Dos experimentos recientes destacan el poder de la mente para dirigir los procesos naturales contra las improbabilidades astronómicas. Un estudio se jacta de obtener «Nuevos genes de la nada». (El eco del libro Un universo de la nada de Lawrence Krauss es digno de mencionar). El otro estudio muestra lo que las mentes humanas pueden hacer con los precursores de proteínas (los productos traducidos de los genes) utilizando » Selección de diseño ”frente a la selección natural.

El reto

En el campamento de «genes de la nada», los investigadores de la Universidad de Uppsala describen el desafío al que se enfrentan, y los procesos darwinianos estándar que debían enfrentar:

¿Cómo surgen y se desarrollan nuevos genes y proteínas funcionales? Este es uno de los temas más fundamentales en la biología evolutiva. Se han propuesto dos tipos diferentes de mecanismos: (1) nuevos genes con funciones nuevas surgen de genes existentes, y (2) nuevos genes y proteínas evolucionan a partir de secuencias de ADN aleatorias sin similitud con los genes y proteínas existentes. En el presente estudio, los investigadores exploraron este último tipo de mecanismo: la evolución de nuevos genes y proteínas a partir de secuencias de ADN aleatorizadas – evolución de novo, como se llama. Es bastante fácil comprender que cuando ya existe un gen, se puede modificar y adquirir una nueva función. Pero, ¿cómo se convierte la «nada» en una función que ofrece una pequeña ventaja que se ve favorecida por la selección natural? [Énfasis añadido.]

Al leer esta noticia, sin embargo, uno encuentra otro caso de selección artificial. Es cierto que comenzaron con 500 millones de secuencias aleatorias, pero los científicos seleccionaron el objetivo: encontrar polipéptidos capaces de conferir resistencia a los antibióticos. Si bien estaban encantados de ver los éxitos de su muestra, su experimento no tenía nada que ver con la selección natural. Peor aún, solo probaron polipéptidos cortos de 22-25 residuos de aminoácidos de largo. El espacio de secuencia aumenta exponencialmente con la longitud del polipéptido, lo que garantiza que incluso las proteínas pequeñas de 100 aminoácidos (aa) serán superadas en gran medida por las inútiles.

Además, si hubieran comenzado con aminoácidos racémicos (una mezcla de diestros y zurdos), la improbabilidad de encontrar soluciones viables habría caído por el suelo. Su artículo de acceso abierto en la revista mBio es demasiado optimista con una esperanza no verificada:

Aquí, presentamos la selección experimental [es decir, la selección artificial] para los péptidos que confieren una funcionalidad beneficiosa in vivo y que se generaron a partir de secuencias de nucleótidos aleatorizadas, apoyando la idea de que la expresión de sORFs [marcos de lectura abierta pequeños] que ocurren al azar puede servir como un sustrato para la evolución de los genes de novo. Se necesita trabajo adicional para determinar qué fracción del espacio de la secuencia puede generar tales funciones beneficiosas y qué factores limitan la rapidez con la que un proto-péptido / proteína puede afinarse en su función celular y cómo se pueden reducir los costos iniciales de adaptación física. Sería interesante examinar si una célula puede evolucionar para reducir los efectos secundarios nocivos de la expresión de Arp. La evolución de tales variantes probablemente requeriría múltiples alteraciones genéticas que podrían lograrse con grandes poblaciones bacterianas durante experimentos de evolución a largo plazo en entornos de laboratorio.

Esas preguntas ya han sido respondidas. Si hubieran revisado el libro de Douglas Axe, Undeniable [Innegable] (Capítulo 8 y páginas 180-181), habrían encontrado pruebas empíricas de que la fracción del espacio de secuencia que es funcional para una proteína pequeña es nanoscópicamente diminuta. Si hubieran revisado el libro de Michael Behe, Darwin Devolves (Capítulos 7-8), habrían aprendido cómo el Experimento de Evolución a Largo Plazo de Richard Lenski y el experimento del receptor de Joseph Thornton ya han demostrado los beneficios insignificantes de la selección natural en entornos de laboratorio ideales. En todos los casos, se presumieron beneficios al romper o atenuar la información genética existente.

La lectura adicional del documento muestra numerosos ejemplos de interferencia del investigador, por no mencionar la cuestión de la existencia previa de sistemas establecidos para la transcripción y la traducción. Los detalles, por lo tanto, socavan el titular llamativo, «Nuevos genes de la nada».

Mente sobre la materia

En un estudio muy diferente, los científicos ciudadanos fueron desafiados a realizar búsquedas dirigidas a través de secuencias aleatorias para encontrar proteínas plegadas. El objetivo de este proyecto, publicado en Nature (“Diseño de proteínas de novo por científicos ciudadanos”), fue diseñar polipéptidos capaces de plegarse en formas predeterminadas.

Planteamos el desafío del diseño de proteínas de novo en el juego en línea de plegamiento de proteínas Foldit. A los jugadores se les presentó una cadena peptídica totalmente extendida y se los desafió a elaborar una estructura de proteína plegada y una secuencia de aminoácidos que codificara esa estructura. Después de muchas iteraciones del diseño del jugador, el análisis de las soluciones de mayor puntuación y la mejora posterior del juego, los jugadores de Foldit ahora pueden, a partir de una cadena polipeptídica extendida, generar una diversidad de estructuras de proteínas y secuencias que los codifican en simulación.

Incluidas en algunas de las 146 soluciones ganadoras había 20 pliegues, uno de ellos no se encuentra en la naturaleza. De las secuencias de solución, 56 se probaron en E. coli y se encontraron que se plegaron tal como los habían diseñado los jugadores. El experimento muestra la superioridad de las mentes para encontrar soluciones a problemas de este tipo, incluso cuando los participantes carecen de experiencia en el modelado de proteínas.

Este trabajo hace explícito el considerable conocimiento implícito que contribuye al éxito en el diseño de novo de proteínas, y muestra que los científicos ciudadanos pueden descubrir nuevas soluciones creativas para desafíos científicos sobresalientes, como el problema del diseño de proteínas.

El artículo nunca menciona la selección natural, la evolución o las mutaciones. La palabra diseño, sin embargo, aparece más de 150 veces en el documento principal, con más en el documento de información complementaria. Los autores son conscientes de la inutilidad de buscar espacios de secuencia sin un plan:

El principio subyacente en el diseño de proteínas de novo es que las proteínas se pliegan a su estado de energía libre más bajo; por lo tanto, diseñar una nueva estructura de proteínas requiere encontrar una secuencia de aminoácidos con su estado de energía más bajo en la estructura prescrita. En la práctica, este desafío se puede dividir en dos subproblemas: primero, creando una red troncal de proteínas que sea diseñable (es decir, que podría ser el estado de menor energía de alguna secuencia); y segundo, encontrar una secuencia con su estado de energía más bajo en la estructura diseñada. Uno de los desafíos del diseño de proteínas es el número exponencialmente creciente de conformaciones disponibles para una cadena polipeptídica, que es enorme incluso para una proteína de tamaño modesto de 60 a 100 residuos.

Esperar que un «relojero ciego» vague a través del enorme espacio de posibles secuencias recuerda la analogía de William Dembski de un cazador de tesoros con los ojos vendados que cava al azar en una isla sin un mapa del tesoro (No Free Lunch, Capítulo 4). Los relojeros (o los fabricantes de proteínas en este caso) con los ojos abiertos pueden atacar rápidamente teniendo un objetivo en mente y una estrategia para alcanzarlo. Una mente creativa puede filtrar los callejones sin salida y aprender de los errores. Y los científicos ciudadanos tienen un don llamado creatividad, una característica de la inteligencia, que compensa la falta de conocimiento experto.

Desenredar el rol del conocimiento experto es particularmente difícil para el desafío extremadamente abierto que plantea el primer subproblema (es decir, elaborar una columna vertebral plausible), para el cual existe un número prácticamente ilimitado de soluciones. Debido a que la enumeración completa por computadora de las redes troncales no es posible, hay un espacio considerable para la creatividad y la intuición humanas en la generación y diseño de nuevas estructuras de proteínas.

Debido a que los juegos de computadora son populares, y muchos jugadores en línea aman los desafíos, este experimento desató un torrente de creatividad. Los autores del estudio incluso tenían formas de ver cómo se estaban logrando las soluciones a lo largo del tiempo, porque Foldit subía sus modelos de trabajo cada pocos minutos. Los participantes intentaron superarse mutuamente al jugar a Foldit para encontrar soluciones dentro del límite de siete días. El jugador más exitoso creó diez diseños exitosos. La selección natural (el fabricante de proteínas ciego) habría requerido más tiempo que la edad del universo para hacer lo que los agentes inteligentes lograron en una semana.

Sin competencia

Dos estudios recientes demuestran la dramática superioridad de la inteligencia para resolver el problema de obtener una forma o función fuera de la aleatoriedad. De un gran número de secuencias posibles, ¿qué polipéptidos pueden plegarse y formar nuevas estructuras? El primer estudio afirmó que la evolución podía hacerlo de la nada, pero los investigadores interfirieron utilizando la maquinaria existente y manipulando las secuencias aleatorias hacia su propio objetivo predeterminado. El segundo estudio desestimó la inteligencia creativa de los científicos ciudadanos, quienes rápidamente encontraron numerosas soluciones contra dificultades abrumadoras. Cuando se trata de selección natural versus selección de diseño, no hay competencia.

Artículo publicado originalmente en inglés por Evolution News.

Foto: Investigadores de ADN en el trabajo, por Fred W. Baker III a través del Departamento de Defensa de los Estados Unidos.