生物熵在医学研究中的应用
【摘要】 从熵的角度解释生命体状态变化的物理本质，生命体的各系统在不同的状态下，都对应着一定的熵值。疾病状态时，体内微生态平衡发生变化，相应的熵值也就发生改变。
熵的概念最初是由R.J.克劳修斯在19世纪中叶建立的，以后，由普利高津和哈肯建立的非平衡态统计耗散结构理论及协同学理论，使人们对熵规律有了更新的认识，尤其是在无序中产生有序机制的出现，使得熵在许多方面都显示出它的重要性。熵的内涵不断扩大，逐渐形成了热力学熵，黑洞熵、信息熵等概念［1］，在生物学中，生命现象也与熵有着密切关系，形成了生物熵。生物熵概念正逐渐引入现代生物医学的研究之中，成为现代医学研究的一种新思路、新方法。本研究介绍了熵的意义及生物熵在现代医学研究中的应用。
1 熵概念的发展 热力学第二定律是指明热力学过程方向的规律，它指出了自发过程的方向，并且说明所有实际热力学过程都是不可逆过程。由此可见，在发生热力学过程的初态和终态之间存在重大性质上的差别。这种性质如果用一个物理量来量度的话，那么这个物理量应是一个态函数，而且可从它的变化说明系统发生变化过程的方向性。克劳修斯把它称做熵。 对于绝热系统，因dQ=0，则 dS ≥0 。（1） 式中等号对应可逆过程，不等号对应不可逆过程。式（1）表明绝对系统的熵永不减少。因为实际的绝热过程总是不可逆的，因而熵总是增加的。在此可得到下述结论：在绝热系统中发生的不可逆过程，或孤立系统中发生的自发过程，其熵总量是增加的。或者说，这些过程总是沿着熵增的方向进行。这一结论称为熵增原理。
2 熵的统计表述 通常将一个宏观态所包含的微观态数目称为该宏观态的热力学几率。统计分析表明，平衡态所包含的微观态数目大大超过非平衡态，所以，在不受外界影响时，系统总是处在平衡态上。如果系统受到外界影响，使它处于非平衡态上，则过了一定时间后，系统就能自动过渡到平衡态。 综上所述，可以得出结论：在孤立系统中发生的自发过程总是从包含微观态数目少的宏观态向包含微观态数目多的宏观态转变。或者说，从热力学几率小的宏观态向热力学几率大的宏观态过渡。
3 信息熵。
3.1 信息量 一个信源包括着若干条信息，一般地说，这些信息都不是确定出现的，设第i条信息的概率为P（i），当信源发布其中某一条信息后，它的不确定性就减少为零。就好像掷一个骰子，第i面朝上的几率为P（i），但当这个骰子落地，只有某一面朝上，其概率为1，其他面朝上的概率为零，不确定性就不存在了，这个不确定性的变化反映了信源中包含信息量的大小。所以，信息量是一个具有不确定性的信息集合的信源中获得一个确定信息时所减少的不确定性的度量，具体地说，用 H=—ip(i)log2p(i)（2） 来表示，H为信息量，P为得到该信息的几率。
3.2 信息熵 在计算一个信源的信息量时，全部信息应为各信息量之和 H=iHi（3） 各信源的信息量通常是不一致的，因此需要引入平均信息量的概念，所谓平均信息量是指一个信源信息量的平均大小。 =ipiHi=ipilog21Pi（4） 在获得信息都是相等几率的情况下 H=iPilog21p=log21P=Hi（5） 精简化后，可以把第i个信息的信息量看作是平均信息量或信息熵，在这种意义上，信息量即信息熵［2］。
3.3 生物熵 1945年，量子力学的创始人之一薛定谔发表了《生命是什么？活细胞的物理学观》一书。书中提出，对生命现象进行普遍的物理解释是可能的，他把生命现象归结为少数几个基本物理问题。第一个问题是：生物体如何维持自身的非平衡态？他的回答是：非平衡态是通过熵从生物体流向周围环境来维持的。第二个问题是：生命体为什么一定要由大量的原子组成？回答是由少量几个原子所构成的系统不可能是有序的，即便有序，也会被热运动的起伏破坏。生命的许多基本问题与熵有着密切的联系。