Исследование ставит под сомнение традиционные подходы в эволюционных исследованиях

от

Каждое живое существо должно справляться с меняющимся миром — лето сменяется зимой, в один год случаются наводнения, а в следующий — засуха. Очевидно, что популяции растений и животных постоянно сталкиваются с новыми вызовами, — говорит учёный из Университета Вермонта Ченге Петраки. Но не очевидно, как эти изменения в окружающей среде влияют на эволюцию.

«Получают ли популяции пользу от множества колебаний в окружающей среде, делая новые поколения более подготовленными к будущим изменениям, — задаётся вопросом Петраки, — или они страдают, вынужденно адаптируясь снова и снова, никогда не достигая пика приспособленности, которого могли бы достичь популяции в стабильной среде?»

Чтобы исследовать этот вопрос, она вместе с учёным-компьютерщиком из Университета Вермонта Лапо Фрати, а также двумя другими исследователями из УВМ и одним учёным из Кембриджского университета разработали уникальное исследование с использованием мощной компьютерной модели, которая отслеживает тысячи поколений цифровых организмов.

Их результаты, [опубликованные](https://pnas.org/doi/10.1073/pnas.2519469122) 15 декабря в Proceedings of the National Academy of Sciences, оказались неожиданными. «Мы обнаружили значительные различия в том, как популяции эволюционировали в переменных средах, — пишут они. — В некоторых случаях изменение среды помогало популяциям достичь более высокого пика приспособленности; в других — препятствовало им».

«Исследователи часто наблюдают долгосрочную траекторию одной популяции в определённой среде, — говорит Фрати. — Мы выбрали ряд сред и видим, как особенности каждой из них влияют на траекторию многих популяций».

Чтобы понять, почему это важно и имеет глубокие последствия для изучения эволюции, рассмотрим две популяции плодовых мух. Одна популяция мух в Соединённых Штатах может эволюционировать, чтобы справляться с изменениями температуры в течение сезонов, совсем иначе, чем другие плодовые мухи в Кении, которые справляются с чередованием засухи и осадков.

«Колебания температуры могут способствовать лучшей адаптации как к холодным, так и к тёплым сезонам, — объясняет Петраки. — Но повторяющиеся циклы между сухим и влажным сезонами могут фактически препятствовать адаптации к засухе, вынуждая популяцию «перезапускать» эволюцию после длительного периода осадков — что приводит к ухудшению характеристик, чем у популяций, подвергающихся только засухе».

Это две популяции одного вида, пытающиеся справиться с изменчивой средой. И всё же разные типы колебаний могут привести к радикально различным эволюционным результатам, когда одна группа мух выигрывает от чередующихся условий, а другая страдает.

«Что интересно в этом исследовании, так это то, что мы воспроизвели эволюцию сотни раз. Это дало нам возможность взглянуть на эволюцию с высоты птичьего полёта во многих различных средах — то, что было бы невозможно проверить в лаборатории, — сказала старший автор Мелисса Песпени, профессор биологии в УВМ. — Самый большой вывод для меня заключается в том, что начальная точка действительно имеет значение. История популяции формирует то, насколько высоко она может подняться, и насколько труден путь, чтобы достичь этого, а это значит, что мы не можем предполагать, что одна популяция представляет весь вид».

Открытие команды может иметь значение для решения насущных проблем человечества. Например, важно понять, смогут ли виды адаптироваться достаточно быстро, чтобы пережить глобальное изменение климата. И бактерии постоянно развивают новые способы сопротивления антибиотикам, которые мы изобретаем. И всё же учёные часто изучают только одну популяцию в одном конкретном типе изменяющейся среды, а затем делают широкие выводы о том, как изменение окружающей среды повредит или принесёт вред этому виду. «Вычислительные модели, подобные нашей, могут быть использованы для формулирования новых гипотез о реальных биологических популяциях», — говорит Петраки.

Для проведения исследования команда УВМ создала искусственных организмов и поместила их в различные типы меняющихся сред. Эти цифровые среды имитируют чередующиеся условия в природе, такие как циклы жары и холода, а также чередование засухи и осадков. «Что нового в нашей работе, — объясняет Петраки, — так это то, что вместо изучения эволюции только в одной переменной среде, мы создали 105 различных переменных сред. Это позволило нам систематически сравнить, как популяции эволюционируют в различных сценариях».

Это открытие имеет значение не только для биологии, но и может помочь в решении открытых вопросов в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Системы искусственного интеллекта часто с трудом осваивают новые задачи, не забывая при этом старые. Учёный-компьютерщик УВМ Ник Чейни, соавтор исследования, проводит прямые параллели между эволюцией в природе и обучением ИИ.

«Системы искусственного интеллекта традиционно создавались для решения одной конкретной задачи, — говорит Чейни, — но новые подходы направлены на создание общих систем, которые учатся непрерывно». Быстрорастущая область исследований искусственного интеллекта, называемая [онлайн-непрерывным обучением](https://techxplore.com/news/2024-01-lifelong-power-generation-autonomous-devices.html?utmsource=embeddings&utmmedium=related&utm_campaign=internal), по его словам, «прекрасно отражает идеи, рассмотренные в этой статье, о том, как эволюция, обучение и развитие взаимодействуют с переменными и динамическими средами и извлекают из них пользу».

Для Фрати последствия нового исследования о процессе обучения — будь то в организмах или схемах — являются захватывающими. «Мои исследования посвящены метаобучению, способности систем учиться учиться», — говорит он. «Точно так же, как вы не можете правильно оценить способность ИИ к обучению, сосредоточившись на одном предмете, эта работа показывает важность изучения множества разнообразных, но сопоставимых сред при попытке оценить эволюционируемость — способность системы эволюционировать».

В основе этого исследования лежит осознание того, что в эволюции история и отправная точка формируют путь, в то время как каждый путешественник достигнет другого места в зависимости от видов проблем, с которыми он сталкивается. «Наши результаты показывают, что выбор переменной среды, — говорит Петраки, — может сильно повлиять на результат».

Предоставлено [Университетом Вермонта](https://phys.org/partners/university-of-vermont/)

Источник

Другие новости по теме

Другие новости на сайте