Entre chimie et biologie, une intrigante frontière

Louapre

En modélisant sur ordinateur une réaction de Gray-Scott, David Louapre obtient la formation de taches jaunes qui se dupliquent jusqu’à coloniser entièrement l’espace alloué… comme des cellules vivantes !

Est-ce de la life ? Plutôt de la lyfe.

> Pour traquer e cacement la vie ailleurs que sur Terre, il faut pouvoir en donner une définition la plus universelle possible.

En bref

> Lyfe est une proposition en ce sens qui repose sur quatre critères : structure dissipative, autocatalyse, homéostasie et apprentissage.

La quête de vie extraterrestre ressemble un peu à l’histoire du gars qui , une nuit , a perdu ses clés et les cherche au pied d’un réverbère Pourquoi là ? Uniquement parce qu’il y a de la lumière . Autrement dit , nous avons tendance à chercher ailleurs une vie qui ressemblerait à s ' y méprendre à celle d’ici En 2020, résolus à s’affranchir des présupposés terrestres , les astrobiologistes Stuart Bartlett, de l’institut de technologie de Californie ( Caltech ), et Michael Wong, de l’université de Washington , à Seattle , ont proposé une nouvelle définition de « la vie telle qu’on ne la connaît pas » ( voir Une autre vie est possible , par S . Scoles , page 54). Pour la distinguer de celle à laquelle nous sommes habitués ( life , en anglais ), ils ont choisi le terme lyfe ( à prononcer /loïf/ ), qu’on pourrait franciser en vye ( à prononcer /vaïe/ ). La vie sur Terre ne serait donc qu’un visage possible de la lyfe .

Cette définition repose sur quatre piliers

Un système présente les caractéristiques de la lyfe s’il s’agit d’une structure dissipative, autocatalytique, capable d’homéostasie et d’apprentissage. Explorons un à un ces différents termes.

Le deuxième principe de la thermodynamique affirme qu’un système isolé évolue spontanément vers la maximisation de son entropie, c’est-à-dire qu’il sera en général de plus en plus homogène et désordonné, jusqu’à atteindre un état d’équilibre Mais de façon contre-intuitive, la vie semble suivre une évolution exactement opposée : elle exhibe des architectures de plus en plus riches et de plus en plus élaborées.

> La vie sur Terre est une réalisation de la lyfe, mais la plupart des systèmes physico-chimiques ne satisfont qu’à un ou deux critères.

> En modélisant un système constitué de quelques composés chimiques en interaction, il est possible de satisfaire les quatre conditions de la lyfe

Cela ne signifie pas pour autant que les organismes vivants échappent aux lois de la thermodynamique ! Ils sont capables de maintenir une structure complexe, car ils ne sont tout simplement pas des systèmes isolés. Dès lors , ils se placent loin de l’équilibre thermodynamique en exploitant l’énergie disponible dans le milieu Ils conservent localement une entropie faible en dissipant les gradients d’énergie libre de leur environnement, et en accroissant d’autant l’entropie de ce dernier. On parle alors de « structure dissipative »

LE FEU, UNE ILLUSION DE VIE

Le second critère demandé par la définition de la lyfe, c’est l’autocatalyse, c’est-à-dire la capacité à se développer de façon autonome ; cela conduit à une croissance exponentielle tant que les ressources nécessaires sont disponibles. Des cellules qui se divisent satisfont évidemment ce critère , mais c’est aussi le cas des réactions chimiques autocatalytiques. Une illustration simple est celle d’un feu de forêt : la combustion est exothermique, elle produit donc de la chaleur, qui à son tour déclenche la combustion dans les zones qui ne sont pas encore consumées

Toutefois, l’autocatalyse n’est pas suffisante comme condition à la vie , tel que nous le confirme notre intuition qu’un feu de forêt n’est pas vivant Ce dernier est en effet incontrôlé et ne donne lieu à l’émergence d’aucune structure pérenne . D’où le troisième critère introduit : l’homéostasie. En biologie, ce terme

La lyfe est une proposition de définition de la vie qui repose sur quatre critères. De nombreux systèmes physico-chimiques satisfont un ou deux de ces éléments (voir quelques exemples ci-contre). Mais est-il possible avec une structure simple de répondre aux quatre contraintes (ici, la zone LYFE) ? Les résultats de Stuart Bartlett et de David Louapre suggèrent que oui.

1) DISSIPATION

Exemple : la di usion thermique

2) AUTOCATALYSE

Exemple : un feu de forêt

3) CAPACITÉ D'APPRENTISSAGE

Exemple : un réseau de neurones numériques

4) HOMÉOSTASIE

Exemple : un oscillateur harmonique désigne la capacité d’autorégulation d’un organisme, par lequel il est notamment en mesure de maintenir certaines de ses variables internes autour de valeurs favorables. Dans les systèmes vivants que l’on connaît, il s’agit par exemple de la température, du pH ou de la concentration de certaines espèces chimiques Si une petite perturbation de ces variables est induite par l’environnement, les organismes ont la capacité de la résorber, comme le font les mammifères avec leur température corporelle

Pour aborder le dernier critère de la lyfe, il faut se souvenir que les définitions usuelles de la vie font souvent référence à l’évolution darwinienne.

Celle-ci est une brique fondamentale de la vie terrestre, car elle conduit à la sélection des variations de l’information génétique les plus adaptées à l’environnement, ce qui garantit la meilleure chance de survie de l’espèce. Mais Stuart Bartlett et Michael Wong ont considéré ce critère comme trop fortement lié à la vie terrestre, et ont proposé de le remplacer par la « capacité d’apprentissage ».

Cette propriété se définit comme la faculté d’enregistrer des informations sur son environnement, et de les exploiter, ce qui conduit aussi à améliorer ses chances de survie. Et c’est en substance ce que fait l’évolution darwinienne : à l’échelle d’une espèce, elle encode indirectement dans les gènes des caractéristiques de l’environnement et des moyens de s’y adapter. Mais il existe d’autres mécanismes capables d’apprentissage, par exemple par association

L’IMPORTANCE DE DÉSAPPRENDRE

Cette forme d’apprentissage a été popularisée par la fameuse expérience du chien de Pavlov. Si la présence de nourriture est systématiquement précédée d’un certain stimulus (le son d’une cloche), le chien apprendra l’association qui existe entre le stimulus et l’événement, et enclenchera des réactions d’anticipation, comme le fait de saliver. Un tel mécanisme d’association peut être un élément important pour la survie de certaines proies soumises à la pression d’un prédateur

Imaginons en effet une proie capable de percevoir certains stimuli annonçant la présence ou l’attaque prochaine d’un prédateur. Par exemple, un mouvement dans les herbes En développant l’apprentissage de l’association entre le stimulus et l’événement que constitue l’assaut, la proie augmente à terme ses chances de survie en mettant en place une réaction préventive. Toutefois, cette capacité doit rester flexible : suivant l’évolution de l’environnement, il se peut que l’association entre le stimulus et le prédateur disparaisse, ou soit remplacée par une autre. La capacité d’apprentissage est aussi celle de désapprendre les associations obsolètes

Sur Terre, les systèmes vivants satisfont évidemment aux quatre critères de la lyfe. De nombreux autres systèmes n’en présentent qu’un ou

UN SYSTÈME CHIMIQUE CAPABLE D’APPRENDRE

Pour répondre aux quatre critères de la lyfe, Stuart Bartlett et David Louapre ont commencé avec deux composés A et B, constituant un système de Gray-Scott. A est une ressource disponible dans l’environnement et B a la faculté d’autocatalyse en exploitant A (en haut). Ce système est également une structure dissipative, capable d’homéostasie (par exemple, en choisissant des réactions endothermiques et exothermiques). Reste à le rendre apte à l’apprentissage par association. Pour cela, les chercheurs ont fait intervenir une toxine T, qui a le pouvoir de dégrader rapidement B, et un antidote N capable de neutraliser T. La toxine T est délivrée à intervalles réguliers, mais chaque occurrence est précédée dans le temps par l’émission d’un certain stimulus S. Dans un système purement réactif (au centre), l’antidote N est produit en présence de la toxine T, et le stimulus est ignoré. Ce système peut se défendre contre la présence de T, mais ses compétences sont limitées, car il ne réagit qu’une fois la toxine en action. Et si la production de l’antidote est lente, B sera dégradé avant d’avoir pu se défendre. Les deux chercheurs ont donc imaginé un système plus complexe, avec la capacité d’apprendre par association (en bas). Tout d’abord, la présence du stimulus S catalyse la production d’un composé M. Si ce composé se dégrade rapidement, il joue en quelque sorte le rôle de mémoire à court terme de la présence de S. Si la toxine T est délivrée peu après, M se transforme en un autre composé L, qui, lui, ne se dégrade que lentement. Le composé L joue le rôle de mémoire à long terme, et sa concentration enregistre la force de l’association entre le stimulus S et la toxine T. En présence d’une nouvelle occurrence du stimulus S, la mémoire à long terme L déclenche la production de l’antidote N, qui anticipe alors la survenue imminente de la toxine T et fournit une défense préventive. La présence de L traduit le fait que le stimulus a été suivi de près par la présence de toxine. Dès lors, la concentration en L dépend de la force de l’association entre le stimulus et la toxine. Si cette association disparaît, L se dégrade lentement et le système oublie cette association.

D.L.

deux , comme les feux de forêt , auxquels manquent l’homéostasie et l’apprentissage, ou encore certains robots, privés de la faculté d’autocatalyse Pour interroger ce concept de la lyfe, on peut se demander quel serait le système le plus simple possible satisfaisant aux quatre critères. Stuart Bartlett s’est donc intéressé à des systèmes chimiques très simples, mais possédant des propriétés spécifiques.

En particulier, il a travaillé sur des systèmes de réaction-diffusion qui combinent des réactions chimiques avec la diffusion des espèces chimiques dans un milieu Dans les années 1950, le mathématicien Alan Turing fut un pionnier de l’étude de ces systèmes, en montrant qu’ils donneraient parfois naissance à des structures qui rappellent les motifs de certains pelages ou coquilles d’animaux Les motifs de Turing apparaissent du fait de ces réactions chimiques qui maintiennent un système dans un état stationnaire (les motifs ne bougent pas), mais hors équilibre, où l’effet des réactions chimiques et celui de la diffusion se compensent en permanence.

Le plus étonnant de ces systèmes de réaction-diffusion est peut-être le système dit « de Gray-Scott », dans lequel un composé chimique noté B possède la capacité de catalyser la transformation en B d’un autre composé A disponible dans l’environnement, selon la réaction A + 2B 3B (voir l’encadré page 91). On suppose par ailleurs que A est continuellement réapprovisionné dans l’environnement et que B se dégrade naturellement. On peut interpréter A comme « une ressource », et B comme « un système » ayant la faculté d’autocatalyse en exploitant la présence de la ressource A .

Ce modèle simple peut paraître abstrait, mais il n’a rien de déconnecté de la réalité. Il correspond, par exemple, peu ou prou au modèle de Selkov de la glycolyse, une voie métabolique d’assimilation du glucose et de production d’énergie Et quand le composé A diffuse à une vitesse plus grande que le composé B, on constate l’émergence de structures semblables aux motifs de Turing. Avec cependant une différence notable : si l’on choisit correctement les paramètres, le modèle a un comportement dynamique – des taches se forment et sont capables de se diviser et de conquérir l’espace disponible.

L’évolution de ces taches peut sembler incroyable, mais elle reflète en réalité une dynamique assez spontanée : B consomme A en permanence, ce qui lui permet de se renouveler et de contrer sa dégradation naturelle. Mais l’autocatalyse provoque une expansion de la réaction (et donc de la tache) nécessitant des apports de A de plus en plus importants. Quand la tache devient trop grosse, la réaction d’autocatalyse au centre n’a plus assez de ressource pour poursuivre, et elle s’éteint, déclenchant une division du système en deux taches.

Le modèle de Gray-Scott se prête très bien à des simulations numériques, mais il n’est pas que théorique puisqu’il a été observé expérimentalement Le premier système chimique présentant ce comportement a été caractérisé en 1990. En 1993, Harry Swinney, de l’université du Texas, à Austin, et ses collègues en ont identifié un deuxième dit « FIS » ( pour ferrocyanure - iodate-sulfite). Ils ont ainsi mis en évidence des motifs de Gray-Scott dans un gel où les composés réagissaient et diffusaient

À première vue , le modèle de Gray - Scott satisfait au moins les deux premiers critères de la lyfe : c’est une structure dissipative autocatalytique Mais peut-on faire mieux ? Dans sa thèse de doctorat, Stuart Bartlett a montré que ce modèle est capable d’exhiber des formes simples d’homéostasie, comme la régulation de la température du milieu en combinant une réaction endothermique et une réaction exothermique

Mais qu’en est-il de l’apprentissage ? Comment un système chimique pourrait-il apprendre ? C’est la question à laquelle nous nous sommes attaqués avec Stuart Bartlett en nous inspirant du mécanisme d’apprentissage par association, et dont nous avons publié les résultats récemment.

Survivre Aux Attaques De Toxine

Nous l’avons montré en reprenant le système de Gray-Scott avec les composés A et B. Et nous avons ajouté de nouvelles substances au système, l’une agissant comme une toxine dégradant rapidement B, et d’autres composés que B catalyse et qui sont capables de contrer l’action de la toxine, ou qui, par leur présence, créent un effet de mémoire Le système contient en tout sept composés qui interagissent

Nous avons testé ce système avec des simulations numériques, tout d’abord dans un environnement homogène, puis dans un modèle, en

Entre chimie et biologie, une intrigante frontière deux dimensions, couplé à la réaction de GrayScott L'expérience nous a révélé que la concentration d’une des substances mémoires est corrélée à la force de l’association entre le stimulus et la concentration en toxine. Puis nous avons constaté que ces réactions donnaient au système de Gray-Scott la capacité de survivre à des attaques de toxine de plus en plus fortes, grâce à un apprentissage en continu de la force d’association, y compris quand cette association finit par disparaître

Nous avons ainsi conçu un modèle de système chimique très simple capable d’exhiber des structures dissipatives autocatalytiques, dotées d’homéostasie et de mécanismes d’apprentissage rudimentaires, en encodant des informations sur l’environnement et en les exploitant pour améliorer sa survie.

Bien sûr, il ne s’agit là que d’une simulation numérique avec une configuration ad hoc pour satisfaire les quatre conditions de la lyfe. Mais le fait d’avoir réussi à exhiber une solution nous permet d’envisager l’étape suivante : tenter de réaliser des expériences qui engendrent un tel système chimique apprenant Nous espérons produire en laboratoire un exemple minimal de système exhibant les quatre piliers de la lyfe, et ne faisant intervenir que quelques composés, des réactions chimiques simples et des cinétiques plausibles Il restera alors à traquer des indices de la lyfe dans l’Univers !

> David Louapre est docteur en physique, directeur scientifique chez Ubiso t et vidéaste (chaîne YouTube « Science étonnante »).

> S. Bartlett et D. Louapre, Provenance of life : Chemical autonomous agents surviving through associative learning, Physical Review E, 2022.

> S. Bartlett et M. Wong, Defining lyfe in the Universe : From three privileged functions to four pillars, Life, 2020.