我自然界有创造力吗?看看周围吧。看看热带鸟类绚丽的羽毛，多样的树叶图案和形状，狡猾的微生物，眼花缭乱的大量的攀爬、爬行、飞行和游泳的东西。看看生命的“壮丽”，正如达尔文所说，“无穷无尽的形式是最美丽和最奇妙的”。这还不足以说服你吗?
啊，但并非所有这一切都不只是盲目摸索的产品达尔文进化就是那台无意识的机器，它会随机抽取变异，然后通过自然选择进行筛选?嗯,不完全是。你不必是一个愚昧的神创论者，甚至也不必是天意的信徒，你就可以争辩说，达尔文的惊人理论并没有完全解释为什么大自然如此神奇，充满创造力。“达尔文的理论无疑是他那个时代，也许是所有时代中最重要的智力成就，”苏黎世大学的进化生物学家Andreas Wagner说。但是进化论最大的谜团却没有在他的理论中找到。他甚至都没办法解决这个问题。”
瓦格纳所谈论的是进化是如何创新的:正如他所说，“生命世界是如何创造的。”自然选择提供了一种令人难以置信的强大方式，将变异修剪成应对环境挑战的有效解决方案。但它无法解释所有这些变化从何而来。正如生物学家雨果·德·弗里斯(Hugo de Vries)在1905年所写的那样，“自然选择可以解释。生存但却无法解释到来适者。”在过去的几年里，瓦格纳和其他一些人已经开始理解进化式创新的起源。多亏了他们迄今为止的发现，我们现在不仅能看到怎样达尔文进化论是可行的，但是为什么它是可行的:什么使它成为可能。
一个普遍的误解是，进化所需要的一切都是基因的随机突变——一个基因从一代复制到下一代时所犯的错误。大多数这样的突变使情况变得更糟——基因编码的特征对生存的影响更小——有些甚至是致命的。但这种观点认为，突变会增强这种特征，而幸运的接受者更大的生存前景会让这种有益的突变在人群中传播。
但问题是，这些特征在一般情况下并不能很好地映射到基因上:它们产生于许多基因之间的相互作用，这些基因在复杂的网络或“基因回路”中相互调节彼此的活动。不管怎样，你可能会想:进化有足够的时间，它最终会找到“好的”基因回路。但数学结果却并非如此。
例如，进化发育生物学领域的一项发现表明，包括我们在内的许多复杂生物体的不同身体计划并非来自不同的基因，而是来自同一基本回路中被称为Hox基因回路的不同基因相互作用和表达网络。从蛇到人，你不需要一堆完全不同的基因，而只需要在本质上相同的Hox基因电路中不同的连接模式。对于这两种脊椎动物来说，回路中大约有40个基因。如果你考虑到这些基因可能相互调节的不同方式(例如，通过激活或抑制)，你会发现可能的电路数量超过10个700．这比可观测宇宙中基本粒子的数量要多得多。那么，在Hox基因回路中，进化盲目地找到可行的“蛇”或“人类”特征(或表型)的可能性是什么呢?进化究竟是如何重新连接寒武纪鱼类的Hox网络来创造出我们的呢?
确切地说，你拥有哪些基因可能并没有那么重要(在合理范围内)，因为它们所做的工作更多的是它们所嵌入的网络的属性。
基因回路星系并不是进化为了创新而必须导航的唯一令人难以置信的广阔领域。同样的问题也适用于代谢网络。有机体不得不想方设法从手边的任何燃料中获取能量——微生物的代谢主要靠葡萄糖、乙醇或柠檬酸等化合物进行。理想情况下，它们的酶代谢机制应该不只依赖其中一种酶，这样它们就有更多的生存选择。但是适应其他燃料有多容易呢?即使是一个相对较小的常见代谢燃料列表，这种可能的代谢的数量也是天文数字。
同样的组合选择也发生在蛋白质上，蛋白质是由几十到几百个氨基酸组成的分子，它们以链的形式结合在一起，并折叠成特定的分子形状。在天然蛋白质中有20种不同的氨基酸，对于只有100个氨基酸长的蛋白质(这是很小的)，排列的数量是10130然而，迄今为止40亿年的进化只提供了足够的时间来创造大约10个50不同的蛋白质。那么它到底是如何找到有效的呢?
最后的RNA。这种分子，曾经被认为只是基因中化学结构块序列(碱基对)转化为蛋白质中氨基酸序列的中介，催化生物化学反应，现在被赋予了更多的地位。首先，因为RNA分子可以模仿基因(按序列编码信息)和蛋白质(折叠成化学催化剂的形状)，所以RNA是多任务分子的最佳候选，这些分子安排了最早的生命。更重要的是，我们现在知道RNA分子是基因活动的重要调节器:一些基因通过它们编码的RNA分子与其他基因相互作用，这些RNA分子可以充当开关，使其他基因的表达上调或下调。然而，RNA的进化创新也面临着大量的组合选择。
在所有这些案例中，问题都是一样的，而且正如瓦格纳所说，指向了所谓的达尔文进化论和遗传学现代综合成功背后的“肮脏秘密”。当进化缺乏探索哪怕是一小部分选项的手段时，它如何找到可行的解决方案?进化是如何从一个现有的解决方案找到一个可行的新方案的?它是如何创造的?答案是，至少在一定程度上是简单的:它比看起来容易。但这仅仅是因为进化过程所探索的景观具有一个非凡的结构，一个达尔文和他的将达尔文主义与遗传学结合起来的继任者都没有预料到的结构。
撒网撒网
奥地利科学家彼得·舒斯特(Peter Schuster)是最早开始探索进化过程的人之一。(他是那种必须简单地贴上“科学家”标签的研究者，因为不可能确定他是物理学家、化学家还是生物学家。)由于舒斯特对生命起源于RNA的可能性——也就是所谓的RNA世界——感兴趣，在20世纪70年代，舒斯特开始探索RNA的功能。为了起到催化剂的作用，RNA分子需要折叠成正确的形状。就像蛋白质一样，这种形状是由分子结构的顺序决定的。实际上，这是一个基因型到表现型的问题，基因型是RNA的序列，表现型是RNA的折叠形状。表型决定了一个有机体如何适应它的环境，这就是选择的作用所在。这种选择最终被记录在基因型中——基因使一种性状遗传给后代——但表现型和基因型之间的联系仍有许多谜。可以说，这是我们正在进入的后基因组时代最大的谜题，在这个时代，要确定许多遗传的表型特征是在基因型中编码的，是出乎意料的困难。
在20世纪90年代，舒斯特和他的同事们设计了一个计算机程序，可以根据RNA的序列预测其形状的最简单特征(它的二级结构，即链的部分如何通过碱基配对粘附到其他部分)。对于有100个碱基的RNA，大约有10个碱基23这类可能的形状。但值得注意的是这些形状及其序列之间的联系。
天真地说，你可能期望具有相似形状的RNA，因此可能是表型的，共享一个相似的序列，因此一个可能序列的地图——序列空间，可以表示为一个多维度空间，其中每个网格点对应于一个特定序列——被划分为不同的“形状王国”（不见补丁，a）但舒斯特并没有发现。相反，具有相同形状的RNA在序列上可能会有很大的差异：你可以从非常不同的序列中获得相同的形状，因此可能具有相同的催化功能。但这些表型兄弟姐妹在序列空间的遥远部分并没有完全分离。相反，具有相同形状的RNA连接在一个网络中，这个网络几乎贯穿整个序列空间。你可以从一个序列到另一个具有相同形状的序列（因此具有相同的功能）通过对序列的一系列小的变化，就像一站一站地通过铁路网。这种变化被称为中性突变，因为它们既不是适应性有利的，也不是有害的。（事实上，即使突变不是严格的中性突变，但像许多突变一样轻微降低了适应度，它们也可以像准中性突变一样在人群中持续很长时间。）
这是所有的10个例子23可能的形状。换句话说，这个RNA序列空间是由一定数量的相互交织的网络组成的，所有的网络都是连锁的，但很少相交。这意味着,如果我们考虑任意序列在特定点在高维空间中,它有一个巨大的数量的邻近序列完全不同的形状,但它仍然可以一步一步变异成一个非常不同的序列与一个类似的功能,只要保持在正确的轨道上(看到的不是一片,b)。
这告诉了我们关于RNA序列空间的两个关键问题。首先，有很多很多可能的序列，它们都具有相同的功能。如果进化是通过自然选择“寻找”这种功能，那么它有大量可行的解决方案可供选择。第二，虽然空间是不可想象的广阔和多维的，但它是可导航的:你可以中性地改变基因型，而不会失去最重要的表型。所以这就是为什么rna是可进化的:不是因为进化有时间从大量的变异中筛选出有效的，而是因为有太多的变异是有效的，而且它们彼此相连。
西班牙国家生物技术中心的Susanna Manrubia对RNA序列如何决定二级结构进行了更复杂的计算研究，这支持了基因型-表型图中存在大量冗余的观点。1.她认为，RNA的这一特征可能对它在生命起源中所扮演的角色至关重要。她说:“多种基因型解决方案的存在，加上对执行化学功能的精确分子结构的耐受，可能对RNA世界的出现至关重要。”
蛋白质也有这种特性。不同的生物体通常具有相同形状和酶功能的蛋白质(表型)，但这些蛋白质的共同氨基酸通常不超过20%。蛋白质结构的使用一个简单的模型,大卫Lipman和w·约翰·威尔伯的美国国立卫生研究院在马里兰州显示1991年为什么应该是这样:他们的简化模型的蛋白质序列连接到扩展网络空间可以遍历的中性突变一步一个脚印。2001年，哈佛大学的安东尼·基夫(Anthony Keefe)和杰克·绍斯塔克(Jack Szostak)通过实验证明了蛋白质序列和表型之间明显的冗余。他们开始寻找由随机组装的氨基酸组成的蛋白质，这些氨基酸可以与一种叫做ATP的小分子结合，ATP是活细胞的关键能量储存分子。几乎任何做有用工作的蛋白质，比如运输其他分子或催化它们转化为新形式，都使用ATP作为能量来源。atp结合物因此是细胞的重要组成部分。绍斯塔克和基夫使用化学方法从它们的组成部分随机组装80个氨基酸蛋白质，并能够筛选所有的变异，找到恰好与ATP结合的形状。2.他们无法使任何类似于此类氨基酸的可能排列的总数。但在他们所做的微小的一小部分（6万亿）中，他们发现了四种ATP粘合剂。这听起来不像很多，但如果在这个令人难以置信的序列空间采样中已经有四个解决方案，那么空间的其余部分必须存在巨大的数字 - 约1093研究人员估计了其中的一部分。
这表明，可进化性，以及创造力或创新能力的必然结果，是像生物学中发现的那些复杂网络的基本特征。
瓦格纳和他的同事们发现，这种“可进化的”(他们称之为健壮的)结构是生物复杂性的共同特征。2006年，他和他的博士后João Rodrigues开始探索细菌代谢网络的多功能性大肠杆菌(大肠杆菌）。3.这可能是所有细菌中被研究得最多的，其代谢的生化途径也被很好地描绘出来。大肠杆菌它消耗葡萄糖，并从中生成生命所需的大约60种关键分子。但如果只是其中一种代谢反应改变了呢?这些“邻居”可以吗大肠杆菌仅靠葡萄糖还能存活吗?有很多这样的邻居，但瓦格纳和罗德里格斯计算了其中超过1000个的代谢反应，发现有几百个也可以单独使用葡萄糖。换句话说,大肠杆菌它的代谢网络并没有被精细地调整以运行在葡萄糖上——许多其他的变异也会起作用。研究人员继续搜索代谢空间，询问邻居的邻居是否也需要葡萄糖。他们发现，他们可以继续通过这个可行的葡萄糖代谢物网络，直到他们到达假设的生物体，它们只与20%的反应共享大肠杆菌．同样，选项非常众多，并且通过各种可能性的小中性步骤均可到达。Evolution将大量的有机体探讨这是一个复杂的订购的图书馆，寻求生命问题的良好答案。因为它们偶然发现了“代谢空间的意想不到的拓扑”，“瓦格纳说，”我接近欣喜若狂。“
和基因电路？相同的故事。Wagner与物理学家Olivier Martin合作，探索假设基因监管网络的空间。他们搜索不同的网络，即通过相互调节组成基因的活性，会产生相同的基因表达模式 - 即相同的表型。4.要采取琐碎的例子，在三个基因A，B和C的网络中，可以通过抑制B的抑制B.即使仅为十几个或如此基因来实现基因B的切换表达的相同结果。对于详尽的搜索，可能的互动网络变得太大，因此研究人员只能检查空间的小区域。但结果清楚：一方面，电路通常具有相同表型的数十几个邻近，而在另一个以90％的“导线”中不同的电路可以产生相同的表达模式。
这有助于解释基因电路的令人费解的方面：它们的鲁棒性。在20世纪90年代末，斯坦福大学的研究人员队伍创造了大约6,000名酿酒师酵母突变体，他们中的每一个都缺乏不同的单一基因，发现他们中的许多人都茁壮成长，也伴有未被制造的酵母。5.同样的道理也适用于许多其他生物体：你可以抹去它们的许多单个基因，但没有明显的效果。但如果有大量类似的基因回路与原始基因回路的功能几乎相同，这也就不足为奇了。从这个角度看，健壮性是创新的补充：任何能够进化出新特性和新特性的网络众多备选方案中的各种形式必须对微小变化具有鲁棒性，因为几乎可以肯定，它手头上有一种性能同样出色的备选方案。这一认识为基因的过度确定性观点提供了一种解药：确切地说，你拥有的哪些基因可能不那么重要（在合理范围内），因为它们所做的工作更多地是它们所嵌入的网络的属性。
瓦格纳的作品是“真正的创新——没有双关的意图——而且是重要的东西，”西班牙巴塞罗那基因调控中心的约翰内斯·耶格说。他试图通过研究控制果蝇等昆虫生长的基因网络的进化和发育生物学来验证这些观点。“到目前为止，我们的结果与Andreas的观点一致，”Jaeger说。他们发现，操纵这一网络在果蝇身体各部分的顺序和同时形成之间进行切换比预期的要容易得多——它只需要调节机制的一些微调，而不是大规模的基因重组。Jaeger说:“这解释了不同种类苍蝇表达模式的很大差异。”“同一组基因可以产生各种各样的模式。”
演变是自然的法律吗？
这些发现揭示了生物系统的财产，甚至比塑造它们的进化过程更深。他们揭示了这种塑造的景观，他们表明只有可能的是，因为景观具有非常特异性的拓扑，其中组分份基因，代谢物，蛋白质或核酸序列的功能相似的组合- 连接到庞大的网上，在整个多维空间中伸展，每个错综复杂的编织在无数的其他中。
有人可能会说，生命世界最初的创造行为是组成部分本身的产生:组成生命分子的化学成分，如氨基酸和糖。但现在看来，这似乎是容易的部分，在适当的原材料和环境下，化学可以提供一种令人愉快的意外。更困难的问题是，人们如何能超越这种被动的“汤”来启动达尔文式的进化。Manrubia认为，这一原始的创造步骤本身可能是中性(或准中性)网络的丰富和亲密交织的结果。这意味着，即使是随机的、非生物生成的RNA序列，也有很大的机会找到具有某些有用功能的序列。她说:“从某种意义上说，如果表型在序列空间中得到了充分的表达，你就可以自由发挥功能。”她的计算机模拟显示，这样的RNA序列并不罕见。“因此，在没有进化过程的情况下，可能会出现足够好的解决方案，充当进化过程的种子。”特别是，有相当大的机会找到可以复制的序列，然后您就可以开始运行了。Manrubia说:“自然选择可以非常迅速地将平庸的解决方案转变为完全适应的方案。”
这些观点表明，可进化性和对创新的开放性不仅是生命的特征，也是信息本身的特征。
这些生物分子组合景观的结构使自然能够进行大胆和创造性的创新，而不是永远被托付给在现有的基础上进行渐进的变化。进化只需要沿着中性(或至少是几乎中性)突变的网络随机行走，在不损害生物体适应性的情况下，围绕着它的是非常不同的邻居:当环境迫使它采取选择压力时，创新的解决方案。通过这种中性漂变，生物体可以到达相空间中的位置，而这些位置是通过严格的自适应突变而无法到达的。
这种随机漂移在进化中的作用早就被认识到了，最近进化生物学家约翰·泰勒·邦纳(John Tyler Bonner)认为，它可能比之前认为的更重要，特别是对于形状和结构千差万别的小型生物——想想那些微观的海洋生物，如硅藻和放射虫——并不一定反映出任何适应性的微调。6.这种形式明显的创造性和艺术性让生物学家和艺术家们大吃一惊。现在我们似乎可以理解这种多样性和创造性来自何方。
更重要的是，瓦格纳和其他人的工作所提供的新视角可能会解决长期存在的关于种群和个体适应性之间明显冲突的争议。一些细菌似乎经历了比“明智”更多的突变对于个体而言，如果大多数突变降低了适应度。一个过于简单的解释是，许多突变仍然对整体人群有利，因为它们为适应新的环境挑战提供了更多的选择。但健壮网络上的突变更有可能保持中性——这一特性对个体和群体都有好处个体差异（因为它发生有害突变的可能性较小）和群体差异（因为它提供了在需要时适应的新方法）。7.
但问题是:为什么进化选择的空间是否有这种基本的、坚固的结构?瓦格纳承认:“我们根本不知道为什么基因型网络会以这种方式交织在一起。”杰西·布鲁姆在西雅图Fred Hutchinson癌症研究中心的专家蛋白质进化,表明这个问题或许是回到前:“你可以认为进化是只能够有效工作如果这个属性存在,所以最终进化有这个属性的东西,”他说。但他承认这很难证明。
然而，答案似乎超越了生物学。卡蒂克·拉曼(Karthik Raman)曾是瓦格纳实验室的博士后，现在就职于印度马德拉斯理工学院(Indian Institute of Technology Madras)，他研究了很多相同的问题，即不同电路的功能等效性，不是针对基因，而是针对执行二元逻辑功能的电子元件。通过随机重新布线16个元件的电路，并找出其中哪个元件将执行特定的逻辑操作，拉曼发现它们也有这种可进化的拓扑结构。8.但至关重要，只有当电路是复杂的足够了——如果它们的组件太少，小小的改变就会破坏它们的功能。“它们越复杂，就越能容忍重新布线，”瓦格纳说。这不仅为利用达尔文原理设计电子电路提供了可能性，而且还表明，可进化性，以及创造力或创新性的必然结果，是像生物学中发现的那些复杂网络的基本特征。
Manrubia同意复杂性是关键。她说:“很明显，高效的导航能力只能在高维的基因型空间中实现。”这只会让你有更多的选择——因为你有更多的方向可以选择。“随着序列中可能相邻序列的数量增加，其中一些相邻序列具有可与原始序列相媲美的生存能力的可能性也会增加。”她说，其中一个结果是，至少对于生活在不同环境中的生物体来说，可能存在一种有利于更大基因组的适应性命令:这样，你在复制和维护大量DNA的劳动中获得的健壮性要比失去的多。
这些观点表明，可进化性和对创新的开放性不仅是生命的特征，也是生命的特征信息本身．这是舒斯特有时的合作者、诺贝尔奖获得者、化学家曼弗雷德·艾根长期以来支持的观点，他坚持认为，达尔文的进化不仅是生物学的组织原则，而且是“物理学定律”，是复杂系统中信息如何组织的必然结果。如果这是对的，那么生命的出现似乎并非偶然而是数学上的必然。
Philip Ball是隐形:无形的危险诱惑还有许多关于科学和艺术的书。
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