Неидеальный человек: Почему эволюция оставила нам болезни, ошибки ДНК и уязвимости - Лоуренс Херст

рассматривает каждый возможный исход (рост, падение, отсутствие изменений и так далее) как ветвь. Именно так он получил свою оценку вероятности закрепления полезной мутации. Но Кимура пошел другим математическим путем, вдохновившись наблюдением за пылинками в воздухе.

Задача с разными версиями одного и того же участка ДНК, имеющего две разные — но одинаково эффективные — формы, оказалась удивительно похожа на то, над чем бились математики-статистики, и особенно — блестящий русский ученый Андрей Колмогоров, изучая, как со временем распространяются частицы газа. Этот раздел науки, как ни странно, так и называется — теория диффузии (от diffusion — рассеивание). Как часто бывает, к решению этой задачи разные ученые пришли независимо друг от друга. То, что физики знают как уравнение Фоккера–Планка, Колмогоров вывел самостоятельно. При этом он добавил кое-что особенное, что впоследствии очень пригодилось Кимуре: возможность проследить процесс не только вперед, но и назад во времени. Представим, как движется отдельная частица газа. Она колеблется, поднимаясь и опускаясь (для нашей аналогии важно только вертикальное движение — вверх и вниз). Если перенести эту картину на мутации, то движение вверх и вниз соответствует изменению их частоты в популяции: становится больше или меньше носителей. В генетике такие колебания называют дрейфом, хотя мне больше нравится слово «покачивание».

Поскольку мутации возникают редко, новая мутация появляется почти у самого пола нашей воображаемой комнаты. Дальше возможны два варианта: либо она «прилипнет» к полу, либо будет колебаться и в конце концов «прилипнет» к потолку. В первом случае новый вариант гена, появившись, сразу или через какое-то время исчезнет по воле случая. Во втором мутация из редкой станет частой и закрепится, опять же благодаря случайности (обратное уравнение Колмогорова как раз позволяет начать с момента закрепления и проследить процесс назад во времени). И когда такая мутация закрепляется, она становится одним из тех самых различий в ДНК, которые мы находим, сравнивая близкие виды — например, человека и шимпанзе.

Сравним это с естественным отбором на примере наших мотыльков. Там мутация тоже может из редкой стать распространенной, но не по воле случая — а потому, что черные бабочки лучше выживают на темном фоне. Судьба мутации определяется ее действием: тем, что она окрашивает мотылька в черный цвет. Если повторить этот эволюционный эксперимент с окраской бабочек, можно с уверенностью предположить, что процесс приведет к тому же результату. А вот с нейтральной мутацией все иначе: нет никаких причин, почему она должна всякий раз вызывать одни и те же изменения. Судьба нейтральной мутации никак не связана с ее влиянием на приспособленность — просто потому, что такого влияния нет. Получается, что эволюция необязательно движима естественным отбором, который закрепляет изменения через разную выживаемость и размножение (как в случае с черными и белыми мотыльками). Она может быть результатом чистой случайности — этакого генетического покачивания.

И тут Кимура задался важным вопросом: как размер популяции влияет на судьбу нейтральных мутаций в их случайном танце? В его математической модели с газовыми частицами это равносильно увеличению высоты комнаты — появляется больше пространства для движения вверх и вниз, больше случайных скачков. Высота комнаты здесь выступает аналогом размера популяции. У млекопитающих популяции обычно гораздо меньше, чем у насекомых или бактерий, просто потому, что крупные животные не могут существовать в таком количестве. В комнате с низким потолком (то есть в малой популяции крупных млекопитающих) новой частице, начинающей путь у пола, нужно совсем немного везения, чтобы добраться до потолка. А вот в высокой комнате для этого потребуется целая череда удачных событий. Заметьте, частице необязательно постоянно везет — она может колебаться и вверх, и вниз. Получается, что в малых популяциях — таких как у нас, людей, — случайный дрейф чаще приводит к возникновению различий между видами. Думаю, это вполне логично: в небольших популяциях случайности играют куда более важную роль.

Кимура нашел способ описать этот процесс еще точнее. Давайте отвлечемся от газовых частиц и представим игру на лестнице. Принципы те же самые, но такая модель может оказаться более наглядной. Представьте: число ступеней соответствует размеру популяции, а ваше положение на лестнице — частоте мутации. Если лестница состоит из 100 ступеней и вы находитесь на 20-й, это как мутация с частотой 20/100 = 0,2 в популяции. А теперь правила игры. Первое: вы перемещаетесь вверх или вниз по ступеням, подбрасывая монетку, орел означает шаг вверх, решка — шаг вниз. Второе правило: игра завершается, когда вы достигаете либо самого верха, либо самого низа. Если новая мутация опускается на нижний уровень — она исчезает и популяция возвращается к исходному состоянию, будто мутации и не было. Если же мутация добирается до верха — она закрепляется в ДНК всех членов вида и становится одним из отличительных признаков этого вида (в то время как другие виды играют в такие же игры на своих лестницах). Это и есть фиксация.

Важный момент: подбрасывание монеты в нашей игре происходит абсолютно честно — шанс выпадения орла равен 50%, как и шанс выпадения решки. В генетических терминах это означает, что наша мутация никак не влияет на приспособленность особей и все ее перемещения зависят исключительно от воли случая. И да, для дотошных читателей, которые могут заметить, что монета способна встать на ребро, — вы правы, такой шанс действительно есть (примерно 1 к 6000), но давайте условимся, что в нашей игре возможны только два исхода: орел или решка.

Раз шансы равны, первое, что мы можем понять об этой игре: находясь на любой ступеньке x, вы с одинаковой вероятностью можете шагнуть как на ступеньку выше (x + 1), так и на ступеньку ниже (x – 1). Допустим, вы стоите на пятой ступеньке — в половине случаев вы подниметесь на шестую, в половине спуститесь на четвертую. Этот принцип сохраняется с течением времени: если вы оказались на середине лестницы, то шансы в итоге добраться до самого верха или спуститься до самого низа абсолютно равны — в 50% случаев вы окажетесь наверху, в 50% внизу. Запомните это.

Теперь давайте начнем нашу игру и посмотрим, как она моделирует эволюцию новой нейтральной мутации. Когда мутация только появляется в популяции, она встречается крайне редко, поэтому мы начнем наш путь с самой нижней ступеньки. Попробуем разобраться, каковы наши шансы в итоге добраться до самого верха.

Подбрасываем монету в первый раз. Мы начали с нижней ступеньки, и, если выпадет решка (что случается в половине случаев), игра тут же закончится — мы окажемся