Une étude révèle que l’évolution est moins aléatoire qu’on le pensait

Jusqu’à présent, les biologistes ont décrit l’évolution comme un jeu de dés cosmique. Les mutations surviennent par hasard, la survie est une loterie brutale et la danse de la vie se déroule au rythme du hasard. Mais l’évolution est-elle réellement complètement aléatoire ? Selon une nouvelle étude, la réponse est non.

L’évolution, comment ça marche ?

L’évolution est propulsée par deux forces principales : la sélection naturelle et la variation génétique. La sélection naturelle, proposée par Charles Darwin, est le processus par lequel certains traits deviennent plus ou moins courants dans une population au fil du temps, en fonction de leur impact sur la capacité d’un organisme à survivre et à se reproduire. La variation génétique est, quant à elle, le résultat de processus tels que la mutation, la recombinaison génétique et le flux génétique.

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Les mutations introduisent de nouvelles variations génétiques en modifiant la séquence d’ADN, tandis que la recombinaison génétique se produit lors de la reproduction sexuée, mélangeant le matériel génétique existant entre les individus. De manière générale, les scientifiques pensent que ces forces qui régissent l’évolution sont aléatoires. Autrement dit, l’évolution elle-même est le fruit du hasard, ce qui signifie aussi qu’elle est largement imprévisible. Mais si ce n’était pas totalement le cas ?

Dans une nouvelle étude, les chercheurs de l’université de Nottingham ont démontré que l’évolution pourrait ne pas être aussi aléatoire qu’on le pensait. En effet, d’après les résultats de leur étude publiée dans la revue PNAS, l’évolution n’est pas toujours un processus imprévisible et la trajectoire évolutive d’un génome peut notamment être influencée par son passé évolutif.

Des implications considérables

Pour aboutir à cette conclusion, les chercheurs ont minutieusement analysé le pangénome (un ensemble complet de gènes au sein d’une espèce) de la bactérie Escherichia coli. Pour ce faire, ils ont utilisé une technique d’apprentissage automatique connue sous le nom de Random Forest. Cela leur a permis de traiter les données de 2 500 génomes complets de cette espèce bactérienne. Grâce à cette méthode, les chercheurs ont pu créer des « familles de gènes » à partir de chacun des gènes de chaque génome.

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Cela a permis de comparer les génomes similaires, puis d’examiner la manière dont les gènes étaient présents dans certains génomes et absents dans d’autres. « Nous avons constaté que certaines familles de gènes n’apparaissaient jamais dans un génome alors qu’une autre famille de gènes particulière était déjà présente, et à d’autres occasions, certains gènes dépendaient beaucoup de la présence d’une famille de gènes différente », ont expliqué les chercheurs.

Autrement dit, la recherche a révélé qu’il existe un écosystème invisible de gènes qui coopèrent ou qui se font concurrence, et ces interactions rendent certains aspects de l’évolution quelque peu prévisibles. C’est une découverte des plus importantes, car cela a de nombreuses implications dans le domaine médical. Par exemple, cela pourrait permettre d’identifier les gènes associés à la résistance aux antibiotiques ou encore de synthétiser de nouveaux types de constructions génétiques qui pourraient être utilisées pour développer de nouveaux médicaments ou vaccins.