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

(произносится «мю»). Оно показывает среднее количество новых мутаций, возникающих в каждом поколении в расчете на одно спаренное основание ДНК. Для целого гена соответствующая скорость будет равна μ, умноженной на число спаренных оснований в этом гене. По сути, мы просто перешли от скорости мутирования на спаренное основание к скорости на целый ген — назовем ее «μ на ген» вместо «μ на спаренное основание».

Кимура пришел к важнейшему открытию: для любого гена скорость появления новых мутаций в популяции равна произведению скорости мутирования (μ на ген) и числа копий этого участка ДНК у данного вида. У нас есть по две копии каждого гена — одна от матери, другая от отца, — поэтому если в популяции N особей, то существует 2N копий каждого гена, и любая из них может мутировать. Следовательно, в интересующем нас гене новые мутации возникают со скоростью, равной для каждого гена произведению 2N и μ.

Открытие Кимуры кажется теперь очевидным: чем больше популяция (то есть чем больше N), тем больше возможностей для появления новых мутаций, которые начнут свои случайные блуждания в разных участках ДНК. Получается больше мутаций, одновременно играющих в игру с подъемом по лестнице.

И тут мы приходим к удивительному выводу: результирующая скорость эволюции за счет случайных блужданий полностью нейтральных мутаций в любом конкретном гене совершенно не зависит от размера популяции (N).

Это легко доказать математически. Общая скорость складывается из скорости появления новых мутаций (2N умножить на μ) и вероятности того, что случайные блуждания приведут редкую мутацию к полному закреплению (1/2N). При перемножении эти две величины 2N взаимно сокращаются. Получается, что скорость эволюции строго нейтральных мутаций равна просто скорости мутирования. Поразительно! И ведь это совсем не очевидно с первого взгляда.

Иными словами, более высокая вероятность закрепления мутации за счет случайных блужданий в малой популяции в точности уравновешивается более редким появлением новых мутаций. Получается, что скорость нейтральной эволюции зависит только от одного — от того, как часто возникают новые мутации. Вот почему ошибочно думать, что случайные процессы должны играть более важную роль в малых популяциях. Да, в малых популяциях сама игра с подъемом по лестнице имеет большее значение, но зато в нее приходится играть гораздо реже.

Грандиозная рулетка эволюции, или Почему размер популяции все же имеет значение

Так почему же исходное предположение все-таки могло быть верным? Здесь мы подходим к тому, что, возможно, является одним из самых важнейших открытий в эволюционной биологии за последние полвека. Все, что мы обсуждали выше, справедливо для абсолютно нейтральных мутаций — тех, которые совершенно не влияют на приспособленность и имеют равные шансы стать более или менее частыми. Но что, если немного изменить условия задачи? Что, если новая мутация вызывает совсем небольшое снижение приспособленности? Будут ли прежние рассуждения всё еще верны? Казалось бы, такой микроскопический эффект не должен иметь значения, правда? Возьмем, например, мутацию в псевдогене — ее влияние может быть совершенно ничтожным. Скажем, нуклеотиды G и C чуть-чуть «дороже» для организма (в них на один атом азота больше), чем A и T. Может ли мутация из A в G, которая лишь слегка увеличивает энергетические затраты, реально подвергаться естественному отбору из-за своего крошечного влияния на шансы выживания? Это действительно глубокий вопрос: где проходят границы действия отбора и, соответственно, пределы совершенства?

Это важное развитие идей Кимуры принадлежит его коллеге Томоко Ота, которая в 1973 году предложила так называемую почти нейтральную теорию эволюции. Если теория нейтральности рассматривала новые мутации, никак не влияющие на приспособленность, то почти нейтральная теория пошла дальше, включив в рассмотрение мутации с минимальными эффектами. Эта работа заложила теоретический фундамент для понимания многих загадочных особенностей нашей ДНК.

И нейтральная, и почти нейтральная теория признают случайные блуждания ключевым элементом эволюции. Однако, несмотря на схожесть названий, их прогнозы разительно отличаются. Почти нейтральная теория утверждает, что в малых популяциях влияние естественного отбора ослабевает. В результате скорость эволюции в малых популяциях возрастает, поскольку слегка вредные мутации реже подвергаются отбраковке. Нейтральная же теория, как мы только что выяснили, говорит о том, что скорость эволюции не зависит от размера популяции и определяется только скоростью мутирования. Удивительно: две теории, столь схожие в своих исходных предположениях — обе считают случайные блуждания ключевым процессом, — приходят к совершенно разным выводам.

Новый взгляд на несовершенство нашего генома основан на простой идее: мы, как и другие виды с малым эффективным размером популяции, просто не в состоянии избавить свою ДНК от слегка вредных мутаций. Поэтому наш геном напоминает самолет, изрешеченный осколками в некритичных местах — на концах крыльев и в обшивке фюзеляжа.

Вы спросите: почему такое небольшое изменение в теории привело к столь разительным отличиям? Давайте снова обратимся к нашей игре на лестнице. Мы по-прежнему начинаем с первой ступеньки и хотим понять, как часто будем добираться до верха. Но теперь условия изменились — появился легкий встречный ветерок, который подталкивает нас вниз. Можно представить это и по-другому: словно мы принимаем решения в зависимости от того, как крутится колесо рулетки, — суть останется той же. Оба способа описывают одно и то же явление — вероятность спуститься на ступеньку вниз чуть выше, чем подняться на ступеньку вверх. Давайте рассмотрим подробнее модель с рулеткой.

На европейской рулетке 18 черных чисел и 18 красных. И еще одно зеленое (ноль). Допустим, вы ставите на черное. В реальной игре вы в среднем проигрываете, потому что, хотя красных и черных поровну, есть еще это зеленое число. Поэтому, ставя на красное или черное, вы имеете шанс на успех чуть меньше 50:50 (точнее, 18/37, то есть выигрываете в 48,6% случаев). В длинной игре вы неизбежно проиграете: зеленый сектор там неслучайно. Нейтральному варианту мутации соответствовала бы та же рулетка, но без зеленого. А если бы мы изменили количество красных и черных лунок (сохранив их равное число) и оставили одну зеленую, это было бы аналогично изменению степени вредности мутации: чем больше красных и черных секторов, тем ближе шансы к 50:50 и тем слабее встречный ветер очищающего отбора.

Теперь вместо правила «орел — шаг вверх, решка — шаг вниз» мы используем другое: «черное — подъем, красное или зеленое — спуск». Эта схема отлично имитирует поведение слегка вредной мутации, ведь теперь у нас уже не равные шансы на подъем и спуск. Самое интересное здесь — проследить, как меняется динамика «лестничной игры» в зависимости от высоты лестницы, которая в нашей модели