진화를 통제하기 위한 새로운 탐구 | 콴타 매거진

진화는 복잡한 일이다. 현대 진화 생물학의 대부분은 과정 뒤에 있는 힘의 겉보기 무작위성(예를 들어 돌연변이가 발생하는 방식)을 생물권 전체에 적용되는 기본 원리와 조화시키려고 노력합니다. 여러 세대의 생물학자들은 진화의 운율과 그것이 어떻게 일어나는지 예측할 수 있을 만큼 충분한 이유를 이해하기를 바랐습니다.

그러나 예측은 여전히 ​​가치 있는 목표이지만 과학자들은 이제 훨씬 더 야심찬 사촌인 예측이 어떻게 일어나는지에 대한 통제에 초점을 맞추고 있습니다.

이것은 공상 과학 소설처럼 들릴지 모르지만 이러한 노력의 가장 위대한 사례는 우리 과거에 있습니다. 찰스 다윈이 만든 용어인 인공 선택 과정을 생각해 보십시오. 수천 년 전에 인간은 선호하는 특성을 가진 식물과 동물을 식별하고 선택적으로 번식시키기 시작했으며, 이는 자손에게 이러한 특성을 증폭시켰습니다. 이러한 접근 방식은 인류 역사상 가장 혁신적인 문화적 발명품 중 하나인 농업을 탄생시켰습니다. 나중에 인위적으로 선택 동물에서 그리고 식물은 우리가 유전학과 인구 집단에서 유전자가 어떻게 진화하는지 이해하는 데 도움이 되었습니다. 그러나 지금까지 효과적이었던 만큼 인위적 선택은 여전히 ​​상당히 제한적입니다.

이는 선택을 수행하는 의도적인 행위자가 없는 자연 선택, 즉 지구에서 적응 진화를 주도하는 힘과 다릅니다. 선택 행위자는 인간 육종가가 아니라 가장 높은 "적합성"을 가진 변종, 즉 생존 가능성이 가장 높고 건강한 자손을 생산할 가능성이 가장 높은 변종을 선택하는 자연 자체입니다. 그리고 자연이 선택을 하면 결과를 예측하기 어려울 수 있습니다.

이제 생물학자들은 분자 수준에서 진화가 어떻게 일어나는지 지시하고 농작물에서처럼 생식 과정을 직접적으로 통제할 수 있기를 바라고 있습니다. 우리가 선호하는 결과가 무엇이든 진화, 돌연변이별 돌연변이를 조율할 수 있습니까? 

놀랍게도 우리는 이미 그 단계에 이르렀습니다. 그만큼 2018 노벨 화학상 수상 과학자들이 새로운 생체분자를 설계할 수 있게 해주는 방향성 진화(directed revolution)라는 방법에 대한 연구를 인정받았습니다. 우승자 중 한 명인 Frances Arnold는 실험실에서 단백질을 돌연변이시킨 다음 그 기능, 즉 효소가 설탕을 얼마나 잘 대사하는지 측정하는 방법을 개척했습니다. 그러면 기능이 향상된 단백질(이 경우 설탕을 매우 효율적으로 대사하는 효소)이 생성될 때까지 관심 있는 단백질 후보를 분리하고 이를 돌연변이화하고 추가로 선택할 수 있습니다. 이런 의미에서 화학자들은 개 사육자처럼 활동하지만 단백질 자손을 생성하기 위해 유성 생식에 의존하지 않습니다. 오히려 그들은 단 몇 시간 만에 다양한 단백질 집단을 생성하고 그 특성을 측정하고 있습니다. 그리고 원하는 것을 선택함으로써 진화가 일어나는 방식을 제어할 수 있습니다.

이 예를 통해 진화를 제어하고 특정 결과를 향해 나아가려면 개입할 기술과 함께 진화가 어떻게 일어날지에 대한 지식이 필요하다는 것이 분명해졌습니다. 따라서 우리는 제어 = 예측 + 엔지니어링이라는 간단한 방정식을 통해 문제를 생각해 볼 수 있습니다.

이 제어는 Arnold의 접근 방식보다 더 미묘할 수 있습니다. 하나 2015 연구 항생제 내성 병원체 생성을 방지하기 위해 특정 순서로 항생제를 사용할 것을 제안했습니다. 암 치료에서도 비슷한 일이 일어나고 있습니다. 종양학자들은 암에 대한 분자적 이해를 활용하여 다음과 같은 결과를 얻으려고 노력하고 있습니다. 암세포를 조종하다 특정 약물에 대한 감수성. 이는 암세포가 한 가지 약물에 대한 내성을 갖게 되면 다른 약물에도 더 취약해질 수 있다는 것을 알고 있기 때문에 가능합니다. "부수적 민감성"이라는 개념은 생물학적 시스템의 상충 관계의 기본 원칙에 기초합니다. 일반적으로 진화에는 "공짜 점심"이 없으며 적응에는 종종 비용이 따릅니다.

최근 연구에서 과학자들은 이러한 접근법을 일반화했습니다. 양자물리학의 아이디어를 활용하여 다학제간 팀(의사, 컴퓨터 과학자, 물리학자 포함) 방법을 적용했습니다 미리 정해진 목표를 향해 인구를 이동시키는 것을 당뇨병 방지 운전이라고 합니다. 예를 들어, 일부 종의 감염 말라리아 기생충 다른 것보다 치료가 쉽습니다. 연구자들은 기생충 개체군을 더 쉽게 치료할 수 있는 변종으로 "유도"하려고 시도할 수 있습니다.

유사한 아이디어가 미생물군집과 같은 다른 시스템에도 적용되고 있으며, 진화 생물학자들은 현재 방향성 진화를 사용하여 제어하고 있습니다. 미생물 군집 우리 피부와 내장에 사는 것과 같습니다. 이를 위해 그들은 특정 미생물이 서로 어떻게 상호 작용하는지에 대한 지식과 함께 다른 미생물 집단에 미생물을 도입할 수 있는 새로운 미생물 기술을 사용하고 있습니다. 희망은 우리가 이 지식을 사용하여 언젠가는 미생물군집의 구성을 개선된 건강 결과와 관련된 구성으로 조종할 수 있다는 것입니다.

이러한 획기적인 발전은 어떤 형태로든 진화적 통제가 미래가 아닌 현재의 일임을 보여줍니다. 그러나 가장 성공적인 사례는 미생물, 미생물 군집, 단백질 등 소수의 환경에서 이루어졌습니다. 더욱이 기존의 노력은 짧은 기간 동안의 제어에 초점을 맞추고 있습니다. 합리적인 과학자 중 누구도 수십 또는 수백 년에 걸쳐 작용하는 분자 진화를 제어할 수 있다고 주장하지 않습니다(수천년에 걸쳐 발생한 인위적 선택을 제외하면). 진화 과정에 대한 진정한 통제는 우리의 현재 지식과 도구에 의해 엄격하게 제한됩니다.

진화 제어의 기술적 과제는 여전히 상당하지만 윤리적 장벽도 주목할 만합니다. 이 문제는 유전자 변형 유기체와 관련된 문제와 겹칩니다. 스트레스가 많은 환경에서도 성장할 수 있는 능력을 부여하는 옥수수 품종에 돌연변이를 조작하면 우리는 해당 옥수수 품종의 미래 세대에 영향을 미칩니다. 뿐만 아니라, 배아 선택 인간의 특성은 인위적 선택과 유사할 수 있으며, 이는 미래 인구에서 인간 특성의 출현을 조종할 수 있는 능력을 제공합니다. 일반적으로 이러한 기술을 과도하게 적용하는 것은 일종의 유전 결정론, 즉 집단 내의 유기체 간의 의미 있는 차이가 (대부분) 유전적 구성에 의해 설명될 수 있다는 순진한 견해에 의해 주도될 수 있습니다.

우리가 인간과 다른 유기체의 진화를 장기간에 걸쳐 순진하게 조종하려고 한다면, 우리는 미래에 생명이 진화하는 방식을 우리가 완전히 통제할 수 있고 가져야 한다고 주장하는 일종의 진화 결정론의 희생양이 될 것입니다. 궁극적으로 이러한 야망은 잘못된 것입니다. 그들은 생물학적 진화의 변덕, 즉 생명의 기능과 번영을 형성하는 모든 힘을 고려하는 어려움을 과소평가합니다. 어떤 사람들은 인공지능이 이러한 불확실성을 해결하는 데 도움이 될 수 있다고 생각할 수도 있습니다. 그러나 AI는 무지에 대한 만병통치약이 아니다. 모델링하고 예측하려는 시스템의 모호함을 이미 이해하고 있을 때 가장 효과적입니다. 진화생물학은 적어도 아직은 이 기준을 충족하지 못합니다.

우리는 현대 생물학의 야망을 분출하는 동시에 우리의 한계를 인식할 수 있는 정신을 가질 수 있고 또 그래야 합니다. 예를 들어, 우생학 운동은 우리에게 가축화된 동물과 작물을 제공하는 일종의 방법을 사용하여 인류가 개선될 수 있음을 시사했습니다. 이제 우리는 그것이 편협하고 나쁜 생물학에 기초했다는 것을 이해합니다. 이와 같은 예는 경고적인 이야기이며, 진화와 같은 폭풍우를 통제하려는 부주의한 시도는 반드시 실패할 것이라는 점을 가르쳐야 합니다.

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