A evolução não é tão aleatória como cientistas pensavam

Redação do Site Inovação Tecnológica - 11/01/2024

As implicações de uma evolução biológica previsível são de largo alcance prático.
[Imagem: Alan Beavan al. - 10.1073/pnas.2304934120]

Mudança na Teoria da Evolução

Uma das teorias mais bem-sucedidas da ciência, a Teoria da Evolução, é tão largamente aceita que ela ultrapassou os limites da biologia, hoje já se falando que a evolução começou antes da própria vida, ou seja, que a evolução não é exclusividade da vida.

Agora, porém, um trio de pesquisadores da Universidade de Nottingham, no Reino Unido, acredita ter elementos para deixar de lado um dos pressupostos fundamentais da Teoria da Evolução: O de que a evolução seria imprevisível.

Se a nova proposta mostrar-se fiel aos fatos, além de mudar os livros de biologia, esta nova visão poderá ter amplas implicações em vários campos de pesquisa, incluindo como lidamos com problemas bem atuais, como a resistência aos antibióticos, as mudanças climáticas e as doenças.

Os pesquisadores estão contestando a crença científica de longa data sobre a imprevisibilidade da evolução ao demonstrar que a trajetória evolutiva de um genoma pode ser influenciada pela sua história evolutiva, em vez de ser determinada pela aleatoriedade, pelos "acidentes históricos" ou eventualmente por um conjunto inumerável de fatores.

"As implicações desta pesquisa são nada menos do que revolucionárias," disse o professor James McInerney. "Ao demonstrar que a evolução não é tão aleatória como pensávamos, abrimos a porta para uma série de possibilidades na biologia sintética, na medicina e na ciência ambiental."

Alguns cientistas já acreditam na evolução robótica ajudando a explorar outros mundos.
[Imagem: Ferrante et al.]

Previsibilidade da evolução

O trio de cientistas realizou uma análise do pangenoma - o conjunto completo de genes dentro de uma determinada espécie - para responder a uma questão crítica sobre se a evolução é previsível ou se os caminhos evolutivos dos genomas dependem da sua história e, portanto, não são previsíveis.

Estudo envolveu uma abordagem de aprendizagem de máquina conhecida como Floresta Aleatória, que foi usada para analisar um conjunto de dados de 2.500 genomas completos de uma única espécie bacteriana. O resultado são "famílias de genes" de cada gene de cada genoma. "Desta forma, pudemos comparar semelhanças entre os genomas," disse a professora Maria Rosa Sananes. Uma vez identificadas as famílias, a equipe analisou o padrão de como essas famílias estavam presentes em alguns genomas e ausentes em outros.

"Nós descobrimos que algumas famílias de genes nunca apareceram em um genoma quando uma outra família de genes específica já estava lá e, em outras ocasiões, alguns genes eram muito dependentes da presença de uma família de genes diferente," disse Sananes.

Na verdade, os dados revelaram um ecossistema invisível onde os genes podem cooperar ou entrar em conflito uns com os outros, um quadro muito diferente das famosas mutações aleatórias. "Essas interações entre genes tornam os aspectos da evolução um tanto previsíveis e, além disso, temos agora uma ferramenta que nos permite fazer essas previsões," acrescentou a pesquisadora.

A Inteligência Artificial colocou constrangimentos à teoria da evolução.
[Imagem: Cuthill/Guttenberg]

Efeitos de uma evolução previsível

Muito além de uma questão acadêmica, esta pesquisa tem implicações de longo alcance, entre os quais a equipe cita alguns.

• Novo Projeto Genoma - Permitir que os cientistas projetem genomas sintéticos, fornecendo um roteiro para a manipulação previsível do material genético.
• Combater a resistência aos antibióticos - Compreender as dependências entre os genes pode ajudar a identificar o "elenco de apoio" dos genes que tornam possível a resistência aos antibióticos, abrindo caminho para tratamentos direcionados.
• Mitigação das Mudanças Climáticas - As conclusões do estudo poderão servir de base para a concepção de microrganismos sintéticos para capturar carbono ou degradar poluentes, contribuindo assim para os esforços de combate às alterações climáticas.
• Aplicações Médicas - A previsibilidade das interações genéticas pode revolucionar a medicina personalizada, fornecendo novas métricas para o risco de doenças e a eficácia dos tratamentos.

"A partir deste trabalho, podemos começar a explorar quais genes 'servem de suporte' a um gene de resistência a antibióticos, por exemplo. Portanto, se estivermos tentando eliminar a resistência aos antibióticos, podemos atingir não apenas o gene focal, mas também seus genes de apoio. Podemos usar esta abordagem para sintetizar novos tipos de construções genéticas que poderiam ser usadas para desenvolver novos medicamentos ou vacinas. Saber o que sabemos agora abriu a porta para uma série de outras descobertas," concluiu o pesquisador Alan Beavan.

Mais tópicos