(Ao. artikkelin kirjoittaja on bioprosessitekniikan emeritusprofessori Matti Leisola)

Kokeellisen luonnontieteen tutkijana minua on aina kiinnostanut evoluution kuviteltu mekanismi – ei niinkään mielikuvitustarinat biologisten lajien historiasta, hatarille oletuksille perustuvat sukupuut, dinosaurusten massatuhon erilaiset selitysyritykset tai tarinat maapallon geologisesta historiasta.

Eräs kaikkien aikojen tunnetuimmista kemisteistä, professori James Tour, väittää ettei kukaan nykytutkijoista ymmärrä makroevoluutiota.¹ Hänen mukaansa tätä ei voi kuitenkaan sanoa julkisesti. Paleontologi Graham Buddin mukaan ihmiset käsittävät evoluutiolla esimerkiksi siipien syntyä. Evoluutioteoria ei kuitenkaan kerro mitään tällaisista tapahtumista.² Yhä useampi tutkija myös myöntää, että mikroevolutiiviset tapahtumat eivät liity makroevoluutioon.  Matemaatikko Gregory Chaitin pitää matemaattisena skandaalina, ettei ole olemassa todisteita darvinistisen evoluution toimivuudesta.³

Siipien tai aivojemme kaltaisten monimutkaisten rakenteiden evolutiivisen synnyn todennäköisyyttä on lähes mahdotonta arvioida. Mikä sitten olisi pienin mahdollinen makroevolutiivinen muutos, jonka synnyn todennäköisyyttä tunnetuilla evoluution mekanismeilla voidaan arvioida? Proteiinit ovat tarkoitukseen sopivia monimutkaisia molekyylikoneita. Niiden avulla on helppo osoittaa, mikä evoluutioteoriassa on vialla ja määritellä evoluutioteorian ongelmia matemaattisesti.

Proteiinit ovat pitkiä molekyyliketjuja, jotka koostuvat aminohapoista. Evolutionistit ovat itse arvioineet ylärajan sille, kuinka monta yritystä evoluutiolla on korkeintaan ollut käytettävissä uuden proteiinin rakentamiseen⁴.Ylärajaksi on arvioitu 10⁴³ (luvun yksi jälkeen 43 nollaa) yritystä. Tämä luku on saatu kertomalla 10³⁰ (maailmassa olevien solujen määrä) luvuilla 10⁴ (yhden solun tuottamien uusien geenien määrä vuodessa) ja 10⁹ (vuosia). Alaraja on 10²¹ joka saadaan kertomalla 10⁹ (maailmassa olevien bakteerien määrä) luvuilla 10³ (lajin ainutkertaiset sekvenssit) ja 10⁹ (vuosia).

Nämä luvut ovat monesta eri syystä täysin ylioptimistisia, mutta käytän niitä osoittaakseni, että jopa evolutionistien ylioptimistiset arviot osoittavat yhdenkin uuden proteiinirakenteen sattumanvaraisen synnyn olevan mahdotonta.  Luvut ovat vähintään 27 kertaluokkaa liian pieniä!

Yhden tutkimuksen mukaan tarvitaan vähintään 10⁶³ yritystä tietyn melko yksinkertaisen proteiinin synnyttämiseksi⁵. Samanlaiseen lukuun (10⁶⁵) päädyttiin vertailemalla proteiinisekvenssejä⁶. Biokemisti Axen tutkimus osoitti, että tarvitaan 10⁶⁴ – 10⁷⁷ yritystä, ja japanilaisten tutkimus päätyi lukuun 10⁷⁰.

Yhden uuden proteiinirakenteen synnyttäminen evoluution mutaatiomekanismilla vaatii siis noin 10⁷⁰ yritystä. Optimistisen arvion mukaan yrityskertoja on kuitenkin käytettävissä vain 10⁴³! Miljardi vuotta on siis täysin riittämätön aika synnyttämään edes yhtä toimivaa proteiinia. Näin proteiinit paljastavat evoluution tieteellisen ongelman ytimen ja samalla sen miksi professori James Tour ei ymmärrä makroevoluutiota ja Gregory Chaitin ei löydä evoluutioteorialle matemaattisia todisteita. Se, mitä sattuma ei tavoita, löytyy kuitenkin helposti älykkään suunnittelun kautta kuten synteettisen biologian esimerkit osoittavat.

Viitteet

1. http://www.uncommondescent.com/intelligent-design/a-world-famous-chemist-tells-the-truth-theres-no-scientist-alive-today-who-understands-macroevolution/
2. http://www.nature.com/news/2008/170908/full/455281a.html
3. Chaitin GJ (2012) Proving Darwin: Making Biology Mathematical, Pantheon, 144 s.
4. Dryden DTF, Thomson AR, White JH (2008) How much of protein sequence space has been explored by life on Earth? J. R. Soc. Interface  5: 953-956. doi: 10.1098/​rsif.2008.0085
5. Reidhaar-Olson JF, Sauer RT (1990) Functionally acceptable substitutions in two alpha-helical regions of lambda repressor. Proteins 7: 306-316
6. Yockey HP (1970) A calculation of the probability of spontaneous biogenesis by information theory. J Theor Biol 67: 377–398
7. Axe DD (2004) Estimating the prevalence of protein sequences adopting functional enzyme folds. J Mol Biol 341: 1295-1315
8. Hayashi Y, Aita T, Toyota H, Husimi Y, Urabe I (2006) Experimental Rugged Fitness Landscape in Protein Sequence Space. PLOS/one, joulukuu. doi: 10.1371/journal.pone.0000096