Підвищення здатності вчених передбачати сучасну еволюцію з огляду на зміни клімату

Класичні дебати про ступінь, у якій вчені можуть передбачити еволюцію, набули нової актуальності, оскільки зміни довкілля змушують види адаптуватися чи ризикувати зникненням. Ми підкреслюємо, як наша здатність передбачати еволюцію може бути обмежена обмеженнями даних, які спричиняють погане розуміння детермінованого природного відбору. Потім ми наголошуємо, як такі обмеження даних можуть бути зменшені за допомогою реальних емпіричних зусиль, що включають комбінацію підходів.

Що таке передбачуваність та чому це важливо?

Прогнозування – це ключовий компонент науки. Проте еволюційна біологія часто зображується як описова чи історична наука, а чи не як передбачувана. Тим не менш, передбачуваність еволюції може бути визначена кількісно, наприклад, шляхом перевірки того, наскільки існуючі тимчасові ряди, що добре існують, передбачають майбутні еволюційні зміни. Крім наукового значення, наша здатність передбачати еволюцію має прикладне значення, наприклад, для розробки вакцин та антибіотиків (тобто віруси та бактерії стають стійкими), програм розведення тварин, спрямованих на збереження та реінтродукцію, та біоконтроль комах-шкідників, які атакують посіви та пиломатеріали.

Дві гіпотези про межі нашої здатності передбачати еволюцію

Ступінь передбачуваності еволюції є предметом давніх дебатів у біології. В основі цієї дискусії лежить питання про те, якою мірою еволюція визначається випадковими та детермінованими процесами. У цьому контексті є два основні класи пояснень труднощів у передбаченні еволюції.

По-перше, передбачуваність може бути обмежена випадковими процесами (гіпотеза «випадкових меж»). Ключовими механізмами, що лежать в основі цієї гіпотези, є стохастичні зміни частоти алелів через генетичний дрейф і випадковий характер мутації. По-друге, навіть еволюцію, зумовлену детермінованим природним відбором, може бути важко передбачити через обмеженість даних, що, у свою чергу, призводить до поганого розуміння відбору та його екологічних причин, варіації ознак та успадкування (гіпотеза «обмеження даних»).

Справді, відправною точкою для покращення нашої здатності передбачати еволюцію є покращення розуміння того, коли очікується, що відбір буде спрямованим, хитливим або стабілізуючимся.

^{Природний відбір, фото: znakka4estva}
Ці пояснення не виключають одне одного та можуть діяти одночасно. Однак вони концептуально різні через основні відмінності в факторах, які вони пропонують, як такі, що обмежують нашу здатність робити точні прогнози; невід'ємна непередбачуваність, викликана випадковими процесами, лежить в основі гіпотези про випадкові межі, тоді як недостатні знання з боку тих, хто намагається сформувати прогнози, лежить в основі гіпотези про межі даних.

З точки зору гіпотези обмеження даних, основне припущення полягає в тому, що за наявності достатньої кількості даних та належного аналізу детерміновані процеси можуть бути передбачені. Таким чином, недоліки в передбачувальній здатності відбуваються в основному через брак даних та неадекватних аналітичних інструментів, а не через властиву їм випадковість як таку. Обмеження даних та нашого розуміння еволюційного процесу можуть виникати на кількох рівнях.

По-перше, екологічні джерела відбору, такі як кліматичні умови чи чисельність хижаків, можуть коливатись способами, які самі собою важко передбачити, навіть якщо вони детерміновані. Ми підкреслюємо, що навіть детерміновані коливання навколишнього середовища можуть здаватися випадковими через чутливість до початкових умов, що породжує хаотичну динаміку. Такі хаотичні коливання не є насправді випадковими, і наша здатність їх передбачати в принципі все ще прив'язана до обмежень даних.

^{Вплив природних катаклізмів внаслідок зміни навколишнього середовища на біорізноманіття, фото: gismeteo}
По-друге, навіть якщо зміни навколишнього середовища можна передбачити, погане розуміння того, як фактори навколишнього середовища впливають на розподіл ресурсів та нав'язують відбір фенотипу, може знизити здатність до передбачення еволюції ознак.

По-третє, погане розуміння генетичної архітектури ознак може створювати труднощі, що передбачають генетичні зміни від форм фенотипного відбору. Наприклад, прогноз може бути ускладнений фенотиповою пластичністю, яка може бути звичайним способом реакції організмів на зміну навколишнього середовища.

На всіх цих рівнях можуть виникнути обмеження щодо якості або кількості даних, а також аналізу. Такі обмеження даних ускладнюються можливістю різних факторів діяти в різних часових і просторових масштабах, а також тим фактом, що рідкісні та важко передбачувані зміни навколишнього середовища можуть мати великий вплив на еволюцію. Ці загальні концепції застосовні до всіх факторів, ознак та таксонів навколишнього середовища.
^{Вимирання видів рослин, фото: oka}
Проблеми та шляхи вперед

Як обмеження даних у навіть добре вивчених системах можуть визначати ступінь, у якому вчені можуть пророкувати еволюцію. Результати припускають, що прогрес може бути досягнутий за допомогою емпіричних зусиль, наприклад, шляхом поєднання довгострокового моніторингу популяцій з великими експериментами, що повторюються, що розкривають еволюційний процес, і потужними геномними інструментами, що дозволяють аналізувати генетичну основу ознак. Проте збирання таких даних рідко буває тривіальним завданням. Як мінімум, отримання цих часових рядів обов'язково вимагає часу, і це не може бути прискорено додатковими зусиллями. Виявлення та вимірювання додаткових факторів, що впливають на еволюційну динаміку, таких як відповідні параметри навколишнього середовища та оцінки відбору, збільшують потрібні зусилля.

Таким чином, цілеспрямований збір та аналіз даних можуть поліпшити передбачення еволюції. Однак пом'якшується це твердження із застереженням, що це не обов'язково буде легким завданням, особливо тому, що необхідні вимірювання потенційно охоплюють різні масштаби часу, простору та біологічної організації.
^{Збір даних вченими антропологами. фото: realist}
Крім цього, багато труднощів ускладнюють отримання даних, достатніх для точного прогнозу. Прикладом такої складності є те, що мутації взаємодіють один з одним (тобто епістаз), а не мають адитивних ефектів. Епістаз може призвести до того, що деякі комбінації генотипів матимуть набагато більшу придатність, ніж інші. Таким чином, епістаз може призвести до того, що навіть адаптивна (тобто ненейтральна) еволюція буде опосередкована історичними обставинами в типі та порядку мутацій, що виникають.

Зокрема, мутації, що виникають на ранніх етапах еволюції, можуть сильно вплинути на те, які мутації згодом стануть життєздатними, що робить еволюцію залежною від порядку мутацій та її важко передбачити. Наприклад, мутації, що виникають на ранніх етапах еволюції ефекту стійкості до антибіотиків, наступним мутаціям сприяє природний відбір. Інші взаємодії, наприклад, між генами та довкіллям, ймовірно, матимуть аналогічні ефекти для ускладнення прогнозів.

^{Зміни генетично, фото: top10a}
Ще одна проблема, що перешкоджає, - чутливість до початкових умов, що може призвести до хаотичної динаміки, яка є детермінованою, але яку неможливо передбачити, якщо початкові умови не відомі з граничною точністю. Прикладом, де може статися, є еволюція в дуже складних ландшафтах, де через епістазу виникає жорсткість. Тут стартова точка на пересіченому ландшафті може сильно вплинути на те, які місцеві піки придатності досягатимуться, а які долини важко перетнути.

Хоча біологія може не мати суворого аналога принципу невизначеності Гейзенберга, можливо, що сам збір даних змінює початкові умови еволюції (наприклад, якщо спостерігач-людина відлякує хижаків, це може вплинути на динаміку хижак-жертва для подальшої еволюції). Хаосу приділяється багато уваги поза біологічних наук у сфері екології, але не часто розглядається в еволюції.

Усе це свідчить, що є підстави для надії. Наприклад, концептуальні та аналітичні основи наукового дослідження складних систем існують для допомоги у передбаченні складних явищ. Зокрема, системне мислення фокусується на розумінні та прогнозуванні того, як складні мережі виявляють нові властивості, які не виявляються окремими вузлами у мережі. ^{Епістаз, фото:}
З погляду еволюції, це включає розгляд динаміки колективних мереж генів, популяцій та взаємодіючих видів, а не спроби використати редукціоністські підходи для розуміння окремих компонентів. Оскільки системні підходи застосовуються у всіх наукових дисциплінах, можна провести якісну аналогію між поточним станом біологічної популяції та здатністю передбачати її майбутній стан на основі знань про діючі на неї еволюційні сили, а також поточний стан фізичної системи та здатність передбачати свій майбутній стан на основі знання про діючих нею фізичних сил.

Поліпшена здатність передбачати еволюцію може вплинути на наше розуміння екологічних процесів, тому що тією мірою, якою еволюція може бути передбачена, можливо, так само можуть бути передбачені й екологічні наслідки для спільнот та екосистем.