Tajna nastanka i razvoja života otkriva se zahvaljujući računalnim modelima
Evolucija je vrlo spora, pa su laboratorijska promatranja ili eksperimenti ovdje gotovo nemogući. Evolucionisti sa Sveučilišta Michigan odlučili su zaobići ovaj problem i saznati razloge uočene složenosti izgleda i oblika živih bića, koristeći evolucijski simulator. "Lenta.ru" govori o ovoj studiji.
Evolucijski biolozi još se uvijek pitaju o složenosti bioloških organizama i koju ulogu u tome igraju različiti evolucijski mehanizmi. Jedan od tih mehanizama je prirodna selekcija, zbog koje se šire nove inačice (aleli) gena, pridonoseći preživljavanju pojedinih nosača. To može objasniti složenost živih organizama, iako ne uvijek. Ponekad prirodna selekcija sprečava promjene čuvajući ono što životinja već ima. U ovom se slučaju govori o stabilizaciji prirodne selekcije.
Eksperimentalno je dokazano da je prirodni odabir doista jedan od glavnih uzroka evolucijskih promjena, uključujući širenje novih prilagodljivih svojstava u populaciji. Primjerice, američki biolog Richard Lenski postavio je dugoročni eksperiment o evoluciji Escherichia coli. Eksperiment je započeo 1988. godine i traje do danas. Znanstvenici su pratili promjenu 60 tisuća generacija E. coli i otkrili da su bakterije, koje se prije nisu mogle hraniti natrijevim citratom, stekle tu sposobnost zbog mutacija nekoliko gena. To im je dalo evolucijsku prednost među bakterijama koje su rasle na medijima bogatim citratima.
Drugi evolucijski čimbenik je veličina populacije. Što je manja populacija, to je jači učinak slučajnih procesa. Na primjer, prirodna katastrofa može dovesti do smrti svih osoba s novim alelima, a prirodna selekcija više neće moći raditi s njima. To se naziva zanošenje gena, a sa svakim smanjenjem broja životinja (manje od 104 jedinke) u populaciji, zanošenje se povećava, slabeći utjecaj selekcije.
U molekularnoj evoluciji, koja proučava evolucijske mehanizme na razini gena i njihovih alela, dobro je poznata uloga genetskog stopiranja i zanošenja. Mnoge mutacije koje dovode do pojave novih genskih alela ostaju neutralne. Odnosno, nova osobina ili ne nastaje, a životinja se ne mijenja prema van, ili nova osobina ni na koji način ne utječe na kondiciju pojedinca. Širenje gena s neutralnom mutacijom, a time i osobina, slučajno je (zanošenje gena). Moguća je i druga opcija. Neadaptivni mehanizmi doprinose nakupljanju neutralnih mutacija u populaciji, što kasnije može dovesti do pojave adaptivnih osobina.
Ilustracija zanošenja gena: svaki put kada se slučajni broj crvenih i plavih kuglica prenese iz staklenke u staklenku, kao rezultat, kuglice iste boje "pobjeđuju"
Promotivni video:
Slika: Wikipedia
Veličina životinjske populacije u kojoj se šire novi aleli vrlo je važna za razvoj složenosti. Ovisi o tome koliko snažno utječe na prirodnu selekciju ili pomak gena. Složenost se može razviti zbog činjenice da se u velikoj populaciji pojavljuju brojne korisne mutacije, kojima favorizira prirodna selekcija. Što je veća populacija, više je takvih mutacija. Ili se u velikim populacijama stvaraju mnoge akumulirajuće neutralne mutacije, od kojih su samo neke odgovorne za neka vanjska obilježja. Te osobine dodaju složenost organizma.
Ponekad evolucija dođe u neku vrstu slijepe ulice. Paradoksalno je da su ponekad potrebne negativne mutacije. Zamislite stvorenje koje najbolje odgovara njegovom okruženju. Recimo da je ovo morska životinja s ujednačenim tijelom i perajama optimalne veličine. Svaka promjena prijeti narušiti ravnotežu, a tijelo će izgubiti savršenstvo. Na primjer, povećavanje peraja postat će teret, životinja će izgubiti od svojih kolega, a prirodna selekcija neće dati zeleno svjetlo takvoj promjeni. Međutim, ako se dogodi strašna oluja i većina "savršenih" jedinki umre, tada će na scenu doći genetski pomak. Omogućit će ne samo manjkavim genima velikih peraja da se oslone, već i otvoriti prostor za daljnji razvoj. Pojedinci mogu s vremenom vratiti optimalne peraje ili svoj gubitak nadoknaditi nekim drugim korisnim svojstvima.
Populacija koja se popne na "brdo" evolucijskog krajolika postaje prilagodljivija, dok vrh brda odgovara evolucijskoj "slijepoj ulici"
Slika: Randy Olson / Wikipedia
Da bi se sve to promatralo, potrebna su vrlo duga razdoblja. Biološke eksperimente koji podržavaju evolucijske teorije izuzetno je teško provesti. Čak je i Lenskijev eksperiment s E. coli, koji ima brzu promjenu generacije i malu veličinu genoma, trajao gotovo 30 godina. Da bi prevladali ovo ograničenje, evolucionisti su koristili simulator umjetnog života Avida u svom istraživanju, objavljenom kao priopćenje za javnost na Arxiv.org. Cilj je bio proučiti kako veličina populacije utječe na veličinu genoma i ukupnost svih svojstava (fenotip) jedinke. Radi jednostavnosti, biolozi su uzeli populaciju nespolnih organizama i promatrali "evoluciju na djelu".
Avida je umjetni simulator života koji se koristi za evolucijska biološka istraživanja. Stvara evoluirajući sustav samopromnožavanja (umnožavanja) računalnih programa koji mogu mutirati i razvijati se. Ti digitalni organizmi imaju analog genoma - ciklus uputa koji im omogućuju izvršavanje bilo kakvih radnji, uključujući reprodukciju. Nakon slijeđenja određenih uputa, program se može kopirati. Organizmi se međusobno natječu za ograničeni resurs: vrijeme računalnog procesora.
Okoliš u kojem digitalni organizmi žive i razmnožavaju se ima ograničen broj stanica za smještaj programa. Kad programi zauzmu sav prostor, nove generacije zamjenjuju stare programe iz slučajnih stanica, bez obzira na njihovu konkurentnost. Tako se postiže digitalni analogni pomak gena. Uz to, digitalni organizmi umiru ako se ne uspiju uspješno razmnožavati nakon određenog broja ciklusa uputa.
Slika svijeta Avide s digitalnim organizmima, od kojih je svaki program koji se sam reproducira
Slika: Elizabeth Ostrowsky / Ostrowsky laboratorij
Da bi program mogao izvršavati upute, potrebni su resursi. Ovaj resurs u Avidi je SIP jedinica (jedna jedinica za obradu instrukcija), koja vam omogućuje izvršavanje samo jedne instrukcije. Ukupno, svaki organizam može imati jednak broj SIP jedinica, ali u svakom ciklusu resurs je neravnomjerno raspoređen među programima - ovisno o kvalitetama (analog fenotipa) digitalnih organizama. Ako neki organizam posjeduje bolje kvalitete od drugog, tada prima više SIP jedinica i uspijeva izvršiti više uputa u jednom ciklusu od manje uspješnog. Sukladno tome, množi se brže.
Fenotip digitalnog organizma sastoji se od značajki njegovog "digitalnog metabolizma", koje mu daju (ili ne omogućuju) izvođenje određenih logičkih izračuna. Te osobine svoje postojanje duguju "genima" koji osiguravaju točan slijed uputa. Avida provjerava radi li tijelo pravilno i daje li mu resurse u skladu s količinom koda koja je potrebna za izvršavanje uputa. Međutim, prilikom kopiranja koda mogu se pojaviti pogreške - umetanje nepotrebnih fragmenata ili brisanje (brisanje) postojećih. Te mutacije mijenjaju sposobnost izračunavanja u dobru ili u zlu, s insercijama koje povećavaju genom i delecijama se smanjuju.
Digitalne populacije prikladan su predmet istraživanja. Naravno, neće biti moguće testirati hipoteze povezane s utjecajem gena, epigenetskih i drugih molekularnih i biokemijskih čimbenika na evoluciju. Međutim, oni su dobri u modeliranju prirodne selekcije, zanošenja i širenja mutacija.
Istraživači su promatrali evoluciju digitalnih populacija različitih veličina, od 10 do 10 tisuća jedinki, prolazeći svaku kroz oko 250 tisuća generacija. Nisu sve populacije preživjele tijekom eksperimenta, većina skupina od 10 jedinki je izumrla. Stoga su znanstvenici simulirali evoluciju dodatnih malih populacija od 12 do 90 jedinki kako bi otkrili kako se vjerojatnost izumiranja odnosi na razvoj složenosti. Ispalo se, pokazalo se, zbog činjenice da su male populacije akumulirale štetne mutacije, što je dovelo do pojave ne održivih potomaka.
Znanstvenici su promatrali kako se veličina genoma mijenjala tijekom eksperimenta. Na početku "života" svake populacije genom je bio relativno malen, uključujući 50 različitih uputa. Najmanja i najveća skupina "organizama" stekle su najveće genome do kraja pokusa, dok su srednje velike populacije smanjile svoje genome.
Sveukupno, rezultati su pokazali da su vrlo male populacije sklone izumiranju. Razlog tome može biti "Möller ratchet" - proces nepovratnog nakupljanja štetnih mutacija u populacijama organizama koji nisu sposobni za spolno razmnožavanje. Nešto veće populacije neočekivano su sposobne povećati veličinu genoma zbog blagih negativnih mutacija koje "odbacuju" organizme iz optimalnih prilagodbi. Povećanje veličine genoma zauzvrat je dovelo do pojave novih fenotipskih svojstava i kompliciranja "izgleda" digitalnog organizma.
Velike populacije također povećavaju veličinu genoma i fenotipsku složenost, ali to je zbog rijetkih korisnih mutacija. U ovom slučaju, prirodna selekcija djeluje kako bi potaknula širenje takvih promjena. Postoji i drugi način kompliciranja: dvostrukim mutacijama, od kojih je jedna neutralna i ne daje nikakve prednosti, a druga prvoj pruža funkcionalnost. Srednje populacije moraju povećati veličinu genoma da bi razvile složenost, ali korisne mutacije kod njih nisu tako česte, dok snažna selekcija uklanja većinu prilagodljivih promjena u genima, a zamah ostaje preslab. Kao rezultat, takve populacije zaostaju za malim i velikim populacijama.
Evolucijski simulator nudi idealan populacijski model i ne opisuje u potpunosti ono što se događa u stvarnosti. Za cjelovitije razumijevanje uloge adaptivnih i neprilagodljivih mehanizama u razvoju složenosti živih organizama, potrebna su daljnja istraživanja.
Aleksandar Enikeev
