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Lo studio rivela che l’evoluzione è meno casuale di quanto pensassimo

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Lo studio rivela che l’evoluzione è meno casuale di quanto pensassimo

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Uno studio recente mette in discussione la convinzione di lunga data secondo cui l’evoluzione è un processo imprevedibile. In particolare rivela un aspetto prevedibile, legato alla storia genetica degli organismi. Questa ricerca apre nuovi orizzonti in campi come la biologia sintetica, la medicina e le scienze ambientali.

L’evoluzione, a lungo considerata un processo disordinato, è ora soggetta a una potenziale rivalutazione scientifica. Un recente studio condotto da ricercatori dell’Università di Nottingham e della Nottingham Trent University, pubblicato su
Atti dell'Accademia Nazionale delle Scienze (PNAS), mette in discussione questa idea di casualità.

Ciò suggerisce che la storia genetica di un organismo può svolgere un ruolo cruciale nella sua evoluzione, aprendo così nuovi orizzonti nella nostra comprensione della biologia evoluzionistica. Inoltre, apre orizzonti promettenti per applicazioni concrete, in particolare nello sviluppo di trattamenti medici mirati e strategie di conservazione della biodiversità, fornendo al contempo nuove informazioni sulla risposta delle specie ai cambiamenti ambientali.

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Una nuova comprensione dell’evoluzione

Il nuovo studio suggerisce che il viaggio evolutivo di un genoma non è semplicemente il risultato del caso o della selezione naturale, ma può essere fortemente influenzato dalla sua storia genetica. Quindi mutazioni e adattamenti non rimarranno più eventi imprevedibili. Identificando modelli e tendenze nell'evoluzione genomica, i ricercatori sono riusciti a dimostrare che alcuni aspetti dell'evoluzione possono essere previsti, sulla base delle caratteristiche genetiche ereditate di un organismo.

Per giungere a questa conclusione, il team ha utilizzato l’apprendimento automatico, in particolare l’algoritmo Random Forest. Questo modello, famoso per la sua capacità di gestire grandi insiemi di dati ed estrarre modelli significativi, è stato applicato all’analisi di 2.500 genomi completi di una specie batterica. L'analisi ha rivelato complessi modelli di interazione tra i geni. Ad esempio, alcune famiglie di geni non sembrano mai coesistere, mentre altre sembrano essere strettamente correlate, a seconda della presenza di alcune altre famiglie per manifestarsi.

Geni di relazione

Relazioni concorrenti tra geni prevedibili e loro predittori. I nodi rappresentano famiglie di geni, o gruppi di famiglie di geni che hanno lo stesso PAP, e i bordi sono relazioni casuali, dove una freccia indica il nodo che l'altro prevede sarà presente. © Alan Bevan et al., 2023

Questa scoperta suggerisce che l’evoluzione è un processo organizzato, in cui le interazioni e il background genetico giocano un ruolo cruciale. Il professor James McInerney, autore principale dello studio, afferma in un… Ho riferito : ” Le implicazioni di questa ricerca sono a dir poco rivoluzionarie. Dimostrando che l’evoluzione non è così casuale come si pensava, abbiamo aperto la porta a una serie di possibilità nella biologia sintetica, nella medicina e nelle scienze ambientali. “.

Applicazioni pratiche ed effetti medici

In effetti, la resistenza agli antibiotici rappresenta una delle principali sfide per la salute pubblica, e questa sfida è esacerbata dall’uso eccessivo e inappropriato di questi farmaci. L’approccio tradizionale per combattere questa resistenza si concentra sullo sviluppo di nuovi antibiotici o sulla modifica degli antibiotici esistenti. Tuttavia, la scoperta attuale potrebbe portare a una strategia innovativa: comprendendo le dipendenze genetiche, diventa possibile prendere di mira non solo il gene responsabile della resistenza agli antibiotici, ma anche i geni che la supportano. Questo approccio globale consentirebbe lo sviluppo di strategie più efficaci per prevenire o invertire questa resistenza, rendendo i trattamenti antibiotici più efficaci e sostenibili.

Inoltre, la capacità di prevedere le interazioni genetiche apre la strada a terapie più mirate e adattate all’individuo. In questo modo, gli scienziati possono tenere conto della malattia stessa e della probabilità che ciascun paziente risponda ai diversi trattamenti. Ciò può portare a una riduzione degli effetti collaterali e a una maggiore efficacia del trattamento. Infine, questo approccio consentirebbe lo sviluppo di vaccini personalizzati, adattati ai tratti genetici individuali, fornendo così una protezione più efficace contro varie malattie.

Impatti ambientali e biodiversità

Affrontare il cambiamento climatico richiede soluzioni innovative e i risultati di questo studio forniscono un promettente percorso da seguire. Comprendendo i modelli di interazione genetica, gli scienziati possono ora studiare i microrganismi ingegnerizzati che sono specificamente adattati a compiti ecologici critici.

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Si potrebbero sviluppare batteri o alghe geneticamente modificati per catturare in modo più efficiente l’anidride carbonica dall’atmosfera o per abbattere alcuni inquinanti. Questo approccio può trasformare i processi naturali in potenti strumenti per mitigare il cambiamento climatico. Inoltre, questi organismi possono essere progettati per sopravvivere in ambienti in cui i metodi tradizionali sono inefficaci.

D’altra parte, questa ricerca fornisce un contributo significativo alla nostra comprensione della biodiversità. Comprendendo che l’evoluzione segue modelli influenzati dalla storia genetica, gli scienziati possono prevedere meglio come le specie si evolveranno in risposta ai cambiamenti ambientali. Questa prospettiva consente una previsione più accurata delle traiettorie evolutive, che è essenziale per la conservazione delle specie.

Comprendendo come alcune specie si adattano ai cambiamenti degli habitat o alle nuove pressioni ambientali, gli sforzi di conservazione possono essere più mirati ed efficaci. Questo approccio può anche aiutare a identificare le specie più vulnerabili ai cambiamenti climatici, consentendo un’azione preventiva per proteggere la biodiversità.

fonte : Atti dell'Accademia Nazionale delle Scienze

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