Badania (https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2304934120) przeprowadzili prof. James McInerney i dr Alan Beavan z University of Nottingham oraz dr Maria Rosa Domingo-Sananes z Nottingham Trent University (Wielka Brytania).

Zespół dokonał analizy pangenomu – pełnego zestawu genów w obrębie danego gatunku, aby odpowiedzieć na kluczowe pytanie: czy ewolucja jest przewidywalna, czy też ścieżki ewolucyjne genomów są zależne od ich historii i dlatego obecnie nie są przewidywalne.

Wykorzystano metodę uczenia maszynowego znaną jako Random Forest oraz zbiór danych obejmujący 2500 kompletnych genomów jednego gatunku bakterii.

Zespół najpierw utworzył „rodziny genów” z każdego genu każdego genomu, by móc sprawdzać, w których genomach one występują, a w których nie.

„Odkryliśmy, że niektóre rodziny genów nigdy nie pojawiały się w genomie, gdy istniała już tam konkretna inna rodzina genów, a w innych przypadkach niektóre geny były w dużym stopniu zależne od obecności innej rodziny genów” - zrelacjonowali naukowcy.

W efekcie badacze odkryli niewidzialny ekosystem, w którym geny mogą współpracować lub być ze sobą w konflikcie.

„Te interakcje między genami sprawiają, że pewne aspekty ewolucji są w pewnym stopniu przewidywalne, a ponadto mamy teraz narzędzie, które pozwala nam na dokonywanie takich przewidywań” – podkreśliła dr Domingo-Sananes.

Dr Beavan powiedział: „Dzięki tej pracy możemy zacząć badać, które geny 'podtrzymują' na przykład gen oporności na antybiotyki. Dlatego też jeśli próbujemy wyeliminować oporność na antybiotyki, możemy skupić się nie tylko na bezpośrednio zaangażowanym genie, ale również celować w geny wspierające. Możemy zastosować to podejście do syntezy nowych rodzajów konstruktów genetycznych, które można wykorzystać do opracowania nowych leków lub szczepionek. Wiedza, którą posiadamy obecnie, otworzyła drzwi do całego szeregu innych odkryć”.

Nowa wiedza powinna umożliwić naukowcom projektowanie syntetycznych genomów i zapewniać plan działania w manipulacji materiałem genetycznym. Można by projektować na przykład mikroorganizmy lepiej wychwytujące dwutlenek węgla lub rozkładać substancje zanieczyszczające, przyczyniając się w ten sposób do wysiłków na rzecz zwalczania zmian klimatycznych. Przewidywalność interakcji genów może zrewolucjonizować medycynę spersonalizowaną, dostarczając nowych wskaźników ryzyka choroby i skuteczności leczenia.

„Konsekwencje tych badań są po prostu rewolucyjne – wskazał prof. McInerney, główny autor. - Pokazując, że ewolucja nie jest tak przypadkowa, jak kiedyś sądzono, otworzyliśmy drzwi do szeregu możliwości w biologii syntetycznej, medycynie i naukach o środowisku”.(PAP)

Autor: Paweł Wernicki

pmw/ bar/