La evolución puede no ser tan aleatoria como se pensaba

Un nuevo estudio desafía la idea arraigada de que la evolución es siempre aleatoria y podría tener enormes implicaciones para resolver problemas que cambian vidas.

La teoría de la evolución por selección natural es sólida y está bien probada, pero eso no significa que no aprenderemos nada nuevo sobre cómo se desarrolla y cambia la vida con el tiempo. Un nuevo estudio sugiere que la evolución puede no ser tan impredecible como se pensaba anteriormente. Las implicaciones de esto podrían abrir el camino a nuevas formas de abordar problemas del mundo real, incluida la resistencia a los antibióticos, las enfermedades e incluso el cambio climático.

El estudio desafía la creencia arraigada de que la evolución es un proceso impredecible. Según el estudio , la trayectoria evolutiva de un genoma puede depender de su pasado evolutivo, en lugar de estar determinada por una variedad de factores y accidentes históricos.

«Las implicaciones de esta investigación son nada menos que revolucionarias», explicó en un comunicado el profesor James McInerney de la Facultad de Ciencias de la Vida de la Universidad de Nottingham. «Al demostrar que la evolución no es tan aleatoria como pensábamos anteriormente, hemos abierto la puerta a muchas posibilidades en biología sintética, medicina y ecología».

McInerney y sus colegas analizaron el pangenoma (una colección de todas las secuencias de ADN de una especie determinada, que contiene secuencias comunes a todos los individuos) para responder a una pregunta crítica: ¿puede la historia evolutiva de un genoma determinar su trayectoria futura?

El equipo utilizó un método de aprendizaje automático conocido como Random Forest con un conjunto de datos de 2.500 genomas completos de una sola especie bacteriana. Para estudiar esta cuestión, dedicaron varios cientos de miles de horas de procesamiento informático.

Al introducir los datos en una computadora, pudieron crear «familias de genes» a partir de cada gen de cada genoma.

«De esta manera pudimos comparar genomas similares», añadió María Rosa Domingo-Sananes de la Universidad de Nottingham Trent.

Una vez identificadas las familias, se pudo estudiar cómo estaban presentes en algunos genomas y ausentes en otros.

«Descubrimos que algunas familias de genes nunca aparecían en el genoma si ya había otra familia de genes presente allí, y en otros casos, algunos genes dependían mucho de la presencia de otra familia de genes».

Esencialmente, el estudio reveló un “ecosistema invisible” de genes que cooperan o compiten entre sí.

«Estas interacciones entre genes hacen que algunos aspectos de la evolución sean algo predecibles y, lo que es más, ahora tenemos las herramientas para hacer estas predicciones», añadió el Dr. Domingo-Sananes.

Según el Dr. Alan Bevan, también de la Facultad de Ciencias de la Vida de la Universidad de Nottingham, “basándonos en este trabajo podemos empezar a estudiar qué genes ‘mantienen’, por ejemplo, el gen de resistencia a los antibióticos. Entonces, si intentamos eliminar la resistencia a los antibióticos, podemos atacar no sólo el gen focal, sino también los genes que lo respaldan”.

Este enfoque puede usarse para sintetizar nuevas construcciones genéticas, “que podrían usarse para desarrollar nuevos medicamentos o vacunas”. Lo que sabemos ahora abre la puerta a muchos más descubrimientos”, añadió Bevan.

Las implicaciones son enormes y podrían conducir a la creación de nuevos genomas, con los que los científicos puedan diseñar genomas sintéticos y desarrollar hojas de ruta para una manipulación predecible del material genético. También pueden ayudar a los científicos a combatir el aumento de la resistencia a los antibióticos ayudándonos a comprender las relaciones entre genes y crear tratamientos específicos.

Los hallazgos también podrían influir en el diseño de microorganismos diseñados para secuestrar carbono o descomponer contaminantes, lo que podría ayudarnos a combatir el cambio climático.

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