Hoppa direkt till innehållet

Information till studenter och medarbetare med anledning av covid-19 (Uppdaterad: 14 januari 2021)

printicon

Prognoser för experimentell evolution av biofilmer i Pseudomonas aeruginosa

Forskningsprojekt Genom att studera evolutionen hos bakterier i realtid i laboratoriet finns möjlighet att ta reda på hur förutsägbar evolutionen är, vilka faktorer som spelar roll och vilka metoder som kan användas för att ta fram prognoser för framtida evolution. Det långsiktiga målet är att i framtiden kunna förutsäga evolutionära processer vilket skulle ha stor betydelse bland annat infektionssjukdomar, cancer och för att förstå hur organismer kan anpassa sig till klimatförändringar.

Målet för forskningsprojektet är att förstå orsakerna till varför evolutionen ofta använder samma lösning upprepade gånger och visa på möjligheten att förutsäga evolutionära processer i laboratoriemodeller.

Projektansvarig

Peter Lind
Forskarassistent
E-post
E-post

Projektöversikt

Projektperiod:

2020-01-01 2023-12-31

Medverkande institutioner och enheter vid Umeå universitet

Institutionen för molekylärbiologi

Forskningsämne

Molekylärbiologi och genetik

Externa finansiärer

Vetenskapsrådet

Projektbeskrivning

På grund av att det finns miljontals möjliga mutationer som sker slumpmässigt i DNA och effekterna av olika mutationer och genetiska varianter är svåra att förutsäga har det länge ansetts vara omöjligt att förutsäga evolution. Nya rön tyder dock på att evolutionen ofta använder samma lösning på ett evolutionärt problem om och om igen vilket betyder att det kan vara möjligt att göra kortsiktiga evolutionära prognoser.

Målet för forskningsprojektet är att förstå orsakerna till varför evolutionen ofta använder samma lösning upprepade gånger och visa på möjligheten att förutsäga evolutionära processer i laboratoriemodeller. Vi kommer att undersöka om evolutionen är förutsägbar både på fenotypisk nivå, det vill säga en organisms observerbara egenskaper, och på genetisk nivå där mutationer leder till förändringar i arvsmassan. Projektet kommer även att undersöka vilken typ av information som behövs, vilka metoder som kan användas samt om principer för evolutionära prognoser kan överföras mellan olika biologiska system.

Genom att låta bakterier anpassa sig till en ny miljö i laboratoriet kan evolutionen studeras i realtid och fördelaktiga mutationer identifieras med hjälp av nya tekniker för att läsa av DNA-koden. Resultat från sådana experiment med olika arter av Pseudomona-bakterier har gjort det möjligt för oss att föreslå en uppsättning grundläggande principer som förklarar varför evolutionen föredrar vissa vägar, trots att det finns många lika bra lösningar på ett evolutionärt problem. Nyckeln till att hitta de ovanliga evolutionära vägarna ligger i den unika möjligheten att klippa bort de gener som aktiveras av mutationer i vanliga fall eftersom de inte behövs för att bakterien ska överleva. De visade sig då att mutationer som påverkar vissa gener sker tusentals gånger oftare och att detta är beroende av hur deras funktion regleras och även av skillnader i mutationshastighet. Genom att studera effekten av hundratals olika mutationer har matematiska modeller av de underliggande molekylära systemen konstruerats, vilket gör att förutsägelser kan göras som sedan direkt kan jämföras med vilka vägar evolution verkligen använder i laboratorieexperiment.

De modeller och metoder som utvecklats testas nu i bakterien Pseudomonas aeruginosa som orsakar infektioner hos personer med cystisk fibros, försvagat immunförsvar eller brännskador. Genom att först förutsäga hur ett evolutionärt problem kan lösas och sedan jämföra det med vad som verkligen händer när experimentet utförs kan vi testa hur bra vi kan bli på att förutsäga evolutionen. Forskningsprojektet gör bland annat prognoser för vilka gener som kommer mutera för att överproducera en signalmolekyl för bildande av en biofilm. Biofilm är ett aggregat av mikroorganismer och mutanter som överproducerar extracellulära substanser, som utgör en viktig del av biofilmen, har ökad motståndskraft mot antibiotika och är vanliga hos vissa sjukdomsframkallande bakterier. Genom att analysera data från genomförda experiment kan modellen efter hand förfinas och nya förutsägelser testas om igen i ett nytt experiment.

Om vi kan visa att evolutionen ofta är förutsägbar och vet vilken information vi behöver för att göra kortsiktiga förutsägelser skulle det ha stor betydelse inte bara för evolutionsbiologin utan också kunna tillämpas på en stor mängd praktiska problem som påverkar människans hälsa som till exempel utveckling antibiotikaresistens och cancer.

Externa finansiärer