Интересно Новый взгляд на природу: силы, движущие эволюцию, не так случайны, как мы раньше думали

[Sepultura_North]

​

Новый взгляд на природу: силы, движущие эволюцию, не так случайны, как мы раньше думали​

21 января, 2024

Ученые использовали искусственный интеллект, чтобы раскрыть скрытые закономерности в изменении геномов бактерий.

Генетические мутации происходят случайным образом, что делает эволюцию во многом непредсказуемой. Однако недавние исследования показывают, что это не совсем так, и взаимодействия между генами играют большую роль, чем ожидалось, в определении того, как меняется геном.
Известно, что некоторые участки генома более склонны к мутациям, чем другие, но новое исследование также предполагает, что эволюционная история вида может влиять на предсказуемость мутаций.
"Это исследование имеет революционные последствия", - подчеркивает Джеймс МакИнерни, эволюционный биолог из Университета Ноттингема.
“Показав, что эволюция не так случайна, как мы думали раньше, мы открыли дверь к множеству возможностей в синтетической биологии, медицине и экологии.”
Биолог Алан Биван и его коллеги из Университета Ноттингема использовали вычислительную мощь искусственного интеллекта, чтобы исследовать более 2000 полных геномов бактерий Кишечной палочки.
Бактерии особенно хитры, когда дело доходит до изменения своей ДНК, так как они умеют красть гены из окружающей среды и включать их в свой геном. Этот процесс называется горизонтальным переносом генов и дает бактериям возможность быстро получать новые свойства, например, устойчивость к антибиотикам - без необходимости ждать, пока естественный отбор сработает в течение нескольких поколений.
Интересно, что горизонтально перенесенные гены, принадлежащие одной и той же основной группе, могут оказаться в разных позициях генома бактерии. Исследуя горизонтальные гены в разных местах, ученые смогли увидеть, как окружающая среда влияет на них.
Они смогли проверить мысленный эксперимент известного эволюционного биолога Стивена Дж. Гулда: если повторить ленту эволюционной истории, то каждый раз получится разный, непредсказуемый результат, так как эволюционные пути зависят от непредсказуемых событий.
Если это верно, то геном бактерии будет продолжать эволюционировать случайным образом после приобретения нового горизонтального гена. Но искусственный интеллект нашел закономерности предсказуемости среди тысяч этих “повторов ленты” после этих событий приобретения генов.
“Мы обнаружили, что некоторые семейства генов никогда не появлялись в геноме, когда в нем уже было другое определенное семейство генов, а в других случаях некоторые гены очень сильно зависели от наличия другого семейства генов”, - объясняет микробиолог из Университета Ноттингема Мария Роса Доминго-Сананес.
Таким образом, история генома, состоящая из того, какие гены он имеет в данный момент, может определять, какие гены он будет или не будет иметь в будущем. Мы уже видели намеки на это раньше по генам, которые тесно расположены на молекулах ДНК и теряются или приобретаются вместе - связанные гены - но это происходило и с генами, которые не имели близкого физического связи в геномах бактерий.
“Некоторые аспекты эволюции детерминированы - то есть они вероятно произойдут каждый раз, когда мы повторяем ленту”, - подтверждают Биван и его коллеги в своей статье. “Наличие или отсутствие гена предсказуемо только на основе других генов в геноме. Например, гипотетический ген A может предсказывать наличие гена B только при отсутствии гена C”.
Это не нарушает правила случайных мутаций; скорее, силы естественного отбора работают и на молекулярном уровне, чего мы не могли полностью увидеть до недавнего времени из-за ограниченности вычислительной мощности. По сути, геномы сами по себе являются своими собственными микроскопическими экосистемами, в которых гены могут помогать или мешать друг другу.
Так что, если бы мы отмотали ленту эволюции E. Coli назад, мы бы все равно увидели разную эволюционную траекторию каждый раз, но также были бы сотни или тысячи предсказуемых событий, с четкими закономерностями, появляющимися при повторном просмотре.
“Из этой работы мы можем начать исследовать, какие гены “поддерживают” ген антибиотикорезистентности, например”, - говорит Биван.
“Поэтому, если мы пытаемся устранить антибиотикорезистентность, мы можем нацелиться не только на целевой ген, но и на его поддерживающие гены”.

​