Un nuevo artículo revisado por pares en el Journal of Theoretical Biology, “On the waiting time until coordinated mutations get fixed in regulatory sequences,” [Sobre el tiempo de espera hasta que las mutaciones coordinadas se adapten en secuencias reguladoras], está escrito por tres científicos clave en el programa de investigación de diseño inteligente (DI): Ola Hössjer, Günter Bechly, Ann Gauger. El documento es parte del proyecto «Waiting Times», impulsado por Discovery Institute como parte de su iniciativa ID 3.0, e investiga una cuestión de vital interés para la teoría del diseño inteligente: ¿Cuánto tiempo tardan las características [biológicas] en evolucionar cuando hay múltiples? ¿Se requieren mutaciones para dar una ventaja? Una publicación previa revisada por pares de este equipo apareció como un capítulo en el volumen de Springer Stochastic Processes and Applications 2018. Este último artículo es extenso, técnico y matemático. En otras palabras, no es para pusilánimes, pero es de acceso abierto y de lectura gratuita aquí. Si te sientes preparado para el desafío, ¡descárgalo y léelo!

Incremento exponencial

Los principios matemáticos básicos detrás del artículo no son demasiado difíciles de apreciar. La idea es que a medida que es necesario que haya más nucleótidos presentes (fijos) para generar algún rasgo, la cantidad de tiempo necesario para que aparezcan esas mutaciones aumenta a un ritmo exponencial. Para ver por qué, digamos que tiene una bolsa enorme de canicas azules y rojas, siempre distribuidas en números iguales en la bolsa. Desea seleccionar un número variable de canicas azules consecutivas. Si desea elegir solo una canica azul, la probabilidad de hacerlo por casualidad es 1/2. Si desea elegir dos canicas azules seguidas, la probabilidad es 1/4. La probabilidad de obtener 3 canicas azules seguidas es 1/8.

Ahora convierta estas probabilidades en «tiempos de espera». Supongamos que puede elegir 1 canica por segundo. En promedio, se necesitarán 2 segundos para obtener 1 canica azul. Para obtener dos canicas azules consecutivas, necesitaría 4 segundos. Para elegir 3 canicas azules seguidas, necesitaría 8 segundos, y así sucesivamente. Puede ver que el tiempo de espera (T) para elegir N canicas azules consecutivas se aproxima de la siguiente manera:

T = 2N canicas * 1 segundo / canica

Cuantas más canicas azules consecutivas tenga que elegir, mayor será el tiempo de espera para que ocurra el evento, y el tiempo de espera aumenta a un ritmo exponencial con cada canica adicional que se requiera.

Ahora volvamos al artículo. Comienza observando que “Un problema clásico de la genética de poblaciones es estudiar el tiempo hasta que aparecen nuevas variantes genéticas por primera vez a través de mutaciones de la línea germinal y luego se arreglan, es decir, se extienden a todos los individuos de una especie, a medida que se adapta a un nuevo entorno y evoluciona. tiempo.» Señala que en estudios previos «analizando la evolución de secuencias completas de ADN de nucleótidos de longitud L, escritas en el alfabeto de cuatro letras A, C, G, T», el tiempo de espera donde cada uno es neutral (es decir, no da ninguna ventaja selectiva) » aumenta polinomial o exponencialmente con L. » (Un aumento de «polinomio» se refiere a un valor que depende de la suma de varios términos, donde al menos uno de los términos tiene un exponente).

Mutaciones coordinadas

Este artículo desarrolla un modelo matemático complejo para calcular el tiempo de espera para la evolución de un rasgo que requiere L nucleótidos para funcionar. Aunque se trata de un artículo estrictamente metodológico, una posible aplicación podría ser la evolución de regiones reguladoras que controlan la expresión de un gen. Se cree que los cambios en la transcripción son importantes para la evolución de nuevos planes corporales o sistemas biológicos. Las regiones reguladoras como los potenciadores o los promotores pueden tener una longitud de 1000 nucleótidos, y para que se produzca la expresión, proteínas especiales llamadas factores de transcripción deben unirse a estas regiones reguladoras en los sitios de unión, que pueden tener una longitud de 6 a 10 nucleótidos. Explican cómo funciona esto:

El tiempo de espera hasta que cambia la expresión del gen se modela como el tiempo hasta que la caminata aleatoria alcanza el objetivo, y depende de la tasa de mutación, la ventaja selectiva de la secuencia reguladora mutada, el tamaño de la población, la longitud de la secuencia reguladora y la longitud del sitio de unión.

Sin embargo, la evolución de nuevos rasgos suele ser mucho más compleja que simplemente cambiar la expresión de un solo gen. Muchos rasgos están controlados por múltiples genes, y los rasgos no surgirán hasta que la expresión de esos genes se modifique de manera coordinada. El artículo explica cómo se podría aplicar su modelo a una cuestión tan evolutiva:

Para adaptaciones más complejas de una especie, es necesario que varios genes se modifiquen de manera coordinada, ya sea mediante mutaciones en la secuencia codificante o mediante un cambio de expresión de estos m genes… En este artículo nos enfocamos en la evolución coordinada de la expresión génica de genes existentes, y nos preguntamos cuánto tiempo Tm le tomaría a una especie cambiar la expresión de m genes distintos. Esto corresponde al tiempo que tardarían los sitios de unión requeridos, en las secuencias reguladoras de m genes distintos, en evolucionar de manera coordinada. El proceso microevolutivo es entonces un paseo aleatorio en un paisaje de aptitud de matrices reguladoras, es decir, un paseo aleatorio en matrices mx L, cuyas filas son las secuencias reguladoras de todos los genes m.

En otras palabras, el artículo calcula cuánto tiempo tardarían los genes m en desarrollar nuevas secuencias reguladoras por casualidad, asumiendo que tales cambios en la expresión de todos estos genes serían necesarios para que surgiera una nueva adaptación compleja.

Aparición abrupta

¿Tenemos evidencia de que los rasgos aparecen abruptamente en el registro fósil y que se aplican este tipo de cálculos? La introducción al artículo proporciona una rica revisión de ejemplos de esto de la historia biológica, mostrando que su modelo es altamente aplicable a la realidad biológica:

Por ejemplo, a menudo se interpreta que el registro fósil tiene largos períodos de estasis, interrumpidos por cambios más abruptos y orígenes «explosivos». Estos cambios incluyen, por ejemplo, la evolución de la vida, la foto-síntesis, la multicelularidad y la «Explosión de Avalon», los planes corporales de los animales y la «Explosión del Cámbrico», ojos complejos, mandíbulas y dientes de vertebrados, terrestreización (p. Ej., En plantas vasculares, artrópodos y tetrápodos), la metamorfosis de los insectos, el vuelo y las plumas de los animales, los sistemas reproductivos, incluidas las flores de angiospermas, los huevos de amniota y la placenta de los mamíferos, la ecolocalización en ballenas y murciélagos, e incluso las habilidades cognitivas del hombre moderno. Con base en la datación radiométrica de las ventanas de tiempo disponibles en el registro fósil, se cree que estos cambios genéticos ocurrieron muy rápidamente en una escala de tiempo macroevolutiva. Para evaluar las posibilidades de que un proceso neodarwiniano produzca cambios fenotípicos tan importantes, es importante proporcionar estimaciones aproximadas pero razonables del tiempo que tardaría una población en evolucionar para que se produzcan los múltiples cambios genéticos necesarios. (citas internas omitidas)

Por tanto, existe un amplio precedente para investigar tal cuestión en la biohistoria. Muchas características complejas de los organismos vivos aparecen abruptamente en el registro fósil, donde parece que fueron necesarios múltiples cambios coordinados antes de que surgiera cualquier característica funcional ventajosa. El modelo matemático desarrollado en este artículo es adecuado para comprender cuánto tiempo tardaría en aparecer tal rasgo.

Como señalé, este artículo es metodológico, lo que significa que solo está desarrollando un modelo matemático y aún no lo está aplicando a los sistemas biológicos del mundo real. Se espera que en el futuro el equipo aplique su modelo a sistemas biológicos reales. Luego veremos cuáles son las implicaciones para la viabilidad de los mecanismos evolutivos estándar para explicar el origen de tales rasgos.

Artículo publicado originalmente en inglés por Casey Luskin en Evolution News & Science Today