Vivant et déterminisme : quelle place pour le chaos?

Le vivant est-il prédictible dans son évolution? Quel rapport entre individuation physique et individuation biologique ?

Point de vue de Denis Pompon Directeur de Recherche Emérite CNRS

En 1936 Turing décrivait sa vision des limites entre le « calculable », ce qui était rationnellement déductible, et le «non-calculable». Il définissait ainsi un « déterminisme prédictif » qu’il étendait aussi au domaine des sciences de la nature au travers de deux concepts « la machine » et « la structure » de Turing qui visaient à définir les limites entre

. Plus tôt, le mathématicien Henri Poincaré s’était intéressé au

démontrant qu’un système physique très simple, pourtant parfaitement décrit par des équations mathématiques, pouvait devenir totalement imprédictible, en apparence chaotique, pour un observateur extérieur. Un tel système restait formellement déterministe au sens où la connaissance de son état à un instant donné permettait de prédire raisonnablement son état un court instant plus tard, mais que cette prédiction perdait très vite toute pertinence au sens ou un écart infime de précision sur la description de l’instant initial se traduisait par une différence majeure d’évolution à plus long terme. En 1927, le physicien allemand Werner Heisenberg, énonce un autre principe,

, cette fois issu d’études de la mécanique quantique. Ce principe, depuis largement vérifié expérimentalement, définit qu’à l’échelle quantique, celle des atomes et des molécules, l’accroissement de la précision d’une mesure de position d’un objet se traduit par une incertitude croissante sur sa vitesse, donc sur son énergie et vice-versa et que cette règle est incontournable quel que soit le dispositif expérimental. Dans ce cas, comme dans le système à trois corps de Poincaré, l’évolution de systèmes simples parfaitement décrits par des lois physiques connues est ou devient rapidement imprédictible à un niveau de précision donné. Le vivant, qui nous définit et nous entoure, est un système autrement plus complexe que les systèmes simples précédents. Nous le considérons malgré tout souvent de plus en plus comme simplement défini par ses propriétés héritées et encodées majoritairement dans l’information génétique.

, tels que décrits précédemment ? En fait à ce stade il devient important d’introduire une autre notion qui est celle d’échelle. Au niveau d’une population de milliard de cellules, par exemple le comportement d’une population de micro-organismes génétiquement identiques est heureusement (pour tous nos procédés industriels) relativement prédictible et reproductible. Néanmoins, si maintenant nous extrayons de cette population des cellules individuelles et les caractérisons, on observera que derrière l’aspect homogène et prédictible de la population, se cache une extraordinaire diversité de comportements individuels. Au niveau de chaque cellule, la transcription et la traduction de chaque gène apparaissent comme un phénomène chaotique, imprédictible à un instant précis, même s’il le reste en valeur moyenne. Lorsque « l’homme de l’art » va dessiner une ingénierie multi-étape, ces comportements chaotiques auront à s’enchainer de manière plus ou moins efficace pour la synthèse d’un produit d’intérêt au sein de chaque cellule. La conséquence est que le comportement macroscopique (le rendement) sera finalement impacté par l’anarchie de ces comportements stochastiques à échelle cellulaire. Néanmoins

Cette question nous ramène à deux autres questions : celles de l’adaptabilité et de l’évolution. Ces deux questions ont en commun le problème de la recherche d’une solution au sein d’un système environné, complexe et multiparamétrique. Un système complexe peut être caractérisé par la combinatoire de ses états possibles. La recherche d’une solution adaptative se doit de balayer cette combinatoire à la recherche des meilleures réponses. Néanmoins cette approche devient impossible si la combinatoire est trop large. Par exemple, si nous prenons le cas d’un enzyme ayant 500 acides aminés, la combinatoire des séquences possibles 20500 excède très largement le nombre de vibrations d’atomes depuis le big-bang à l’origine de notre univers. Explorer utilement la combinatoire est impossible sauf si le nombre de solutions est lui-même très grand ou si celles qui préexistent sont mémorisées. Cela conduit au concept que le vivant aurait tout avantage à mémoriser un répertoire des solutions potentielles pas forcement exploitées, et non seulement la solution optimale du moment. Deux options s’offrent alors : l’une exploite le chaos pour créer une population d’états dont seule la valeur moyenne est génétiquement héritable, l’adaptabilité ou l’évolution passe alors par la sélection puis l’amplification du variant d’état préexistant répondant au mieux à une nouvelle contrainte. L’autre mécanisme possible passe par la mémorisation au cours de l’évolution même de solutions virtuelles. Par exemple, la description classique d’une voie métabolique néglige souvent une myriade de chemins alternatifs de biosynthèse exploitant les promiscuités d’activités (activités « parasites ») des enzymes. L’application d’une contrainte métabolique ou l’inactivation accidentelle de la voie « normale » peut alors activer rapidement un réseau métabolique secondaire, qui sera par la suite optimisé. Un tel mécanisme suppose en retour que le choix d’une solution de séquence au sein de la combinatoire des possibles pour un enzyme réponde non seulement aux contraintes d’une activité « principale » efficace mais préserve aussi un maximum de potentialités alternatives. Ces mécanismes constituent-il un des secrets du vivant, cela reste encore à démontrer. En tout état de cause

.

Point de vue de Vincent GREGOIRE-DELORY Resp. du plateau Ethique de TWB

. L’un ne va pas sans l’autre : pas d’information génétique, pas de métabolisme. Cette imbrication réciproque n’est du reste pas sans également poser de sérieux problèmes aux spécialistes de la chimie pré-biotique car comprendre l’émergence du vivant revient à comprendre l’émergence de la structure des molécules autoréplicables portant de l’information nécessaire au fonctionnement métabolique. C’est l’éternel problème de la poule et de l’œuf. De fait, il semble bien établi que

. D’une réplication l’autre, la structure de la molécule d’ADN est conservée et la combinaison des quatre bases azotées copiée…à quelques erreurs près. Il y a bien dans le phénomène de la réplication moléculaire de l’identique et de la nouveauté à la fois. De plus, si nous examinons les diverses réactions métaboliques à l’échelle d’un organisme vivant, il est possible de mettre en évidence des boucles de rétroactions caractéristiques de l’effet réciproque des propriétés du métabolisme et des propriétés du matériel génétique. Les récentes découvertes en épigénétique par exemple montrent bien le caractère non déterministe de la molécule d’ADN, susceptible d’exprimer des propriétés différentes en fonction de l’évolution des conditions physico-chimiques de son « nano-environnement ». Autrement dit, la molécule d’ADN n’est pas en simple rapport avec son environnement, elle s’exprime au sein d’une relation individuante. Or si nous considérons qu’une telle relation individuante se poursuit de génération en génération par l’intermédiaire de l’autoréplication, il apparaît bien que

. Autrement dit, la question est de savoir si le phénomène d’autoréplication en lui-même ressortit de l’individuation physique et/ou de l’individuation biologique. La réplication moléculaire du matériel génétique présente certes une plasticité inconnue du phénomène de cristallisation par exemple mais la question est bien de savoir si ce phénomène est observable en dehors des espaces où se produisent les réactions métaboliques. Il s’agit bien de savoir si ce type de phénomène peut se produire de façon spontanée au sein d’une solution composée de molécules organiques s’auto-organisant en ARN ou en ADN. De telles expérimentations sont en cours depuis les années 1990

et montrent qu’il est

. Ces recherches sont extrêmement intéressantes car viennent porter un regard nouveau sur la possibilité de considérer les organismes vivants comme auto-organisés à partir de molécules aux propriétés auto-réplicatives. La question est donc de préciser si ces propriétés auto-réplicatives spontanées participent en elles-mêmes à l’individuation biologique. Pour que cela puisse être le cas, il ne suffit pas en effet que certaines molécules organiques présentent des propriétés auto-réplicatives, il est en outre nécessaire que ces dernières soient susceptibles de porter et de transmettre des informations imparfaitement codées. En d’autres termes, l’auto-réplication est assimilable à de l’individuation physique si les molécules ainsi répliquées ont la seule faculté de participer à des réactions chimiques (réversibles ou non). Dans ce cas en effet, le processus est purement stochastique et assimilable à un système complexe d’éléments moléculaires mis en rapport les uns avec les autres. En revanche, si les propriétés auto-réplicatives participent à l’individuation biologique, ces dernières portent une dynamique inchoative potentielle susceptible de perpétuer des organisations auto-assemblées. Une des clefs de la compréhension des propriétés physico-chimiques du vivant pourrait alors résider dans les modalités de passage vers cette nouvelle dynamique. Cette clef n’étant pas encore à notre disposition, il est toujours possible de spéculer sur le fait que de telles molécules auto-réplicatives sont déjà « du vivant » ou, en sens contraire, que ces dernières représentent de pures individuations physiques.

. Le phénomène de « mémorisation-transmission imparfaite » pourrait alors constituer une propriété constitutive de la relation individuante biologique.

Références

Voir par exemple : LEHN, Jean-Marie, La chimie supramoléculaire : concepts et perspectives. De Boeck (1997), 288 pp.

C’est-à-dire d’informations susceptibles de participer à l’ordonnancement de réactions chimiques.

Pour en savoir plus

• http://www.pourlascience.fr/ewb_pages/a/article-le-determinisme-et-le-vivant-21414.php
• https://fr.wikipedia.org/wiki/Alan_Turing
• Turbulence et déterminisme. Par Marcel Lesieur (Presse universitaire de Grenoble) : extrait https://books.google.fr/books?isbn=2759801411
• https://fr.wikisource.org/wiki/Henri_Poincar%C3%A9,_le_probl%C3%A8me_des_trois_corps
• James E. Skinner et al. Application of chaos theory to biology https://link.springer.com/article/10.1007%2FBF02691091