Эволюция изучает как организмы адаптируются к своей среде в течение многих поколений, но как насчёт эволюционирования самой эволюции?
Исследователи давно задаются вопросом, почему биологические популяции с таким успехом эксплуатируют окружающую их среду — это их свойство называется «эволюциобильностью» (прим. перев. — вольный перевод термина evolvability, т.е. «способность к развитию»). Задумаемся, например, об антимикробной устойчивости и скорости, с которой новые вирусные патогены способны меняться и уклоняться от воздействия вакцин.
Новое исследование Мичиганского университета демонстрирует, что, вероятно, эволюция настолько эффективна потому, что она сама способна развиваться. Результаты исследования опубликованы в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences.
«Жизнь очень и очень успешно решает проблемы. Если вы оглядитесь вокруг, то увидите, что в жизни так много разнообразия, и что всё это происходит от общего предка — для меня это очень и очень удивительно, — говорит Луис Заман, эволюционный биолог из Мичиганского универститета и ведущий автор исследования. Почему эволюция кажется такой изобретательной? Такое ощущение, что, может быть, эта её способность — это нечто такое, что тоже эволюционировало?»
Заман говорит, что способность самой эволюциобильности эволюционировать — большой вопрос, так как основным источником питания эволюции являются мутации, максимально увеличивающие приспособленность организма, повышающие их способность выживать в текущей среде. Но эволюциабильность — не улучшение приспособляемости. Скорее, это — увеличение будущего потенциала приспособляемости организма.
«Это нацеленное на будущее свойство эволюциобильности делает её предметом дискуссий, — говорит Заман. — Мы думаем, что это важно. Мы знаем, что это случается. Почему это случается и когда это случается — это нам не так ясно. Мы пытались выяснить, сможем ли мы рассмотреть эволюцию эволюциобильности на более реалистичной математической модели?»
Как из узкого специалиста сделать специалиста широкого профиля?
Чтобы испытать эти идеи, Заман и его соавторы построили вычислительную модель, состоящую из набора трёх вознаграждаемых логических функций и трёх токсичных логических функций. Можете представить себе эти логические функции в виде красных и синих ягод, которые в различных условиях либо полезны, либо ядовиты, — говорят учёные. В одной среде в модели красные ягоды полезны для популяции, а синие — ядовиты. В другой среде синие ягоды полезны для популяции, а красные ядовиты. Это означает, что популяции не может быть «хорошо» в обеих средах — она может достичь успеха либо в одной, либо в другой среде, — говорит Заман.
Затем исследователи выполнили ряд сценариев, и зафиксировали то, как эволюциобильность может изменяться в ходе каждого из сценариев. В одном из них среды оставались неизменными: популяция никогда не переключалась между употреблением красных или синих ягод. В другом сценарии популяция проходила через циклы, в которых ей приходилось есть то красные, то синие ягоды.
Исследователи обнаружили, что, когда они переключались между двумя этими средами, популяции в каждой из сред должны были обладать способностью прыгать туда-обратно из одной среды в противоположную, и в обеих средах достигать успеха.
В частности, переход из среды в среду приводил к тысячекратному увеличению в популяции количества мутаций, что позволяло им с успехом переключаться между употреблением красных и синих ягод в каждой из сред.
Адаптация к мутационному окружению
Вычислительная структура, которую исследователи использовали для изучения эволюциобильности, называется Avida. Когда исследователи создавали сценарии с использованием Avida, которая переключалась между логическими функциями (представленными красными и синими ягодами), программы подталкивали себя к новым мутационным окружениям.
Можно представить себе эволюционировавшие компьютерные программы в виде путей множества генов, состоящих из компьютерного кода, — говорит Заман. — Каждый раз при флуктуации среды этот путь нужно перенастроить на поедание новых ягод.
«Мутационные окружения, в которых в итоге оказываются популяции, найдя их в процессе эволюции, — это места, где отдельные мутации способны перенастроить этот путь», — говорит он.
Мутации происходят, когда изменяется одна из этих инструкций (генов) компьютера внутри программы (генетического пути). С течением времени это перенастраивает путь, что в итоге позволяет популяциям компьютерных программ успешно жить в окружении, где специалисты по красным и синим ягодам живут по соседству.
Исследователи также изменили частоту, с которой они переключались между средами: они посмотрели на результаты процесса, в котором популяция провела одно поколение в среде, перед тем, как она поменялась, по сравнению с 10 поколениями, по сравнению со 100 поколениями. Они обнаружили что при слишком быстрой смене сред они не видели увеличения эволюциобильности. Но самое интересное заключается в том, что даже относительно долгие по продолжительности циклы, в сотни поколений, могли приводить к эволюции и сохранению эволюциобильности.
«Как только популяция достигла этой эволюциобильности, создаётся впечатление, что будущая эволюция не уничтожает её», — говорит Заман.
Это подразумевает, что как только эволюция эволюционирует и достигнет в этом успехов, эволюциобильность остаётся навсегда.
Автор — Морган Шербёрн (Morgan Sherburne).
Перевод — Андрей Прокипчук, «XX2 ВЕК». Источники.
Материалы предоставлены Мичиганским университетом (University of Michigan).
Вам также может быть интересно: