Optymalizacja: inżynieryjne wyjaśnienie „ewolucji zachodzącej na naszych oczach”Czas czytania: 10 min

Emily Reeves

2026-08-19
Optymalizacja: inżynieryjne wyjaśnienie „ewolucji zachodzącej na naszych oczach”<span class="wtr-time-wrap after-title">Czas czytania: <span class="wtr-time-number">10</span> min </span>

Nie można być dobrym we wszystkim. Konieczne są kompromisy. Na przykład samochód wyścigowy ma przewagę w warunkach panujących na torze wyścigowym, a samochód terenowy – na błotnistej, kamienistej drodze. Podobnie jak samochód może zostać zaprojektowany z myślą o osiąganiu dużych prędkości na torze wyścigowym albo do jazdy w terenie, tak i w biologii istnieją kompromisy konstrukcyjne. Zrozumienie kompromisów oraz sposobu, w jaki są one optymalizowane w populacjach, ma kluczowe znaczenie dla właściwego pojmowania przykładów „ewolucji zachodzącej na naszych oczach”, o których często donoszą media naukowe.

 

Najważniejsze zależności między kompromisami a optymalnością

Optymalizacja wielokryterialna zawsze wymaga kompromisów. Innymi słowy, system musi być optymalizowany względem wielu zmiennych, a zatem poprawa jednego parametru odbywa się kosztem drugiego. Kompromisy są nierozerwalnie związane z optymalnością, ponieważ wyznaczają granice, w obrębie których system musi funkcjonować, aby osiągnąć najlepszy możliwy wynik działania. Zarówno w inżynierii, jak i w biologii osiągnięcie optymalnego rozwiązania często polega na równoważeniu konkurujących ze sobą celów, a nie na maksymalizowaniu lub minimalizowaniu pojedynczej zmiennej, takiej jak prędkość.

To, czy dana konstrukcja jest optymalna, zależy zatem od zadań, jakie ma do wykonania. Wróćmy do przykładu z samochodem. Jeśli umieścimy samochód wyścigowy na kamienistej, krętej drodze prowadzącej do starego górniczego miasteczka, będzie miał bardzo niską „wartość przystosowawczą” (fitness). Na tej samej drodze samochód terenowy osiągnie wysoką „wartość przystosowawczą”, ponieważ jego konstrukcja odpowiada wymaganiom tej trasy. Optymalność jest zatem uwarunkowana środowiskiem, w którym znajduje się dany obiekt lub organizm. Można również powiedzieć, że optymalność zależy od celów, pod kątem których dany system jest optymalizowany przez projektanta.

 

Wprowadzenie do przestrzeni osiągów i optymalności w sensie Pareto

Poniższe rozważania opieram w dużej mierze na pracach, których autorem jest biolog systemowy Uri Alon1. Wyobraźmy sobie, że projektujemy samochody – terenowy oraz wyścigowy. Dwa interesujące nas parametry osiągów to przyspieszenie oraz zdolność do pokonywania trudnego terenu. Przedstawienie obu parametrów odpowiednio na osi X i Y umożliwia odwzorowanie każdej konstrukcji w tej przestrzeni osiągów (rys. 1). Projekty, które słabo realizują oba te cele, nie są rzecz jasna brane pod uwagę. Uwzględnia się natomiast konstrukcje, które wyróżniają się doskonałym przyspieszeniem i prędkością maksymalną, świetnie radzą sobie w trudnym terenie lub też stanowią kompromis między jednym a drugim. Prowadzi to do powstania frontu Pareto – inżynieryjnego pojęcia (nazwanego tak na cześć włoskiego inżyniera Vilfreda Pareta), definiowanego jako zbiór projektów, w którym żadnego wariantu nie da się ulepszyć we wszystkich aspektach jednocześnie. Jeśli wzdłuż tego frontu Pareto istnieje ciągłe spektrum pojazdów, kierowcy będą wybierać różne modele w zależności od swoich konkretnych potrzeb.

Wykres z dwiema osiami: pozioma przedstawia przyspieszenie, a pionowa zdolność do pokonywania nierównego terenu. Opadająca krzywa frontu Pareto łączy różne kompromisy między tymi cechami; na jej krańcach pokazano archetyp samochodu terenowego i samochodu wyścigowego. Punkty położone poza krzywą oznaczono jako projekty suboptymalne.
Ilustracja 1. Projekt lub fenotyp maksymalnie zoptymalizowany pod kątem jednej cechy – jak widzimy to w punkcie A na ilustracji 1, gdzie zmaksymalizowano pierwszy parametr osiągów (przyspieszenie) – nazywany jest „archetypem”. Źródło ilustracji: E. Reeves, Optimization: The Engineering Explanation for “Evolution Happening Before Our Eyes”, „Science & Culture Today” 2025, October 22 [dostęp: 19 VIII 2026].

 

Inżynieria odwrotna jako metoda ustalania kryteriów optymalizacji w biologii

Podobnie jak w przypadku inżynierii tworzonej przez człowieka, również w systemach biologicznych spotykamy się z kompromisami. Słynny przypadek „ewolucji” – radiacja 17 „gatunków” zięb na wyspach Galapagos – stanowi doskonały przykład populacji przemieszczającej się wzdłuż frontu Pareto. W latach 1972–2001 Peter i Rosemary Grantowie gromadzili dane dotyczące „doboru naturalnego”: dokonywali pomiarów pięciu zmiennych u darwinki czarnej i darwinki kaktusowej żyjących na Galapagos2. Następnie dane te były analizowane z wykorzystaniem podejścia opartego na inżynierii odwrotnej, w ramach którego fenotypy zięb ujęto ilościowo w przestrzeni cech. Przestrzeń cech przedstawia się poprzez odłożenie jednej cechy na osi X, a drugiej na osi Y, jest ona zatem podobna do przestrzeni osiągów.

Oto jak Uri Alon opisał metodę inżynierii odwrotnej:

Po prostu nanosimy dane na przestrzeń cech, wykorzystując wszystkie cechy, które jesteśmy w stanie zmierzyć. Osie reprezentują cechy, a każdy fenotyp stanowi punkt w tej przestrzeni. Na przykład każdy dziób staje się punktem w przestrzeni wyznaczonym przez takie cechy, jak jego szerokość, głębokość, krzywizna i inne wymiary3.

Po naniesieniu w przestrzeni cech dane przyjmą określony kształt (linia, trójkąt, wielobok). Kształt ten może pomóc nam ustalić, ile cech podlega optymalizacji, a nawet co to mogą być za cechy. Wynika to z faktu, że optymalizacja pod kątem zadań tworzy w przestrzeni cech określone kształty geometryczne. Jeśli po naniesieniu danych dotyczących cech otrzymujemy krzywą, oznacza to, że optymalizowane są dwa zadania. Jeśli widzimy trójkąt o zakrzywionych bokach, optymalizowane są trzy cechy. Gdy natomiast widzimy czworościan o zakrzywionych ścianach, optymalizowane są cztery cechy. Na wierzchołkach tych figur znajdują się archetypy, czyli specjaliści. Projekty usytuowane między wierzchołkami to generaliści – nie są oni najlepsi w realizacji żadnego konkretnego zadania. Potrafią jednak z określoną skutecznością wykonywać wiele zadań, co również może być korzystne. Przyglądając się temu, w czym szczególnie dobrze radzą sobie organizmy znajdujące się najbliżej wierzchołków, można wywnioskować, jakie zadania podlegają optymalizacji.

 

Kompromisy u zięb Darwina

Na Daphne Major, jednej z wysp Galapagos, zięby korzystają z trzech głównych rodzajów pożywienia: dużych nasion; małych nasion oraz pyłku i owadów. Niektóre zięby są optymalnie przystosowane do zjadania wyłącznie dużych nasion: mają duży dziób i duże rozmiary ciała (rys. 2). Nazwijmy ten typ Archetypem Dużych Nasion. Inne zięby są optymalnie przystosowane do zjadania małych nasion: mają mały, krótki i gruby dziób oraz niewielkie rozmiary ciała. Możemy nazwać ten typ Archetypem Małych Nasion. Jeszcze inne zięby są optymalnie przystosowane do odżywiania się pyłkiem i owadami: mają prosty, spiczasty dziób oraz średnie rozmiary ciała. Nazwijmy więc ten typ Archetypem Pyłku i Owadów. Każdy archetyp jest wyspecjalizowany w określonym zadaniu, co oznacza, że radzi sobie z nim najlepiej. Zięba optymalnie przystosowana do zjadania dużych nasion z definicji gorzej radzi sobie z drobnym pokarmem. Oba te zadania wiążą się z odmiennymi wymaganiami i ptaki są zmuszone do kompromisu (nie można mieć jednocześnie krótkiego, zakrzywionego dzioba i długiego oraz smukłego dzioba). W zależności od warunków środowiskowych populacje zięb mogą przemieszczać się między tymi archetypami.

Trzy sylwetki głów zięb rozmieszczone są na wierzchołkach trójkąta. Każdej odpowiada inny rodzaj pokarmu: u góry duże nasiona, na dole po lewej pyłek i owady, a na dole po prawej małe nasiona. Ilustracja pokazuje trzy odmienne typy przystosowania dzioba do sposobu odżywiania się.
Ilustracja 2. Trzy odmienne typy przystosowania dzioba do sposobu odżywiania się. Źródło ilustracji: E. Reeves, Optimization: The Engineering Explanation for “Evolution Happening Before Our Eyes”, „Science & Culture Today” 2025, October 22 [dostęp: 19 VIII 2026].

 

Uprzednio istniejący potencjał genetyczny zamiast losowej nowości

Gdy gatunki przemieszczają się wzdłuż frontu Pareto, biolodzy mówią, że „ewoluują one na naszych oczach”. Często dochodzą przy tym do wniosku, że stanowi to przykład tworzenia nowości na drodze losowych mutacji i doboru naturalnego. Jednak nawet gdy pominiemy fakt, że tego rodzaju ukierunkowany ruch przeczy hipotezie losowości, dokładniejsza analiza ujawnia, iż genetyczny potencjał umożliwiający tę trajektorię wzdłuż frontu Pareto istnieje jeszcze przed zadziałaniem jakichkolwiek presji selekcyjnych. Skoro zaś zdolność ta istniała, zanim ewolucja w ogóle zaczęła zachodzić, to w rzeczywistości nie wyewoluowało nic prawdziwie „nowego”.

Aby zrozumieć molekularne podłoże radiacji zięb, w 2015 roku zespół badaczy kierowany przez Petera i Rosemary Grantów, wspólnie z naukowcami z Uniwersytetu w Uppsali, ponownie zsekwencjonował genomy zięb Darwina4. Następnie naukowcy wykorzystali mapowanie domieszek genetycznych (admixture mapping), aby ustalić, czy badane cechy zięb są dziedziczne, a jeśli tak – które fragmenty genomu za nie odpowiadają5. Co ciekawe, wyniki prac pozwoliły badaczom dojść do wniosku, że zmienność genetyczna leżąca u podstaw zmian w budowie dziobów istniała w tej populacji już wcześniej: „Wykazujemy, że te związane ze zróżnicowaniem fenotypowym bloki haplotypowe powstały przed zdarzeniami specjacyjnymi”6.

Innymi słowy, badacze odkryli, że bloki haplotypowe – odcinki DNA znajdujące się w zimnych punktach rekombinacji, czyli w miejscach o niskiej częstości rekombinacji – istniały jeszcze przed radiacją zięb. Uważa się, że umiejscowienie tych bloków w takich zimnych punktach rekombinacji umożliwiło utrzymanie się dziedziczonych łącznie loci pomimo przepływu genów między populacjami. Autorzy zauważają, że jeśli zmienność genetyczna jest już obecna w populacji, adaptacja może zachodzić szybko.

Wprawdzie szybka specjacja podczas radiacji adaptacyjnych pozostawia nie-wiele czasu na wytworzenie zmienności genetycznej de novo, jednak polimorfi-zmy odziedziczone po przodkach mogą ułatwiać szybkie nagromadzenie różno-rodnych kombinacji alleli7.

Kluczowe jest tu to, że do radiacji nie doprowadziło losowe nagromadzanie się losowych mutacji. Zamiast tego adaptacja zięb, przebiegająca wzdłuż frontu Pareto, była napędzana przez uprzednio istniejącą zmienność genetyczną.

 

Cechy i genetyka

Charakterystyczne cechy zięb i uwarunkowania genetyczne tych cech nie są skorelowane dodatnio, lecz ujemnie. Oznacza to, że allele leżące u podłoża przystosowania zięb do określonego rodzaju pożywienia wiążą się z kompromisami – na przykład z kompromisem między optymalnym przystosowaniem do zjadania dużych nasion a optymalnym przystosowaniem do zjadania małych nasion. Rzadkie, losowe mutacje prowadzą do korelacji dodatnich, jednak allele leżące u podłoża tych cech są powiązane z kompromisami, czyli korelacjami ujemnymi. Stanowi to dodatkowe potwierdzenie obserwacji, że potencjał genetyczny jest już wpisany w populację zięb, co ponownie wiąże się z koncepcją kompromisów.

Widzimy zatem, że w najbardziej klasycznym przykładzie „ewolucji zachodzącej na naszych oczach” zmienność genetyczna istniała jeszcze przed radiacją adaptacyjną. Warto więc podjąć dyskusję nad tym, czy rzeczywiście jest to „ewolucja”.

Emily Reeves

 

Oryginał: Optimization: The Engineering Explanation for “Evolution Happening Before Our Eyes”, „Science & Culture Today” 2025, October 22 [dostęp: 19 VIII 2026].

Przekład z języka angielskiego: Adam Bechyne

 

Źródło zdjęcia: Pixabay

Ostatnia aktualizacja strony: 19.8.2026

Chcesz wiedzieć więcej o kontrowersjach związanych z darwinowskim ewolucjonizmem? Zapraszamy do lektury książki Tajemnica pochodzenia życia.

Książka dostępna w księgarni Fundacji En Arche.

 

 

Przypisy

  1. Por. U. Alon, An Introduction to Systems Biology: Design Principles of Biological Circuits, Taylor & Francis, London 2020; O. Shoval et al., Evolutionary Trade-Offs, Pareto Optimality, and the Geometry of Phenotype Space, „Science” 2012, Vol. 336, No. 6085, s. 1157–1160, https://doi.org/10.1126/science.1217405.
  2. Por. P.R. Grant, B.R. Grant, Unpredictable Evolution in a 30-Year Study of Darwin’s Finches, „Science” 2002, Vol. 296, No. 5568, s. 707–711, https://doi.org/10.1126/science.1070315.
  3. U. Alon, An Introduction to Systems Biology, s. 252.
  4. Por. S. Lamichhaney et al., Evolution of Darwin’s Finches and Their Beaks Revealed by Genome Sequencing, „Nature” 2015, Vol. 518, No. 7539, s. 371–375, https://doi.org/10.1038/nature14181.
  5. Por. C.J. Rubin et al., Rapid Adaptive Radiation of Darwin’s Finches Depends on Ancestral Genetic Modules, „Science Advances” 2022, Vol. 8, No. 27, numer artykułu: eabm5982, https://doi.org/10.1126/sciadv.abm5982.
  6. Tamże.
  7. Tamże.

Literatura:

1. Alon U., An Introduction to Systems Biology: Design Principles of Biological Circuits, Taylor & Francis, London 2020.

2. Grant P.R., Grant B.R., Unpredictable Evolution in a 30-Year Study of Darwin’s Finches, „Science” 2002, Vol. 296, No. 5568, s. 707–711, https://doi.org/10.1126/science.1070315.

3. Lamichhaney S. et al., Evolution of Darwin’s Finches and Their Beaks Revealed by Genome Sequencing, „Nature” 2015, Vol. 518, No. 7539 s. 371–375, https://doi.org/10.1038/nature14181.

4. Reeves E., Optimization: The Engineering Explanation for “Evolution Happening Before Our Eyes”, „Science & Culture Today” 2025, October 22.

5. Rubin C.J. et al., Rapid Adaptive Radiation of Darwin’s Finches Depends on Ancestral Genetic Modules, „Science Advances” 2022, Vol. 8, No. 27, numer artykułu: eabm5982, https://doi.org/10.1126/sciadv.abm5982.

6. Shoval O. et al., Evolutionary Trade-Offs, Pareto Optimality, and the Geometry of Phenotype Space, „Science” 2012, Vol. 336, No. 6085, s. 1157–1160, https://doi.org/10.1126/science.1217405.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *



Najnowsze wpisy

Najczęściej oglądane wpisy

Wybrane tagi