進化を制御する新たな探求 | クアンタマガジン

進化というのは複雑なものだ。 現代の進化生物学の多くは、プロセスの背後にある力の一見ランダム性（たとえば、突然変異がどのように発生するか）と、生物圏全体に適用される基本原則を調和させようとしています。 何世代にもわたる生物学者は、進化の韻を理解し、それがどのように起こるかを予測できるほど十分な推論をしたいと願ってきました。

しかし、予測が価値のある目標であることに変わりはないが、科学者たちは現在、そのはるかに野心的ないとこである、予測がどのように起こるかを制御することに焦点を当てている。

これは SF のように聞こえるかもしれませんが、この取り組みの最大の例は私たちの過去にあります。 チャールズ・ダーウィンが作った用語である人工選択のプロセスを考えてみましょう。数千年前、人類は好ましい形質を持つ植物や動物を特定し、それらを選択的に繁殖させ始めました。これにより、子孫の中でこれらの形質が増幅されました。 このアプローチは、人類の歴史の中で最も変革をもたらす文化的発明の XNUMX つである農業を私たちにもたらしました。 その後、人為的選択が行われる 動物で そして植物は、遺伝学や集団内で遺伝子がどのように進化するかを理解するのに役立ちました。 しかし、これまで効果的であったにもかかわらず、人為的選択は依然としてかなり限定的です。

これは、選択を行う意図的な主体が存在しない、地球上の適応進化を促す力である自然選択とは異なります。 選択者は人間の育種者ではなく、自然そのものであり、最も高い「適合性」を持つ変異体、つまり生き残って健康な子孫を生み出す可能性が最も高い変異体を選択します。 そして、自然が選択を行う場合、結果を予測するのは難しい場合があります。

現在、生物学者たちは、進化がどのように分子レベルで起こるかを解明し、作物と同じように生殖プロセスに対して直接制御を加えることを望んでいる。 私たちは進化を、突然変異ごとに、私たちが望む結果に向けて調整することができるでしょうか? 

驚くべきことに、私たちはすでにその途中まで来ています。 の 2018ノーベル化学賞 科学者が新しい生体分子を操作できるようにする指向性進化と呼ばれる方法に関する研究が認められました。 受賞者の一人であるフランシス・アーノルドは、研究室でタンパク質を変異させ、その機能性、たとえば酵素がどれだけ糖を代謝するかを測定する方法を開拓しました。 その後、目的のタンパク質候補を単離し、それらを変異させ、機能が改善されたタンパク質 (この場合は糖を非常に効率的に代謝する酵素) を生成するまでさらに選択することができます。 この意味で、化学者は犬のブリーダーと同じように活動していますが、タンパク質の子孫を生成するために有性生殖に頼ることはありません。 むしろ、タンパク質の多様な集団を生成し、それらの特性をわずか数時間で測定しています。 そして、彼らは望むものを選択することによって、進化がどのように起こるかを制御しています。

この例から、進化を制御する、つまり進化を特定の結果に導くには、進化がどのように起こるかについての知識と、介入するテクノロジーが必要であることが明らかになってきています。 したがって、この問題を、制御 = 予測 + エンジニアリングという単純な方程式のレンズを通して考えることができます。

この制御は、Arnold のアプローチよりも微妙な場合があります。 XNUMXつ 2015研究 進化を抗生物質耐性病原体の生成から遠ざけるために、抗生物質を特定の順序で使用することを提案しました。 そして、同様のことががん治療でも起こっています。腫瘍学者はがんの分子的理解を活用して、 がん細胞を誘導する 特定の薬物に対する感受性。 これが可能なのは、がん細胞が XNUMX つの薬剤に対する耐性を獲得すると、他の薬剤に対してより感受性が高くなる可能性があることがわかっているためです。 この「担保感応度」の概念は、生物システムにおけるトレードオフの基本原則に基づいています。一般に、進化には「フリーランチ」はなく、適応にはコストが伴うことがよくあります。

最近の研究では、科学者たちはこれらのアプローチを一般化しました。 量子物理学のアイデアを活用し、学際的なチーム (医師、コンピューター科学者、物理学者を含む) メソッドを適用した これは、人口を所定の目標に向かって移動させるための逆断熱運転と呼ばれます。 たとえば、ある種の菌株による感染症 マラリア原虫 他のものより扱いやすいです。 研究者は、寄生虫の集団を、より簡単に治療可能な株に「追い込む」ことを試みるかもしれません。

同様のアイデアはマイクロバイオームなどの他のシステムにも適用されており、進化生物学者は現在、進化を制御するために指向性進化を使用しています。 微生物群集 私たちの皮膚や腸内に生息するものと同じです。 これを行うために、彼らは、特定の微生物がどのように相互作用するかに関する知識と、微生物を他の微生物の集団に導入することを可能にする新しい微生物技術を利用しています。 この知識を利用して、いつかマイクロバイオームの構成を健康転帰の改善に関連する構成に導くことができることが期待されています。

これらの画期的な発見は、何らかの形で、進化制御が未来のものではなく、現在のものであることを示しています。 しかし、成功例のほとんどは、微生物、微生物群集、タンパク質などの少数の環境で起こっています。 そしてさらに、既存の取り組みは短期間での制御に焦点を当てており、（数千年にわたって行われた人為的選択を除けば）数十年、数世紀にわたって作用する分子進化を制御できると主張する合理的な科学者はいない。 進化のプロセスを真に制御することは、私たちの現在の知識とツールによって依然として厳しく制限されています。

進化制御の技術的な課題は依然として大きいものの、倫理的な障壁も顕著です。 この問題は遺伝子組み換え生物を巡る問題と重なっている。 ストレスの多い環境でも生育できるようにトウモロコシ株に突然変異を導入すると、そのトウモロコシ株の将来の世代に影響を与えることになります。 さらに、 胚の選択 人間におけるそれは人為的な選択に似ている可能性があり、将来の集団における人間の形質の出現を制御する能力を私たちに与えてくれます。 一般に、これらの技術の過度の応用は、一種の遺伝的決定論によって推進されている可能性があります。これは、集団内の生物間の意味のある違いは、（ほとんどの場合）それらの遺伝子構造によって説明できるという素朴な見解です。

もし私たちが、より長い時間スケールで人間や他の生物の進化を素朴に導こうとすれば、私たちは将来の生命の進化を完全に制御できるし、またそうすべきであるという一種の進化決定論の犠牲になることになるだろう。 結局のところ、こうした野心は見当違いなのです。 彼らは生物進化の気まぐれ、つまり生命がどのように機能し繁栄するかを形作るすべての力を考慮することの難しさを過小評価しています。 人工知能がこうした不確実性の解決に役立つのではないかと想像する人もいるかもしれません。 しかし、AI は無知に対する万能薬ではありません。 これは、モデル化して予測しようとしているシステムの気まぐれさをすでに理解している場合に最も効果的です。 進化生物学は、少なくともまだこの基準を完全には満たしていません。

私たちは現代生物学の野心をほとばしらせると同時に、自分の限界を認識する心の存在をもつことができます（そしてそうすべきです）。 たとえば、 優生学 この運動は、家畜や作物を私たちに与えるような方法を使用して人類を改善できることを示唆しました。 私たちは今、それが偏屈であり、悪い生物学に基づいていたことを理解しています。 このような例は警告であり、進化のような激しい力を制御しようとする不用意な試みは必ず失敗することを教えてくれるはずです。

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