Mutacja pasożytów i replikaz

W eksperymencie 5 mutacji podlegały nie tylko pasożyty ale także replikazy.

Podczas replikacji zmianie mogły ulec parametry opisujące powinowactwo pasożyta do replikazy 𝑎_𝑃, prawdopodobieństwo przebywania przez pasożyta w stanie zwiniętym 𝑙_𝑃, oraz analogiczne parametry opisujące replikazy, a więc powinowactwo replikazy do replikazy 𝑎_𝑅, oraz prawdopodobieństwo przebywania przez replikazę w stanie zwi-niętym 𝑙_𝑅. Celem tego eksperymentu było zbadanie jak wzajemne oddziaływania paso-żytów i replikaz wpływają na ewolucję wydajnych replikaz.

W ramach eksperymentu przeprowadzonych zostało kilka testów, w ramach któ-rych różnicowane były początkowe wartości parametrów 𝑎_𝑃 oraz 𝑎_𝑅 w celu zbadania jak różne wartości tych parametrów wpłyną na zachowanie systemu. Początkowe war-tości parametrów, które były zmieniane w trakcie testów, pokazane są w tabeli 9.3 ra-zem z informacją na temat zdolności systemu do zachowania stabilnej koegzystencji replikaz i pasożytów w ramach testowanych wartości. Pozostałe wartości parametrów nie uległy zmianie w stosunku do tych zaprezentowanych w tabeli 9.2. Wartości po-czątkowe parametrów 𝑙_𝑅 oraz 𝑙_𝑃 wynosiły za każdym razem 0,2. Prawdopodobieństwa mutacji dla każdego z czterech parametrów podlegających mutacji wynosiły 0,01, przy czym podczas jednej replikacji mutacji podlegał tylko jeden parametr. Podobnie jak

w przypadku eksperymentu 1, testowane były dwa rodzaje ustawień początkowych agentów na płaszczyźnie: agenty ustawione w półkolach oraz ustawienie losowe.

Tabela 9.3 Wartości parametrów 𝒂𝑷oraz 𝒂_𝑹testowane w trakcie eksperymentu 5 uzupeł-nione o informację dotyczącą zdolności systemu do zachowania stabilnej koegzystencji

replikaz i pasożytów.

Początkowe wartości parametrów Ustawienie początkowe

𝒂_𝒑 𝒂_𝑹 półkola losowe

0,3 0,5 x x

0,4 0,6 koegzystencja x

0,4 0,7 koegzystencja x

0,55 0,7 koegzystencja koegzystencja

0,55 0,6 x x

0,8 0,6 x x

0,8 0,7 x x

x oznacza brak zdolności systemu do zachowania stabilnej koegzystencji pomiędzy repli-kazami i pasożytami

Dla ustawienia losowego agentów, dla większości testowanych w ramach ekspe-rymentu 5 warunków początkowych, system nie był w stanie zachować stabilnej koeg-zystencji pomiędzy replikazami i pasożytami. Dla ustawienia agentów w półkolach sy-mulacje pokazały, że w systemie możliwa jest stabilna koegzystencja dwóch analizo-wanych typów cząsteczek RNA. Jest to możliwe gdy początkowa wartość parametru 𝑎_𝑃 jest znacząco niższa niż parametru 𝑎_𝑅 oraz w tym samym czasie, wartości obu tych pa-rametrów są na tyle wysokie aby zapewnić przetrwanie gatunków.

Analiza wykresów średnich wartości parametrów podlegających mutacji w trakcie symulacji dla ustawień pozwalających na przetrwanie replikaz oraz pasożytów pokazuje, że średnie wartości parametru 𝑎_𝑃 gwałtownie rosną do wartości 0,7, po czym następuje łagodniejszy wzrost tej wartości (rysunek 9.10). Średnie wartości 𝑙_𝑃 spadają nieco w pierwszej fazie symulacji, a następnie powoli rosną. Jest to ten sam trend, który był obserwowany w trakcie eksperymentu 1. Średnie wartości 𝑎_𝑅 rosną natomiast bar-dzo szybko i stabilizują się na maksymalnym możliwym poziomie, który jest bliski 1.

Co ciekawe, jest to skorelowane z równie gwałtownym wzrostem średnich wartości 𝑙_𝑅, a następnie ich stabilizacją na bardzo niskim poziomie poniżej wartości 0,05.

Rys. 9.10 Wyniki symulacji dla eksperymentu 5 dla ustawienia „z półkola” i wartości pa-rametrów 𝒂_𝑷𝟎= 0,55, 𝒂_𝑹𝟎 = 0,7, 𝒍_𝑷𝟎= 0,2, 𝒍_𝑹𝟎 = 0,2. (𝒂) Średnia wartość parametru 𝒂_𝑷 (𝒃) Średnia wartość parametru 𝒂_𝑹 (𝒄) Średnia wartość parametru 𝒍_𝑷(𝒅) Średnia wartość

para-metru 𝒍_𝑹.

Pokazuje to, że w trakcie ewolucji replikazy zwiększają swoje powinowactwo do replikaz do maksymalnego możliwego poziomu, ale w tym samym czasie dążą do spędzania jak najmniejszej ilości czasu w stanie zwiniętym, preferując stan matrycy.

Oznacza to, że replikazy ulepszają swoją zdolność wiązania się z replikazami, w tym samym czasie zmniejszając swój potencjał katalityczny. Wydaje się zatem, że ewolucja faworyzuje replikazy służące jako lepsze matryce dla replikacji. Dzieje się tak ponieważ replikazy spędzające więcej czasu w stanie zwiniętym są powielane rzadziej niż repli-kazy spędzające więcej czasu w stanie rozwiniętym. Co więcej gdyby średnie wartości parametru 𝑙_𝑅 wzrastały w trakcie replikacji, pasożyty otrzymałyby do dyspozycji wy-dajniejszą maszynerię replikacyjną, co pozwoliłoby na szybkie powielanie pasożytów, a w konsekwencji doprowadziłoby do wymarcia systemu. Innymi słowy, replikazy z wyższymi wartościami parametru 𝑙_𝑅 stanowią zagrożenie dla przetrwania systemu.

Obniżenie katalitycznego potencjału replikaz obserwowane w trakcie eksperymentu 5 pozwala na stabilną koegzystencję pasożytów i replikaz.

Powyższa analiza sugeruje, że pasożyty uniemożliwiają ewolucję bardziej wy-dajnych katalitycznie replikaz i powodują, że replikazy w stanie matrycy są faworyzo-wane. Dzieje się tak ponieważ brane pod uwagę w niniejszej pracy doktorskiej właści-wości cząsteczek, a więc powinowactwo do replikazy oraz prawdopodobieństwo prze-bywania w stanie zwiniętym są w rzeczywistości antagonistycznymi właściwościami.

Replikacja jest szybsza dla niezwiniętych, krótkich i liniowych polimerów, podczas gdy istnienie właściwości katalitycznych jest związane ze strukturą drugo- i trzeciorzędową cząsteczek. Aby cząsteczka była katalityczna konieczne jest zatem aby przybrała rela-tywnie kompaktową i stabilną strukturę przestrzenną, co z kolei często wymaga istnie-nia dłuższego łańcucha. Z tego powodu teoretycznie sprzecznym jest aby dobra matryca dla replikacji była równocześnie dobrym katalizatorem. Czyni to analizowany system złożony z replikaz i pasożytów zdolnym do przeżycia w sensie stabilności systemu, stanowi w tym samym czasie przeszkodę dla dalszego jego ulepszania i ewolucji.

Gdy RNA pełni rolę zarówno magazynu informacji genetycznej jak i głównego katalizatora, tak jak w analizowanym w niniejszej pracy doktorskiej modelu hipotezy Świata RNA, ewolucja może utknąć w ślepym zaułku, co jak pokazuje otaczający świat pełen różnorodnych form życia, nie miało miejsca. Ta niemożność wydajnego pełnienia dwóch wymienionych ról równocześnie przez cząsteczkę RNA mogła być przyczyną, dla której RNA przestało globalnie pełnić rolę zarówno katalizatora jak i matrycy w tym samym czasie. Możliwym jest, że podział funkcji na magazynowanie informacji, peł-nioną przez DNA, oraz katalizę, pełnione przez białka, pozwolił na dalszą ewolucję bardziej wydajnych katalizatorów biochemicznych i umożliwił rozwój życia. Wskazuje na to także fakt, że chociaż DNA jest lepszym magazynem informacji genetycznej, a białka lepszymi katalizatorami, RNA pozostało niejako pośrodku, pełniąc wiele klu-czowych dla życia funkcji, w znaczący sposób wpływając na przeżywalność oraz zachowanie systemów żywych.

W rozdziale 9 opisane zostały badania nad hipotezą Świata RNA wykonane przy wykorzystaniu systemów wieloagentowych (MAS). Szczegółowo opisany został model wykorzystujący tę metodę, a także przedstawiono obszernie wyniki przeprowadzonych eksperymentów obliczeniowych. Eksperymenty pozwoliły na stwierdzenie, że system składający się z pasożytów i replikaz jest stabilny. Innymi słowy, możliwa jest stabilna

9.4 Podsumowanie

koegzystencja pomiędzy cząsteczkami tych typów. Wyniki pozwoliły zaobserwować także, że podobnie jak w przypadku modelu opartego o automat komórkowy, za taki stan odpowiedzialna jest wielopoziomowa selekcja, która działa na poziomie pośrednim pomiędzy skalą mikro (pojedyncze cząsteczki RNA) a makro (cały system). Poziomem pośrednim są tutaj skupiska agentów, które poprzez analogię do systemu opartego o CA nazwane zostały falami. Selekcji na poziomie pojedynczej fali przeciwdziała selekcja pomiędzy falami, co stabilizuje system.

Eksperymenty z uwzględnieniem mutujących replikaz i pasożytów pozwoliły na postawienie bardzo istotnej biologicznie tezy: aby ewolucja mogła doprowadzić do powstawania coraz bardziej złożonych systemów żywych, konieczny był rozdział funkcji na matrycę przechowującą informację genetyczną (DNA) oraz katalizator po-zwalający na jej efektywne kopiowanie (białka polimeraz). Cząsteczka RNA ze względu na swą pierwotną funkcję w ewolucji życia nie została jednak w pełni wye-liminowana i nadal pełni wiele kluczowych funkcji.

Z punktu widzenia metod, w stosunku do modelu opartego o automaty komór-kowe opisanego w rozdziale 8, model wykorzystujący MAS pozwala na bardziej reali-styczną implementację dyfuzji, a także na uwzględnienie pewnych aspektów kinetyki reakcji chemicznych, takich jak zróżnicowanie na reakcje pierwszo- i drugorzędowe.

Pozwala to na dokładniejsze odwzorowanie rzeczywistości niż za pomocą automatów komórkowych. Co więcej zastosowanie systemów wieloagentowych w naturalny spo-sób pozwala na zróżnicowanie charakterystyki modelowanych cząsteczek.

Systemy wieloagentowe w zastosowaniu do weryfikacji hipotezy Świata RNA są narzędziem z olbrzymim potencjałem. W przyszłości pozwoli to na przeprowadzanie eksperymentów obejmujących więcej typów agentów, takich jak na przykład cząsteczki o charakterze amfifilowym tworzące pierwotne błony komórkowe. Możliwości MAS mogą pozwolić także na uwzględnienie prawdziwych wartości stałych biochemicznych zaczerpniętych na przykład z wirusów posiadających genom w postaci RNA lub ekspe-rymentów nad rybozymami. Takie wartości stałych można by potraktować jako reali-styczne przybliżenie opisujące kinetykę reakcji chemicznych z udziałem pierwszych rybozymów u zarania dziejów.

Aby jednak pełne wykorzystanie możliwości systemów wieloagentowych, w których śledzone są właściwości i interakcje pomiędzy setkami tysięcy agentów uo-sabiających cząsteczki biologiczne było możliwe, konieczna jest implementacja pozwa-lająca na zrównoleglenie obliczeń. Pierwsze kroki w celu wykonania tego zadania

zo-stały poczynione dzięki współpracy z Uniwersytetem Luksemburskim, która to współpraca możliwa jest dzięki przyznanemu autorce niniejszej pracy przez Narodo-we Centrum Nauki stypendium Etiuda.

Omówienie wyników w kontekście wcześniejszych badań

Literatura przedmiotu w dziedzinie, z jednej strony, badań nad początkami życia na Ziemi oraz, z drugiej strony, modelowaniem systemów biologicznych czy też che-micznych za pomocą narzędzi matematycznych i informatycznych, a także symulacji złożonych systemów jest niezwykle bogata. Część z istniejącej wiedzy w tych dziedzi-nach została przedstawiona w rozdziałach wstępnych poświęconych omówieniu pod-staw matematycznych i informatycznych (Rozdział 2) oraz biologicznych i chemicznych (Rozdział 3), a także w rozdziale 4 poświęconym omówieniu modelowa-niu systemów biochemicznych. Początkowe rozdziały miały zatem na celu wprowadze-nie czytelnika w zagadwprowadze-niewprowadze-nie rozważane w tej pracy. W rozdziale tym natomiast uzy-skane podczas pracy nad doktoratem wyniki omówione zostaną w odniesieniu do wyników innych autorów będąc swego rodzaju dyskusją. Punkt ciężkości przenie-siony zostanie na znaczenie przedstawianych wyników w kontekście tak znaczących dla przetrwania życia zagadnień jak stabilność modelowanego systemu, rola pasożytów w omawianym systemie, a także ewolucja życia.

Rozważania przeprowadzone dla różniczkowego modelu RP analizowanego w niniejszej pracy doktorskiej, a przedstawionego w rozdziale 7, pozwoliły zaobserwo-wać, że nawet jeśli teoretycznie system złożony z istniejących w nim explicite pasoży-tów jest stabilny, to uwzględnienie w założeniach mutacji nawet samych pasożypasoży-tów doprowadziłoby do powstania coraz bardziej zjadliwych pasożytów stanowiących za-grożenie dla systemu. Wynik ten jest zgodny z rezultatami uzyskanymi przez innych autorów prowadzącymi badania nad stabilnością systemów obrazujących interakcje