Các đối tượng đối xứng ít phức tạp hơn so với những đối tượng không đối xứng. Có lẽ tiến hóa hoạt động như một thuật toán với xu hướng hướng tới sự đơn giản.
Mở đầu
Cuộc sống có nhiều hình dạng và kích cỡ khác nhau, nhưng tất cả các sinh vật nói chung đều có ít nhất một đặc điểm chung: sự đối xứng.
Hãy chú ý đến cách nửa trái của bạn phản chiếu nửa phải hoặc cách sắp xếp đối xứng của cánh hoa hay các cánh tay của sao biển. Sự đối xứng như vậy tồn tại ngay cả ở mức độ vi mô, trong hình dạng gần như cầu của nhiều vi khuẩn hoặc trong các tiểu đơn vị giống hệt nhau của các loại protein khác nhau.
Sự phổ biến của đối xứng trong các hình dạng sinh học đặt ra câu hỏi liệu các thiết kế đối xứng có mang lại lợi thế hay không. Bất kỳ kỹ sư nào cũng sẽ nói với bạn rằng có. Đối xứng là yếu tố quan trọng để thiết kế các bộ phận mô-đun, bền vững có thể được kết hợp với nhau để tạo ra các cấu trúc phức tạp hơn. Hãy nghĩ về các khối Lego và cách chúng có thể được lắp ráp dễ dàng để tạo ra gần như bất cứ thứ gì.
Tuy nhiên, không giống như một kỹ sư, tiến hóa không có khả năng nhìn xa trông rộng. Một số nhà sinh học cho rằng đối xứng phải mang lại lợi thế chọn lọc ngay lập tức. Nhưng bất kỳ lợi thế thích nghi nào mà đối xứng có thể mang lại cũng chưa đủ để giải thích tính phổ biến của nó trong sinh học trên cả quy mô lớn và nhỏ.
Hiện nay, dựa trên những hiểu biết từ lý thuyết thông tin thuật toán, một nghiên cứu được công bố trên tạp chí Proceedings of the National Academy of Sciences cho thấy rằng có thể có một lời giải thích phi thích nghi cho hiện tượng này.
Thông tin và tiến hóa
Các axit nucleic và protein là các phân tử mang thông tin. Chúng mang thông tin không chỉ về cách xây dựng một sinh vật mà còn về cách nó tiến hóa để tồn tại. Nhiều nhà lý thuyết đã gọi thông tin là tiền tệ của sự sống. Về thông tin và tiến hóa, nhà vật lý Freeman Dyson đã nói rằng nguồn gốc của sự sống là nguồn gốc của một hệ thống xử lý thông tin.
Việc sao chép trung thực thông tin từ thế hệ này sang thế hệ khác là rất quan trọng đối với sự tiếp tục của sự sống, trong khi các sai sót trong quá trình (tức là đột biến) là cần thiết để sự sống tiến hóa. Liệu thông tin có hướng dẫn đặc điểm nào sẽ tiến hóa không?
Trong lý thuyết thông tin, độ phức tạp Kolmogorov mô tả mức độ tính toán cần thiết để mô tả một thứ gì đó. (Ví dụ, một đoạn mã cộng 2 + 2 có độ phức tạp Kolmogorov thấp hơn một chương trình chuyển văn bản thành giọng nói.) Con khỉ tưởng tượng đang gõ lung tung trên bàn phím rất có khả năng viết ra một đoạn mã đơn giản hơn.
Tương tự, tiến hóa có khả năng sinh ra các đặc điểm đơn giản hơn thay vì phức tạp hơn. Các tác giả của nghiên cứu tuyên bố rằng do các cấu trúc đối xứng cần ít thông tin hơn để mã hóa, chúng có nhiều khả năng xuất hiện như một biến thể tiềm năng hơn. Để kiểm chứng giả thuyết của mình, các nhà nghiên cứu đã tìm kiếm sự đối xứng trong các phức hợp protein, cấu trúc RNA và mạng lưới gen.
Sự đơn giản của đối xứng
Các tiểu đơn vị protein kết nối với nhau thông qua các bề mặt giao diện để tạo thành các cấu trúc phức tạp. Số lượng bề mặt giao diện có thể có càng lớn, protein càng phức tạp. Khi các nhà nghiên cứu quan sát các cấu trúc hiện có trong Ngân hàng Dữ liệu Protein (Protein Data Bank), họ nhận thấy rằng hầu hết các protein có ít bề mặt giao diện. Nhìn chung, tự nhiên tạo ra các protein có độ phức tạp thấp và đối xứng cao thường xuyên hơn các protein có độ phức tạp cao và đối xứng thấp. Các mô phỏng máy tính cũng cho kết quả tương tự.
Các nhà nghiên cứu cũng đã kiểm tra độ phức tạp của morphospace RNA (nghĩa là không gian của tất cả các cấu trúc thứ cấp có thể có của RNA). Các mô phỏng của họ một lần nữa cho thấy mối quan hệ nghịch đảo giữa độ phức tạp và tần suất của các cấu trúc. Điều này phù hợp với một nghiên cứu trước đó cho thấy rằng tự nhiên chỉ làm việc với 1 trong số 100 triệu kiểu hình có thể có trong morphospace RNA.
Tiếp theo, các nhà nghiên cứu khám phá liệu mạng lưới điều hòa gen của nấm men nảy chồi, một sinh vật mẫu phổ biến, cũng có hiển thị sự đối xứng không. (Vâng, các mạng lưới cũng có hình dạng riêng.) Qua nhiều năm, các nhà khoa học đã tổng hợp được một danh sách các phương trình vi phân mô tả chu kỳ tế bào của nó. Các nhà nghiên cứu đã mô phỏng nhiều kiểu hình chu kỳ tế bào bằng cách thay đổi ngẫu nhiên các tham số của các phương trình này như một đại diện cho kiểu gen. Họ nhận thấy không chỉ có xu hướng hướng tới các kiểu hình ít phức tạp hơn, mà kiểu hình trong đời thực cũng ít phức tạp hơn tất cả các kiểu hình mô phỏng.
Tiến hóa như một quá trình thuật toán
Tính mô-đun là một đặc điểm quan trọng khác của các hệ thống sinh học, và – giống như các khối Lego – các sinh vật tiết kiệm thường tái sử dụng các mô-đun di truyền hoặc sinh hóa cho các mục tiêu mới. Mặc dù có nhiều lý thuyết khác nhau giải thích tại sao tiến hóa lại chọn các hệ thống mô-đun, nghiên cứu này cho thấy sự đơn giản của các phần mô-đun là một lời giải thích đủ. Các công trình gần đây của các nhóm nghiên cứu khác cũng cho thấy rằng các hình thái phức tạp là hiếm.
Chico Camargo, một trong những nhà nghiên cứu tham gia nghiên cứu, đã nhấn mạnh trong một tweet rằng điều điên rồ là tất cả điều này xảy ra trước khi chọn lọc tự nhiên thực sự có vai trò. Đối xứng và sự đơn giản xuất hiện không phải do chọn lọc tự nhiên, mà bởi vì tiến hóa là một quá trình thuật toán.
