Un estudio revela que la evolución humana no es aleatoria y “está guiada”
Un nuevo estudio ha descubierto que la trayectoria
evolutiva de un genoma puede estar influenciada por su historia evolutiva, en
lugar de determinada por numerosos factores y casualidades.
La investigación, que desafía la vieja creencia
sobre la imprevisibilidad de la evolución, podría permitir a los científicos
explorar qué genes podrían ser útiles para abordar problemas del mundo real
como la resistencia a los antibióticos, las enfermedades y el cambio climático.
El estudio, publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences, fue
dirigido por el profesor James McInerney y el Dr. Alan Beavan de la Facultad de
Ciencias de la Vida de la Universidad de Nottingham, y la Dra. María Rosa
Domingo-Sananes de la Universidad de Nottingham Trent.
"Las implicaciones de esta investigación son
nada menos que revolucionarias", afirmó el profesor McInerney, autor
principal del estudio. "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 equipo llevó a cabo un análisis del pangenoma (el
conjunto completo de genes dentro de una especie determinada) para responder a
la pregunta crítica de si la evolución es predecible o si las trayectorias
evolutivas de los genomas dependen de su historia y, por lo tanto, no son
predecibles en la actualidad.
Utilizando un enfoque de aprendizaje automático
conocido como Random Forest, junto con un conjunto de datos de 2.500 genomas
completos de una sola especie bacteriana, el equipo llevó a cabo varios cientos
de miles de horas de procesamiento informático para abordar la cuestión.
Después de introducir los datos en su computadora de
alto rendimiento, el equipo primero creó "familias de genes" a partir
de cada uno de los genes de cada genoma. "De esta manera, podríamos
comparar genomas similares", dijo la doctora Domingo-Sananes.
Una vez identificadas las familias, el equipo
analizó el patrón de cómo estas familias estaban presentes en algunos genomas y
ausentes en otros.
"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", agregó.
En efecto, los investigadores descubrieron un
ecosistema invisible donde los genes pueden cooperar o entrar en conflicto
entre sí.
"Estas interacciones entre genes hacen que
algunos aspectos de la evolución sean algo predecibles y, además, ahora tenemos
una herramienta que nos permite hacer esas predicciones", añadió
Domingo-Sananes.
El Dr. Beavan dijo: "A partir de este trabajo,
podemos comenzar a explorar qué genes 'apoyan' un gen de resistencia a los
antibióticos, por ejemplo. Por lo tanto, si estamos tratando de eliminar la
resistencia a los antibióticos, podemos atacar no sólo el gen focal, sino
también también puede apuntar a sus genes de apoyo.
"Podemos utilizar este enfoque para sintetizar
nuevos tipos de construcciones genéticas que podrían usarse para desarrollar
nuevos medicamentos o vacunas. Saber lo que sabemos ahora ha abierto la puerta
a una gran cantidad de otros descubrimientos".
Las implicaciones de la investigación son de gran
alcance y podrían conducir a:
- Diseño novedoso del genoma: permite a los
científicos diseñar genomas sintéticos y proporciona una hoja de ruta para la
manipulación predecible del material genético.
- Combatir la resistencia a los antibióticos:
comprender las dependencias entre genes puede ayudar a identificar el
"elemento de apoyo" de genes que hacen posible la resistencia a los
antibióticos, allanando el camino para tratamientos específicos.
- Mitigación del cambio climático: los conocimientos
del estudio podrían informar el diseño de microorganismos diseñados para
capturar carbono o degradar contaminantes, contribuyendo así a los esfuerzos para
combatir el cambio climático.
- Aplicaciones médicas: la previsibilidad de las
interacciones genéticas podría revolucionar la medicina personalizada al
proporcionar nuevas métricas para el riesgo de enfermedades y la eficacia del
tratamiento.
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