Misterul originii și dezvoltării vieții este dezvăluit grație modelelor computerizate
Evoluția este foarte lentă, astfel încât observațiile de laborator sau experimentele sunt aproape imposibile aici. Evoluționiștii de la Universitatea din Michigan au decis să ocolească această problemă și să afle motivele complexității observate a aspectului și formelor vieților, folosind un simulator de evoluție. „Lenta.ru” vorbește despre acest studiu.
Biologii evolutivi se întreabă încă despre complexitatea organismelor biologice și ce rol joacă diferitele mecanisme evolutive în acest sens. Unul dintre aceste mecanisme este selecția naturală, datorită căreia se răspândesc noi variante (alele) de gene, contribuind la supraviețuirea purtătorilor individuali. Acest lucru poate explica complexitatea organismelor vii, deși nu întotdeauna. Uneori selecția naturală împiedică schimbarea prin păstrarea a ceea ce animalul are deja. În acest caz, se vorbește despre stabilizarea selecției naturale.
S-a demonstrat experimental că selecția naturală este într-adevăr una dintre principalele cauze ale schimbărilor evolutive, inclusiv răspândirea noilor trăsături adaptative într-o populație. De exemplu, biologul american Richard Lenski a înființat un experiment pe termen lung cu privire la evoluția Escherichia coli. Experimentul a început în 1988 și continuă până în prezent. Oamenii de știință au urmat schimbarea a 60 de mii de generații de E. coli și au descoperit că bacteriile, care anterior nu erau capabile să se hrănească cu citrat de sodiu, au dobândit această capacitate datorită mutațiilor mai multor gene. Acest lucru le-a oferit un avantaj evolutiv în rândul bacteriilor care au crescut pe medii bogate în citrati.
Un alt factor evolutiv este dimensiunea populației. Cu cât populația este mai mică, cu atât efectul proceselor aleatorii este mai puternic. De exemplu, un dezastru natural poate duce la moartea tuturor indivizilor cu alele noi, iar selecția naturală nu va mai putea lucra cu ei. Aceasta se numește deriva genică și, cu fiecare scădere a numărului de animale (mai puțin de 104 indivizi) din populație, deriva crește, slăbind influența selecției.
În evoluția moleculară, care studiază mecanismele evolutive la nivelul genelor și alelelor acestora, rolul autostopului genetic și al derivei este bine cunoscut. Multe mutații care duc la apariția de noi alele genetice rămân neutre. Adică, o nouă trăsătură fie nu apare și animalul nu se schimbă în exterior, fie noua trăsătură nu afectează în niciun fel starea de sănătate a individului. Răspândirea unei gene cu mutație neutră și, prin urmare, o trăsătură, este aleatorie (deriva genei). O altă opțiune este, de asemenea, posibilă. Mecanismele neadaptative contribuie la acumularea mutațiilor neutre în populație, ceea ce poate duce ulterior la apariția trăsăturilor adaptative.
Ilustrarea derivei genetice: de fiecare dată când un număr aleatoriu de bile roșii și albastre este transferat de la cutie la borcan, ca rezultat, bilele de aceeași culoare „câștigă”
Video promotional:
Imagine: Wikipedia
Mărimea populației de animale în care se răspândesc noi alele este foarte importantă pentru dezvoltarea complexității. Depinde cât de mult afectează selecția naturală sau deriva genică. Complexitatea se poate dezvolta datorită faptului că o serie de mutații benefice apar la o populație mare, care sunt favorizate de selecția naturală. Cu cât populația este mai mare, cu atât sunt mai multe astfel de mutații. Sau, la populații mari, se formează multe mutații neutre care se acumulează, dintre care doar câteva sunt responsabile de unele trăsături externe. Aceste trăsături se adaugă la complexitatea organismului.
Uneori evoluția ajunge la un fel de impas. Paradoxal, sunt necesare uneori mutații negative. Imaginați-vă creatura cea mai potrivită mediului său. Să presupunem că acesta este un animal marin cu un corp raționalizat și aripioare de dimensiuni optime. Orice schimbare amenință să supere echilibrul, iar corpul își va pierde perfecțiunea. De exemplu, mărirea aripioarelor va deveni o povară, un animal își va pierde semenii, iar selecția naturală nu va aprinde o astfel de schimbare. Cu toate acestea, dacă apare o furtună teribilă și majoritatea indivizilor „perfecți” mor, atunci va intra în joc deriva genetică. Acesta va permite nu numai genelor defecte ale aripioarelor mari să câștige un punct de sprijin, ci și să deschidă spațiu pentru o evoluție ulterioară. Indivizii pot recâștiga înotătoarele optime în timp sau pot compensa pierderea lor cu alte proprietăți utile.
Populația care urcă pe „dealul” peisajului evolutiv devine mai adaptabilă, în timp ce vârful dealului corespunde „punctului mort” evolutiv
Imagine: Randy Olson / Wikipedia
Pentru a respecta toate acestea, sunt necesare perioade foarte lungi de timp. Experimentele biologice care susțin teoriile evoluționiste sunt extrem de dificil de implementat. Chiar și experimentul lui Lenski cu E. coli, care are o schimbare rapidă a generației și o dimensiune mică a genomului, a durat aproape 30 de ani. Pentru a depăși această limitare, evoluționiștii au folosit simulatorul de viață artificială Avida în cercetările lor, publicat ca un comunicat de presă pe Arxiv.org. Scopul a fost de a studia modul în care dimensiunea populației afectează dimensiunea genomului și totalitatea tuturor trăsăturilor (fenotip) ale unui individ. Pentru simplitate, biologii au luat o populație de organisme asexuate și au urmărit „evoluția în acțiune”.
Avida este un simulator de viață artificială folosit pentru cercetări în biologia evoluției. El creează un sistem în evoluție de programe de computer auto-replicate (multiplicate) capabile să se mute și să se dezvolte. Aceste organisme digitale au un analog al genomului - un ciclu de instrucțiuni care le permite să efectueze orice acțiune, inclusiv reproducerea. După urmarea anumitor instrucțiuni, programul se poate copia singur. Organismele concurează între ele pentru o resursă limitată: timpul procesorului computerului.
Mediul în care trăiesc și se reproduc organismele digitale are un număr limitat de celule pentru a găzdui programe. Când programele ocupă tot spațiul, noile generații înlocuiesc programele vechi din celule aleatorii, indiferent de competitivitatea lor. În acest fel, se realizează un analog digital al derivei genetice. În plus, organismele digitale mor dacă nu reușesc să se reproducă cu succes după un anumit număr de cicluri de instrucțiuni.
Imagine a lumii Avida cu organisme digitale, fiecare dintre ele fiind un program de auto-reproducere
Imagine: Elizabeth Ostrowsky / Laboratorul Ostrowsky
Pentru ca un program să execute instrucțiuni, acesta necesită resurse. În Avida, o astfel de resursă este o unitate SIP (unitate de procesare a instrucțiunilor unice), care permite executarea unei singure instrucțiuni. În total, fiecare organism poate avea un număr egal de unități SIP, dar în fiecare ciclu resursa este distribuită inegal între programe - în funcție de calitățile (analogul fenotipului) organismelor digitale. Dacă un organism posedă calități mai bune decât altul, atunci primește mai multe unități SIP și reușește să execute mai multe instrucțiuni într-un ciclu decât omologul său mai puțin reușit. În consecință, se înmulțește mai repede.
Fenotipul unui organism digital constă în trăsăturile „metabolismului digital” al acestuia, care îi conferă (sau nu) posibilitatea de a efectua anumite calcule logice. Aceste trăsături își datorează existența „genelor” care asigură succesiunea corectă a instrucțiunilor. Avida verifică dacă organismul efectuează operațiuni corect și îi oferă resurse în funcție de cantitatea de cod necesară pentru a executa instrucțiunile. Cu toate acestea, la copierea codului, pot apărea erori - inserarea fragmentelor inutile sau ștergerea (ștergerea) celor existente. Aceste mutații modifică capacitatea de a calcula în bine sau în rău, cu inserții care măresc genomul și ștergerile se micșorează.
Populațiile digitale sunt un obiect convenabil de cercetare. Desigur, nu va fi posibilă testarea ipotezelor legate de influența genelor, epigenetice și a altor factori moleculari și biochimici asupra evoluției. Cu toate acestea, sunt buni la modelarea selecției naturale, a derivei și a propagării mutației.
Cercetătorii au observat evoluția populațiilor digitale de diferite dimensiuni, de la 10 la 10 mii de indivizi, trecând fiecare prin aproximativ 250 de mii de generații. Nu toate populațiile au supraviețuit în timpul experimentului, majoritatea grupurilor de 10 indivizi au murit. Prin urmare, oamenii de știință au simulat evoluția populațiilor mici suplimentare de 12-90 de indivizi pentru a afla cum se leagă probabilitatea de dispariție de dezvoltarea complexității. Sa dovedit că dispariția sa datorat faptului că populațiile mici au acumulat mutații dăunătoare, ducând la apariția descendenților neviabili.
Oamenii de știință au analizat modul în care s-a schimbat dimensiunea genomului pe parcursul experimentului. La începutul „vieții” fiecărei populații, genomul era relativ mic, incluzând 50 de instrucțiuni diferite. Cele mai mici și mai mari grupuri de „organisme” au dobândit cele mai mari genomi până la sfârșitul experimentului, în timp ce populațiile de dimensiuni medii și-au micșorat genomul.
În general, rezultatele au arătat că populațiile foarte mici sunt predispuse la dispariție. Motivul pentru aceasta poate fi „clichetul Möller” - procesul de acumulare ireversibilă a mutațiilor dăunătoare la populațiile de organisme care sunt incapabile de reproducere sexuală. Populațiile puțin mai mari sunt în mod neașteptat capabile să crească dimensiunea genomului datorită mutațiilor negative ușoare care „revin” organismele din adaptări optime. La rândul său, creșterea dimensiunii genomilor a dus la apariția de noi trăsături fenotipice și la complicația „apariției” organismului digital.
Populațiile mari cresc, de asemenea, dimensiunea genomului și complexitatea fenotipică, dar acest lucru se datorează unor rare mutații benefice. În acest caz, selecția naturală acționează pentru a promova răspândirea unor astfel de schimbări. Există, de asemenea, un alt mod de complicație: prin mutații duble, dintre care una este neutră și nu oferă niciun avantaj, iar a doua oferă prima funcționalitate. Populațiile de dimensiuni medii trebuie să crească dimensiunea genomului pentru a dezvolta complexitate, dar mutațiile benefice nu sunt atât de frecvente în ele, în timp ce selecția puternică elimină majoritatea modificărilor adaptive ale genelor, iar deriva rămâne prea slabă. Ca urmare, astfel de populații rămân în urma populațiilor mici și mari.
Un simulator evolutiv oferă un model de populație ideal și nu descrie pe deplin ceea ce se întâmplă în realitate. Pentru o înțelegere mai completă a rolului mecanismelor adaptive și neadaptative în dezvoltarea complexității organismelor vii, sunt necesare cercetări suplimentare.
Alexandru Enikeev
