Uczenie maszynowe kontra zagadka ewolucji

Ewolucja wcale nie jest dziełem przypadku – jak dotychczas myśleliśmy. Można ją przewidzieć, ponieważ na przekształcanie się genomu może wpływać jego historia ewolucyjna.

To sensacyjne odkrycie jest dziełem prof. Jamesa McInereya i dr. Alana Beavana z Nottingham Trent University, którzy przeprowadzili analizę tzw. pangenomu, czyli pełnego zestawu genów w obrębie jednego gatunku. W swych badaniach wykorzystali metodę uczenia maszynowego znaną jako Random Forest. Dzięki niej przeprowadzili kilkaset tysięcy godzin przetwarzania komputerowego na 2500 kompletnych genomach jednego gatunku bakterii. W ten sposób udało się utworzyć „rodziny genów” z każdego genu każdego genomu – i porównać podobieństwa w genomach. Okazało się, że niektóre rodziny genów nigdy w genomie się nie pojawiały, gdy istniała w nim już inna konkretna rodzina genów, a w innych przypadkach – owszem.

Uczeni odkryli więc niewidzialny ekosystem, w którym niektóre geny ze sobą współpracowały, a inne nawzajem się zwalczały.

To prowadzi do wniosku, że niektóre aspekty ewolucji można przewidzieć. W praktyce możliwe staje się tworzenie nowych rodzajów „konstruktów genetycznych”, dzięki którym będziemy w stanie opracowywać nowe leki i szczepionki. Uczeni będą mogli projektować nowe, syntetyczne genomy, zwalczać odporność organizmu na antybiotyki czy zrewolucjonizować medycynę spersonalizowaną poprzez identyfikowanie nowych wskaźników chorób, a przez to – podnieść skuteczności leczenia. Nowe możliwości otworzą się też na froncie walki z ociepleniem klimatu: będzie można projektować mikroorganizmy zdolne wychwytywać dwutlenek węgla lub rozkładać toksyczne czy trudne w utylizacji odpady.

Wyniki badań przeprowadzonych przez uczonych z Nottingham zostały opublikowane w najnowszym numerze czasopisma „Proceedings of the National Academy of Sciences” (PNAS)

Zdjęcie zajawka: rawpixel.com/Freepik