Los conceptos básicos de la evolución son bastante sencillos de comprender: los organismos mejor equipados para sobrevivir y reproducirse tienden a tener ventaja sobre los demás. Estos animales siguen viviendo, mientras que otros no.
Los biólogos a veces piensan en esto como un “paisaje” tridimensional, donde los picos son las especies en mejor forma. Sin embargo, existen múltiples rutas hasta la cima de este paisaje y preguntas sobre qué sucede cuando múltiples fenotipos (rasgos biológicos) están juntos en el mismo nivel.
Tradicionalmente, el consenso ha sido que la evolución procede de forma aleatoria o neutral en ese punto, pero no según un nuevo estudio publicado en PNAS, realizado por investigadores del Instituto de Tecnología Technion de Israel.
“La evolución se describe comúnmente como un proceso de ascenso a niveles máximos de aptitud física, en el que los organismos se adaptan mejor a su entorno y, por lo tanto, mejoran sus posibilidades de supervivencia”, dice la bióloga Naama Brenner.
“Sin embargo, los organismos a veces enfrentan múltiples trayectorias evolutivas y todas producen el mismo nivel de aptitud.
“Esto plantea la cuestión de cómo la evolución selecciona entre estos caminos de aptitud equivalente”.
En biología, esta llegada de múltiples organismos a los mismos picos de aptitud se llama degeneración. Los paisajes biológicos suelen ser muy degenerados, en el sentido de que muchas especies tienen aproximadamente la misma aptitud, incluso si llegan allí de diferentes maneras.
“Intuitivamente, uno puede imaginar que la evolución procede a deambular aleatoriamente entre estos estados degenerados”, escriben los investigadores en su artículo publicado. “Aquí demostramos que, en general, esto no es así”.
Los investigadores construyeron un modelo matemático simplificado para analizar cómo sobreviven las poblaciones en paisajes planos y degenerados, teniendo en cuenta la selección natural y los eventos de mutación que ocurrirían en el mundo real.
Luego se utilizaron más predicciones y simulaciones para probar los efectos de cientos de generaciones de evolución y cómo podrían desarrollarse.
frameborder=”0″ enable=”accelerómetro; reproducción automática; escritura en portapapeles; medios cifrados; giroscopio; imagen en imagen; compartir web” referrerpolicy=”origen-estricto-cuando-origen-cruzado” enablefullscreen>Surgió algo diferente a la hipótesis de la aleatoriedad: cuando los organismos alcanzaron el punto de máxima aptitud, continuaron moviéndose hacia el punto más plano, incluso cuando no había ninguna “ventaja de aptitud”.
Esta “deriva direccional” avanza hacia áreas donde los rasgos particulares de una población están mejor protegidos contra mutaciones y otras perturbaciones. Ahí es donde influye la ventaja de supervivencia: las partes más indulgentes del mapa.
“En variedades uniformes de igual aptitud, aparece un sesgo implícito que dirige a las poblaciones en evolución de manera determinista hacia regiones más planas”, escriben los investigadores. “Este sesgo surge de la interacción entre la variabilidad de la población y la geometría del paisaje”.
Los investigadores señalan que esto tiene algunas implicaciones importantes para la teoría de la evolución. Los grupos en evolución pueden desarrollar robustez y resiliencia a través de esta deriva direccional, casi como un efecto secundario, sin ninguna presión evolutiva específica.
El equipo de estudio también sostiene que ligeras variaciones biológicas podrían ser más importantes de lo que se pensaba anteriormente, tal vez revelando la forma subyacente del panorama de aptitud física y cómo una población ha viajado a lo largo de él a lo largo de la historia evolutiva.
Es una idea que también han analizado estudios anteriores, al tiempo que la abordan desde un ángulo ligeramente diferente a través del concepto de “barrios favorables a las mutaciones”: espacios más seguros donde las variaciones genéticas conllevan menos costes de supervivencia.
Investigaciones futuras podrían vincular los hallazgos con los sistemas de aprendizaje profundo, donde las redes neuronales que impulsan la IA también tienen preferencia por partes más planas del mapa.
También podría ser necesario repensar cómo los científicos interpretan el cambio evolutivo, especialmente si parece ser neutral. Los próximos pasos serán tomar los modelos relativamente básicos que se usaron aquí y desarrollarlos para usarlos con organismos y ecosistemas vivos más complejos, así como con la variabilidad natural registrada en la naturaleza.
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“Nuestros resultados resaltan un mecanismo general por el cual la degeneración da forma a los resultados evolutivos a largo plazo, afectando nuestra interpretación de la variabilidad fenotípica, la robustez y la neutralidad en sistemas biológicos de alta dimensión”, escriben los investigadores.
La investigación ha sido publicada en PNAS.
Este artículo fue verificado por Fiona MacDonald y editado por Fiona MacDonald. Si bien nos enorgullecemos de nuestro proceso, somos humanos. Si detecta un error, háganoslo saber.