A ideia de que a evolução é um processo completamente aleatório pode não ser tão precisa quanto pensávamos.
Pesquisas recentes indicam que as interações entre os genes desempenham um papel crucial na determinação das mudanças nos genomas, desafiando a visão tradicional de que a mutação genética é predominantemente imprevisível.
Um estudo conduzido por biólogos da Universidade de Nottingham, liderados por Alan Beavan, desafia a concepção tradicional de que a evolução é predominantemente guiada pelo acaso (BEAVAN, 2024).
Utilizando o poder de cálculo da inteligência artificial, a equipe analisou mais de 2.000 genomas completos da bactéria Escherichia coli.
O foco investigação estava na transferência horizontal de genes, um mecanismo pelo qual as bactérias adquirem genes do ambiente ao invés de herdar de seus antepassados.
Surpreendentemente, os resultados revelaram padrões de previsibilidade em meio à complexidade.
Enquanto se sabia que algumas regiões do genoma são mais propensas a mutações, este estudo destaca que a história evolutiva de uma espécie desempenha um papel significativo em tornar as mutações mais previsíveis.
Os pesquisadores explicam que um dos objetivos deste trabalho era testar a teoria do biólogo evolutivo Stephen J. Gould, que propôs que a repetição da história evolutiva resultaria em trajetórias diferentes a cada vez, devido à imprevisibilidade de eventos evolutivos.
No entanto, a análise computacional revelou padrões consistentes em múltiplas “reproduções da fita” genômica, contrariando essa noção de total imprevisibilidade.
Maria Rosa Domingo-Sananes, microbiologista da equipe, explica que isso significa que a presença ou ausência de genes pode ser prevista com base nos outros genes presentes no genoma.
Segundo ela, “alguns aspectos da evolução são determinísticos, ou seja, provavelmente aconteceriam sempre que repetíssemos a fita.”
Essa determinação não contradiz a regra da mutação aleatória, mas destaca que as forças da seleção natural operam em níveis moleculares, onde os próprios genomas se tornam ecossistemas microscópicos.
Genes, mesmo sem uma conexão física próxima, influenciam-se mutuamente em uma dança complexa.
Os pesquisadores afirmam que o impacto prático dessas descobertas é vasto.
Beavan sugere que podemos agora explorar quais genes “apoiam” genes específicos, como os de resistência a antibióticos.
Isso abre possibilidades para estratégias mais eficazes no combate à resistência antimicrobiana, indo além do foco no gene-alvo para incluir seus genes de suporte.
Em resumo, a evolução, embora mantenha sua parcela de imprevisibilidade, revela-se como um processo no qual padrões podem ser identificados.
Essa compreensão mais profunda oferece novas perspectivas e oportunidades, promovendo avanços significativos em diversas áreas científicas.
A fita da evolução pode ser complexa, mas agora, com a inteligência artificial e uma compreensão aprimorada, estamos desvendando seus padrões, abrindo caminho para uma revolução científica.
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Referências
BEAVAN, Alan; DOMINGO-SANANES, Maria Rosa; MCINERNEY, James O. Contingency, repeatability, and predictability in the evolution of a prokaryotic pangenome. Proceedings of the National Academy of Sciences, v. 121, n. 1, p. e2304934120, 2024. Disponível em: <link>. Acesso em: 22 jan 2024.
Cite-nos
SANTOS, Fábio. A evolução pode não ser tão aleatórias quanto pensávamos, revela estudo. Ciência Mundo, jan 2024. Disponível em: . Acesso em: 05 maio 2024.
Graduado em Sistemas de Informação pela FEUC-RJ e mestre em Representação de Conhecimento e Raciocínio pela UNIRIO. Fábio é editor e fundador do portal Ciência Mundo. É dedicado à produção de conteúdos relacionados a astronomia, física, arqueologia e inteligência artificial.
