Odell说：这是一个可以超越人类能力的工程设计，人类做的每件事，如果任何一个部分稍稍超出耐受值或者出错，几乎都会以失败告终。

　　Stanislas Leibler和在普林斯顿大学的同事们，建立了一个细菌对化学信号做出反应进行移动的模型，已经发现了类似的耐受范围。这些发现表明这种强壮特征可能正是生命的广泛特征，这个特征是经过漫长的进化产生以帮助应付无法预知的世界的。

　　其他研究者也正在开始应用数学模型来操作生物学系统。比如，波士顿大学的生物医学工程师James Collins和他的同事们已经使用不同的方程式来设计一个由一对对外部化学信号以互斥形式打开和关闭的基因构成的回路--一种基因套索开关3。

　　他们通过遗传加工将该回路置入大肠杆菌中。Leibler的研究组通过独立工作，已经使用一个几乎完全一致的策略将一个基因振荡器加工入大肠杆菌中--以更规则或更不规则的周期打开和关闭的一个基因4。

　　但是也许数学生物学不断发展的重要性的最确信的信号是该领域新项目，甚至完全研究所的出现。比如，著名生物学家Leroy Hood和Sydney Brenner已经分别在西雅图建立了系统生物学研究所，和加州伯克利建立了分子科学研究所。

　　同时，德克萨斯大学西南医学中心的诺贝尔奖获得者Al Gilman已经为他的细胞信号合作联盟获得了一笔为期5年，2500万美元的经费，该联盟的工作将大大地依赖于数学模型。美国国际科学基金会也已经感受到了数学的重要性，并且正在呼吁增加对数学研究的投资，其中的一个原因就是为了支持生物学研究。

　　这些改革正在将不同背景的科学家们带到生物学实验室来。在Odell开始将研究重点移到生物学上之前，他的研究点是流体力学；Hood的研究所已经将George Lake招至麾下，而他是一位一直从事天体物理学和星体科学研究的数学家。也许该领域遇到的最大挑战是让主流细胞和分子生物学家与这些理论学家和数学家进行合作。洛克菲勒大学的理论物理学家Albert Libchaber预言：这一限速步骤将是一种思想状况。

　　数学推动了生物的发展，生物数学研究工作本身也推动了数学的发展。人们发现，不但以前许多数学中的古典方法在生物科学中得到了很好的利用，而且对生物科学问题的研究，也给数学工作者提出了许多新的课题。例如近年来人们很有兴趣的关于混沌现象的研究等等，这种新的课题的出现并非偶然，因为数学从研究非生命体到研究生命体是从简单到复杂的一个飞跃。

　　生物数学是一门独立的学科，是一门边缘性的新兴的学科。作为一名数学系的学生，我以数学的广泛应用而骄傲，但也激励我要更好的学好数学。