Losowy charakter mutacji genetycznych oznacza, że ​​ewolucja jest w dużej mierze nieprzewidywalna. Jednak ostatnie badania sugerują, że może nie do końca tak być, ponieważ interakcje między genami odgrywają większą niż oczekiwano rolę w określaniu zmian genomu.

Wiadomo, że niektóre obszary genomu tak bardziej prawdopodobne, że będą zmienne niż inne, ale nowe badanie sugeruje, że historia ewolucji gatunku może również odgrywać rolę w zwiększaniu przewidywalności mutacji.

„Konsekwencje tych badań są po prostu rewolucyjne” – mówi biolog ewolucyjny z Uniwersytetu w Nottingham James McInerney.

„Pokazując, że ewolucja nie jest tak przypadkowa, jak kiedyś sądzono, otworzyliśmy drzwi do szeregu możliwości w biologii syntetycznej, medycynie i naukach o środowisku”.

Biolog z Uniwersytetu w Nottingham Alan Beavan i współpracownicy wykorzystali moc obliczeniową sztucznej inteligencji do zbadania ponad 2000 kompletnych genomów Escherichia coli bakteria.

Bakterie są szczególnie podstępne, jeśli chodzi o zmianę swojego DNA, są raczej biegłe w kradzieży genów ze swojego środowiska i włączaniu ich do swojego genomu. Proces ten, znany jako poziomy transfer genów, zapewnia bakteriom łatwy dostęp do nowych cech, takich jak sprytne omijanie antybiotyków – bez irytującego czekania, aż selekcja zadziała przez pokolenia.

Co ciekawe, geny przeniesione poziomo należące do tej samej grupy podstawowej mogą ostatecznie zaparkować w różnych pozycjach genomu bakterii. Badając geny poziome w różnych miejscach, badacze byli w stanie zobaczyć, jaki wpływ ma na nie bezpośrednie otoczenie genów.

Udało im się przetestować eksperyment myślowy znanego biologa ewolucyjnego Stephena J. Goulda: ponowne odtworzenie taśmy z historią ewolucji skutkowałoby za każdym razem innym, nieprzewidywalnym wynikiem, ponieważ ścieżki ewolucji zależą od nieprzewidywalnych zdarzeń.

Jeśli to prawda, genom bakterii będzie ewoluował losowo po uzyskaniu nowego genu horyzontalnego. Jednak sztuczna inteligencja znalazła wzorce przewidywalności w tysiącach „powtórek taśm” po zdarzeniach nabycia genów.

„Odkryliśmy, że niektóre rodziny genów nigdy nie pojawiały się w genomie, gdy istniała już konkretna inna rodzina genów, a w innych przypadkach niektóre geny były w dużym stopniu zależne od obecności innej rodziny genów” – wyjaśnia mikrobiolog z Uniwersytetu w Nottingham, Maria Rosa Domingo-Sananes.

Sieć ta składa się z wielu pojedynczych skupień, z których możemy wnioskować o pozytywnych i negatywnych związkach między genami. pic.twitter.com/rlZrXECvNH

— Maria Rosa Domingo Sananes (@blackpassiflora) 5 stycznia 2024 r

Zatem historia genomu, czyli liczba genów, jakie posiada on w danym momencie, może określić, które geny będzie on posiadał, a których nie będzie w przyszłości. Widzieliśmy już tego ślady w postaci genów, które są blisko fizycznie umiejscowione na cząsteczkach genetycznych, traconych lub zyskiwanych razem – geny połączone – ale działo się to również w przypadku genów, które nie miały ścisłego fizycznego połączenia z genomami bakterii.

„Niektóre aspekty ewolucji mają charakter deterministyczny – tj. prawdopodobnie wystąpią za każdym razem, gdy odtwarzamy taśmę” – potwierdzają Beavan i zespół w swoim artykule. „Obecność lub brak genu można przewidzieć jedynie na podstawie innych genów w genomie. Na przykład hipotetyczny gen A może przewidzieć obecność genu B tylko w przypadku braku genu C”.

Nie łamie to zasady losowej mutacji; chodzi raczej o to, że siły doboru naturalnego działają również na poziomie molekularnym, czego do niedawna nie mieliśmy mocy obliczeniowej, aby w pełni zobaczyć. Zasadniczo same genomy są ich własnymi mikroskopijnymi ekosystemami, w ramach których geny mogą sobie pomagać lub utrudniać.

Więc podczas przewijania tej taśmy E. Coli ewolucja nadal ujawniałaby za każdym razem inną trajektorię ewolucyjną, istniałyby również setki lub tysiące przewidywalnych zdarzeń, z wyraźnymi wzorcami wyłaniającymi się z powtarzających się obserwacji.

„Dzięki tej pracy możemy zacząć badać, które geny „podtrzymują” na przykład gen oporności na antybiotyki” – wyjaśnia Beavan.

„Dlatego też, jeśli próbujemy wyeliminować oporność na antybiotyki, możemy obrać za cel nie tylko gen ogniskowy, ale możemy także obrać za cel geny wspierające”.

Badanie to zostało opublikowane w PNAS.