Evrimin Fiziği: Doğadaki Evrim Yasasının Altında Yatan Fiziği Görebilmek...

Fizikçi Nigel Goldenfeld, okul günlerinde biyolojinin ona bir araya getirilmiş alakasız bir dizi bilgi gibi geldiğinden ve çok az nicellik barındırdığından bahsederek, okul zamanlarında biyolojiden nefret ettiğini ifade ediyor. Bu düşüncesi, Goldenfeld’in laboratuvarından çıkan sayısız projeye göz atmış olan herkese garip gelecektir. O ve meslektaşları, arıların bireysel ve sürü halindeki davranışlarını takip ediyor, biyofilm analizi yapıyor, genlerin atlamasını izliyor, ekosistemlerdeki çeşitliliği belirliyor ve mikrobiyomların ekolojilerini derinlemesine inceliyorlar. Goldenfeld, NASA Evrensel Biyoloji için Astrobiyoloji Enstitüsü'nün direktörü olmasına rağmen, vaktinin çoğunu Illinois Üniversitesi’nin fizik bölümündeki ofisi yerine Urbana-Champaigne kampüsündeki biyoloji laboratuvarında geçiriyor.

Goldenfeld, biyolojinin sorularına cevap arayan fizikçilerden oluşan uzun listedeki isimlerden biri: 1930’larda Maz Delbrück, virüs anlayışımızı değiştirdi; daha sonra Erwin Schrödinger, “What is Life? The Pyhsical Aspect of the Living Cell”i ("Yaşam nedir? Yaşayan Hücrenin Fiziksel Yönü") yayımladı; X ışını kristalografisinin öncülerinden olan Francis Crick, DNA’nın yapısının keşfedilmesine yardımcı oldu.

Goldenfeld, uzmanlığını, aralarında türbülans, hal değişimi jeolojik oluşumlar ve finansal piyasaların da bulunduğu birçok olguyu daha iyi anlayabilmek için kullanmak istiyor. Bunu yaparken de yoğun madde teorisini kapsamında, dinamik fiziksel sistemlerin zaman içinde değişen düzeninin modellemesini yapıyor. Maddenin belirme hallerine olan ilgisi, onu biyolojinin en büyük gizemlerinden biri olan yaşamın başlangıcını araştırmaya itmiş. Daha sonra bu noktadan yola çıkarak farklı alanlara yönelmiş. Goldenfeld:

Fizikçiler soruları daha farklı şekillerde sorabiliyorlar. Ben biyolojide hep bu tarz bir yaklaşımın değer göreceği alanı bulmak istedim. Ancak, başarılı olabilmek için biyologlarla çalışmanız ve aslında sizin de bir biyolog gibi düşünmeye başlamanız gerekiyor çünkü hem fiziğe hem de biyolojiye ihtiyaç duyacaksınız.

Quanta Magazine, yakın zamanda Goldenfeld ile kolektif olgular, evrimin Modern Sentez modelinin genişletilmesi ve Dünya üzerindeki erken yaşamın ve siyanobakteriler ile avcı virüsler arasındaki etkileşimin iç yüzünün anlaşılması için fiziğin nicel ve teorik araçlarının kullanılması üzerine konuştu. Metnin bu kısımdan sonrası konuşmanın içerik için kısaltılmış halidir.

Fiziğin temelinde bir kavramsal çerçeve var ama biyolojide yok. Biyoloji için evrensel bir teori mi bulmaya çalışıyorsunuz?

Tanrım, hayır. Birleşik bir biyoloji teorisi yok. Buna en çok yaklaşabilen şey evrim. Biyoloji, evrimin bir sonucudur. Hayatın ve çeşitliliğinin evrimden geldiği gerçeğine karşı sunulabilecek bir istisna yok. Biyolojiyi anlayabilmek için aslında evrimi bir süreç olarak anlamanız gerekiyor.

Öyleyse fizikteki kolektif etkiler evrim anlayışımızı nasıl etkiliyor?

Evrim deyince insanların aklına popülasyon genetiği yani genlerin bir popülasyondaki frekansı geliyor. Fakat eğer evrimsel ilişkileri araştıran bir bilim dalı olan filogenetikle bulabildiğimiz, diğer tüm organizmaların atası olan Son Evrensel Ortak Ata’ya bakacak olursanız yaşamın başlangıcının bu olmadığını görebilirsiniz. Ondan önce kesinlikle daha basit düzeyde bir yaşam vardı: Henüz türlerin var olmadığı bir zamanda genleri bile olmayan bir yaşam türü. İşte bu yüzden biliyoruz ki evrim, popülasyon genetiğinden çok daha kapsamlı bir olgu.

Son Evrensel Ortak Ata yaklaşık olarak 3.8 milyar yıl önce yaşamış gözüküyor. Dünya 4.6 milyar yaşında. Yani yaşam bir milyar yıldan kısa bir sürede sıfırdan, modern hücrenin karmaşıklığına ulaştı. Aslına bakarsanız bu muhtemelen çok daha kısa bir sürede gerçekleşti. O andan itibaren hücresel yapının evriminde çok az şey oldu. Yani evrim son 3.5 milyar boyunca çok yavaş ilerledi ama başlangıçta çok hızlıydı. Yaşam neden bu kadar çabuk evrimleşti?

Erken yaşam gen aktarımı yoluyla iletişim kuruyordu.

Artık aramızda olmayan Carl Woese ile ben daha farklı bir şekilde evrimleştiği için böyle olduğunu düşünmüştük. Bu devirde yaşam, dikey aktarım yoluyla evrimleşiyor: Siz genlerinizi çocuklarınıza aktarıyorsunuz, onlar da torunlarınıza aktarıyor ve bu şekilde devam ediyor. Yatay gen aktarımı ise sizinle bağı olmayan bir organizmaya gen aktarmanız anlamına geliyor. Bu olay günümüzde bakterilerde ve diğer organizmanın yapısı için çok da önemli olmayan hücrelerde, örneğin antibiyotiklere karşı direnç kazandıran genlerle gerçekleşiyor. Bu yüzden bakteriler antibiyotiklere karşı bu kadar çabuk direnç kazanabiliyor. Yaşamın daha erken aşamalarında hücrenin temel mekanizmaları bile yatay olarak aktarılıyordu. Başlangıçta yaşamın, basit bir birey topluluğundan ziyade gen aktarımıyla birbirine bağlanmış bir komün halinde olduğunu düşünüyoruz. İyi bilinen daha birçok kolektif hal örneği var: Mesela bir arı kolonisi veya bir kuş sürüsünde kolektif, bir bütünün bileşenlerinden ve o bileşenlerin birbiriyle iletişim kurmak ve cevap vermek için kullandığı yöntemlerden oluşan bir kimliğe ve davranışlara sahipmiş gibi gözüküyor. Erken yaşam, gen aktarımı yoluyla iletişim kuruyordu.

Bunu nasıl biliyorsunuz?

Yaşam ancak bu ağ etkisiyle bu kadar hızlı ve ideal biçimde evrimleşebilmiş olabilir. 2007 dolaylarında, genetik kodumuz için bu durumun geçerli olduğunu keşfettik (Genetik Kod: Protein üretmek için kullanılması gereken aminoasitleri hücreye ileten kurallar kümesi.). Proteinleri üretmek için hangi aminoasitlerin kullanılması gerektiğini hücreye söyleyen kurallar, yani genetik kodumuz için bu durumun geçerli olduğunu keşfettik. Gezegendeki her organizma çok küçük istisnalar dışında aynı genetik koda sahip. Sahip olduğumuz genetik kodun hata payını en aza indirmek için olabilecek en iyi durumda olduğu düşüncesi, 1960’larda ilk kez Carl Woese'nin aklına geldi. Bir mutasyondan ya da hücrenin kendi mekanizmasının yaptığı bir hatadan dolayı yanlış aminoasidi alsanız bile genetik kod genellikle almış olmanız gerekene yakın bir amino asit seçiyor. Böylece, ürettiğiniz proteinin hala işleme şansı oluyor ve bu sayede organizma ölmeyebiliyor. Harvard Üniversitesi’nden David Haig ve Bath Üniversitesi’nden Laurence Hurst, Monte Carlo simülasyonuyla bu fikrin veriye dökülebileceğini gösteren ilk kişiler oldu. Bu tarz hatalara karşı hangi genetik kodun daha dayanıklı olduğuna baktılar ve cevap; bizim genetik kodumuz. Bu, gerçekten inanılmaz bir durum ve yeterince iyi bilinmiyor.

Daha sonra Carl Woese ve ben, Wisconsin-Madison Üniversitesi’nden Kalin Vetsgian’la birlikte bir çok sentetik, varsayımsal genetik kod ile bir komünitelere ait bir dijital yaşam simülasyonu oluşturduk. Yaşayan sistemleri taklit eden bilgisayar virüsü modelleri yaptık. Bir genomları vardı, protein üretiyorlardı, eşlenebiliyorlardı, seçime uğruyorlardı ve seçilim değerleri, sahip oldukları proteinlerin bir fonksiyonuydu. Evrimleşen tek şeyin genomlarının olmadığını bulduk. Genetik kodları da evrim geçiriyordu. Sadece dikey evrimin olduğu durumda genetik kod eşsiz ve optimal hale gelmiyor. Ama bu kolektif iletişim ağı etkisine sahip olunca genetik kod hızla evrimleşiyor ve bugün gözlemleyebildiğimiz eşsiz, optimal haline ulaşıyor.

Sonuç olarak bu bulgular ve yaşamın hata seviyesini en aza indiren genetik koda bu kadar çabuk ulaşmasından doğan sorular, yatay gen aktarımının örneğin Son Evrensel Ortak Ata’dan daha önce gerçekleşmiş olduğunu gösteriyor. Sahiden de hücrenin kalıt okuma mekanizmalarıyla ve gen ifadesiyle ilgili bazı enzimler erken dönemde yatay gen aktarımı olduğuna dair sağlam kanıtlar ortaya koyuyor.

Evrim Ağacı'ndan Mesaj

Neden Desteğe İhtiyacımız Var?

Aslında maddi destek istememizin nedeni çok basit: Çünkü Evrim Ağacı, bizim tek mesleğimiz, tek gelir kaynağımız. Birçoklarının aksine bizler, sosyal medyada gördüğünüz makale ve videolarımızı hobi olarak, mesleğimizden arta kalan zamanlarda yapmıyoruz. Dolayısıyla bu işi sürdürebilmek için gelir elde etmemiz gerekiyor.

Bunda elbette ki hiçbir sakınca yok; kimin, ne şartlar altında yayın yapmayı seçtiği büyük oranda bir tercih meselesi. Ne var ki biz, eğer ana mesleklerimizi icra edecek olursak (yani kendi mesleğimiz doğrultusunda bir iş sahibi olursak) Evrim Ağacı'na zaman ayıramayacağımızı, ayakta tutamayacağımızı biliyoruz. Çünkü az sonra detaylarını vereceğimiz üzere, Evrim Ağacı sosyal medyada denk geldiğiniz makale ve videolardan çok daha büyük, kapsamlı ve aşırı zaman alan bir bilim platformu projesi. Bu nedenle bizler, meslek olarak Evrim Ağacı'nı seçtik.

Eğer hem Evrim Ağacı'ndan hayatımızı idame ettirecek, mesleklerimizi bırakmayı en azından kısmen meşrulaştıracak ve mantıklı kılacak kadar bir gelir kaynağı elde edemezsek, mecburen Evrim Ağacı'nı bırakıp, kendi mesleklerimize döneceğiz. Ama bunu istemiyoruz ve bu nedenle didiniyoruz.

Destek Ol

Bu bulguların üzerine nasıl eklemeler yapabildiniz?

Massachusetts Teknoloji Enstitüsü’nden Tommaso Biancalani ile yaşamın yeterli karmaşıklığa ulaşacak kadar evrimleştiğinde yatay gen aktarımını kendiliğinden durdurduğunu keşfettik. Bunu simüle ettiğimizde tam anlamıyla gen aktarımının kendi kendini kapattığını gözlemledik. Hücre hala yatay gen aktarımı yapmaya çalışıyor ama hiçbir şey kalıcı olamıyor. Yani baskın kalan tek evrim mekanizması dikey evrim oluyor ki o da en başından beri vardı. Şimdi, bütün temel hücresel mekanizmaların bu yataydan dikey aktarıma geçişi yaşayıp yaşamadığını görmek için deneyler yapmaya çalışıyoruz. Bu arada, konu hakkındaki makalemiz yayımlanmak üzere kabul aldı.

Biyoloji hakkında konuşmanın yeni bir yolunu bulmamız gerektiğini söylediniz. Bunun sebebi erken evrim anlayışı mı?

İnsanlar, evrimi popülasyon genetiğiyle eş anlamlı gibi düşünüyor. Bence bu tamamıyla kötü bir düşünce değil. Ama belli noktalarda yetersiz kalıyor. Evrim, genler var olmadan önce de vardı ve bu durum sadece popülasyon genetiğinin istatistiki modellerini kullanarak açıklanamaz. İnsanlar yatay gen aktarımı süreçleri gibi kolektif evrim modlarını da ciddiye almalı.

Bu bağlamda, dinamik sistemlerin, evrimleşebilen ve çoğalabilien bir sistemin en başta nasıl var olabildiği üzerine düşünerek, evrimin bir süreç olarak genişletilmesi gerektiğini düşünüyorum. Neden bir gezegenin yaşamı destekleme kapasitesi var? Yaşam neden ortaya çıkıyor ki? Evrim dinamikleri bu soruya cevap verebiliyor olmalı. Şaşırtıcı bir şekilde, bu soruyla nasıl uğraşacağımız hakkında prensip olarak bile bir fikrimiz yok. Eğer yaşam biyolojik değil fiziksel bir olgu olarak başladıysa, bu temelde bir fizik sorusudur.

Siyanobakteriler üzerine yaptığınız çalışmanın yoğun madde teorisinin bu uygulamalarıyla bağlantısı nedir?

Lisansüstü öğrencim Hong-Yan Shih ile birlikte fotosentez sayesinde okyanusta yaşayan bir siyanobakteri tipi olan Prochlorococcus adlı organizmanın ekosistemini modelledik. Sanırım gezegende en çok sayıda bulunan hücresel organizma olabilir. Bakterilere saldıran, faj denen virüsler var. On yıl önce bu fajlarda da fotosentez genleri olduğu keşfedildi. Normalde bir virüsün fotosentez yapmaya ihtiyaç duyacağını düşünmezsiniz. Öyleyse neden bu genleri taşıyorlar?

Görünen o ki bakteri ve fajlar pek de av-avcı ekosisteminin dinamiklerinin öngördüğü gibi davranmıyor. Aslına bakılırsa bakteriler fajlardan faydalanıyor. Bakteriler birçok şekilde fajların kendilerine saldırmasını önleyebilir ama bunu yapmıyorlar. Fajların fotosentez genleri köken olarak bakterilerden geliyor ve inanılmaz bir şekilde, fajlar da daha sonra onları bakterilere geri aktarıyor. Fotosentez genleri son 150 milyon yıl içinde bu şekilde bakterilerle fajlar arasında defalarca ileri geri hareket etti.

Genler virüslerde bakterilerden çok daha hızlı evrimleşiyor, çünkü virüslerdeki eşlenme süreci çok daha kısa sürüyor ve hata oluşma ihtimali daha yüksek. Fajların bakteriler üzerinde avlanmasının bir yan etkisi olarak, bakteri genleri bazen virüslere aktarılıyor. Genler orada yayılıp daha çabuk evrimleşiyor ve bakterilere geri dönüyor, bakteriler de bu durumdan yararlanıyor. Böylece fajlar, bakteriler için faydalı olmuş oluyor. Mesela Prochlorococcus’un farklı derinliklerde yaşayan iki suşu var. Bu ekotiplerden biri, yüzeye, yani ışığın çok daha yoğun ve farklı bir frekansta olduğu bölgede yaşamaya uyum sağlamış. Bu adaptasyon da virüsler hızlı evrimi erişilir kıldığı için ortaya çıkıyor.

Ayrıca virüsler de genlerden fayda görüyor. Bir virüs ev sahibini enfekte edip eşlendiğinde, ürettiği yeni virüs sayısı ele geçirdiği hücrenin ne kadar uzun süre hayatta kalabildiğine göre değişiyor. Eğer virüs yanında bir yaşam destek sistemi, yani fotosentez genleri, taşıyorsa hücreyi daha uzun süre hayatta tutup daha fazla virüs kopyası üretebilir. Fotosentez genlerini taşıyan virüs, taşımayan virüs karşısında üstünlüğe sahip. Virüslerin ev sahibine fayda sağlayacak genler taşımasına yönelik bir seçilim baskısı var. Virüslerin mutasyon sıklığı çok yüksek olduğu için genlerin çabuk bozulmasını bekliyorsunuz. Ama biz, yaptığımız hesaplamalarda bakterilerin iyi genleri ayıklayıp virüslere aktardığını bulduk.

Burada güzel bir hikaye var. Bakteriler ve yoğun madde sistemlerinde olanları taklit eden virüsler arasında modelleyebileceğimiz ve bu sayede özelliklerini tahmin edebileceğimiz kolektif bir davranış görülüyor.

Biyolojiye fizik temelli bir yaklaşımdan bahsettik. Tersiyle yani biyolojinin fiziğe yardımcı olduğu bir durumla karşılaştınız mı?

Evet. Ben türbülans üzerinde çalışıyorum. Gece eve döndüğümde üzerine düşündüğüm, uykularımı kaçıran mesele bu. Geçen sene Nature Physics’te yayınlanan makalede Hong-Yan Shih ve Tsung-Lin Hsieh ile birlikte boru içindeki bir akışkanın düzenli ve öngörülebilir bir şekilde aktığı laminer akıştan, davranışının öngörülemez, düzensiz ve rasgele olduğu türbülanslı akışa nasıl geçtiğini daha iyi anlamak istedik. Türbülansın, geçiş anına doğru bir ekosistem gibi davrandığını gördük. Akışkanın akışının bir avcıyı andıran, belirli bir dinamik modu var. Türbülansı “yemeye” çalışıyor ve oluşan türbülansla bu mod arasındaki karşılıklı etkileşim, akışkan türbülanslı hale gelirken gördüğümüz bazı olaylara sebep oluyor. Sonuç olarak, çalışmamız akışkanlarda bir tür hal değişimi olduğunu öngörüyor ve deneyler de bunu gösteriyor. Bu fizik probleminin av-avcı ekolojisi olarak bilinen biyoloji problemine uyarlanabilirliği ortaya çıktığı için, Hong-Yan ile sistemi nasıl simüle edip modelleyeceğimizi ve insanların deneylerde gördüklerini nasıl çoğaltacağımızı biliyorduk. İşin biyolojisi gerçekten fiziği anlamamızda yardımcı oldu.

Biyolojiye karşı fizik temelli bir yaklaşımın limitleri nelerdir?

Bir yandan, sadece halihazırda bilenen şeyleri çoğaltıyor olma tehlikesi var, yani yeni tahminlerde bulunamayabilirsiniz. Öte yandan çıkarımınız veya oluşturduğunuz model aşırı basitleştirilmiş oluyor ve siz de bu süreçte bir şeyleri göz ardı etmiş oluyorsunuz.

Fazla teorik düşünme şansınız yok. Kolları sıvayıp işin biyolojisini öğrenmeniz, gerçek deneysel olgulara ve gerçek verilere hakim olmanız gerekiyor. Bu yüzden çalışmamız deneyselcilerle iş birliği içinde yapılıyor. Şimdiye kadar deneyselci meslektaşlarımla Yellowstone Ulusal Parkı’nın kaplıcalarında mikrop topladım, yaşayan hücrelerdeki genlerin zıplamasını gerçek zamanlı olarak izledim ve omurgalıların sindirim sisteminin mikrobiyomunun sekansını çıkarttım. Asıl bölümüm fizik olsa bile, beni her gün Genomik Biyoloji Enstitisü’nde çalışırken bulabilirsiniz.