Los científicos Kenji Fukushima y David Pollock han inventado un método para detectar cómo los genes afectan los rasgos físicos de un organismo. Esto lo han logrado mediante el uso de diferentes técnicas para detectar cambios en las proteínas para corregir errores. Es decir, un método que ayuda entender la evolución por medio del estudio de los genes.

La biología moderna trata de averiguar cuáles cambios genéticos tienen un impacto significativo en cómo se ven los organismos (fenotipo) y cuales son solo cambios sin significado. La evolución molecular generalmente ocurre por casualidad, pero la selección natural limita los caminos evolutivos que los organismos pueden seguir.

La selección natural puede afectar la evolución de algunas características de los organismos. A veces, distintas especies evolucionan de forma similar, lo que significa que desarrollan las mismas características, aunque no estén relacionadas. Esto se llama evolución convergente. Por ejemplo, distintas especies pueden usar la misma enzima para realizar una función similar.

Por otra parte, la convergencia molecular es cuando los organismos desarrollan soluciones similares a problemas evolutivos. Esto se debe a que la selección natural favorece soluciones simples y eficientes. Estudiar la convergencia molecular nos ayuda a entender cómo los organismos obtienen sus características a través de sus proteínas y genes.

Vía iStock.

Desentrañando la evolución

La convergencia fenotípica es un evento evolutivo común en muchos organismos, en el que los genes se expresan de manera diferente. Esto a veces crea características similares en organismos diferentes. Un estudio reciente descubrió que 111 genes fueron modificados para lograr resultados fenotípicos iguales. Lo significa que el genotipo y el fenotipo se relacionan a niveles grandes. Por ejemplo, muchos animales diferentes han adquirido resistencia a toxinas similares mediante cambios en sus genes.

Por su parte, el estudio también descubrió que las células cancerosas humanas y las plantas usan los mismos tipos de aminoácidos (topoisomerasa I) para resistir los medicamentos que vienen de las plantas y causan daño. Esto se llama convergencia fenotípica.

Por otro lado, esta convergencia fenotípica también se ha observado en células cancerosas humanas y plantas, que usaron sustituciones de aminoácidos similares en la para hacer frente a un entorno tóxico común generado por medicamentos derivados de plantas.

Esta nueva técnica puede estudiar la evolución partiendo de los genes. Vía iStock.

Nace una nueva técnica

En tiempos de evolución muy largos, las mutaciones y la incertidumbre en la forma en que los organismos están relacionados dificultan detectar las relaciones entre los genes y los fenotipos que permiten la evolución convergente.

Para solucionar este problema, los investigadores crearon una nueva herramienta llamada ω C, que mide la tasa de evolución convergente ajustando por errores. Esto les ayuda a distinguir la selección natural del ruido genético y los errores filogenéticos tanto en simulaciones como en casos reales.

Usando datos de expresión génica, exploraron más de 20 millones de combinaciones de ramas en genes de vertebrados y encontraron que hay una convergencia entre los patrones de expresión y la secuencia de proteínas. Desarrollaron también un algoritmo para detectar convergencia entre combinaciones filogenéticas complejas. Su método permite buscar relaciones entre genes y fenotipos, incluso entre líneas de descendencia que se separaron hace millones de años.

En definitiva, esto abre la puerta a nuevas posibilidades para estudiar la adaptación evolutiva en la naturaleza, así como para comprender la naturaleza y la evolución de los mecanismos moleculares que subyacen a los procesos fenotípicos complejos. Por lo tanto, este enfoque proporciona una herramienta para estudiar la evolución convergente sin dependencia de la filogenia, lo que mejora nuestra comprensión de la evolución adaptativa y la conservación de la función a escala genómica.

Referencias:

Detecting macroevolutionary genotype–phenotype associations using error-corrected rates of protein convergence: https://doi.org/10.1038/s41559-022-01932-7

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *