Van de evolutie werd altijd gedacht dat die volstrekt willekeurig verloopt. Maar dat blijkt helemaal niet zo te zijn. Waarschijnlijk worden onze genen namelijk beïnvloed door hun evolutionaire geschiedenis. En dat biedt mogelijkheden voor onder meer medicijnen, maar ook de bestrijding van de klimaatcrisis.
Maar eerst de weg ernaar toe: om de cruciale vraag te beantwoorden of de evolutie voorspelbaar is of niet, is gekeken naar de complete set genen van 2500 dezelfde soort bacteriën. Met behulp van een machine-learning-model en honderdduizenden uren aan computerberekeningen maakten onderzoekers van de Britse University of Nottingham ‘genfamilies’ binnen het genoom. Een genfamilie is een groep genen waarvan de functies meestal sterke overeenkomsten hebben. Ze lijken in biochemisch opzicht sterk op elkaar. Door deze genfamilies konden de onderzoekers dezelfde soort genen met elkaar vergelijken. Vervolgens is gekeken hoe deze families aanwezig waren in sommige genomen en afwezig in andere. “Meest verrassend was de mate waarin natuurlijke selectie zo’n enorm divers pangenoom gevormd heeft. Tienduizenden genfamilies waarbij natuurlijke selectie hun aan- of afwezigheid heeft beïnvloed. Dat is indrukwekkend”, aldus professor James McInerney tegen Scientias.nl.
Samenwerken of niet?
“We ontdekten dat sommige genfamilies nooit in een genoom aanwezig waren als een specifieke genfamilie er al was en in andere gevallen waren sommige genen erg afhankelijk van een andere genfamilie die aanwezig was”, vertelt collega Maria Rosa Domingo-Sananes. Zo is een onzichtbaar ecosysteem ontdekt van genen die kunnen samenwerken of die in conflict zijn met elkaar. “Deze interacties tussen genen maken aspecten van de evolutie in enige mate voorspelbaar en nog beter: nu hebben we een tool waarmee we die voorspellingen kunnen doen.”
Maar hoe werkt dat precies, zo’n samenwerking of conflict tussen genen? “Een conflict kan ontstaan, doordat een gen ‘overbodig’ is als het gaat om zijn functie. Twee genen produceren bijvoorbeeld allebei hetzelfde product of voeren dezelfde functie uit. Dan is het onwaarschijnlijk dat beide genen lange tijd in hetzelfde genoom behouden blijven”, legt McInerney uit. “Een ander voorbeeld van hoe genen juist samenwerken is als ze een specifiek cellulair kenmerk samenvoegen. Samenwerking definiëren we als de situatie waarin de aanwezigheid van het ene gen de kans vergroot dat we ook het andere gen zien. In onze dataset zagen we vele voorbeelden van beide situaties en we vonden meer dan 2000 genfamilies waarbij de aan- of afwezigheid heel goed voorspeld kon worden door de aan- of afwezigheid van andere genen.”
Revolutionaire studie
Onderzoeksleider McInerney noemt de resultaten ‘simpelweg revolutionair’. “Door aan te tonen dat evolutie niet zo willekeurig is als we ooit dachten, openen we de deur naar allerlei mogelijkheden in de synthetische biologie, de geneeskunde en de milieuwetenschap.”
Waarom de ontdekking nu precies zo bijzonder is? “De implicatie is dat microbiële genomen echt dynamische, responsieve systemen zijn. Ze zitten vol afhankelijkheden en herhaalde evolutie. Dat maakt ze voorspelbaar. Als ze voorspelbaar zijn, kunnen we ze ontwerpen. Jarenlang dachten mensen dat de verzameling genen die aanwezig is bij sommige, maar niet bij alle stammen van een soort – simpele ‘ruis’ is. Wij tonen nu onherroepelijk aan dat dit niet klopt. Wat er zo revolutionair aan is, is hoe dit gerelateerd is aan activiteiten, zoals de synthetische biologie en machine-learning. Het zou nutteloos zijn om een machine-learning-model te trainen met data die geen intrinsieke structuur hebben. Als je er rommel in stopt, komt er rommel uit. Nu weten we dat genomen zich dynamisch ontwikkelen, maar met beperkingen, met combinaties van genen die goed samenwerken en combinaties die elkaar vermijden. Voor de synthetische biologie opent dit de deur naar genoom-design.” Dat is het ontwerp van cellen door genetische modificatie.
Oplossing voor antibioticaresistentie
Maar er is nog veel meer mogelijk. Zo kan nu onderzocht worden welke genen het antibioticaresistentie-gen ondersteunen, bijvoorbeeld. “Antibioticaresistentie wordt vaak veroorzaakt door één primair gen, maar in veel gevallen kan de gevoeligheid voor een specifiek antibioticum niet verklaard worden door enkel de aan- of afwezigheid van dit gen. Er moeten ondersteunende genen zijn”, aldus McInerney. De resultaten kunnen zo helpen bij de ontwikkeling van nieuwe antibiotica, maar ook andere medicijnen en vaccins.
En de ontdekking kan zelfs een rol spelen bij de bestrijding van de klimaatcrisis, doordat het helpt bij de ontwikkeling van micro-organismen, die zijn ontworpen om koolstof op te slaan of vervuiling af te breken. Het uiteindelijke doel is om een zorgvuldig samengestelde, enorm grote dataset te bouwen en een AI-model te trainen om nieuwe soorten genomen te construeren.