Evolution expérimentale de la coopération et du transfert d’information – COOPINFO

Nous avons construit un système dans lequel des bactéries portent des gènes de coopération qui peuvent être transférés entre individus, et que nous pouvons suivre grâce à différentes couleurs de fluorescence. En parallèle, nous avons fait de même avec des suites de 0 et de 1 qui représentent des genomes capables d'évoluer dans un univers virtuel. Ces deux approches se rencontrent grâce à une plateforme de robotique qui permet l'analyse et le suivi à grande échelle de population bacteriennes.

Nous avons montré expérimentalement que les bactéries s'entraident plus quand les genes concernés sont situés sur des plasmides et qu'ils sont donc transmissible. Les organismes digitaux montrent aux aussi un tel lien et partagent plus l'information concernant la coopération. Nous avons également découvert une nouvelle manière de maintenir indirectement la coopération, en observant que les gènes d'entraide peuvent “se cacher” derrière d'autres gènes essentiels, ce qui les protège des mutations.

Par une meilleure compréhension de ces mécanismes biologiques essentiels, nous contribuons à établir leur bases scientifiques. Cela ouvre aussi la voie à leur contrôle pour bloquer la cooperation (par exemple pour empêcher la formation de biofilms) ou la conjugaison (ce qui pourrait ralentir la propagation de résistances aux antibiotiques). De plus, les méthodes que nous avons développées montrent que le fossé entre la théorie et l'expérience qui existe dans de nombreux domaines scientifiques peut être comblé par l'utilisation de nouvelles technologies.

Nous avons publié plusieurs articles dans des revues à comité de lecture, et d'autres en sont à divers stades d'écriture ou de relecture. Nous avons également présenté notre travail à plusieurs conférences sur l'évolution digitale (congrès européen et américain sur la vie artificielle), des rencontres de biologie (congrès européen de biologie évolutive) et des séminaires à Paris, Belgrade (Serbie), Bath (R-U), Lisbon (Portugal) ou Yogjakarta (Indonésie).

L'émergence et le maintien de la coopération peuvent paraître étranges dans une nature où seule compte la “survie du plus apte”. Pourtant les exemples de coopération ne manquent pas, de la pluricellularité au partage des ressources en passant par le quorum-sensing ou la virulence de certaines bactéries.

Cependant aujourd'hui, après nombre de travaux théoriques et quelques études expérimentales, nous ne savons toujours par ce qui empêche les tricheurs -qui bénéficient de la coopération sans en payer le coût- d'envahir les populations de coopérateurs. Les théories dominantes comme la réputation, la sélection de parentèle, la réciprocité ou les “barbes vertes” ont permis d'obtenir des résultats prometteurs mais restent difficiles à tester, même au sein des communautés microbiennes qui constituent jusqu'à aujourd'hui le meilleur système expérimental pour étudier ces questions.
Dans ce projet, nous proposons de tester une nouvelle théorie élaborée sur la base de deux faits marquants : 1) les mécanismes de coopération sont souvent basés sur la sécrétion de biens publics, 2) les gènes codant pour la synthèse de ces biens publics sont préférentiellement situés sur des éléments génétiques mobiles.

Nous pensons donc que les plasmides bactériens, en transportant des gènes de bien public, peuvent favoriser la coopération en transformant les tricheurs en coopérateurs. Réciproquement, si la coopération est essentielle pour survivre dans un environnement, elle peut favoriser les mécanismes de conjugaison. Afin de tester ce lien entre la coopération le transfert d'informations, nous combinerons deux puissantes techniques d'investigation : l'évolution expérimentale et l'évolution digitale. L'évolution expérimentale est une approche qui prend de plus en plus d'ampleur. Cependant, telle qu'elle est pratiquée aujourd'hui, elle reste très coûteuse en temps et en énergie et assez limitée dans ses applications principalement en raison du faible nombre de conditions testables et du temps nécessaire pour sélectionner certains traits.

Afin de d'améliorer encore cette méthodologie, nous proposons de développer un nouvel outil de recherche, que nous avons baptisé Evolution et Compétition Assistées par Robotique (RACE). Cette technique utilise un bras robotisé très polyvalent pour effectuer la plupart des manipulation répétitives du travail de paillasse classique, ce qui permet de démultiplier la capacité de traitement des expériences d'évolution expérimentale et d'en augmenter considérablement les durées. Nous ferons largement appel à la biologie synthétique pour construire et diversifier des système moléculaire de coopération, que nous ferons ensuite évoluer grâce à cet outil.

De la même manière, nous utiliserons Aevol, une plate-forme de simulation de pointe, pour étudier des modèles d'évolution. Grâce à elle, nous serons en mesure de faire évoluer des milliers de populations de créatures digitales et d'examiner des milliards de programmes qui se reproduisent, mutent, et entrent en compétition les uns avec les autres. Les créatures peuplant Aevol ont été conçues pour ressembler à des bactéries, mais elles sont plutôt à considérer comme une autre forme de vie, évoluant au coeur même d'un ordinateur.
Nous conduirons donc en parallèle les expériences in silico et in vivo, puis nous comparerons les résultats aux prédictions théoriques afin de mieux appréhender les raisons pour lesquelles la coopération est si répandue en dépit de son apparente instabilité évolutive.
Au cours de la dernière décennie, la biologie systémique d'E. coli et la complexité des organismes digitaux sont arrivées à un tel stade de maturité que nous pouvons désormais combler le fossé entre ces deux approches. Mais le potentiel issu de l'association du RACE et de Aevol va bien au-delà de ces questions : une fois développée, elle constituera une boîte à outils adaptable bon nombre de questions d'écologie et d'évolution.