Все живые организмы существуют в условиях постоянных изменений, будь то смена времен года или капризы погоды. Популяции растений и животных непрерывно сталкиваются с новыми вызовами, как отмечает учёный из Университета Вермонта Ченге Петак. Однако до сих пор остаётся неясным, как эта непрекращающаяся нестабильность влияет на эволюционные процессы в долгосрочной перспективе.
Петак задалась вопросом: частые изменения среды способствуют адаптации, подготавливая популяции к будущим трудностям, или же, наоборот, замедляют их развитие? «Выигрывают ли популяции от многочисленных колебаний в окружающей среде, становясь более подготовленными к грядущим вызовам, – спрашивает она, – или же эти изменения препятствуют их развитию, заставляя постоянно заново адаптироваться и не позволяя достичь такого уровня приспособленности, как в стабильных условиях?»
Чтобы разобраться в этом вопросе, Петак объединила усилия с Лапо Фрати, специалистом по компьютерным наукам из Университета Вермонта, а также с двумя другими коллегами из UVM и исследователем из Кембриджского университета. Их совместная работа привела к созданию новаторского исследования, основанного на передовых компьютерных симуляциях, которые отслеживали тысячи поколений цифровых организмов.
Результаты исследования, опубликованные 15 декабря в журнале «Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS)», поставили под сомнение некоторые упрощённые представления об эволюции. «Мы обнаружили поразительные различия в том, как популяции эволюционировали в меняющихся условиях, – сообщили исследователи. – В некоторых случаях изменения среды помогали популяциям достигать более высокого уровня приспособленности, в других – препятствовали этому».
Традиционные эволюционные исследования зачастую концентрируются на одной популяции в фиксированных условиях. Фрати поясняет, что такой ограниченный подход может не учитывать важные закономерности. «Обычно учёные наблюдают за долгосрочной траекторией одной популяции в конкретной среде, – говорит Фрати. – Мы же выбрали целый спектр сред и изучили, как особенности каждой из них влияют на траектории множества популяций».
Чтобы понять важность такого широкого подхода, достаточно представить плодовых мушек, обитающих в разных уголках мира. Одна популяция в США может сталкиваться с сезонными колебаниями температуры, тогда как другая в Кении – с чередованием длительных засух и проливных дождей. Эти группы принадлежат к одному виду, но при этом они сталкиваются с совершенно разными вызовами.
«Колебания температуры могут способствовать лучшей адаптации как к холодному, так и к тёплому сезонам, – поясняет Петак. – Но повторяющиеся циклы засушливых и влажных периодов, напротив, могут препятствовать адаптации к засухе, заставляя популяцию «начинать эволюцию заново» после длительных дождей. Это приводит к менее благоприятным признакам, чем у популяций, постоянно подверженных только засухе». Таким образом, одни популяции могут выигрывать от экологических изменений, тогда как другие от них проигрывают.
Мелисса Песпени, старший автор исследования и профессор биологии в UVM, отмечает, что именно масштаб работы позволил получить эти уникальные данные. «Самое интересное в этом исследовании – это то, что мы «переиграли» эволюцию сотни раз. Это дало нам возможность взглянуть с высоты птичьего полёта на то, как эволюция разворачивается в разнообразных условиях, – нечто, что было бы невозможно проверить в лабораторных условиях», – подчеркнула она.
Один из главных выводов исследования был особенно значимым. «Ключевой вывод для меня состоит в том, что отправная точка имеет решающее значение. История популяции определяет, насколько высоко она может подняться и насколько тернистым будет путь к этому, что означает, что мы не можем считать одну популяцию репрезентативной для всего вида», – добавила Песпени.
Эти открытия имеют серьёзные последствия для решения актуальных проблем современности. Учёным необходимо понять, смогут ли растения и животные адаптироваться достаточно быстро, чтобы выжить в условиях ускоряющегося изменения климата. В то же время бактерии постоянно развивают устойчивость к антибиотикам, что представляет растущую угрозу для здоровья человека.
Несмотря на эту сложность, исследования часто сосредоточены на одной популяции, подверженной одному типу экологического стресса. Затем делаются широкие выводы о том, как вид в целом отреагирует на изменения. Петак утверждает, что такой подход может быть обманчивым. «Компьютерные модели, подобные нашей, могут быть использованы для формулирования новых гипотез о реальных биологических популяциях», – заявляет она.
В своих симуляциях исследователи создали искусственные организмы и подвергли их воздействию широкого спектра меняющихся условий. Эти цифровые среды имитировали природные явления, такие как температурные циклы и чередующиеся периоды засухи и дождей.
«Новизна нашей работы, – поясняет Петак, – состоит в том, что вместо изучения эволюции в одной изменчивой среде мы создали 105 различных изменчивых сред. Это позволило нам систематически сравнивать, как популяции эволюционируют в самых разнообразных сценариях».
Эти открытия также выходят за рамки биологии и могут быть полезны для исследований в области искусственного интеллекта. Многие системы искусственного интеллекта (ИИ) сталкиваются с трудностями при освоении новых задач, не теряя при этом уже приобретённых навыков. Соавтор исследования и специалист по компьютерным наусам из UVM Ник Чейни видит сильные параллели между этой проблемой и эволюционной динамикой.
«Традиционно системы ИИ создавались для решения одной конкретной задачи, – отмечает Чейни. – Новые подходы направлены на создание систем, которые продолжают обучаться со временем». Развивающаяся область, известная как непрерывное онлайн-обучение, «прекрасно отражает идеи, исследованные в этой работе, о том, как эволюция, обучение и развитие взаимодействуют с изменчивыми и динамичными средами и извлекают из них пользу», – добавляет он.
Для Фрати более широкий смысл примени́м к различным обучающимся системам. «Моё исследование посвящено метаобучению – способности систем учиться учиться», – говорит он. Подобно тому, как ИИ нельзя оценивать, основываясь на единственной задаче, так и эволюцию невозможно полностью понять, изучая только одну среду.
Исследование подчёркивает важность тестирования систем в различных, но сопоставимых условиях при оценке их эволюционируемости, которую Фрати описывает как способность системы развиваться для развития.
В сущности, это исследование демонстрирует, что эволюция формируется не только самим изменением, но и порядком, типом и историей этих изменений. Как выразилась Петак: «Наши результаты показывают, что выбор изменчивой среды, – говорит она, – может сильно повлиять на конечный результат».
