一个多世纪以来，科学家一直在思考，为什么像血管、神经元、树枝以及其他生物网络这样的物理结构会呈现出如今的形态。
长期占主导地位的理论认为，大自然只是以尽可能高效的方式构建这些系统，从而将所需材料的用量降到最低。这类理论的基本前提是“最优接线假说”，这一假说将物理网络概念化为一组彼此连接的一维线段，并假定其总体结构旨在最小化所有接线的总长度。
然而，在以往的研究中，当科学家将这些网络与传统的数学最优化理论进行对照检验时，这些理论给出的预测结果却始终不尽如人意。
用弦论理解三维世界的问题
在一项新发表于《自然》杂志的研究中，一个研究团队通过探索多种物理网络的局部分支几何结构，发现问题出在本应以三维方式思考时，却只采用了一维的视角。他们提出，要准确预测物理网络的真实材料成本，必须考虑其完整的三维几何形态。而这将导致一个在很大程度上难以求解的优化问题。但他们进一步发现，通过借助弦论中发展出的数学工具，便能够成功描述真实的生物结构。
弦论旨在统一量子力学与引力，目前仍未得到实验证实，但其数学机制在理解生命如何在三维空间中自我组织方面，却展现出了出乎意料的实用性。
20世纪80年代，物理学家在研究高维空间中振动弦的数学问题时，发展出了一套精密的工具，用以计算“极小曲面”——即在空间中连接物体时最平滑、最高效的方式。在新的研究中，研究人员发现，正是这些相同的方程，几乎能完美地刻画生物网络如何最小化其材料成本。
一些传统的数学模型预测，生物网络应当主要依赖“二分叉”，即分裂成两路。然而，任何观察过树木分支结构的人都会发现，三分叉、四分叉以及其他类型的连接点在自然界中其实十分常见。而相比之下，弦论中的“曲面极小化”原理则自然允许这些更高阶的分叉结构。
此外，这些原理还预测了一种被称为“正交萌芽”的结构，即更细的、终止于端点的分支，这些分支常见于植物和神经元等自然系统中。以人脑为例，98%的这类垂直的萌芽最终终止于突触，也就是神经元之间的连接点。这些萌芽使神经元能够以最少的生物材料向外延伸，与周围的邻居建立连接。类似地，植物根系和真菌菌丝也会以近乎垂直的方式生长，从而更高效地在土壤中探索水分和养分。
用真实数据验证新理论
近年来，得益于显微技术以及三维重建技术的进步，科学家已经能获得更多与物理网络相关的数据，进而使得研究人员能够获取物理网络的精细三维结构，这些网络的范围涵盖了从高分辨率的脑连接组布局，到血管网络，乃至珊瑚树状结构。
在这项研究中，研究人员为了检验他们的新理论，利用六类不同网络的高分辨率三维扫描数据进行了测试，这些网络包括：人类和果蝇的神经元、人类血管、热带树木、珊瑚，以及拟南芥（一种生物学研究常用的十字花科模式植物）。
结果表明，在所有案例中，真实网络的分支模式都更接近曲面极小化原理的预测，而非基于简单的“接线极小化”的传统理论。
不过，这并不意味着，这些网络的每一个细节都可以仅凭物理学来解释：生物系统同时受到多种相互竞争的压力影响，研究人员发现，现实世界中的网络长度可能比该理论预测的绝对极小值高出多达25%。
然而，在如此多样化的生命形式中所呈现出的分支模式一致性，表明自然界已经趋同到一套贯穿生命之树的数学原则之上。
从抽象到现实
弦论是物理学试图解释宇宙的基本结构的前沿而抽象的分支。这些研究结果表明，理论物理中高度抽象的工具箱，同样能够帮助我们更接近解决现实世界中的问题，例如探索并更深入地理解脑和血管网络的连接模式。
这些发现最终或许能够帮助工程师设计出更优良的人工网络，例如具备可正常运作血管的三维打印组织，或更加高效的交通系统。但更深层的启示或许在于自然的“经济性”：进化过程往往遵循着与物理学家研究宇宙本身时所发现的同样的数学原理。