Ученые объяснили стремление к симметрии «новым законом природы»
В статье, опубликованной в этом месяце в Proceedings of the National Academy of Sciences, исследователи проанализировали тысячи белковых комплексов и структур РНК, а также модельную сеть молекул, которые контролируют включение и выключение генов. Они обнаружили, что эволюция имеет тенденцию к симметрии, потому что инструкции по созданию симметрии легче внедрить в генетический код и следовать им.
Рендеринг светособирающего комплекса бактерии / Иэн Джонстон.
Ранее биологи не могли объяснить причин широкого распространения симметрии в природе. Исследователи попытались ответить на этот вопрос, задействовав информатику.
Они предложили альтернативную неадаптивную гипотезу, основанную на алгоритмической картине эволюции. Она предполагает, что симметричные структуры преимущественно возникают не только из-за естественного отбора, но и потому, что для их кодирования требуется меньше специфической информации, и, следовательно, с гораздо большей вероятностью они проявляются как фенотипические вариации в результате случайных мутаций. Исследователи применили аргументы из теории алгоритмической информации, чтобы формализовать свою теорию. Они проверили свои предсказания на обширных биологических данных, показывая, что белковые комплексы, вторичные структуры РНК и регуляторная сеть модельных генов демонстрируют ожидаемое экспоненциальное смещение в сторону более простых (и более симметричных) фенотипов. Меньшая сложность описания также коррелирует с более высокой устойчивостью к мутациям, что может способствовать эволюции сложных модульных сборок из множества компонентов. Эволюция протекает через генетические мутации, которые порождают новые фенотипические вариации, на которые может воздействовать естественный отбор. Связь между пространством генотипов и пространством фенотипов может быть выражена в виде карты генотип-фенотип (GP) (1–3). Их можно рассматривать алгоритмически, когда случайные генетические мутации ищут в пространстве (эволюционных) алгоритмов, закодированных картой GP, отношения, которые были выделены, например, у растений (4), в «биоморфах» Докинза (5) и в биомолекулах (6).
Физик из Оксфордского университета Ард Луи, преподаватель компьютерных наук в Эксетерском университете в Англии Чико Камарго и их коллега Иэн Джонстон из Университета Бергена в Норвегии начали исследование эволюционного происхождения симметрии, когда последний работал над своей докторской диссертацией, запуская симуляции, чтобы понять, как вирусы формируют свои белковые оболочки. Он заметил, что симметричные структуры возникали гораздо чаще, чем позволяла чистая случайность.
Исследователи предположили, что симметрия — это некий алгоритм для создания простых повторяющихся паттернов, который легче реализовать и сложнее нарушить.
В течение десятилетия команда применили ту же концепцию к основным биологическим компонентам, изучая, как белки собираются в кластеры и как сворачивается РНК. Представление о РНК и белках как о маленьких машинах ввода-вывода, выполняющих алгоритмические генетические инструкции, объясняет тенденцию к симметрии так, как это не удалось сделать дарвиновскому «выживанию наиболее приспособленных». Поскольку легче закодировать инструкции для построения простых симметричных структур, природа оказывается перед выбором из непропорционально большого количества этих более простых наборов инструкций, когда дело доходит до естественного отбора.
Чтобы изучить предпочтение простых структур, исследователи применили эволюционное моделирование, в котором приспособленность максимальна для полимино, состоящих из 16 блоков. С 16 типами тайлов и 64 типами интерфейсов карта GP, обозначенная как S16,64, позволяет создавать все 13 079 255 возможных 16-мерных полимино-топологий. На рис. 1E показано, что результаты эволюции экспоненциально смещены в сторону 16-мерных структур с низким K˜(p), хотя каждый 16-мер имеет одинаковую приспособленность.
Склонность к высокой симметрии можно дополнительно проиллюстрировать, изучив преобладание двух групп с самой высокой симметрией в результатах эволюционных симуляций. Для 16-меров имеется 5 возможных структур в классе D4 (все симметрии квадрата) и 12 в классе С4 (четырехкратная вращательная симметрия). Несмотря на то, что эти 17 структур представляют чуть более миллионной доли всех 16-мерных фенотипов, они составляют около 30% структур, которые фиксируются в ходе эволюции, демонстрируя чрезвычайно сильное предпочтение высокой симметрии. Сравнение гистограмм на рис. 1C и F показывает, что полиамино проявляют качественно такое же смещение в сторону высокой симметрии, как это видно для белков.
Естественный отбор объясняет, почему выбираются 16-меры, однако он не объясняет предпочтение симметрии. Чтобы лучше понять механизмы, ответственные за эволюционное предпочтение высокой симметрии, ученые рассчитали вероятность P (p) получения фенотипа (полиоминоформы) p путем однородной выборки 108 геномов для карты S16,64 GP. На рис. 2 показано, что P (p) изменяется на много порядков для разных p. Высокий P (p) имеет место только для структур с низким K˜(p), в то время как структуры с высоким K˜(p) имеют низкий P (p). Эту корреляцию проверили для ряда различных эволюционных параметров, а также для случайно назначенных и фиксированных функций приспособленности, и всегда наблюдали взаимосвязь между частотой и K˜(p), которая поразительно похожа на найденную для случайной выборки.
Хотя нынешняя статья посвящена микроскопическим структурам, исследователи считают, что эта логика распространяется и на более крупные и сложные организмы. «Было бы очень логично, если бы природа могла повторно использовать программу для создания лепестка, а не иметь отдельную программу для каждого из 100 лепестков вокруг подсолнуха», — сказал Джонстон.
Пока между демонстрацией статистического уклона в сторону микроскопической симметрии и объяснением симметрии у растений и животных все еще существует пропасть, но Холло Габор, биолог, изучающий симметрию в Университете Дебрецена в Венгрии, говорит, что он взволнован результатами новой работы. «Объяснить, как такая неотъемлемая и такая универсальная особенность вообще возникает в эволюции, в природе, — это нечто», — отмечает он.
Луис Сеоане, исследователь сложных систем из Centro Nacional de Biotechnologia в Испании, также не участвовавший в исследовании, похвалил работу как «настолько законную, насколько это возможно». «Идет война между простотой и сложностью, и мы живем прямо на ее краю», — сказал он.
