Un nuevo estudio pone en tela de juicio la idea de que la evolución es siempre aleatoria, y podría tener enormes implicaciones para resolver problemas que cambian la vida.

La teoría de la evolución por selección natural es sólida y está bien probada, pero eso no significa que no vayamos a aprender nada nuevo sobre cómo se desarrolla y cambia la vida a lo largo del tiempo. Un nuevo estudio sugiere que la evolución puede no ser tan impredecible como se pensaba. Las implicaciones de esto podrían abrir el camino a nuevas formas de abordar problemas del mundo real como la resistencia a los antibióticos, las enfermedades e incluso el cambio climático.

El estudio pone en tela de juicio la creencia de que la evolución es un proceso impredecible. Según el estudio, la trayectoria evolutiva de un genoma puede depender de su pasado evolutivo, en lugar de estar determinada por diversos factores y accidentes históricos.

El profesor James McInerney, de la Facultad de Ciencias de la Vida de la Universidad de Nottingham dijo en comunicado:

«Las implicaciones de esta investigación son poco menos que revolucionarias.

Al demostrar que la evolución no es tan aleatoria como creíamos, hemos abierto la puerta a muchas posibilidades en biología sintética, medicina y ecología».

McInerney y sus colegas analizaron el pangenoma -una colección de todas las secuencias de ADN de una especie determinada, que contiene secuencias comunes a todos los individuos- para responder a una pregunta crítica: ¿Puede la historia evolutiva de un genoma determinar su trayectoria futura?

Utilizaron un método de aprendizaje automático en su estudio

El equipo utilizó un método de aprendizaje automático conocido como Random Forest con un conjunto de datos de 2.500 genomas completos de una única especie bacteriana. Para estudiar esta cuestión, emplearon varios cientos de miles de horas de procesamiento informático.

Introduciendo los datos en un ordenador, pudieron crear «familias de genes»» a partir de cada gen de cada genoma.

La evolución puede no ser tan aleatoria como se pensaba

María Rosa Domingo-Sananes, de la Universidad de Nottingham Trent, dijo en un comunicado:

«De este modo pudimos comparar genomas similares».

Una vez identificadas las familias, fue posible estudiar cómo estaban presentes en algunos genomas y ausentes en otros.

María Rosa Domingo-Sananes agregó:

«Descubrimos que algunas familias de genes nunca aparecían en el genoma si otra familia de genes ya estaba presente en él, y en otros casos, algunos genes eran muy dependientes de la presencia de otra familia de genes».

En esencia, el estudio reveló un «ecosistema invisible» de genes que cooperan o compiten entre sí.

El Dr. Domingo-Sananes dijo:

«Estas interacciones entre genes hacen que algunos aspectos de la evolución sean en cierto modo predecibles y, lo que es más, ahora tenemos las herramientas para hacer estas predicciones».

Según el Dr. Alan Bevan, también de la Facultad de Ciencias de la Vida de la Universidad de Nottingham:

«A partir de este trabajo podemos empezar a estudiar qué genes ‘mantienen’, por ejemplo, el gen de resistencia a los antibióticos. Así, si intentamos eliminar la resistencia a los antibióticos, podemos dirigirnos no sólo al gen focal, sino también a los genes que lo sustentan».

Este enfoque puede utilizarse para sintetizar nuevas construcciones genéticas, «que podrían emplearse para desarrollar nuevos fármacos o vacunas». Lo que sabemos ahora abre la puerta a muchos más descubrimientos».

Las implicaciones son enormes y podrían conducir a la creación de nuevos genomas, con los que los científicos podrán diseñar genomas sintéticos y elaborar hojas de ruta para la manipulación predecible del material genético. También pueden ayudar a los científicos a combatir el aumento de la resistencia a los antibióticos, ayudándonos a comprender las relaciones entre genes y a crear tratamientos específicos.

Los hallazgos también podrían influir en el diseño de microorganismos diseñados para secuestrar carbono o descomponer contaminantes, lo que podría ayudarnos a combatir el cambio climático.

El estudio científico se publicó en la revista PNAS.

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