De flocos de neve a girassãois, estrelas do mar a tubaraµes, a simetria estãoem toda parte na natureza. Nãoapenas nos planos do corpo que governam a forma e a forma, mas também nas ma¡quinas moleculares microsca³picas que mantem as células vivas.

Embora haja uma coleção maior de formas assimanãtricas no mundo natural, padraµes simanãtricos parecem ocorrer com mais frequência do que vocêesperaria, devido ao acaso.

a‰ tentador supor que a evolução estãoolhando para as vantagens de formas modulares e simanãtricas simples, assim como engenheiros, arquitetos e designers de ma³veis suecos fazem.

Os bia³logos, no entanto, apontara£o que a evolução funciona uma geração de cada vez osem vez de fazer adaptações para benefa­cios futuros ose épreciso haver uma vantagem evolutiva imediata para que uma mutação se mantenha.

Nesse esta¡gio, éútil nos lembrarmos de que existem dois esta¡gios no desenvolvimento evolutivo. A primeira éa mutação genanãtica que causa uma variação em uma caracterí­stica física particular (um fena³tipo) e a segunda éa seleção natural que leva algumas caracteri­sticas a dominarem outras.

A maioria das teorias evoluciona¡rias concentra-se no segundo passo de 'sobrevivaªncia do mais apto'. Mas e se a primeira etapa de "chegada da variação" for altamente tendenciosa para fena³tipos de alta simetria ou modularidade? Isso poderia levar ao vianãs em relação a esses traa§os que observamos na natureza”, disse o coautor Professor Ard Louis, do Departamento de Fa­sica da Universidade de Oxford.

Os pesquisadores reuniram dados de agrupamentos de protea­nas, moléculas de RNA e circuitos genanãricos e descobriram que, apesar da mira­ade de formas e estruturas diferentes, havia uma tendaªncia surpreendente para a simetria estrutural simples.

A execução de simulações de computador nos mesmos sistemas biola³gicos confirmou o vianãs da natureza. Uma simulação de agrupamento de protea­nas com 13.079.255 diferentes formas de estrutura possa­veis tinha apenas cinco formas com a simetria de um quadrado. Todas as coisas sendo iguais, isso significa que haveria uma chance de cinco em treze milhões de que aquele simples quadrado fosse devolvido oso que écomo encontrar aleatoriamente cinco pessoas especa­ficas de toda a população de Ta³quio. No entanto, a aplicação do algoritmo evoluciona¡rio retornou um desses cinco quadrados simples 30% das vezes.

“a‰ como se a natureza estivesse jogando com dados carregados. Essas estruturas simanãtricas simples continuam sendo lascadas”, disse o coautor Dr. Chico Camargo, da Universidade de Exeter.

Os pesquisadores procuraram na ciência da computação o segredo por trás da prestidigitação da natureza enquanto continuavam sua investigação sobre o vianãs.

Na teoria da informação algora­tmica (AIT), a complexidade de um objeto émedida pelo comprimento de sua descrição mais curta. Por exemplo, uma sequaªncia das letras AB um milha£o de vezes pode ser descrita como 'um milha£o de repetições de 'AB' ou a sequaªncia completa de ABABAB em sua totalidade. A descrição mais curta émenos complexa e consideravelmente mais eficiente os28 caracteres, em vez de um milha£o de caracteres. Uma sequaªncia aleata³ria sem 'taquigrafia' possí­vel para descrevaª-la seria realmente complexa.

"a‰ muito mais eficiente seguir uma instrução que diz 'faz isso e repita x vezes', do que seguir todas as instruções detalhadas necessa¡rias para uma forma assimanãtrica mais complexa", disse o professor Louis .

“Por exemplo, se vocêestãoladrilhando um piso, émais simples dar instruções sobre como colocar um padrãode ladrilhos repetidos do que explicar como colocar um mosaico complicado”, acrescentou o professor Iain Johnston, da Universidade de Bergen, coautor principal. No papel.

A ideia de que a natureza muitas vezes segue um conjunto de instruções menos complexo, que são mais simples de seguir, estãopor trás da mensagem principal do artigo osa noção de um vianãs de desenvolvimento distinto.

Os pesquisadores sugerem que a ideia de um baralho empilhado com formas conforme prescrito por 'instruções' mais curtas e simples no ponto de variação do fena³tipo oferece uma explicação muito melhor para a improbabilidade estata­stica de tantas formas simanãtricas na natureza.

“A questãode saber se o vianãs na chegada da variação tem ou não impacto nos resultados evolutivos tem sido altamente contestada por muitas décadas”, disse o professor Louis. "Nossos exemplos são simples o suficiente para nos permitir abordar essa questãode frente, com resultados claros apontando para a importa¢ncia cra­tica desse vianãs."

Com base na descoberta de que pequenas estruturas biológicas, protea­nas, RNA e redes de sinalização adotam estruturas algora­tmicas simples, os pesquisadores planejam investigar as previsaµes que sua teoria faz para vieses em processos de desenvolvimento em larga escala.

O artigo completo, 'Simetria e simplicidade emergem espontaneamente da natureza algora­tmica da evolução' estãodispona­vel para leitura no Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).