Cambiando nuestra comprensión de la naturaleza: los científicos han descubierto que la evolución no es tan caótica como parecía
La naturaleza aleatoria de las mutaciones genéticas hace que la evolución sea en gran medida impredecible. Pero investigaciones recientes demuestran que esto no es del todo cierto. Si esto es cierto, tendremos que cambiar nuestra forma de entender la naturaleza.
Así lo informa PNAS.
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Un nuevo estudio sugiere que las interacciones entre genes desempeñan un papel mayor de lo esperado a la hora de determinar cómo cambia un genoma. Se sabe que algunas partes del genoma son más susceptibles a las mutaciones que otras, pero la historia evolutiva de una especie también puede influir a la hora de aumentar la previsibilidad de las mutaciones.
“Las implicaciones de esta investigación son revolucionarias. Al demostrar que la evolución no es tan aleatoria como creíamos, hemos abierto la puerta a un sinfín de posibilidades en biología sintética, medicina y ciencias medioambientales”, afirma James McInerney, biólogo evolutivo de la Universidad de Nottingham.
Alan Beavan, biólogo de la Universidad de Nottingham, y sus colegas utilizaron la informática de inteligencia artificial para examinar más de 2.000 genomas completos de la bacteria Escherichia coli, que vive en el intestino de los organismos de sangre caliente.
Las bacterias son especialmente astutas a la hora de alterar su ADN, son bastante expertas en robar genes del entorno e incorporarlos a su genoma. Este proceso, conocido como transferencia horizontal de genes, permite a las bacterias acceder libremente a nuevos rasgos, como la resistencia a los antibióticos, sin necesidad de esperar a que la selección actúe tras varias generaciones.
Curiosamente, los genes transferidos horizontalmente que pertenecen al mismo grupo de bases pueden acabar en lugares diferentes del genoma bacteriano. Al estudiar los genes horizontales en distintas ubicaciones, los investigadores pudieron ver cómo les afecta el entorno inmediato de los genes. Pudieron poner a prueba el experimento mental del famoso biólogo evolucionista Stephen Gould: reproducir la cinta de la historia evolutiva cada vez conduciría a un resultado diferente e impredecible, ya que las trayectorias evolutivas dependen de acontecimientos impredecibles.
Si así fuera, el genoma bacteriano seguiría evolucionando caóticamente tras adquirir un nuevo gen horizontal. Pero la inteligencia artificial ha identificado patrones de previsibilidad en estos miles de “repeticiones de cinta” que siguen a estos acontecimientos de adquisición de genes.
“Descubrimos que algunas familias de genes nunca aparecían en el genoma cuando ya existía otra familia de genes determinada y, en otros casos, algunos genes dependían en gran medida de la presencia de otra familia de genes”, explica la investigadora María Rosa Domingo-Sananes, de la Universidad de Nottingham.
Así, la historia de un genoma, es decir, el número de genes que tiene en un momento dado, puede determinar qué genes tendrá o no en el futuro. Los científicos ya han visto indicios de esto antes, cuando se perdieron o ganaron juntos genes que están estrechamente situados físicamente en moléculas genéticas: genes ligados. Pero esto también ocurrió con genes que no tenían una conexión física estrecha en los genomas bacterianos.
Algunos aspectos de la evolución son deterministas, lo que significa que es probable que ocurran cada vez que ponemos una cinta. La presencia o ausencia de un gen sólo puede predecirse basándose en otros genes del genoma. Por ejemplo, un gen hipotético A puede predecir la presencia del gen B sólo en ausencia del gen C,
– confirman Bevan y su equipo en su artículo.
Esto no viola la regla de las mutaciones aleatorias, sino que significa que las fuerzas de la selección natural también actúan a nivel molecular, y hasta hace poco no disponíamos de la potencia de cálculo necesaria para verlo plenamente. De hecho, los propios genomas son ecosistemas microscópicos en los que los genes pueden ayudarse u obstaculizarse mutuamente.
A partir de este trabajo, podemos empezar a investigar cómo los genes mantienen, por ejemplo, la resistencia a los antibióticos, y en el futuro crear medicamentos para enfermedades que actualmente son intratables.
