लंदन स्थित फ्रांसिस क्रिक इंस्टीट्यूट के वैज्ञानिकों ने यह पता लगाया है कि कैसे आनुवंशिक नेटवर्क (genetic networks) समय के साथ विकसित होकर विभिन्न प्रजातियों में नए विकास पैटर्न (developmental patterns) बनाते हैं। डॉ. ज़ेना हजीवासिलिउ के नेतृत्व में, गणितीय और भौतिक जीव विज्ञान प्रयोगशाला की टीम ने अपने निष्कर्ष प्रतिष्ठित जर्नल *PRX Life* में प्रकाशित किए हैं। यह अध्ययन जीन नियामक नेटवर्क (gene regulatory networks - GRNs) के विकास की पड़ताल करता है, जो कोशिकाओं के विकास को निर्देशित करते हैं।
शोधकर्ताओं ने जीन नेटवर्क के विकास का अनुकरण (simulation) करने के लिए व्यापक कंप्यूटर सिमुलेशन का उपयोग किया। उन्होंने उन विशिष्ट उत्परिवर्तनों (mutations) की पहचान की है जो नए पैटर्न को जन्म दे सकते हैं, जैसे कि तितलियों के पंखों पर आँखों के धब्बों (eye spots) का उभरना। उनके निष्कर्ष बताते हैं कि जहाँ मामूली समायोजन मौजूदा पैटर्न को परिष्कृत कर सकते हैं, वहीं महत्वपूर्ण नवीनता के लिए आनुवंशिक नेटवर्क के भीतर बड़े पैमाने पर परिवर्तन की आवश्यकता होती है। डॉ. हजीवासिलिउ ने इस शोध के महत्व पर प्रकाश डाला कि यह विकासवादी परिणामों की पूर्वानुमान क्षमता को समझने में कैसे मदद करता है। उन्होंने कहा, "हमारा मॉडल यह समझाने में प्रगति करता है कि कैसे विकासवादी इतिहास की छोटी, महत्वहीन लगने वाली घटनाएँ पशु रूपों के विकास और विविधता पर स्थायी प्रभाव डाल सकती हैं।"
अध्ययन के प्रथम लेखक, क्रिक इंस्टीट्यूट के गणितज्ञ और कंप्यूटर वैज्ञानिक डॉ. हैरी बूथ ने 100,000 से अधिक सिमुलेशन चलाकर यह समझने के लिए एक सांख्यिकीय चित्र (statistical picture) बनाया कि विकास नए पैटर्न की खोज में कैसे आगे बढ़ता है। उन्होंने बताया, "एक बार जब आप इस पैमाने पर पहुँच जाते हैं, तो विकास की सभी यादृच्छिक विशेषताएँ गायब होने लगती हैं और जो बचता है वह इन प्रकार की प्रक्रियाओं के सामान्य गुणों का प्रतिनिधित्व करता है।" यह समझना महत्वपूर्ण है कि इन जटिल आनुवंशिक प्रक्रियाओं के वास्तविक-विश्व प्रयोगात्मक सत्यापन में कई चुनौतियाँ हैं, जो समय और जटिलता के कारण कठिन हो जाती हैं, जिससे कंप्यूटर सिमुलेशन इस तरह के शोध के लिए एक अनिवार्य उपकरण बन जाते हैं।
यह कार्य विकासवादी जीवविज्ञानी स्टीफन जे गोल्ड के इस विचार को भी प्रतिध्वनित करता है कि क्या जीवन की टेप को फिर से चलाने पर आज हम जो विविधता देखते हैं, वही उत्पन्न होगी, जो विकास में संयोग और प्रारंभिक घटनाओं की भूमिका पर प्रकाश डालता है। यह शोध इस बात पर भी प्रकाश डालता है कि कैसे जीन नेटवर्क आनुवंशिक भिन्नता को बढ़ाते हैं, जिससे नए फेनोटाइप (phenotypes) का अपेक्षाकृत तेज़ी से निर्माण होता है। जहाँ मौजूदा पैटर्न को ठीक करने के लिए मौजूदा जीन इंटरैक्शन में छोटे बदलाव पर्याप्त हो सकते हैं, वहीं वास्तविक नवीनता के लिए नेटवर्क की वास्तुकला (architecture) में एक बड़े पुनर्गठन की आवश्यकता होती है। यह समझ हमें यह देखने में मदद करती है कि कैसे विकास केवल क्रमिक सुधार नहीं है, बल्कि कभी-कभी बड़े बदलावों के माध्यम से भी आगे बढ़ता है। यह शोध विकासवादी विकास के तंत्र में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करता है और भविष्य के अध्ययनों को आनुवंशिक डेटा में इन सिद्धांतों को खोजने के लिए प्रेरित कर सकता है, जिससे आनुवंशिक विविधता और अनुकूलन पर हमारी समझ और गहरी हो सके।