A Evolução da Aptidão Aprimorada

1. Introdução

A teoria da evolução inclui uma série de ideias que algumas pessoas encontram difícil de aceitar intuitivamente. Uma das mais difíceis parece ser a noção de que as estruturas intrincadas e interdependentes que observamos em plantas e animais modernos surgiram através de mutações genéticas aleatórias selecionadas ao longo do tempo. Para algumas pessoas, é muito mais fácil acreditar que as características belas e funcionais do olho humano, por exemplo, foram projetadas por um criador inteligente do que imaginar como elas poderiam ter sido geradas através de eventos aleatórios. Os criacionistas aproveitam essa dificuldade conceitual, apresentando vários argumentos que parecem demonstrar que mecanismos aleatórios nunca poderiam levar nem mesmo a uma única proteína funcional, muito menos a um olho. Esses argumentos podem ser refutados por contra-argumentos teóricos; no entanto, muitas pessoas têm dificuldade em aceitar esses contra-argumentos em um nível intuitivo. O que poderia ser persuasivo seria um exemplo claro em organismos vivos que mostre como a mutação aleatória mais a seleção podem levar a uma "aptidão" melhorada. Há algum tempo percebi que exatamente tal exemplo foi fornecido por experimentos relacionados à minha própria pesquisa de laboratório, que trata dos genes que codificam as proteínas do sistema imunológico conhecidas como anticorpos. Como os genes de anticorpos não são bem conhecidos pelo público em geral, decidi escrever este artigo na esperança de que possa ser útil para leitores perplexos com os argumentos criacionistas.

1.1 A visão criacionista da mutação aleatória e seleção

Antes de discutir os genes de anticorpos, é útil considerar o que os criacionistas dizem sobre aleatoriedade versus design. Vamos focar em três argumentos favoritos dos criacionistas que parecem convincentes porque contêm alguns elementos verdadeiros e alguma lógica válida.

1.1.1 Mutações como prejudiciais

Primeiro, os criacionistas proclamam que as mutações são prejudiciais. De acordo com os criacionistas, se você pegar uma máquina biológica complexa bem funcionando e submetê-la a alterações aleatórias, dificilmente poderia esperar ter feito melhorias e quase certamente terá prejudicado o organismo. Os criacionistas apontam que todas as mutações clássicas observadas em humanos são deletérias, causando doenças genéticas como anemia falciforme, distrofia muscular, fibrose cística e síndromes de câncer. Nenhum exemplo claro de uma mutação humana benéfica foi descrito. Para explicar mudanças adaptativas em populações -- como o famoso escurecimento da população de mariposas do bicho-da-seda (que ocorreu quando as árvores escurecidas pela fuligem resultante da indústria pesada tornaram as mariposas de cor clara alvos mais fáceis para pássaros famintos) -- os criacionistas argumentam que os genes variantes para cor escura e clara estavam presentes na população original, projetados por um criador para permitir que as mariposas vivissem em ambientes variados; nesta visão, a mudança em direção a uma coloração mais escura na população de mariposas resultou de mudanças nas frequências de genes existentes projetados, sem requerir novas mutações aleatórias. De acordo com os criacionistas, a relação essencial entre seleção natural e mutações é que a seleção age de forma conservadora para eliminar indivíduos com mutações e impedir a propagação de mutações em uma população.

1.1.2 Teoria da informação

Vários argumentos formais foram apresentados no sentido de que as mutações aleatórias não podem aumentar o conteúdo de informação de um sistema. Como o conteúdo de informação do genoma humano é muito maior do que o de bactérias, se a mutação não pode desempenhar um papel neste aumento, então a base da evolução por mutação e seleção natural parece estar em questão.

1.1.3 Argumento estatístico

Um argumento final apresentado pelos criacionistas contra o papel da mutação aleatória nas origens biológicas é um cálculo estatístico que supostamente prova a impossibilidade de uma origem evolutiva das proteínas. Uma proteína é uma grande molécula biológica construída de subunidades menores, conhecidas como aminoácidos, que se ligam entre si em uma cadeia linear e depois se dobram em uma estrutura tridimensional precisa. Existem vinte tipos diferentes de aminoácidos nas proteínas, e a sequência específica desses aminoácidos determina a forma final e as propriedades de uma dada proteína. Uma proteína típica é composta por cem ou mais aminoácidos em uma ordem estritamente definida. Os criacionistas perguntam: qual é a probabilidade de que a sequência correta de aminoácidos de uma proteína específica -- por exemplo, os 141 aminoácidos da proteína humana transportadora de oxigênio chamada globina -- tenha sido selecionada por acaso? O número total de sequências possíveis de aminoácidos com 141 posições é 20¹⁴¹, um número tão incompreensivelmente enorme que a probabilidade estatística da sequência real de globina aparecer de um sorteio aleatório de aminoácidos é negligenciavelmente pequena. Em uma similitude pitoresca, os criacionistas gostam de comparar a probabilidade de montar corretamente uma sequência de proteína por este modelo de seleção aleatória à probabilidade de que um tornado soprando por um lixão pudesse montar um avião de passageiros 747.

1.2 Refutação dos argumentos dos criacionistas

1.2.1 Todas as mutações são prejudiciais?

Embora seja verdade que a maioria das mutações seja prejudicial, como sugerido pelos criacionistas, ou neutra, os criacionistas ignoram um fato crucial: mutações benéficas ocorrem, embora sejam muito raras. Uma mutação benéfica que ocorre uma vez em um milhão de indivíduos pode realmente contribuir para a evolução? Sim, pode, uma vez que uma mutação benéfica rara pode conferir uma vantagem de sobrevivência ou reprodutiva aos indivíduos que a carregam, levando assim, ao longo de várias gerações, à disseminação dessa mutação em toda uma população. Mutações benéficas ocorrendo em vários indivíduos diferentes em vários genes diferentes podem simultaneamente se espalhar por uma população e podem ser seguidas por sucessivas rodadas de mutação adicional e seleção.

O fato de sabermos de muitas mutações humanas prejudiciais, mas essencialmente nenhuma clara benéfica, significa que não houve mutações benéficas na história humana? De modo algum, pois existe um viés claro no que os cientistas médicos estudaram. As mutações humanas que conhecemos melhor são prejudiciais porque os cientistas médicos estudam preferencialmente doenças que causam morbidade e mortalidade significativas. Considere a possibilidade teórica de que uma mutação benéfica tenha ocorrido em um gene humano específico; mesmo que essa mutação fosse identificada por uma comparação do gene mutado em uma criança versus a versão não mutada do mesmo gene em ambos os pais, não há como essa mutação jamais pudesse ser reconhecida como benéfica. Se a mutação aumentasse a inteligência, força, longevidade ou resistência a doenças específicas, isso nunca seria aparente sem experimentos de reprodução de longo prazo que obviamente nunca poderiam ser feitos em humanos. Portanto, como tais mutações benéficas em humanos nunca poderiam ser reconhecidas em humanos, nossa ignorância de exemplos não pode ser tomada como evidência de que elas não existem. No entanto, os experimentos necessários para demonstrar uma mutação benéfica podem ser feitos com organismos de laboratório que se multiplicam rapidamente, e de fato tais experimentos mostraram que mutações benéficas raras podem ocorrer. Por exemplo, a partir de uma única bactéria pode-se cultivar uma população na presença de um antibiótico, e demonstrar que os organismos sobreviventes a essa cultura possuem mutações em genes que conferem resistência ao antibiótico. Neste caso (em contraste com a situação das populações de mariposas-do-papel descritas acima), a origem da população a partir de uma única bactéria permite comparações dos genes mutados com os genes correspondentes da bactéria original, verificando que as sequências variantes não estavam presentes antes da cultura com antibióticos e, portanto, surgiram como mutações benéficas de novo.

1.2.2 Argumentos da teoria da informação

Embora uma consideração matemática detalhada da teoria da informação esteja além do escopo deste artigo, nenhum dos argumentos criacionistas baseados na teoria da informação dos quais tenho conhecimento aborda adequadamente o aumento óbvio de informação que pode ocorrer quando um gene se duplica e as duas cópias sofrem mutações independentes, levando a dois genes com funções ligeiramente diferentes. A duplicação de genes, mutação e seleção são todos conhecidos por ocorrerem devido a processos bioquímicos naturais em uma variedade de organismos estudados em laboratório. Muitas famílias gênicas são conhecidas, cujos membros codificam proteínas com estrutura relacionada e função relacionada, porém distinta. Cada família pode ser explicada por múltiplas duplicações gênicas seguidas de mutação aleatória e diferenciação das funções das cópias individuais do gene. Claramente, a expansão de um único gene primordial para uma grande família de genes com funções distintas representa um aumento na informação genética.

Um exemplo que já mencionei em outra postagem no Arquivo TalkOrigins é a família hemoglobina/mioglobina. O gene para uma proteína primordial transportadora de oxigênio é pensado ter se duplicado, levando a genes separados que codificam mioglobina (a proteína transportadora de oxigênio do músculo) e hemoglobina (a proteína transportadora de oxigênio dos glóbulos vermelhos). Em seguida, o gene da hemoglobina duplicou-se, e as cópias diferenciaram-se nas formas conhecidas como alfa e beta. Mais tarde, tanto o gene da hemoglobina alfa quanto o da hemoglobina beta duplicaram-se várias vezes, produzindo um conjunto de sequências relacionadas à hemoglobina-alfa e um conjunto de sequências relacionadas à hemoglobina-beta. Os conjuntos incluem genes funcionais que são ligeiramente diferentes, que são expressos em momentos diferentes durante o desenvolvimento do embrião para o adulto, e que codificam proteínas especificamente adaptadas a esses períodos de desenvolvimento. Outros exemplos de famílias gênicas que parecem ter se desenvolvido por tal duplicação e diferenciação incluem a superfamília das imunoglobulinas (compreendendo uma grande variedade de proteínas de superfície celular), a família de proteínas com domínio de sete membranas (incluindo receptores para luz, odores, quimiocinas e neurotransmissores), a família de proteínas G (alguns membros das quais transduzem os sinais da família de proteínas com domínio de sete membranas), a família de serina proteases (proteínas digestivas e de coagulação sanguínea) e a família homeobox (proteínas críticas no desenvolvimento). Uma grande parte do aumento de informação em nossos genomas em comparação com os de organismos "menores" aparentemente resulta de tal duplicação gênica seguida pela evolução independente e diferenciação de cópias duplicadas em múltiplos genes com função distinta. Se uma análise de teoria da informação afirma que a mutação aleatória não pode levar a um aumento de informação, mas a análise ignora a duplicação gênica e a diferenciação através de mutações independentes, tal análise é irrelevante como modelo para a evolução gênica, independentemente de sua sofisticação matemática.

1.2.3 Impossibilidade estatística de proteínas?

E quanto ao argumento sobre a improbabilidade estatística de obter uma sequência específica de 141 aminoácidos procurando pela sequência correta entre sequências geradas aleatoriamente? Certamente, esse mecanismo não poderia explicar a origem de sequências proteicas, mas a sugestão criacionista de que esse mecanismo faz parte da teoria da evolução é falsa; trata-se de um "homem de palha" -- uma caricatura criacionista falsa da evolução -- usado repetidamente por criacionistas para enganar audiências ingênuas, fazendo-as pensar que a evolução é ilógica. É falso porque exige uma sequência específica em uma ÚNICA etapa de seleção a partir de um pool de sequências aleatórias, enquanto o modelo evolutivo real para a origem de sequências proteicas envolve MÚLTIPLOS CICLOS DE MUTAÇÃO ALEATÓRIA seguidos por MÚLTIPLOS passos de seleção, conforme descrito acima.

Em uma bela discussão sobre a distinção entre esses dois modelos, o biólogo britânico Richard Dawkins (The Blind Watchmaker, Nova Iorque, 1986) simulou a caricatura de palhaço dos criacionistas em um computador. Ele programou o computador para gerar sequências aleatórias para ver se ele jamais geraria uma linha de Hamlet: "Methinks it is a weasel." Esta linha tem 28 caracteres (incluindo espaços), então o computador foi programado para fazer 28 seleções dos 27 caracteres possíveis (26 letras mais espaço). Uma saída típica era

MWR SWTNUXMLCDLEUBXTQHNZVJQF

Como existem 27²⁸ maneiras diferentes possíveis de escolher entre 27 alternativas 28 vezes, pode-se calcular a probabilidade de escolher a sequência correta e, com base na velocidade do computador, estimar quanto tempo, em média, se teria que esperar para que a sequência correta fosse impressa. Dawkins calculou um milhão de milhão de milhão de milhão de milhão de anos. Se essa fosse a melhor maneira de conceituar a evolução das proteínas -- por seleção em uma ÚNICA etapa a partir de sequências aleatórias --, poderia-se concluir, junto com os criacionistas, que uma sequência de proteína não poderia ter evoluído. Mas o modelo de seleção em única etapa dos criacionistas é claramente um "homem de palha" projetado para ridicularizar o conceito de aleatoriedade como um componente da evolução. O modelo real dos evolucionistas é que as sequências modernas de aminoácidos evoluíram por etapas sucessivas nas quais mutações aleatórias de sequências pré-existentes foram submetidas à seleção; qualquer mutante raro que proporcionasse uma função mais eficiente foi propagado para as gerações futuras, nas quais o processo de mutação e seleção foi repetido inúmeras vezes. Quando Dawkins encerrou seu programa de computador simulando o "homem de palha" da "versão criacionista" da evolução e reescreveu um programa que mais se aproxima da "versão evolucionista" da evolução, os resultados da simulação foram bastante diferentes. Dawkins programou o computador para gerar uma sequência inicial aleatoriamente, como no primeiro modelo, e o computador produziu:

WSLMNLT DTJBKWIRZRESLMQCO P

Em seguida, seguindo o programa revisado de Dawkins, o computador fez cópias múltiplas (prole) dessa sequência, enquanto introduzia erros aleatórios (mutações) nas cópias. O computador examinou toda a prole mutada e selecionou a que apresentava maior semelhança (por menor que fosse) com o trecho de Hamlet. Essa sequência selecionada foi usada como base para outra geração de prole com novas mutações, da qual a melhor cópia foi novamente selecionada — e assim por diante. Até a décima geração, a sequência havia "evoluído" para

MDLDMNLS ITJISWHRQREZ MECS P

Em trinta gerações, era:

É COMO SE FOSSE UM B WECSEL

Em vez de levar milhões de anos, o computador gerou METHINKS IT IS LIKE A WEASEL em cerca de meia hora, na geração trinta e três. Assim, um modelo cumulativo de múltiplos passos não é de todo implausível como modelo para a evolução, dado tanto um mecanismo para replicar cópias imperfeitas quanto uma forte pressão seletiva. (O mecanismo de replicação é, é claro, um grande "dado"; como tal mecanismo poderia ter se desenvolvido é uma questão separada concernindo à origem da vida e não à sua evolução, e não é o assunto deste artigo.) A importância da simulação de Dawkins é que ela destaca o erro de todos os argumentos criacionistas contra a improbabilidade estatística da evolução, ao mostrar que a escolha dos criacionistas de um modelo de único passo versus um modelo cumulativo de múltiplos passos cria uma estimativa falsamente baixa do potencial para derivar uma sequência específica via mutação aleatória e seleção. Embora tanto o modelo de único passo quanto o modelo cumulativo de múltiplos passos envolvam sequências aleatórias e seleção, as consequências previstas dos dois modelos são muito diferentes. Os criacionistas ignoram essa diferença e discutem intencionalmente apenas o modelo que lhes dá o resultado que gostam, mesmo que este modelo corresponda menos bem à teoria da evolução.

O criacionista Duane Gish ridiculizou o modelo computacional de Dawkins com a crítica de que a última linha de Hamlet foi alcançada apenas através de um programa projetado inteligentemente executado em um computador complexo projetado inteligentemente; a necessidade de design inteligente para alcançar uma sequência complexa é, segundo Gish, exatamente o que os criacionistas têm vindo a alegar desde o início. (Veja também esta página web.) Nos debates entre criacionismo e evolução, este argumento é uma manobra criacionista eficaz, já que o público geralmente não consegue perceber a falácia rapidamente o suficiente antes que o debate passe para outros tópicos. Ao refletir, no entanto, fica claro que o argumento de Gish é falso porque confunde a necessidade de design inteligente na realização da simulação (uma necessidade que ninguém nega) com a necessidade de design no que está a ser simulado; e é esta última que é a questão em questão. Para tornar esta distinção clara, considere o seguinte exemplo. Suponha que um modelo computacional de condições meteorológicas seja capaz de prever uma tempestade de chuva; ninguém razoavelmente negará que o computador e o software de simulação meteorológica foram projetados inteligentemente, mas isso não implica que a própria tempestade tenha sido criada por um projetista. O programa computacional projetado é apenas uma ferramenta analítica para estudar o processo natural, e a necessidade de inteligência para a análise não diz nada sobre a necessidade de inteligência no processo natural. Da mesma forma, o design inteligente que foi aplicado ao computador e ao programa de simulação de Dawkins não implica de forma alguma que os processos estiverem a ser simulados -- mutação aleatória e seleção -- requeiram design inteligente.

2. Genes de anticorpos

Apesar da falácia lógica na rejeição dos criacionistas à simulação de Dawkins, o apelo sedutor deste argumento levou-me a pensar que poderia ser mais claramente refutado se se pudesse citar um exemplo biológico em que — sem a intervenção de qualquer designer inteligente — sucessivas rodadas de mutação e seleção pudessem ser inequivocamente demonstradas como levando a um aumento da aptidão dentro dos organismos vivos. Como acontece, a minha própria pesquisa de laboratório na área dos genes de anticorpos tornou-me familiar com experimentos que mostram exatamente tal exemplo biológico. Este exemplo — mutação somática e seleção de genes de anticorpos — deveria tornar muito difícil para os criacionistas continuar a insistir que as mutações aleatórias são sempre prejudiciais e não podem levar a uma função melhorada num sistema biológico real. Para apreciar a beleza da evolução mutacional dos genes de anticorpos, é necessário compreender como pano de fundo o profundo mistério que este sistema apresentava antes que a tecnologia de ADN recombinante tornasse possível provar diretamente os genes de anticorpos, começando no final dos anos 1970. (A discussão que se segue pode conter mais informações do que alguma vez quiseste saber sobre genes de anticorpos, mas este material é necessário para realmente compreender a biologia do modelo evolutivo que descreverei. Para aqueles leitores que desejam pular esta parte de fundo, o cerne do argumento encontra-se nas secções 4 e 5.)

É conhecimento comum que uma criança que contrai sarampo e depois se recupera fica imune a novos ataques por esse vírus. De fato, a imunidade a essa ou outras doenças pode ser gerada na ausência de doença se forem administradas várias formas enfraquecidas de vírus, bactérias e toxinas bacterianas como vacinas. A proteção que resulta dessas vacinas não se deve a um fortalecimento geral das defesas do corpo, mas sim é altamente específica; a inoculação com uma vacina baseada em uma cepa particular de bactéria ou vírus protege contra esse agente, mas frequentemente não protege contra infecções por cepas até mesmo muito relacionadas. Além disso, experimentos do século passado demonstraram que, em muitos casos, a imunidade depende de proteínas específicas que estão presentes no sangue após a vacinação. Essas proteínas, chamadas anticorpos (ou imunoglobulinas), podem se ligar especificamente a moléculas do material estranho (ou antígeno) na vacina. A ligação do anticorpo ao antígeno pode matar bactérias invasoras, neutralizar vírus invasores ou toxinas e direcionar todos esses materiais estranhos para destruição por células brancas do sangue "comedoras de lixo". Os anticorpos são secretados para a corrente sanguínea por outro tipo de célula branca do sangue chamada linfócito B.

Se se coletar amostras de sangue de um animal em diferentes momentos antes e após a imunização por injeção de um antígeno, geralmente observa-se que antes da imunização o sangue não contém quantidades significativas de anticorpo específico para o antígeno. A partir de vários dias após a imunização, o anticorpo contra o antígeno injetado começa a aumentar no sangue, frequentemente atingindo o pico de uma a duas semanas após a imunização. Uma injeção subsequente do mesmo antígeno (um "reforço") produz uma resposta muito mais rápida, com quantidades maiores de anticorpo.

Uma característica importante da interação entre um anticorpo específico e seu antígeno é a firmeza da ligação entre essas duas moléculas; essa firmeza, que pode ser medida por experimentos, depende de quão bom é o encaixe entre os anticorpos e o antígeno, análogo ao encaixe da mão no luva ou da chave na fechadura. Em geral, durante o curso de uma resposta imune, os anticorpos aumentam não apenas em número, mas também na firmeza com que se ligam ao antígeno — sua "afinidade". A afinidade frequentemente aumenta ainda mais após doses subsequentes de antígeno. Ao se ligarem com maior firmeza ao antígeno, os anticorpos de alta afinidade são muito mais eficientes no cumprimento de suas tarefas protetoras.

Antecipadamente, constatou-se que os anticorpos são proteínas – isto é, são formadas por aminoácidos cuja sequência determina suas propriedades, incluindo sua especificidade de ligação a antígenos. A informação que governa exatamente quais aminoácidos são utilizados para cada posição em qualquer sequência proteica é armazenada no gene desse proteína. Para cada gene, a informação de sequência é codificada quimicamente na sequência de subunidades (conhecidas como nucleotídeos) na longa molécula linear de ácido desoxirribonucleico (DNA). (Uma discussão mais detalhada sobre a estrutura e função do DNA pode ser encontrada na seção 2.1 do meu artigo Erros Plagiados e Genética Molecular.)

3. Três mistérios

O reconhecimento de que nossos sistemas imunológicos são capazes de produzir -- precisamente quando necessário -- anticorpos altamente específicos contra um número imenso de antígenos bacterianos e virais levou a três mistérios profundos: (1) Como o corpo percebe exatamente quais genes de anticorpos precisam ser ativados para combater uma infecção específica, de modo a produzir apenas os anticorpos adequados? (2) Como nosso DNA armazena a imensa quantidade de informações necessárias para codificar anticorpos específicos contra todos os invasores estrangeiros que podemos encontrar? Este mistério é agravado por estimativas aparentemente contraditórias de que um rato tem no máximo 100.000 genes, mas pode produzir mais de um milhão de anticorpos diferentes, cada um dos quais pareceria exigir seu próprio gene. (3) Como pode ser explicada a aumentação progressiva da afinidade dos anticorpos durante uma resposta imune?

3.1 Resposta #1: Seleção Clonal

Uma resposta para a primeira pergunta foi sugerida por MacFarlane Burnet em uma hipótese conhecida como "teoria da seleção clonal". (Veja a Figura 1.) De acordo com este modelo, cada um dos milhões de linfócitos B circulando em estado de repouso no sangue de um animal tem o potencial de se tornar uma célula ativa secretora de anticorpos; mas cada linfócito B pode produzir apenas uma espécie de anticorpo, com uma sequência particular de aminoácidos e, portanto, uma especificidade particular de antígeno. Antes da imunização, cada linfócito B em repouso exibe em sua superfície uma forma ligada à membrana do anticorpo que será capaz de secretar se a célula for ativada. Quando um antígeno — por exemplo, o vírus da poliomielite — é injetado em um animal, ele circula entre os linfócitos no corpo. A vasta maioria dos linfócitos B em repouso expressa anticorpos superficiais que não podem se ligar à poliomielite; essas células não podem ser ativadas pelo vírus e, portanto, permanecem em estado de repouso e não secretam anticorpo. Mas o vírus se ligará aos raros linfócitos B que exibem anticorpos capazes de se ligar à poliomielite. A ligação do vírus a essas células as coloca em ação: elas se proliferam, produzindo muitas células filhas — clones — todas capazes de produzir anticorpos que podem se ligar ao vírus. Em seguida, essas células progenitoras ativadas tornam-se pequenas fábricas despejando grandes quantidades de anticorpo anti-poliomielite. Este mecanismo explica como cada antígeno pode desencadear a produção de apenas aqueles anticorpos capazes de se ligar a ele. A teoria da seleção clonal foi verificada por meio de uma série de experimentos elegantes na década de 1960 (Ada & Nossal Scientific American 257;62, 1987).

Figura 1. Teoria da seleção clonal. Antes da exposição ao antígeno, milhões de linfócitos (três são mostrados no painel superior) circulam pelo corpo em um estado de repouso. Cada célula exibe em sua superfície muitas cópias de uma molécula de anticorpo em forma de Y (embora apenas uma molécula seja desenhada para cada célula na figura), mas cada célula produz um anticorpo ligeiramente diferente. Se qualquer célula encontrar um antígeno (mostrado como triângulos pretos flutuantes na figura) ao qual seu anticorpo possa se ligar, essa célula se torna ativada (como mostrado para a célula do meio no painel superior). A célula ativada se prolifera em um clone de muitas células filhas, cada uma expressando o mesmo anticorpo em sua superfície (painel do meio). As células ativadas neste clone então amadurecem em células que podem secretar moléculas de anticorpo na circulação (painel inferior); todas essas moléculas de anticorpo serão capazes de se ligar ao antígeno que inicialmente estimulou a célula B original. O modelo descrito aqui é uma versão um pouco simplificada da teoria estabelecida.

3.2 Resposta #2: Diversidade através de montagem combinatória

A segunda questão -- como as inúmeras especificidades antigênicas são codificadas no DNA do gene da imunoglobulina -- foi resolvida pela análise de sequências de anticorpos homogêneos e seus genes. Estes estudos revelaram que cada molécula de anticorpo é composta por quatro cadeias proteicas (veja a Figura 2): duas proteínas grandes idênticas (cadeias pesadas) e duas cadeias leves menores idênticas. As sequências de aminoácidos destas cadeias foram encontradas a ter uma propriedade incomum: os primeiros cem ou assim aminoácidos de cada cadeia formam um domínio que é diferente para quase todos os anticorpos que são sequenciados ("variável" ou região V), enquanto o resto da sequência é idêntico para cada cadeia de anticorpo de uma classe particular ("constante" ou região C). (Entre as cadeias leves e pesadas existem cerca de dez classes diferentes de cadeias de anticorpos, mas as distinções entre estas classes são irrelevantes para esta discussão.) Não surpreendentemente, os domínios variáveis estão envolvidos na ligação aos diversos antígenos possíveis. A segunda questão considerada acima pode então ser reformulada: como a diversidade de sequências de aminoácidos das regiões variáveis das proteínas de anticorpo pode ser codificada no DNA, e como as regiões constantes permanecem constantes diante de tal diversidade de regiões variáveis?

Figura 2. Construção de anticorpos e seus genes. O painel superior mostra como a molécula de anticorpo em forma de Y (à esquerda) é composta por duas cadeias leves idênticas e duas cadeias pesadas idênticas; as cadeias proteicas individuais são mostradas no meio e à direita deste painel. Neste painel, as porções de cada proteína que possuem sequências constantes (C) são mostradas em preto, enquanto as regiões variáveis (V) são cinza ou hachuradas. O painel do meio mostra a estrutura de DNA dos genes da região variável do anticorpo em sua forma montada encontrada em linfócitos B. O gene da cadeia leve variável é composto por dois elementos -- VL e JL -- unidos juntos, enquanto o gene da cadeia pesada é composto por elementos VH, D e JH. O painel inferior mostra como os elementos que formam os genes das regiões leves e pesadas variáveis são organizados antes de serem montados em linfócitos B. Um grupo de regiões VL separadas está a uma certa distância no DNA do grupo de genes da região J. Da mesma forma, os genes das regiões VH, D e JH formam grupos separados. Cada linfócito B une um VL e um JL para formar a região variável da cadeia leve montada, e um VH, um D e um JH para formar o gene da região variável da cadeia pesada montada.

Essas questões geraram uma resposta verdadeiramente surpreendente, que é descrita no esboço simplificado a seguir. Acontece que o gene que codifica cada região variável de anticorpo é criado dentro de cada linfócito B por rearranjos de DNA que unem elementos que estão separados em todas as células não linfoides do corpo (Tonegawa, Nature 302:575, 1983; veja o painel do meio e inferior da Figura 2). Assim, os linfócitos são uma exceção à regra geral de que todas as células do corpo possuem a mesma sequência de DNA. Um gene de região variável da cadeia pesada é formado pela montagem de três elementos -- conhecidos como VH, D e JH -- e a região variável da cadeia leve comparável é formada por dois elementos: VL e JL. Estes cinco tipos de elementos são frequentemente referidos como elementos "germinativos", uma vez que estão separados no DNA das células germinativas (óvulo e espermatozoide). Cada linfócito B humano pode escolher, no estilo de um menu chinês, um VH (de cerca de 50), um DH (de 23), um JH (de 6), um VL (de 57) e um JL (de 9); mas há apenas um gene para cada classe das regiões constantes, de modo que esses domínios não variam para todos os anticorpos de uma dada classe. O número de combinações possíveis diferentes desses elementos germinativos é impressionantemente grande, mas o número de anticorpos possíveis é ainda maior porque ocorre variação de sequência extra onde os elementos germinativos são unidos. O repertório do processo de montagem do gene variável -- uma estimativa de 30 milhões de sequências de aminoácidos possíveis a partir de menos de 200 elementos genéticos separados -- torna provável que, para a maioria dos antígenos estranhos, haverá anticorpo na superfície de alguns linfócitos B que possa se ligar ao antígeno, talvez com baixa afinidade, mas suficiente para iniciar uma resposta imune. A elucidação dos únicos rearranjos de DNA que subjazem à geração de genes de anticorpo resolvió o segundo dos três mistérios da formação de anticorpos, de como milhões de estruturas de anticorpos podem ser geradas em organismos que possuem apenas cerca de 100.000 genes. Por sua contribuição para a solução deste problema, Susumu Tonegawa recebeu o Prêmio Nobel de 1987 em Fisiologia e Medicina.

3.3 Resposta #3: Evolução da afinidade

É ao considerar a terceira e última questão -- como a afinidade dos anticorpos aumenta durante uma resposta imune -- que chegamos à raison d'etre deste artigo, pois investigações demonstraram claramente que o mecanismo do aumento da afinidade que progressivamente melhora a eficiência da função dos anticorpos é a mutação aleatória e a seleção. As evidências provêm da análise de várias respostas imunes em linhagens consanguíneas de camundongos, que todas apresentam a mesma imagem geral (Wysocki et al. Proc Natl Acad Sci USA 83:1847, 1986; Griffiths et al. Nature 312:271, 1984). As respostas são analisadas determinando as estruturas dos genes dos anticorpos a partir de linfócitos B retirados antes e em diferentes momentos após a imunização com um antígeno (ver Figura 3). Antes da imunização e durante os primeiros dias após a imunização, quaisquer células que se ligam ao antígeno expressam sequências de genes de anticorpos derivadas de combinações não alteradas dos elementos germinativos descritos acima. Mas, começando após cerca de uma semana, as sequências mostram claramente evidências de mutação: muitas sequências são diferentes dos elementos germinativos dos quais foram construídas. Como os animais nestes experimentos são consanguíneos, todos os indivíduos são como gêmeos idênticos, nascendo com sequências de DNA idênticas em todos os seus genes. Em particular, as sequências dos elementos de genes da região variável germinativa são todas conhecidas, de modo que quaisquer sequências de imunoglobulinas que diferem dos genes germinativos correspondentes devem ser o resultado de mutações que ocorreram durante o desenvolvimento do linfócito B, ou seja, mutações somáticas.

Figura 3. A evidência para mutação somática. Neste tipo de experimento, um camundongo endogâmico é injetado com um antígeno. Após uma semana ou duas semanas (ou mais), linfócitos B são obtidos dos camundongos e a sequência do gene de anticorpo relevante (o gene da cadeia leve VL-JL é mostrado na figura) é determinada e comparada às sequências do elemento germinativo correspondente. Após uma semana, todas as sequências do gene de anticorpo são idênticas às dos elementos germinativos, mas após duas semanas, múltiplas mutações (indicadas por bandeiras de várias formas na figura) podem ser observadas. Mutações que são compartilhadas entre vários genes diferentes (símbolos pretos) permitem a construção de uma árvore genealógica (direita) que retrata a sequência presumida de eventos mutacionais. Nesta genealogia, a célula B progenitora é mostrada no topo. Mutações distintas ocorrem em várias linhagens levando a descendentes que expressam algumas mutações compartilhadas e algumas únicas. Frequentemente -- e refletindo a situação na evolução filogenética -- sequências representando células B "transicionais" no ponto de divergência exato entre duas sublinhagens (as células marcadas A e B na figura), não são recuperadas; mas sua existência e sequência podem ser deduzidas do padrão de mutações compartilhadas entre as sequências disponíveis.

Este processo de mutação somática possui várias propriedades interessantes. Ele ocorre apenas em linfócitos B e apenas quando essas células estão em uma etapa de desenvolvimento particular e em uma localização específica no "centro germinativo" dos tecidos linfoides (Jacob et al., Nature 354:389, 1991). O processo aumenta o nível normalmente baixo de mutação (devido a erros raros na cópia do DNA) em mais de mil vezes, e, portanto, tem sido denominado "hipermutação". As mutações ocorrem quase exclusivamente em genes de anticorpos, embora dados recentes sugiram que alguns outros genes que são especificamente expressos em linfócitos B do centro germinativo também podem ser afetados (Shen et al, Science 280:1750, 1998). Nos genes de anticorpos, as mutações são encontradas apenas na região de um gene de domínio variável montado, e não na região constante (Lebecque e Gearhart J Exp Med 172:1717, 1990) nem em genes de região variável não montados que não são expressos em um determinado linfócito B (Gorski et al., Science 220:1179, 1983). No entanto, além de se agruparem perto dos genes de região variável montados, as mutações parecem ser aleatórias. Diferentes mutações ocorrem em células diferentes, sem um padrão claro nas mudanças de nucleotídeos. Embora alguns "pontos quentes" tenham sido notados, ou seja, regiões curtas que mostram mutações acima da média (Levy et al. J Exp Med 168:475, 1988), a maioria das mutações está espalhada ao redor do gene de região variável alvo. Algumas mutações não alteram o aminoácido codificado no gene; de fato, algumas caem completamente fora da região codificante do gene em "spacer" de DNA vizinho, onde não podem ter nenhum efeito no anticorpo produzido pela célula. Os cientistas foram capazes de isolar e sequenciar genes de anticorpos mutados de um único animal (Clarke et al., J Exp Med 161:687, 1985), ou mesmo de linfócitos individuais isolados de um único centro germinativo (Kuppers et al, EMBO J 12:4955, 1993). Com essas informações, é possível construir uma árvore genealógica de sequências de anticorpos -- muito como os diagramas de divergência de espécies que ilustram genealogias evolutivas -- assumindo que a prole de um determinado linfócito B passou por várias rodadas sucessivas de mutação (ver Figura 3, direita). Consequentemente, mutações idênticas que aparecem em várias sequências independentes refletem eventos mutacionais que ocorreram cedo no processo de hipermutação em uma célula ancestral, enquanto mutações únicas a uma sequência específica devem ter ocorrido nas gerações posteriores dessa célula. Os anticorpos mutados isolados tardiamente em uma resposta imune geralmente mostram maior afinidade de ligação para o antígeno. Em alguns casos, os efeitos funcionais de mutações individuais foram analisados por meio da engenharia de anticorpos com diferentes subconjuntos das mutações observadas em um anticorpo de alta afinidade. Ao comparar as afinidades desses anticorpos engenheirados, os cientistas podem deduzir quais mutações contribuíram para o aumento da afinidade e quais foram incidentais.

4. Evolução de sequências de anticorpos

O modelo deduzido a partir dessas descobertas fornece um exemplo biológico inequívoco do poder das mutações aleatórias e da seleção. (O modelo atual é ligeiramente mais complexo do que o descrito abaixo, mas não difere em nenhuma característica relevante para a lógica deste ensaio.) Quando o antígeno entra no corpo, ele desencadeia a multiplicação e a secreção de um pequeno número de linfócitos B -- nomeadamente aqueles cujo anticorpo de superfície pode se ligar ao antígeno --. Estas sequências iniciais de anticorpo são constituídas por elementos de genes germinais montados em forma não mutada e frequentemente possuem baixa afinidade. À medida que a resposta imune continua e as células B se deslocam para os centros germinativos, a hipermutação inicia-se e começa a gerar anticorpos com estrutura alterada. O mecanismo de hipermutação atua de forma aleatória e independente nas diferentes células progenitoras clonais, introduzindo alterações aleatórias na sequência do anticorpo em cada célula. A maioria das células que passam por hipermutação acaba por produzir anticorpo com afinidade inalterada ou reduzida para o antígeno; estas últimas células não seriam mais ativadas pelo antígeno. No entanto, mutações raras levam a anticorpos de maior afinidade para o antígeno. À medida que os anticorpos existentes ajudam a remover progressivamente mais antígeno da circulação e a concentração de antígeno diminui, a seleção por alta afinidade torna-se o fator crucial na determinação de quais células serão estimuladas pelo antígeno. Com menores quantidades de antígeno presentes, as células que expressam anticorpo de baixa afinidade em sua superfície tornam-se progressivamente menos capazes de se ligar e serem estimuladas pelo antígeno; no ambiente do centro germinativo, estas células B mal estimuladas são programadas para morrer por um processo específico conhecido como "apoptose." (Choe et al, J Immunol 157:1006,1996) Em contraste, as células com anticorpo de alta afinidade continuam a se ligar ao antígeno e, portanto, continuam a ser estimuladas a proliferar e secretar anticorpo. À medida que a concentração de antígeno diminui progressivamente enquanto a mutação e a seleção continuam, a intensidade da pressão seletiva por alta afinidade aumenta. Ciclos repetidos de mutação e seleção podem levar a níveis de afinidade 100 vezes superiores aos do anticorpo original não mutado. A "competição" por ligação eficiente ao antígeno tem sido demonstrada ser a força seletiva que impulsiona o aumento da afinidade do anticorpo, pois se o antígeno for administrado repetidamente para impedir a queda no nível de antígeno e, assim, eliminar a pressão seletiva por ligação eficiente ao antígeno, a afinidade do anticorpo não aumenta (Eisen e Siskind, Biochemistry 3:996, 1964). Além disso, quando a pressão seletiva foi experimentalmente removida por meio do engenharia de camundongos com capacidade prejudicada para morte programada por apoptose, muitas células B foram encontradas que produzem anticorpos mutados com baixa afinidade (Kelsoe, relatado no Keystone Symposium, 11 de fevereiro de 1999).

No final do curso de uma resposta imune, quando o antígeno é completamente eliminado da corrente sanguínea, a quantidade de anticorpo secretado diminui gradualmente e a resposta imune termina; mas um subgrupo do último grupo de células altamente eficientes persiste como uma população quiescente conhecida como "células de memória", prontas para responder com secreção rápida de anticorpo de alta afinidade caso sejam ativadas por outro encontro com o mesmo antígeno no futuro.

5. Conclusão

É claro que o que observamos na resposta de anticorpos é a evolução em miniatura. Neste modelo, podemos aprender a estrutura de um gene no início do experimento e observar a acumulação de mutações induzidas aleatoriamente sob seleção natural para uma função progressivamente melhorada. Este modelo de evolução é semelhante à simulação por computador discutida anteriormente, mas possui duas vantagens como exemplo persuasivo. Primeiro, é um fenômeno biológico natural, em vez de uma simulação teórica projetada. E, segundo, como na evolução filogenética real, a pressão seletiva é para a função biológica, e não para uma sequência-alvo específica escolhida por um "criador" inteligente. Assim, os diferentes conjuntos de mutações observados em diferentes anticorpos de alta afinidade que se ligam ao mesmo antígeno representam soluções alternativas para um desafio seletivo particular, assim como diferentes sequências de globina em diferentes espécies representam soluções alternativas para a necessidade de uma proteína transportadora de oxigênio.

Obviamente, existem diferenças entre este tipo de evolução de anticorpos e a evolução filogenética que produziu a diversidade de plantas e animais que encontramos em nosso planeta. Mas nenhuma dessas diferenças enfraquece criticamente a lógica da analogia entre esses dois tipos de evolução como exemplos de mutação aleatória e seleção. Ambos envolvem sequências alteradas por mutações aleatórias, incluindo alterações raras e benéficas que "tomam conta" da população devido à sua maior eficiência em se proliferar sob pressão seletiva; em seguida, esses mutantes são eles mesmos "tomados" por mutações posteriores, levando a estruturas progressivamente mais eficientes.

Assim, as evidências de imunogenética molecular sobre a evolução de anticorpos que descrevi tornam claro que, contrariamente às alegações dos criacionistas, a combinação de mutação aleatória e seleção PODE ser um potente motor criativo biológico para a geração de melhorias funcionais progressivas. Esta evidência por si só não prova que a vida evoluiu como sugeriu Darwin, mas destaca a vacuidade de outra objeção criacionista inválida, embora superficialmente atraente, à evolução: a falsa ideia de que a mutação aleatória é um processo uniformemente deletério que nunca poderia ser a fonte de função biológica melhorada. E, para pessoas que podem apreciar a incrível complexidade da vida como algo de admiração, a história da geração da diversidade de anticorpos revela no sistema imunológico outro exemplo de um sistema não projetado, mas que funciona de forma bela.

6. Respostas criacionistas

A evolução da afinidade dos genes de anticorpos por mutação e seleção natural não tem sido amplamente citada para contrapor a alegação criacionista de que as mutações nunca podem levar a um aumento da aptidão. No entanto, apresentei este argumento em vários debates com o porta-voz criacionista Duane Gish, do Instituto de Pesquisa Criacionista, que possui um Ph.D. em bioquímica. Abaixo, considero as duas objeções levantadas pelo Dr. Gish contra o argumento da evolução dos anticorpos.

6.1 A evolução de anticorpos mutados seria muito lenta.

Como descrito abaixo, Gish rejeitou a ideia de mutação somática de genes de anticorpos, afirmando em um debate público comigo que "uma pessoa doente morreria" antes que anticorpos mutados de alta afinidade pudessem evoluir. Essa alegação revela a ignorância de Gish em relação à imunologia. Existem muitos mecanismos imunológicos além dos anticorpos específicos de antígeno que nos protegem nas fases iniciais da infecção, antes que os anticorpos de maior afinidade sejam produzidos. Estes incluem a imunidade mediada por células, bem como os mecanismos referidos como imunidade "inata", "não específica" ou "não adaptativa", que incluem os efeitos da proteína C-reativa, da proteína ligadora de maltose, do NRAMP-1, da ativação de macrófagos induzida por citocinas, de peptídeos como magaininas e defensinas, etc. Além disso, o "anticorpo natural", uma mistura de anticorpos presente no soro normal na ausência de uma imunização intencional, pode conferir alguma proteção contra certas infecções antes que uma mutação somática significativa possa ocorrer. De fato, pacientes que não produzem nenhum anticorpo devido a um defeito genético são capazes de lidar com alguns tipos de infecção sem grande dificuldade. Por todas essas razões, Gish está completamente errado em sua ideia de que a noção de mutação somática prevê que morreríamos de infecções triviais antes que anticorpos de alta afinidade evoluam.

6.2 Mutações poderiam produzir auto-anticorpos

Em correspondência privada comigo após nosso último debate, Gish indicou outro motivo pelo qual ele não acreditava no modelo de evolução por mutação/seleção de anticorpos: ele sentia que, se o modelo fosse verdade, mutações aleatórias poderiam levar a um anticorpo capaz de se ligar às próprias moléculas do corpo, causando um ataque imunológico aos nossos próprios tecidos ou "autoimunidade". Certamente, doenças autoimunes existem; e em várias doenças autoimunes que foram estudadas, anticorpos mutados parecem de fato desempenhar um papel patogênico. No entanto, a mutação somática não causa rotineiramente essas doenças porque o sistema imunológico possui vários mecanismos complexos que previnem respostas autoimunes. Esses mecanismos protetores são conhecidos pelo nome geral de "tolerância" e incluem deleção clonal, edição de receptores, anergia, células veto e células supressoras, embora ainda não tenhamos uma compreensão completa da tolerância. Doenças autoimunes podem ocorrer quando os mecanismos de tolerância de alguma forma falham e permitem a produção de anticorpos anti-próprios, seja gerados por mutação somática ou por recombinação de montagem gênica variável. Mas aparentemente na maioria dos indivíduos, os mecanismos de tolerância são eficientes o suficiente para prevenir que genes mutados que codificam autoanticorpos causem patologia; células que abrigam tais genes são inativadas, forçadas a alterar seu gene de anticorpo expresso ou eliminadas. Devido à eficácia dos mecanismos de tolerância, os benefícios do aumento da afinidade de anticorpos alcançados pela mutação somática superam os riscos de autoimunidade.

6.3 Um postscripto sobre os padrões de erudição científica criacionista

Em meus debates com o Dr. Gish, enfatizei minha visão de que a "ciência criacionista" é, na verdade, pseudociência, e que a falha dos seus defensores em apresentar seus argumentos na literatura científica revisada por pares revela que o status de sua erudição está no mesmo nível de adivinhos, entusiastas de OVNI e crentes em uma "Terra Chata". Qualquer sucesso que os criacionistas tenham tido em promover a "ciência criacionista" depende de apresentar seu caso a audiências ingênuas, não treinadas em ciência, que possuem um conhecimento de fundo insuficiente para reconhecer a lógica falsa e as alegações falsas nas quais o criacionismo se baseia. Gish sempre rebate que os criacionistas são excelentes cientistas cujo trabalho não é escolhido para publicação em revistas científicas mainstream apenas devido ao preconceito dos editores e revisores das revistas contra os criacionistas. Mas nos debates, aponto numerosos exemplos de má erudição por parte dos criacionistas que explicam completamente por que seus esforços não atendem aos padrões de excelência para publicação científica. As tentativas de Gish de refutar o modelo de evolução de anticorpos apresentaram um exemplo revelador de sua própria erudição científica.

Quando confrontado com o argumento sobre a evolução da afinidade de anticorpos em vários dos nossos debates, Gish simplesmente negou que a mutação somática de genes de anticorpos ocorra. Ele alegou que a ideia é controversa e que ficou surpreso ao saber que eu acreditava nela. Em sua própria narrativa de nosso debate mais recente, Gish escreve: "Ele [Gish] afirmou categoricamente que uma pessoa doente morreria muito antes que mutações aleatórias por acaso pudessem produzir os anticorpos necessários para combater uma infecção, e que o corpo possui um mecanismo para sintetizar anticorpos precisamente projetados para protegê-lo". A narrativa de Gish sobre o debate omite o que aconteceu em seguida. Eu apontei que o estudo de genes de anticorpos era minha área de especialização científica e que estava ciente de muitos experimentos descritos na literatura científica que forneciam abundante evidência para o fenômeno, mas não conhecia nenhuma evidência contra ele. Desafiava Gish a explicar as falhas nesses experimentos publicados ou a citar um único estudo científico que os contradisse. Não preciso dizer que Gish não pôde oferecer nenhum suporte para sua alegação de que a mutação somática é controversa. Em seguida, lamentei o fato de que o Dr. Gish pudesse alegar expertise em bioquímica e, ainda assim, negar um fenômeno tão importante e bem aceito que é ensinado a estudantes de primeiro ano de bioquímica; eu havia encontrado discussões sobre mutação de anticorpos em todos os cinco livros-texto introdutórios de bioquímica que examinei em uma visita recente a uma livraria local. Gish respondeu que a questão dos genes de anticorpos era um mistério profundo e que qualquer um que o resolvesse ganharia o Prêmio Nobel. Eu apontei que um Prêmio Nobel havia sido concedido, de fato, a Susumu Tonegawa há vários anos exatamente por essa conquista. Gish parecia ignorante não apenas sobre a mutação somática, mas também sobre a bioquímica básica dos genes de anticorpos que recebeu considerável publicidade em jornais, revistas e TV quando o prêmio de Tonegawa foi anunciado.

Como um cientista legítimo — que segue os padrões normais de escolasticidade científica e honestidade — teria agido se confrontado com um argumento que não conhecia e que desafiava suas próprias visões? Na minha opinião, ele teria admitido sua ignorância sobre esse tópico e adiado o julgamento até poder examinar os detalhes da ciência; e após o debate, teria imediatamente verificado a literatura relacionada ao novo argumento para ver se suas próprias visões precisavam de correção. Em contraste, após o Dr. Gish ter ouvido falar de mim sobre a mutação somática de genes de anticorpos em um debate, e após negar que a mutação somática ocorresse, ele aparentemente falhou em investigar a literatura científica publicada sobre esse assunto, já que fez o mesmo argumento falso em debates subsequentes. Sinto que a disposição do Dr. Gish de argumentar contra um especialista em um campo sobre o qual Gish sabe quase nada, charlatanice sem vergonha na frente de um público ingênuo e confiável, deixa claro o baixo padrão de escolasticidade científica do porta-voz mais vocal da "ciência criacionista". E dado esse baixo padrão, não há necessidade de hipotetizar preconceito para explicar por que seus argumentos e os de outros criacionistas são rejeitados pela comunidade científica. Outros exemplos documentando o baixo nível da escolasticidade científica de Gish podem ser encontrados nos seguintes URLs:

• http://www.talkorigins.org/faqs/homs/gishwadjak.html
• http://mypage.direct.ca/w/writer/gish.html
• http://www.talkorigins.org/faqs/cre-error.html

7. Atualizações futuras

Aceito respostas por e-mail dos leitores. Este post será atualizado conforme necessário para acomodar tais respostas.

Um rascunho deste ensaio foi enviado ao Dr. Gish para comentários; ele respondeu que providenciaria uma refutação, mas que estava muito ocupado para responder imediatamente.