L’évolution n’est peut-être pas aussi aléatoire qu’on le pensait

Une nouvelle étude remet en question l’idée longtemps répandue selon laquelle l’évolution est toujours aléatoire, et elle pourrait avoir d’énormes répercussions sur la résolution de problèmes qui changent la vie.

La théorie de l’évolution par sélection naturelle est solide et bien prouvée, mais cela ne signifie pas que nous n’apprendrons rien de nouveau sur la façon dont la vie se développe et change au fil du temps. Une nouvelle étude suggère que l’évolution n’est peut-être pas aussi imprévisible qu’on le pensait. Les implications de cette découverte pourraient ouvrir la voie à de nouvelles façons de s’attaquer à des problèmes concrets tels que la résistance aux antibiotiques, les maladies et même le changement climatique.

L’étude remet en question la croyance de longue date selon laquelle l’évolution est un processus imprévisible. Selon l’étude, la trajectoire évolutive d’un génome peut dépendre de son passé évolutif, plutôt que d’être déterminée par une variété de facteurs et d’accidents historiques.

« Les implications de cette recherche sont tout simplement révolutionnaires », a expliqué dans un communiqué le professeur James McInerney, de l’école des sciences de la vie de l’université de Nottingham. « En prouvant que l’évolution n’est pas aussi aléatoire que nous le pensions, nous avons ouvert la porte à de nombreuses possibilités en biologie synthétique, en médecine et en écologie.

McInerney et ses collègues ont analysé le pangénome – une collection de toutes les séquences d’ADN d’une espèce donnée, contenant des séquences communes à tous les individus – pour répondre à une question cruciale : L’histoire évolutive d’un génome peut-elle déterminer sa trajectoire future ?

L’équipe a utilisé une méthode d’apprentissage automatique connue sous le nom de Random Forest avec un ensemble de données de 2 500 génomes complets d’une seule espèce bactérienne. Pour étudier cette question, ils ont consacré plusieurs centaines de milliers d’heures de traitement informatique.

En introduisant les données dans un ordinateur, ils ont pu créer des « familles de gènes » à partir de chaque gène de chaque génome.

« Nous avons ainsi pu comparer des génomes similaires », ajoute Maria Rosa Domingo-Sananes de la Nottingham Trent University.

Une fois les familles identifiées, il a été possible d’étudier leur présence dans certains génomes et leur absence dans d’autres.

« Nous avons constaté que certaines familles de gènes n’apparaissaient jamais dans le génome si une autre famille de gènes y était déjà présente, et que dans d’autres cas, certains gènes étaient très dépendants de la présence d’une autre famille de gènes ».

L’étude a essentiellement mis en évidence un « écosystème invisible » de gènes qui coopèrent ou sont en concurrence les uns avec les autres.

« Ces interactions entre les gènes rendent certains aspects de l’évolution quelque peu prévisibles et, qui plus est, nous disposons désormais des outils nécessaires pour faire ces prédictions », a ajouté le Dr Domingo-Sananes.

Selon le Dr Alan Bevan, également de l’école des sciences de la vie de l’université de Nottingham, « sur la base de ce travail, nous pouvons commencer à étudier quels gènes ‘maintiennent’, par exemple, le gène de résistance aux antibiotiques. Ainsi, si nous essayons d’éliminer la résistance aux antibiotiques, nous pouvons cibler non seulement le gène focal, mais aussi les gènes qui le soutiennent ».

Cette approche peut être utilisée pour synthétiser de nouvelles constructions génétiques, « qui pourraient être utilisées pour développer de nouveaux médicaments ou vaccins ». Ce que nous savons aujourd’hui ouvre la voie à de nombreuses autres découvertes », a ajouté Bevan.

Les implications sont énormes et pourraient conduire à la création de nouveaux génomes, avec lesquels les scientifiques pourraient concevoir des génomes synthétiques et élaborer des feuilles de route pour la manipulation prévisible du matériel génétique. Elles peuvent également aider les scientifiques à lutter contre l’augmentation de la résistance aux antibiotiques en nous aidant à comprendre les relations entre les gènes et à créer des traitements ciblés.

Les résultats de l’étude pourraient également influencer la conception de micro-organismes destinés à piéger le carbone ou à décomposer les polluants, ce qui pourrait nous aider à lutter contre le changement climatique.

L’étude a été publiée dans la revue PNAS.

Sources: Le nouvel ordre mondial, Astro Univers