Bz@ š T ` F8B QžNM T%L C6Bz@ š TŠ [5E T ` N ` N NˆN C6B O E V NUT ` N [5E TQ G D B\B N NˆN C6B O E V N C N NUT ˆ E F O F;E C8@ NKNO E C D OO;N C"B M L F NUT>L$ˆ O E Tƒ5L C5EU@ L V V ƒ P'ˆ C D C ˆ TM N C Ob NUT C N KN'`< V L C NUT>L$ˆ C5W T%L C NUT BzE NM T%L C NUT BFD TzT%N C ` NZTš C Q'ªcNUTO duiž@ X ] D ûš T%N C [5E T «NM T%L C NUT.L$ÂNUT D OO;N,O E Tƒ5L C QŠ. 2 Hvorfor er kvantemekanikkens lover som de er? Svar: Det vet vi ikke. Vi har kun funnet at de gir forutsigelser som (sålangt) har stemt med alle målinger.

3 Â ¼ ¹ º ± Fysikernes særlige bidrag i forskningen på biologiske spørsmål er at de har med seg en annen metodisk "verktøykasse" enn forskere som har studert biologi eller medisin på universitetet. Spesielt viktig er fysikernes kunnskap om og erfaring i å lage og utteste matematiske modeller, gjerne ved bruk av datamaskiner. Matematiske modeller har vært og er svært nyttige for å utvikle en presis forståelse for kompliserte døde systemer (f.eks. halvledermaterialer som benyttes til å lage datamaskiner). Nå er turen kommet til levende systemer, enda mer spennende og utfordrende. Hva er liv? De lærde strides om en presis definisjon på liv, men for folk flest er det stort sett ikke vanskelig å skille levende fra døde ting. Levende organismer kjennetegnes av: Arv, dvs. at egenskaper går i arv fra foreldre til avkom. For alt liv på jorden er DNA-molekylet bærer av arvestoffet. Mutasjon, dvs. at arvestoffet kan endres fra generasjon til generasjon. Dette gjør det mulig for arten å tilpasse seg endringer i omgivelsene ved at nyttige mutasjoner velges (selekteres) fram, som beskrevet i Darwins evolusjonsteori. Metabolisme, dvs. at organismen greier å få tak i energi (mat), skille ut avfallsstoffer osv.. Virus representerer en egen klasse organismer. De er bærere av arvestoff, dvs. DNA, og oppfyller betingelsene arv og mutasjon i listen over. Men de er ikke utstyrt med det som trengs for å ordne sin egen metabolisme. De snylter derfor på andre organismer ved at de går inn i celler og lurer sitt eget arvestoff inn i vertsorganismens arvestoff. Virus representerer derfor en mellomting mellom døde og levende "organismer". Figur µ, ) $ ¹ º»¼ 5: U " ±²'³$ ' $ }À5¹ ¹ Á Â ±½)¾z U 3¾ Á8Á ¼»4 $Â À5¹ ± ¼ Á u¾³; $ ¾Ã ±% U±z " U±%,Ä ²UÅ ±%Æ5¾\¾z U±% uç Livets kode De nedarvede egenskaper til planter, dyr og mennesker bæres av DNAmolekylet. Dette molekylet ligner en stige hvor hvert stigetrinn består av et par av molekyler kalt nukleotider. Kun 4 typer nukleotider benyttes: Adenine (A), Cytosin (C), Guanin (G) og Thymin (T). Disse kalles oftest bare A, C, T og G. En viktig egenskap ved DNA-molekylet er at stigetrinnene alltid består av parene A og T eller C og G som illustrert i Figur 6. Informasjonen ligger lagret i rekkefølgen av disse baseparene, som et langt ord skrevet i et alfabet med bare fire bokstaver (A,C,T,G). Siden hvert nukleotid har en fast partner, ligger informasjonen lagret dobbelt: Om en splitter DNA-molekylet på langs ligger ordet lagret i begge delene. Dette utnyttes blant annet ved celledeling hvor to identiske kopier av arvestoffet må lages. $Âu¼ Figur 6: ¼ È ¼ ¾³ ¾ ±½;³$ ½ ± Á ¼ ¹» U ½ ¾ º < $ U É Ê ³² Ç Men hvordan koder dette ordet av nukleotidbokstaver for hvordan et menneske blir seende ut? Det en vet er at DNA-molekylene inneholder oppskrifter på proteiner. Proteiner består av lange kjeder av aminosyrer. Kun 20 ulike typer aminosyrer benyttes i naturen, og det viser seg at grupper på tre nabonukleotider langs DNA-molekyler sammen koder for én aminosyre (se Figur 6). Siden det finnes fire nukleotidtyper (A,C,G,T), er det i alt 4x4x4=64 ulike kombinasjoner av slike treergrupper; mer enn nok til å kode for 20 ulike aminosyrer (i tillegg trengs 3

4 en kombinasjon til å fortelle at nå er proteinet slutt, omtrent som et punktum i en setning). Så nå vet vi at DNA koder for proteiner, men det åpenbare spørsmålet da er hvordan proteinene koder for hvordan dyr og planter blir seende ut. Her har vi ikke noe godt svar i dag, og dette spørsmålet vil oppta mange forskere (biologer, fysikere, matematikere, informatikere) i årene som kommer. En har nå en grov oversikt over livets bok, dvs. strukturen til DNA-molekylene i biologisk arvestoff; man har bare ikke lært seg å lese den ennå. Ett delspørsmål som det jobbes mye med i denne sammenheng er det såkalte proteinfolding-problemet. Det viser seg at en del proteiner kun gjør nytte for seg hvis det krøller seg opp, se Figur 7. Ett eksempel er proteinet hemoglobin som transporterer oksygen rundt i blodet. Ikke bare må proteinet krølle seg opp, det må også krølle seg opp på en helt bestemt måte. Funksjonen til proteinet avhenger ofte av at aminosyrer som er langt fra hverandre langs perlekjedet kommer nær hverandre i oppkrøllet tilstand. Og dette greier de i løpet av noen sekunder eller minutter. Hvordan? Foldingsprosessen styres av et samspill mellom elektriske krefter mellom aminosyrene og vannet og de tilfeldige kollisjonene mellom vannmolekyler og proteinet. Temperaturen, som bestemmer hastighetsfordelingen til vannmolekylene, er en viktig faktor. Når eggehviten stivner og blir hvit ved koking eller steking av egg, skyldes det at eggehvite-proteinet krøller seg ut fra en gjennomsiktig foldet tilstand til en hvit utstrakt tilstand. Siden den elektriske kraften og dynamikken i systemet (hovedsakelig Newtons lov, F=ma ) er godt forstått, skulle en kanskje tro at det var greit å regne ut foldingprosessen, i alle fall på en datamaskin. Men det viser seg at siden det er så mange aminosyrer og kollisjoner med vannmolekyler å holde rede på i beregningen, er det i praksis umulig med dagens datamaskiner. Derfor jobber fysikere også med forenklede modeller for proteinfolding, og dette har gitt mye ny forståelse. Men fortsatt er man langt unna å kunne beregne hvilken foldet struktur et protein, dvs. en sekvens av aminosyrer, vil ende opp i, eller å kunne spesifisere hvilken aminosyresekvens som behøves for å ende opp i en bestemt, ønsket foldet struktur. Får vi til dette, har vi kommet oss et lite stykke videre i å forstå livets bok. Hjernens transistor I fysikken er et hovedmål å utvikle matematiske modeller. Her har man mange suksesshistorier å vise til for døde systemer, men kompleksiteten i biologiske systemer har gjort at en i mindre grad har fått til dette for levende systemer. Menneskets hjerne er trolig det mest kompliserte system i naturen. Derfor er det kanskje overraskende at en av de største suksessene innen matematisk modellering av biologiske systemer finnes nettopp her; nemlig en modell for nervecellers funksjon. Figur 7: ËzÌ Ì Í)ÎÏÐ%ÑÎÒ Ó$Ô Ñ ÕAÖ8Ð\Ó;Ï Ø Ô6ÙÓ$Ì Ú$Ø Ô Û;ÜÝÞ UÐÌ Ô5 UÝßØ ÝÖ5 UÐÌ àò 'Ú UÏÝ4á Ö8Ð%Ó;Ï Ø Ô5 UÏ â3ð% Ö8Ð% uî% Ô8Ï UÐ% UÐ Ú Z Ô à; Ì Ï Ñ ã Ø Ô5Ó)ÎäÐ% Ô5 uü I menneskets hjerne finnes flere hundre milliarder hjerneceller, eller nevroner som de kalles. Hver av disse cellene har typisk koblinger til et tusentalls andre nevroner. Nervecellene er ganske like på tvers av dyreriket; det som skiller menneskets Figur 8: å Í Ï Ô8Ï Ø Îà ã Ø à$ð%ó5îà Ó$Ö8æ Ø Ì Ú Ñ Õ Ô5 UÐÕ; 'ç' Ì Ì uü 4

5 hjerne fra, for eksempel, en musehjerne, er hovedsakelig at vi har så mange flere av dem. Mens transistoren er det grunnleggende beregningselement i datamaskiner, er nevronet på mange måter hjernens grunnleggende beregningselement. I Figur 9 vises en skisse av et nevron og en kobling mellom to nevroner hvor de sentrale bestanddelene i nevronet er inntegnet og forklart. Hoveddelene og deres funksjon er: Aksonet er en utvekst av nervecellen som transporter signaler til andre celler ved at elektriske spenningspulser, kalt aksjonspotensialer, beveger seg bort fra cellekjernen (soma) med en fart på m/s. Aksonene, som kan bli opptil en meter lange hos mennesker, står for langtransporten av signaler; for eksempel til tåa di når du har lyst til å vifte med den. På synapser resulterer ankomst av et aksjonspotensial i at bestemte signalmolekyler, nevrotransmittere, slippes løs i den smale kløften mellom to nevroner. Disse molekylene diffunderer så over til mottagercellen hvor de resulterer i et elektrisk signal i mottagercellens dendritt. I dendrittene spres de elektriske signalene fra synapsene, blant annet til cellekjernen (soma). I soma summeres alle de ankomne elektriske signalene fra hele dendrittreet. Hvis spenningen kommer over et visst terskelnivå, fyres det av et aksjonspotensial som vil bevege seg nedover aksonet. Figur 9: è3é;ê%ëì íî ëuï3ðíñ ð\ðzë ò ó4ëuï5ì5ëó$ê%é$ì=ô ï ñ î$ó;ëì6ðzïê%ëõé$öaëì=ð 'ì5òø6ðzëí;é;ù î ñ ì8öžúëî î é;ú ïé4ì5ëó$ê%é$ì5ëuê,ô ï ñ î$û)ü$ ê%ëõ\ý'þzï ì5ëó$ê%é$ì ú<é;ïïòêcðñ ömì5ò î ëuêaÿê%ò úò ì öë ò ì ;ê%ë 'ëî î ëuêø ï 'ì ì5ë ömê%ëì î ñ öuì5ëì ë ï ó;ëí8ðïëuêcðzé;ú í;ò î î ëuð ëì ;êñ ïïëuêý ëì ;êñ ïïëì5ë úé ïïòê ðñ ömì5ò î ëuêßÿê%ò ò ì ;ê%ë ì5ëó$ê%é$ì5ëuê ö ëì ì5é ú ð í;ò î ïë}ð 'ì5ò ø"ðzëí;é$ù8î ñ ì öëuê û ó é;ê ðñ öuì5ò î ëuïsÿê%ò ò ó8ðzëì ëuêì5ëó$ê%é$ì5ëuï é$ó;ëuê\ÿü;ê%ëuð ï ñ î ëì ;êñ ïïëì5ë ï ñ î úé;ïïò öëuê 'ëî î ëì5ë ó;ë òï ù5ëuðïëú ïë í ëú ñ í;ò î ñ ëuê ô ì5ëó$ê%é;ïê%ò ì"ðú ñ ïïëuê%ëõ $ñ ÿÿ ;ì ëuê%ëuê é$ó;ëuê ëì ðúò î ë=íî ü8ÿïëì ðzé;ú ðíñ î î ëuê ò ó8ðzëì ëuê é$ö úé;ïïò öëuê 'ëî î ëì6ý ê ëuï ì5ëó$ê%é;ïê%ò ì6ðú ñ ïïëuêú é$î ëí 'î í;é$ú úëuê<ÿê%ò ú ï ñ î úé;ïïò öëuêðñ ëì >ö$ëì5ëuê%ëuê%ëuð ëuï4ëî ëí$ïêñ ðí ðñ öuì5ò î ñ ëì ì5ë ëî ëì ò ó ëì ;êñ ïïê%ë'ëuïý ñ ð\ðzëžðñ ömì5ò î ëì5ëžðø5ê%ëuêqðzëöžì ïé$ó;ëuê3û5ëî ë ëì ;êñ ïïêzë'ëuïý ê>ëì 'ëî î ëí ëuêì5ë4ô ðzé;úò\õ.ú<é;ïïòêzðñ öuì5ò î ëuê,ÿê%ò ëì ;êñ ïïëì5ë8ü$í;ëmð,ðø5ëì ì ñ ì öëuì=é$ó;ëuê 'ëî î ëúëú ù8ê\ò ì5ëì6ý óñ ð ëì ì5ëaðø5ëì8ì ñ ì öëuì í;é$ú ú<ëuêqé$ó;ëuêqëuï6öuñ ïï6ì ñ ó ÿ ê%ëuð ëuï3ò ó ëuï.ðñ öuì5ò î ý!qëî î ëúëú ù8ê%ò ì5ëì" ø8ì)ëuê# ò ðø5ëuðñ ëî î ë í;ò ì5ò î ëuêaðî ñ íaòï#ò é$ö"$ ñ é$ì5ëuêaÿî ïëuê ñ ì ìsé$ö ï,ò ó% 'ëî î ëì "é;öcðø5ëì8ì ñ ì8öëìsé$ó;ëuê úëú ù8ê%ò ì5ëì ù î ñ êžëì ;ê%ëuïqñ.ëuï ù5ëuðïëú ï>úü;ì6ðïëuêý ëì ì5ë<ðø5ëì8ì ñ ì ö ðzëì ;êñ ì öëuìcí;ò î î ëuðžÿé êžëuï,ò í5ð& é;ì6ðø)é;ïëuì6ðñ ò î ý(' í8ð& é$ì"ðø)é;ïëì"ðñ ò î ëuïzÿé;êø î ò ì5ïëuê ðzëö) ëuê%ëuïïëuê ðzé$ú ëìsëî ëí$ïêñ ðíaø* ;î ð ì5ë é$ó;ëuê+ 'ëî î ëì6ðžò í8ð%é$ì 6ñ ì8ì8ï ñ î ëuï>ì ê ò í8ðzé;ì5ëuïðžëuì ëuðï 'íí;ëuý ëuê+ ò ì ì5ëuê ò í8ðzé$ì5ëuïžð 'ì5òø6ðzëuê úë ò ì ;ê%ë ì)ëó$ê%é$ì5ëuêð ëì ;êñ ïïëuêé$ö=û5ëî ë ø8ê\é5ðzëuð\ðzëuì í;ò ì ðïòêzïë ø ì ïïý-,. ëì ì5ë ú ïëì ò ì ì5ëuêžì5ëó$ê%é$ì5ëuêaëì)é;êúë í;é$ú ø î ñ ðzëuêzïë ì5ëuïïó;ëuêísðzé$ú ø ëì ëî î ëuêaò ì ì5ëì ú ïë öuñ ê é$ø8ø û5ò ócïñ î ÿé;êaëí8ðzëú ø5ëî úëì ì5ëuðí;ëuïzð"ù5ëóñ ððï û5ëuïzý 5

6 Alan Hodgkin og Andrew Huxley utviklet i 1952 en matematisk teori for signaltransporten langs aksonet. De valgte å studere det såkalte kjempeaksonet hos en bestemt type blekksprut, fordi dette aksonet er så tykt at det lett lar seg manipulere og eksperimentere med. Den matematiske beskrivelsen tar utgangspunkt i cellemembranens elektriske egenskaper. Ved å betrakte cellemembranen som en kondensator i parallell med ionestrømmene som passerer gjennom membranen (hovedsakelig Na-, K- og Cl-ioner) kunne Hodgkin og Huxley sette opp ligninger som beskrev de elektriske egenskapene til membranen. Vi skal ikke gå inn i de matematiske detaljer her; disse er, for eksempel, beskrevet i en populærvitenskapelig artikkel, Matematisk modellbygging en kjerneaktivitet i naturvitenskapen ( som Martin Kermit og jeg har skrevet. Kort oppsummert viste det seg at modellen kunne gi en tilnærmet fullstendig beskrivelse av de elektriske egenskapene til kjempeaksonet. Blant annet kunne modellen beskrive det detaljerte forløpet til et aksjonspotensial som forplantet seg nedover aksonet. For eksempel forutsa deres modell at aksjonspotensialet skulle bevege seg med en hastighet på 18.8 m/s mens den eksperimentelt observerte størrelsen var 21.2 m/s. En slik god kvantitativ overensstemmelse mellom modell og eksperiment er sjelden i biologien. Senere har det vist seg at aksjonspotensialene hos mennesket og andre dyr følger de samme prinsipper som hos blekksprutens kjempeakson. Vi har i dag ikke bare en solid matematisk beskrivelse for signalflyten i aksonet, men også for hele nervecellen. Nå er en av de store utfordringer å forstå hvordan et nettverk av slike nevroner fungerer, og hvordan en kan beskrive nettverksegenskaper matematisk på en effektiv måte. Så det er mye å bite tennene i for fysikere og andre forskere med en matematisk verktøykasse. Biofysikk ved Norges landbrukshøgskole Ved min arbeidsplass på Norges landbrukshøgskole på Ås kan du i dag bli både sivilingeniør og cand.scient. i fysikk. I disse studiene får en etter noen års studier av grunnleggende fysikkfag anvende kunnskapen på problemstillinger innen miljøfysikk og biofysikk. Forskningen i biofysikk er sentrert på to områder: Nevrofysikk og plantebiofysikk. I nevrofysikk arbeider min kollega Hans E. Plesser og meg selv på å lage matematiske modeller for nevroner og nettverk av nevroner. Spesielt har vi, i samarbeid med eksperimentatoren Paul Heggelund ved Universitetet i Oslo, fokusert på en bit av hjernen kalt lateral geniculate nucleus (LGN). LGN er en slags koblingsstasjon lokalisert mellom øyet og hjernebarken (se Figur 10), og dens funksjon synes å være å fungere som en slags portvokter som siler og tilpasser synssignaler på vei til hjernebarken. Figur 10: Skisse av første del av synsbanen med øyet, LGN og hjernebarken (cortex). Innen plantebiofysikk studerer mine kolleger Cecilia Futsæther og Unni Oxaal blant annet hvordan røtter utvikler seg når planten vokser. Til det har de utviklet et spesielt todimensjonalt vekstkammer hvor 6 Figur 11: Bilde av rotstruktur tatt i Biofysikklaben ved NLH

7 røtter vokser mellom to glassplater, og jorden er byttet ut med små glasskuler. Dette gjør at de kan følge rotveksten fra dag til dag. Et eksempel er vist i Figur 11. For mer informasjon om fysikkstudier og biofysikkforskning hos oss kan du, for eksempel, se på min Rom-Stoff-Tid hjemmeside ( Figurreferanser 1. Figur 1 er tatt fra Kandel et al., Principles of neural science, Elsevier, Figur 7 er tatt fra Chan & Dill, The protein folding problem, Physics Today, februar Figur 9 er laget av Martin Kermit. 4. Figur 11 er laget av Cecilia Futsæther og Unni Oxaal, NLH. 7