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El comportamiento humano impulsa la evolución de los organismos biológicos de forma que puede tener un profundo impacto negativo en el bienestar humano. Entender los incentivos de las personas cuando lo hacen es esencial para identificar políticas y otras estrategias para mejorar los resultados evolutivos. En un nuevo estudio que se publica hoy (16 de noviembre de 2021) en la revista de acceso abierto PLOS Biology, los investigadores dirigidos por Troy Day, de la Universidad de Queens, y David McAdams, de la Universidad de Duke, aportan las herramientas de la economía y la teoría de juegos a la gestión de la evolución.
Desde las bacterias resistentes a los antibióticos que ponen en peligro nuestra salud hasta las plagas de los cultivos resistentes al control que amenazan con socavar la producción mundial de alimentos, nos enfrentamos ahora a las consecuencias perjudiciales de nuestra incapacidad para gestionar eficazmente la evolución del mundo biológico. Como explica Day, "al modelar las consecuencias económicas y evolutivas conjuntas de las acciones de las personas podemos determinar la mejor manera de incentivar un comportamiento que sea evolutivamente deseable."
La pieza central del nuevo análisis es una sencilla fórmula matemática que determina cuándo los médicos, agricultores y otros "gestores de la evolución" tendrán suficientes incentivos para administrar los recursos biológicos que están bajo su control, compensando los costes a corto plazo de la administración con los beneficios a largo plazo de retrasar la evolución adversa.
Por ejemplo, cuando un paciente llega a un centro de atención urgente, el cribado para determinar si está colonizado por una superbacteria peligrosa es costoso, pero protege a futuros pacientes al permitir que los portadores de superbacterias queden aislados de los demás. Que el centro salga ganando con el cribado de los pacientes depende de cómo sopesen estos costes y beneficios.
Los investigadores llevan el modelo matemático más allá aplicando la teoría de juegos, que analiza cómo las decisiones de los individuos están interconectadas y pueden repercutir entre sí, como los médicos de un mismo centro cuyos pacientes pueden infectarse mutuamente o los cultivadores de maíz con campos vecinos. Su análisis teórico de los juegos identifica las condiciones en las que los resultados pueden mejorarse mediante políticas que cambien los incentivos o faciliten la coordinación.
"En el ejemplo de las bacterias resistentes a los antibióticos, los hospitales podrían ir más allá para controlar la propagación de las superbacterias mediante métodos como el rastreo de contactos en la comunidad", dice McAdams. "Esto conllevaría costes adicionales y, por sí solo, un hospital probablemente no tendría un incentivo para hacerlo. Pero si todos los hospitales dieran este paso adicional, todos ellos podrían beneficiarse colectivamente de frenar la propagación de estas bacterias". La teoría de juegos ofrece una forma sistemática de pensar en esas posibilidades y maximizar el bienestar general".
"El cambio evolutivo en respuesta a las intervenciones humanas, como la evolución de la resistencia en respuesta al tratamiento farmacológico o el cambio evolutivo en respuesta a la recolección, puede tener importantes repercusiones económicas", añade Day. "Determinamos las condiciones en las que es económicamente beneficioso emplear estrategias costosas que limiten la evolución y, por tanto, preserven el valor de los recursos biológicos durante más tiempo".
Fuentes, créditos y referencias:
“The economics of managing evolution” by Day T, Kennedy DA, Read AF, McAdams D., 15 November 2021, PLOS Biology.
DOI: 10.1371/journal.pbio.3001409