2014-03-08

Contestando lo que Nunca se Contesta sobre la "Evolución" de los Genes —Casey Luskin


Para ver la parte 3 (sección anterior) de esta serie sobre la evolución de los genes, escrita por Casey Luskin, haz Click Aquí

Haciendo las preguntas correctas.

Ahora hablando en serio, es fácil duplicar un gen, pero el ingrediente clave que falta en muchas explicaciones neo-Darwinianas sobre el origen de la información genética nueva es la explicación de cómo un gen duplicado llega a adquirir una función nueva  y optimizada. Los evolucionistas no han demostrado, salvo en casos excepcionales, que existe un camino evolutivo gradual hacia la nueva función de los genes duplicados.

Como vimos anteriormente, Austin Hughes advierte en contra de hacer "afirmaciones con bases estadísticas sugiriendo evidencia de selección positiva, y pasar por alto al mecanismo biológico." [1] En otras palabras, se recurre a la selección natural para explicar la evolución de los genes cuando ni siquiera se conoce el efecto funcional de las mutaciones que han sido asignadas. En este sentido, Hughes observa que incluso en uno de los estudios mejor hechos, "no había evidencia directa de que la selección natural realmente estuviese involucrada en la fijación de los cambios adaptativos." [2]

Hughes reconoce también un problema característico en muchas apelaciones a la selección natural, y es que las mutaciones necesarias no pueden dar ninguna ventaja selectiva cuando ocurren por primera vez. Él escribe en relación a un estudio:

Por ejemplo, la rodopsina del congrio japonés con λmax â‰ˆ 480 nm  logra esta sensibilidad a través de la interacción de tres sustituciones de aminoácidos diferentes (en los lugares 195, 195 y 292). No parece haber ninguna manera en que la selección natural pueda hacer que el reemplazo de un solo aminoácido resulte en un valor adaptativo a menos que se produzcan también los otros dos reemplazos. [3]

En este caso, no hubo ninguna ventaja que haya sido adquirida en cada una de las etapas que involucró cada mutación sucesiva. Debido a que no se podría ganar ninguna ventaja hasta que las tres mutaciones estén presentes, a Hughes le resulta más "plausible" creer que las dos primeras mutaciones eran "selectivamente neutrales", y que fueron fijadas debido a procesos aleatorios, no-adaptativos como la deriva génica. Una vez que surja la tercera mutación se podría haber proporcionado una ventaja; parafraseando a Scott Gilbert, en el mejor de los casos explica la supervivencia del más fuerte, no el surgimiento del más fuerte. [4]

Pero la explicación de Hughes tiene defectos: se requiere que dos mutaciones se fijen antes de que se consiga cualquier ventaja selectiva para la tercera mutación. Esto implica que debe haber tres mutaciones específicas a fin de obtener alguna ventaja selectiva. Una pregunta clave sería, por lo tanto, ¿Es probable que cambios mutagénicos múltiples y específicos puedan aparecer en un mismo individuo a través de un proceso al azar, no-guiado, teniendo en cuenta las tasas de mutación conocidas y el tamaño de las poblaciones? Incluso Hughes, a pesar de la exhortación a sus colegas biólogos evolutivos de emplear mayor rigor en sus estudios, no se refiere a esta cuestión fundamental.

Uno encuentra un parecido a la ocasión en la que el conocido paloeoantropólogo Bernard Wood criticó un modelo simplista de la evolución del cráneo humano basándose en que se necesitarían demasiadas mutaciones para obtener alguna ventaja funcional:

La mutación habría reducido la aptitud biológica de esos individuos… Sólo se fijaría si coincidieran las mutaciones que reducían el tamaño de los dientes, el tamaño de la mandíbula y el aumento de tamaño del cerebro. ¿Cuáles son las probabilidades de eso? [5]

De forma similar, Jerry Coyne escribe que "Es cierto que la selección natural no podría producir función alguna si los pasos intermedios no le confirieran un beneficio neto al organismo." [6] Esto pone de manifiesto una deficiencia fundamental en muchas explicaciones neo-darwinianas sobre la evolución de los genes, y es que no demuestran que son plausibles los procesos necesarios para generar nueva información genética funcionalmente ventajosa. Como lo explica Hughes o Wood, se requiere de mutaciones múltiples para obtener alguna ventaja funcional. Cualquier explicación que invoque mutaciones ciegas, no-guiadas y al azar en la evolución de un gen desde una función A hacia una función B debe responder al menos estas tres preguntas:

• Pregunta 1: ¿Hay un camino adaptativo gradual mutando desde A hacia B, con una ventaja selectiva obtenida en cada pequeño paso de la vía?

• Pregunta 2: ¿Si no es así, se necesitan múltiples mutaciones específicas para ganar o mejorar la función?

• Pregunta 3: ¿Si es así, es probable de que este evento de mutación múltiple ocurra teniendo en cuenta los recursos probabilísticos disponibles?

El matemático David Berlinski considera estas cuestiones al criticar las explicaciones evolutivas sobre la evolución del ojo. Los procesos darwinianos fracasan porque se requieren múltiples cambios para que aparezca una función nueva:

Si estos cambios se producen al mismo tiempo, no tiene sentido hablar de un ascenso gradual al Monte Improbable. Si no se producen al mismo tiempo, no está claro el por qué deben suceder al fin y al cabo. [7]

Una vez más, la pregunta clave es ¿cuán difícil es que surja la nueva información biológica funcional? Responder a esta pregunta requiere la evaluación de la capacidad de las mutaciones aleatorias y la selección natural de generar nueva información biológica funcional. Pero cuando la mayoría de los biólogos evolucionistas juegan el Jueguito de la Evolución Génica [véase artículo anterior], no hacen esas evaluaciones y raramente tienen en cuenta estas cuestiones. En lugar de ello, invocan procesos tales como la duplicación de genes, la selección natural, y el reordenamiento , sin demostrar como las mutaciones aleatorias y no-guiadas son suficientes como para producir la información necesaria

Afortunadamente, algunos científicos están dispuestos a considerar estas cuestiones clave. Han realizado investigaciones proporcionando datos que nos ofrecen razones poderosas para permanecer escépticos acerca de la capacidad de las mutaciones y la selección natural de formar nuevas secuencias genéticas funcionales.

Respondiendo las preguntas 1 y 2:

El biólogo molecular Doug Axe realizó pruebas de sensibilidad mutagénica en las enzimas y encontró que los pliegues funcionales en las proteínas pueden ser tan raros como 1 en 1077. [8] Su investigación muestra que el gráfico de aptitud para muchas enzimas se parece a esto, lo que hace muy poco probable que los procesos neo-Darwinianos encuentren secuencias específicas de aminoácidos que produzcan pliegues de proteínas funcionales:


Para poner el asunto en perspectiva, estos resultados indican que las probabilidades de que los procesos darwinianos generen un pliegue proteico funcional son menores a las probabilidades de que alguien cerrando los ojos y disparando una flecha a nuestra galaxia, la Vía Láctea, le dé a un átomo preseleccionado. [9] Por decir lo menos, agota los recursos probabilísticos disponibles. Estos datos nos ayudan a responder la primera pregunta: no es probable que haya un camino gradual y funcional vía mutaciones que conduzca desde la función A hacia la función B.  

Douglas Axe no es el único biólogo que toma nota de esto. Un libro de texto de biología de nivel universitario, Biología de Campbell, hace la observación de que "Incluso un ligero cambio en la estructura primaria puede afectar a la conformación de una proteína y su capacidad para funcionar." [10] Del mismo modo, David S. Goodsell, un biólogo evolucionista, escribe:

Como se pueden imaginar, sólo una pequeña fracción de las posibles combinaciones de aminoácidos se pliega espontáneamente en una estructura estable. Si usted hace una proteína con una secuencia aleatoria de aminoácidos, lo más probable es que sólo se formará una maraña pegajosa cuando se coloque en el agua. Las células han perfeccionado las secuencias de aminoácidos durante muchos años a través de la selección evolutiva... [11]

Lo que Goodsell no menciona es que si las secuencias "perfeccionadas"  de aminoácidos y los pliegues de proteínas funcionales son poco frecuentes y que leves cambios pueden alterar la función, entonces será muy poco probable que la selección conduzca a las proteínas de un pliegue funcional a otro sin atravesar alguna etapa no funcional. Siendo así, ¿cómo es que evolucionan los nuevos pliegues de proteínas funcionales? Esto nos responde efectivamente a la pregunta 2 sugiriendo que se requerirían muchas mutaciones específicas para la evolución de los genes mientras se pasa por etapas no funcionales en vías de desarrollo de alguna función nueva. La pregunta 3 evalúa si es probable que esto suceda.

Respondiendo la pregunta 3:

En 2004, Michael Behe ​​y el físico David Snoke publicaron un artículo en Protein Science reportando unos resultados de simulaciones por ordenador y sus cálculos teóricos correspondientes. Estos mostraban que la evolución darwiniana de una simple unión funcional entre dos proteínas sería muy poco probable que ocurra en las poblaciones de organismos pluricelulares. La razón, en pocas palabras, es porque demasiados aminoácidos tendrían que ser fijados por mutaciones no adaptativas antes de que se consiga una unión funcional. Ellos describen:

El hecho de que se necesite de grandes tamaños en una población —109 o mayor— para producir incluso una función mínima [de residuos múltiples] requiriéndose dos alteraciones de nucleótidos dentro de 108 generaciones a través de los procedimientos descritos en nuestro modelo, y que se precisen enormes tamaños de población para características más complejas o tiempos más cortos, parece indicar que el mecanismo de duplicación de genes y mutación puntual por sí sola sería ineficaz, al menos para las especies diploides multicelulares, porque pocas especies multicelulares alcanzan el tamaño de población requerido. [12]

Según estos datos, vía proceso al azar es poco probable que se produzcan incluso dos mutaciones no adaptativas necesarias en las especies diploides multicelulares, dentro de cualquier período de tiempo razonable. Esto responde a la pregunta 3: conseguir múltiples mutaciones no-adaptativas y específicas en un solo individuo es extremadamente difícil; y más de dos mutaciones necesarias pero no-adaptativas probablemente fuera del alcance de los organismos multicelulares. Estudios como éste demuestran que la capacidad real de las mutaciones aleatorias y la selección como procesos no guiados para producir nuevas funciones genéticas, incluso modestamente complejas, es insuficiente.

En 2008, los supuestos críticos de Behe ​​y Snoke intentaron refutarlos en la revista Genetics, pero contrario a sus expectativas, encontraron que para obtener sólo dos mutaciones específicas vía evolución darwiniana, "para los seres humanos, que presentan un tamaño poblacional mucho más pequeño, este tipo de cambio tomaría > 100 millones de años. " Los críticos admitieron que era "muy poco probable que se produzca en un plazo razonable." [13] En otras palabras, existe demasiada información compleja y específica en muchas proteínas y enzimas que se sintetizan en el ser humano como para que esta información sea generada vía procesos darwinianos en una escala de tiempo evolutivo razonable.

Como lo señalamos en nuestros comentarios en la sección del Jueguito de la Evolución Génica, cuando los neo-Darwinistas tratan de explicar la evolución de los genes, a menudo las mutaciones puntuales son insuficientes para explicar el origen de la secuencia del gen. Por consiguiente, deben apelar a reordenamientos genéticos como inserciones, eliminaciones o un supuesto proceso llamado "domain shuffling" en donde los segmentos de las proteínas se barajan a nuevas posiciones en el genoma. En su libro The Edge of Evolution, Michael Behe hace un comentario acerca de la Ingeniería de Proteínas, que se vale del canje de dominios a fin de cambiar la función de las proteínas. El remarca el hecho de que los cambios diseñados inteligentemente requieren múltiples modificaciones que, en la naturaleza, precisarían demasiados eventos mutagénicos simultáneos para producir cambios que sean funcionales:

[La Ingeniería de Proteínas] no imita a la mutación aleatoria. Es exactamente lo contrario de la mutación aleatoria. ... ¿Acaso dicen algo los resultados de laboratorio acerca de si barajar al azar los dominios "ocurren con una frecuencia significativa en las condiciones que impone la naturaleza"?  ¿Dicen algo sobre si esto es biológicamente razonable? Nada. Cuando un científico organiza intencionalmente fragmentos de genes con el fin de maximizar las posibilidades de su interacción, ha dejado a Darwin lejos, muy lejos. ... [En experimentos que por ingeniería de proteínas barajan o revuelven dominios] no sólo se empalman dos genes juntos en un solo paso, sino que se comen varios pasos adicionales. ... Recuerde que mientras más etapas o pasos haya entre los estados selectivamente beneficiosos, mucho menos plausibles se vuelven las explicaciones Darwinianas. El “domain shuffling” vendría a ser un ejemplo del mecanismo de "ingeniería genética natural" defendido por James Shapiro, en donde la evolución por grandes cambios aleatorios espera hacer lo que la evolución vía pequeños cambios aleatorios no puede. Pero el azar es el azar. No importa si un mono está barajando letras individuales o capítulos enteros, la incoherencia afecta a cualquier paso. ... En ocasiones una de ellas podría ser útil por suerte; será rara una segunda vez. Los procesos darwinianos en particular, y los no-inteligentes en general, no pueden construir sistemas coherentes. Es biológicamente más razonable concluir que, al igual que los múltiples sitios de unión proteína-proteína, el reordenamiento de múltiples elementos genéticos en circuitos lógicos complejos (similares a los de los ordenadores) también se encuentra mucho más allá del límite de la evolución Darwiniana. [14]

Como observa Behe, "No importa si un mono está barajando letras individuales o capítulos enteros, la incoherencia afecta a cualquier paso." Por lo tanto, cuando hay varios eventos de mutación —sean mutaciones puntuales, "domain shuffling", u otros tipos de reordenamientos— y están obligados a obtener alguna ventaja funcional, parece poco probable que los procesos ciegos de la evolución neo-Darwiniana puedan producir información biológica nueva.

Desafortunadamente, muy pocos o ninguno los defensores de estas fantásticas explicaciones neo-Darwinianas va a investigar si la mutación y la selección natural son suficientes para producir nueva información genética funcional. En lugar de ello, creen que la búsqueda de similitudes y diferencias entre los genes demuestra que se ha producido la evolución, y asumen que la "selección positiva" es una explicación suficiente.

Como advierte Hughes, se involucran en el "uso de ciertos métodos estadísticos deficientemente concebidos para poner a prueba la selección positiva," y que gracias a ello "la literatura evolutiva se ha llenado de afirmaciones extravagantes de selección positiva " que resultan en un "ruido pseudo-Darwiniano” que “ha sido realmente perjudicial para la credibilidad de la biología evolutiva como ciencia. " [15] O, como advierte Michael Behe, “confunden la mera similitud de secuencia con evidencia de evolución neo-Darwiniana”. Finalmente, Michael Lynch advierte a sus colegas que "La biología evolutiva no es un ejercicio narrativo o literario, y el objetivo de la genética de poblaciones no es ser inspiradora, sino ser satisfactoriamente explicativa". [16]


Autor: Casey Luskin. Es abogado, con estudios de postgrado en ciencia y leyes. Obtuvo su B.S. y M.S. en Ciencias de la Tierra de la Universidad de California en San Diego. Su Licenciatura en Derecho la obtuvo en la misma universidad. Trabaja en el Discovery Institute como Coordinador del Center for Science and Culture. Anteriormente, realizó una investigación geológica en la Scripps Institution for Oceanography (1997-2002).

Traducción: Daniel Alonso. Estudia Licenciatura Ciencias Biológicas en UNT (Universidad Nacional de Tucumán), Argentina. 

Fuente: http://www.exploreevolution.com/exploreEvolutionFurtherDebate/2010/03/response_to_the_ncses_reply_to.php


REFERENCIAS:

[1] Austin L. Hughes, "Looking for Darwin in all the wrong places: the misguided quest for positive selection at the nucleotide sequence level," Heredity, Vol. 99:364--373 (2007).

[2] Id.

[3] Id.

[4] "The modern synthesis is good at modeling the survival of the fittest, but not the arrival of the fittest." Scott Gilbert, citado en John Whitfield, "Biological Theory: Postmodern evolution?," Nature, Vol. 455:281-284 (2008).

[5] Bernard Wood, citado en Joseph B. Verrengia, "Gene Mutation Said Linked to Evolution," Associated Press, lo puede encontrar en San Diego Union Tribune, 24 de Marzo, 2004.

[6] Jerry Coyne, "The Great Mutator," The New Republic (14 de Junio, 2007).


[8] Douglas A. Axe, "Estimating the Prevalence of Protein Sequences Adopting Functional Enzyme Folds," Journal of Molecular Biology, Vol. 341: 1295-1315 (2004); Douglas A. Axe, "Extreme Functional Sensitivity to Conservative Amino Acid Changes on Enzyme Exteriors," Journal of Molecular Biology, Vol. 301: 585-595 (2000).

[9] See Stephen C. Meyer, Signature in the Cell: DNA and the Evidence for Intelligent Design, pg. 211 (HarperOne, 2009).

[10] Neil A. Campbell and Jane B. Reece, Biology, pg. 84 (7th ed, 2005).

[11] David S. Goodsell, The Machinery of Life, pg. 17, 19 (2nd ed, Springer, 2009).

[12] Michael J. Behe & David W. Snoke, "Simulating Evolution by Gene Duplication of Protein Features That Require Multiple Amino Acid Residues," Protein Science, Vol 13:2651-2664 (2004).

[13] Rick Durrett and Deena Schmidt, "Waiting for Two Mutations: With Applications to Regulatory Sequence Evolution and the Limits of Darwinian Evolution," Genetics, Vol. 180: 1501--1509 (November 2008).

[14] Michael Behe, The Edge of Evolution: The Search for the Limits of Darwinism, Appendix D, pgs. 272-275 (Free Press, 2007) (enfasis añadido).

[15] Austin L. Hughes, "The origin of adaptive phenotypes," Proceedings of the National Academy of Sciences USA, Vol. 105(36):13193--13194 (Sept. 9, 2008) (se han removido las citas internas).

[16] Michael Lynch, "The frailty of adaptive hypotheses for the origins of organismal complexity,"Proceedings of the National Academy of Sciences, Vol. 104:8597--8604 (May 15, 2007).

2014-02-24

¿Pereza, poco Inglés o Wikipedia? Por qué la Comunidad Hispana no Entiende la Complejidad Irreductible —Daniel Alonso

Uno de los obstáculos que tenemos los hispanohablantes para estar al tanto de la actualidad científica es que la mayoría de las publicaciones están en inglés. Es por esto también que, en lo que concierne a nuestro debate sobre los orígenes, nos vemos casi desactualizados del mismo. Muchos de los críticos hispanos del DI malinterpretan conceptos básicos, como la complejidad irreductible, haciendo planteos ya superados hace años. Aquí hago un analisis de la cuestión, y me restrinjo a refutar los "mitos" sobre la complejidad irreductible que tan difundidos están en la web. 

                       


                              Para ver el artículo publicado en Darwin o Di, haz clic AQUí

El Jueguito de la Evolución Génica —Casey Luskin


Para ver la parte 2 (sección anterior) de esta serie sobre la evolución de los genes, escrita por Casey Luskin, haz Click Aquí

Advertencia: este artículo está escrito en una forma irónica.

El Jueguito de la Evolución Génica es un juego muy fácil de jugar. En tres ejemplos, hemos de desarrollar tres reglas que le podrán ayudar a explicar el origen de cualquier gen nuevo. ¡Sí! ¡Cualquier gen! Comencemos con un ejemplo fácil:

Regla 1: La Varita Mágica de la Duplicación Génica.

¿De dónde provienen los genes nuevos? La duplicación génica es el proceso que típicamente usamos para explicar de donde surgen los genes novedosos. Aquí se expone como trabaja la misma, en 4 pasos simples:

(1) Considere un gen que haya observado en algún organismo. Lo llamaremos Gen B.

(2) Encuentre otro gen similar al Gen B. Lo llamaremos Gen A.

(3) Afirme que, en algún momento del pasado, el Gen A se duplicó de tal manera que llegó a haber dos copias del Gen A.

(4) Luego diga que uno de los duplicados del Gen A evolucionó hasta convertirse en el Gen B.

De allí que la duplicación génica es una explicación muy poderosa, y se ve como algo parecido a  esto:



¿No es fácil acaso? ¡Solamente hemos explicado cómo evolucionó el Gen B! Así que, cuando usted encuentre dos genes con alta similitud de secuencia, lo único que va a necesitar para explicar cómo uno evolucionó de otro es la varita mágica de la duplicación génica.



El NCSE afirma: “La duplicación de genes es un evento bastante común, y es el resultado de pequeños errores en el proceso de división celular. Una vez que un gen se duplica es posible que una copia experimente mutación y se añada información sin poner en riesgo el funcionamiento del gen de pre-existente." Eso es todo lo que usted necesita saber —cuando invoca al poder de la duplicación, no necesita preocuparse acerca de si realmente existe algún camino evolutivo funcional a seguir para el gen duplicado, ya que, si o si,  adquiere alguna función nueva. En otras palabras, usted no tiene que preocuparse acerca de cómo emerge la información genética funcional nueva debido a que "la duplicación de genes" explicará todo lo que vale la pena explicar. Es fácil conseguir información genética adicional en el sentido teórico de Shannon [por información de Shannon, véase el artículo anterior], y eso es todo lo que importa.

Regla 2: No se preocupe, ¡La selección natural se encargará de todo!

Ahora bien, es obvio que el Gen B no se parece perfectamente al Gen A (de lo contrario sería Gen A). Así que ahora nos queda dar cuenta de cómo una copia del gen A adquirió su nueva función —la función B. Un principiante en este fantástico juego podría pensar que esta es la parte clave y más difícil de explicar, pues se trata de cómo surge la información genética funcional nueva. Pero lo crea o no, este realmente es el aspecto más fácil y más rápido de esta pieza de entretenimiento: solo debemos invocar al poder de la "selección natural" y ¡el problema está resuelto! Este diagrama muestra exactamente cómo lo hacemos:



Una aspecto muy importante del Jueguito de la Evolución Génica es que la selección natural puede transformar (o no transformar, dependiendo de lo usted que desea) casi cualquier cosa. Y me refiero a cualquier cosa.

No se preocupe por los detalles. Si quiere dar cuenta de las diferencias entre el Gen B y Gen A, la selección natural siempre estará la altura del desafío. No se preocupe si el Gen A’ necesita evolucionar de la función A’ hacia la B por pequeños pasos secuenciales de adaptación. No se preocupe por el orden en el que son cambiados los aminoácidos, o si se requirieron muchas mutaciones para obtener la ventaja funcional (de todos modos es muy poco probable de todo esto ocurra, así que simplemente ignórelo). No se preocupe por las restricciones o limitaciones de adaptación, selección débil, o pérdida de información debido a la deriva génica. Y, sobre todo, definitivamente no haga ningún cálculo para determinar la probabilidad de que todos los cambios hayan podido ocurrir en un período de tiempo razonable.

Sabemos que el gen tiene que haber evolucionado, y por lo tanto, ha evolucionado. De allí que, usted puede considerar a la selección natural como otra varita mágica. Podrá ser utilizada siempre que desee explicar cómo un gen se ha transformado o evolucionado para adquirir una función nueva.



Esta varita es una herramienta muy poderosa —puede explicar por qué algunas cosas se transforman, y por qué otras siguen permaneciendo igual. ¡¿No es sorprendente?! [1]

Regla 3: La Varita Mágica del Reordenamiento.

Para jugar al Jueguito de la Evolución Génica a usted todavía le resta conocer una última y no menos importante regla. En algunas ocasiones simplemente el Gen B no será similar al Gen A. Otras veces parte del Gen B lucirá similar al Gen A, mientras que otra parte será más parecida a otro gen. Denominaremos a este último como el Gen Z. No se preocupe — ¡explicar esto es pan comido! Comenzaremos invocando a la duplicación: Imagine que tanto el Gen A como el Gen Z sufren una duplicación, y luego ambas copias son repentinamente transportadas a lo largo del genoma tal que pasan a localizarse en otro cromosoma distinto al que se encontraban al comienzo. Este fenómeno se denomina “reordenamiento”. Si suena un poco complicado, elaboraremos un diagrama a fin de mostrar como sucede.

Paso 1: El Gen A y el Gen Z se encuentran cada uno en sitios diferentes, tal vez incluso en cromosomas diferentes:



Un proceso especial conocido como "reordenamiento" de repente reorganiza  y transporta tanto al Gen A como al Gen Z para que terminen por encontrarse uno al lado del otro en algún otro sitio del el genoma. El reordenamiento es una varita mágica poderosa cuya habilidad se puede invocar para explicar cómo dos tramos de ADN, que inicialmente estaban muy alejados, de repente terminan uno cerca de otro. A continuación, se podrá formar un nuevo gen funcional:



Existen toda una gama de procesos de reordenamiento que usted puede invocar  —inserciones, deleciones, inversiones, translocaciones — y puede hacerlo prácticamente en cualquier orden y en cualquier cantidad que desee, a fin de explicar cómo se obtiene cualquiera de los dos, o tres, o incluso decenas de piezas de ADN que provienen de todo el genoma para terminar uno justo al lado del otro de manera que puedan unirse, para que usted tenga su gen funcional nuevo. Simplemente mezcle y combine estos tipos de reordenamientos según le parezca necesario, para que pueda crear virtualmente cualquier secuencia de ADN que desee —el reordenamiento siempre estará a la altura del desafío.



Desde ahí, todo es cuesta abajo. La selección natural puede perfeccionar el gen reordenado para que sea funcional. No es necesario hacer demostraciones detalladas para que esto se considere realmente así.  Solo con polvorear un poco de selección natural sobre el Gen A y el Gen Z se podrá mágicamente combinar sus funciones y hacerlos evolucionar hacia el Gen B. Con esto completamos nuestra explicación de todo lo que necesitamos saber:



El uso de las tres varitas mágicas —duplicación, reordenamiento, y  selección natural— puede proporcionar una explicación exhaustiva, completa y detallada de la evolución de prácticamente cualquier gen.

¿No existe un ancestro identificable? ¡No hay problema!

En primer lugar, habrá casos en los que su gen (es decir, el Gen B) sólo tendrá un homólogo conocido, y de una especie completamente diferente. ¿Cómo es que el Gen B se transportó a otro organismo? En estos casos, simplemente invoque el poder de la transferencia horizontal de genes [2] a fin de pegar el gen correcto en tal organismo.

En segundo lugar, habrá veces en las que parte de su gen no se parecerá a ninguna secuencia que pueda hallarse en otro gen conocido. Algunas personas podrían preguntarse: "¿De dónde provino este gen?  No reniegue por ello. ¿Recuerda lo que dijimos acerca de la selección natural? Esta puede transformar lo que sea. De manera que si usted no puede encontrar ningún otro gen similar, simplemente asuma que su secuencia de ADN ha evolucionado tanto por la acción de la selección natural que simplemente no se parece a la secuencia ancestral. Pero no se preocupe, nunca, pero nunca se tratara de un caso en el que dirá que no es la secuencia ancestral. Lo que sucede es que la habilidad poderosa de la selección natural cambió tanto al gen que no podemos identificar ninguna secuencia ancestral posible. [3]

Algunos consejos sobre qué “hacer” y que “no hacer” en el Jueguito de la Evolución Génica.

Antes de ir más lejos, pongo aquí un recordatorio de algunas de las preguntas que usted NO necesita hacer:

• Teniendo en cuenta los efectos y tasas de mutaciones, ¿cuáles eran las probabilidades de que el Gen A y el Gen Z sean reordenados de repente uno al lado de otro de modo que ahora puedan funcionar juntos como un solo gen, el gen B?

• ¿El gen reordenado B, comienza siendo funcional? Si no, ¿Cómo podría rápidamente ganar función? ¿Cómo es que fue preservado y no eliminado, hasta que se hizo funcional?

• ¿Son las proteínas realmente tan maleables como se da por sentado de forma indirecta en esta historia, o será que el nuevo producto génico encontrará problemas de plegamiento u otros problemas contextuales?

• ¿Cuál fue la vía evolutiva (mutaciones) que hizo evolucionar al Gen A y al Gen Z en un nuevo gen, el Gen B?

• ¿Qué ventajas selectivas se obtuvieron en cada pequeño paso de esta vía evolutiva?

• ¿Se han requerido grandes saltos (es decir, múltiples mutaciones específicas) a fin de obtener una ventaja selectiva a lo largo del camino evolutivo? ¿Tales "grandes saltos " son probables de que ocurran?

• ¿Puede suceder todo esto en un periodo de tiempo razonable?

Usted no debe preocuparse por contestar estas preguntas. De hecho, lo crea o no, ¡ni siquiera necesita saber la función que cumple su gen para reclamar que evolucionó a partir de A y Z! Todo lo que necesitas saber es que existen los Genes A, Z  y B. Un resumen de estas 3 reglas simples del Jueguito de la Evolución Génica le ayudará a explicar cualquier cosa:

Regla 1 del Jueguito de la Evolución Génica: Cada vez que encuentre homología de secuencia entre dos genes, simplemente sugiera un evento de duplicación de algún gen ancestral hipotético; así ya puede explicar cómo dos genes diferentes llegaron a compartir similitudes.

Regla 2 del Jueguito de la Evolución Génica: Cuando tenga que explicar cómo un gen adquirió alguna nueva función, o evolucionó diferencias a partir de otro gen, simplemente invoque el poder de la varita mágica de la selección natural. No hay necesidad de demostrar que hay algún beneficio para el nuevo gen, o que existe un camino gradual a la adaptación. Ah, y recuerde, la selección natural es especialmente útil cuando parte del gen parece único y sin homólogos conocidos —ya que la selección natural puede transformar cualquier cosa, sólo concluya que la selección natural cambió su gen lo suficiente que ya no se parece a su antecesor.

Regla 3 del Jueguito de la Evolución Génica: Cuando un gen parece estar compuesto por las partes de varios genes, simplemente sugiera duplicaciones y reordenamientos de todas las secuencias de ADN que necesite, se encuentren donde se encuentren, para que puedan llegar todas juntas al lugar correcto. Si necesita borrar partes de un gen, o invertir, o desplazarlo a una nueva ubicación, solo haga distintos tipos de reordenamientos con la frecuencia y la intención que usted desee, y ¡Bingo! ¡Usted tiene su gen nuevo!

Ah, y recuerde, no haga preguntas difíciles como las que pusimos punto por punto arriba. Sólo válgase de estas tres reglas y podrá explicar prácticamente cualquier cosa. ¡No se necesita de detalles!

Para ver la parte 4 (sección siguiente) de esta serie sobre la evolución de los genes, escrita por Casey Luskin, haz Click Aquí


Autor: Casey Luskin. Es abogado, con estudios de postgrado en ciencia y leyes. Obtuvo su B.S. y M.S. en Ciencias de la Tierra de la Universidad de California en San Diego. Su Licenciatura en Derecho la obtuvo en la misma universidad. Trabaja en el Discovery Institute como Coordinador del Center for Science and Culture. Anteriormente, realizó una investigación geológica en la Scripps Institution for Oceanography (1997-2002).

Traducción: Daniel Alonso. Estudia Licenciatura Ciencias Biológicas en UNT (Universidad Nacional de Tucumán), Argentina. 

Fuente: http://www.exploreevolution.com/exploreEvolutionFurtherDebate/2010/03/response_to_the_ncses_reply_to.php



REFERENCIAS:
[1] Esta es la posición que toma Harmit S. Malik and Steven Henikoff, "Adaptive Evolution of Cid, a Centromere-Specific Histone in Drosophila," Genetics, Vol. 157:1293--1298 (March 2001)
[2] Véase por ejemplo Ulfar Bergthorsson, Keith L. Adams, Brendan Thomason, and Jeffrey D. Palmer, "Widespread horizontal transfer of mitochondrial genes in flowering plants," Nature, Vol. 424:197-201 (10 de Julio del 2003). Véase también Mark A. Ragan and Robert G. Beiko, "Lateral genetic transfer: open issues," Philosophical Transactions of the Royal Society B, Vol. 364:2241-2251 (2009)
[3] Esta posición fue tomada por Matthew E. Johnson, Luigi Viggiano, Jeffrey A. Bailey, Munah Abdul-Rauf, Graham Goodwin, Mariano Rocchi & Evan E. Eichler, "Positive selection of a gene family during the emergence of humans and African apes," Nature, Vol. 413:514-519 (October 4, 2001).

2014-02-21

¿Mecanismos Evolutivos a Partir de Comparación de Secuencias? —Casey Luskin



Para ver la parte 1 de esta serie sobre la evolución de los genes, escrita por Casey Luskin, haz Click Aquí

Buscando a Darwin en los lugares incorrectos.

A través de apelaciones vagas a mecanismos como la "duplicación génica", el "re-ordenamiento", y la "selección natural", los defensores de la evolución neo-Darwiniana tratan de esconder el hecho de que en realidad carecen de explicaciones para el origen de la información genética funcional. Estos mecanismos suelen inferirse a partir de pruebas circunstanciales, por ejemplo, las similitudes y las diferencias entre las secuencias de los genes, en donde previamente se ha asumido una historia evolutiva. Más importante todavía, es el hecho de que los cálculos que a menudo son referenciados por esos mecanismos casi nunca evalúan la probabilidad de ocurrencia de las mutaciones que producen los cambios genéticos en cuestión. En este sentido, se debe tener precaución cuando se checkean los datos que resultan de cálculos evolutivos del origen de un gen.

Un artículo de PNAS publicado en 2007 por el biólogo evolutivo Michael Lynch va directo al corazón de la cuestión. Lynch elabora una lista de mitos promovidos por los biólogos, y él mismo llega a considerar un "mito" creer que la "Caracterización de las diferencias interespecíficas en los niveles moleculares y/o celulares es equivalente a la identificación de mecanismos evolutivos." [1]

Por supuesto, uno de los "mecanismos evolutivos" citados es la selección natural, a la que comúnmente se recurre para explicar cómo un gen duplicado adquiere una función nueva. Pero, ¿qué tipo de pruebas son suficientes para demostrar que ha ocurrido una selección positiva, es decir, aquella selección natural que actúa para preservar las mutaciones adaptativas? El Biólogo Austin L. Hughes advierte que la mayoría de las inferencias de selección positiva se encuentran basadas en análisis estadísticos cuestionables de los genes:

Un obstáculo importante para el avance ha sido la confusión sobre el papel de la selección (darwiniana) positiva, o sea, la selección natural que favorece las mutaciones adaptativas. En particular, han surgido problemas por la utilización generalizada de ciertos métodos estadísticos deficientemente concebidos para poner a prueba la selección positiva. Cada año se publican miles de artículos que sugieren evidencia de evolución adaptativa, basados solamente de análisis computacional, sin evidencia alguna en cuanto a los efectos fenotípicos de estas supuestas mutaciones adaptativas. [...] Contrariamente a la impresión generalizada, la selección natural no deja ninguna firma “inequívoca '' en el genoma; ninguna que sea detectable después de decenas o cientos de millones de años. Para aquellos biólogos que han sido formados bajo el pensamiento neo-darwiniano, es prácticamente axiomático que cualquier cambio adaptativo haya sido fijado como resultado de la selección natural. Pero es importante recordar que la realidad puede ser más complicada que los escenarios simplistas que a menudo se sugieren en los libros de texto. [...] En los últimos años la literatura evolutiva se ha llenado de afirmaciones extravagantes de selección positiva sobre la base sola de análisis computacional... Todo este ruido pseudo-Darwiniano ha sido realmente perjudicial para la credibilidad de la biología evolutiva como ciencia. [2]

Resumiendo, los biólogos evolutivos comúnmente asumen que las mutaciones que cambian la secuencia de las proteínas se han fijado por la selección natural, pero esta hipótesis puede no ser cierta, ya que muchas de estas mutaciones son neutrales y no confieren ventaja selectiva.

El bioquímico Michael Behe ofrece otra razón para no inferir mecanismos neo-darwinianos basándose meramente en la evidencia de la similitud de secuencia:

Aunque es útil para la determinación del linaje o la descendencia... el solo comparar secuencias no puede demostrar cómo es que un sistema bioquímico complejo alcanza su función —la pregunta que más nos interesa en este libro. Por analogía, los manuales de instrucciones de dos modelos diferentes de ordenador puestos por la misma empresa pueden tener muchas palabras idénticas, frases e incluso párrafos, lo que sugiere una ascendencia común (quizás el mismo autor escribió ambos manuales), pero el hecho de comparar las secuencias de letras en los manuales de instrucciones nunca nos dirá si un equipo puede ser fabricado paso a paso a partir de una máquina de escribir. […] Al igual que los que analizan las secuencias, creo que la evidencia apoya fuertemente una ascendencia común. Pero la pregunta raíz sigue sin respuesta: ¿Qué fenómeno hace que se formen los sistemas complejos? [3]

Los Darwinistas modernos dan relevancia a la evidencia de ancestria común y erróneamente asumen que se trata de evidencia del poder de las mutaciones aleatorias [4].

Muchos artículos científicos que supuestamente demuestran la evolución de la "información genética" no hacen más que identificar las similitudes moleculares y las diferencias entre los genes existentes y luego contar una historia evolutiva que implique duplicación, reordenamiento, y posterior divergencia de los mismos, sobre la base de apelaciones vagas a una supuesta "selección positiva". Pero nunca se explica exactamente cómo surgió el gen. En lo que particularmente refiere a la cuestión de si las mutaciones azarosas y selección natural no guiada son suficientes como para producir aquellos cambios genéticos importantes, nunca se hace referencia de esto en los trabajos científicos [5]. Estas publicaciones juegan el Jueguito de la Evolución Génica, un juego fácil de jugar, como veremos en la próxima sección.

Para ver la parte 3 de esta serie sobre la evolución de los genes, escrita por Casey Luskin, haz Click Aquí

Autor: Casey Luskin. Es abogado, con estudios de postgrado en ciencia y leyes. Obtuvo su B.S. y M.S. en Ciencias de la Tierra de la Universidad de California en San Diego. Su Licenciatura en Derecho la obtuvo en la misma universidad. Trabaja en el Discovery Institute como Coordinador del Center for Science and Culture. Anteriormente, realizó una investigación geológica en la Scripps Institution for Oceanography (1997-2002).

Traducción: Daniel Alonso. Estudia Licenciatura Ciencias Biológicas en UNT (Universidad Nacional de Tucumán), Argentina. 

Fuente: http://www.exploreevolution.com/exploreEvolutionFurtherDebate/2010/03/response_to_the_ncses_reply_to.php


REFERENCIAS:

[1] Michael Lynch, "The frailty of adaptive hypotheses for the origins of organismal complexity," Proceedings of the National Academy of Sciences, Vol. 104:8597—8604 (15 de Mayo, 2007).

[2] Austin L. Hughes, "The origin of adaptive phenotypes," Proceedings of the National Academy of Sciences USA, Vol. 105(36):13193--13194 (Sept. 9, 2008) (Las citas internas se han removido).

[3] Michael J. Behe, Darwin's Black Box: The Biochemical Challenge to Evolution, pgs. 175-176 (Free Press, 1996).

[4] Michael J. Behe, The Edge of Evolution: The Search for the Limits of Darwinism, pg. 95 (Free Press, 2007).

[5] Véase por ejemplo, "Limits on Evolution" en http://ncseweb.org/creationism/analysis/extrapolations

2014-02-18

A qué nos referimos cuando hablamos de "Información"—Casey Luskin


La definición de información

El NCSE define a “información” como se definiría a la "información de Shannon," lo que significa mera complejidad. En el marco de tal definición, un tramo ilegible y sin función de ADN podría tener la misma cantidad de "información" que un gen totalmente funcional con la misma longitud de secuencia. Por ejemplo, siguiendo la teoría de información de Shannon, que según el NCSE es "el sentido que los teóricos de la información le dan a ‘información’", las dos secuencias siguientes tendrían cantidades idénticas de información:


Secuencia A: LAINFORMACIONDESHANONESUNAMEDIDADEINFORMACIONBIOLOGICA

Secuencia B: HGIAAEJIJUCCCUDKGDIUENVCDLIFNNENHFLDKDNFNUNSMDINKJEEMN

Tanto la secuencia A como la B se componen de 54 caracteres, y cada una tiene exactamente la misma cantidad de información de Shannon —aproximadamente 254 bits [1]. Sin embargo solo la secuencia A transmite información funcional, mientras que la B fue producida por un generador de caracteres al azar. [2] Por razones obvias, la complejidad Shannon ha sido criticada durante mucho tiempo por ser una medida inapropiada de información biológica funcional. Después de todo, la información biológica esta precisamente afinada para realizar una función biológica específica, razón por la que no puede consistir en una secuencia aleatoria. Una medición adecuada de la información biológica debe tener en cuenta la función de la información, y la información de Shannon no tiene en cuenta la función.

Algunos expertos en el tema reconocen este punto. En 2003, el Premio Nobel Jack Szostak, quien investiga el origen de la vida, escribía en un review en Nature que el problema con la "teoría de la información clásica" es que "no considera el significado de un mensaje" y en lugar de ello define la información "como simplemente una secuencia necesaria de especificar, almacenar o transmitir" [3]. Según Szostak, "se requiere una nueva medida de la información —información funcional— "a fin de darle relevancia a la capacidad que tiene la secuencia de una proteína determinada de realizar una función determinada. Del mismo modo se observa en un paper en la revista Theoretical Biology and Medical Modelling:

Ni la RSC [Complejidad de una Secuencia generada Aleatoriamente] ni la OSC [Complejidad de una Secuencia generada de forma Ordenada], o cualquier combinación de los dos, es suficiente para describir la complejidad funcional observada en los organismos vivos, porque no incluye la dimensión adicional de funcionalidad, que es esencial para vida. La FSC [Complejidad de una Secuencia Funcional] incluye la dimensión de funcionalidad. Szostac arguye que ni la medida de la incertidumbre de Shannon ni la medida de la complejidad algorítmica son suficientes. La teória clásica de Shannon sobre la información no considera el significado, o función, de un mensaje. La complejidad algorítmica no tiene en cuenta la observación de que "diferentes estructuras moleculares pueden ser funcionalmente equivalentes." Por esta razón, Szostak sugiere que se requiere una nueva medida de la información —información funcional. [4]

En 2007 Szostak publicó un Paper de PNAS junto a Robert Hazen y otros científicos promoviendo ese tipo de argumentos. Manifestaron su desacuerdo con los que insisten en la medición de la complejidad biológica utilizando las herramientas anticuadas de la teoría de Shannon: "Una medida de complejidad es de poca utilidad a menos que su marco conceptual y poder predictivo traigan como resultado un conocimiento más profundo del comportamiento de los sistemas complejos." Así que ellos proponen "medir la complejidad de un sistema en términos de información funcional, que es la información necesaria para codificar una función específica." [5]

El coautor de Explore Evolution (EE), Stephen C. Meyer, sigue el mismo enfoque, y escribe en un artículo el término “’información compleja y especificada’(CSI) como un sinónimo de ‘complejidad especificada’, a fin de ayudar a distinguir a la información biológica funcional de la mera información de Shannon —es decir, complejidad especificada de la mera complejidad” [6]. Esta definición propuesta por Meyer de "complejidad especificada" es útil para describir a la información biológica funcional. La complejidad especificada es un concepto derivado de la literatura científica y no un invento de los críticos del neo-Darwinismo. En 1973, Leslie Orgel, un científico que se avocó al estudio del origen de la vida, definió a la complejidad especificada como la marca de la complejidad biológica:

Los organismos vivientes se distinguen por su complejidad especificada. Los cristales como el granito no califican como vivientes debido a su carencia de complejidad; mezclas azarosas de polímeros tampoco califican, por su falta de especificidad [7]

De esta manera, Orgel rescata el hecho de que la complejidad especificada, o CSI, requiere de una secuencia improbable y un ordenamiento especificado. La complejidad especificada es una medida más excelente de la complejidad biológica que la información de Shannon, un punto que el NSCE resiste a aceptar, ya que por medio de procesos darwinianos es mucho más difícil generar complejidad especificada que complejidad Shannon.

Al plantear que la información de Shannon es el único “sentido que los teóricos de la información le dan a ‘información’, el NSCE evade las cuestiones más difíciles como la forma en que la información se vuelve funcional en los sistemas biológicos, o según sus propias palabras, "útil". En lugar de ello, el NCSE parece más interesado en abordar cuestiones triviales simplistas como la forma en que se podría añadir caracteres adicionales en una secuencia, o duplicar una secuencia, sin tener en cuenta la pregunta más importante: si esos caracteres adicionales transmiten un mensaje funcional novedoso. Como la biología está constituida en sus bases por información funcional, Explore Evolution le da relevancia a lo más importante: ¿Explica realmente el neo-Darwinismo cómo es que emerge la información biológica novedosa?

La analogía del lenguaje de computadora

Mas que CSI o FSC, Explore Evolution define a la información biológica comparándola a un código funcional de computadora:

Una buena parte de la información que se necesita para construir un organismo (con sus rasgos variados) es almacenada en la molécula de ADN. Algunos científicos se refieren a esta información como “instructivo de montaje” o “programa genético”. Al igual que un programa de computadora, el ADN contiene el equivalente biológico de líneas de código de computadora. El zoólogo evolucionista Richard Dawkins afirma, “La maquinaria codificadora de los genes es, de forma misteriosa, similar a una computadora”. (Explore Evolution, p. 94)

Esta presentación que hace Explore Evolution de la información biológica como “el equivalente biológico de líneas de código de computadora” no solo es adecuada, sino que parece enteramente apropiada para impartirles a los estudiantes una visión de la naturaleza de la información biológica funcional. Muchas autoridades en la cuestión han comparado la información biológica con un código de computadora, particularmente en lo que respecta al hecho de que la información biológica cambiante requiere la adición de nuevas líneas de código funcional y componentes del programa que interactúen apropiadamente. No solo Richard Dawkins hace la comparación entre el ADN y las computadoras o lenguajes codificados, sino que existen una cantidad de autoridades científicas que han hecho lo mismo en publicaciones revisadas.

Hubert Yockey escribe en Journal of Theoretical Biology que la comparación entre la información biológica que tiene una secuencia específica y el lenguaje de computadora no es solo una mera analogía; tanto el ADN como el lenguaje informático son “matemáticamente idénticos”:

[La conservación de los fenómenos bioquímicos a lo largo de la vida] y la universalidad del código genético le hacen creer a uno que la vida en la tierra ha tenido un comienzo y un programa básico de mensajes genéticos (usando una analogía informática) originados a fin de traer a la existencia algún organismo primitivo, denominado, el protobionte. La unidad bioquímica de este programa básico ha sido retenida a lo largo de la evolución, en algunos casos con una ligera modificación en el que se han agregado algunos subprogramas nuevos. […] En el trabajo siguiente hemos recurrido a ilustrar nuestros puntos referenciando por las propiedades del lenguaje. Es importante entender que no estamos razonando a través de una analogía. La hipótesis de la secuencia puede ser aplicada directamente a las proteínas y al texto genético como también al lenguaje escrito, de allí que son matemáticamente idénticos. […] Las “propiedades de los aminoácidos”, los cuales producen las primeras biomoléculas de información, meramente jugarían un rol de gramática, o de reglas de ortografía, etc. en un lenguaje ordinario. La gramática y la ortografía son autónomas e independientes del significado, por lo que es claro que es imposible que el genoma del protobionte haya surgido de una “sopa primitiva” de esta forma [un escenario de autoorganización] [8]

En una publicación en la revista Acta Biotheoretica el biólogo Richard Sternberg ofrece una extensa y detallada comparación entre la capacidad celular de procesar información y la computación. Stemberg hace la observación de que el código genético es similar a un código informático que contiene la siguientes propiedades: “Redundancia, capacidad de resaltar errores, flexibilidad semántica y simbólica, rendimiento versátil, múltiple practicidad, y edición de texto” [9]. Continúa Sternberg:

El uso más común que se le da al término código es uno muy consonante con la noción de un “programa genético” —el lenguaje de la programación informática es similar en el sentido de que los datos y las instrucciones también se encuentran incorporados al mismo. Con frecuencia se dice que las ORFs constituyen el texto simbólico para los productos génicos y las interacciones de los últimos, y en este sentido nos referimos al genoma como un software. [10]

Asimismo, un paper de Cell Biology International sugiere que estudiar genes es como estudiar computadoras:

Los genes y las redes emergentes de genes representan la programación. Estos algoritmos se encuentran ya escritos en un sistema operador y ambiente preexistentes. Al igual que en la ciencia de la computación, este lenguaje es usado por el programador. No solo debemos encontrar modelos que respondan a programaciones genéticas específicas, sino que también debemos encontrar aquel que responda para el sistema operador genético. […] La complejidad algorítmica de la vida pone a nuestras mejores computadoras en ridículo. [11]

En la revista Chaos, Solitons and Fractals otro biólogo escribe que, “Las funciones biológicas y los sistemas de señal recuerdan a la complejidad de los programas de computadora” [12]. Nos damos cuenta que el NSCE está injustificado en su afirmación de que Explore Evolution hace “una analogía forzada”, al tomar conocimiento del pensamiento de autoridades como Dawkins, y de aquellos artículos que comparan al funcionamiento del código genético con las computadoras.

Según el NCSE:

En la teoría de la información, cualquier sonido al azar aumenta de manera real la cantidad de información que está siendo transmitida. Si esa información es útil o no para el oyente es una cuestión aparte. A menudo tenemos mucha expectación con respecto a la información que está siendo transmitida a través de una línea telefónica, tal que un simple estancamiento de la línea reduciría la cantidad de información que esperamos recibir.

El comentario de arriba cierra perfectamente con la definición estándar de información de Shannon, no obstante el NCSE está errado al sugerir que este es el único modo de definir información. Por otro lado, esta cita del NCSE también revela un punto muy importante: que tal definición de información no es buena a la hora de determinar “si esa información es útil”.

Definición de información nueva o novedosa

El NCSE estaría más inclinado a definir “información nueva” como el mero copiado o duplicado de una porción pre-existente de ADN, incluso si esta nueva copia no consiste realmente de algo nuevo, o tal vez incluso cuando el ADN nuevo no realice ningún trabajo. En contraste, los proponentes del diseño inteligente definirían “información nueva” como una porción nueva de ADN que realiza realmente alguna función nueva, útil y diferente. Por ejemplo, considérese la siguiente secuencia: 

DUPLICARESTACADENANOPRODUCEINOFMACIONNUEVA

Esta secuencia contiene 42 caracteres ó 197 bits de información de Shannon. Ahora considérese la longitud de la secuencia siguiente:

DUPLICARESTACADENANOPRODUCEINOFMACIONNUEVADUPLICARESTACADENANOPRODUCEINOFMACIONNUEVA

Este procedimiento consistió solo en la adición de 42 caracteres “nuevos”, pero no se produjo información novedosa. Asumiendo que no existió forma de predecir con anticipación de que la primera secuencia sería duplicada como lo fue, la cantidad de información de Shannon ha sido duplicada, pero la cantidad de CSI no ha incrementado ni un solo bit (literalmente).

El ejemplo de arriba es obviamente análogo al mecanismo evolutivo de la duplicación génica, el cual los evolucionistas citan comúnmente como mecanismo por el que los procesos Darwinianos pueden producir información nueva. Pero la información nueva no se genera por un proceso de duplicación hasta que las mutaciones cambien al gen lo suficiente como para generar una función nueva. Haciendo referencia a esto, Michael Egnor, profesor de neurocirugía, le respondía a un biólogo evolucionista:

La duplicación génica no se presta a ser tomada seriamente. Si usted considera a una copia como un ejemplo de información nueva, estaría fomentando el plagio en sus clases. Todo lo que sus estudiantes malandrines tendrían que decir es ‘esto es similar a la duplicación génica. El plagio es información nueva’ — ¡eso es lo que usted afirma en su blog’! [13]

En efecto, las explicaciones evolucionistas no pueden simplemente basarse en la duplicación; debe existir duplicación seguida de reclutamiento de funciones nuevas. Meramente duplicar una secuencia no produce información funcional nueva. [14]

Esta es la primera sección de una serie sobre la evolución de los genes, escrita por Casey Luskin. Para continuar con la parte 2, haz Click Aqui.


Autor: Casey Luskin. Es abogado, con estudios de postgrado en ciencia y leyes. Obtuvo su B.S. y M.S. en Ciencias de la Tierra de la Universidad de California en San Diego. Su Licenciatura en Derecho la obtuvo en la misma universidad. Trabaja en el Discovery Institute como Coordinador del Center for Science and Culture. Anteriormente, realizó una investigación geológica en la Scripps Institution for Oceanography (1997-2002).

Traducción: Daniel Alonso. Estudia Licenciatura Ciencias Biológicas en UNT (Universidad Nacional de Tucumán), Argentina. 

Fuente: http://www.exploreevolution.com/exploreEvolutionFurtherDebate/2010/03/response_to_the_ncses_reply_to.php


REFERENCIAS:

[1] Para este cálculo se han considerado las 26 letras del alfabeto inglés, y como se ve en la secuencia, no se tienen en cuenta los espacios.

[2] La secuencia B ha sido producida a través de un generador de caracteres aleatorios que puede encontrarse en la página Random.org.

[3] Jack W. Szostak, "Molecular messages," Nature, Vol. 423:689 (June 12, 2003).

[4] Kirk K. Durston, David K. Y. Chiu, David L. Abel, Jack T. Trevors, "Measuring the functional sequence complexity of proteins," Theoretical Biology and Medical Modelling, Vol. 4:47 (2007) (las referencias internas han sido removidas).

[5] Robert M. Hazen, Patrick L. Griffin, James M. Carothers, y Jack W. Szostak, "Functional information and the emergence of biocomplexity," Proceedings of the National Academy of Sciences, USA, Vol. 104:8574--8581 (May 15, 2007).

[6] Stephen C. Meyer, "The origin of biological information and the higher taxonomic categories," Proceedings of the Biological Society of Washington, Vol. 117(2):213-239 (2004).

[7] Leslie E. Orgel, The Origins of Life: Molecules and Natural Selection, pg. 189 (Chapman & Hall: London, 1973).

[8] Hubert  P. Yockey, "Self Organization Origin of Life Scenarios and Information Theory," Journal of Theoretical Biology, Vol. 91:13-31 (1981).

[9] Richard Sternberg, "DNA Codes and Information: Formal Structures and Relational Causes,"Acta Biotheoretica, Vol. 56(3):205-32 (Septiembre, 2008).

[10] Id.

[11] Jack T. Trevors and David L. Abel, "Chance and necessity do not explain the origin of life," Cell Biology International, Vol. 28: 729-739 (2004).

[12] Ã˜yvind Albert Voie, "Biological function and the genetic code are interdependent," Chaos, Solitons and Fractals, Vol. 28(4): 1000-1004 (2006).


[14] Como se sugiere en el texto, si uno pudiese predecir qué secuencia será duplicada, la información de Shannon no aumentará luego de la duplicación, y en este caso no habrá un incremento de CSI ni de información de Shannon.