Введение
Потеря генетической информации из-за скорости мутаций. Катастрофа ошибок относится к кумулятивной потере генетической информации в линии организмов из-за высокой скорости мутаций. Скорость мутации, при которой наступает катастрофа ошибок, называется порогом ошибок. Оба термина были введены Манфредом Эйгеном в его математической эволюционной теории квазивидов. Термин наиболее широко используется для описания накопления мутаций до точки нежизнеспособности организма или вируса, когда он не может произвести достаточно жизнеспособного потомства для поддержания популяции. Это использование термина Эйгена было принято Лоуренсом Лоебом и его коллегами для описания стратегии летального мутагенеза для лечения ВИЧ с использованием мутагенных аналогов рибонуклеозидов. Ранее этот термин был использован в 1963 году Лесли Оргелом в теории клеточного старения, в которой ошибки в трансляции белков, участвующих в синтезе белка, усиливались бы до тех пор, пока клетка не стала нежизнеспособной. Эта теория не получила эмпирического подтверждения. Катастрофа ошибок предсказывается в определенных математических моделях эволюции и также наблюдалась эмпирически. Как и любой организм, вирусы "ошибаются" (или мутируют) во время репликации. Возникающие мутации увеличивают биоразнообразие внутри популяции и помогают обходить способность иммунной системы хозяина распознавать вирус при последующей инфекции. Чем больше мутаций вирус вносит во время репликации, тем выше вероятность избежать распознавания иммунной системой и тем более разнообразной будет его популяция (см. статью о биоразнообразии для объяснения селективных преимуществ этого). Однако, если вирус вносит слишком много мутаций, он может потерять некоторые из своих биологических характеристик, которые эволюционировали в его пользу, включая способность к размножению в принципе. Возникает вопрос: какое количество мутаций может произойти во время каждой репликации, прежде чем популяция вирусов начнет терять свою идентичность?
Error catastrophe refers to the cumulative loss of genetic information in a lineage of organisms due to high mutation rates. The mutation rate above which error catastrophe occurs is called the error threshold. Both terms were coined by Manfred Eigen in his mathematical evolutionary theory of the quasispecies. The term is most widely used to refer to mutation accumulation to the point of inviability of the organism or virus, where it cannot produce enough viable offspring to maintain a population. This use of Eigen's term was adopted by Lawrence Loeb and colleagues to describe the strategy of lethal mutagenesis to cure HIV by using mutagenic ribonucleoside analogs. There was an earlier use of the term introduced in 1963 by Leslie Orgel in a theory for cellular aging, in which errors in the translation of proteins involved in protein translation would amplify the errors until the cell was inviable. This theory has not received empirical support. Error catastrophe is predicted in certain mathematical models of evolution and has also been observed empirically. Like every organism, viruses "make mistakes" (or mutate) during replication. The resulting mutations increase biodiversity among the population and help subvert the ability of a host's immune system to recognise it in a subsequent infection. The more mutations the virus makes during replication, the more likely it is to avoid recognition by the immune system and the more diverse its population will be (see the article on biodiversity for an explanation of the selective advantages of this). However, if it makes too many mutations, it may lose some of its biological features which have evolved to its advantage, including its ability to reproduce at all. The question arises: how many mutations can be made during each replication before the population of viruses begins to lose self identity?
Представление на основе теории информации
Чтобы избежать катастрофы ошибок, количество информации, теряемой в результате мутаций, должно быть меньше, чем количество информации, приобретаемой посредством естественного отбора. Этот факт позволяет получить, по сути, те же уравнения, что и при более распространенном дифференциальном представлении. Потеря информации может быть оценена как длина генома L, умноженная на частоту ошибок репликации q. Вероятность выживания S определяет объем информации, вносимой естественным отбором, а информация – это отрицательный логарифм вероятности. Следовательно, геном может сохраниться неизменным только при условии, что
Например, крайне простой геном, где L = 1 и q = 1, представляет собой геном с одним битом, который всегда мутирует. Поскольку Lq в этом случае равно 1, следует, что S должно быть равно ½ или меньше. Это соответствует выживанию половины потомства – а именно, той половины, которая имеет правильный геном.
Приложения
Некоторые вирусы, такие как полиомиелит или гепатит С, функционируют вблизи критической скорости мутации (то есть максимального значения q, которое допускает L). Были разработаны препараты для увеличения скорости мутации этих вирусов, чтобы подтолкнуть их за критический порог и лишить способности к самовоспроизводству. Однако, учитывая критику базового предположения математической модели, этот подход проблематичен. Это порождает парадокс Эйгена, представляющий собой дилемму для биологов: как правило, для точной репликации необходимы большие геномы (высокая скорость репликации обеспечивается ферментами), но для поддержания большого генома требуется высокая точность репликации q. Что первично и как это происходит? Примером сложности является то, что L может быть равно 100 только при q' = 0,99 – что соответствует очень короткой длине генетической последовательности.