Mutations: quand les bénéfices plafonnent

Publié par Adrien le 06/06/2011 à 12:00
Source: CNRS
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Les mutations bénéfiques au sein d'une population bactérienne s'accumulent au cours de l'évolution mais sa performance tend vers un plateau. Les modèles théoriques de l'évolution doivent donc prendre en compte un "frein" dans le bénéfice attendu sur la survie et la reproduction des organismes: ce phénomène (appelé épistasie négative) vient, pour la première fois, d'être démontré expérimentalement. Fruit d'une collaboration franco-américaine, incluant une équipe du laboratoire adaptation et pathogénie des micro-organismes (CNRS / Université Joseph Fourier), ces résultats sont publiés dans Science le 3 juin 2011.


Bactérie Escherichia coli (E. coli)
Photo by Eric Erbe, digital colorization by Christopher Pooley, both of USDA, ARS, EMU

Cette étude a été rendue possible grâce à une expérience unique au monde, conduite depuis plus de vingt ans dans un laboratoire de l'Université d'État du Michigan. Des bactéries Escherichia coli y sont cultivées nuit et jour, 365 jours par an, et les chercheurs effectuent des prélèvements à intervalles réguliers dans les populations, afin d'analyser leur évolution. Au cours de cette longue expérience, il a été démontré que certaines bactéries – les mieux adaptées à l'environnement – prenaient le dessus sur le reste de la population au fil des générations. En d'autres termes, la sélection naturelle est à l'œuvre. La conservation des souches bactériennes par congélation permet aux chercheurs de garder la mémoire de cette évolution. Mieux, ils peuvent "revivifier" à volonté la souche ancestrale et toutes les souches isolées au cours de l'évolution, pour la comparer aux bactéries présentes au bout, par exemple, de 50 000 générations (ce qui, à l'échelle humaine, correspond à près de deux millions d'années). Ils peuvent ainsi quantifier l'adaptation des bactéries à leur environnement au cours du temps, en évaluant le taux de reproduction (ou "fitness") des souches récentes par rapport à celle des souches plus anciennes.

Le responsable de cette étude, Richard Lenski, a initié des collaborations avec plusieurs laboratoires internationaux, parmi lesquels l'équipe de Dominique Schneider du laboratoire adaptation et pathogénie des micro-organismes (CNRS / Université Joseph Fourier). L'utilisation des techniques modernes de génomique – l'analyse des génomes entiers et non plus de quelques gènes – permet de caractériser de manière exhaustive les mutations survenues au cours de l'évolution des bactéries, et en particulier celles qui ont un effet bénéfique, responsables de l'augmentation de la valeur sélective de la population. Ici, les chercheurs se sont intéressés aux interactions entre plusieurs de ces mutations. Après avoir identifié les cinq premières mutations bénéfiques combinées successivement et spontanément dans la population bactérienne, les scientifiques ont généré, à partir de la souche ancestrale de bactéries, 32 souches mutantes présentant toutes les combinaisons possibles de chacune de ces cinq mutations. Ils ont alors constaté que le bénéfice lié à la présence simultanée des cinq mutations était inférieur à la somme des bénéfices individuels conférés par chacune d'entre-elles. L'épistasie tend ainsi à réduire le bénéfice conféré par de nouvelles mutations bénéfiques, à mesure qu'elles apparaissent chez des individus de plus en plus adaptés. Un phénomène qui explique le ralentissement du taux d'adaptation, constaté au fur et à mesure que les organismes vivants continuent à s'adapter.

Ainsi, les mutations bénéfiques s'accumulent au cours de l'évolution, mais la performance de la population bactérienne, elle, tend vers un plateau. Les modèles théoriques d'évolution, dont l'objectif est d'en prévoir les résultats, doivent donc inclure un "frein", lié à ce phénomène d'épistasie négative, dans le bénéfice attendu sur la survie et la capacité de reproduction des organismes. Ces travaux démontrent en outre l'existence de réseaux de gènes connectés entre eux, et laissent entrevoir la possibilité de les cartographier, pour mieux comprendre et anticiper leurs interactions.
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