진화는 이전에 생각했던 것만큼 무작위적이지 않습니다

획기적인 연구에 따르면 진화는 이전에 생각했던 것만큼 예측할 수 없는 것이 아니며, 이를 통해 과학자들은 항생제 내성, 질병 및 기후 변화와 같은 실제 문제를 해결하는 데 어떤 유전자가 유용할 수 있는지 탐구할 수 있습니다.

이 연구는 미국국립과학원회보(PNAS), 진화의 예측 불가능성에 대한 오랜 믿음에 도전하고, 게놈의 진화 궤적이 수많은 요인과 역사적 사고에 의해 결정되기보다는 진화 역사에 의해 영향을 받을 수 있다는 것을 발견했습니다.

이 연구는 노팅엄 대학교 생명과학부의 James McInerney 교수와 Alan Beavan 박사, 노팅엄 트렌트 대학교의 Maria Rosa Domingo-Sananes 박사가 주도했습니다.

이번 연구의 주 저자인 McInerney 교수는 “이 연구의 의미는 혁명적이라고 할 수 있습니다.”라고 말했습니다. “진화는 우리가 한때 생각했던 것만큼 무작위적이지 않다는 것을 증명함으로써 합성 생물학, 의학, 환경 과학에 다양한 가능성의 문을 열었습니다.”

연구팀은 진화가 예측 가능한지 또는 게놈의 진화 경로가 역사에 의존하므로 오늘날 예측할 수 없는지에 대한 중요한 질문에 답하기 위해 특정 종 내의 전체 유전자 세트인 판게놈(pangenome)에 대한 분석을 수행했습니다.

연구팀은 단일 박테리아 종의 2,500개 완전한 게놈 데이터 세트와 함께 랜덤 포레스트(Random Forest)로 알려진 기계 학습 접근 방식을 사용하여 수십만 시간의 컴퓨터 처리를 수행하여 문제를 해결했습니다.

연구팀은 고성능 컴퓨터에 데이터를 입력한 후 먼저 각 게놈의 각 유전자로부터 ‘유전자군’을 만들었습니다.

Domingo-Sananes 박사는 “이런 방식으로 게놈 전반에 걸쳐 유사점과 유사점을 비교할 수 있었습니다.”라고 말했습니다.

가족이 확인되면 팀은 이러한 가족이 일부 게놈에 존재하고 다른 게놈에는 존재하지 않는 패턴을 분석했습니다.

“우리는 특정 다른 유전자군이 이미 존재할 때 일부 유전자군이 게놈에 나타나지 않았으며 다른 경우에는 일부 유전자가 존재하는 다른 유전자군에 크게 의존한다는 사실을 발견했습니다.”

실제로 연구진은 유전자들이 서로 협력하거나 충돌할 수 있는 보이지 않는 생태계를 발견한 것이다.

Domingo-Sananes 박사는 “유전자 간의 이러한 상호작용은 진화의 측면을 다소 예측 가능하게 만들고 더 나아가 이제 그러한 예측을 할 수 있는 도구를 갖게 되었습니다.”라고 덧붙였습니다.

Beavan 박사는 “이 연구를 통해 예를 들어 어떤 유전자가 항생제 내성 유전자를 ‘지원’하는지 탐구할 수 있습니다. 따라서 항생제 내성을 제거하려는 경우 초점 유전자뿐만 아니라 다음과 같은 목표도 설정할 수 있습니다. 또한 지원 유전자를 표적으로 삼습니다.

“우리는 이 접근법을 사용하여 새로운 약물이나 백신을 개발하는 데 사용할 수 있는 새로운 종류의 유전자 구조를 합성할 수 있습니다. 우리가 현재 알고 있는 것을 아는 것은 다른 많은 발견의 문을 열었습니다.”

연구의 의미는 광범위하며 다음과 같은 결과를 가져올 수 있습니다.

새로운 게놈 디자인(Novel Genome Design) – 과학자들이 합성 게놈을 디자인할 수 있도록 하여 유전 물질의 예측 가능한 조작을 위한 로드맵을 제공합니다.
항생제 내성 퇴치 – 유전자 간의 의존성을 이해하면 항생제 내성을 가능하게 하는 유전자의 ‘지지 캐스트’를 식별하고 표적 치료의 길을 닦는 데 도움이 될 수 있습니다.
기후 변화 완화 – 연구에서 얻은 통찰력은 탄소를 포집하거나 오염 물질을 분해하도록 설계된 미생물의 설계에 정보를 제공하여 기후 변화에 대처하기 위한 노력에 기여할 수 있습니다.
의료 응용 – 유전자 상호 작용의 예측 가능성은 질병 위험 및 치료 효능에 대한 새로운 지표를 제공함으로써 맞춤형 의학에 혁명을 일으킬 수 있습니다.

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