Aplicaciones de la evolución

La biología evolutiva , en particular la comprensión de cómo evolucionan los organismos mediante la selección natural, es un área de la ciencia con muchas aplicaciones prácticas. ^{[ 1 ] [ 2 ]} Los creacionistas suelen afirmar que la teoría de la evolución carece de aplicaciones prácticas; sin embargo, esta afirmación ha sido refutada por los científicos. ^{[ 3 ]}

El enfoque evolutivo es fundamental para gran parte de la investigación actual en biología que no se propone estudiar la evolución en sí misma, especialmente en biología de organismos y ecología . Por ejemplo, el pensamiento evolutivo es clave para la teoría de la historia de vida . La anotación de genes y su función se basa en gran medida en enfoques comparativos, es decir, evolutivos. El campo de la biología evolutiva del desarrollo investiga cómo funcionan los procesos de desarrollo utilizando el método comparativo para determinar cómo evolucionaron. ^{[ 3 ]}

Una importante aplicación tecnológica de la evolución es la selección artificial , que consiste en la selección intencional de ciertos rasgos en una población de organismos. Los humanos han utilizado la selección artificial durante miles de años en la domesticación de plantas y animales. ^{[ 4 ]} Más recientemente, dicha selección se ha convertido en una parte vital de la ingeniería genética , donde marcadores seleccionables , como los genes de resistencia a antibióticos, se utilizan para manipular el ADN en biología molecular . También es posible utilizar rondas repetidas de mutación y selección para desarrollar proteínas con propiedades particulares, como enzimas modificadas o nuevos anticuerpos , en un proceso denominado evolución dirigida . ^{[ 5 ]}

La resistencia a los antibióticos puede ser consecuencia de mutaciones puntuales en el genoma del patógeno , con una frecuencia aproximada de 1 entre ^10⁸ por replicación cromosómica. La acción del antibiótico contra el patógeno puede considerarse una presión ambiental; las bacterias que poseen una mutación que les permite sobrevivir se reproducirán y transmitirán este rasgo a su descendencia, dando lugar a una colonia completamente resistente.

Comprender los cambios que han ocurrido durante la evolución de los organismos puede revelar los genes necesarios para construir partes del cuerpo, genes que pueden estar involucrados en trastornos genéticos humanos . ^{[ 6 ]} Por ejemplo, el tetra mexicano es un pez cavernícola albino que perdió la vista durante la evolución. El cruce de diferentes poblaciones de este pez ciego produjo descendencia con ojos funcionales, ya que se habían producido diferentes mutaciones en las poblaciones aisladas que habían evolucionado en diferentes cuevas. ^{[ 7 ]} Esto ayudó a identificar genes necesarios para la visión y la pigmentación, como las cristalinas y el receptor de melanocortina 1. [ ^{8 ] De} manera similar, la comparación del genoma del pez de hielo antártico , que carece de glóbulos rojos , con parientes cercanos como el bacalao de roca antártico reveló genes necesarios para producir estas células sanguíneas. ^{[ 9 ]}

Como la evolución puede producir procesos y redes altamente optimizados, tiene muchas aplicaciones en la informática . En este ámbito, las simulaciones de evolución mediante algoritmos evolutivos y vida artificial comenzaron con el trabajo de Nils Aall Barricelli en la década de 1960, y fueron ampliadas por Alex Fraser , quien publicó una serie de artículos sobre la simulación de la selección artificial . ^{[ 10 ]} La evolución artificial se convirtió en un método de optimización ampliamente reconocido como resultado del trabajo de Ingo Rechenberg en las décadas de 1960 y principios de 1970, quien utilizó estrategias evolutivas para resolver problemas complejos de ingeniería. ^{[ 11 ]} Los algoritmos genéticos, en particular, se popularizaron gracias a los escritos de John Holland . ^{[ 12 ]} A medida que creció el interés académico, los aumentos drásticos en la potencia de las computadoras permitieron aplicaciones prácticas, incluida la evolución automática de programas informáticos. ^{[ 13 ]} Los algoritmos evolutivos se utilizan ahora para resolver problemas multidimensionales de manera más eficiente que el software producido por diseñadores humanos, y también para optimizar el diseño de sistemas. ^{[ 14 ]}