人類行為以可能對人類福祉產(chǎn)生深遠(yuǎn)不利影響的方式推動生物有機(jī)體的進(jìn)化。了解人們這樣做時(shí)的動機(jī)對于確定改善進(jìn)化結(jié)果的政策和其他策略至關(guān)重要。在 11 月 16日發(fā)表在開放獲取期刊PLOS Biology 上的一項(xiàng)新研究中，由皇后大學(xué)的 Troy Day 和杜克大學(xué)的 David McAdams 領(lǐng)導(dǎo)的研究人員將經(jīng)濟(jì)學(xué)和博弈論的工具引入進(jìn)化管理。
從危及我們健康的抗藥性細(xì)菌到可能破壞全球糧食生產(chǎn)的抗藥性作物害蟲，我們現(xiàn)在正面臨著未能有效管理生物世界進(jìn)化的有害后果。正如 Day 解釋的那樣，“通過對人們行為的聯(lián)合經(jīng)濟(jì)和進(jìn)化后果進(jìn)行建模，我們可以確定如何最好地激勵(lì)進(jìn)化上可取的行為。”
新分析的核心是一個(gè)簡單的數(shù)學(xué)公式，它確定醫(yī)生、農(nóng)民和其他“進(jìn)化管理者”何時(shí)有足夠的動力來管理他們控制下的生物資源，權(quán)衡管理的短期成本與延遲不利演變的長期利益。
例如，當(dāng)患者到達(dá)緊急護(hù)理機(jī)構(gòu)時(shí)，對其進(jìn)行篩查以確定他們是否被危險(xiǎn)的超級細(xì)菌定植是昂貴的，但通過允許超級細(xì)菌攜帶者與其他人隔離來保護(hù)未來的患者。設(shè)施本身是否從篩查患者中獲益取決于它如何權(quán)衡這些成本和收益。
研究人員通過實(shí)施博弈論進(jìn)一步建立了數(shù)學(xué)模型，該理論分析了個(gè)人的決定是如何相互關(guān)聯(lián)并相互影響的——例如同一設(shè)施中的醫(yī)生，其患者可能會相互感染，或者玉米種植者與鄰近的田地。他們的博弈論分析確定了可以通過改變激勵(lì)或促進(jìn)協(xié)調(diào)的政策來改善結(jié)果的條件。
“在抗生素抗性細(xì)菌的例子中，醫(yī)院可以通過社區(qū)接觸者追蹤等方法來控制超級細(xì)菌的傳播，”麥克亞當(dāng)斯說。“這將帶來額外的成本，而且僅憑一家醫(yī)院就可能沒有動力這樣做。但是，如果每家醫(yī)院都采取這一額外措施，它們可能都會從減緩這些細(xì)菌的傳播中受益。博弈論為您提供了一種系統(tǒng)的方式來思考這些可能性并最大限度地提高整體福利。”
“響應(yīng)人類干預(yù)的進(jìn)化變化，例如響應(yīng)藥物治療的抗性進(jìn)化或響應(yīng)收獲的進(jìn)化變化，可能會產(chǎn)生重大的經(jīng)濟(jì)影響，”戴補(bǔ)充說。“我們確定在何種條件下采用限制進(jìn)化的昂貴策略在經(jīng)濟(jì)上有利，從而更長時(shí)間地保護(hù)生物資源的價(jià)值。”
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