La théorie de l’évolution par sélection naturelle est solide et bien étayée, mais cela ne veut pas dire que nous ne découvrons pas de nouveaux aspects de la façon dont la vie s’établit et change progressivement. Une nouvelle étude a en fait révélé que les progrès ne sont peut-être pas aussi imprévisibles qu’on le pensait auparavant. Les ramifications pourraient déboucher sur de nouvelles méthodes permettant de résoudre des problèmes du monde réel, notamment la résistance aux antibiotiques, les maladies et même le changement environnemental.
L’étude remet en question une croyance de longue date selon laquelle l’avancement est toujours un processus imprévisible. Selon ses découvertes, la trajectoire évolutive d’un génome peut être affectée par son passé évolutif, au lieu d’être déterminée par de nombreux éléments et accidents historiques.
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« Les ramifications de cette recherche sont absolument révolutionnaires », a déclaré le professeur James McInerney, de l’École des sciences de la vie à l’Université de Nottingham, décrit dans un communiqué. » En démontrant que l’évolution n’est pas aussi aléatoire qu’on le croyait, nous avons en fait ouvert la porte à une gamme de possibilités en biologie synthétique, en médecine et en sciences de l’environnement. «
McInerney et ses collègues ont analysé le pangénome- – une collection de toutes les séquences d’ADN d’un type donné contenant des séquences partagées par tous les individus – pour répondre à cette question à soixante-quatre mille dollars : l’histoire évolutive d’un génome peut-elle identifier sa trajectoire future ?
Le groupe a utilisé une méthode d’apprentissage automatique, connue sous le nom de Random Forest, avec un ensemble de données de 2 500 génomes au total provenant d’un seul type bactérien. Ils ont effectué plusieurs centaines de milliers d’heures de traitement informatique pour examiner ce problème.
Grâce aux données chargées dans l’ordinateur, ils ont eu la possibilité de créer des « familles de gènes » à partir de chacun des gènes de chaque génome.
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« Dans cette méthode, nous pourrions comparer ce qui est semblable à travers les génomes », Maria Rosa Domingo -Sananes de l’Université de Nottingham Trent, a ajouté.
Une fois les ménages identifiés, il a été possible d’examiner la manière dont ils étaient présents dans certains génomes et absents dans d’autres.
« Nous avons découvert que certains ménages de gènes n’apparaissaient jamais dans un génome alors qu’une autre famille de gènes particulière était déjà là, et dans d’autres cas, certains gènes dépendaient fortement d’une autre famille de gènes existante. «
Essentiellement, l’étude de recherche a révélé un « environnement imperceptible » de gènes qui se conforment ou s’opposent les uns aux autres.
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» Ces interactions entre les gènes rendent certains aspects du développement plutôt prévisibles et, de plus, nous disposons désormais d’un outil qui nous permet de faire ces prévisions « , a ajouté le Dr Domingo-Sananes.
Selon le Dr Domingo-Sananes. Alan Beavan, également de l’École des sciences de la vie de l’Université de Nottingham, « Grâce à ce travail, nous pouvons commencer à vérifier quels gènes « soutiennent » un gène de résistance aux antibiotiques, par exemple. Si nous essayons d’éliminer la résistance aux antibiotiques, nous Nous pouvons cibler non seulement le gène focal, mais nous pouvons également cibler ses gènes de soutien. »
Cette méthode peut être utilisée pour synthétiser de toutes nouvelles constructions héréditaires « qui pourraient être utilisées pour créer de nouveaux médicaments ou vaccins ». . Savoir ce que nous savons maintenant a ouvert la voie à toute une série d’autres découvertes », a ajouté Beavan.
Les ramifications sont énormes et pourraient aboutir à un nouveau style de génome, grâce auquel les scientifiques peuvent concevoir des génomes artificiels tout en développant des feuilles de route pour le contrôle prévisible du produit génétique. Ils pourraient également aider les chercheurs à lutter contre la montée d’organismes résistants aux antibiotiques, en nous aidant à comprendre les dépendances entre les gènes et comment produire des traitements ciblés.
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De plus, les résultats pourraient affecter le style des microbes conçus pour enregistrer le carbone ou décomposer la contamination, nous aidant ainsi à lutter contre le changement climatique.
L’étude de recherche est publié dans PNAS.
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