La evolución no sólo está determinada por el cambio, sino también por qué cambios ocurren primero y con qué frecuencia ocurren.
sciencedaily.com/
Universidad de Vermont/2025/12/25
Resumen: El cambio ambiental no afecta la evolución de una forma única y predecible. En simulaciones por computadora a gran escala, los científicos descubrieron que algunas condiciones fluctuantes ayudan a las poblaciones a desarrollar una mayor aptitud biológica, mientras que otras ralentizan o incluso descarrilan el progreso. Dos poblaciones que enfrentan diferentes tipos de cambio pueden terminar en trayectorias evolutivas completamente diferentes. Los hallazgos desafían la idea de que la respuesta de una población pueda representar a toda una especie.
HISTORIA COMPLETA
Al reproducir la evolución en docenas de entornos cambiantes, los investigadores descubrieron que la variabilidad puede impulsar o bloquear la adaptación. El resultado depende del tipo de cambio y del punto de partida de una población, no solo de la especie en sí. Crédito: AI/ScienceDaily.com
Todos los seres vivos deben sobrevivir en entornos en constante cambio. Las estaciones cambian del verano al invierno, y los patrones climáticos pueden oscilar entre inundaciones un año y sequías el siguiente. Las poblaciones de plantas y animales se enfrentan constantemente a nuevas presiones, explica el científico de la Universidad de Vermont, Csenge Petak. Lo que aún no está claro es cómo esta inestabilidad continua configura la evolución a lo largo del tiempo.
Petak se preguntó si los cambios ambientales frecuentes realmente ayudan a las poblaciones a adaptarse, preparándolas para los desafíos futuros, o si las perturbaciones constantes ralentizan el progreso. "¿Se benefician las poblaciones de las numerosas fluctuaciones ambientales, preparando a las nuevas generaciones para afrontar los cambios futuros?", preguntó, "¿o se ven perjudicadas, obligadas a readaptarse una y otra vez, sin alcanzar nunca el nivel de adaptación que podrían alcanzar las mismas poblaciones en un entorno estable?".
Simulación de la evolución a través de generaciones
Para investigar esta cuestión, Petak colaboró con el informático Lapo Frati de la Universidad de Vermont, junto con otros dos investigadores de la UVM y un colaborador de la Universidad de Cambridge. Juntos, diseñaron un estudio pionero mediante simulaciones informáticas avanzadas que siguieron a miles de generaciones de organismos digitales.
Los hallazgos, publicados el 15 de diciembre en las Actas de la Academia Nacional de Ciencias (PNAS), cuestionaron las suposiciones simples sobre la evolución. "Encontramos una variación notable en la evolución de las poblaciones en entornos variables", informaron los investigadores. "En algunos casos, cambiar el entorno ayudó a las poblaciones a alcanzar picos de aptitud física más altos; en otros, los obstaculizó".
Imposible de probar en un laboratorio
La investigación evolutiva tradicional suele seguir el rastro de una sola población que vive en unas condiciones específicas. Frati explica que este enfoque limitado puede pasar por alto patrones importantes. «Los investigadores suelen observar la trayectoria a largo plazo de una población en un entorno específico», afirma Frati. «Elegimos una variedad de entornos y observamos cómo las particularidades de cada uno influyen en la trayectoria de muchas poblaciones».
Para comprender la importancia de este enfoque más amplio, consideremos las moscas de la fruta que viven en partes muy diferentes del mundo. Una población en Estados Unidos puede experimentar oscilaciones estacionales de temperatura, mientras que otra en Kenia alterna entre largos períodos de sequía y lluvias torrenciales. Estos grupos pertenecen a la misma especie, pero se enfrentan a desafíos muy diferentes.
"Las fluctuaciones de temperatura podrían promover una mejor adaptación tanto a las estaciones frías como a las cálidas", explica Petak. "Pero los ciclos repetidos entre estaciones secas y húmedas podrían, de hecho, dificultar la adaptación a la sequía, obligando a la población a 'reiniciar' su evolución tras un largo período de lluvias, lo que resulta en peores características que en las poblaciones expuestas únicamente a la sequía". Como resultado, una población puede beneficiarse de los cambios ambientales mientras que otra se ve frenada por ellos.
Por qué la historia es importante en la evolución
La autora principal, Melissa Pespeni, profesora de biología en la UVM, afirma que la escala del estudio hizo posible estos descubrimientos. "Lo emocionante de este estudio es que reproducimos la evolución cientos de veces. Esto nos proporcionó una perspectiva general de cómo se desarrolló la evolución en muchos entornos diferentes, algo que sería imposible de comprobar en el laboratorio", afirmó.
Una conclusión importante se destacó: «La principal conclusión para mí es que el punto de partida es fundamental. La historia de una población determina cuán alto puede llegar y cuán difícil es el camino para alcanzarlo, lo que significa que no podemos asumir que una población representa a toda una especie».
Por qué estos hallazgos son importantes ahora
Los resultados tienen implicaciones importantes para problemas del mundo real. Los científicos necesitan saber si las plantas y los animales pueden adaptarse con la suficiente rapidez para sobrevivir al cambio climático cada vez más acelerado. Al mismo tiempo, las bacterias desarrollan continuamente resistencia a los antibióticos, lo que representa una amenaza creciente para la salud humana.
A pesar de esta complejidad, la investigación a menudo se centra en una sola población sometida a un tipo de estrés ambiental. De esta manera, se extraen conclusiones generales sobre cómo responderá una especie al cambio. Petak argumenta que este enfoque puede ser engañoso. «Los modelos computacionales, como el nuestro, pueden utilizarse para formular nuevas hipótesis sobre poblaciones biológicas reales», afirma.
Probando la evolución en 105 entornos diferentes
En sus simulaciones, los investigadores crearon organismos artificiales y los expusieron a una amplia gama de condiciones cambiantes. Estos entornos digitales reflejaban patrones naturales como ciclos de temperatura y periodos alternos de sequía y lluvia.
"Lo novedoso de nuestro trabajo", explica Petak, "es que, en lugar de estudiar la evolución en un único entorno variable, creamos 105 entornos variables diferentes. Esto nos permitió comparar sistemáticamente cómo evolucionan las poblaciones en muchos escenarios distintos".
Implicaciones de la IA
Los hallazgos trascienden la biología y podrían contribuir a la investigación en inteligencia artificial. Muchos sistemas de IA tienen dificultades para aprender nuevas tareas sin perder las habilidades ya adquiridas. Nick Cheney, coautor y científico informático de la UVM, observa fuertes paralelismos entre este desafío y la dinámica evolutiva.
«Tradicionalmente, los sistemas de IA se han construido con el objetivo de resolver una pregunta específica», afirma Cheney. Los enfoques más recientes buscan construir sistemas que sigan aprendiendo a lo largo del tiempo. Un campo en auge conocido como aprendizaje continuo en línea, añade, «refleja a la perfección las ideas exploradas en este artículo sobre cómo la evolución, el aprendizaje y el desarrollo interactúan con entornos variables y dinámicos y se benefician de ellos».
Aprendiendo a aprender
Para Frati, el mensaje más amplio se aplica a sistemas de aprendizaje de todo tipo. «Mi investigación se centra en el metaaprendizaje, la capacidad de los sistemas para aprender a aprender», afirma. Así como una IA no puede evaluarse con base en una sola tarea, la evolución no puede comprenderse completamente estudiando un solo entorno.
El estudio destaca la importancia de probar sistemas en muchas condiciones comparables pero distintas a la hora de evaluar la capacidad evolutiva, que Frati describe como la capacidad de un sistema de evolucionar.
En esencia, la investigación demuestra que la evolución se ve condicionada no solo por el cambio en sí, sino también por el orden, el tipo y la historia de dichos cambios. Como señala Petak: «Nuestros resultados muestran que la elección del entorno variable puede influir considerablemente en el resultado».
_______________
Fuente de la historia:
Materiales proporcionados por la Universidad de Vermont . Nota: El contenido puede ser editado por motivos de estilo y extensión.
_____________
Referencia de la revista:
Csenge Petak, Lapo Frati, Renske MA Vroomans, Melissa H. Pespeni, Nick Cheney. La variabilidad de la capacidad evolutiva: Las propiedades de los paisajes de aptitud dinámica determinan cómo evoluciona la variabilidad fenotípica . Actas de la Academia Nacional de Ciencias , 2025; 122 (51) DOI: 10.1073/pnas.2519469122
Universidad de Vermont. «Científicos repitieron la evolución y se encontraron con una sorpresa». ScienceDaily. ScienceDaily, 30 de diciembre de 2025. < www.sciencedaily.com/releases/2025/12/251226045324.htm >
