La naturaleza aleatoria de la mutación genética implica que la evolución es en gran medida impredecible. Pero investigaciones recientes sugieren que esto puede no ser del todo cierto, ya que las interacciones entre genes desempeñan un papel más importante de lo esperado en la determinación de cómo cambia un genoma.
Se sabe que algunas áreas del genoma son Es más probable que sea mutable que otros, pero Un nuevo estudio sugiere ahora que la historia evolutiva de una especie puede desempeñar un papel a la hora de hacer que las mutaciones también sean más predecibles.
“Las implicaciones de esta investigación son nada menos que revolucionarias”, dice James McInerney, biólogo evolutivo de la Universidad de Nottingham.
“Al demostrar que la evolución no es tan aleatoria como alguna vez pensábamos, hemos abierto la puerta a una variedad de posibilidades en biología sintética, medicina y ciencia ambiental”.
El biólogo Alan Beavan de la Universidad de Nottingham y sus colegas aprovecharon el poder de cálculo de la IA para investigar más de 2.000 genomas completos de Escherichia coli
Las bacterias son particularmente engañosas cuando se trata de cambiar su ADN, siendo bastante expertas en robar genes de su entorno e incorporarlos a su genoma. Conocido como transferencia horizontal de genesel proceso brinda a las bacterias un fácil acceso a nuevas características, como eludir claramente los antibióticos, sin tener que esperar a que la selección funcione a lo largo de las generaciones necesarias.
Curiosamente, genes transferidos horizontalmente pertenecientes a un mismo grupo básico pueden acabar estacionándose en diferentes posiciones del genoma de la bacteria. Al investigar genes horizontales en diferentes lugares, los investigadores pudieron ver cómo influía en ellos el entorno inmediato de los genes.
Pudieron probar el experimento mental del renombrado biólogo evolutivo Stephen J. Gould: reproducir una cinta de la historia evolutiva daría como resultado un resultado diferente e impredecible cada vez, ya que los caminos evolutivos dependen de eventos impredecibles.
De ser así, el genoma de la bacteria seguiría evolucionando aleatoriamente tras adquirir un nuevo gen horizontal. Pero la IA encontró patrones de previsibilidad en estos miles de “repeticiones de cintas” después de estos eventos de adquisición de genes.
“Descubrimos que algunas familias de genes nunca aparecían en un genoma cuando otra familia de genes en particular ya estaba allí, y en otras ocasiones, algunos genes dependían en gran medida de la presencia de una familia de genes diferente”. explica
Esta red tiene múltiples grupos individuales, en los que podemos inferir relaciones positivas y negativas entre genes. pic.twitter.com/rlZrXECvNH
— Maria Rosa Domingo Sananes (@blackpassiflora) 5 de enero de 2024
Entonces, la historia del genoma, en función de los genes que tiene en ese momento, puede determinar qué genes tendrá o no en el futuro. Hemos visto indicios de esto antes a través de genes que están físicamente ubicados estrechamente en moléculas genéticas que se pierden o ganan juntos (genes vinculados), pero esto también estaba sucediendo con genes que no tenían una conexión física cercana en los genomas de las bacterias.
“Algunos aspectos de la evolución son deterministas, es decir, es probable que sucedan cada vez que reproduzcamos la cinta”. confirmar Beavan y su equipo en su artículo. “La presencia o ausencia de un gen es predecible basándose únicamente en otros genes del genoma. Por ejemplo, un gen A hipotético puede predecir la presencia del gen B sólo en ausencia del gen C”.
Esto no rompe la regla de la mutación aleatoria; es más bien que las fuerzas de la selección natural también están trabajando a nivel molecular, algo que no hemos tenido la potencia informática para ver plenamente hasta hace poco. Esencialmente el Los propios genomas son sus propios ecosistemas microscópicos.dentro del cual los genes pueden ayudarse o obstaculizarse entre sí.
Entonces, mientras rebobinaba esa cinta de E. coli La evolución aún revelaría una trayectoria evolutiva diferente cada vez, también habría cientos o miles de eventos predecibles, con patrones claros que emergerían a través de visiones repetidas.
“A partir de este trabajo, podemos empezar a explorar qué genes ‘apoyan’ un gen de resistencia a los antibióticos, por ejemplo”, explica Beavan.
“Por lo tanto, si intentamos eliminar la resistencia a los antibióticos, podemos atacar no sólo el gen focal, sino también sus genes de apoyo”.
Esta investigación fue publicada en PNAS.