Ezber bozan araştırma: Evrim sanıldığı gibi rastgele olmuyor!

Ezber bozan yeni bir araştırma, evrimin önceden sanıldığı kadar tahmin edilemez bir süreç olmadığını gösteriyor.

cumhuriyet.com.tr

Bulgular, bilim insanlarının antibiyotik direnci, hastalıklar ve iklim değişikliği gibi önemli sorunları ele alırken hangi genlerin yararlı olabileceğini keşfetmesine yardımcı olabilir.

Populer Science Türkçe'nin aktardığı çalışma Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) bülteninde yayınlandı. Burada, evrimin tahmin edilemez oluşuyla ilgili uzun zamandır süregelen bir inanışa meydan okuyor ve bir genomun yörüngesinin çok sayıda etmen ve tarihsel kazayla belirlenmekten ziyade, genomun evrimsel geçmişinin etkisi altında olabileceğini söylüyor.

EVRİM DÜŞÜNÜLDÜĞÜ KADAR RASTGELE DEĞİL

Çalışmaya Nottingham Üniversitesi Yaşam Bilimleri Fakültesinde çalışan Profesör James McInerney ile Dr. alan Beavan’ın yanısıra Nottingham Trent Üniversitesinde çalışan Dr. Maria Rosa Domingo Sananes öncülük etti.

Çalışmanın başyazarı Profesör McInerney, “Bu çalışmanın sonuçları tümüyle devrimsel nitelikte” diyor. “Evrimin düşündüğümüz kadar rastgele olmadığını göstererek yapay biyoloji, tıp ve çevre bilimi alanlarında çok sayıda olasılığa kapı araladık.”

Evrimin tahmin edilebilir olup olmadığı veya genomların evrimsel güzergahlarının geçmişlerine bağımlı olup olmadıkları sorularına cevap bulmak isteyen araştırmacılar, belli bir türün bütün gen setini içeren pangenomda analiz yürüttü.

Random Forest şeklinde bilinen bir makine öğrenim algoritmasıyla beraber tek bir bakteri türündeki 2 bin 500 tam genomun veri setini kullanan araştırmacılar, cevabı ortaya çıkarmak için birkaç yüz bin saat bilgisayar işlemi yürüttü.

Toplanan verileri yüksek performanslı bilgisayarlarına aktaran bilim insanları, ilk olarak her bir genomun her geninden “gen aileleri” oluşturdu.

“Bu şekilde, genomlardaki benzer yapıları karşılaştırabilmiştik” diyor Dr. Domingo Sananes.

Bu aileler tanımlandıktan sonra araştırmacılar, söz konusu ailelerin nasıl bazı genomlarda bulunurken diğer genomlarda bulunmadığına yönelik örüntü analizi yürüttü.

“Farklı bir gen ailesi halihazırda mevcutsa, bazı gen ailelerinin genomda hiç ortaya çıkmadığını ve diğer durumlarda ise bazı genlerin, farklı bir gen ailesinin mevcudiyetine çok bağımlı olduğunu keşfetmiş.”

Esasında araştırmacılar, genlerin işbirliği yaptığı veya birbiriyle çatışma halinde olabildiği görünmez bir ekosistem keşfetti.

“Genler arasındaki bu etkileşimler, evrimin bazı yönlerini bir nevi tahmin edilebilir kılıyor ve dahası, artık bu tahminleri yürütmemize olanak sağlayan bir aracımız mevcut” diye ekliyor Dr. Domingo Sananes.

Dr. Beavan ise şöyle aktarıyor: “Bu çalışmayla, mesela hangi genlerin bir antibiyotik direnci genini ‘desteklediğini’ araştırmaya başlayabiliriz. Bu yüzden antibiyotik direncini ortadan kaldırmaya çalışıyorsak; sadece odak geni değil, onu destekleyen genleri de hedef alabiliriz.

“Bu yaklaşımı kullanarak, yeni ilaçların veya aşıların geliştirilmesinde kullanılabilecek yeni tipte genetik kurgular sentezleyebiliriz. Öğrendiğimiz şeyler, daha başka bir sürü keşfe kapı aralıyor.”

Araştırmanın doğuracağı sonuçlar kapsamlı olmakla birlikte, yol açacağı gelişmeler şöyle sıralanabilir;

  1. Yeni Genom Tasarımı: Bilim insanlarının yapay genomlar tasarlamasına olanak sağlayarak, genetik malzemenin tahmin edilebilir şekilde manipüle edilmesinde yol haritası sunabilir.
  2. Antibiyotik Direnciyle Mücadale: Genler arasındaki bağımlılıkları anlamak, genlerde antibiyotik direncini mümkün hale getiren ‘yardımcı oyuncuların’ belirlenmesinde yardımcı olabilir ve hedefe dönük tedavilere zemin hazırlayabilir.
  3. İklim Değişiminin Hafifletilmesi: Çalışmadan edinilen fikirler, karbon yakalamak ve kirleticileri ayrıştırmak için mühendislik uygulanmış mikroorganizma tasarımları yönünden bilgi sağlayabilir ve böylelikle iklim değişimiyle mücadele çabalarına katkı sağlanabilir.
  4. Tıp Uygulamaları: Gen etkileşimlerinin tahmin edilebilir oluşu, hastalık tehlikesi ve tedavi verimliliği bakımından yeni ölçütler sağlayarak kişiselleştirilmiş tıp alanında devrim yaratabilir.