«Наша жизнь — игра». Это выражение обычно воспринимается как банальный афоризм. И уж тем более сложно представить, чтобы процессы, происходящие на уровне генов, описывались в терминах теории игр. Но ученые из Калифорнийского университета в Беркли сделали исследование, меняющее наш взгляд на эволюцию. Статья в Quanta Magazine рассказывает об этом открытии, а T&P перевели из нее самое главное.

Информатики говорят, что алгоритм, открытый 50 лет назад в теории игр и сейчас широко использующийся в области машинного обучения, математически идентичен уравнению, которое описывает распределение генов внутри популяции. Оказывается, можно использовать на удивление простой и мощный алгоритм, чтобы понять, как работает естественный отбор и как популяция поддерживает генетическое разнообразие.

Рассматривая эволюцию как повторяющуюся игру, где отдельные игроки — в данном случае гены — пытаются найти стратегию для создания наиболее приспособленных видов, исследователи обнаружили, что главная ее идея — поддерживать одновременно выносливость и разнообразие.

Ученые до сих пор не знают, как проверить эту идею на живых организмах, но, возможно, взаимосвязь, которая была установлена в статье, опубликованной недавно в PNAS, поможет разгадать причудливую функцию естественного отбора, которая заключается в том, что наиболее приспособленные организмы не всегда уничтожают своих слабых конкурентов.

«Это совершенно новый взгляд на селекцию. Но мне всегда кажутся интересными попытки подойти к вопросу с другой стороны», — говорит Стивен Стернз, эволюционный биолог из Йельского университета.

«Традиционно теория игр применялась, чтобы узнать, как эволюционные процессы формируют человеческое поведение, например, альтруизм и другие качества. Но новое исследование фокусируется скорее на отдельных видах и на описании генетического образа популяции, а не на поведении»

Алгоритм, который до этого использовался для решения задач линейного программирования или в антагонистических играх, теперь может пригодиться для того, чтобы определить, как некий объект принимает решения и выбирает наиболее успешную стратегию. Например, представьте, что у вас есть 10 финансовых экспертов, которые дают вам советы, как инвестировать сбережения. Каждый день вы должны выбирать один из них. В начале пути вы ничего не знаете о том, насколько хороши эксперты. Но c каждой новой попыткой вам все лучше удается сузить выбор до экспертов, которые дают наилучшие подсказки, а не тратить шансы на тех, кто не справляется со своей работой.

«Если вы день ото дня будете поступать так, то в конце года ваши дела пойдут почти так же хорошо, как если бы вы с самого начала слушали советы только лучших экспертов», — говорит Кристос Пападимитриу, информатик из Университета Калифорнии в Беркли. Пападимитриу и его коллеги увидели связь между теорией игр и эволюцией, когда пытались математически описать секс, то есть перемешивание хромосом родителей, которое поддерживает генетическое разнообразие. Они работали с уравнением, которое было открыто около века назад и использовалось обычно в эволюционной генетике. Это уравнение описывает, как набор определенных генов изменяется с каждым поколением.

Когда Кристос показал уравнение Юмешу Вазирани, информатику из Беркли, тот заметил параллели с повторяющейся игрой, где успех зависит от того, делают ли игроки взаимовыгодный выбор. Например, рассмотрим ситуацию с двумя заключенными, чья участь зависит от действий обоих. Если один проболтается, оба проиграют; если никто не выдаст соучастника, оба выиграют. Ни тот, ни другой заключенный не знают, что будет делать каждый из них (этот сценарий отличен от хорошо известной дилеммы заключенных).

Рассматривая алгоритм через призму эволюции, можно сказать, что гены — это игроки, и у каждого гена есть множество стратегий поведения или аллелей. Игра повторяется снова и снова; в конце каждого раунда гены, или игроки, эволюционируют согласно тому, как каждая из их аллелей приспособилась в текущих условиях, и затем повторяют сильные комбинации и, напротив, не воспроизводят слабые.

Традиционно теория игр применялась, чтобы узнать, как эволюционные процессы формируют человеческое поведение, например, альтруизм и другие качества. Но новое исследование фокусируется скорее на отдельных видах и на описании генетического образа популяции, а не на поведении.

Этот подход мог бы пролить свет на давнишнюю загадку популяционной биологии. Это как в мире бизнеса, где лучше иметь разные места вложения денег. Так же и гены могут идеально подходить к определенному набору средовых признаков, но если условия изменятся, генетическое разнообразие может сохранить популяцию. «Эволюции, конечно, нравится воспроизводить сильные виды, — говорит Пападимитриу, — но ей также хочется защитить своих подопечных, сохраняя генетическое разнообразие, потому что ведь никто же не скажет, что может произойти».

Уравнение, взятое из теории игр, строится на определенных предположениях, которые могут ограничить его применимость к реальной жизни. Например, уравнение не учитывает мутации, которые могли бы ввести в игру новые аллели, или стратегии — добавление этого фактора намного усложнило бы математическую модель. Некоторые говорят, что это упрощение — серьезный недостаток для анализа, другие утверждают, что это не так важно на короткой дистанции, потому что наибольшее значение имеют генетические изменения, которые происходят в одном поколении. Согласно стандартной модели эволюции, чем «древнее» предки тех или иных организмов, тем меньше они влияют на своих потомков — какой-нибудь родственник, живший тысячу лет назад, не имеет такого значения для вашего генетического строения, как родная бабушка, например.

Но если все-таки открытия команды ученых из Беркли справедливы, то теперь получается, что каждое предыдущее поколение вносит на генетическом уровне одинаковый вклад в события, которые произойдут в следующем. Это очень интригующее и совершенно неправдоподобное предположение с точки зрения традиционной теории эволюции. «Наше открытие, я надеюсь, заставит исследователей переосмыслить и как-то по-другому интерпретировать старые устоявшиеся знания на развитие эволюции», — говорит Пападимитриу.