Модель показывает, что у эволюции было множество оптимальных вариантов на выбор

Исследователи, включая учёных из Института науки и технологий Австрии (ISTA), представили математическую модель, предсказывающую оптимальный план строения раннего эмбриона плодовой мушки. Результаты, опубликованные в PNAS, показывают, что эволюция могла иметь множество оптимальных решений для одной и той же задачи.

Эволюция = оптимизация

Адаптацию организмов можно рассматривать как процесс оптимизации определённых признаков и функций. В отличие от физических систем, где оптимизация обычно приводит к единственному состоянию с наименьшей энергией, биологические системы, по-видимому, имеют несколько оптимальных решений одной проблемы. Например, глаза, независимо эволюционировавшие у разных животных, имеют сходную структуру, оптимизированную для одной цели — максимального улавливания света.

Сеть gap-генов дрозофилы

Исследователи сосредоточились на сети gap-генов плодовой мушки (Drosophila), которая играет решающую роль в формировании оси «голова–хвост» эмбриона. Эта «генетическая система позиционирования» создаёт невероятно точный «позиционный код» вдоль оси, сообщая каждой клетке её местоположение.

Ранее работы учёных, включая Гашпера Ткачика, показали, что эта сеть, вероятно, была настроена эволюцией для передачи максимальной позиционной информации при ограниченном количестве сигнальных молекул (морфогенов).

От «игрушечных» моделей к полной оптимизации

Изначальные упрощённые («игрушечные») модели не охватывали всей сложности системы. Объединив подход оптимизации с детальным пространственно-стохастическим моделированием (явно включающим случайность), Томас Соколовский и Ткачик создали реалистичную и вычислительно эффективную модель.

Модель расширили до полного набора из четырёх взаимодействующих gap-генов и трёх градиентов морфогенов. «Оптимальные сети, которые мы вывели, близко соответствовали характерным чертам пространственных профилей экспрессии генов, наблюдаемых у реальной плодовой мушки», — говорит Ткачик.

Множество «оптимальных» путей

Ключевой результат: существует не один, а множество оптимальных способов кодирования позиционной информации в сети gap-генов. Разные наборы биофизических параметров могут приводить к требуемым оптимальным свойствам системы.

«Мы полагаем, что это не недостаток, а преимущество для эволюции, поскольку одной и той же приспособленности можно потенциально достичь множеством вообразимых эволюционных путей», — предполагает Соколовский. Множество доступных вариантов повышает шансы отбора функционального организма.

Для более точного понимания эволюционной динамики будущие исследования потребуют учёта дополнительных факторов, таких как влияние среды или механизмы естественного отбора.