Certains microbes peuvent créer des produits chimiques utiles, comme des antibiotiques, des biocarburants, ou nettoyer les eaux usées. Dans The Conversation, le doctorant en automatique Alex dos Reis de Souza explique comment les maths peuvent aider à contrôler cette production.

L’homme exploite le pouvoir des microbes depuis des siècles, par exemple en utilisant la levure pour fabriquer du pain, de la bière, du yaourt et du vin par fermentation. Ces organismes vivants nous sont utiles, car ils effectuent des réactions chimiques dans leur vie quotidienne.

Aujourd’hui, grâce aux microbes, nous pouvons produire de nombreux composés chimiques précieux, tels que les biocarburants (notamment le méthane et l’éthanol) et les produits médicaux (tels que les antibiotiques). Nous pouvons également utiliser des micro-organismes pour recycler les eaux usées en éliminant la matière organique dissoute.

Au cours des dernières décennies, les scientifiques ont étudié comment les humains peuvent utiliser de nouveaux systèmes biologiques, qui n’existent pas dans la nature.

Par exemple, une bactérie peut être génétiquement modifiée pour agir comme un « biocapteur ». En présence de certains composés comme le pétrole ou des agents pathogènes, elle pourra alors devenir luminescente.

Les sources chaudes de Yellowstone hébergent des microbes dont l’activité biologique génère des produits chimiques. // Source : Unplash/CC/Dan Meyers (photo recadrée)

Les sources chaudes de Yellowstone hébergent des microbes dont l’activité biologique génère des produits chimiques.

Source : Unplash/CC/Dan Meyers (photo recadrée)

Nous pouvons également modifier des espèces pour qu’elles collaborent avec d’autres microbes, afin de développer des systèmes biologiques nouveaux, aux capacités améliorées. Ainsi, l’utilisation de consortiums microbiens (ou copopulations) est devenue plus courante. En associant différents microbes issus de la bio-ingénierie, la nouvelle communauté peut accomplir des tâches différentes ou même dépasser celles qui sont possibles avec une seule espèce.

Par exemple, si l’une des deux espèces produit de l’acétate (qui est toxique) lorsqu’elle consomme du glucose pour accomplir une certaine tâche (comme la production d’un composé précieux), une deuxième espèce créée par génie biologique pour « manger » de l’acétate pourrait être introduite pour détoxifier l’environnement.

Prévoir le comportement des systèmes biologiques

Ces efforts ont attiré l’attention non seulement des biologistes, mais aussi des théoriciens de l’informatique et des systèmes, ainsi que des mathématiciens.

En effet, des techniques numériques avancées nous aident à comprendre et à prévoir le comportement des systèmes biologiques. Il existe de nombreux outils mathématiques qui nous permettent, par exemple, d’étudier le comportement des systèmes décrits par un modèle, y compris leur stabilité et leur réaction aux influences extérieures. En procédant ainsi, il est possible d’imposer un comportement souhaité ou encore d’estimer les paramètres pertinents en temps réel pour optimiser le fonctionnement du processus biologique.

Les bactéries, par exemple, adorent le glucose : plus il y a de glucose dans leur environnement, plus elles se développent. Par conséquent, les scientifiques peuvent développer des algorithmes qui règlent la teneur en glucose pour ajuster la concentration ou le comportement de ces bactéries, en fonction des besoins des biologistes. Il est également possible de stimuler les microbes en utilisant la lumière ou des composés chimiques spécifiques.

Ces tâches ne sont pas aussi simples qu’il y paraît. En effet, les systèmes biologiques sont intrinsèquement incertains : de nombreux facteurs peuvent modifier le comportement de ces systèmes, et ils ne sont pas faciles à identifier. Les modèles mathématiques utilisés pour contrôler les systèmes biologiques peuvent donc être imprécis ou ne pas décrire un comportement ou une interaction entre une cellule et son environnement. Par conséquent, nous avons besoin d’algorithmes « robustes » : ils doivent fonctionner même si la réalité diffère légèrement du modèle.

La complexité augmente lorsqu’on contrôle une communauté avec différents types de microbes. Par exemple, ils peuvent se disputer la nourriture disponible, ce qui pourrait entraîner l’extinction d’une des espèces de microbes. Un autre exemple est le « mutualisme » – où la survie d’une espèce dépend de la survie de l’autre.

Les algorithmes de contrôle qui visent la régulation d’une communauté doivent donc prendre en compte ces relations complexes afin de prendre des décisions qui assureront la survie de la co-population, pour, in fine, améliorer le procédé envisagé par les bioingénieurs.The Conversation

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Alex dos Reis de Souza, Doctorant en automatique, Inria

Cet article est republié à partir de The Conversation sous licence Creative Commons. Lire l’article original.

The Conversation

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