Повышение способности ученых предсказывать современную эволюцию учитывая изменения климата

Классические дебаты о степени, в которой ученые могут предсказать эволюцию, приобрели новую актуальность, поскольку изменения окружающей среды вынуждают виды адаптироваться или рисковать исчезновением. Мы подчеркиваем, как наша способность предсказывать эволюцию может быть ограничена ограничениями данных, которые вызывают плохое понимание детерминированного естественного отбора. Затем мы подчеркиваем, как такие ограничения данных могут быть уменьшены с помощью реальных эмпирических усилий, включающих комбинацию подходов.

Что такое предсказуемость и почему это важно?

Прогнозирование - это ключевой компонент науки. Однако эволюционная биология часто изображается как описательная или историческая наука, а не как предсказательная. Тем не менее, предсказуемость эволюции может быть определена количественно, например, путем проверки того, насколько хорошо существующие временные ряды предсказывают будущие эволюционные изменения. Помимо научного значения, наша способность предсказывать эволюцию имеет прикладное значение, например, для разработки вакцин и антибиотиков (т. е. вирусы и бактерии становятся устойчивыми), программ разведения животных, направленных на сохранение и реинтродукцию, и биоконтроль насекомых-вредителей, которые атакуют посевы и пиломатериалы.

Две гипотезы о пределах нашей способности предсказывать эволюцию

Степень предсказуемости эволюции является предметом давних дебатов в биологии. В основе этой дискуссии лежит вопрос о том, в какой степени эволюция определяется случайными и детерминированными процессами. В этом контексте есть два основных класса объяснений трудностей в предсказании эволюции. 

Во-первых, предсказуемость может быть ограничена случайными процессами (гипотеза «случайных пределов»). Ключевыми механизмами, лежащими в основе этой гипотезы, являются стохастические изменения частоты аллелей из-за генетического дрейфа и случайного характера мутации. Во-вторых, даже эволюцию, обусловленную детерминированным естественным отбором, может быть трудно предсказать из-за ограниченности данных, что, в свою очередь, приводит к плохому пониманию отбора и его экологических причин, вариации признаков и наследования (гипотеза «ограничения данных»). 

В самом деле, отправной точкой для улучшения нашей способности предсказывать эволюцию является улучшение понимания того, когда ожидается, что отбор будет направленным, колеблющимся или стабилизирующимся.

^{Естественный отбор, фото: znakka4estva}
Эти объяснения не исключают друг друга и могут действовать одновременно. Однако они концептуально различны из-за основных различий в факторах, которые они предлагают, как ограничивающие нашу способность делать точные прогнозы; неотъемлемая непредсказуемость, вызванная случайными процессами, лежит в основе гипотезы о случайных пределах, тогда как недостаточные знания со стороны тех, кто пытается сформировать прогнозы, лежит в основе гипотезы о пределах данных.

С точки зрения гипотезы ограничения данных, основное предположение состоит в том, что при наличии достаточного количества данных и надлежащего анализа детерминированные процессы могут быть предсказаны. Таким образом, недостатки в предсказательной способности происходят в основном из-за недостатка данных и неадекватных аналитических инструментов, а не из-за присущей им случайности как таковой. Ограничения данных и нашего понимания эволюционного процесса могут возникать на нескольких уровнях. 

Во-первых, экологические источники отбора, такие как климатические условия или численность хищников, могут колебаться способами, которые сами по себе трудно предсказать, даже если они детерминированы. Мы подчеркиваем, что даже детерминированные колебания окружающей среды могут казаться случайными из-за чувствительности к начальным условиям, которая порождает хаотическую динамику. Такие хаотические колебания не являются на самом деле случайными, и наша способность их предсказывать, в принципе, все еще привязана к ограничениям данных. 

^{Влияние природных катаклизмов в результате изменения окружающей среды на биоразнообразие, фото: gismeteo}
Во-вторых, даже если изменения окружающей среды можно предсказать, плохое понимание того, как факторы окружающей среды влияют на распределение ресурсов и навязывают отбор фенотипам, может снизить способность к предсказанию эволюции признаков. 

В-третьих, плохое понимание генетической архитектуры признаков может производить трудности, предсказывающие генетические изменения от форм фенотипического отбора. Например, прогноз может быть осложнен фенотипической пластичностью, которая может быть обычным способом реакции организмов на изменение окружающей среды.

На всех этих уровнях могут возникнуть ограничения по качеству или количеству данных, а также по анализу. Такие ограничения данных усугубляются возможностью различных факторов действовать в различных временных и пространственных масштабах, а также тем фактом, что редкие и трудно предсказуемые изменения окружающей среды могут иметь большое влияние на эволюцию. Эти общие концепции применимы ко всем факторам, признакам и таксонам окружающей среды.
^{Вымирание видов растений, фото: oka}
Проблемы и пути вперед

Как ограничения данных в даже хорошо изученных системах могут определять степень, в которой ученые могут предсказывать эволюцию. Результаты предполагают, что прогресс может быть достигнут с помощью эмпирических усилий, например, путем сочетания долгосрочного мониторинга популяций с крупными повторяемыми экспериментами, раскрывающими эволюционный процесс, и мощными геномными инструментами, позволяющими анализировать генетическую основу признаков. Тем не менее сбор таких данных редко бывает тривиальной задачей. Как минимум, получение данных временных рядов обязательно требует времени, и это не может быть ускорено дополнительными усилиями. Выявление и измерение дополнительных факторов, влияющих на эволюционную динамику, таких как соответствующие параметры окружающей среды и оценки отбора, увеличивают требуемые усилия.

Таким образом целенаправленный сбор и анализ данных могут улучшить предсказание эволюции. Однако смягчается это утверждение с оговоркой, что это не обязательно будет легкой задачей, особенно потому, что требуемые измерения потенциально охватывают различные масштабы времени, пространства и биологической организации.
^{Сбор данных учеными антропологами. фото: realist}
Кроме этого, многие сложности затрудняют получение данных, достаточных для точного прогноза. Примером такой сложности является то, что мутации взаимодействуют друг с другом (т. е. эпистаз), а не имеют аддитивные эффекты. Эпистаз может привести к тому, что некоторые комбинации генотипов будут иметь гораздо более высокую пригодность, чем другие. Таким образом, эпистаз может привести к тому, что даже адаптивная (т.е. ненейтральная) эволюция будет опосредована историческими обстоятельствами в типе и порядке возникающих мутаций. 

В частности, мутации, возникающие на ранних этапах эволюции, могут сильно повлиять на то, какие мутации впоследствии станут жизнеспособными, что делает эволюцию зависимой от порядка мутаций и ее трудно предсказать. Например, мутации, которые возникают на ранних этапах эволюции эффекта устойчивости к антибиотикам, последующим мутациям благоприятствует естественный отбор. Другие взаимодействия, например, между генами и окружающей средой, вероятно, будут иметь аналогичные эффекты для усложнения прогнозов.

^{Изменения на генном уровне, фото: top10a}
Еще одна препятствующая проблема - чувствительность к начальным условиям, что может привести к хаотической динамике, которая является детерминированной, но которую невозможно предсказать, если начальные условия не известны с предельной точностью. Примером, где это может произойти, является эволюция в очень сложных ландшафтах, где из-за эпистаза возникает жесткость. Здесь стартовая точка на пересеченном ландшафте может сильно повлиять на то, какие местные пики пригодности будут достигаться, а какие долины трудно пересечь. 

Хотя биология может не иметь строгого аналога принципу неопределенности Гейзенберга, возможно, что сам сбор данных изменяет начальные условия эволюции (например, если наблюдатель-человек отпугивает хищников, это может повлиять на динамику хищник-жертва для последующей эволюции). Хаосу уделяется много внимания за пределами биологических наук и в области экологии, но он не часто рассматривается в эволюции.

Все это говорит о том, что есть основания для надежды. Например, концептуальные и аналитические основы научного исследования сложных систем существуют для помощи в предсказании сложных явлений. В частности, системное мышление фокусируется на понимании и прогнозировании того, как сложные сети проявляют новые свойства, которые не проявляются отдельными узлами в сети. ^{Эпистаз, фото: obrazovaka}
С точки зрения эволюции, это включает рассмотрение динамики коллективных сетей генов, популяций и взаимодействующих видов, а не попытки использовать редукционистские подходы для понимания отдельных компонентов. Поскольку системные подходы применяются во всех научных дисциплинах, можно провести качественную аналогию между текущим состоянием биологической популяции и способностью предсказывать ее будущее состояние на основе знаний о действующих на нее эволюционных силах, а также текущем состоянии физической системы и способность предсказывать свое будущее состояние на основе знания о действующих на него физических силах.

Улучшенная способность предсказывать эволюцию может повлиять на наше понимание экологических процессов, потому что в той мере, в какой эволюция может быть предсказана, возможно, так же могут быть предсказаны и экологические последствия для сообществ и экосистем.