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Evoluzione: una nuova scoperta è stata definita rivoluzionaria

L'evoluzione è sempre stata vista come un processo complesso, casuale e imprevedibile, che ha plasmato la vita sulla Terra in modi che difficilmente avremmo potuto prevedere. Ma se ci fosse più ordine che caos? È esattamente quello che un team di scienziati sta suggerendo in un nuovo studio

L’evoluzione è sempre stata vista come un processo complesso, casuale e imprevedibile, che ha plasmato la vita sulla Terra in modi che difficilmente avremmo potuto prevedere. Ma se ci fosse più ordine che caos? È esattamente quello che un team di scienziati sta suggerendo in un nuovo studio.

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L’evoluzione potrebbe non essere così casuale come abbiamo a lungo pensato

La ricerca, guidata dal Professor James McInerney e dal Dottor Alan Beavan della School of Life Sciences dell’Università di Nottingham, ha indicato che l’evoluzione potrebbe non essere così casuale come abbiamo a lungo pensato.

La loro ricerca potrebbe avere grandi implicazioni nella lotta a problemi come la resistenza agli antibiotici, le malattie e persino il cambiamento climatico. Il team ha analizzato il pangenoma, ovvero il set completo di geni all’interno di una specie, per vedere se l’evoluzione segue percorsi prevedibili. Voleva sapere: l’evoluzione è solo una serie di eventi casuali oppure esiste uno schema influenzato dalla storia del genoma?

Lo studio

Il pangenoma è l’insieme completo di tutti i geni presenti in una specie. Include tutti i geni presenti in tutti i diversi ceppi o individui, comprendendo sia i geni comuni condivisi da tutti (il genoma centrale) sia quelli unici presenti solo in alcuni (il genoma accessorio). Quindi, anche se i singoli membri possono avere patrimoni genetici diversi, il pangenoma rappresenta la completa diversità genetica della specie.

L’analisi del pangenoma consente ai ricercatori di identificare quali geni sono essenziali per la sopravvivenza e quali offrono vantaggi specifici, aprendo la strada a nuove applicazioni mediche e ambientali.

Il team ha utilizzato un approccio di apprendimento automatico chiamato Random Forest per esaminare un enorme set di dati di 2.500 genomi completi di una singola specie batterica. Algoritmi di apprendimento automatico come questo sono eccellenti nel rilevare modelli che potrebbero essere troppo complessi o sottili perché gli esseri umani possano individuarli da soli. Non è stato un lavoro veloce: ci sono volute diverse centinaia di migliaia di ore di elaborazione al computer.

Per prima cosa, hanno creato delle “famiglie di geni” da ogni gene in ogni genoma: “In questo modo, abbiamo potuto confrontare similitudini tra i genomi“, ha spiegato la Dottoressa Maria Rosa Domingo-Sananes della Nottingham Trent University.

Una volta ordinate queste famiglie, si sono concentrati sui geni e sulle famiglie di geni presenti nei genomi: “Abbiamo scoperto che alcune famiglie di geni non sono mai comparse in un genoma quando un’altra famiglia di geni era già presente”, ha affermato Domingo-Sananes: “E in altre occasioni, alcuni geni dipendevano molto dalla presenza di una diversa famiglia di geni“.

In altre parole, hanno scoperto un ecosistema invisibile in cui i geni o vanno d’accordo o si scontrano tra loro, rendendo l’evoluzione prevedibile: “Queste interazioni tra geni rendono alcuni aspetti dell’evoluzione in qualche modo prevedibili e, inoltre, ora disponiamo di uno strumento che ci consente di fare queste previsioni“, ha aggiunto.

Il Professor McInerney, autore principale dello studio sull’evoluzione, è a dir poco entusiasta delle possibilità offerte:”Le implicazioni di questa ricerca sono a dir poco rivoluzionarie“, ha affermato: “Dimostrando che l’evoluzione non è così casuale come pensavamo un tempo, abbiamo aperto le porte a una serie di possibilità nella biologia sintetica, nella medicina e nella scienza ambientale“.

Questa ricerca non riguarda solo la comprensione dell’evoluzione per curiosità. Ha implicazioni nel mondo reale che potrebbero influenzare le nostre vite in modo significativo.Ma come potrebbe questo avere ripercussioni pratiche su di noi?

Da questo lavoro possiamo iniziare a esplorare quali geni ‘supportano’, ad esempio, un gene di resistenza agli antibiotici“, ha spiegato il Dottor Beaven: “Pertanto, se stiamo cercando di eliminare la resistenza agli antibiotici , possiamo prendere di mira non solo il gene focale, ma anche i suoi geni di supporto”.

Questo approccio potrebbe rappresentare una svolta nella lotta contro i batteri resistenti agli antibiotici. Grazie alla comprensione della rete di geni che lavorano insieme, gli scienziati potrebbero sviluppare trattamenti più efficaci.

Possiamo usare questo approccio per sintetizzare nuovi tipi di costrutti genetici che potrebbero essere usati per sviluppare nuovi farmaci o vaccini“, ha continuato il Dottor Beavan: “Sapere quello che sappiamo ora ha aperto le porte a tutta una serie di altre scoperte”.

Le intuizioni dello studio dell’evoluzione potrebbero anche aiutare nella lotta contro il cambiamento climatico. Progettando microrganismi in grado di catturare il carbonio o di scomporre gli inquinanti, potremmo sviluppare nuovi strumenti per ridurre il nostro impatto ambientale.

La prevedibilità delle interazioni geniche potrebbe rivoluzionare anche la medicina personalizzata. I medici potrebbero essere in grado di prevedere come una malattia potrebbe progredire in base al corredo genetico, o quali trattamenti sarebbero più efficaci per il paziente. Questa ricerca potrebbe portarci un passo più vicino a quella realtà.

Conclusioni

Questa nuova ricerca sta ribaltando il nostro modo di pensare all’evoluzione. Invece di vederla come una serie di eventi casuali, lo studio ha indicato che c’è un livello di prevedibilità influenzato dalle famiglie di geni e dalla storia genetica.

Nel complesso, questo studio ci invita a riconsiderare alcuni assunti fondamentali sulla vita e l’evoluzione. Non si tratta più solo di casualità; c’è uno schema e un ordine a cui possiamo attingere. Man mano che impariamo di più, chissà quali altre porte potrebbero aprirsi?

Lo studio è stato pubblicato sulla rivista Proceedings of the National Academy of Sciences.

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