A teoria da evolução por seleção natural, proposta por Charles Darwin, tem sido um pilar da biologia, explicando como as espécies se desenvolvem ao longo do tempo. Contudo, uma recente investigação desafia a longa crença de que a evolução é um processo totalmente aleatório, abrindo portas para aplicações revolucionárias na biologia sintética, medicina e ciência ambiental.
O estudo sugere que a evolução pode não ser tão imprevisível como se pensava anteriormente. Contrariando a ideia de que múltiplos fatores e acidentes históricos determinam a trajetória evolutiva de um genoma, a pesquisa sugere que o passado evolutivo desse genoma pode desempenhar um papel significativo.
“As implicações desta investigação são nada menos que revolucionárias”, explicou o Professor James McInerney, da Escola de Ciências da Vida da Universidade de Nottingham, num comunicado. “Ao demonstrar que a evolução não é tão aleatória como pensávamos, abrimos a porta a uma série de possibilidades na biologia sintética, na medicina e na ciência ambiental”.
A equipe de pesquisadores utilizou o conceito de pangenoma, que consiste em todas as sequências de DNA de uma espécie, incluindo aquelas compartilhadas por todos os indivíduos.
O objetivo era responder à pergunta crucial: a história evolutiva de um genoma pode influenciar sua trajetória futura? Para isso, empregaram uma abordagem de aprendizagem automática, o Random Forest, analisando 2500 genomas completos de uma espécie bacteriana.
"O resultado foi a identificação de “famílias de genes” a partir de cada genoma, permitindo a comparação de padrões entre eles. A descoberta fundamental foi a existência de um “ecossistema invisível” de genes que cooperam ou competem entre si. Essas interações entre genes revelaram aspectos previsíveis da evolução, desafiando a visão tradicional de aleatoriedade.
As implicações dessa pesquisa são vastas e podem revolucionar várias áreas da biologia e da resolução de problemas do mundo real. A Dr. Maria Rosa Domingo-Sananes da Universidade de Nottingham Trent destaca que agora possuímos uma ferramenta que permite prever essas interações genéticas, abrindo caminho para a biologia sintética, medicina e ciência ambiental.
“Desta forma, podemos comparar genomas semelhantes entre si”, disse Maria Rosa Domingo-Sananes. “Descobrimos que algumas famílias de genes nunca apareciam num genoma quando uma outra família de genes já lá estava e, noutras ocasiões, alguns genes dependiam muito da presença de uma família de genes diferente”.
“Estas interacções entre genes tornam os aspectos da evolução algo previsíveis e, além disso, dispomos agora de uma ferramenta que nos permite fazer essas previsões”, acrescentou o Dr. Domingo-Sananes.
O Dr. Alan Beavan, também da Escola de Ciências da Vida da Universidade de Nottingham, enfatiza a aplicação prática dessas descobertas. Ao compreender as interações genéticas, os cientistas podem não apenas focar nos genes diretamente ligados a características específicas, como a resistência a antibióticos, mas também nos genes que os suportam.
Isso pode levar ao desenvolvimento de novos medicamentos e vacinas, com uma compreensão mais profunda das dependências genéticas.
A capacidade de prever interações genéticas também abre portas para a criação de genomas sintéticos. Os cientistas podem agora conceber construções genéticas específicas, manipulando o material genético de forma previsível.
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Essa abordagem promissora pode ser explorada na criação de microrganismos projetados para combater a resistência aos antibióticos, bem como para enfrentar desafios ambientais, como a captura de carbono e a degradação da poluição.
Concluindo, a pesquisa desafia conceitos arraigados sobre a aleatoriedade da evolução, oferecendo uma visão mais precisa e controlável do desenvolvimento genético.
As implicações dessas descobertas são vastas e prometem transformar a maneira como abordamos problemas complexos do mundo real, desde a medicina até os desafios ambientais, proporcionando avanços significativos na resolução de questões cruciais para a humanidade.
O estudo foi publicado na revista PNAS.
