échantillons, (2) le niveau d'assemblage des microtubules par turbidimétrie UV (spectroscopie à 350 nm), (3) l'auto-organisation des microtubules dans des micro-échantillons de dimensions cellulaires (20 x 20 x 20µm à 200 x 200 x 70 µm), ces échantillons étant observés 2h après le lancement, après récupération de la charge utile et extraction du module de vol.

Le retour de vol s'est mal passé : une mauvaise évaluation des conditions climatiques au point de ré-
entrée à provoqué le crash (malgré le parachute) de la charge utile. Cela a provoqué une ouverture du
blindage de la charge utile et la coupure du système de chauffage provoquant le refroidissement
progressif des échantillons (l'air étant à -30°C à l'extérieur). Ceux qui étaient les plus sensibles à la
température (les micro-échantillons) ont été perdus. Les autres (qui ont pu être maintenu à une
température acceptable durant 2h grâce à une très bonne isolation du module) ont constitué des
résultats partiels confirmant des expériences que j'ai faites au sol dans des clinostats. Ce travail a été
publié dans [Cortès, 2006]. Il montre que dans les conditions d'apesanteur, l'auto-organisation de ces
solutions de microtubules ne se fait pas en apesanteur et que les billes de latex ne se déplacent plus,
et que les microtubules s'assemblent correctement, même en apesanteur. A noter que si les résultats
sont irréprochables, je ne cautionne plus, depuis 2004, leur interprétation par des processus de
réaction diffusion, l'article (ainsi que tous ceux copubliés avec J. Tabony en 2007) l'ayant été sans
mon accord.

7.1.4. *Remises en question sur le mécanisme d'auto-organisation des microtubules (2005-2007)*

Au cours de mes travaux sur le calcul fondé sur les microtubules (voir plus bas et programme de recherche), j'ai commencé l'élaboration d'un nouveau modèle du cytosquelette microtubulaire. D'abord, j'ai conçu un modèle de dynamique microscopique, mais j'ai souhaité disposer d'un autre modèle s'adressant à des problèmes plus macroscopiques sans avoir besoin de représenter tous les réactifs individuellement. J'ai vite vu que je pouvais utiliser une architecture commune et concevoir un modèle multi-échelles tel que décrit dans ce projet. Ce modèle n'est pas concurrentiel avec des modèles biomécaniques très performants tels que ceux développés par l'équipe de F. Nedelec (EMBL Heidelberg) car, contrairement à ces derniers, il est focalisé sur la spatialisation de l'interrelation entre les microtubules et leurs constituants libres en solution.

Les premiers résultats n'ont pas tardé. Ils remettent en question la proposition selon laquelle les
microtubules, dans les solutions *in vitro* qui s'auto-organisent spatialement (travaux de J. Tabony),
s'auto-organiseraient par des processus collectifs de réaction-diffusion, c'est-à-dire comme des
fourmis moléculaires. Les simulations prouvent en effet l'inefficacité des communications chimiques
entre microtubules dans ces solutions à l'échelle microscopique. Néanmoins, elles ne remettent pas
en question le fait que certains systèmes microtubulaires *in vitro* puissent se comporter comme des
systèmes de réaction-diffusion (solutions temporellement ou spatialement oscillantes (Pirollet et al,
1987; Carlier et al, 1987; Mandelkow et al, 1989)) à un niveau plus macroscopique. Au contraire,
elles renforcent cette interprétation pour ces systèmes. Le critère pour savoir si de l'ordre peut
apparaitre par réaction-diffusion dans ces solutions est le même que celui décrit dans les systèmes
classiques de réaction-diffusion de type Turing (A. Turing, Phil. Trans. Roy. Soc., 1952), à savoir le
ratio Périodicité=Réaction/Diffusion. Dans les systèmes microtubulaires oscillants la dynamique des
microtubules est telle que des structures spatiotemporelles peuvent apparaitre. Ce n'est pas le cas
dans les solutions auto-organisées de J. Tabony où les microtubules sont particulièrement stables.

Ce travail a été partiellement publié dans 2 articles dans des journaux de sciences computationnelles. De plus, il a été ensuite été accepté en 2012 dans la revue *Acta Biotheoretica*.

7.1.5. *Travaux en computation non-conventionnelle. Projet Biocolliders (2004-2007) [*]*

Sur l'impulsion de E. Winfree (Caltech Institute, Californie) qui m'a contacté à propos de mes
travaux sur l'auto-organisation des microtubules et avec qui j'ai pu avoir à plusieurs reprises des
échanges très précieux ces dernières années, j'ai souhaité démarrer un projet de recherche original
(projet présenté au CNRS en 2005): développer une approche computationnelle non conventionnelle
fondée sur la dynamique collective d'agents fibrillaires microscopiques, tels que les microtubules ou
les filaments d'actine. Ce projet, difficile à mettre en place et à formuler, a considérablement évolué
depuis que je l'ai initié.

Partant du principe que le vivant œuvre depuis plus de 3.5 milliards d'années à développer les plus
efficaces formes de traitement de l'information et de nano et micro machinerie qui soient, ce type
d'approche connaît un développement très important outre manche et outre atlantique mais reste
pratiquement inexistant en France. Ces approches permettraient de pallier aisément certaines
limitations des systèmes de calcul classique dans certaines applications. En effet, elles s'appuient sur
des systèmes capables de réaliser des taches de façon massivement parallèle et analogique, et
souvent capables d'auto-organisation. De plus, si de tels travaux paraissent risqués (il n'est pas
évident a priori de pouvoir manipuler les microtubules et de les diriger bar des biais chimiques ou
physiques vers un calcul particulier), ils enrichissent en réalité considérablement les thématiques
concernées (biologie, sciences computationnelles, biophysique) en nouveaux concepts, outils et
résultats.

Fort de ma connaissance des systèmes collectifs auto-organisés, en particuliers des solutions de
microtubules, et de mon intérêt pour les technologies bio-inspirées, j'ai commencé ce travail avec
pour objectif de montrer que l'on peut utiliser les capacités des fibres dynamiques, comme les
microtubules, l'actine, les nanotubes de carbone ou d'ADN, à s'auto-assembler et à s'auto-organiser
pour réaliser des systèmes de calcul (processeurs chimiques ou biochimiques) ou pour concevoir des
machines à l'échelle du nanomètre et du micromètre. En particulier je souhaitais fonder mes travaux
sur l'hypothèse, défendue par J. Tabony et moi-même pendant ma thèse, que les microtubules
puissent s'auto-organiser, comme dans un système multi-agents, par l'intermédiaire d'une
communication chimique.

Afin de quantifier cette communication chimique, j'ai développé un modèle microscopique de
dynamique microtubulaire permettant de mesurer la façon dont les microtubules modifient leur environnement chimique et sont eux même affectés par ces variations. J'ai rapidement du revoir mes idées sur l'auto-organisation des microtubules au niveau microscopique et remettre ainsi en question la thèse défendue par J. Tabony. Néanmoins, ayant déterminé un des critères importants pour la programmabilité (structurale) potentielle de ces systèmes d'agents fibrillaires, j'ai pu conclure à la possibilité de développer cette approche en utilisant d'autres systèmes plus grands, comme les systèmes artificiels composés de billes de latex de 1 µm propulsées par des comètes d'actine (comme le font les bactéries *Listeria* et *Shigella*).

Au cours de ce travail, j'ai aussi eu l'occasion d'échanger beaucoup avec A. Adamatzky (Univ. of West England, Bristol, UK). Cela a abouti à deux publications, une dans un chapitre de livre et proposée à l'occasion d'un Workshop, l'autre dans un journal de computation non conventionnelle. En 2008, j'ai rencontré O. Bastien, jeune chercheur travaillant au CEA Grenoble et très intéressé par ces idées. Une collaboration s'est vite mise en place sur d'autres thématiques avec une très bonne complémentarité des compétences.

En 2007, j'ai fait une demande de financement pour l'ERC starting grants en tant qu'investigateur principal et unique contributeur. J'ai obtenu la note de 6.38, la barre étant à 8, le projet ayant été bien accepté par les 4 referees qui ont critiqué un calendrier trop serré étant donné les objectifs annoncés, trop ambitieux, et une méthodologie expérimentale insuffisamment détaillée. Les projets que j'ai menés après en on tenu compte. En 2008, en collaboration avec O. Bastien (PCV, CEA Grenoble) j'ai fait une demande de financement pour un préprojet de l'institut Rhone-Alpin des systèmes complexes (IXXI); nous avons obtenu 5000 euros. Ce financement nous a permis de présenter nos travaux dans 3 conférences en 2009 (UC'09 et CIE 2009 principalement, et ECCS'09). **A l'avenir, je souhaite revenir sur cette thématique.** Une option viable serait de monter une collaboration sur ce projet plus directement avec A. Adamatzky en faisant une demande de financement EPSRC, son équipe étant régulièrement financée par cette voie. Ce dernier développe actuellement des projets dans ce sens (voir *Computing on actin bundles network*, https://www.researchgate.net/publication/331987049_Computing_on_actin_bundles_network).

### 7.1.6. Modélisation de l'organisation du cytosquelette en présence de moteurs moléculaires dans le contexte de l'activation plaquettaire – développement logiciel. Projet Platon 2016.

Le cytosquelette de microtubules s'auto-organise en présence de moteurs moléculaires (kinésine et dynéine) dans le contexte de l'activation plaquettaire [1, 2, 4-6]. Le disque plat formé par les plaquettes sanguine quiescentes est maintenu par les microtubules qui sont organisés selon un anneau périphérique appelé bande marginale (MB) [1]. La transition de la forme disque vers une sphère durant l'activation plaquettaire est induite par une extension de cette bande marginale due au couple microtubules et moteurs moléculaires. Cela provoque un repliement (coiling) de la bande marginale et ainsi un changement de la forme de la plaquette qui devient sphérique [2] ; voir figure 7.1.
<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>**Figure 7.1.** *Microtubules marqués dans une plaquette sanguine.* Bande marginale plate d'une plaquette quiescente (gauche). Bande marginale en train de se replier durant l'activation de la plaquette (droite).</figcaption></figure>

Le projet porté par l'IAB, Grenoble, visait à observer et mesurer ce processus (WP1), en particulier par Imagerie Digitale Holographique Quantitative (DHM [3]) de la bande marginale (ce travail sera principalement assuré par Y. Usson et A. Fertin au TIMC-IMAG). Il s'agissait d'observer la formation de la bande marginale durant l'activation plaquettaire et de réaliser des mesures spatiales et temporelles de l'interaction entre les différents constituants du cytosquelette impliqués (microtubules, actine et moteurs moléculaires).

Un autre aspect de ce projet (WP3) concernait la modélisation de l'auto-organisation du cytosquelette dans les plaquettes. Il s'agissait de réaliser un modèle biomécanique et réactionnel des microtubules en interaction avec un réseau d'actine et des moteurs moléculaires. Nous souhaitions montrer comment se forme la transition de la forme des plaquettes d'un disque à une sphère et identifier les facteurs essentiels de la transition.

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>**Figure 7.2.** *Modèle mécanique de microtubules simulés dans un micro-environnement cubique de 20x20x20 µm.* Les microtubules simulés s'assemblent ou se désassemblent. Les extrémités croissantes (vertes) et décroissantes (rouges) ont un comportement d'instabilité dynamique. Tandis qu'ils croissent, les microtubules sont mécaniquement contraints par les limites de l'environnement ; cela provoque leur courbure. (Gauche) un microtubule unique en train de se courber. Sa discrétisation en petits sous-éléments est affichée. (Droite) des milliers de microtubules en train de nucléer, croître, se courber, forment ensemble une sorte de faisceau de microtubules circulaire comme observé *in vitro*.</figcaption></figure>

Les perspectives d'un tel travail sont thérapeutiques. En plus d'agir sur l'hémostase (formation du thrombus), les plaquettes interviennent dans le processus inflammatoire, dans la réparation des tissus et dans la progression tumorale. Une connaissance détaillée du rôle et de la fonction du cytosquelette plaquettaire donnerait des pistes pour des stratégies thérapeutiques pour prévenir les pathologies associées. En outre, les mécanismes fondamentaux (et outils développés ici) de la réorganisation du cytosquelette peuvent être transposés dans les cellules nucléées [7] et aider à comprendre certains aspects moléculaires de la migration cellulaire.
Nous avons développé une modélisation du cytosquelette ([8] et figure 7.2), en utilisant un modèle numérique de fibres réactives et ayant des propriétés mécaniques (fondé sur un modèle multi-agent de fibres dont la mécanique est fondée sur des éléments masse-ressorts) et de moteurs moléculaires (kinésine et dynéine) et d'un container déformable qui mime le cortex d'actine. Ce modèle devait permettre d'étudier quel est le rôle des moteurs moléculaires, de l'acétylation des microtubules (qui affecte leur dynamique) et de l'interaction microtubules-cortex contractile d'actine dans ce processus. Nous devions simuler la croissance et le repliement de la bande marginale auto-organisée à partir d'une collection de fibres et de moteurs dans un environnement contraint figé ou déformable. Dans ce projet, nous devions aussi évaluer la dépendance relative du processus vis-à-vis du cortex d'acto-myosine (contractile) et mesurer les forces mécaniques mises en œuvre. Ces mesures de force devaient être comparées à des mesures de déformations et de forces réalisées par microscopie dans le WP2 du projet. Nous devions ensuite déterminer comment un anneau secondaire, plus petit, de nouveau microtubules très dynamiques peut se former à partir d'un support (template) replié formé par la bande marginale.

La partie expérimentale de se travail a été réalisée avec succès. Cependant, le groupe de
modélisation de F. Nedelec (Dmitrief et al, PNAS 2016) a produit un modèle bien avant nous, dès le
début de notre projet. Nous avons donc mis l'accent sur le développement d'une API logicielle
(MESS) destinée à faciliter la modélisation multi-echelle en biologie. Je continue de développer
activement cette API.

7.1.7. *Etude de la diffusion anisotrope des petites molécules au voisinage de régions organisées de la cellules, en particulier au voisinage des faisceaux de microtubules.* [*]

Dans ce projet sur lequel je reviens régulièrement, je souhaite mesurer la diffusion anisotrope des petites molécules au voisinage de régions organisées de la cellule, en particulier au voisinage des faisceaux de microtubules (regroupement de plusieurs milliers de microtubules alignés et espacés de quelques dizaines de nm).

<footnote n="1">1 White JG, Rao GH. Microtubule coils versus the surface membrane cytoskeleton in maintenance and restoration of platelet discoid shape. *Am J Pathol.* 1998; **152**: 597-609.</footnote>

<footnote n="2">2 Diagouraga B, Grichine A, Fertin A, Wang J, Khochbin S, Sadoul K. Motor-driven marginal band coiling promotes cell shape change during platelet activation. *J Cell Biol.* 2014; **204**: 177-85.</footnote>

<footnote n="3">3 Depeursinge C, Colomb T, Emery Y, Kuhn J, Charriere F, Rappaz B, Marquet P. Digital holographic microscopy applied to life sciences. *Conference proceedings : Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IEEE Engineering in Medicine and Biology Society Annual Conference*. 2007; **2007**: 6244-7.</footnote>

<footnote n="4">4 Patel-Hett S, Richardson JL, Schulze H, Drabek K, Isaac NA, Hoffmeister K, Shivdasani RA, Bulinski JC, Galjart N, Hartwig JH, Italiano JE, Jr. Visualization of microtubule growth in living platelets reveals a dynamic marginal band with multiple microtubules. *Blood*. 2008; **111**: 4605-16.</footnote>

<footnote n="5">5 Sadoul K, Wang J, Diagouraga B, Vitte AL, Buchou T, Rossini T, Polack B, Xi X, Matthias P, Khochbin S. HDAC6 controls the kinetics of platelet activation. *Blood*. 2012; **120**: 4215-8.</footnote>

<footnote n="6">6 Kalebic N, Sorrentino S, Perlas E, Bolasco G, Martinez C, Heppenstall PA. alphaTAT1 is the major alpha-tubulin acetyltransferase in mice. *Nat Commun.* 2013; **4**: 1962.</footnote>

<footnote n="7">7 Chao FC, Shepro D, Tullis JL, Belamarich FA, Curby WA. Similarities between platelet contraction and cellular motility during mitosis: role of platelet microtubules in clot retraction. *J Cell Sci.* 1976; **20**: 569-88.</footnote>

<footnote n="8">8 Glade N. On the nature and shape of tubulin trails: implications on microtubule self-organization. *Acta biotheoretica*. 2012; **60**: 55-82.</footnote>
Il s'agit d'utiliser le modèle de microtubule, décrit à une échelle microscopique en solvant implicite (toutes les molécules de tubuline sont représentées, voir figures 7.3 et 7.4), pour quantifier la diffusion des petites molécules au voisinage des fibres du cytosquelette lorsque celle-ci sont désorganisées ou, au contraire, lorsqu'elles sont organisées. Il s'agit donc de montrer le caractère anisotrope de la diffusion (dont nous pensons qu'il est bien réel d'après ce que suggèrent des simulations déjà réalisées [8]) et de le mesurer.

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>**Figure 7.3.** Modèle microscopique (multi-échelle) du comportement de solutions de microtubules. Le modèle décrit très finement les processus de diffusion et prend notamment en compte le facteur de forme des objets présents (sous la forme d'une approximation par des ellipsoïdes) pour permettre une description de l'anisotropie de leur diffusion.</figcaption></figure>

En plus de la modélisation, je souhaiterais pouvoir réaliser des expériences *in vitro* pour mesurer ce caractère anisotrope de la diffusion. Ces expériences, dont j'ai une grande expertise (thèse et premier post-doc) consisteront à orienter à différents degrés des solutions de microtubules en utilisant des champs magnétiques intenses lors de leur croissance (en collaboration avec E. Beaugnon, LNCMI, CNRS Grenoble) et de mesurer la diffusion de petites molécules traçantes (ex: rhodamine) cagées (donc activables par une activation lumineuse intense *a posteriori*, une fois la solution assemblée) par microscopie de fluorescence. La microscopie pourra être réalisée au TIMC-IMAG qui possède une plate-forme performante en microscopie de fluorescence notamment.

Le caractère anisotrope de la diffusion des petites molécules au voisinage du cytosquelette est important à prendre en compte car de cela peuvent découler de nouvelles compréhensions du transport passif des petites molécules dans les cellules, ainsi que des pistes thérapeutiques pour la délivrance de molécules à usage thérapeutique agissant sur le cytosquelette ou véhiculée par celui-ci. Par exemple, le site actif du Taxol, un anti-cancéreux se trouve à l'intérieur des microtubules (dans le tube). Ceci implique que la qualité de son action sera déterminée par l'accessibilité des extrémités microtubulaires et par le degré d'organisation des microtubules.
<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>Réaction et diffusion de 5 microtubules libres et mesure de la quantité de tubuline-GDP générée.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>Profil de diffusion moyen en tubuline-GDP à l'extrémité des microtubules.</figcaption></figure>

**Figure 7.4.** Quantification des hétérogénéités de composition dans les solutions de microtubules et de la diffusion anisotrope.

## 7.2. Second post-doctorat (2003-2004) : post-doc RTB (recherche technologique de base) financé par le LETI (Laboratoire d'Electronique et Techniques de l'Information). Technologies plastiques.

J'ai été en contrat durant 1 an au laboratoire d'optoélectronique dans la section biocomposants plastiques du laboratoire LETI, Laboratoire d'Électronique et Technologies de l'Information sous la responsabilité d'Isabelle Chartier. Mon financement était un financement LETI de type RTB, recherche technologique de base. Durant cette année, j'ai effectué une mobilité thématique complète en micro et nanotechnologies, en particulier physique des surface et traitements de fonctionnalisation.

<figure><img src="image_25.png" /></figure>

A

<figure><img src="image_26.png" /></figure>

B
<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>**Figure 7.5.** Quelques productions faites durant mon postdoc au LETI. (A) vues de coté de gouttes d'eau pure de 15 µl posées sur un film d'OMCTSO déposé par PECVD, à gauche sur la surface brute, à droite après traitement de 10 minutes sous UV+ozone. (B) Vue de coté d'une 'matrice' de gouttes d'eau retenues sur les zones (100 disques de 125 µm de diamètre) après traitement localisé par UV+ozone 10' d'un film d'OMCTSO déposé par PECVD sur un wafer de silicium. (C) Adhésion localisée de cellules HeLa sur des surfaces de polycarbonate (à gauche) et d'OMCTSO (à droite) ayant subit un traitement localisé d'UV+ozone 10'. Les cellules n'adhèrent que sur les parties traitées. A droite, les disques traités font 1 mm de diamètre. (D) photolithographies utilisant le film sec *Ordyl*. A gauche, un gros plan au MEB sur des canaux de microfluidique épais de 75 µm ; à droite un wafer de silicium sur lequel ont été construits avec cette technique de film sec des dispositifs microfluidiques destinés à faire du tri cellulaire.</figcaption></figure>

J'ai travaillé sur 3 problèmes différents (voir figure 7.5). Premièrement, j'ai étudié la primo-adhérence et de la biocompatibilité des cellules sur divers substrats, plastiques notamment, utilisés dans l'élaboration de microsystèmes biologiques. J'ai élaboré et traité moi-même ces substrats et j'ai caractérisé leurs propriétés physico-chimiques. Deuxièmement, dans le même cadre, je suis inventeur d'une nouvelle brique technologique permettant de localiser par traitement de surface global ou localisé n'importe quelle substance liquide ou filmogène sur une surface lisse ou structurée. Cette nouvelle technique permet de réaliser avec précision un grand nombre d'applications très variées, en particulier dans le domaine des réseaux de microélectrodes, des transistors organiques, des piles à combustible, de l'optique et enfin, de la biologie ou de la biochimie. La faisabilité de certaines de ces applications en utilisant cette technique a été testée avec succès en collaboration avec différents laboratoires du CEA Grenoble. Un brevet international a été déposé sur cette technique de localisation d'espèces chimiques ou biologiques. Enfin, en collaboration avec l'Université de Bologne, j'ai mis au point une technique de photolithographie en film sec adaptée pour des applications en micro-fluidique (double bounding) à bas couts de développement. Sur ces trois sujets, deux articles ont été publiés (dont revue Lab on a Chip) et un brevet enregistré.

Étant donné mon profil de recherche généraliste et mon intérêt pour les traitements localisés de contrôle de l'énergie de surface, j'ai aussi été amené à beaucoup interagir avec les diverses équipes du laboratoire sur des projets très variables (projets biotechnologiques divers, projets DVD, projets de transistors organiques, modélisation d'un processus de lithographie en plan incliné ...).

## 7.3. Troisième post-doctorat (2005-2006) : Financement ALFA (America Latina, Formación Academica) au Centre de Modélisation Mathématique, Université du Chili, Santiago, Chili : Modélisation du couplage des réseaux métaboliques et génétiques du contrôle de l'homéostasie du fer et du glutathion
J'ai été en contrat post-doctoral 1 an au Centre de Modélisation Mathématique, CNRS UMI2807, rattaché à l'Université du Chili à Santiago, sous la responsabilité du Pr. Rafael Correa. J'étais financé par un programme de la commission européenne, ALFA, de collaboration entre l'Amérique du sud et l'Europe. Là bas, j'ai initié mon projet de recherche concernant l'auto-organisation des fibres dynamiques (microtubules) et les systèmes de calcul non conventionnels fondés sur des complexes moléculaires fibrillaires.

$$
\begin{align*}
X_g(t) &= H\left[(R(t) - \sigma_X^Y([Y_r], \lambda_X^Y, n_X^Y, 1))\right] \\
Z_g(t) &= H\left[(R(t) - \sigma_Z^Y([Y_r], \lambda_Z^Y, n_Z^Y, -1)) \cdot (R'(t) - \sigma_Z^Z([Z_r], \lambda_Z^Z, n_Z^Z, 1))\right] \\
X_f: \quad \frac{d[X_f]}{dt} &= X_g k_X^{[S]} + k_X^{[D]} [X_f] \\
Z_r: \quad \frac{d[Z_r]}{dt} &= Z_g k_Z^{[S]} - k_{ZY}^{[cat+]} X_f [X_f] [Z_r] + k_{Z,Y}^{[cat-]} [Y_r] + k_Z^{[D]} [Z_r] \\
Y_r: \quad \frac{d[Y_r]}{dt} &= k_{Z,Y}^{[cat+]} X_f [X_f] [Z_r] - k_{Z,Y}^{[cat-]} [Y_r] + k_Y^{[D]} [Y_r]
\end{align*}
$$

<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>**Figure 7.6.** Un exemple de système de régulation génétique et métabolique comportant 2 gènes (g_X et g_Z), deux composés (r_Y et r_Z) et une enzyme (f_X), simulé avec un modèle hybride. Les gènes sont modélisés par une fonction heaviside dépendant d'un nombre aléatoire et d'une fonction de saturation de Hill dépendant des composés en présence. A chaque instant, le gène est actif ou inactif (hachures blanches sur la simulation : chaque gène est visible sur une ligne). Les concentrations des composés r_Y, r_Z et f_X sont modélisées par des équations différentielles ordinaires. Les gènes permettent ou pas la synthèse de ces composés. Cette modélisation hybride s'est avéré complexe à mettre en œuvre pour des systèmes plus compliqués.</figcaption></figure>

J'ai aussi collaboré (collaboration à mon initiative) à un travail sur les phénomènes du vieillissement
cellulaire, avec les laboratoires CIBYB (Centro de excellencia academica en Ingenieria Bioquimica
Y Biotecnologia) du Pr. Asenjo et avec M. T. Nuñez au Department of Biology, Faculty of Sciences
and Cell Dynamics and Biotechnology Research Center, de l'Université du Chili à Santiago. L'étude
porte sur la réalisation d'un modèle du réseau métabolique et génétique dirigeant l'homéostasie du
Fer, couplé à celui du cycle du Glutathion. L'objectif de ce travail consistait à extraire de la
littérature un schéma de ces 2 systèmes couplés, puis de démarrer la réalisation un modèle afin de
confirmer qualitativement et quantitativement leur couplage. De plus, il s'agissait à terme d'expliquer pourquoi certaines cellules développent subitement une adaptation aux quantités de fer, survivent et se développent alors que la majorité meurent dans ces conditions. J'ai donc réalisé ce travail d'extraction et obtenu un schéma assez important des réseaux métaboliques et génétiques du fer et du glutathion (figure 7.7). J'ai ensuite introduit un formalisme de modélisation stochastique (d'abord une méthode mixte entre système différentiel pour le réseau métabolique et stochastique pour les gènes, puis une méthode stochastique directement inspirée de la méthode de Gillespie) dans la modélisation des réseaux métaboliques et génétiques permettant la simulation de comportements de cellules individuelles (figure 7.6). Cela permet d'introduire la variabilité observée dans les populations cellulaires (tous les gènes de toutes les cellules n'étant pas dans le même état en permanence). Ce travail s'est arrêté là faute d'avoir à disposition les données nécessaires à injecter dans le modèle (lois de comportement cinétiques, paramètres cinétiques). C'est une difficulté inhérente à ce type de modèles. Néanmoins, le modèle existe (sous forme d'équations) et un document très détaillé a été produit à l'attention du CIBYB de façon à ce que laboratoire puisse poursuivre cette tâche.

<figure><img src="image_29.png" /></figure>

<figure><img src="image_30.png" /></figure>

<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>Figure 4.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_32.png" /></figure>
<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>**Figure 7.7.** Régulation métabolique du fer. L'ensemble de ces diagrammes représente un réseau de régulation que j'ai construit à partir de la bibliographie. Sa modélisation avec un modèle hybride s'est révélée trop complexe à mettre en œuvre (à paramétrer).</figcaption></figure>

**7.4. Fibration isochrone et décomposition potentiel-hamiltonienne (travaux étalés de 2002 à 2006) [*]**

Depuis 2002, nous avons travaillé, J. Demongeot, L. Forest et moi-même sur la décomposition potentielle-Hamiltonienne des systèmes de Liénard et sur leur justification biologique (nous expliquons en quoi la décomposition de modèles biologiques sous la forme potentielle-Hamiltonienne augmente leur compréhension). La décomposition (de Hodge) se fait, de manière non unique, en deux parties polynomiales, représentant les dynamiques de gradient (potentielle) et Hamitonnienne des systèmes étudiés. Nous en donnons la formule explicite au voisinage d'orbites particulières comme les cycles limites de systèmes de Liénard. Nous nous sommes intéressés à plusieurs systèmes biologiques types, pouvant être ramenés à des systèmes de Liénard, (oscillateurs couplés avec phénomènes d'entraînement, type Fitzhugh-Nagumo ou van der Pol) (figure 7.8) et à des systèmes hamiltoniens purs (ex: modèle de Lotka-Volterra) ou potentiels purs retrouvés en biologie pour le contrôle de gènes de morphogénèse dans les végétaux (les systèmes n-switches). J'ai particulièrement étudié ces systèmes n-switch et j'ai cherché à donner du sens biologique à ces travaux. J'ai également réalisé un programme pour calculer finement les trajectoires isochrones de nos systèmes. Ces travaux ont abouti, en 2006, à la publication de 4 articles dans les Comptes Rendus de l'académie des sciences, 3 dans les C. R. Mathématiques et 1 dans les C. R. Biologies.

<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>**Figure 7.8.** Système de van der Pol. A gauche l'intensité du vecteur potentiel-hamiltonien de ce système différentiel. A droite, 8 de ses isochrons.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_35.png" /></figure>
Avec l'étudiant en thèse (H. Ben Amor) que nous avons co-encadré Jacques Demongeot et moi même, nous avons repris ce travail, en particulier tout ce qui concerne la fibration isochrone et la synchronie dans les populations d'oscillateurs. Nous avons mis au point des algorithmes efficaces pour calculer la fibration isochrone en 2D, mais aussi dans des systèmes 3D (nous sommes les premiers à l'avoir fait). Ce travail nous a permis d'affiner le comportement des isochrons au voisinage des cycles (figure 7.9). La compréhension de la structuration 2D et 3D des isochrons dans l'espace des phases et leur approximation éventuelle nous a paru utile pour l'étude de l'évocation mnésique notamment pour avoir des accès directs (comme des sortes de pointeurs d'adresse mémoire) vers des régions spécifiques de la trajectoire asymptotique. Nous avons aussi utilisé la cartographie de la fibration isochrone pour connaître les régions dans lesquelles une perturbation peut mener à la synchronie, ou au contraire à une désynchronisation d'une population d'oscillateurs. Pour en savoir plus, je renvoie à la lecture de l'excellente thèse d'Hedi Ben Amor.

<figure><img src="image_36.png" /><figcaption>**Figure 7.9.** Fibration isochrone. A gauche, usage de la cartographie de la fibration isochrone pour synchroniser des populations d'oscillateurs (rectangles gris). A droite en haut, surface isochrone (en vert) au voisinage d'un cycle tridimensionnel. L'intersection est orthogonale. En bas à droite, cycle de l'enzyme Pyruvate-Fructo-Kinase (PFK) et la</figcaption></figure>
fibration isochrone associée. Vers le haut, les isochrons sont clairement bien définis ; ce n'est pas le cas en bas, région dans laquelle la désynchronisation d'une population d'oscillateurs serait maximale.

Je continue régulièrement de réfléchir à ce travail avec l'esprit tourné vers les systèmes physiques, l'espace-temps, ses singularités et la relativité générale. Il y a en effet des similarités entre les attracteurs et les singularités de la physique. Je trouve intéressant d'apporter dans ces objets mathématiques (les systèmes dynamiques) un sens physique, une dépendance énergétique notamment.

Les attracteurs, qu'ils soient point fixes ou cycles limites, sont inatteignables par un système dynamique : le système se relaxe indéfiniment en se rapprochant, dans l'espace des phases, de l'attracteur. Si l'on rajoute une dimension supplémentaire au système, une dimension qui fait plonger la trajectoire dans un puis creusé par l'attracteur, dans ce cas on peut concevoir que chaque avancée du système dynamique vers l'attracteur vu dans la tranche que constitue l'espace des phases, sera compensée par une plongée d'autant plus importante dans la dimension supplémentaire. Ainsi, on comprend qu'accepter qu'une trajectoire soit au voisinage de l'attracteur par une définition à la limite n'a de sens que dans l'espace des phase mais pas dans cet espace d'augmenté d'une dimension. On voit donc aussi que définir un point de phase de l'attracteur (d'un cycle limite) comme une petite fenêtre englobant une petite partie de l'attracteur n'a pas plus de sens dans cet espace augmenté : la fenêtre est dilatée à l'infini dans la dimension supplémentaire. Cette dimension supplémentaire (une dimension potentielle vraisemblablement) me fait penser au changement de fréquence (vers le rouge, c'est-à-dire les basses énergies) que perçoit l'observateur extérieur qui observe un objet se rapprochant effectivement peu à peu d'un trou noir. Remarquons que du point de vue de l'observateur, l'objet n'atteint jamais le trou noir ; l'image qui lui parvient ne fait que changer apparemment de fréquence et l'objet semble s'arrêter alors qu'il atteint sa surface (s'il s'agit d'un trou noir sans rotation et que l'objet tombe en chute libre rectilinéaire dedans). Le point de vue de l'objet est très différent. Celui-ci traverse bien l'horizon des évènements.

De plus, je pense qu'il faut voir la relation entre le flot tournoyant d'un système dynamique comme la déformation de espace, en particulier lorsque celui-ci s'approche du puits potentiel que constitue l'attracteur. Le système dynamique défini une transformation d'un espace plan de telle manière que cette déformation défini la trajectoire que suivrait une particule tombant vers un attracteur dans ce système. Cela ressemble à la déformation de l'espace-temps par des masses et aux trajectoire que suit la lumière dans de tels espaces. Les isochrons, eux, sont des marqueurs du potentiel d'un système ; associés à une point de phase d'un cycle limite, ils ignorent tout du mouvement de rotation qui fait tourner le champ de vecteurs de plus en plus parallèlement, dans l'espace de phase, à l'attracteur. Ils montrent ce que serait la trajectoire d'un point s'il ne subissait que l'attraction potentielle. Voir ces systèmes comme dotés d'une dimension de plus vers laquelle plongent à l'infini ses trajectoires, et les réfléchir en faisant des analogies physiques, sinon mathématiques, avec le monde de la relativité générale devrait nous suggérer de nouveaux outils pour manipuler les oscillateurs, biologiques notamment, comme nous avions souhaité le faire avec H. Ben Amor.
## 7.5. Modélisation de l'auto-organisation de la membrane interne mitochondriale (2006)

J. Demongeot, A. Moreira et moi-même avons proposé un modèle simple pour explorer certains aspects de l'organisation particulière de la membrane mitochondriale interne (MMI). J'ai développé un modèle simple bidimensionnel de biomécanique membranaire. L'auto-organisation en crêtes membranaires était suivie par un score d'efficacité énergétique fondé sur la proximité des complexes ATP synthase (qui catalyse la formation d'ATP à partir d'ADP en utilisant l'énergie d'un gradient transmembranaire de protons H+) et Adénylate Translocase (ANT, le transporteur de nucléotides adénylates permettant l'exportation de l'ATP produit vers l'extérieur de la mitochondrie, et l'importation d'ADP). Il semble en effet qu'il y ait un lien entre cette organisation particulière et la proximité de ces sites. Un tel repliement de la MMI et un rapprochement spatial des sites des réactions combinées permet un accroissement considérable de l'efficacité métabolique et respiratoire de la mitochondrie. Certaines pathologies liées à une conformation anormale des ATP synthases montrent notamment des structures sans crêtes, mais organisées en pelures d'oignons, confirmant leur rôle dans cette organisation. Nous proposons dans l'article publié dans *Biochimie* un ensemble de pistes pour la modélisation de l'organisation des mitochondries.

## 7.6. Rôle des microARNs en tant que clefs potentielles de la co évolution dans les écosystèmes viraux (2007-2008)

J'ai initié le sujet suivant dans le contexte d'une réflexion du laboratoire sur le rôle des microARNs dans la régulation génétique. Pour ce travail j'ai passé plusieurs mois à faire une importante bibliographie et j'ai rédigé une demande de financement à l'Institut Rhone-Alpin des Systèmes Complexes (IXXI) (étant déjà porteur d'un autre préprojet IXXI, je ne me suis pas mis porteur du présent projet). Son objectif était d'initier une collaboration entre un laboratoire de virologie (Unit of Virus Host Cell Interaction UMR 5233 UJF/CNRS/EMBL (UVHCI)), le TIMC-IMAG, et le département d'informatique de l'UTFSM à Valparaíso au Chili.

Ce sujet allie biologie des systèmes, bioinformatique et biologie. C'est ma connaissance de ces disciplines, mon intérêt pour ce problème et cette idée originale d'adopter une vue très mésoscopique du problème qui m'ont amené à prendre en charge ce projet. Je n'ai pas souhaité continuer l'aventure car je ne voulais pas me disperser davantage et parce que j'ai pu mettre le projet dans de bonne mains, à savoir D. Bicout et P. Sabatier, physiciens théoriciens s'intéressant aux virus, dans l'unité EPSP-TIMC, UMR 55-25, Ecole Nationale Vétérinaire de Lyon. Je continue cependant de participer au réflexions du groupe.

Voici la retranscription du projet IXXI (porté par E. Drouet de l'UVHCI) qui a été accepté :

**Objectifs.** Dans le présent projet, nous nous intéressons à un réseau biologique d'interactions complexes ayant lieu à plusieurs échelles dans les plans spatiaux (géographique), temporels
(évolution, dynamique d'infection) et fonctionnels (infection): le réseau en question est fait du tissu
dense des interactions entre les Virus d'une part et les Espèces Vivantes d'autre part. Notre hypothèse
de travail est que cela se fait par l'intermédiaire de clefs de reconnaissance spécifiques dont les
microARNs (miRs) sont de bons candidats. Nous proposons de l'étudier comme un réseau de
percolation tel que le décrit Kaufmann [6], réseau dont les noeuds seront les espèces hôtes et et les
agents viraux et les liens élastiques les connections médiées par les miRs. Un autre objectif, en
parallèle, sera l'ébauche d'un réseau semblable – naïf des relations réelles qu'entretiennent virus et
hôtes – à partir des génomes hôtes et viraux disponibles et des séquences miRs connues. Cela
pourrait constituer un nouvel outil pour comprendre et mettre en évidence de tels 'écosystèmes
viraux' liés aux miRs. Enfin, l'ambition de ce travail sera d'apporter une nouvelle vision des virus,
considérés dans cette perspective moins comme agents pathogènes que comme agents affectant et
contrôlant l'évolution de leurs espèces cibles [9], et connectant les dynamiques évolutives de
plusieurs espèces entre elles, dans une stratégie globale 'gagnant-gagnant'.

Contexte. Les miRs sont des petites séquences polyribonucléotidiques d'environ 22 bases et sont les produits spécifiques transcrits de séquences génomiques; Ils ont vraisemblablement un rôle majeur dans les processus de régulation génétique en s'appiant avec des séquences cibles (ARN messagers) qui leur sont complémentaires (au moins sur les 8 premiers nucléotides). En plus de leur mécanisme particulier, ils devraient probablement nous obliger à revisiter les aspects de la régulation génétique les concernant puisque, loin de se restreindre au schéma des régulateurs 'classiques' touchant un nombre très limité de cibles (souvent une seule), il semble qu'ils interviennent davantage comme des 'micromanagers' de l'ensemble de l'expression génique [7] agissant depuis une autre couche de régulation, plus indépendante, nommée le 'milieu miARN'. Un seul miR peut en effet toucher des centaines de cibles ARNm.

Il a été découvert que toutes les espèces cellulaires (eucaryotes et procaryotes) et au moins plusieurs
virus à ADN (par exemple *Herpes Virus*) codent pour de nombreux miRs, souvent très spécifiques
de l'espèce. Il reste aussi vraisemblablement de nombreux miRs non identifiés, notamment chez les
virus mais également chez les espèces cellulaires. De plus il a été montré que plusieurs miRs
cellulaires, outre leur fonction physiologique, sont capables de s'apparier spécifiquement avec des
cibles virales présentes chez les virus à ADN et à ARN. Ainsi, ils jouent un rôle majeur lors des
processus d'infection virale, tant du coté cellulaire en garantissant une certaine forme d'immunité,
que du coté des virus qui utilisent aussi des voies de silencing miARN pour contourner ces défenses
et réduire les autres systèmes de défense immunitaire [8]. Ainsi, beaucoup de travaux suggèrent
maintenant que les miARNs sont des clefs d'une co évolution entre les virus et leurs hôtes [7, 8, 9,
10]. La conservation et la mutabilité de ces séquences détermineraient la liaison unissant ces
derniers, dans une dynamique lente à l'échelle des espèces et non à celle de l'individu, au sein
d'écosystèmes viraux.

Notre connaissance du monde viral et surtout de sa connexion avec le reste du monde vivant reste très restreinte. En effet, bien que les principales familles de virus aient probablement été identifiées, notre connaissance porte surtout sur les virus qui infectent l'homme ou les mammifères ou ceux qui infectent les espèces vivantes avec lesquelles nous avons des interactions (oiseaux, arthropodes,
moustiques), mais cela ne reste qu'une infime fraction de la diversité des 'espèces' virales existant dans la nature [10]. Une façon de comprendre le monde viral dans sa globalité, à savoir (i) comment ils sont connectés à certaines espèces et pas à d'autres, (ii) comment ils changent d'espèces cibles, (iii) comment ils maintiennent ces connections spécifiques malgré l'évolution de leur hôtes, est de chercher à représenter ces inter-connections. De plus, cela permet de visualiser la manière dont l'ensemble du monde vivant étudié est relié, 'indépendamment' des considérations eco-systémiques classiques.

**Modélisation.** Outre la recherche de séquences miR et les aspects phylogénétiques, il n'y a encore aucun développement théorique en biologie systémique intégrant les miRs. Nous proposons de réaliser un 'toy model' fondé sur un réseau de percolation où les liens sont les connexions miRs dont la force correspond à la force d'appariement des miRs avec les cibles (on considérera un seuil d'appariement à partir duquel le lien sera considéré comme existant), et où toutes les espèces, hôtes ou virales (de plusieurs types), sont des noeuds ayant quelques caractéristiques, notamment la mutabilité des séquences qu'ils portent (dans le modèle, uniquement des séquences miR et des séquences cibles de miRs qui seront mémorisées sous la forme de listes pour chaque espèce) et la taille de son génome (un nombre donné pouvant évoluer). La mutabilité des séquences sera considérée comme inchangée pour une espèce donnée durant la simulation et tiendra compte de paramètres comme (a) le type d'agent, hôte ou viral (par ex: les virus à ARN font plus d'erreur à cause de la mauvaise fidélité de l'ARN polymérase ARN dépendante), (b) son taux de multiplication par cellule quand il s'agit des virus (en se multipliant beaucoup, selon leur type, ils peuvent produire davantage de quasi espèces), et (c) la taille de son génome. En outre, des duplications ou délétions de séquences miR ou cibles seront possibles. La simulation sera initiée au hasard avec un nombre fixe d'espèces portant des séquences miR et cibles (sauf pour les virus à ARN qui ne portent pas de miRs). Les liens seront ensuite établis en testant la connexion entre chaque virus et chaque espèce cible. Durant la simulation, les séquences miR et cibles pourront évoluer et leur répertoire par espèce changer : ceci conditionnera l'organisation du réseau. On étudiera ainsi la façon dont l'évolution de ces séquences (par mutations des séquences miRs et cibles virales surtout) en fonction des types viraux ('égoïstes' (virus à ARN) ou 'altruistes' (virus à ADN)) affecte la connectivité du réseau ou au contraire permet de maintenir des écosystèmes viraux. On pourra aussi étudier ceci lorsqu'on détruit des espèces hôtes et/ou virales (en éliminant les espèces trop peu connectées par exemple). L'organisation et le comportement du réseau seront aussi comparés à son équivalent construit à partir des données biologiques.

**Objet de la demande.** Nous souhaitons que ce pré-projet puisse initier ce travail théorique et développer un échange interdisciplinaire entre le TIMC-IMAG et l'UVHCI. Cela permettra aussi de dégrossir cette approche pour pouvoir ensuite l'étendre (PEPS / ERC) et faciliter dans le futur sa prise en main par des étudiants en thèse. Nous prévoyons que ce financement serve à couvrir notamment une ou deux participations au 'RNA 2008 – Thirteenth Annual Meeting of the RNA Society' à Berlin, où nous souhaitons présenter cette nouvelle approche, et éventuellement pour des frais de mission pour travailler avec notre collaborateur chilien Andres Moreira, spécialisé en modélisation bioinformatique.
1. Thelu MA, Drouet E, Hilleret MN, Zarski JP: Lack of clinical significance of variability in the internal ribosome entry site of hepatitis C virus. J. Med. Vir. 72 (2004) 396

2. Chassagne S, Laffly E, Drouet E, Herodin F, Lefranc MP, Thullier P: A high-affinity macaque antibody Fab with human-like framework regions obtained from a small phage display immune library. Mol. Immunology 41 (2004) 539

3. Mahot S, Fender P, Vives RR, Caron C, Perrissin M, Gruffat H, Sergeant A, Drouet E: Cellular uptake of the EBV transcription factor EB1/Zta. Virus Res. 110 (2005) 187

4. Laffly E, Danjou L, Condemine F, Vidal D, Drouet E, Lefranc MP, Bottex C, Thullier P: Selection of a macaque Fab with framework regions like those in humans, high affinity, and ability to neutralize the protective antigen (PA) of Bacillus anthracis by binding to the segment of PA between residues 686 and 694. Antimicrobial Agent Chemotherapy 49 (2005) 3414

5. Paquin N, Ménade M, Poirier G, Donato D, Drouet E, Chartrand P: Local activation of yeast ASH1 mRNA translation through phosphorylation of Khd1p by the casein kinase Yck1p. Mol. Cell 26 (2007) 795

7. Kaufmann S.: Autocatalytic sets of proteins, J. Theor. Biol. 119 (1986) 1

8. Bartel DP, Chen CZ: Micromanagers of gene expression: The potentially widespread influence of metazoan microRNAs. Nat. Rev. Genet. 5 (2004) 396

9. Jopling CL, Yi M, Lancaster AM, Lemon SM, Sarnow P, Modulation of hepatitis C virus RNA abundance by a liver-specific MicroRNA, Science 309 (2005) 1577

10. Witzany G, Natural genome-editing competences of viruses, Acta Biotheor. 54 (2006) 235

11. Koonin EV, Dolja VV, Evolution of complexity in the viral world: The dawn of a new vision, Virus Research 117 (2006) 1

## 7.7. Substitution visuelle : amélioration de la perception via un dispositif électrotactile, substitution de la vision en 3D, application à la vision prothétique. (2009-2015)

**Groupe de travail.** A. Chekhchoukh (TIMC-IMAG, CNRS UMR5525 & AGIM, FRE3405), G. Tatur (LGI2P, Ecole Mines d'Ales, Univ Nimes), I. Marc (LGI2P, Ecole Mines d'Ales, Univ Nimes), N. Vuillerme (AGIM FRE3405), C. Scheiber (CHU Bron), Y. Payan (TIMC-IMAG, CNRS UMR5525). Financement CSVSB – UJF 2011 – 25000€.

Dans le cadre de la mise au point et de la validation expérimentale de dispositifs médico-techniques suppléants aux handicaps sensori-moteurs, en particulier la vision prothétique, nous avons conçu un dispositif de substitution de la vision en 3 dimensions. Une plate-forme logicielle nous permet de réaliser des expériences de substitution visuelle 3D en utilisant une matrice d'électro-stimulation linguale (TDU). Une thèse a été soutenue sur ce sujet (soutenance en octobre 2015) ; elle visait à déterminer la manière dont est perçue l'information visuelle 2D ou 3D via ce dispositif (voir figure 7.10). Il s'agissait de quantifier la qualité de cette perception 2D et 3D par des expériences d'identification de formes et des expériences d'immersion 3D couplant modèles 3D d'environnement, géolocalisation et détection de la posture. Ceci permettait de valider pour la vision prothétique plusieurs technologies de traitement de l'information visuelle en se fondant sur le paradigme de substitution visuelle. Ce travail se situait à l'interface entre informatique et sciences cognitives. Il reposait sur le déploiement et l'utilisation de systèmes haptiques, de capteurs et de systèmes de géolocalisation indoors (en laboratoire), et nécessitait la mise au point de plate-formes logicielles intégrant le contrôle des systèmes d'acquisition et de suppléance, et la modélisation de scènes 3D.

L'objectif de ce type travaux est, à terme, de développer un dispositif de substitution visuelle pour restituer à des personnes aveugles ou déficientes visuelles (ex: personnes atteintes de dégénérescence maculaire liée à l'âge) ou fournir des solutions de réalité augmentée pour la perception d'information de guidage et critiques dans un environnement en trois dimensions. Il s'agissait aussi
de transposer les développements faits sur ce dispositif à un système de vision prothétique développé par I. Marc et G. Tatur. Des échanges fructueux ont été fait avec cette équipe. Ce même dispositif est aussi déclinable pour des applications de guidage du geste chirurgical et pour des applications de positionnement spatial et de suivi de trajectoire en astro et aéronautique.

La réalisation de ce projet passait par un travail exploratoire fondamental en neurosciences cognitives: (i) il s'agissait d'obtenir une bonne qualité de la restitution d'informations spatiales tridimensionnelles sur un tissu faiblement discriminant (muqueuse linguale ou palatine) en comparaison de l'œil ; (ii) d'étudier la qualité de perception de signaux vectoriels en 2D ou en 3D projetés sur une seule matrice d'électrodes ; (iii) de s'intéresser à la virtualisation 3D de scènes vectorisées par une projection sur 2 matrices d'électrodes en même temps, l'une (inférieure) sur la langue, l'autre (supérieure) sur le palais ; (iv) enfin, afin de permettre une restitution fidèle de la scène projetée via le dispositif électro-tactile, il fallait que la géolocalisation et la posture du sujet dans l'environnement soient connues et précises. Dans ce contexte, la qualité du couplage haptique a été étudiée. Un TDU haute résolution a été fabriqué par la société SMEE à Voiron. Nous avons travaillé étroitement avec eux pour repenser entièrement ce dispositif (codage numérique, miniaturisation, haute résolution, protocoles de communication). Enfin, nous avons développé (avec C. Scheiber, CHU Bron) une approche anatomo-fonctionnelle fondée sur la détection par IRMf de l'activité des aires dédiées à la vision et au traitement de l'information 3D dans le cerveau au cours de telles expériences d'électro-stimulation linguale. Quatre articles ont été publiés dans les actes du congrès ASSISTH 2011, dans Acta Biotheoretica 2012 et 2 dans la conférence internationale EMBC en 2013. Trois communications orales ont été faites sur le sujet. Bien que tardives, deux autres publications sont encore prévues pour ce travail très en avance dans le domaine, en particulier sur l'effet de la bimodalité et sur des expériences de contradictions et de fusion d'information aux résultats spectaculaires.

<figure><img src="image_37.png" /></figure>
<figure><img src="image_38.png" /></figure>

<figure><img src="image_39.png" /></figure>

**Figure 7.10.** Tongue display unit. En haut à gauche, A. Chekhchoukh (thèse) mettant au point une expérience destinée à mesurer l'effet des micro-saccades ou d'un scintillement du signal sur la langue, par l'intermédiaire du TDU. En haut à droite, une forme en 3D (un cube) visualisé sur l'écran en niveaux de gris représentant les niveaux de voltage sur le TDU et en 12x12 pixels (taxels sur le TDU). En bas à gauche, résultats d'une expérience de contradiction d'information : une droite est tracée avec un décalage de 90° sur le TDU et sur le visu ; les sujets doivent indiquer la direction ressentie de la droite. En plus des réponses principales centrées sur 0 et 90° par rapport à la référence visuelle, des modes de fusion intermédiaires apparaissent. En bas à gauche, la matrice en 24x24 taxels du TDU haute résolution.

## 7.8. Modélisation multi-echelle en épidémiologie (2013-2016) [*]

Durant quelques années, je me suis intéressé à l'épidémiologie des maladies transmissibles. Avec mon troisième doctorant, Hessam Hessami, nous nous sommes particulièrement intéressés d'une part à des indicateurs épidémiologiques semblables à la notion de charge en électricité (un débit de charges électriques multiplié par un temps) et l'identification d'évènements infectieux dans le cadre des systèmes critiques dont l'existence est ponctuée de catastrophes, d'autre part de structures de population.

Nous avons donc initié une description des évènements infectieux dans un contexte où le suivi de l'épidémie peut se faire à l'échelle individuelle, comme c'est le cas en simulation individu centrée ou dans des implémentations en temps continu de modèles différentiels de propagation épidémique. Nous avons étudié l'intégrale temporelle de tels évènements au cours desquels l'épidémie augmente (catastrophes) ou diminue (rescues) et montré que les distributions des évènements épidémiques peuvent suivre des lois de puissance (figure 7.11). Tout du moins constituent-elles des signatures des maladies épidémiques et de leurs conditions, signatures qui peuvent être recherchées dans les systèmes réels (ex : dans le cas de covid dans lequel on dispose d'un suivi très fin). De telles signatures pourraient être utilisées pour confronter les modèles et affiner leurs paramètres. Ils pourraient également servir à tester, en simulation, des conditions pour répartir différemment la charge infectieuse (il vaut mieux plein de petits évènements infectieux disjoints qu'une crise
épidémique), par exemple (et c'est ce que nous venons de vivre pendant la longue période covid qui me permet d'en parler maintenant), le confinement massif, partiel, le port du masque, les gestes barrière, le pass sanitaire, etc. En développant ces réflexions, nous sommes immanquablement arrivé à l'écueil de comment accéder à une telle granularité dans la connaissance de la propagation épidémique, et très vite à celui de comment prendre correctement en compte des éléments essentiels dans la transmission des maladies, en particulier la structure des populations, mais aussi leur composition, leur dynamique propre, les aspects sociologiques, etc.

<figure><img src="image_40.png" /><figcaption>**Figure 7.11.** Evolution stochastique d'une épidémie et évènements épidémiques.</figcaption></figure>

En haut, la simulation montrée, très simple, met à jour de façon stochastique l'effectif d'individus infectés dans une population. On voit qu'au début de l'infection la croissance de cet effectif est très importante, mais pas nécessairement régulière. Elle est effectivement ponctuée de pauses, voire de régressions, accidentelles dans la croissance de l'épidémie.

La figure du milieu montre ces phases de croissance ou de décroissance contiguës identifiées comme des phases notées *rescue* (ici des phases de croissance infectieuse) ou *catastrophe* (ici des phases de décroissance de l'infection). Leur intégration défini la charge infectieuse (si augmentation) ou la charge sanitaire (si décroissance).

Les deux figures du bas montrent un enregistrement des épidémies de rougeole aux Îles Féroé, en effectif à gauche et en diagramme de fréquence à droite. La distribution de taille de ces épidémies suit une loi de puissance.

<figure><img src="image_41.png" /></figure>

Nous nous sommes aperçus en lisant la littérature que ce n'était pas le cas ! Les modèles sont essentiellement fondés sur des systèmes d'équations différentielles ordinaires sans inclure de structure de population, en particulier de groupe (c'est dans les groupements d'individus que se transmettent principalement les maladies) ; pire, ces modèles ne prennent pas correctement en charge le rôle d'obstacles à la propagation épidémique des personnes immunisées (naturellement ou vaccinées) !

Nous nous sommes attelés à l'intégration de la notion de groupe dans plusieurs types de modèles,
dans des systèmes d'équations aux dérivées ordinaires pour commencer en réécrivant les équations d'un système SIR comme un système enzymatique. Nous montrons notamment que les individus immunisés interviennent dans l'équation de catalyse (génération de personnes infectées par transmission de la maladie à des personnes saines) comme des inhibiteurs non compétitifs.

Nous avons ensuite créé un modèle de structuration de la population en groupes, fondé sur des lois de probabilité pour l'instant de création d'un groupe, la taille de ce groupe et sa durée de vie. Ces loi dépendent de paramètres que nous avons explorés et qui sont reliables à des valeurs mesurables ou pouvant au moins être estimées dans des systèmes humains (ou animaux) réels, comme la distribution des vitesses de déplacement des individus, la surface effective qu'occupe une personne, les distributions d'attirance ou de répulsion sociale, etc. Nous avons implémenté ce modèle de structuration de population dans divers modèles de dynamique infectieuse : un modèle stochastique en espace homogène ou encore un modèle multi-agents spatialisé. Nous avons travaillé sur la convergence des résultats entre modèles (figure 7.12).

L'ensemble de ces travaux a été encore peu publié faute de temps. La publication principale est un important chapitre de livre [Glade, 2015].

<figure><img src="image_42.png" /><figcaption>**Figure 7.12.** Simulations numériques de 3 modèles SIR convergeant avec les mêmes paramètres [voir Glade, 2015]. Les 3 sont des modèles de simulation stochastique (SSA) fondés sur l'algorithme de Gillespie [Gillespie, 1976, 1977]. Le premier (A et D) est un modèle SSA simulant le processus infectieux dans une structure de groupe dynamique. Les groupes (D) sont de durée de vie relative à leur taille. Le deuxième (B et E) est un SSA appliqué dans un automate cellulaire ; la dynamique spatio-temporelle de l'épidémie est suivie à large échelle. Le 3ème (C et F) est un SSA avec une structure de groupes dynamiques simulés dans un système multi-agents.</figcaption></figure>
Je vais ajouter une remarque : j'aurais peut-être du en 2020, avec l'arrivée de Sars-Cov-2, relancer franchement cette activité. J'en ai ressenti la nécessité mais j'ai du ranger ma frustration. Dans le contexte 2020-2021, étant donné que mon activité était centrée sur les sujet que je vais présenter dans les chapitres 8 et 9, et que le travail de laboratoire, celle des étudiants du labo notamment, et les enseignements étaient fortement affectés par la pandémie, il eut été difficile de réaliser un travail acceptable en essayant de maintenir difficilement le reste à flot. Cependant, j'ai suivi la pandémie avec attention et effectué une bibliographie très importante et très large spectre allant de la dynamique épidémique, à la formation des variants de ce virus, en passant par la stratégie sanitaire, vaccinale en particulier, à l'action immédiate du virus sur les organismes, aux covid longs, au zoonoses inverses ... Toute dramatique qu'elle soit, cette pandémie est un laboratoire à ciel ouvert ! J'ai mis à jour mes cours d'épidémiologie et compte bien relancer mon activité de recherche dans ce domaine, en particulier m'intéresser à la dynamique de la variabilité virale (son impact mais aussi sa formation) dans les modèles que j'ai proposés.

En 2013-2016, Hessam Hessami et moi avions imaginé (voir sa thèse [Hessami, 2016]) que des sociétés de conseil puisse proposer des services d'optimisation des rythmes et environnements humains (par exemple, conseiller l'architecture d'un bâtiment pour faciliter, voire promouvoir les gestes sanitaires comme le lavage de main), mais aussi de formation pédagogique et de sensibilisation dans les entreprises et institutions, pour limiter les propagations épidémiques (liées à des maladies transmissibles, mais aussi à d'autres formes de troubles transmissibles liés à des dynamiques d'opinions). A l'époque, nous pensions beaucoup à des maladies transmissibles à fort impact sur l'activité des entreprises, comme la gastro-entérite. Les propositions que nous arions faites comme je l'ai évoqué, paraissaient presque de la science fiction chez nous ! C'est ce que j'avais pu mesurer lors d'une conférence que j'avais donnée en tout début d'après-midi devant une soixantaine de personnes en demandant qui s'était lavé les mains avant de passer à table (personne ; la disposition des sanitaires ne facilitait alors pas du tout la démarche). De nos jour, nous mesurons l'importance de ceci avec d'une part les mesures sanitaires individuelles (lavage des mains, distanciation, masque, aération des pièces) mais aussi les mesures sanitaires plus larges échelle comme les files de circulation, les confinements et couvre feux, le télétravail, les passes sanitaires et vaccinaux). L'importance de tout ceci peut être finement estimé avec des modèles, en particulier ceux que nous avons proposés. Avec une pointe d'humour, je faire remarquer que si nous avions créé ce genre de société en 2016, nous serions probablement riches à l'heure qu'il est !

Quoi qu'il en soit, Hessam Hessami a tout de même fini, après un passage dans l'industrie en tant que Data Scientist chez Servier, par créer sa société, DONEH, société dont l'activité sera la mise en relation d'études de santé publique avec les personnes se proposant comme sujets d'étude. Cette activité permet notamment des enquêtes épidémiologiques variées. J'y contribue en tant que personne conseil et ai initié et tutoré un projet étudiant consistant à mettre en place une étude fictive (sur la mort fœtale), fondée sur une étude existante, le but du projet étant de spécifier complètement le cadre légal (RGBD, CPP, ...) dans lequel cette société basée en Angleterre pourra proposer ses services.
## 7.9. Effet des champs externes faibles sur la matière vivante [*]

**Groupe de travail.** Eric Beaugnon (LNCMI, CNRS Grenoble), Caterina Tomba (Univ. Geneve), Nicolas Glade (TIMC-IMAG, CNRS – UGA Grenoble)

Cette thématique concerne la mesure experimentale des effets des champs magnétiques intenses sur le vivant principalement, mais également sur l'eau.

### 7.9.1. Effet des champs magnétiques intenses sur le vivant

Au cours de ma thèse, j'ai étudié l'effet des champs magnétiques intenses sur les solutions de microtubules *in vitro*. Les microtubules, *in vitro*, sont très sensibles à l'effet des champs externes faibles (voir les travaux antérieurs), notamment aux champs magnétiques intenses. Ces travaux ont donné lieu à deux publications [Glade & Tabony, Biophys. Chem. 2005 ; Glade et al, Biophys. Chem. 2006].

Un de mes souhaits est de réaliser de nouveau ces expériences *in vivo*. J'y reviendrai probablement dans les années à venir. L'objectif est de montrer que des structures cellulaires magnétiquement anisotropes, donc sensibles à l'action d'un champ magnétique intense, comme les microtubules ou l'actine, provoquent des modifications de morphologie et de comportement des cellules lorsque celle-ci sont soumises à un champs magnétique intense. Nous souhaitons mesurer les champs auquels les cellules sont sensibles et le moment auquel elle le sont. Nous pensons notamment que celle-ci sont sensibles lorsque le cytosquelette se réarrange durant la vie cellulaire, en particulier pendant la phase de division cellulaire. Ces expériences ont un double intérêt, médical d'une part (les appareils d'imagerie par résonnance magnétique nucléaire travaillent à des champs magnétiques comparables à ceux que nous utilisons, c'est-à-dire entre 2 et 8 T); instrumental d'autre part : les champs magnétiques intenses, à l'instar des pinces optiques, pourraient s'avérer être un bon moyen de manipulation spécifique des structures cellulaires magnétiquement anisotropes.

Ces experiences sont cependant difficiles à réaliser car il faut mettre en place tout un setup pour les experiences de culture cellulaire dans l'aimant supraconducteur dans lequel nous réalisons ces expériences. Avec l'aide de Caterina Tomba (Postdoc, Univ. Genève), nous avons mis en place un tel setup avec notamment la régulation fine de la température et des gaz nécessaires à la culture cellulaire. Nous avons aussi réalisé des expériences préliminaires (Figure 7.13) sur des cellules HeLa Fuci (marquant les étapes du cycle cellulaire) sous champ. Nous avons réalisé ces experiences plusieurs fois pour notamment résoudre toutes les difficultés rencontrées dans ces expériences (culture, manips sous champ, microscopie dans un autre lieu ...). Nous avons ainsi pu mettre au point un protocole expérimental et souhaitons continuer ces expériences dans les années à venir sous la forme d'un sujet de M2 puis de thèse. Caterina Tomba en a fait une partie de son projet pour candidater au CNRS.
<figure><img src="image_43.png" /></figure>

A

<figure><img src="image_44.png" /></figure>

B

<figure><img src="image_45.png" /></figure>

C

<caption>Figure 7.13. Expériences préliminaires en champ magnétiques intenses.</caption>

(A) Aimant supraconducteur dans lequel sont réalisées les expériences.

(B) Cellules Hela Fuci de référence (développement dans l'aimant, hors champ magnétique) sous grossissement 20x (la barre fait 50 µm). En couleur, les noyaux à différents stades du cycle cellulaire ; en gris les microtubules.

(C) Cellules HeLa Fuci sous champ intense de 15T pendant 24 h. Même grossissement.

On constate une forte augmentation de concentration du cytosquelette dans les cellules exposées au champs.

### 7.9.2. Effet des champs magnétiques intenses sur certaines propriétés de l'eau

Une autre influence possible des champs magnétiques intenses sur le vivant concerne l'eau du milieu cellulaire elle-même. Il a été montré par Otzuka & Ozeki [Otzuka 2006] que certaines propriétés de l'eau, liquide bien plus complexe qu'on ne le pense habituellement et qui se comporte davantage comme un continuum que comme une collection de molécules H₂O agitées et en interaction par l'intermédiaire de liaisons hydrogène, en biologie notamment, puissent être modifiées sous l'action de champs magnétiques intenses (voir le projet PEPS 2016 ci-dessous pour les détails), en particulier sa mouillabilité sur des surfaces métalliques. Un étudiant qu'Eric Beaugnon a encadré (et dont j'ai été le tuteur universitaire), Bao Chen, a reproduit les expériences d'Otzuka avec succès, montrant que de l'eau, sous légère agitation, exposée à un champ magnétique intense de 8 teslas, change peu à peu de propriétés de mouillage sur des métaux. Il montre que l'effet est clairement lié à la charge ionique de l'eau. De plus, il montre que ce phénomène a une longue rémanence puisqu'une fois le champ coupé, les propriétés de mouillage de l'eau préalablement exposée continuent d'être affectée pendant plus d'une heure. (Figure 7.14).
<figure><img src="image_46.png" /></figure>

**Figure 7.14.** Angle de contact de gouttes d'eau (20 µl) déposées sur du cuivre propre. Les 3 courbes, rouge, verte, bleue, représentent respectivement de l'eau ultra-pure (conductivité très faible de 1.4 µS/cm), et de charge ionique croissante ; l'eau à 2541.5 µS/cm est de l'Hepar. L'eau est placée dans un flacon dans un champ magnétique de 8 T depuis le temps 0 de l'expérience, le flacon étant maintenu mobile sous champ (léger mouvement de haut en bas ; ce point n'est pas compris mais s'avère indispensable). Toutes les 20 minutes, le flacon est retiré du champ magnétique pour préveler quelques gouttes et mesurer leur angle de contact sur le cuivre. On voit que plus l'exposition au champ a été longue et plus l'eau est chargée en ions, plus l'angle de contact sur le cuivre chute. Au temps 150 minutes (2h30), le champ est coupé. On constate que l'effet est rémanant pendant environ une heure, sa relaxation étant lente.

Nous pensons que ces modifications sont liées à une structuration plus forte de l'eau en clusters. Nous pensons aussi qu'ainsi d'autres propriétés pourraient être affectée comme sa viscosité. Les milieux biologiques étant composés en grande quantité d'eau (solvant), il était légitime de se poser la question de l'effet de telles modifications des propriétés physico-chimiques de l'eau sur la matière vivante. Dans ce cadre, nous avons :

* déposé un projet PEPS en 2016 (voir Annexe 1.3), ainsi qu'une demande à l'ANR. Les deux ont été refusées. Les avis sur le PEPS étaient néanmoins très bons. Je ferai une nouvelle demande lorsque l'occasion (appel à projet + disponibilité des participants) se présentera.

* entamé des expériences pour mesurer par spectroscopie de fluorescence et par pH-métrie d'éventuels effets du champs magnétique sur l'eau. Dans ce cadre, nous avons encadré une étudiante de L3 (Anita Ravat - B. Sc. internship 2016 - Tutors : Eric Beaugnon and Nicolas Glade, *Effets des champs magnétiques intenses sur le potentiel hydrogène (pH) de solutions aqueuses*). Les résultats sont prometteurs car nous avons effectivement observé des modifications du pH (Figure 7.15) ainsi que des changements du spectre de fluorescence. Ces modifications pourraient être imputables à un renforcement des clusters d'eau, organisations éphémères de l'eau pouvant se renforcer autour d'ions en solution (voir l'Annexe 1.3 pour les détails scientifiques de ce projet sur lequel je vais travailler à nouveau à partir de fin 2022).
<figure><img src="image_47.png" /><figcaption>**Figure 7.15.** Expériences sur le pH de l'eau en champ magnétiques intenses. Chaque ligne de graphiques ci-dessus correspond à une expérience. La sonde d'un pH-mètre et un thermocouple étaient plongés dans un tube fermé d'eau placé dans un champs magnétique intense (8T). Les enregistrements ci-dessus montrent les variations du pH et de la température de l'eau au cours du temps, alors que le champ est coupé (zones grises du premier graphique) ou actif (zones blanches du premier graphique). Ces résultats semblent aller dans le sens d'une variation du pH liée au champ magnétique. Ils sont cependant à prendre avec prudence car les deux instruments mesurent des déplacements de charges via un courant électrique ; dans un champ intense, ceci pourrait être artéfactuel.</figcaption></figure>

* mis au point un instrument pour mesurer la viscosité et l'indice de refraction de l'eau sous champ. Ce dispositif consiste, suite à impulsion (pulse symétrique latéral d'air) ou à une série d'impulsions de fréquence donnée, à faire vibrer une goutte d'eau en lévitation magnétique (nous obtenons une lévitation magnétique sous fort gradient de champ, obtenu dans notre aimant supraconducteur à 15T) et à mesurer la relaxation de cette goutte. Nous mesurons la vibration de la goutte à l'aide d'un appareil permettant de mesurer par reflexion d'un spectre lumineux sur la goutte la distance entre l'appareil et la surface de la goutte. Les modes de vibration et la relaxation de la goutte, ainsi que les modes de résonnance, nous donnent accès à plusieurs propriétés de l'eau. Après avoir développé un prototype et l'avoir testé avec succès (voir Figure 7.16) nous avons fait construire un appareil de mesure et réalisé des séries de mesures. Nous sommes actuellement en train de développer un modèle de la goutte et de ses déformations pour calculer sa viscosité à partir des mesures faites. Les mesures de divers liquides non sensibles au champ magnétique (ex: alcool) seront faites (nous avons déjà vérifié que les propriétés de l'éthanol sont inchangées), ainsi que celles de
l'eau plus ou moins pure.

<figure><img src="image_48.png" /><figcaption>**Figure 7.16.** Relaxation des vibrations d'une goutte en lévitation magnétique après un pulse symétrique intense. On voit clairement différents modes de vibration. De cette relaxation peuvent être extraites diverses propriétés du liquide, notamment sa viscosité.</figcaption></figure>

* nous avons aussi réalisé des expériences de dynamique enzymatique dans de l'eau placée sous champ (comme décrit dans le projet). Les résultats ne sont pas probants.
# 8. TRAVAUX DE RECHERCHE ACTUELS

Mon activité de recherche se situe principalement entre la biologie théorique et l'informatique théorique. Toutes les recherches que j'ai entreprises en biologie théorique et qui motivent les développements futurs que je souhaite mener ont un dénominateur commun. Elles posent la question du rôle et de l'importance de l'organisation spatiale et temporelle dans le vivant.

L'objet biologique de mes recherches a souvent varié, fluctuant entre l'organisation spatiale des microtubules, la chimie prébiotique et l'ordre aux origines du vivant, les réseaux de régulation, etc. Derrière ces objets, ce qui me fascine c'est le fait que nous (humains) identifions de l'ordre et une complexité dans ces systèmes, que nous comprenions que ceci joue un rôle dans le fonctionnement du vivant. Ce qui m'interroge, c'est dans quelle mesure cet ordre, ces formes, cette complexité sont en relation avec le fonctionnement naturel du vivant. A cette question sont liées d'autres interrogations, en particulier la relation qu'entretient le vivant avec la machine ou tout autre processus de calcul (computational systems) : Premièrement, le vivant est-il assimilable à une machine ou à un processus de calcul ? Deuxièmement, qu'est ce que ça change de considérer cela comme idée sous-jacente du vivant ?

Ci-dessous, je décris le cadre général des travaux qui constitueront mon activité de recherche à venir, je les décrits brièvement sous une forme abrégée, enfin je détaille spécifiquement certaines parties sous la forme d'un programme de recherche.

## 8.1. Cadre général de mes travaux de recherche actuels.

Le paradigme habituel en biologie est proche d'une vision de la *cellule-machine*, c'est-à-dire dans laquelle ses composants se comportent comme des éléments mécaniques passifs ou comme des éléments actifs comparables à des micro-machines ; une cellule-machine donc, mais dans laquelle on (les chercheurs, les étudiants, les humains) a conscience parfois qu'il y a « du bruit ». Le vocabulaire même employé en biologie est déformé par cette vision particulière de la cellule (et même plus globalement du vivant) faite par les hommes, une espèce douée pour l'ingénierie. Ainsi, au niveau cellulaire, on parle de moteurs moléculaires marchant sur les fibres du cytosquelettes, fibres que l'on associe facilement à des poutres et des tendeurs, on parle de centre organisateur, on associe souvent les "unités" de synthèse de l'ATP ou des protéines à des centrales énergétiques de la cellule et à des usines de production. Les contours mêmes des particules biologiques ont dans notre esprit, dans nos représentations, des géométries bien définies, bien nettes : ce sont des fibres, des tubes, des membranes, des globules, etc. On en a une vision géométrique, certainement pas protéiforme. Une machinerie bien huilée donc, parfaitement contrôlée par les centres organisateurs et par l'ADN qui a longtemps été au centre de l'organigramme cellulaire (actuellement le centre de gravité du contrôle cellulaire se déplace cependant légèrement vers les « réseaux de régulation », un autre terme emprunté à l'ingénierie), avec un système de signalisation si efficace qu'on le présente aux étudiants à l'université comme un centre de tri postal.
Je parais prendre ici en défaut ce paradigme ; néanmoins, il est évident celui-ci fonctionne plutôt bien puisqu'on sait même l'exploiter pour fabriquer des molécules biosynthétiques (ex: insuline) en contrôlant ou en « reprogrammant » certains gènes. On va jusqu'à « reprogrammer » des réseaux génétiques entiers (les pirater devrait on dire!) pour que des épidermes, à l'échelle d'un organisme (une souris), se comportent comme Turing ou Belouzov et Zhabotinski l'avaient prédit, comme Murray l'avait mis en équations [Belousov 1951 & 1985, Turing 1952, Zhabotinski 1967, Murray 1993], à savoir produisent des motifs spatio-temporels stationnaires ou sous forme de vagues de pigmentation se propageant sur l'animal au cours de sa croissance [Suzuki 2003], démonstration impressionnante s'il en est d'ingénierie génétique<fnref n="14" />. C'est aussi un paradigme utile pour le modélisateur et le mathématicien qui cherchent à simuler ou à mettre le vivant en équations. Nos représentations (mathématiques ou informatiques) de la connaissance des systèmes biologiques, nos méthodes de calcul, nos algorithmes sont adaptés à ce paradigme. Il est en effet bien plus facile de mettre en œuvre des modèles du vivant fondés sur des objets structurés interagissants entre eux selon des lois bien définies (même si elles comportent une part de hasard) que de fonder nos modèles sur le principe même du désordre ambiant (c'est cependant ce qu'entreprend la physique statistique notamment).

Si le paradigme (ou les théories) en vigueur en biologie tient bon, c'est parce qu'il est utile, et les scientifiques ont raison de continuer à développer leurs recherches dans ce cadre, tant que ses limites ne se font pas trop ressentir. C'est aussi notamment parce que la biologie (cellulaire surtout) est une science encore jeune (la biologie moderne débute vraiment avec la découverte de la structure de l'ADN, du code génétique et de la machinerie de réplication, traduction et transcription, c'est-à-dire entre 1950 et 1970¹⁵) et certainement encore trop conservatrice en comparaison de la physique qui a déjà subit plusieurs révolutions lourdes l'obligeant à accepter le fait que revoir sa copie, même de façon importante, fait partie du processus scientifique. Ce n'est pas encore facilement admis en biologie, mais on ne doit pas oublier qu'il fut tout autant difficile à la physique d'accepter de laisser le monde tout newtonien pour prendre en compte, peu à peu, les propositions faites par les théories physiques relativistes notamment, quantique aussi. C'est cela qui a permis l'apparition de la grande majorité des dispositifs technologiques dont on dispose aujourd'hui. Il eut été impossible de concevoir le LASER ou le GPS dans le contexte des physiques ondulatoire et newtonienne. C'est le besoin, en termes de compréhension (ex : c'est l'échec de la compréhension de la catastrophe ultraviolette à la fin du 19ème siècle qui poussera à la recherche d'une nouvelle physique et qui permettra de retenir la théorie quantique de Max Planck) comme de production (l'industrie, celle liée à la guerre notamment au 20ème siècle, a poussé la physique dans ses retranchements et à contribué à de nombreuses découvertes dans des temps sommes toutes très courts : radar, chiffrage/déchiffrage, calcul numérique, matériaux modernes, atome ...), qui a forcé et retenu ces transitions. La physique newtonienne n'est pour autant pas mise au rebut puisqu'elle est tout à fait

<footnote n="14">14 NB. Au demeurant, la modification génétique faite reste relativement simple car ne touchant que peu de gènes, mais l'ensemble de l'expérience demeure impressionnant car l'effet se manifeste très nettement, de façon macroscopique, à l'échelle d'une souris vivante.</footnote>

<footnote n="15">15 C'est en tout cas là que je décide de la situer dans ce manuscrit.</footnote>
efficace dans la majorité des applications humaines (construction, mécanique ...) qui fonctionnent à des échelles modérées de temps, d'espace et d'énergie.

En biologie, c'est aussi le besoin et les nécessités d'accès à des échelles de temps (très courtes), d'espace (très petites) et d'énergie (très faibles) qui pourrait bien commander ces transitions.

Le consensus de la cellule-machine vient de faits observationnels indiscutables et vraisemblablement de la naissance quasi simultanée de la biologie moderne (années 50) d'une part, de la théorie du contrôle (années 40), de l'informatique et de la cybernétique (années 40-70) [Triclot 2008, Chapoutier 2011]. D'abord, la biochimie et la microbiologie (agroalimentaire notamment), puis la biologie moléculaire ont montré que, dans plusieurs systèmes biologiques ou biochimiques, l'on pouvait contrôler avec succès enzymes ou gènes pour fabriquer des substances d'intérêt (par exemple, la synthèse d'insuline). Notons toutefois que d'une part de nombreux autres systèmes biologiques visant à être contrôlés sont passés à la trappe car n'aboutissant à aucun résultat exploitable ou intelligible ou même simplement digne d'intérêt pour l'industrie et que, d'autre part, le forçage effectué sur ces systèmes (ex: doses de substrats à transformer par les enzymes ou les cellules) est colossal, sans commune mesure avec leur fonctionnement naturel. En réalité, la plupart des systèmes naturels fonctionnent en forte limitation (quasi absence souvent) de substrat. Pour un système vivant, tout apport d'énergie ou de matière est potentiellement, rapidement (au-delà d'une dose pouvant s'avérer faible), une perturbation de son homéostasie. Les systèmes vivants vivent donc dans les milieux qui leur sont les plus adaptés, c'est-à-dire les milieux dans lesquels les apports d'énergie et de matière (lumière, chaleur, composés organiques, ...) sont adaptés à leur homéostasie, donc à leur capacité naturelle à traiter ces apports en les tamponnant d'abord, puis en transformant matière et énergie en matière biologique et en éliminant l'excédent. Ensuite, il y a le biais observationnel qui revêt au moins 2 aspects : on ne sait observer (au microscope, RMN, diffraction de la lumière ...) que ce qui est structuré, organisé temporellement ou spatialement, pas ce qui nous apparaît comme « du bruit ». L'observateur, ingénieur par nature (c'est-à-dire qu'il est efficace à la recherche de structures et qu'il pense « machine »), en déduira que le vivant fonctionne grâce au ballet bien agencé de ces micro-structures fonctionnelles. Enfin, il y a le biais expérimental qui déforme notre compréhension de ce que sont les systèmes naturels dans leur milieu. Par exemple, lorsqu'on cherche à résoudre la structure des protéines, c'est-à-dire à connaître leur structure tridimensionnelle, on impose un double biais à notre compréhension de ce que sont en réalité les protéines. D'abord on part du principe qu'elles sont forcément structurées (en 3 dimensions) pour pouvoir fonctionner. Cette présupposition nous apparaît naturelle et provient d'une part de la nécessité présupposée de structures 3D pour la formation de super-assemblages (ex: microtubules) et de la façon dont nous pensons que les mécanismes biologiques fonctionnent, calqués sur le modèle de nos machines, par exemple le modèle clef-serrure enzymatique (et de ses variantes allostériques) utilisé pour décrire le « mécanisme » enzymatique, dans lequel l'enzyme et son ligand, pré-structurés, présentent respectivement un site actif bien formé correspondant à la forme du ligand, également bien définie ; une alternative dynamique (non pré-structurée) serait pourtant envisageable.
Ensuite, faire de la cristallographie des molécules biologiques<fnref n="16" /> implique de forcer les objets biologiques à se ranger comme des sardines dans leur boite, c'est-à-dire à les forcer à s'agencer en cristal en les mettant dans un tube d'échantillons à des concentrations extrêmement élevées, des concentrations qui n'ont rien de naturelles et qui ne sont qu'extrêmement rarement rencontrées dans les cellules. On pourrait ici continuer à énumérer les très nombreux biais liés à la mesure et à l'observation qui déforment notre vision du monde biologique microscopique.

Pourtant, depuis quelques années, des études de plus en plus nombreuses tendent à montrer que de nombreux objets biologiques, dans leur mode naturel de fonctionnement, ne sont pas si structurés qu'on ne le pense (voire ne le sont pas du tout). C'est par exemple le cas de la protéine *Tau*, dont le rôle est essentiel dans la régulation de la stabilité des microtubules (naturellement instables). Ainsi il a été ainsi montré que les microtubules décorés, des structures pourtant assez organisées, présentent vraisemblablement un aspect de fil de laine angora [Roll-Mecak, 2015]. Cela pose la question de la façon dont se font les interactions entre protéines associées (par exemple les moteurs moléculaires) et microtubules dans un cadre où les objets en présence ne sont pas très structurés. C'est aussi le modèle clef-serrure lui-même qui commence maintenant à être revisité [Kulkarni, 2020], une meilleure vision du processus étant que, si sur une très grande quantité d'enzyme et de substrat (comme dans un bioréacteur agroalimentaire) le processus correspond en moyenne à ce que donnerait un modèle clef-serrure, à l'échelle des particules biologiques individuelles, le substrat comme l'enzyme ne sont pas forcément très structurés (ils peuvent se trouver dans un très grand nombre possible de conformations) mais se replient localement (ce n'est pas forcément la totalité de la particule qui se replie) au contact, et se déplient à nouveau aussitôt libérés ; il s'agit d'un modèle bien plus dynamique du vivant en somme.

Allons plus loin et posons la question de la pertinence des réseaux d'interaction biologique. De tels réseaux sont une abstraction nous permettant de ne mettre en exergue que les processus les plus fréquents et les plus observables dans une cellule, mais en aucun cas une réalité. Les interactions, des plus spécifiques (donc entrant dans la logique de tels réseaux) au moins biologiquement affines, sont d'une grande diversité. Certaines sont rares, d'autres sont fréquentes ; certaines sont fortes, d'autres faibles ; certaines durent longtemps, d'autres sont éphémères ; certaines font intervenir la structure et l'ordre, d'autres sont plus distribuées ou font intervenir un agrégat de particules subcellulaires, ce que sous-tendent respectivement les idées d'hyperstructures et de FDS (pour Functioning-Dependent Structures) des structures qui se forment à la demande d'une fonction par le système cellulaire, proposées par [Amar 2004, Norris 2002, 2007, Thellier 2004, 2006] ... ce qui nous amène naturellement à poser la question des origines du vivant. S'il est concevable

<footnote n="16">16 En quelques mots, la cristallographie des molécules biologiques consiste à 1) former un cristal de la molécule biologique d'intérêt en concentrant fortement cette molécule notamment, 2) à faire passer une source de lumière à travers et à observer la figure de diffraction qui en résulte. De cette figure de diffraction, par transformation de Fourier, on reconstruit le réseau cristallin d'atomes (des molécules en question) et on remonte ainsi à la structure des molécules étudiées. Le rayonnement utilisé est principalement des rayons X car ceux-ci possèdent une longueur d'onde plus courte que celles de la lumière visible, c'est-à-dire entre 0,001 nm et 10 nm, c'est-à-dire du même ordre de grandeur que les dimensions atomiques et les espaces inter-atomiques, permettant ainsi de résoudre finement la structure des molécules d'intérêt.</footnote>
actuellement d'associer les processus du vivant actuel à une logique mécaniste dans un cadre
structuré complexe, il reste à résoudre comment le magma chimique prébiotique a pu atteindre ce
stade organisé, à commencer par l'émergence d'un code génétique et des premiers métabolismes.
Les réflexions et recherches sur le vivant à ses origines sont un bon exercice pour tenter de cerner la
nature même de la matière vivante ... car se situant justement à la limite de ce qui est vivant.

La très bonne correspondance entre ce que l'on pense du vivant et ce que l'on observe effectivement dans le vivant, dans le cadre du paradigme actuel de la théorie cellulaire, ne doit pas laisser occulter que justement, nous ne percevons et n'interprétons que dans le cadre d'une théorie actuelle du vivant : les projections mentales de nos observations ne se font que sur le paradigme du vivant actuel<sup>17</sup>. Sans remettre en question ce paradigme et son utilité, mes principaux collaborateurs (O. Bastien (LPCV CEA Grenoble), A. Stephanou (TIMC), I. Cheddadi (TIMC), E. Fanchon (TIMC), P. Ballet (LATIM, Brest), L. Trilling (TIMC), S. Ivanov (IBISC, Evry), E. Beaugnon (LNCMI, CNRS Grenoble) ...) et moi-même proposons de nous intéresser à une vision alternative du vivant microscopique dans laquelle la cellule peut fonctionner dans un état naturellement très peu organisé ou l'ordre n'est que transitoire et où persistent certaines structures plus ordonnées que d'autres qui biaisent (dirigent) le fonctionnement de la cellule vers certains comportements particuliers. Dans ce contexte peuvent être réinterprétés de nombreux aspects de la biologie comme des observations de cinétique enzymatique rapide non compatibles avec les modèles actuels, mais aussi la bio-toxicité des nanoparticules artificielles (nanotubes de carbone, fibres amiante) qui, si elle n'est absolument pas comprise à l'échelle microscopique (elle est pensée comme un processus cellulaire inflammatoire, sans qu'on en sache bien plus) pourrait être vue comme le résultat d'un biais fonctionnel du à un forçage structurel permanent dans la cellule (trop d'ordre maintenu trop longtemps). La diversité des réseaux de régulation génétiques ou métaboliques et leur plasticité dans une même cellule pourraient bien constituer également une nouvelle compréhension de la manière dont les processus cellulaires sont maintenus, permettant à la cellule de continuer d'assurer ses fonctions vitales.

Nous souhaitons tester la viabilité de ces assertions par la modélisation (mathématique et fondée sur des modèles numériques) d'une part mais également récolter davantage d'éléments d'observation et de mesure pouvant supporter nos propositions, soit dans la littérature soit à partir de nos propres expériences..

Passons maintenant à la description détaillées des thématiques de recherche que j'ai choisi de présenter dans ce document.

<footnote n="17">17 Le lecteur trouvera dans [Chalmer 1987, Kuhn, 2008, Barrau 2016] les discussions explicitant clairement à la fois l'intérêt et la contrainte des paradigmes en science, c'est-à-dire leur nécessité pour cadrer des recherches et éviter l'absence de noyau dans lequel peut se construire et évoluer scientifiquement un consensus, et inversement le biais cognitif qu'ils forcent en fixant sans équivoque l'ensemble des faits scientifiques, mécanismes, lois (issus d'un consensus dont on sait qu'il est valable un certain temps à une époque donnée) selon lesquels toute nouvelle observation doit être interprétée.</footnote>
## 8.2. Origines du vivant

W. Martins affirme, à juste titre, que les recherches sur les origines du vivant sont une conjecture infalsifiable et que le mieux que nous puissions espérer est de disposer d'une histoire convaincante (... research on the [origins of Life] topic is "unfalsifiable conjecture" — the best we can hope for is a convincing story. W. Martins, from J. Whitfield, Nascence Man, [Whitfield 2009]). Je pense que cette question, au-delà des nouvelles attentes actuelles à ce sujet, en particulier en exobiologie, est un excellent cadre de départ pour réfléchir sur la nature même du vivant. Nous allons en tout cas contribuer à fournir quelques éléments plausibles de cette histoire.

Pour amorcer cette histoire, je vais commencer, dans ce chapitre, par contextualiser cette thématique ancienne car fondamentale pour l'homme, mais qui bénéficie d'un regain d'intérêt important à cause des développements importants de l'astronomie et de la conquête spatiale. Les recherches que je vais présenter ici focalisent sur l'établissement d'une génétique primordiale. Je montrerai comment des recherches expérimentales et théoriques (fondées sur des simulation numériques) peuvent être faites dans ce cadre.

### 8.2.1. La question des origines du vivant – Contexte général

**Une question fondamentale ancienne.** Le problème des origines de la vie est ancien, très ancien ! Il est évidemment relatif à une question, *La Question* probablement la plus fondamentale pour l'humanité, celle qu'on ne peut que mal formuler tant elle est protéiforme, celle qui prend mille formes bien que tout le monde la comprenne : Pourquoi la vie ? Comment ? Pourquoi l'homme ? ... la *Question des Origines*. Ce que je trouve le plus incroyable dans l'affaire, ce qui nous surprend le plus et qui, évidemment, fait que l'on trouve *La Vie* et *La Question des Origines* mystérieuses, les plaçant ainsi en position centrale des humanités, c'est que justement nous soyons conscients de cela et que cela nous fasse réagir.

Cette question des origines du vivant est ainsi, pour moi, fondamentale. C'est pour ça que j'ai choisi de traiter ce sujet en premier dans mon manuscrit. Cette question donc m'apparaît centrale principalement pour deux raisons : d'abord parce qu'évidement elle se réfère à la question générale des origines (en biologie, en physique, en théologie ...), mais aussi parce que, plus pragmatiquement, on se demande comment, de l'inerte, on est passé à l'organique, de l'organique au vivant et, bien évidement, cela entre en résonance avec la façon dont nous, des êtres vivants doués de conscience, créons l'outil puis par extension la machine asservie puis autonome et visons à nous diriger tout doucement vers la machine consciente. Dans cette résonance, j'y vois d'une part le fait que nous transposons la façon dont nous concevons ou démontons ces machines, par notre ingénierie, dans notre compréhension du vivant (le vivant-machine), mais aussi le souhait pour l'homme de répondre à une angoisse, l'angoisse de solitude, d'unicité, angoisse qui, je le pense est
la motivation fondamentale de l'humanité à avancer toujours plus. J' invite le lecteur à relire ma
partie introductive sur le rare, le faible et l'amorphe, au début de ce document et en particulier sa
digression sur ce qu'est la science pour moi.

D'Haeckel à Pasteur - Une génération spontanée de la Vie ? On trouvera toujours une autre manière de faire commencer cette histoire, mais je trouve intéressant de partir d'Haeckel<fnref n="18" />. C'est ainsi que je vais commencer, par une histoire biologique des origines du vivant, histoire qui nous amènera au problème qui m'intéresse. NB : pour ce récit, je vais beaucoup m'appuyer sur ce livre que j'ai trouvé dans une obscure librairie parisienne aujourd'hui disparue, Écrits sur la vie [Écrits sur la vie : Livre 1964], qui est un recueil de textes anciens, des grecs anciens à nos jours, relatifs à la vie et a ses origines.

Haeckel donc, croit que les mers du globe contiennent une substance vivante primitive qu'il nomme
monère. Les monères sont, selon lui « les plus simples des organismes observés, [...] les plus
simples des organismes imaginables. ». A-t-il vu des bactéries et les a-t-il associées à son concept
de monères ? Entre la paréidolie, dont même Kepler dont on vante le modèle en astronomie fut
victime (puisqu'il a passé une bonne partie de son existence à décrire les habitants de la lune, leur
vie, leurs mœurs, à partir de leurs constructions qu'il pensait observer dans sa lunette), et les idées
préconçues fortement ancrées y compris en sciences, par exemple la génération spontanée à son
époque, Haeckel ne sera pas le premier à voir ce qu'il avait envie de voir et à penser librement sans
trop se confronter à la méthode scientifique. Toujours est il que, bien que ses travaux ne reposent
que sur peu de bases scientifiques seulement, ce que Haeckel défend c'est tout de même la vie
primitive, très simple, et le fait que toute vie fut à l'origine monère. Il dit, je cite : « Ces organismes,
nullement différenciés [...] ressemblant par la simplicité de composition de leur particules aux
cristaux inorganiques, [...] ont pu être les primitifs ancêtres de tous les autres organismes. ». Mieux
encore, il soutient que ces mêmes monères, organismes vivants primordiaux, puissent se former à
partir « d'un plasma colloïde » se formant lui-même à partir de « composés carbonés plus simples »
(Citation complète en note de bas de page<fnref n="19" />).

La base de son raisonnement est fausse ! Haeckel croit, parce que les monères qu'il observe sont « des organismes sans organes », « privés d'organes, constitués par un simple composé chimique et doués pourtant de la faculté de croître, de se nourrir et de se répandre », ne présentant « ni

<footnote n="18">18 Ernst Haeckel (1834-1919), biologiste et philosophe allemand qui contribue diffuser la théorie de l'évolution de Darwin.</footnote>

<footnote n="19">19 Citation complète 'Écrits sur la vie' p47-48 : « En effet, puisque chez ces organismes, il n'y a ni organisation, ni différenciation quelconque de parties hétérogènes, puisque, chez eux, tous les phénomènes de la vie sont accomplis par une seule et même matière homogène et amorphe, il ne répugne nullement à l'esprit d'attribuer leur origine à la génération spontanée. S'agit-il de plasmagonie ? Y a-t-il déjà un plasma capable de vivre ? alors ce plasma a simplement à s'individualiser, comme le cristal s'individualise dans une solution mère. S'agit-il, au contraire, de la production de monères par véritable autogonie ? alors il est nécessaire que le plasma susceptible de vivre, la substance colloïde primitive, se forme d'abord aux dépens de composés carbonés plus simples.»</footnote>
organisation, ni différentiation » et ne pouvant ainsi assurer leur reproduction, que ces êtres qu'il attribue pourtant au vivant, naissent spontanément. Comme beaucoup à cette époque, Haeckel est un défenseur de la génération spontanée !

Ce que je trouve intéressant toutefois, c'est que l'idée de relier une chimie complexe, carbonée, que l'on est « en mesure de produire artificiellement dans nos laboratoires chimiques »<fnref n="20" /> à l'émergence d'un plasma colloïdal, autrement dit une forme primitive d'organisation (plus qu'une soupe diffuse de molécules), menant à une forme de vie primitive, les monères, n'effraie pas Haeckel. Il suppose même que, parce qu'on sait produire ces composés carbonés complexes en laboratoire, alors « rien n'empêche [...] d'admettre que, dans la libre Nature, des conditions favorables à la formation de ces composés puissent aussi se présenter. ».

On sait que ce raisonnement ne tient pas dès lors que la vie a colonisé la Terre : les processus de la vie sont infiniment plus efficaces et ainsi plus rapides que toute réaction chimique en milieu naturel. Le vivant occupe toutes les niches depuis longtemps et ne laisse aucune chance à une chimie de type prébiotique de voir le jour de nouveau. La chimie du monde terrestre est complètement contrôlée par la vie. Néanmoins ce raisonnement correspond à celui que nous avons actuellement sur la façon dont nous voyons l'apparition de la vie sur Terre et potentiellement ailleurs dans l'Univers. Pour caricaturer un peu, pas tant que ça en réalité, nous espérons effectivement qu'à partir d'une soupe de molécules simples, la matière s'assemble, se complexifie, se combine, jusqu'à faire émerger des processus chimiques qui, eux-mêmes combinés entre eux, aboutissent à la matière vivante primordiale : les premières cellules vivantes. En réalité, je pense, en lisant Haeckel, qu'il ne croyait pas vraiment que la génération spontanée puisse se faire aujourd'hui, car il pose la question de la possibilité que « peut-être [...] parmi les monères actuellement connus, y a-t-il une espèce qui, aujourd'hui, continue à naître par génération spontanée ». Vraisemblablement, il associait davantage son raisonnement à la question de l'apparition de la vie et non à la vie actuelle. Notons au passage que ce qui pose problème quant à la 'génération spontanée' n'est pas tant son principe qu'aujourd'hui on détaillerait dans le cadre de l'émergence, mais la transposition que certains, comme Pouchet<fnref n="21" />, ont faite à la vie actuelle et qui ont créé de vives polémiques que Pasteur s'est attelées à invalider. Haeckel cherche d'ailleurs, comme il le dit, à « combler la lacune existant entre la cosmogonie de Kant et la théorie de la descendance de Lamarck », autrement dit à résoudre le passage de l'inerte au vivant. Il conclut : « L'origine des premières monères par génération spontanée nous semble être un phénomène simple et nécessaire du mode d'évolution des corps terrestres. J'accorde à ce phénomène, tant qu'il n'a pas été directement observé ou reproduit, qu'il est et demeure une simple hypothèse, mais je le répète, cette hypothèse est indispensable à l'enchaînement tout entier de l'histoire de la création. ». Je pense qu'Haeckel se servait surtout de ce 'principe de génération spontanée' comme d'un cache misère pour pallier cette lacune qui nous

<footnote n="20">20 NB : il faut rappeler que depuis le milieu du 19ème siècle, jusqu'au milieu du 20ème siècle, la chimie est une activité de pointe. Je pense qu'Haeckel tient un discours influencé par une époque où la chimie est grandement mise en avant. D'autres vraisemblablement aussi ; Oparine (voir note 22) notamment. Il faut bien comprendre que comme l'informatique actuellement, la chimie de l'époque semble être en mesure de résoudre tous les problèmes.</footnote>

<footnote n="21">21 Felix Archimède Pouchet (1800-1872), médecin français, farouche défenseur de la génération spontanée et opposant à Pasteur.</footnote>
gêne toujours actuellement, à savoir l'émergence (spontanée) des premiers métabolismes, de la première génétique, etc.

Haeckel encore, parle clairement de la nécessité d'isoler la substance vivante dans une membrane :
> « *Un des premiers actes d'adaptation qu'accomplissent les monères nées par génération spontanée est l'épaississement de leur couche superficielle, qui devient pour la molle substance du centre, une membrane protectrice contre les attaques du monde extérieur.* ».

C'est le besoin de microcosme ; le même que celui que Langton a cherché à prendre en compte dans son système d'automate auto-reproducteur (vie artificielle), appelé maintenant *boucles de Langton* [Langton 1984, Rennard 2002]. C'est celui aussi, cher à Oparine<fnref n="22" /> qui s'attela notamment à obtenir chimiquement ce qu'on aimerait qualifier de protocellules (mais dont les fonctionnalités sont insuffisantes pour mériter ce statut), des coacervats.

Pasteur<fnref n="23" /> prend la suite et, avec lui, le problème devient plus chimique et ce pour longtemps puisque les travaux des chimistes, biologistes et biochimistes sur les origines du vivant vont continuer ce mouvement : de Pasteur à Miller, en passant par Oparine, on cherche à savoir comment se forment les molécules du vivant, les sucres, les bases azotées, les acides aminés et leurs polymères. Pasteur, par ses travaux sur la déviation de la lumière polarisée par des énantiomères (molécules non superposables en miroir), ceux d'acide tartrique en particulier, a montré que le vivant ne produit pas de mélanges racémiques de molécules, c'est-à-dire des mélanges à part égales de molécules déviant la lumière dans une direction ou une autre (les énantiomères lévogyres ou dextrogyres). Les processus du vivant, au contraire, produisent un seul énantiomère d'acide aminé (acides aminés L) ou encore un seul énantiomère pour les sucres (les sucres D). Pasteur aimerait pouvoir contrôler ce processus de synthèse, en chimie. Et il s'interroge, notamment sur l'origine de cela :
> « *Quelles sont donc les forces dissymétriques qui président à l'élaboration des principes immédiats naturels ? [...] la dissymétrie, je la vois partout dans l'Univers. L'Univers est dissymétrique. [...] c'est là, suivant moi, un des liens entre la vie à la surface de la Terre et du cosmos, c'est-à-dire l'ensemble des forces répandues dans l'Univers.* »

Il détaille :
> « *Je pressens même que toutes les espèces vivantes sont primordialement, dans leur structure, dans leurs forces extérieures, des fonctions de la dissymétrie cosmique. [...] La solution consisterait d'une part, dans la découverte de la génération spontanée, si tant est qu'elle soit en notre pouvoir ; d'autre part, dans la formation de produits dissymétriques à l'aide des éléments carbone, hydrogène, azote, soufre, phosphore, si, dans leur mouvements, ces corps simples pouvaient être dominés, au moment de leur combinaisons, par des forces dissymétriques. Voudrais-je tenter des combinaisons dissymétriques de corps simples ? Je ferais réagir ces derniers sous l'influence d'aimants, de solénoïdes, de lumière polarisée elliptique, ... enfin, de tout ce que je pourrais imaginer d'actions dissymétriques.* »

Ce problème pour lequel Pasteur propose des solutions (l'action de facteurs externes pour briser la

<footnote n="22">22 Alexandre Ivanovitch Oparine (1894-1980), biochimiste russe, pionnier des travaux expérimentaux sur les origines du vivant. Son activité expérimentale concerna principalement la chimiosynthèse de biomonomères.</footnote>

<footnote n="23">23 Louis Pasteur (1822-1895), physico-chimiste français, pourfendeur de la théorie de la génération spontanée, c'est un des pères principaux de la microbiologie. Il est aussi connu par les chimistes pour ses travaux précieux qui ont donné naissance à la stéréochimie. Il a aussi mis au point le vaccin contre la rage.</footnote>
symétrie) est toujours d'actualité. D'une part par les chimistes et biochimistes qui visent à comprendre comment l'énantiomérie s'est mise en place entre la ''soupe prébiotique'' et la première cellule, mais également à la reproduire. Par exemple, on sait que la silice (SiO₂), minéral omniprésent dans la nature, permet la condensation des acides aminés [Costa 2008], c'est-à-dire la formation de polymères d'acides aminés, les peptides entre autres. On ne sait pas en revanche comment former des peptides énantio-sélectifs ! [Dudjak 2002 ; Sakhmo 2019]. D'autre part, l'énantiomérie étant l'une des signatures du vivant sur Terre, cela en fait un bon critère pour déterminer la vie ou les traces fossiles de vie ailleurs dans le système solaire (Mars, Titan, ou les lunes glacées des géantes gazeuses). L'analyse de la lumière polarisée (et de son spectre) provenant des corps célestes pourrait permettre cela si elle devenait suffisamment sensible ; c'est encore loin d'être possible : l'analyse de la lumière cendrée de la Lune (c'est-à-dire la lumière de la Terre réfléchie sur la Lune) ne permet pas de mettre en évidence la vie sur Terre, ni par son analyse spectrale ni par la polarisation de sa lumière. En revanche, les instruments embarqués sur les sondes spatiales et les rovers et autres landers à destination respectives des petits corps comme les astéroïdes ou les comètes et des autres planètes ou lunes du système solaire (Mars et Titan), et capables de prélèvements, pourraient exploiter cette signature.

Avec Pasteur surtout naît une première approche de la biochimie moderne. Il reste qu'on ne sait pas à ce moment comment ces molécules peuvent être produites par des processus physico-chimiques abiotiques, et on ne sait pas non plus comment fonctionne la cellule elle-même.

**La chimie prébiotique.** En 1953 donc, Miller et Urey réalisent une expérience désormais célèbre [Miller 1953, Miller & Urey 1959]. Destinée à mettre en évidence une éventuelle origine chimique de l'apparition de la vie sur Terre, elle consistait à simuler les conditions que ces auteurs ont supposé régner originellement après la formation de la croûte terrestre. Nous verrons que si nos connaissances sur les conditions physico-chimiques de la Terre originelle ont évolué et ne font pas complètement consensus, elles s'affinent actuellement et surtout se complètent avec la connaissance des compositions des sols et atmosphères des autres planètes et lunes du système solaire, des modèles de formation et des observations récentes des disques protoplanétaires, en fonction de la distance de leur étoile, des modèles de formation des planètes, et se diversifient, par rapport à la vision limitée de la flaque sale des origines, avec le fait que l'on considère une plus large gamme de milieux dans lesquels la (les) vie(s) a (ont) pu apparaître : au fond des océans près des fumeurs noirs, près des lacs volcaniques, etc. L'expérience de Miller et d'Urey avait pour fondement l'hypothèse (non vérifiée) d'Haldane et d'Oparine : les composés organiques (briques moléculaires simples du vivant) peuvent se former à partir de composés inorganiques (méthane, dihydrogène, eau ...) dans les conditions régnant sur Terre peu après sa formation. L'expérience proprement dite (voir figure 8.1) consistait à soumettre pendant un temps suffisamment long (7 jours dans leur cas) un mélange de gaz (méthane CH4, ammoniac NH3, hydrogène H2) et d'eau à des arcs électriques reproduisant les décharges des éclairs dans l'atmosphère terrestre et apportant l'énergie nécessaire à la dissociation (ionisation) des molécules, favorisant ainsi leurs réactions. L'ensemble de cette soupe (dont le nom inspira le concept de *soupe primitive*) subissait en outre des cycles de vaporisation (par
chauffage) et de condensation (par refroidissement). Cette expérience a été maintes fois reproduite.

<figure><img src="image_49.png" /><figcaption>**Figure 8.1.** Schéma descriptif de l'expérience de Miller et Urey. Il s'agit d'un circuit dans lequel, un fluide (ici de l'eau et des composés inorganiques et organiques) et sa phase vapeur, circulent sous l'action d'un cycle d'évaporation-condensation induit par une source de chaleur et un circuit de refroidissement. Les composés en phase vapeur subissent en outre l'action de décharges électriques, source d'énergie facilitant la catalyse de certaines réactions chimiques. L'échantillonnage correspond aux prélèvements faits pour analyse.</figcaption></figure>

Miller et Urey ont obtenu une solution de molécules organiques contenant de l'urée ($CON_2H_4$), du formaldéhyde ($H_2CO$), de l'acide cyanhydrique (HCN), des composés que l'on sait précurseurs de plusieurs autres composés du vivant, l'urée en particulier, mais surtout des bases azotées (qui entrent dans la composition des acides nucléiques) et des acides aminés (constituants des protéines). Miller et Urey ont identifié un certain nombre de composés suffisamment concentrés (certains en quantité supérieure à 2%) dont 7 acides aminés. Les solutions de Miller et Urey ayant été conservées, on a identifié depuis dans ces mêmes échantillons un nombre bien plus important de composés non détectés à l'époque, le nombre d'acides aminés montant ainsi actuellement à 40.

Depuis, l'astrochimie a considérablement contribué à détailler la diversité chimique produite dans le milieu interstellaire, dans les disques proto-planétaires, dans les glaces cométaires également. On montre notamment qu'une part très importante de molécules prébiotiques se forment dans ces milieux et ont pu alimenter le milieu prébiotique naissant sur Terre.

**Un regain d'intérêt venant de l'exobiologie.** Si des réflexions et recherches concernant les origines du vivant ont toujours eu lieu, elle bénéficient depuis quelques années d'un véritable regain d'intérêt, presque d'un besoin pressant, avec le développement des recherches en astronomie et d'exploration du système solaire.

Le développement des techniques d'observation astronomiques a été en effet spectaculaire depuis
ces 2 dernières décennies et a permis de considérables découvertes, en particulier dans le champ des recherches des planètes extra-solaires. En 1995 était découverte la première exoplanète par la méthode des transits<fnref n="24" />. Cette exoplanète n'a pourtant rien d'accueillant puisqu'il s'agit d'une planète de type Jupiter chaud ; 51 Pregasi b, c'est son nom, fait environ 0.5 masses de Jupiter pour environ 1.56 rayons Joviens et orbite à seulement 0.05 UA<fnref n="25" /> de son étoile, une naine ultra-froide<fnref n="26" />, c'est-à-dire une étoile à l'activité extrêmement instable produisant régulièrement d'importantes bouffées de rayonnement ionisants (UV en particulier), tournant autour d'elle avec une période de 4 jours seulement. Cette exoplanète a ainsi une température de surface de l'ordre de 1000°C ce qui dans tous les cas ne permet pas d'envisager la vie. Depuis, entre 1995 et 2020, près de 4000 exoplanètes ont été détectées et, désormais tous les jours, de nouvelles planètes voire lunes de toutes tailles sont identifiées ou entrent dans la liste des candidates à confirmer. En imagerie infrarouge, on observe aussi les disques protoplanétaires creusés de sillons par les planètes naissantes de ces systèmes. Parmi les exoplanètes détectées, la population des planètes de taille comparable à la Terre ou de seulement 2 à 5 masses terrestres explose. On estime maintenant, en se fondant sur les fréquences observées, à 5 à 10 milliards le nombre de planètes de type Terre ou Super-Terre dans une galaxie comme la Voie Lactée [Hsu 2019]. On sait de mieux en mieux établir les bornes des zones habitables en se fondant en particulier sur le type et l'age des étoiles. De plus, depuis quelques années seulement, la chimie des atmosphères de certaines exoplanètes peut être sondée par spectrométrie lorsque ces planètes passent devant leur étoile. Ajoutons à cela l'exploration du système solaire (Titan et Mars, mais aussi comètes + astéroïdes) qui va croissante et nous avons là un terrain fertile dans lequel la question de l'apparition de la vie revient souvent sur le devant de la scène, est débattue publiquement et surtout dans les milieux scientifiques.

C'est notamment dans ce contexte qu'a pu être lancé le programme transdisciplinaire (CDP) de l'IDEX Grenoblois, *Origine du vivant et des planètes* (programme COOL).

### 8.2.2. Théories sur l'origine du code génétique

S'il y a bien quelque chose qui saute aux yeux du premier étudiant en biologie venu, c'est évidemment la complexité de la matière vivante. On peut toujours, à grands renforts d'approximations importantes et surtout d'analogies avec les systèmes artificiels (machines, systèmes symboliques, programmes, systèmes fluidiques, compartiments...), décrire dans les grandes lignes un processus cellulaire, une cellule, un organisme (figure 8.2). Cependant, dès que l'on rentre dans les détail, c'est une avalanche qui nous attend. Tout fourmille d'interactions

<footnote n="24">24 La méthode des transits est l'une des méthodes de détection des exoplanètes. Elle consiste à identifier et mesurer la diminution d'intensité liée au passage d'une planète extra-solaire devant son étoile, et la durée de ce transit.</footnote>

<footnote n="25">25 1 UA, pour Unité Astronomique, correspond à la distance moyenne entre la Terre et le Soleil, c'est-à-dire 150 millions de km. Quelques ordres de grandeur : Jupiter se trouve à 5.2 UA du Soleil. La sonde Voyager 2, l'objet le plus lointain construit par l'homme se trouve à 147.6 UA du Soleil à l'heure où j'écris ce texte (en novembre 2019).</footnote>

<footnote n="26">26 Une naine ultra-froide est une étoile à la limite entre les naines rouges, objets stellaires de masse comprise entre 0.075 et 0.4 masses solaires (MS) ayant déclenché la réaction de fusion nucléaire, et les naines brunes, des objets substellaires, de masses inférieure à 0,08 MS (13 à 75 MJ) et qui sont sous la limite de fusion thermonucléaire de l'hydrogène.</footnote>
complexes, multiples, de subtilités qui font que l'écart entre les organisations les plus complexes de la matière non vivante et une simple cellule vivante actuelle, quelle qu'elle soit, est simplement impensable. Lorsqu'on s'intéresse aux origines du vivant, c'est dans ce fossé infranchissable que l'on se jette.

<figure><img src="image_50.png" /><figcaption>**Figure. 8.2.** **Schéma général du fonctionnement d'une cellule vivante.** Une cellule vivante est un système capable de répliquer son patrimoine génétique pour se reproduire, et possède un métabolisme pour maintenir son état vivant en échangeant de la matière avec le milieu extérieur. Ce métabolisme est notamment mis en œuvre par tout un bestiaire de protéines (mais aussi des ARN et de nombreuses petites molécules), produites par traductions des ARNs transcrits.</figcaption></figure>

Un des éléments clef du vivant est bien sûr le code génétique et toute la machinerie qui permet son exploitation (transcription en ARN puis, éventuellement traduction en protéines) et la réplication du génome permettant la reproduction cellulaire. L'ensemble des éléments qui constituent cette machinerie et leur 'harmonieux ballet' est lui-même extrêmement complexe (figure 8.3). Le problème27, c'est que tous ces éléments, le système de traduction en particulier, semblent absolument nécessaires à la bonne exploitation/réplication du génome. L'apparition d'un code génétique et son évolution semblent intimement liés à l'apparition et l'évolution du système de traduction lui même. Comment dès lors imaginer initier une génétique précurseur de la vie sur Terre ? On se retrouve en effet avec un des problèmes les plus difficiles de la biologie, rien de moins que *Le Problème de Qui de l'œuf ou de la poule ...* ?

<footnote n="27">27 « [...] the problem appears extremely and unusually hard. »[Koonin 2017 a]</footnote>
<figure><img src="image_51.png" /><figcaption>**Figure 8.3.** (A) *Processus de réplication de l'ADN* : une fourche est ouverte dans la double hélice par une hélicase et permet aux enzymes ADN polymérides de faire croître deux brins complémentaires à partir de désoxyribo nucléotides libres. (B) *Transcription de l'ADN en ARN* : la double hélice est dé-torsadée par des gyrases; une ARN polymérase et plusieurs facteurs et protéines associées se fixent sur le début d'une région codante (gène), le promoteur; un brin d'ARN est alors synthétisé par cette enzyme qui lit le brin codant d'ADN et polymérise des ribonucléotides libres. (C) *Traduction de l'ARN en protéines* : Le brin d'ARN codant (ARN messager : ARNm) est pris en charge par un lourd complexe riboprotéique, le ribosome; celui-ci favorise l'appariement d'ARN de transfert (ARNt) portant des acides aminés avec la chaîne codante (succession de codons), et leur rapprochement permettant la formation d'une liaison peptidique; les chaînes polypeptidiques sont ainsi polymérisées; les protéines sont leur produit de maturation.</figcaption></figure>

Il y a actuellement 3 théories majeures proposant une possible explication à l'apparition du code génétique. Koonin en donne une description et un regard critique très détaillés dans ses excellentes revues de 2009 et 2017 [Koonin 2009 & 2017 a]. J'incite celui qui souhaite entrer plus en détail dans cette problématique de l'origine du code génétique et disposer de plus de références (que je donne pas ici) à lire ces deux revues dans l'ordre de publication.

Ces trois théories<fnref n="28" /> sont nées très tôt après la découverte du code génétique au début des années 1960 [Nirenberg, 1961 ; Matthaei, 1962 a et b ; Leder, 1964] :

* la théorie de l'origine stéréochimique

* la théorie adaptative (d'optimisation ; de minimisation d'erreur).

* la théorie de la co-évolution

<table><thead><tr><th>1ère<br>base<br>Codon<br>(5')</th><th>U</th><th>C</th><th>A</th><th>G</th><th>2ème base Codon</th><th>3ème<br>base<br>Codon<br>(3')</th></tr></thead></table>

<footnote n="28">28 Koonin, 2017 (a), souligne à juste titre que le terme *théorie* fréquemment utiliser pour parler de ces hypothèses et cadres conceptuels est un peu abusif du point de vue épistémologique.</footnote>
<table><tbody><tr><td rowspan="2">U</td><td>5' UUU3'-- 3'AAA5'</td><td>Phe</td><td>5' UCU3'-- 3'AGA5'</td><td>Ser</td><td>5' UAU3'-- 3'AUA5'</td><td>Tyr</td><td>5' UGU3'-- 3'ACA5'</td><td>Cys</td><td>U</td></tr><tr><td>5' UUC3'-- 3'AAG5'</td><td>Phe</td><td>5' UCC3'-- 3'AGG5'</td><td>Ser</td><td>5' UAC3'-- 3'AUG5'</td><td>Tyr</td><td>5' UGC3'-- 3'ACG5'</td><td>Cys</td><td>C</td></tr><tr><td rowspan="2">C</td><td>5' UUA3'-- 3'AAU5'</td><td>Leu</td><td>5' UCA3'-- 3'AGU5'</td><td>Ser</td><td>5' UAA3'-- 3'AUU5'</td><td>Stop</td><td>5' UGA3'-- 3'ACU5'</td><td>Stop / Trp</td><td>A</td></tr><tr><td>5' UUG3'-- 3'AAC5'</td><td>Leu / init</td><td>5' UCG3'-- 3'AGC5'</td><td>Ser</td><td>5' UAG3'-- 3'AUC5'</td><td>Stop</td><td>5' UGG3'-- 3'ACC5'</td><td>Trp</td><td>G</td></tr><tr><td rowspan="2">A</td><td>5' CUU3'-- 3'GAA5'</td><td>Leu</td><td>5' CCU3'-- 3'GGA5'</td><td>Pro</td><td>5' CAU3'-- 3'GUA5'</td><td>His</td><td>5' CGU3'-- 3'GCA5'</td><td>Arg</td><td>U</td></tr><tr><td>5' CUC3'-- 3'GAG5'</td><td>Leu</td><td>5' CCC3'-- 3'GGG5'</td><td>Pro</td><td>5' CAC3'-- 3'GUG5'</td><td>His</td><td>5' CGC3'-- 3'GCG5'</td><td>Arg</td><td>C</td></tr><tr><td rowspan="2">G</td><td>5' CUA3'-- 3'GAU5'</td><td>Leu</td><td>5' CCA3'-- 3'GGU5'</td><td>Pro</td><td>5' CAA3'-- 3'GUU5'</td><td>Gln</td><td>5' CGA3'-- 3'GCU5'</td><td>Arg</td><td>A</td></tr><tr><td>5' CUG3'-- 3'GAC5'</td><td>Leu / init</td><td>5' CCG3'-- 3'GGC5'</td><td>Pro</td><td>5' CAG3'-- 3'GUC5'</td><td>Gln</td><td>5' CGG3'-- 3'GCC5'</td><td>Arg</td><td>G</td></tr><tr><td rowspan="2">A</td><td>5' AUU3'-- 3'UAA5'</td><td>Ile</td><td>5' ACU3'-- 3'UGA5'</td><td>Thr</td><td>5' AAU3'-- 3'UUA5'</td><td>Asn</td><td>5' AGU3'-- 3'UCA5'</td><td>Ser</td><td>U</td></tr><tr><td>5' AUC3'-- 3'UAG5'</td><td>Ile</td><td>5' ACC3'-- 3'UGG5'</td><td>Thr</td><td>5' AAC3'-- 3'UUG5'</td><td>Asn</td><td>5' AGC3'-- 3'UCG5'</td><td>Ser</td><td>C</td></tr><tr><td rowspan="2">G</td><td>5' AUA3'-- 3'UAU5'</td><td>Ile</td><td>5' ACA3'-- 3'UGU5'</td><td>Thr</td><td>5' AAA3'-- 3'UUU5'</td><td>Lys</td><td>5' AGA3'-- 3'UCU5'</td><td>Arg</td><td>A</td></tr><tr><td>5' AUG3'-- 3'UAC5'</td><td>Met / init</td><td>5' ACG3'-- 3'UGC5'</td><td>Thr</td><td>5' AAG3'-- 3'UUC5'</td><td>Lys</td><td>5' AGG3'-- 3'UCC5'</td><td>Arg</td><td>G</td></tr><tr><td rowspan="2">G</td><td>5' GUU3'-- 3'CAA5'</td><td>Val</td><td>5' GCU3'-- 3'CGA5'</td><td>Ala</td><td>5' GAU3'-- 3'CUA5'</td><td>Asp</td><td>5' GGU3'-- 3'CCA5'</td><td>Gly</td><td>U</td></tr><tr><td>5' GUC3'-- 3'CAG5'</td><td>Val</td><td>5' GCC3'-- 3'CGG5'</td><td>Ala</td><td>5' GAC3'-- 3'CUG5'</td><td>Asp</td><td>5' GGC3'-- 3'CCG5'</td><td>Gly</td><td>C</td></tr><tr><td rowspan="2">G</td><td>5' GUA3'-- 3'CAU5'</td><td>Val</td><td>5' GCA3'-- 3'CGU5'</td><td>Ala</td><td>5' GAA3'-- 3'CUU5'</td><td>Glu</td><td>5' GGA3'-- 3'CCU5'</td><td>Gly</td><td>A</td></tr><tr><td>5' GUG3'-- 3'CAC5'</td><td>Val</td><td>5' GCG3'-- 3'CGC5'</td><td>Ala</td><td>5' GAG3'-- 3'CUC5'</td><td>Glu</td><td>5' GGG3'-- 3'CCC5'</td><td>Gly</td><td>G</td></tr></tbody></table>

**Figure 8.4. Code génétique.** L'association codons - acides aminés se lit en choisissant dans l'ordre (1,2,3) correspondant au sens de lecture de l'ARN (de l'extrémité 5' vers l'extrémité 3'), chacune des bases du codon, pour déterminer la correspondance avec un acide aminé. Dans le tableau sont également indiqués de manière surlignée les anticodons (sens 3' → 5'), c'est-à-dire les bases portées par l'ARN de transfert portant l'acide aminé correspondant dans le code génétique. Enfin, un code couleur est ajouté pour indiquer le type de polarité et la charge des acides aminés : en jaune les acides aminés apolaires, en vert les acides aminés polaires, en bleu les acides aminés basiques et en rouge les acides aminés acides. Les codons UAA, UAG et UGA sont des signaux de terminaison (ils indiquent la fin de la traduction). [Graphique modifié à partir de https://fr.wikipedia.org/wiki/Code_g%C3%A9n%C3%A9tique]

Avant de les présenter, disons le tout de suite : aucune ne domine ! Aucune ne fait consensus et surtout il est possible d'opposer des contre-arguments parfois forts à chacune d'entre elles. Mais elles sont aussi non-exclusives : elles peuvent avantageusement être considérées combinées, permettant d'entrevoir des scénarios plus plausibles pour l'origine du code génétique.

Rappelons rapidement ce qu'est le code génétique et ses propriétés. Le code génétique associe chacun des 64 triplets de nucléotides (nommés codons) de quatre types possibles, l'Adénosine (A), la Thymidine (T), la Cytosine (C) et la Guanosine (G), à un des 20 acides aminés<fnref n="29" />. Ce tableau des associations est représenté figure 8.4. Parmi ses propriétés, la première, frappante, est une tolérance à l'erreur importante (bien que non optimale) : à cause d'une redondance évidente de codons pour certains acides aminés (il y a 64 codons et 20 acides aminés ; plusieurs codons peuvent donc coder pour un même acide aminé ; on dit que le code est dégénéré mais non ambigu), une erreur sur une base, en particulier la 3ème, a peu d'effet ; dans ce type d'erreur (un ARN de transfert inadéquat se présentant devant un codon), soit ce sera le même acide aminé qui sera présenté, soit un acide aminé d'un type physico-chimique proche (polaire, apolaire ..., longue chaîne, ...).

Peu après la découverte du code génétique (complet en 1966), Francis Crick proposa que cette

<footnote n="29">29 NB : il existe d'autres types de nucléotides plus rares, ainsi que d'autres acides aminés, mais on ne parlera que des 20 acides aminés classiques. Globalement, le code génétique associe les triplets A, T, G, C aux 20 acides aminés courants.</footnote>
configuration puisse être principalement le résultat d'un *accident figé* (une configuration aléatoire donc) qui s'est maintenu dans les systèmes vivants par la suite [Crick 1968 ; Ellington, 2000]. C'est ce que l'on nomme théorie du « *Frozen accident* » (que je traduis par *accident figé*). La structure clairement non-aléatoire, corrective d'erreurs, du code génétique, ne plaide *a priori* pas particulièrement en faveur de ce scénario, pris tel quel. Il faut, je pense, accoler aux trois théories proposées ci-dessus, la **théorie de l'adaptateur**, proposée dès 1955 par F. Crick [Crick 1955], ajoutant un mécanisme sous-jacent à l'accident figé : ce sont des molécules adaptatrices, des ARN de transfert primordiaux, dès l'apparition d'une forme de génétique, qui permettent l'interface entre le monde à ADN et le monde à protéine [Hopfield 1978].

Pour expliquer d'une part la formation d'un système génétique (molécule codante, système de réplication, système de transcription/traduction en protéines) et la structure particulière du code génétique actuel (et de ses quelques légères variations chez certaines espèces), trois théories toujours en vigueur, ont donc été proposées. Je commencerai par brièvement décrire les deux dernières, la théorie adaptative et la théorie de la co évolution, qui s'appuient sur la théorie de base proposée par Crick, l'accident figé, en cela qu'elles décrivent comment s'éloigner d'une configuration initiale aléatoire à la configuration actuelle. Je discuterai ensuite de la théorie stéréochimique qui, elle, propose un scénario alternatif à l'accident figé. Enfin, je présenterai le modèle récent proposé par Koonin [Koonin 2017 a] alliant plusieurs de ces théories dans un scénario plus raisonnable que chacune d'entre elles séparément. Son modèle est fondé sur la théorie de l'adaptateur primordial.

La **théorie de la co évolution** [Di Giulio 2004, Wong 2005 & 2007] postule que la diversité en acides aminés a augmenté au fur et à mesure que les métabolismes se sont perfectionnés, et que l'allocation des codons aux amino-acides pourrait avoir été guidée par des voies métaboliques. Les voies métaboliques doivent être vues comme des forces influençant la mise en correspondance des codons et des acides aminés. Le mécanisme de traduction n'est toutefois pas explicite dans le cadre de cette théorie.

La **théorie adaptative** postule que le code génétique s'est structuré sous l'action de forces sélectives qui tendaient à rendre le code le plus robuste possible, c'est-à-dire ayant la propriété de minimiser les erreurs de structure et de fonction des protéines synthétisées en cas d'erreur de lecture ou de mutation. Pour corroborer cette théorie, il s'agit de chiffrer la robustesse relative du code génétique standard face à un autre code, potentiellement aléatoire ou au contraire calculé pour être le plus optimal possible, parmi les 10⁸⁴ codes possibles [Haig 1991, Gilis 2001, Freeland 2000 & 2003, Goodarzi 2004]. Travailler avec ce nombre astronomique de codes est impossible ; des méthodes de Monte-Carlo ont donc été employées. Dans le cadre de cette théorie, les efforts ont beaucoup porté sur la recherche d'une fonction de coût permettant de calculer le degré d'optimisation. La métrique la plus couramment utilisée est fondée sur la nécessité du respect de la polarité (*Polar Requirement scale*) des acides aminés pour le bon fonctionnement de la protéine analogue. D'autres métriques plus précises prenant en compte la non-uniformité de la position des codons et les biais de transitions dépendants des bases considérées, ont permis d'établir la matrice de substitution des
acides aminés couramment utilisée [Freeland 1998]. D'autres raffinements ont été apportés à cette théorie, mais les conclusions évoluent peu. Ainsi, il a été estimé que les chances d'obtenir le code génétique standard parmi les possibles sont d'environ 1 sur 1 million [Freeland 1998]. Il a été toutefois montré que le code génétique standard est loin d'être le plus optimal ; on estime que sa robustesse se situe à mi-chemin entre un code aléatoire non optimal et le code le plus optimal possible [Novozhilov 2007].

Encore une fois, cette théorie ne fournit pas d'explication quant au mécanisme de traduction nécessaire.

Faisons à ce stade une remarque : si le code génétique actuel avait correspondu au code le plus optimal possible, cela aurait signifié que les forces influençant le choix d'un code dans l'espace de tous les codes génétiques possibles (fitness landscape) auraient été si fortes qu'elles auraient été en mesure de vaincre toutes les barrières de potentiel. Ce n'est pas le cas ; pourtant on peut montrer que le code génétique actuel ne correspond pas particulièrement à un maximum (local) d'optimisation. Tout processus d'optimisation fort provoquant une modification du code génétique aurait du au moins amener le code génétique à un maximum local d'optimisation pour la robustesse. Dans le cadre d'une théorie d'optimisation, on peut supposer que des mécanismes ont freiné ces déplacements dans le paysage des codes génétiques, par exemple un mécanisme de verrouillage du processus d'optimisation du code par transferts horizontaux, comme cela est soutenu par les travaux théoriques de Vetsigian et al [Vestigian 2006]. Ou alors on peut considérer que les mécanismes d'optimisation ne sont pas à l'oeuvre et que ce sont des processus fondés sur la biochimie (théorie de la co évolution ou théorie stéréochimique) qui ont davantage forcé l'obtention d'un tel code.

<figure><img src="image_52.png" /><figcaption>**Figure 8.5.** *Théorie stéréochimique - Substitution de bases par des acides aminés.* Ces deux figures sont issues de</figcaption></figure>
l'article [Hendry 1981]. Elles illustrent (A) l'analogie entre des résidus d'acides aminés comme l'arginine, l'histidine, la proline et l'isoleucine, et les bases azotées puriques (G et A) et pyrimidiques (T et C). Les auteurs proposent (B) que l'on substitue la 2ème base azotée du codon par l'acide aminé correspondant dans le code génétique. Partant de cette substitution, ils estiment le degré de correspondance (stéréochimique) entre le codon modifié et l'anticodon. Le détail chimique de la substitution est montré figure 8.6. La carte des adéquations est donnée figure 8.7.

Je vais maintenant détailler davantage la **théorie stéréochimique** puisque c'est celle-ci sur laquelle
mon étude va principalement porter.

Cette théorie est étroitement liée à la découverte de la structure en double hélice de l'ADN. Dès
l'année qui a suivi, G. Gamow proposait un modèle (le code diamant) liant cette structure aux
séquences d'acides aminés des polypeptides : selon lui, les acides aminés devaient se confiner dans
les poches formées par 2 paires de nucléotides en vis-à-vis (voir l'introduction, chapitre 3.1.1 et
notamment la figure 3.1), permettant le rapprochement nécessaire à leur polymérisation.

Le processus, bien que faux, avait fait toutefois germer chez plusieurs personnes l'idée d'une
interaction directe entre acides aminés et chaînes nucléotidiques. Cette idée, simple mais assez
attrayante car explicative à la fois de la sélection d'un code génétique particulier et de la co-
émergence possible entre chaînes peptidiques et chaînes nucléiques, fut plus clairement définie par
Pelc, Welton et Dunnill [Pelc 1965, Pelc & Welton 1966, Dunnill 1966] ; elle est la suivante : les
acides aminés présentent une affinité physico-chimique plus importante pour leurs anticodons
respectifs dans le code génétique que pour les autres. L'interaction se ferait principalement grâce à la
2ème base, nommée base discriminante (cette base étant celle qui influence le plus la détermination
du type physico-chimique des acides aminés). La raison d'une interaction se faisant plutôt avec
l'anticodon qu'avec le codon est soutenue par la remarque faite par Johnson et Wang [Johnson 2010]
que le ribosome, structure accueillant les résidus d'acides aminés lors du processus de traduction
dans des poches formées à majorité d'anticodons, est la plus ancienne structure moléculaire
commune à toutes les cellules et que cette structure est centrale au processus de traduction. Vu ainsi,
le ribosome serait le résultat de l'évolution de structures plus anciennes, associant acides aminés et
acides nucléiques par l'intermédiaire d'une affinité directe acide aminé – anticodon. De plus,
Hopfield fait remarquer que dans l'ARNt d'Escherichia coli, le nombre de bases de l'ARNt
provoque le positionnement du triplet de l'anti-codon très près de l'extrémité 3', couvrant ainsi le
site de fixation pour les amino-acides [Hopfield, 1978](figure 8.6). Vu ainsi, le triplet anti-codon et
l'acide aminé porté par l'ARNt semblent jouer un rôle de maintien mutuel de la structure. Cela
renforce la proposition d'hypothèse stéréochimique du code génétique.

Cette théorie est la seule véritablement testable, expérimentalement du moins, mais aussi par des
approches de simulation.

Hendry et al [Hendry 1979, Hendry 1981 a et b] montrent notamment, par simulations numériques,
que la chaîne latérale de nombreux acides aminés s'apparente, du point de vue stéréochimique et des
propriétés physico-chimiques, à la structure purique ou pyrimidique des bases azotées portées par
les nucléotides. En particulier, ils proposent que si l'on remplace une base azotée (la deuxième) par
la chaîne latérale d'un acide aminé, avec un positionnement du carbone alpha de l'acide aminé au niveau de l'azote N9 d'une purine ou de l'azote N1 d'une pyrimidine, la chaîne latérale peut se trouver dans une conformation qui mime la base azotée ainsi substituée (voir figures 8.5 et 8.6). Ils réalisent numériquement les substitutions des bases azotées centrales (2ème base) des codons, dans tous les codons possibles, par tous les acides aminés parmi les 20 classiques, testent les 1280 combinaisons possibles et mesurent l'affinité polaire entre codons substitués et anticodons. Ils obtiennent une matrice des affinités (figure 8.7) qui correspond de façon surprenante à la correspondance acides aminés – anticodons.

<figure><img src="image_53.png" /><figcaption>**Figure 8.6.** Théorie stéréochimique – affinités acides aminés – anti-codons</figcaption></figure>

(Haut) Substitution d'une base azotée par un acide aminé. On substitue ici la base azotée de l'Adénosine (donc l'Adénine) par une Histidine dans un codon CAC. En haut à gauche, on voit en modèle de boules et bâtonnets les bases azotées de la Thymidine (donc la Thymine), à gauche, et de l'Adénine, à droite, chacune reliée à leur brin d'ADN respectif. Les liaisons hydrogène sont en pointillés jaune. En bas à droite, l'Adénine a été remplacée par l'acide aminé Histidine. La substitution se fait en branchant le carbone alpha de l'acide aminé sur le carbone 1' du ribose qui portait
l'Adénine. Cette modélisation a été faite sous le logiciel Avogadro. (Bas) ARNt d'E. coli, extrait de la figure 1 de l'article [Hopfield, 1978]. L'anti-codon couvre l'acide aminé porté par l'extrémité 3' de l'ARNt.

Certaines mesures expérimentales corroborent également partiellement cette théorie [Saxinger 1971], à commencer par Woese et al [Woese 1966] dont les mesures fondées sur la solubilité différentielle d'acides aminés pour des pyridines et ses analogues font entrevoir la possibilité d'interactions polaires directes entre bases nucléiques et acides aminés. La plupart des expériences ont cependant porté sur l'affinité entre des acides aminés et des pelotes de chaînes nucléotidiques contenant plusieurs fois les séquences codon et anticodon, molécules nommées *aptamères* et proposées comme adaptateurs initiaux entre chaînes codantes et acides aminés [Knight 1998 ; Yarus 1998, 2000, 2005 & 2009]. Ces mesures montrent d'une part que des séquences courtes et aléatoires d'ARN sélectionnées par fixation d'acides aminés présentent un enrichissement non négligeable en codons ou anticodons spécifiques des acides aminés correspondant dans le code et ayant servi à la sélection de ces séquences (séquences ainsi désignée comme aptamères). De plus, l'analyse de 337 sites de fixation indépendants à montré une affinité préférentielle entre cinq (Arg, His, Ile, Phe, Trp) parmi huit (Arg, Gln, His, Ile, Leu, Phe, Trp, Tyr) acides aminés et leurs triplets nucléotidiques correspondants.

La théorie stéréochimique souffre cependant de nombreux contre-arguments opposables. Koonin conclut dans sa revue de 2009 que les interactions mesurées entre acides aminés et triplets de nucléotides associés sont dans tous les cas faibles. A cet argument, il est possible de répondre que cela peut suffire comme biais initial dans un modèle où des peptides, au lieu de se former aléatoirement, se formeraient plus spécifiquement selon la séquence indiquée par des successions de triplets de nucléotides portés par une chaîne informative nucléique. Mais le principal contre argument à cette théorie et aux expériences d'affinité réalisées est cependant que les acides aminés employés pour ces expériences d'affinité entre acides aminés et aptamères sont des acides aminés qui sont apparus tardivement !

En effet, il y a désormais un consensus sur le fait que la composition en acides aminés disponibles aux origines du vivant était considérablement réduite par rapport aux 20 acides aminés (qu'on désignera comme acides aminés canoniques) : cela vient d'une part du constat que seuls 10 acides aminés sont systématiquement produits avec une abondance raisonnable dans les expériences de chimie prébiotique ; ce sont ces mêmes acides aminés qui sont identifiés dans les météorites. Il s'agit de Gly, Ala, Asp, Glu, Val, Ser, Ile, Leu, Pro et Thr, dans l'ordre de leur niveaux d'abondance [Pizzarello 2006, Zaia 2008, Cleaves 2010, Burton 2012]. Leur niveau d'abondance dans les météorites est inversement corrélé avec l'énergie libre nécessaire à leur production [Higgs 2009]. De plus, Jordan et al [Jordan 2005] ont montré qu'au cours de l'évolution récente de divers organismes, la proportion de ces acides aminés précoces diminue tandis que celle des acides aminés plus récents augmente. Cela va dans le sens d'un remplacement progressif au fur et à mesure que les acides aminés nouveaux ont été incorporés dans le code génétique.

De ce consensus, on peut dès lors raisonnablement supposer que le code génétique, ne codant que pour 10 acides aminés, n'était pas aussi étendu qu'aujourd'hui ; pour coder 10 acides aminés, 16
codons de 2 lettres suffisent. Il n'est pas raisonnable de penser que les molécules informatives (ADN et ARN) portant les codons soient passées d'un code à 2 lettres à un code à 3 lettres ; cela nécessiterait une très complexe modification de l'ensemble des séquences codantes pour insérer entre chaque codon une nouvelle lettre. Cependant, il est imaginable de penser qu'une des lettres du code (un nucléotide du codon) n'était pas utilisée, n'était pas indispensable ou avait un rôle de stabilisation du système de lecture/traduction ; dans tous les cas, on peut la penser non-informative.

<figure><img src="image_54.png" /><figcaption>FIG. 5. Preliminary stereochemical fits of L amino acids into the 64 possible cavities formed by removal of the middle base in DNA as in Figs. 2-4. Solid areas indicate that the amino acid fits into cavities formed from its codons (5'→3'); hatching indicates alternate fits of amino acids into cavities not directly associated with their codons. Open areas indicate that the amino acid does not fit into that cavity.</figcaption></figure>

**Figure 8.7.** Théorie stéréochimique – Carte des adéquations stéréochimiques Anticodons-Acides aminés. Cette figure issue de l'article [Hendry 1981] montre l'adéquation estimée entre les codons dont la 2ème base est substituée et les anticodons. Les cases noires indiquent une forte adéquation. Les cases grises, une adéquation partielle.

La troisième d'un codon est le candidat idéal. En effet, elle joue déjà plus ou moins ce rôle dans le code génétique actuel. Cette troisième base nucléotidique, lorsqu'elle est mal transcrite/traduite, ne génère que pas ou peu d'erreur dans la protéine synthétisée. De plus, cette base est à l'origine du phénomène de wobble : un même ARN de transfert peut reconnaître des codons différents codant pour le même acide aminé ; le degré de liberté se situe au niveau de la 1ère base de l'anticodon (porté par l'ARNt) et permet un appariement bancal (wobble) avec la 3ème base du codon. Cela
considéré, il est très raisonnable de penser que le code génétique ne nécessitait initialement que 2 lettres pour 10 acides aminés codés (figure 8.8), puis que ce code a subit une expansion progressive avec l'incorporation de nouveaux acides aminés, nouvellement accessibles par les voies métaboliques de complexité croissante [Novozhilov 2009]. Il est à noter que, même s'il est réduit, ce code présente déjà un niveau de robustesse significatif et surtout met d'emblée en place le futur schéma de polarité des acides aminés dans le code génétique actuel. Cette expansion a du se faire sous l'influence de facteurs soit liés au métabolisme (théorie de la co évolution), soit sélectif et reposant donc sur des critères d'optimisation (théorie adaptative). Rien n'exclut toutefois que les affinités directes trinucléotides – acides aminés (théorie stéréochimique) soient à l'œuvre pour l'inclusion de nouveaux acides aminés dans le code génétique. En effet, si l'association acides aminés – codons dans le code génétique à 2 lettres était déjà le résultat de, ou du moins dépendait de l'affinité directe entre polynucléotides et acides aminés, cette même association dans le code à 3 lettres n'était pas contradictoire car les nouveaux acides aminés inclus dans le code génétique moderne sont proches dans leurs caractéristiques de polarité des acides aminés du code ancestral à 2 lettres.

<table><caption>**Figure 8.8. Code génétique ancien.** Ce code génétique à 2 lettres, associe les 2 premiers nucléotides d'un codon à leurs acides aminés respectifs. Ce code supposé ancestral ne met en correspondance que 9 acides aminés sur les 10 supposés ancestraux. Les symboles '*' indiquent une troisième base libre. Les '???' sont là pour signifier l'incertitude quant à la correspondance codons - acides aminés. Le code couleur est le même que celui de la figure 8.4. On remarque que la distribution du caractère polaire des acides aminés est globalement inchangé par rapport au code génétique actuel.</caption><thead><tr><th rowspan="2">1ère<br>base<br>Codon<br>(5')</th><th colspan="8">2ème base Codon</th></tr><tr><th>U</th><th>C</th><th>A</th><th>G</th></tr></thead><tbody><tr><th>U</th><td>5'UU*3'-- 3'AA*5'</td><td>Leu/ ???</td><td>5'UC*3'-- 3'AG*5'</td><td>Ser</td><td>5'UA*3'-- 3'AU*5'</td><td>???</td><td>5'UG*3'-- 3'AC*5'</td><td>???</td></tr><tr><th>C</th><td>5'CU*3'-- 3'GA*5'</td><td>Leu</td><td>5'CC*3'-- 3'GG*5'</td><td>Pro</td><td>5'CA*3'-- 3'GU*5'</td><td>???</td><td>5'CG*3'-- 3'GC*5'</td><td>???</td></tr><tr><th>A</th><td>5'AU*3'-- 3'UA*5'</td><td>Ile</td><td>5'AC*3'-- 3'UG*5'</td><td>Thr</td><td>5'AA*3'-- 3'UU*5'</td><td>???</td><td>5'AG*3'-- 3'UC*5'</td><td>Ser/ ???</td></tr><tr><th>G</th><td>5'GU*3'-- 3'CA*5'</td><td>Val</td><td>5'GC*3'-- 3'CG*5'</td><td>Ala</td><td>5'GA*3'-- 3'CU*5'</td><td>Asp</td><td>5'GG*3'-- 3'CC*5'</td><td>Gly</td></tr></tbody></table>

[Graphique modifié à partir de la figure 2 de l'article [Koonin 2009]]

Cela amène Koonin et Novozhilov [Koonin 2017 a] a proposer un modèle intéressant, prenant un peu de chacune des théories et restant acceptable du point de vue de la complexité des éléments (molécules) à générer. Koonin propose que le code originel, à 2 lettres, est le résultat d'un accident figé comme le proposait Crick. Ce point est bien entendu discutable ; des arguments provenant de la théorie stéréochimique pourraient en effet soutenir l'idée que cette association initiale puisse être le résultat d'affinités préférentielles entre polynucléotides (en l'occurrence 2 nucléotides pour un code à 2 lettres ; à noter que la 2ème base, la plus importante dans la théorie stéréochimique comme de façon générale dans le code génétique, est maintenue entre les codes à 2 et à 3 lettres) et acides aminés primordiaux. Les expériences que je mène ont notamment pour objectif de tester ce point. Koonin [Koonin 2017 a et b] propose que des adaptateurs en ARN, ancêtres des ARN de transfert, se présentant sous la forme de chaines polynucléotidiques assez courtes et présentant une affinité spécifique, en une région particulière de leur séquence (un anticodon donc), pour la séquence
codante (le codon) puissent reconnaître spécifiquement dans une autre région de leur séquence, dans une poche de nucléotides, des acides aminés. Ces adaptateurs auraient ensuite évolué, permettant l'intégration d'acides aminés proches dans leurs propriétés et permis leur intégration progressive dans le code génétique (voir figure 8.9).

<figure><img src="image_55.png" /><figcaption>**Figure 8.9. Evolution des adaptateurs de traduction.** Cette figure est tirée de [Koonin, 2017 (a)]. Des séquences particulières, en nombre restreint au départ et capables de reconnaître un acide aminé (ou plusieurs acides aminés de même type) par reconnaissance stéréochimique (non corrélée avec le code génétique) se diversifient et permettent une expansion du code génétique car reconnaissant plusieurs triplets différents pour un même acide aminé (ou famille) reconnu. Ces proto-adaptateurs évoluent ensuite peu à peu sous la forme des couples ARN de transfert – aminoacyl synthases.</figcaption></figure>

De deux choses l'une : (i) soit la reconnaissance directe entre anticodons (ou codons) et acides aminés ne peut pas se faire, ou en tout cas n'obéit pas aux mêmes correspondances que dans le code génétique, et dans ce cas, seule la présence d'adaptateurs entre la séquence codante (codons) et les acides aminés permet cette correspondance ; (ii) soit cette reconnaissance directe entre anticodons
(ou codons) et acides aminés est valide (théorie stéréochimique du code génétique valide) et dans ce cas, on peut penser le modèle de Koonin comme une 2ème étape dans l'évolution du processus de traduction au cours de laquelle, des molécules adaptatrices faites d'ARN auraient progressivement été insérées entre codons et acides aminés.

Dans le premier cas (i), une préférence d'affinité entre des polynucléotides (pas nécessairement les codons ou anticodons) et des acides aminés est quand même nécessaire. Cela ne correspond pas à la théorie stéréochimique du code génétique mais à une de ses variantes : la région de reconnaissance des ARNt primordiaux doit effectivement présenter une affinité importante entre plusieurs nucléotides et l'acide aminé qu'ils portent. Dans ce cas, les expériences de mesure d'affinité entre polynucléotides et acides aminés que nous menons devraient appuyer ce modèle. Notons que dans ce cas, les associations trouvées pour les acides aminés testés pourraient être celles déterminées par Yarus et al [Yarus 2009] qui a recherché les séquences d'appariement dans de nombreux polynucléotides pour divers acides aminés (sélection d'ARN aléatoires par affinité pour des acides aminés).

Dans le deuxième cas, faisons une remarque importante : Koonin [Koonin 2009, 2017 a et b], comme beaucoup, pensent le processus de traduction, y compris ancestral, comme nécessairement efficace [Hopfield 1978] et surtout à haute fidélité (peu d'erreurs). Pour argumenter ce point, Koonin s'appuie par exemple sur l'évolution apparemment précoce des aminoacyl ARNt Synthases, enzymes qui permettent de lier un acide aminé spécifique à son ARNt [Artymiuk 1994, Anantharaman 2002, Aravind 2002 a et b]. Remarquons toutefois qu'on parle là d'un système finalement déjà évolué qui a vraisemblablement franchi le passage du non vivant au vivant (même pré-LUCA). D'une part, je pense qu'il faut toutefois résoudre ce problème en se posant la question de comment faire dialoguer le monde des acides nucléiques et le monde des peptides, depuis l'ère prébiotique jusqu'à l'apparition des premières formes proto-vivantes puis vivantes. D'autre part, je pense qu'il est envisageable qu'un système dit « vivant » puisse fonctionner même s'il n'est doté que de systèmes très imparfaits, lents, et à faible fidélité de réplication.

Dans ce schéma général de l'origine d'un code génétique, il manque toutefois un aspect qui me semble essentiel : la polymérisation et l'activité catalytique des petits peptides, ainsi que le couplage de ces processus avec les premières ébauches d'un code génétique, d'une part, avec le métabolisme émergent d'autre part.

### 8.2.3. Émergence d'une génétique : catalyse des petits peptides, typogénétique et auto-organisation.

S'il est un fait avéré qui pèse d'un poids important sur les réflexions concernant les ères prébiotiques, c'est bien la facilité avec laquelle sont obtenus, en laboratoire mais aussi dans plusieurs milieux naturels (sources chaudes, milieu interstellaire ...[Miller 1954, Muller 2019]) les petites molécules simples comme les acides aminés ou certains composés intervenant dans le
métabolisme énergétique, notamment le cycle de Krebs, mais également des polymères de ces molécules, notamment des peptides (surtout lorsque le milieu contient un support matériel comme des silicates, des métaux ou d'autres surfaces minérales [Imai 1999, Costa 2008, Sakhno 2019, Bu 2019], la condensation sur ces surfaces jouant notamment un rôle déshydratant, facilitant ainsi la formation de la liaison peptidique) parfois dotés d'une activité catalytique, l'ensemble des ces molécules mises ensemble pouvant générer des cycles métaboliques proches de certains cycles métaboliques du vivant actuel comme le cycle de Krebs [Smith 2004, Muchowska 2017 & 2019].

Ce qui est assez clair aussi, c'est qu'il est bien plus difficile de synthétiser en conditions prébiotiques les éléments (oses comme le ribose, bases azotées, squelette ribophosphate) nécessaires à la fabrication des nucléotides et de leurs polymères (ARN et ADN) que dans les systèmes biologiques actuels [Robertson 2012]. Bien que des progrès significatifs aient été fait sur la synthèse abiotique de ces éléments ces 20 dernières années, il reste difficile de concevoir la synthèse de nucléotides phosphatés tant les réactions décrites pour leurs composants sont séparées. De plus, même en considérant effective la formation des nucléotides phosphatés, leur assemblage sous forme de polynucléotides est très peu probable car la constante de formation de dimères de nucléotides est seulement de l'ordre de 1 mol⁻¹.L. Comme pour les peptides, il est envisageable toutefois de faciliter cette polymérisation par utilisation de séquences modèles (templates), notamment d'autres polynucléotides ou du moins polymères présentant une succession de bases azotées. Plus simples à former effectivement, ces polymères, en particulier ceux fondés sur un squelette d'acides aminés comme les PNA (Peptide Nucleic Acids) [Egholm 1992, 1993, Wittung 1994 ; Knight, 2000] ou les ANA (Alanyl Nucleic Acid) [Diederichsen 1996 et 1997], pourraient être apparus avant les polymères d'ARN et d'ADN et même servir de brins modèles (templates) pour la formation de ces derniers.

On peut ainsi s'interroger sur qui du métabolisme, éventuellement fondé sur les peptides, ou du monde à ARN est apparu en premier, ou plus précisément, lequel de ces mondes chimiques a provoqué la structuration et a mis en œuvre l'autre ? Robertson et Joyce débattent en détail de cette question dans leur excellent article de revue vers lequel je renvoie mes lecteurs [Robertson 2012]. Il est très tentant de penser ce processus qui mène à la formation et à l'utilisation (code génétique) des acides nucléiques comme une suite d'étapes allant de la génération des composants élémentaires (acides aminés et bases azotées notamment), en passant par une activité métabolique émergente se renforçant avec l'apport progressif de peptides présentant une activité catalytique (NB : A. Brack et B. Barbier [Barbier 1987 & 1992, Brack 1989 & 1990, Perello 1991] ont eu une activité de recherche très prolifique à ce sujet, montrant comment des peptides peuvent se former à partir de simples acides aminés en solution, comment amplifier leur formation ; ils ont aussi montré que ces peptides, dont certains présentant une structure secondaire en hélice α ou en feuillet β, présentaient diverses activités catalytiques [Barbier, 1984 & 1992], en particulier sur les polymères d'acides nucléiques, par exemple les poly(Leu-Arg-Arg-Leu) ou les poly(Arg-Leu) capables d'hydrolyser des chaines poly-A, ou l'influence sur la polymérisation de précurseurs de l'alanine (2-MeImpA) par des poly(Glu-X-Glu)) et leur auto-amplification, puis l'émergence d'une génétique avec d'une part la formation de PNA ou équivalents, aléatoires en partie, mais aussi possiblement contraints par la
stéréochimie, en particulier celle imposée par les peptides les plus fréquemment rencontrés. En effet, des boucles métaboliques émergentes et auto-amplifiées auront ainsi tendance à sélectionner les composés qui y prennent part, soit en tant que produits, soit en tant que catalyseurs. C'est un des principes de l'autopoïèse défendue en premier par Maturana et Varella [Varella 1974] et implémentée mathématiquement puis informatiquement par exemple dans les systèmes typogénétiques développés par Hofstadter puis Varetto [Hofstadter 1979, Varetto 1993] ou encore d'autres systèmes de vie artificielle fondés sur l'émergence de fonctions à partir d'ensemble d'instructions élémentaires, comme dans les *CoreWars* et ses dérivés *Tierra*, *Avida* ... [Ray 1992 ; Adami, 2000](pour une découverte assez exhaustive de ce monde, j'encourage la lecture du livre *Vie Artificielle* de J.-P. Rennard [Rennard 2002]). Le caractère primordial, voire inéluctable de l'émergence de métabolismes, en particulier de boucles métaboliques auto-amplifiées, trouve d'ailleurs un soutien dans plusieurs travaux théoriques, parfois même pratiques, soulignant le caractère inéluctable de l'apparition de la vie, produit émergent des flux d'énergie physico-chimique et de matière d'une part, de processus auto-organisés d'autre part, qui se mettent immanquablement en place dans les systèmes naturels abiotiques traversés par des flux de chaleur [Turing 1952, Rovinsky 1993, Smith 2004, Ho 2005, Cornish-Bowden 2007, Morowitz 2007, Muchowska 2017 & 2019].

Les composés actifs comme des peptides dont l'activité catalytique intervient dans l'amplification de telles boucles métaboliques auront ainsi tendance à être sélectionnés parmi la foule de composés formés aléatoirement par des phénomènes d'amplification dans lesquels le 'dialogue' entre chaînes peptidiques actives et chaînes nucléiques informatives jouerait un rôle majeur. Dans le cadre de la théorie stéréochimique du code génétique, de tels peptides, successions d'acides aminés, pourraient servir de *templates* pour des triplets de bases azotées, inscrivant 'en dur' leur séquence dans des séquences de bases azotées (ex : PNA ou ANA, voire même RNA), comme mémoires de leur activité ; cela s'apparente à une sorte de traduction inverse. Réciproquement, les chaînes informatives nouvellement formées peuvent servir de modèles (stéréochimiques) pour l'encodage des peptides correspondants.

Il est absolument évident que si un tel phénomène a pu avoir lieu, il devait être toutefois très inefficace (la fiabilité de traduction devait être très faible). Cependant, il suffit que cet effet (affinité stéréochimique préférentielle) provoque un très léger biais dans le transcodage Peptides ←→ Chaînes codantes pour initier un système proto-vivant (au moins du point de vue de la génétique et du métabolisme) fonctionnel. En effet, les processus auto-organisés comme les boucles autopoïétiques présentent cette propriété qu'une fluctuation initiale se retrouve très rapidement amplifiée et maintenue dans le système [Turing 1952, Varetto 1993 & 1998] ; de même qu'un biais appliqué à ce type de système provoque chez eux un devenir différent. De telles boucles, amplifiées par une machinerie enzymatique ou ribozymique, constituent probablement le moteur initial par lequel les formes proto-vivantes se sont distinguées de l'inerte et ont évolué vers des formes acceptablement vivantes.

Des systèmes autopoïétiques ont été plusieurs fois modélisés dans des systèmes de vie artificielle
fondés sur des agents ou sur des systèmes symboliques. Parmi les plus intéressants à mentionner, il y a les systèmes typogénétiques. Ces systèmes symboliques proposés initialement par Douglas Hofstadter dans son livre célèbre, le GEB [Hofstadter 1979] (voir figure 8.10), et implémentés par Louis Varetto [Varetto 1993 & 1998], modélisent des systèmes de génétique artificielle. Leur objectif est principalement de répondre au problème de l'auto-référence et de l'auto-réplication. Ce problème, qui a été soulevé dans le chapitre introductif (chapitre 3) est celui qu'a rencontré von Neumann [von Neumann 1966, Codd 1968] qui comprend très tôt la nécessité, pour un système vivant et, de façon générale, pour une machine auto-réplicatrice, de disposer à la fois d'un plan de montage (l'ADN pour les organismes vivants ; un plan de montage pour toute autre machine, par exemple les boucles de Langton ou son automate auto-réplicateur) et d'une machinerie permettant de rendre ce plan opérationnel, autrement dit de le traduire en éléments fonctionnels.

<figure><img src="image_56.png" /><figcaption>**Figure 8.10.** Le problème de l'auto-référence et de l'auto-réplication posé par D. Hofstadter dans le GEB [Hofstadter 1979], un livre très particulier, mais qui pose de très nombreuses questions sur la nature de la matière vivante et son fonctionnement.</figcaption></figure>

Dans un modèle typogénétique, des chaînes codantes utilisant 4 lettres comme dans l'ADN, mais un code à 2 lettres (codons de 2 lettres au lieu de 3 comme dans le code standard), permettent, par traduction implicite de typo-gènes, la synthèse de chaînes dites peptidiques, nommées typo-enzymes. Ces typo-enzymes ont une structure primaire, c'est-à-dire une succession de typo-acides aminés, mais aussi une structure secondaire. La structure primaire indique quelle succession d'opérations (ex : *cut*, *copy*, *move left ...*) est réalisée par le typo-enzyme ; la structure secondaire, encodée par des successions particulières de typo-acides aminés, indique les sites du typo-ADN reconnus et modifiés par le typo-enzyme. Les typo-enzymes agissent uniquement sur le typo-ADN. On a ainsi des boucles de traduction typo-ADN → typo-enzyme et d'actions typo-enzymes → typo-ADN (figure 8.11).
<figure><img src="image_57.png" /><figcaption>**Figure 8.11.** Fonctionnement général d'un modèle typogénétique (d'après [Varetto 1993 & 1998]).</figcaption></figure>

Louis Varetto a montré [Varetto 1998] qu'il était possible d'obtenir des boucles auto-réplicatrices typo-gènes ↔ typo-enzymes à partir de séquences typogénétiques particulières, nommées réplicateurs. C'est ce même type de formes quasi-autonomes que T. Ray [Ray 1992] obtient dans *Tierra*: des programmes auto-réplicateurs. Plusieurs recherches sur l'ARN, dont on sait depuis longtemps que certains peuvent présenter une activité catalytique, ont porté sur l'obtention de molécules d'ARN auto-réplicatrices. Certaines ont abouti : le ribozyme *Azoarcus Intron group I* [Draper 2008, Dolan 2008, Joyathilaka 2008] en particulier est capable de se reconstruire à partir de ses éléments (figure 8.12) (NB : il ne s'agit pas d'une reconstruction autonome toutefois, à savoir pas à partir des composants élémentaires, ni même des nucléotides !).

<figure><img src="image_58.png" /><figcaption>**Figure 8.12.** Ribozyme Intron du groupe I (d'après [Dolan 2008]) des espèces (A) *Tetrahymena* et (B) *Azoarcus*</figcaption></figure>

Il est toutefois difficile d'imaginer obtenir ce type de molécules, très complexes, dans des conditions prébiotiques hasardeuses, surtout si ces réplicateurs sont le résultat de l'auto-organisation de plus
petites molécules (comme c'est le cas pour les ribosomes actuels) [Sayer 2007]. A noter qu'une autre hypothèse est que les molécules complexes bio-fonctionnelles puissent au contraire s'être formée à partir de simplifications de très grosses molécules de type hydrocarbures lourds. Les travaux récents sur les milieux liquides trouvés dans le système solaire, en particulier les mers d'hydrocarbures de Titan, lune de Saturne, et les aerosols trouvés dans sa ionosphère, les thiolins, suggèrent fortement la possibilité d'un tel mécanisme.

Il reste donc que ces processus (réplicateurs typogénétiques, programmes auto-replicateurs sous *Tierra*, ribozymes introns du groupe I, ...) ne sont pas autonomes. Ils ont besoin d'une machinerie pour les traduire (dans les systèmes typogénétiques, la traduction *typo-gènes* → *typo-enzymes* est implicite) et/ou permettre leur fonctionnement (un ordinateur est nécessaire pour permettre l'activité des programmes auto-réplicateurs).

Encore une fois, nous pouvons raisonnablement penser que ce dialogue *chaînes codantes* ↔ *molécules effectrices* a pu d'une part émerger, mais également s'auto-amplifier à partir de l'activité de petits peptides formés spontanément et d'affinités stéréochimiques faibles et que, de là, un système proto-génétique a été sélectionné, puis a évolué vers le système génétique actuel composé de chaînes polynucléotiques informatives (car possiblement traduites par un code génétique), et d'effecteurs enzymatiques et ribozymiques. Dans la section suivante présentant les objectifs de cette étude, nous reviendrons sur ces idées et montrerons comment les tester avec des systèmes typogénétiques modifiés.

Jusqu'ici, nous avons longuement peint un tableau décrivant la façon dont des systèmes fonctionnels, métaboliques, potentiellement renforcés par l'activité de peptides, peuvent se mettre en place, ainsi que l'émergence et l'évolution d'un système proto-génétique, permettant de mémoriser dans des chaînes codantes (ARN, PNA ...) certains acteurs essentiels du fonctionnement cellulaire : les protéines.

Une remarque que je trouve intéressante à soulever : on peut constater que l'encodage génétique permet de mémoriser ce qui est difficile à former spontanément, c'est-à-dire des peptides, des protéines, dotés de fonctionnalités utiles pour un système vivant. Rien n'est prévu par contre, y compris dans les cellules actuelles, pour mémoriser les systèmes plus simples, à savoir les voies métaboliques, leurs composés (pyruvate, malonate, citrate ...), leurs voies et leurs régulations internes, ces composés qui peuvent se former spontanément dans les conditions de chimie prébiotique, principalement abiotique. On pourra opposer que cette remarque est un non-sens étant donné que cette mémoire n'a pas de raison d'être, le système fonctionnel cellulaire (protéines) étant la machinerie capable de tout reconstituer dans les cellules actuelles, qui se servent des apports de molécules extérieures et les transforment. Je pense cependant qu'il est essentiel de se rappeler ce qu'ont pu être les débuts du métabolisme : plusieurs métabolismes primordiaux, des boucles auto-entretenues couplées à des apports extérieurs, ont pu s'établir sans recours à l'activité protéique ; les
travaux de Muchowska et al [Muchowska 2017 & 2019] notamment sont là pour nous en
convaincre. Mais on peut ajouter à cela la capacité qu'ont certains composés du métabolisme à faire
preuve de comportements auto-organisés complexes : par exemple, la réaction de Belouzov-
Zhabotinski ou ses variations [Belouzov 1958 et 1985, Zhabothinski 1967, Rovinsky 1993, Vanag
2003] reposent sur l'oxydation de molécules comme l'acide malonique et génèrent des motifs
chimiques spatio-temporels auto-organisés. Ces petits composés, peuvent se former par des
processus abiotiques et disposent en eux de la capacité à faire émerger des comportements
complexes (facilement) ; nul besoin d'encoder cela. La fin de cette phrase est anthropomorphique,
mais il est possible de la retourner : il est en effet possible de voir l'existence de systèmes
indispensables à la pérennité de systèmes compliqués à synthétiser (ex : code génétique) et procurant
un avantage important dans le développement et l'évolution d'un système vivant (ex : protéines)
comme le produit de l'émergence de tels systèmes soumis à la sélection naturelle (Darwinienne). Je
pense que si de tels systèmes (protéines spécifiques ayant une fonction indispensable au système
vivant) s'avéraient faciles à synthétiser (spontanément, sans recours à un quelconque stockage
d'information génétique), l'encodage de l'information génétique n'aurait pas eu lieu d'être. De
même, les systèmes (bio-)chimiques s'auto-organisant spontanément ne sont pas nécessairement
soumis à la sélection Darwinienne car il n'y a aucun avantage évolutif à être en mesure de stocker
dans un support génétique un processus ainsi émergeant.

Cette dernière remarque nous amène sur le terrain de l'auto-référence et de l'auto-réplication d'une part, de l'auto-organisation d'autre part. Il commence aussi à être question de complexité, question qui sera assez centrale dans le thème de recherche suivant, « Réseaux biologiques ».

En effet, comme je le disais plus haut, von Neumann comprend que pour faire une machine auto-
réplicatrice [von Neumann 1966, Codd 1968], il faut un plan (et j'ajoute à cela *pour encoder ce qui
est compliqué à fabriquer dans le système*, c'est-à-dire *ce qui ne peut émerger spontanément d'un
processus auto-organisé*) et il faut une machine, un ensemble d'effecteurs synchronisés, pour donner
vie à ce plan, c'est-à-dire le traduire en quelque chose de fonctionnel, à savoir une nouvelle
machinerie ... et un nouveau plan, tous deux identiques au plan et à la machinerie initiale. En
première approximation, le vivant est globalement fait ainsi : le plan est stocké dans l'ADN et une
machinerie cellulaire s'en sert pour répliquer l'ensemble, ADN + machinerie.

Le problème apparaît lorsque l'on essaie d'imaginer une machine qui soit et qui contienne elle-
même son plan. Une telle machine doit contenir l'information nécessaire pour savoir
synthétiser/usiner les nouvelles pièces pour la nouvelle machine qu'on réplique, mais aussi les
positionner comme il faut, à l'identique, pour que tout marche. Là, normalement, un plan, c'est
plutôt pratique. L'autre option, sans plan, c'est de s'appuyer sur l'auto-organisation de la machine une
fois que les pièces ont été fournies. Si ces pièces sont *faciles* à produire spontanément, par exemple
les petites molécules issues de la chimie prébiotique comme les acides aminés, alors le problème de
la formation autonome d'une machine à partir de ces pièces se déplace sur la capacité d'auto-
organisation de ces pièces en une machine complexe. Remarquons qu'ici on ne peut pas parler de
réplication car les pièces (ex : acides aminés) ne sont pas initialement issues de l'activité de la
machine. Nous avons cependant dit précédemment que des boucles métaboliques auto-amplifiés pourraient apparaître et se renforcer à l'aide des produits initialement formés ; il est donc tout à fait imaginable de concevoir un processus auto-réplicateur fonctionnant sur le principe de l'auto-organisation, y compris dans le contexte prébiotique. Le problème se pose quand la machine, l'organisme, le processus à atteindre est compliqué ! Dans ce cas, il va falloir que l'auto-organisation en question soit capable de porter en elle une complexité très élevée, autrement dit que les pièces qui constituent ce système portent en elles l'information nécessaire pour s'organiser avec les autres comme il faut et de façon autonome ; dit encore autrement, il faut que les pièces portent en elles, de façon distribuée, toute la complexité de la machine à faire émerger !

Ainsi, le problème de von Neumann n'en n'est pas vraiment un ; cela dépend seulement de la complexité de la machine à répliquer. Les boucles auto-réplicatrices de Langton [Langton 1984] et les variations comme Evoloop, ou plus simple encore, les boucles de Byl et celles de Chou-Reggia [Byl 1989, Reggia 1993, Sayama 1999, Rennard 2002] qui en ont été faites sont une bonne illustration de ce que nous venons de dire : certaines structures auto-organisées peuvent donc être à la fois elle-mêmes (la structure-machine) et une représentation d'elles-mêmes (le plan de fabrication). Langton laisse de coté le caractère de réplicateur universel du *kinematon* de von Neumann (et celui de Codd) pour un automate plus simple. Il défini une structure d'automate cellulaire en forme de boucle ouverte sur une queue, possédant 2 catégories de cellules (figure 8.13) : des cellules de membrane (état 2) qui recouvrent de part et d'autre un filament qu'on nommera ADN-machine du la boucle. Ce filament est un automate (chaque cellule voit ses voisines et applique ses règles propres en fonction de son état et de celui de ses voisines ; le parallèle avec le monde biochimique est direct : une molécule interagit avec ses voisines et exerce son activité catalytique sur celles-ci) dans lequel l'information circule, permettant sa propre réplication et la réplication de la membrane.

<figure><img src="image_59.png" /><figcaption>**Figure 8.13.** *Boucle de Langton.* (A) Configuration initiale de la boucle de Langton : la boucle initiale comporte 94</figcaption></figure>
cellules. L'automate fonctionne avec 8 états et 29 règles de transition. Un filament fait d'états 1 et de signaux codés par les états 4 à 7, suivis par des 0 (ex : le signal '401' est une instruction de virage ; le signal '107' est un signal d'avancement), est entouré d'une membrane faite d'états 2. Le code génétique est fait du filament. C'est ce même filament qui porte en lui la capacité de réplication, ce parce que de nombreuses règles de transition sont permises entre seulement quelques configurations de cellules. (B) Boucles de Langton se répliquant dans l'environnement de l'automate cellulaire (tiré de [Tempesti 1998]).

Notons cependant quatre points à ce sujet :

i) D'abord, la structure à répliquer est simple, très simple en comparaison de l'être vivant le plus simple qui soit. Parce que cet automate est petit (94 cellules initiales), il est tout à fait envisageable que des particules-états (état 2, état 4 ...) de cet automate cellulaire, dispersées dans l'environnement, et dont on pourrait imaginer qu'elles apparaissent spontanément (par synthèse de type prébiotique), puissent *par hasard* ou par interactions préférentielles (type stéréochimique) se retrouver toutes ensembles dans une configuration qui est celle de la boucle de Langton. C'est peu probable, mais c'est possible. Cette remarque est encore plus vraie si l'on prend d'autres structures d'automates auto-réplicatrices plus compactes comme les boucles de Byl ou celles de Chou-Reggia [Byl 1989, Reggia 1993].

ii) Il faut de plus garder à l'esprit que les automates sont implémentés et instanciés dans des ordinateurs qui ont leur propre complexité de fonctionnement électronique et qui leur donnent vie. Les automates ne sont ainsi pas autonomes. Leurs règles portent en effet elle-mêmes une certaine complexité qui impacte leur mise en œuvre dans un ordinateur. Une sommation d'états, la prise en compte d'une condition, etc, sont des opérations qui contiennent de la complexité.

iii) Ensuite, la densité importante d'informations (états et règles) dans ces automates rendent ceux-ci d'une part très fragiles et d'autre part très peu évolutifs. Langton, pour parvenir à ses fins a du réfléchir, en tant qu'ingénieur (chercheur), à une créature numérique très optimisée dans laquelle chaque partie (chaque état cellulaire et chaque interaction possible), porte en elle une très grande complexité. La densité de comportements riches est très grande dans une boucle de Langton : dans un ensemble ordonné (en boucle) comprenant une centaine de cellules dont les états vont de 0 à 7, il y a 29 règles de transition ! Dans ces automates le moindre changement de règle (erreur d'exécution locale) ou de configuration (voisinage mal configuré ou mal lu) provoque une erreur fatale à la créature virtuelle. De plus, envisager l'évolution ou ne serait-ce que des variations accidentelles du code d'une telle créature virtuelle, le filament d'ADN-machine de la boucle de Langton, est très complexe sans réduire son fonctionnement inopérant.

Le vivant n'est pas fragile. Dans le vivant, beaucoup d'interactions sont stériles et une très petite partie de chaque molécule a une activité catalytique, ceci notamment parce que chaque acide aminé, nucléotide, sucre, ..., n'a qu'une faible capacité d'interaction et de réaction avec d'autres molécules (peu d'atomes ou de groupements d'atomes exposés et disposant de liaisons suffisamment labiles et d'électrons à mettre en commun avec un éventuel groupement extérieur). Une mutation (par exemple le changement d'un acide aminé pour un autre à cause d'une mauvaise transcription ou traduction) est ainsi souvent sans effet car d'abord beaucoup d'entre eux n'interviennent que dans la
structure d'une protéine et pas dans le site actif, ensuite parce que beaucoup de mutations sont faites avec des acides aminés physico-chimiquement équivalents, que beaucoup de ces mutations ne modifient que peu le comportement de la protéine, n'affectant pas la viabilité de l'organisme et qu'enfin et surtout, une erreur ponctuelle dans le processus de transcription/traduction ou, plus tard, une activité erronée ou une interaction malvenue entre plusieurs éléments cellulaires, n'aura que pas ou peu d'effet car l'activité des quelques molécules affectées par cette mutation restera négligeable dans une cellule dans laquelle la plupart des molécules et interactions fonctionnent bien. Ce raisonnement est d'autant plus vrai dans les organismes pluricellulaires. Dans le vivant, l'activité enzymatique émerge de longues chaînes protéiques ou ribozymiques et de leur structure complexe ; la vie, elle émerge du très grand nombre d'interactions synchronisées entre ces molécules complexes la génétique, par le pouvoir qu'elle a de permettre la génération rapide mais modulée de ces molécules complexes, jouant en plus du rôle de mémoire celui de point central où se fait le contrôle, où naît la synchronie. Il est difficilement imaginable de se passer de la combinaison plan-machine (ADN-machinerie cellulaire) dans ces conditions.

iv) Le vivant est évolutif et cela lui permet de créer une diversité d'organismes (d'espèces). Cette diversité est garante de l'adaptation de la vie à une variation des milieux. Ne pas permettre l'évolution d'un système vivant, c'est le condamner tôt ou tard à péricliter face à un milieu qui aurait changé pour des conditions trop différentes.

Pour résumer cette digression, on comprend dès lors que, même dans un contexte de biochimie prébiotique extrêmement simple par rapport au vivant actuel, le moindre biais allant dans le sens de l'apparition d'un codage génétique aura toutes les chances d'être 'retenu' d'abord parce que fabriquer les éléments complexes (protéines) de façon fiable est rendu possible, ensuite parce que les systèmes qui disposent d'un plan sont plus viables. S'ils n'incluent pas de plan (génome), ils sont uniques car trop de leurs éléments sont générés au hasard. A long terme, une collection de systèmes semblables survivra. Ajoutons à cela le caractère évolutif et donc adaptable de ces systèmes rendu possible par une possible complexification du génome d'une part (par duplications, délétions, mutations des chaînes codantes), du code génétique (par expansion notamment) d'autre part. L'encodage génétique de l'information biochimique constitue donc, dès le stade prébiotique, un avantage sélectif par rapport à toute forme autonome émergente auto-organisée qui sera peu extensible et peu adaptable.

### 8.2.4. Membrane et microcosme

Il n'est pas envisageable que la mise en place de systèmes fonctionnels primordiaux (proto-réseaux métaboliques et proto-génétique) puisse se faire dans un espace libre de diffusion, ne procurant aucun confinement chimique. La dilution par diffusion et autres phénomènes de transport de matière vient vite à bout des réactions (bio-)chimiques qui pourraient timidement s'établir. La concentration, la condensation sur, ou proche des surfaces est nécessaire pour qu'elles puissent se faire correctement, souvent s'initier, et surtout perdurer. De plus, délimiter l'espace ainsi crée l'unité du vivant ou du proto-vivant [Hanczyc, 2008]. La délimitation introduit une différence entre un
intérieur et un extérieur, entre le vivant et l'inerte. Cette différence introduit des gradients dont les systèmes vivants peuvent tirer un profit énergétique ou signalétique (ex : le gradient de protons dans les membranes mitochondriales permet le fonctionnement de l'ATP synthase ; les gradients ioniques de part et d'autre de l'axone assurant la conduction de l'influx nerveux). De plus, si cet espace est divisible, alors de l'unité on a la multiplicité : la reproduction devient possible. De l'imperfection qui accompagne cette reproduction naît l'évolution, la diversification des formes de vie et son adaptation aux conditions du milieu par sélection naturelle [Lopez, 2019].

C'est ce que de von Neumann à Langton, les chercheurs en vie artificielle ont voulu obtenir. C'est le cas aussi des expérimentateurs qui ont cherché à reproduire cet ensemble de propriétés du vivant (contenant de réactions, semi-perméabilité avec le milieu extérieur, reproduction, évolution) [Deamer, 2008], en particulier via des cycles de formation et de division de gouttelettes eau dans l'huile et réactifs dans l'huile, ou de micelles, dans des dispositifs microfluidiques [Jeancolas, 2020].

La membrane, surtout dans ce contexte chimique balbutiant, c'est donc l'élément structurant nécessaire à la vie. L'obtention de membranes lipidique est cependant complexe. La formation des lipides n'est pas triviale. De nombreuses propositions ont été faites (que je ne vais pas passer en revue ici) pour passer outre le problème de la formation de lipides : substrats métalliques, silices, argiles ... D'autres pensent que la formation des lipides fut possible dans des quantités acceptables. Je n'entrerai pas dans cette question ouverte et également très débattue. Je souhaiterais cependant apporter une suggestion pour la structuration de l'espace aux origines du vivant : l'auto-organisation spatiale.

<figure><img src="image_60.png" /><figcaption>**Figure 8.14.** Auto-organisation de motifs de Turing. (Gauche) Un activateur A active sa propre formation et celle d'un inhibiteur I. L'inhibiteur inhibe la formation de l'activateur. De plus, la diffusion de l'inhibiteur est très supérieure à celle de l'activateur. (Centre) A partir d'une fluctuation spatiale initiale dans la composition en A et/ou I (ici A), l'hétérogénéité spatiale s'amplifie et se réplique : A se forme mais forme également I. I en diffusant davantage que A inhibe latéralement sa formation. Cela crée latéralement deux nouvelles hétérogénéités qui s'amplifient à leur tour. (Droite) Vues de dessus dans un environnement en 2 dimensions, en fausses couleurs, ces simulations montrent l'obtention d'hétérogénéités régulièrement réparties à l'état stationnaire.</figcaption></figure>
Alan Turing en 1952 [Turing, 1952], après les travaux précurseurs de Kolmogorov et de Rashevsky [Kolmogorov, 1937; Rashevsky, 1940 et 1948], théorisa le premier l'auto-organisation spatio-temporelle de motifs chimiques stationnaires, proposant ainsi que des réactions chimiques particulières (en l'occurrence un activateur qui active sa propre formation et celle d'un inhibiteur qui, lui, inhibe la formation de l'activateur) couplées à une diffusion différentielle des espèces chimiques en question, puissent générer des motifs auto-organisés de concentration des espèces chimiques présentes. Plus largement que les motifs de Turing, de nombreux phénomènes de réactions/interactions couplés à des phénomènes de transport de la matière agissent dans la nature, causant des structurations et compartimentations : sédimentation couplée à des réactions [Glade, 2017], milieux excitables comme la réaction de Belousov-Zhabotinski ou de Bray [Bray, 1921 ; Belousov 1951 et 1958 ; Zhabotinski, 1967], trail systems (voir [Glade, 2009]), etc.

<figure><img src="image_61.png" /><figcaption>**Figure 8.15.** Couplage d'un système auto-organisé de Turing avec un jeu de la Vie. Dans cette expérience numérique que je me suis amusée à écrire en OpenCL sous MatrixStudio [MatrixStudio] durant un voyage en avion en direction de Brest en 2011, dans l'idée de m'entraîner à développer en OpenCL, 3 jeux de la vie de Conway [Gardner, 1970] différents et indépendants (visible sur les canaux couleurs Rouge, Vert, Bleu) sont couplés à un système de réaction-diffusion de Turing. Le couplage entre les deux systèmes se fait comme suit : lorsque la concentration en inhibiteur se situe dans une certaine fourchette de valeurs (différente pour les 3 jeux de la vie), il y a naissance de cellules ; quand la concentration en activateur dépasse un certain seuil (variable selon la position en x), les cellules meurent. La réaction du système de Turing ne se fait que dans les endroits où il n'y a pas de cellules de jeu de la vie vivantes.</figcaption></figure>
Au delà de l'amusement et de l'expérience d'OpenCL que cela m'a apporté, cette simulation a le mérite d'illustrer le résultat d'un couplage entre un système auto-organisé et un système de vie artificielle. On observe en haut un motif auto-organisé de type Turing (affecté par le couplage avec les 2 jeux de la vie) en en bas les 3 jeux de la vie visibles sur les 3 canaux couleur R, V, B. C'est peu lisible, certes, mais on voit tout de même des créatures du jeu de la vie (n jaune notamment) se développer dans certaines régions seulement. Elles sont contenues dans des régions particulières du système de réaction-diffusion (voir le zoom à droite).

De l'ensemble de ces théories de l'auto-organisation par des réactions couplées à des phénomènes de transport de la matière s'est développé un gigantesque champ de recherches en biologie théorique [Nicolis, 1977 ; Bard Jonathan, 1981 ; Meinhardt, 1982 ; Harrison, 1987 ; Murray, 1990 ; Helbing, 1997 ; Asai, 1999 ; Sept, 1999 ; Glade, 2002 ; Maini, 2003 ; Suzuki, 2003] : ces phénomènes permettent d'expliquer à moindre coût, c'est-à-dire sans besoin d'un contrôle complexe, la formation de motifs naturels comme les taches et les zébrures des animaux, mais aussi certaines structuration de populations comme les insectes sociaux, ou encore l'auto-organisation de microtubules *in vitro* [Cohen, 1971 ; Tyson, 1989 ; Goss, 1989 ; Mandelkow, 1989 ; Beckers, 1992 ; Kondo, 1995 ; Bonnabeau, 1999].

Revenons au processus d'auto-organisation décrit par Turing, puisque c'est celui qui nous intéresse ici. Ce processus décrit dans la figure 8.14 génère des régions (des spots) concentrées en activateur séparées par des régions pauvres en activateur. De même, on observe un motif d'inhibiteur couplé au motif d'activateur. Dans les spots, l'activateur est concentré car celui-ci active sa propre formation et que la concentration en inhibiteur ne permet pas son élimination locale. En revanche, dès qu'on s'éloigne du centre du spot, l'inhibiteur prend vite le dessus et sa concentration suffit à empêcher l'activateur de se concentrer (par auto-catalyse). On sait obtenir chimiquement ce phénomène [Castets, 1990 ; Vanag, 2003] en utilisant des réactifs chimiques simples dont certains jouent le rôle d'activateurs et d'autres d'inhibiteurs. Il est tout à fait envisageable que les réactifs de la phase prébiotique puissent jouer le même rôle. Ainsi, en plus de permettre l'apparition de boucles proto-métaboliques (donc de nature temporelle), ces réactifs forment, par des processus de réaction couplés à des phénomènes de transport, des motifs spatiaux auto-organisés stationnaires (motifs de Turing) ou spatio-temporels (des front d'ondes chimiques). Dans ce contexte, les réactifs protagonistes se verraient auto-amplifiés et maintenus spatialement ; autrement dit, un tel processus d'auto-organisation pourrait bien jouer le rôle de protocellule, tout du moins de *microcosme biochimique*, hébergeant et auto-maintenant un ou plusieurs proto-métabolismes (voir figure 8.15). Remarquons tout de suite que dans ce cas, la question de la reproduction est assurée car, dans ces processus, le motif auto-organisé se répète naturellement (voir figure 8.14).

Mieux : dans l'espace du milieu réactif, il se pourrait que des motifs auto-organisés entrent en compétition ou se côtoient dans plusieurs microcosmes voisins, formant ainsi un écosystème de proto-systèmes vivants. Par la suite, certains, plus efficaces que d'autres pourraient prendre le dessus, ou encore certains proto-systèmes pourraient fusionner avec d'autres. Ainsi, un tel processus disposerait de capacités évolutives.

D'autres processus (ex : la sédimentation gravitationnelle) pourraient aussi, dans certaines conditions (dans le cas où les variations de densité du milieu seraient suffisamment importantes
pour subir l'action de la gravité, par exemple si les réactifs forment des amas denses comme les *composomes* proposés dans [Hunding, 2006 ; Norris, 2007]), provoquer une brisure de symétrie spatiale et contribuer à séparer l'espace en régions différenciées d'activité et de diversité, créant ainsi des écosystèmes biochimiques un peu comme O. Bastien, P. Ballet et moi-même l'avions montré dans [Glade, 2017].

Nous verrons qu'une partie du projet consiste justement à exploiter la possibilité de tels processus de séparation du milieu dans des simulations de vie artificielle, en particulier de génétique artificielle, pour espérer renforcer l'émergence et le maintien de systèmes auto-entretenus.

### 8.2.5. Objectifs du projet de recherche

Dans ce projet de recherche, je souhaite réaliser une étude exploratoire dans le contexte des origines du vivant. Ce projet comporte deux volets : expérimental d'une part, théorique d'autre part. L'objectif est de proposer un scénario plausible sur la mise en place d'une ébauche de système génétique maintenu dans l'espace et dans le temps.

Le projet est composé de deux sous-projets :

* une partie expérimentale dont l'objectif est de tester l'hypothèse stéréochimique du code génétique. Nous avons vu cette hypothèse, soit dans sa forme brute (hypothèse de Pelc, Welton et Dunnill [Pelc, 1965 ; Pelc & Welton, 1966 ; Dunnill, 1966 ; Hendry, 1981]), soit sous la forme d'une contribution stéréochimique primordiale permettant l'association entre acides aminés et proto-ARNt (hypothèses de Koonin ; voir [Koonin, 2017 a et b ; Yarus, 2009]). En pratique, pour cela, nous allons mesurer l'affinité spécifique entre des acides aminés et des petites séquences de nucléotides.

* une partie théorique qui s'intéresse à l'auto-organisation et à l'effet de la sédimentation dans des proto-systèmes génétiques et métaboliques.

Ces deux sous-projets se succèdent dans l'ordre fonctionnel du schéma que l'on propose ici pour les origines du vivant : l'apparition de proto-systèmes génétiques, donc d'un couplage fonctionnel entre molécules de stockage de l'information génétique et molécules opérationnelles (peptides et protéines) requiert la possibilité d'un transcodage du système génétique vers le système protéique, potentiellement soutenu par l'hypothèse stéréochimique du code génétique. Valider l'hypothèse stéréochimique est essentiel pour accepter plus facilement les modèles autopoïétiques de génétique prébiotique (en particulier les modèles typogénétiques) [Varela, 1974 ; Hofstadter, 1979 ; Varetto, 1993 et 1998] car elle résoudrait en grande partie le problème de la traduction ancestrale de séquences polynucléotidiques en peptides.

### 8.2.6. Réalisation
La partie expérimentale du projet consiste en la mesure, par des techniques de calorimétrie (Isotherm Titration Calorimetry), de RMN et de spectrofluorimétrie, des forces d'interaction entre des acides-aminés et leurs anticodons respectifs dans le code génétique, et à mettre éventuellement en évidence la spécificité de cette reconnaissance amino-acide ↔ anticodon correspondants dans le code génétique. Ces mesures donneront accès à certains paramètres cinétiques, notamment les constantes d'association et dissociation des acides aminés sur divers trinucléotides.

### 8.2.6.1. Types de mesures

Les mesures que nous allons réaliser sont extrêmement sensibles car les interactions attendues sont très faibles et parce que les signaux (de fluorescence notamment) le seront aussi. La mise au point de telles expériences constitue en soit une avancée scientifique.

Nous utilisons 2 types de mesures indépendantes :

* des mesures de micro-calorimétrie : l'interaction spécifique de codons et d'acides aminés en solution concentrée doit provoquer une variation d'enthalpie mesurable par un micro-calorimètre (ou ITC pour *Isotherm Titration Calorimetry*). L'ITC donne accès, dans le cadre d'un modèle d'interaction prédéterminé et d'une stœchiométrie donnée, à tous les paramètres cinétiques, notamment aux constantes d'association et de dissociation. En pratique, l'expérience consiste à doser (titrage) une solution d'oligonucléotides par injections successives d'acides aminés (voir ci-dessous pour la description de la titrage isotherme).

* des mesures de quenching de fluorescence : on peut s'attendre à ce que la proximité des molécules en interaction (ici codons et acides aminés dans une interaction spécifique) provoque un quenching de fluorescence de l'ADN (anticodons) mesurable par un spectrofluorimètre. L'objectif de cette mesure par une méthode indépendante est de confirmer la présence d'interactions spécifiques acides-aminés – anticodons (voir ci-dessous pour la description de la fluorimétrie).

A ces deux types de mesures s'ajoutera peut-être un 3ème si les résultats sont probants :

* des mesures de quenching RMN. Le principe est le même que celui du spectro-fluorimètre : la proximité prolongée d'acides aminés avec des séquences nucléotidiques doit provoquer un élargissement des raies spectrales d'atomes de ces nucléotides. Cette technique repose sur l'effet NOE (Nuclear Overhauser Effect) qui décrit une interaction entre deux spins à travers l'espace et non pas à travers les liaisons chimiques comme le couplage scalaire. Cette interaction est limitée à environ 5-6Å [source Wikipédia]. L'intérêt de cette technique dont la mise en œuvre est plus lourde est de donner accès à la structure dans l'espace des atomes des molécules en interaction.

### 8.2.6.2. Description des dispositifs expérimentaux
Dans ce paragraphe, je prends le temps de décrire les 3 dispositifs expérimentaux dont nous disposons pour réaliser nos mesures car ces dispositifs ne sont pas communs. Cela me permet de faire ressortir la quantité et la qualité du travail expérimental que je souhaite réaliser dans les années à venir.

### 8.2.6.2.a. Microcalorimétrie par titrage isotherme – mesure avec un ITC

Le Titrage Calorimétrique Isotherme est une technique essentiellement utilisée dans les études quantitatives des interactions biomoléculaires. Elle consiste à mesurer la chaleur libérée ou absorbée, durant une liaison entre des biomolécules.

Cet appareil est composé de deux cellules calorimétriques<fnref n="30" /> identiques. Une cellule de référence remplie avec de l'eau et une autre contenant l'échantillon. Les principales caractéristiques de ces cellules sont les suivantes :

* Elles sont thermiquement conductrices et chimiquement inertes,

* Elles sont entourées d'une enveloppe adiabatique.

Une seringue ajoute progressivement le ligand (dans notre cas des acides aminés) dans la cellule échantillon contenant la solution cible à titrer (dans notre cas des oligonucléotides). Mise en rotation, la pointe de la seringue assure également le mélange de l'injectât dans le solution cible. Les mesures sont réalisées à température constante.

<figure><img src="image_62.png" /><figcaption>**Figure 8.16. Schéma d'un ITC.** L'ITC est constitué de 2 cellules : une de référence, en vert, l'autre de mesure, en orange. Dans cette dernière se trouve la solution cible et plonge une seringue permettant d'injection du ligand. L'appareil mesure (en rouge) la puissance nécessaire au ré-équilibrage de température des deux cellules.</figcaption></figure>

<footnote n="30">30 On désigne par « cellule » une petite cuve contenant quelques centaines de microlitres, dans laquelle est effectuée la mesure calorimétrique.</footnote>
Lors d'une expérience, on place une solution de molécules cibles (oligonucléotides) dans la cellule de mesure. Celle-ci est progressivement saturée par les injections automatiques et régulières de ligand via la seringue. A chaque injection, un échange thermique caractérise l'interaction entre la molécule et le ligand. Ces échanges se caractérisent par une variation d'enthalpie et un dégagement ou une absorption de chaleur. Le calorimètre mesure la différence de température $\Delta T$ entre la cellule de référence et la cellule échantillon. Pour faire cette mesure, le calorimètre fournit la puissance de rétroaction nécessaire pour revenir à la condition isotherme en augmentant ou en diminuant la température de la cellule échantillon. C'est cette puissance qui est mesurée (voir figure 8.16).

Les données brutes sont donc des valeurs de puissance exprimées en micro-calories par seconde. Une fois ces données brutes collectées par l'appareil, il reste à intégrer les pics de variation d'énergie permettant ainsi d'obtenir une représentation graphique de la variation d'enthalpie en fonction du rapport molaire ligand/molécule cible. A partir de cette courbe, on peut déterminer de façon graphique la stœchiométrie de la réaction *n*, la constante de dissociation *kD* et la variation d'enthalpie moyenne $\Delta H$ (figure 8.17).

<figure><img src="image_63.png" /><figcaption>**Figure 8.17.** Données obtenues par ITC. (Gauche) Données brutes : chaque pic dirigé vers le bas et se relaxant vers le haut représente la puissance nécessaire à l'ITC pour équilibrer les températures des 2 cellules après injection de ligand dans la solution cible, chaque pic démarrant juste après l'injection. L'amplitude des pics diminue au fur et à mesure que les molécules cibles sont saturées de ligands et n'interagissent plus avec les nouvelles molécules de ligand ajoutées. (Droite) Courbe de la variation d'enthalpie en fonction du ratio molaire entre ligand et cible. Cette courbe est obtenue par intégration de chaque pic de la courbe de puissance. De cette courbe sont extraites l'enthalpie moyenne, la constante de dissociation et la stœchiométrie de la réaction.</figcaption></figure>

Le principal avantage de cette méthode est qu'elle est directe. Elle repose sur une mesure directe de la chaleur libérée ou absorbée pendant une réaction entre la molécule et le ligand. De plus, une fois la mesure réalisée, on peut directement déterminer le graphique tous les paramètres de liaison en une seule et unique mesure. Elle ne nécessite aucune modification de l'échantillon ou du ligand, que
ce soit par marquage fluorescent ou par immobilisation... L'ITC mesure directement l'affinité des participants à la liaison dans leur état natif.

Un des inconvénients est que cette méthode est longue à réaliser. En particulier, une étape de calibrage pouvant prendre des dizaines de séances (chaque séance durant une demi-journée à une journée à cause de l'équilibrage des températures des cellules) est nécessaire. De plus, nous verrons que de nombreux tests et blancs doivent être faits, en particulier pour s'assurer de la neutralité des tampons.

### 8.2.6.2.b. Fluorimétrie

Dans ce paragraphe je décris le fonctionnement d'un fluorimètre en commençant par rappeler le principe de fluorescence, celui de quenching et la question particulière de la fluorescence des acides nucléiques.

<figure><img src="image_64.png" /><figcaption>**Figure 8.18. Diagramme de Jablonsky.** Cette représentation explique le principe de fluorescence suite à l'excitation d'une molécule en montrant ses changements d'états énergétiques.</figcaption></figure>

**Fluorescence.** La fluorescence est la propriété que possèdent certaines molécules à absorber de la lumière à une longueur d'onde pour ensuite l'émettre à une longueur d'onde égale (on parle de fluorescence de résonance) ou avec une longueur d'onde plus grande. L'émission est émise après un temps qui va correspondre à la durée de vie de fluorescence. Les électrons d'une molécule peuvent passer d'un niveau d'énergie fondamental à un niveau d'énergie supérieur par absorption d'énergie (sous forme de photon). Dans ce cas, la molécule est dite excitée. Cette absorption d'énergie se traduit par le déplacement d'un électron sur une couche supérieure. Pour que la molécule passe d'un niveau fondamental S0 à un niveau excité S1 il faut que l'énergie du photon soit supérieur ou égale à l'énergie de S1. Cette molécule peut revenir à son état fondamental en émettant de la lumière. Ces photons sont ré-émis avec une énergie inférieure aux photons d'excitation. Cette perte est due à une perte d'énergie liée aux transitions non-radiatives vers l'état vibratoire le plus bas de l'état S1. Elle entraîne une augmentation de longueur d'onde (donc d'énergie plus faible car l'énergie et liée à la longueur d'onde par la relation $v=hc/λ$) : la longueur d'onde de la lumière émise est supérieure