Smerovaná evolúcia

Smerovaná evolúcia je označenie pre technológiu kombinujúcu samovoľné evolučné procesy s ich smerovaním intelegentným činiteľom. Hoci šľachtiteľstvo zvierat a rastlín tiež patrí a zarádza sa k nej, tento názov sa používa hlavne pre biochemické procesy. Má široký záber využitia. Umožňuje či už skúmať a pochopiť procesy prebiehajúce v prírode alebo vytvárať nové biozlúčeniny či aj „organizmy“. Zameriava sa najprv mutáciami vyrobiť rozličné varianty organizmu či zlúčeniny, na selekciu variantov s chcenými parametrami a výrobu „populácie“ pre vylepšenie parametrov variantov – ale vo veľmi veľa opakovaniach.
Mechanizmus fungovania.
Celý princíp nie je zložitý. Vezmú sa rôzne varianty látky, organizmu, čo máme zámer „vylepšiť“.
Varianty v x-tej „generácii“ majú lepšie chcené parametre než prvotné. Generácií ale treba aj niekoľko tisíc - záleží na parametroch variantov, „šťastí“, variantoch, vybavení experimentátorov... Veľmi podobne sa môžu meniť varianty aj v prírode – líši sa ale výrazne v tom, že cieľ (parameter) určí inteligentný agent – experimentátor. Prežiť variantom vyberá on – v „smere“ cieľa. Trvanie záleží na automatizácii laboratória, generáciách, mutáciách aj výbere prvej populácie.
Využitie a limity.
Býva využívaná na rôzne účely. Či sú to „len“ biochemické zlúčeniny-bielkoviny, a iné alebo organizmy-vírusy, baktérie a iné. Touto metódou môžeme získavať aj látky aj organizmy a časti organizmov s chcenými parametrami pre laboratóriá, medicínu, priemysel, farmáciu a výskum. (Bol vytvorený umelý vírus s veľmi slabým fitness. Po vystavení selekčnému tlaku a niekoľkých cykloch sa jeho fitness zlepšilo rádovo.) Stále ale zostáva kľúčovým prvkom človek. Najnovšie biochemické štúdie tvrdia, že v „mikro“ merítku (na bunkovej alebo genetickej rovine) je na dostatočne pravdepodobný prechod medzi jednotlivými životaschopnými vývojovými štádiami potrebných niekoľko menších krokov. Tento problém je dobre analyzovateľný pri bielkovinách - základných stavebných a funkčných prvkoch organizmov. Každá z nich plní nejakú (zvyčajne kľúčovú) funkciu v organizme. Premena jednej z nich na nejakú novú, ktorá by priniesla organizmu výhodu, vyžaduje niekoľko mutácií. Tieto prechodné formy sú však v absolútnej väčšine nevýhodné alebo priamo likvidačné pre biologický systém. Výhodu pre organizmus prinesie až kompletný počet týchto postupných zmien. Prírodný výber ich teda nemôže podporiť, kým neprinesú nejakú výhodu. Aj v prípade, že tieto prechodné formy sú len neutrálne (neznevýhodňujú organizmus), podrobná analýza ukazuje, že je potrebné extrémne veľké množstvo času, kým sa tieto kroky uskutočnia a zafixujú v „nepestovanej“ populácii. Očakávalo sa, že ak sa použije namiesto postupnosti jednobodových mutácií radšej väčšie množstvo mutácií naraz, či už vedľa seba alebo na rôznych miestach v bielkovine, podarí sa vyhnúť problému nevýhodných prechodných foriem. V súčasnosti však panuje pomerná zhoda v názore, že takéto „mutačné dávky“ vedú k zničeniu funkcie bielkoviny. V poslednej dobe boli preskúmané ďalšie nádejné hypotézy generovania nových bielkovín: náhodná rekombinácia častí proteínu (respektíve ich posun) a vznik nového funkčného génu náhodným vložením časti DNA do intrónu. Výsledky štúdií predkladajú záver, že obidva scenáre sú slepou uličkou a len sa zvýraznila nedostatočnosť čisto náhodných procesov vytvoriť nový funkčný proteín v rámci dosiaľ uvažovaných evolučných rámcov. 
Biológia v tomto prípade významne využíva i výsledky informatiky. Pravdepodobne jediným kandidátom, ktorý by bol porovnateľný s mechanizmami akceptovanými biológmi sú tzv. evolučné algoritmy. Používajú simuláciu procesov využívaných evolučnými teóriami (mutácia, kríženie, selekcia, dedičnosť a podobne) a sú skúmané už niekoľko desaťročí. Ich nasadenie na niektoré problémy prináša výborné riešenia - napríklad v prípade infekčnosti vírusov, tvorby protilátok v imunitnom systéme a podobne - teda v mikroevolučnej škále. Ich rýchlosť a adekvátnosť v širšom - makroevolučnom merítku (teda nové orgány, tvorba novej, výhodnej, komplexnej informácie v biologických systémoch) je však vážne spochybňovaná. Ako simulátory reálnych evolučných procesov sú kritizované z niekoľkých aspektov. V prvom rade prehľadávania priestoru riešení je veľmi neefektívne a pomalé, než aké vyžaduje vývoj v priemysle. Usmernenie laborantom býva často nevyhnutné viacráz. Ďalej je vysoko pravdepodobné, že riešenia, ku ktorým nie je možné sa približovať postupne (tzv. rozoklané adaptívne povrchy prípadne rozhodovacie problémy so „skokovitou“ fitness funkciou), nebudú v „rozumnom“ čase nájdené vôbec.