A pesquisa recente em biologia evolutiva, focada principalmente nas mutações genéticas e sua previsibilidade, traz uma mudança significativa em nosso entendimento dos processos evolutivos. O estudo, conduzido por uma equipe da Universidade de Nottingham, desafia a crença de longa data de que a evolução é predominantemente um processo aleatório, impulsionado por mutações genéticas. Esta pesquisa se concentra no papel das interações gênicas na formação dos caminhos evolutivos, sugerindo um aspecto mais determinístico nas mudanças genéticas do que se reconhecia anteriormente.
James McInerney, um biólogo evolutivo da Universidade de Nottingham, enfatiza o potencial transformador dessas descobertas. Ele afirma: “As implicações desta pesquisa são nada menos que revolucionárias.” McInerney destaca o impacto que isso pode ter em vários campos, incluindo biologia sintética, medicina e ciência ambiental. A pesquisa aponta para uma redução da aleatoriedade nos processos evolutivos, abrindo novos caminhos nessas disciplinas.
Um elemento chave neste estudo envolve a análise de mais de 2.000 genomas completos da bactéria Escherichia coli, utilizando o poder computacional avançado da IA. Esta escolha é perspicaz, considerando as características únicas das bactérias em termos de adaptabilidade genética. As bactérias demonstram uma notável capacidade de alterar seu DNA, especialmente por meio da transferência genética horizontal – um processo em que adquirem genes de seu ambiente e os integram em seu próprio genoma. Essa capacidade facilita a rápida adaptação, como o desenvolvimento de resistência a antibióticos, contornando o processo mais lento de mudanças genéticas ao longo das gerações.
Alan Beavan, um biólogo da Universidade de Nottingham, e sua equipe focaram em como os genes transferidos horizontalmente, apesar de pertencerem ao mesmo grupo, podiam ocupar diferentes posições no genoma das bactérias. Sua pesquisa revelou como a posição dos genes influenciava seu comportamento e interação com o genoma. Isso levou a percepções sobre a previsibilidade do comportamento dos genes com base em seu ambiente genômico.
O estudo também testou um experimento teórico do renomado biólogo evolutivo Stephen J. Gould, que postulou que repetir a história evolutiva resultaria em resultados imprevisíveis devido à aleatoriedade dos eventos evolutivos. Contrariando a hipótese de Gould, a pesquisa encontrou padrões de previsibilidade nos genomas bacterianos após a aquisição de novos genes. A análise de IA dessas “repetições de fita” mostrou padrões consistentes, desafiando a noção de completa aleatoriedade nos processos evolutivos.
Maria Rosa Domingo-Sananes, uma microbiologista da Universidade de Nottingham, explica: “Descobrimos que algumas famílias de genes nunca apareciam em um genoma quando uma determinada outra família de genes já estava lá, e em outras ocasiões, alguns genes eram muito dependentes da presença de uma família de genes diferente.” Essa observação sugere que a história de um genoma – os genes específicos que possui em um determinado momento – pode influenciar sua composição genética futura. Esse fenômeno foi observado não apenas em genes posicionados próximos em moléculas genéticas (genes ligados), mas também naqueles sem proximidade física.
As descobertas não negam o princípio da mutação aleatória. Em vez disso, indicam que a seleção natural opera em nível molecular, um detalhe que anteriormente estava obscurecido devido às limitações nas capacidades computacionais. Os genomas, conforme esta pesquisa, atuam como seus próprios ecossistemas, com genes afetando a presença e o comportamento uns dos outros.
Embora a imprevisibilidade das trajetórias evolutivas, como as da E. Coli, permaneça em certa medida, o estudo revela que certos eventos evolutivos podem ser previstos com um grau de certeza. Essa previsibilidade emerge de padrões discerníveis observados em análises repetidas de processos evolutivos.
Beavan elabora sobre as implicações práticas dessas descobertas, particularmente no enfrentamento de desafios como a resistência a antibióticos. Ele sugere que entender os genes de suporte de um gene de resistência a antibióticos pode ajudar no desenvolvimento de estratégias mais eficazes para combater tal resistência. Esta abordagem envolveria mirar não apenas no gene de resistência primário, mas também nos genes que facilitam sua sobrevivência e funcionalidade.
Esta pesquisa foi publicada na revista PNAS.
