Эволюция не умеет работать в режиме многозадачности
Учёные из Университета Аризоны под руководством Бетюль Качар изучают фундаментальные механизмы жизни, целенаправленно «ломая» их. Этот метод, известный как ancestral sequencing, предполагает «воскрешение» древних генетических последовательностей и внедрение их в современные микроорганизмы, чтобы наблюдать за реакцией клетки.
В исследовании, опубликованном в Proceedings of the National Academy of Sciences, команда сфокусировалась на трансляционном аппарате — молекулярной машине, переводящей информацию с ДНК в белки. Этот механизм считается «эволюционной случайностью, застывшей во времени», так как оставался почти неизменным более 3.5 миллиардов лет.
Ход эксперимента
- Исследователи взяли шесть штаммов бактерии Escherichia coli.
- Они генетически модифицировали их, заменив ключевой белок трансляционного аппарата на «кузенов» из других микробов, включая реконструированный белок-предок возрастом около 700 миллионов лет.
- Модифицированные штаммы были помещены в условия конкурентной борьбы («микробные голодные игры») на протяжении тысячи поколений.
Неожиданный результат
Анализ показал, что естественный отбор действует не как многозадачник:
- Сначала отбор улучшал работу повреждённого трансляционного аппарата.
- Однако его фокус быстро смещался на другие клеточные модули, ещё до того, как работа аппарата была полностью восстановлена.
Сандип Венкатарам, эксперт по популяционной генетике, сравнивает процесс с игрой «Mole»:
«Молоток естественного отбора бьёт не случайно, а с сильным смещением в пользу мутаций, дающих наибольшее преимущество для выживания. Он "забивает" другие, менее выгодные мутации, даже если они тоже полезны. Эволюция близорука: она накладывает пластырь на самую urgent проблему и движется дальше».
Эволюционный застой
Такой подход приводит к явлению, которое авторы называют «evolutionary stalling» (эволюционный застой). В быстро эволюционирующих популяциях (как бактерии) адаптация одних модулей тормозится, пока отбор занят другими. В результате организмы никогда не достигают полностью оптимизированного состояния.
«Система должна быть способна быть менее чем оптимальной, чтобы у эволюции было пространство для действий перед лицом нарушений. Должно быть место для улучшения», — поясняет Качар.
Учёные полагают, что эта особенность может быть свойственна любой самоорганизующейся системе на всех уровнях биологической иерархии, вплоть до добиотических времён.
При поддержке John Templeton Foundation и NASA команда планирует использовать ancestral sequencing, чтобы заглянуть ещё дальше в прошлое и исследовать переход от pre-life систем к жизни как таковой.