機器學習挑戰隨機演化理論！發現演化竟然具有超乎想像的可預測性

「做自己，因為其他人已被佔據。」奧斯卡·王爾德（Oscar Wilde）一語道出演化的精髓，如此繁雜多樣的物種，每個個體要怎麼找到天命所歸，形塑獨特的自我？我們是否可以決定自己要變成什麼樣子？

一篇發表於《美國國家科學院院刊》（Proceedings of the National Academy of Sciences，PNAS）的一項突破性研究顯示，演化可能比先前科學家認知到的更加可預測。這項研究利用最新的機器學習技術分析細菌基因體，發現明確的基因-基因相互作用，為演化軌跡提供新發現，不僅對於醫學和環境科學領域的潛在應用產生深遠的影響，也是合成生物學未來發展的可能方向。

機器學習到底如何發現新的演化模式？

這項研究使用一種精密的機器學習方法來分析大腸桿菌（Escherichia coli）泛基因體。研究人員採用演算法來預測基因的存在或缺失，成功率高達 95%。這些演算法能夠根據基因體中其他基因的存在情況，準確預測特定基因的存在或缺失，反映出細菌演化中基因-基因相互作用的明確跡象。

這種方法的創新在於對基因體內部互作能夠更深入的探究。透過探索可預測的基因模式來理解甚至可能操控演化過程。挑戰長期以來演化是隨機過程的假設，開闢出探索基因之間複雜關係的新徑。基因之間的這些關係要麼互相合作，要麼相互競爭，進而共同塑造豐富多變的細菌演化軌跡。

演化可預測性橫空出世，挑戰隨機演化假設

研究結果顯示，演化遵循著比先前假設更為明確的模式，與隨機演化概念形成鮮明對比。通過分析原核生物的泛基因體，研究人員發現，僅僅根據其他基因的情況就能高度準確地預測某些基因的存在與否。這種可預測性源於基因所處的隱性交互作用系統，相互合作與競爭的互動，進而共同影響演化方向。

研究還發現，基因體內基因的適應性效應是驅動原核生物演化的關鍵因素。這些基因-基因的關係以一種明確的的方式維繫，形塑細菌長期演化中的基本框架。而這些新發現也撼動傳統的演化隨機性理論，並提供新的證據以支持演化過程中的仍然具有一定的可預測性。

預測細菌抗藥性策略，有效分解環境汙染物

這項研究在醫學與環境科學領域具有重要應用意義。在醫學方面，抗生素耐藥性一直是全球公共衛生的重要挑戰之一，隨著耐藥細菌的增多，傳統抗生素的效果逐漸減弱。這種對演化的全新觀點可能徹底改變人們應對抗生素耐藥性的方式。通過機器學習，研究人員能夠預測出細菌對抗生素所演化出的不同策略與路徑，讓科學家能提前掌握細菌的演化方向，進而採取有效措施來阻止或延緩耐藥性的產生，例如開發出更有效的治療方法，或是設計不易失效的新型抗生素。

在環境科學方面，這項突破為設計特定用途的微生物提供了更好的解方。研究顯示，科學家可以利用基因之間的互動模式來設計微生物，這些微生物可以更有效地分解污染物，或者在大規模生產生物燃料方面發揮更高的效用。此外，這項研究所展示的基因相互作用和演化軌跡的可預測性，還能為應對氣候變化提供線索。例如藉由設計能夠高效碳封存的微生物，研究人員可能達成環境修復或碳排放減少的目標。