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Henri Atlan, ADN: programme ou données?, 1994

Le texte qui suit, est un extrait d’une conférence prononcée à l’occasion du Premier Congrès de Médecine et Philosophie tenu à Paris le 30 mai au 4 juin 1994 sous le parrainage de l’Association Descartes. Il est une expression des critiques déjà anciennes du réductionnisme génétique contenu dans la métaphore du programme génétique dans le contexte où le projet de séquençage du génome humain était présenté comme le nec plus ultra de la biologie contemporaine et devait aboutir à rien de moins que le déchiffrage du « Livre de la Vie » (James Watson) et la connaissance qui s’ensuivrait du tout de la nature humaine.

La notion de programme génétique est la métaphore la plus répandue et la plus prégnante de la biologie actuelle. Elle sert à se représenter les mécanismes par lesquels la structure des gènes détermine le développement de l’individu et l’apparition de caractères normaux ou pathologiques dans la structure et les fonctions de l’organisme. Mais ce n’est qu’une métaphore qui permet de donner un nom à un ensemble de mécanismes que l’on connaît encore très mal.

Cette métaphore, prise littéralement et poussée à l’extrême, a joué un rôle important dans la mise en route du projet dit Génome Humain (HUGO), en laissant croire, comme cela a été publié, que le déchiffrage d’un génome, à la manière d’un livre contenant les instructions d’un long programme, permettrait de déchiffrer, et de comprendre par là même, au maximum le tout de la nature humaine, et au minimum l’essentiel des mécanismes de survenue des maladies. En somme, la physiopathologie pourrait être réduite à la génétique, puisque toute maladie serait réduite à une ou plusieurs erreurs de programmation, c’est-à-dire à l’altération d’un ou plusieurs gènes.

Je montrerai les limites de cette métaphore, les dangers de son utilisation littérale, et suggérerai une métaphore alternative dans le but de déplacer le centre d’intérêt du « tout génétique » vers un jeu d’interactions entre le génétique et l’épigénétique.

La métaphore du programme génétique

Comme les autres métaphores en biologie, notamment celle du cerveau comme ordinateur, la métaphore du programme génétique souffre de ce que la question des significations de l’information n’est en général pas posée. On a pris l’habitude de négliger ce problème en informatique et dans les sciences de la programmation, en considérant qu’il est toujours résolu implicitement, en ce que la source des significations est tout simplement le ou les individus humains qui émettent et reçoivent un message, ou qui écrivent un programme et le font exécuter.

L’important est de transmettre un message correctement ou de faire exécuter un programme sans s’occuper de la signification du message ou du programme, car cette signification est toujours déjà là, produite par l’émetteur du message ou par le programmateur. Il n’est donc pas nécessaire d’expliciter la signification ni la source de cette signification quand on s’occupe de formaliser le traitement de l’information dans les programmes d’ordinateur. Leur signification est évidente : c’est le but particulier dans lequel ils sont écrits par des auteurs humains intentionnels qui sont la source de cette signification. Cette attitude est justifiée dans le cas des programmes d’ordinateurs classiques, toujours écrits dans un but particulier, en vue de réaliser une tâche explicitement définie. Mais cette attitude n’est plus justifiée et l’on ne peut plus ignorer la question de la source ou de la production des significations, quand il s’agit de machines naturelles fabriquées par l’évolution sans but évident et sans projet explicite, soit par le seul effet de la sélection naturelle, soit même en l’absence d’un tel effet comme dans les cas d’évolution non-adaptative.

L’idée d’un programme écrit dans les gènes sous la forme de séquences nucléotidiques des ADN provient des observations, suivantes et de leur utilisation implicite dans un raisonnement fallacieux :

— l’ADN est une séquence quaternaire facilement réductible à une séquence binaire ;

— tout programme d’ordinateur séquentiel déterministe est réductible à une séquence binaire ;

— Ergo : les déterminations génétiques produites par la structure des ADN fonctionnent à la manière d’un programme séquentiel écrit dans l’ADN des gènes.

La fallace implicite dans ce raisonnement est évidemment « toute séquence binaire est un programme ». Mais une fois cette fallace reconnue, nous devons nous demander quelles sont les autres possibilités pour une séquence binaire, outre celle d’être un programme.

• Peut-il s’agir d’une séquence aléatoire ? Si par là on entend une séquence sans signification, c’est bien difficile à accepter car on comprendrait mal alors comment de telles séquences pourraient déterminer les fonctions biologiques. Si par cette séquence aléatoire on entend une séquence incompressible par aucun algorithme plus court qu’elle-même, suivant la théorie classique de la complexité algorithmique, rien n’empêche alors que l’on retrouve l’éventualité précédente d’un programme d’ordinateur. On sait en effet que la séquence binaire qui traduit un programme d’ordinateur peut être elle-même une séquence aléatoire dans ce sens. Mais il s’agit là d’une des insuffisances de cette théorie de la complexité algorithmique qui présuppose l’existence de signification dans une telle séquence, celle que réalise l’exécution du programme, sans avoir à en rendre compte de façon explicite dans la structure de la séquence.

• S’agit-il de données ? Il existe une autre possibilité : la séquence binaire ne serait ni programme, ni aléatoire, elle constituerait des données. La distinction entre programme et données semble évidente : un programme de multiplication ou de division, par exemple, multiplie ou divise des nombres qui lui sont donnés. Le programme opère sur des données et les traite. Un même programme fera toujours la même opération, qui aura toujours la même structure, bien que sur des données différentes. Cette distinction assez intuitive a été gommée en informatique par la théorie des programmes et de leur complexité.

On le sait en effet, dans les cadres des machines de Turing universelles, une séquence binaire peut être indifféremment traitée comme un programme ou comme des données. La machine de Turing lit la séquence et l’interprète ainsi comme une description binaire d’un objet à fabriquer ou d’une tâche à réaliser, dans laquelle les parties programme et données sont indiscernables et interchangeables. Cet état de choses résulte de ce que la théorie s’occupe d’artefacts — objets ou machines fonctionnelles, dont la signification n’est qu’implicite sous la forme du but ou de la tâche assignée par le programmeur et n’est jamais prise en compte explicitement par la théorie. C’est précisément pour cela que, de façon apparemment paradoxale, la complexité algorithmique maximum est réalisée par une suite aléatoire. Ce qui semble être un défaut de la théorie n’en est pas un quand il s’agit d’artefacts, c’est-à-dire d’algorithmes dont on sait par ailleurs qu’ils ont une signification, celle que le programmateur leur a assignée sous la forme d’une tâche à accomplir.

Au contraire, se contenter d’une mesure de complexité sans signification est une insuffisance de la théorie quand il s’agit de description d’objets naturels, que nous observons sans présupposer un but dans lequel ils auraient été formés. Là, il faut tenir compte du contenu sémantique plus ou moins important de ces objets. Et pour formaliser une telle complexité porteuse de signification, il nous faut retenir et préciser la distinction entre les parties programme et données d’une description. C’est la partie programme qui explicite une source de significations. C’est elle qui définit une classe d’objets partageant une même structure. Au contraire, les données spécifient un objet particulier dans cette classe. […]

La définition classique de la complexité algorithmique d’un objet peut être modifiée de façon à tenir compte d’une mesure de complexité avec signification, qu’avec mon collègue Koppel nous avons appelé « sophistication ». […]

Sans entrer dans les détails techniques, nous avons défini la « sophistication » comme la seule longueur de la partie programme de la description minimale. Une des conséquences de cette définition corrige le défaut de la théorie en ce qu’une longue suite aléatoire, qui a classiquement une grande complexité algorithmique, a pourtant une sophistication quasi nulle. […]

Cette distinction permet de poser la question du rôle des séquences nucléotidiques des ADN dans les déterminations génétiques sous la forme d’une alternative entre un rôle de programme et un rôle de données. Cette alternative permet alors de poser la question du rôle de la machinerie cellulaire toujours associée aux ADN dans la production de ces déterminations. Si les ADN sont un programme, cette machinerie joue le rôle d’un interpréteur de programmes. Si les ADN sont des données, la machinerie cellulaire joue le rôle de programme traitant ces données.

Chacune des deux alternatives a des conséquences différentes sur la nature et l’extension du domaine que constitue l’ensemble des différents génomes possibles acceptables par la machinerie cellulaire, ainsi que sur la nature et l’extension de la portée (range) de ce qui est exécuté en fin de compte par l’association génome-machinerie cellulaire :

— En ce qui concerne le domaine, si le réseau biochimique de la machinerie cellulaire fonctionne comme un programme parallèle distribué, alors, le domaine des ADN est très grand car c’est celui de toutes les données qui peuvent être traitées par ce programme. Par contre, si les ADN fonctionnent comme des programmes et le réseau biochimique comme un interpréteur de programmes, le domaine des ADN est alors indéfini, car il est constitué par l’ensemble des programmes exécutables et l’on sait qu’il est indécidable a priori de savoir si un algorithme est calculable ou pas — c’est-à-dire acceptable par un interpréteur et exécutable. Or les techniques d’ingénierie génétique montrent que pratiquement n’importe quel gène provenant de n’importe quel organisme peut être traité par une cellule, pour peu qu’il lui soit présenté sur un véhicule adéquat (virus, plasmide…) permettant de l’insérer, même de façon non spécifique, quelque part dans le génome de la cellule. Ceci plaide en faveur de l’ADN-données, dont le domaine acceptable par le réseau-programme est effectivement très large et définissable comme l’ensemble des séquences nucléotidiques ordonnées en triplets suivant les règles du code génétique.

— En ce qui concerne la portée, c’est-à-dire l’ensemble des structures fabriquées par l’association ADN-réseau biochimique, son examen fournit aussi un argument en faveur de la métaphore des ADN comme données. En effet, dans ce cas, la structure résultante est déterminée par le réseau métabolique, puisque c’est celui-ci qui joue le rôle de programme. On doit donc s’attendre à ce que cette structure, qui produit l’ensemble des fonctions métaboliques d’une cellule, soit la même quel que soit l’ADN qui est traité. Les différences interspécifiques, ou entre cellules différenciées, apparaissent alors comme des variations autour du même thème, à la façon d’un programme traitant des données différentes qui produit une même structure générale, spécifiée différemment par les données dans chaque instance particulière. Au contraire, si la machinerie cellulaire jouait le rôle d’interpréteur, elle produirait tout un ensemble de structures différentes définies par l’ensemble (indéfini a priori) des algorithmes différents qui lui seraient présentés. Ainsi, l’unité de signification fonctionnelle observée dans les fonctions métaboliques des organismes à travers leur diversité est plus facile à comprendre si le rôle de programme est assigné au réseau biochimique cellulaire, pratiquement le même dans tous les organismes.

Un autre argument en faveur de l’ADN-données peut être tiré de considérations sur l’évolution. On sait en effet qu’un des désavantages des programmes séquentiels par rapport aux programmes parallèles distribués est qu’ils sont peu robustes sous l’effet de perturbations aléatoires, même s’ils sont parfois plus précis. Si les séquences nucléotidiques des ADN jouaient le rôle de programme, celui-ci aurait ainsi une forme séquentielle et l’on comprendrait mal la sorte de robustesse que suggère l’évolution par mutations aléatoires sur ces séquences. Il serait bien difficile alors d’imaginer comment l’évolution, en l’occurrence par sélection adaptative, pourrait produire de tels programmes sans avoir été orientée intentionnellement à la façon d’un programmeur. Beaucoup des difficultés conceptuelles associées à la controverse sur l’importance relative de l’évolution adaptative par rapport à des mécanismes d’évolution neutre, non adaptative, seraient ainsi évitées si l’on renonçait à la métaphore de l’ADN comme programme. Ceci dispenserait du même coup d’autres métaphores qui l’ont suivie, encore plus débridées, telles que celle des « gènes égoïstes » (Richard Dawkins).

La métaphore ADN-données

Outre ses mérites propres, la deuxième métaphore, « ADN-comme-données », a l’avantage de mettre en question la première métaphore, classique, « ADN-comme-programme ». La notion classique de programme génétique a eu en son temps une valeur heuristique et opérationnelle indéniable. Mais comme il arrive souvent, cette notion utilisée de façon non critique, en oubliant qu’il s’agit d’une métaphore utilisée pour désigner des mécanismes que nous ne connaissons pas, et non d’une connaissance explicite de mécanismes bien identifiés, peut devenir un écran et empêcher de progresser dans la recherche de ces mécanismes.

C’est en cela qu’une métaphore alternative peut être utile. Dans celle que nous proposons, les déterminations génétiques résultant de la structure séquentielle des ADN fonctionnent donc non pas comme un programme mais comme des données mémorisées, traitées et utilisées dans un processus dynamique qui, lui, joue le rôle d’un programme. Ce processus est produit par l’ensemble des réactions biochimiques couplées du métabolisme cellulaire.

Un tel processus dynamique est comparable à celui d’un réseau d’automates, ou d’une machine d’états, dont les travaux actuels en Intelligence Artificielle montrent qu’ils sont capables d’adaptation, d’apprentissage non programmé et, de façon générale, d’auto-organisation structurale et fonctionnelle. D’une attention portée presque exclusivement au « tout génétique », on passe à la recherche de processus épigénétiques et à l’analyse des mécanismes régulateurs de l’expression génique. C’est ainsi qu’à la question classique : « Comment les gènes régulateurs sont-ils eux-mêmes régulés ? », on est amené à chercher la réponse dans le cytoplasme avec son information de position et ses états fonctionnels régulés par des mécanismes épigénétiques.

A propos de cette nouvelle métaphore, on évitera de tomber dans le même piège qui consisterait à la prendre à son tour littéralement et trop au sérieux. Car il est probable que la réalité doit se trouver quelque part entre les deux. Entre la vision d’un programme d’ordinateur inscrit dans les séquences nucléotidiques des gènes, et celle de données mémorisées traitées par un réseau de réactions métabiologiques, comme dans un programme distribué, la réalité doit se trouver quelque part entre les deux puisqu’on ne peut pas nier que la structure des gènes détermine en retour, bien qu’à une échelle de temps plus longue, la structure du réseau métabolique.

C’est ainsi que, derrière ces deux métaphores, on peut concevoir l’image ou le modèle d’un réseau évolutif où deux dynamiques seraient superposées, à des échelles temporelles différentes : une dynamique du premier ordre dépendrait de la structure du réseau métabolique et des données qu’il reçoit sous la forme de gènes actifs ; une dynamique du deuxième ordre, plus lente ; des états stables du réseau modifierait l’activité de certains gènes, en sorte que certaines réactions du métabolisme dépendant de cette activité s’arrêteraient et d’autres seraient déclenchées, produisant ainsi une modification de la structure du réseau. Celui-ci serait ainsi conduit par une nouvelle dynamique du premier ordre vers un nouvel état stable, et ainsi de suite…

Autrement dit, le réseau métabolique traiterait à chaque instant les données qu’il reçoit en permanence du génome dans un certain état d’activité, et le résultat de ce traitement est l’activité même de ce réseau. Mais de façon plus lente, en retour, cette activité du réseau peut changer les données en modifiant de façon relativement stable l’état d’activité du génome, et ainsi de suite…

Il existe déjà quelques exemples de mécanismes épigénétiques par lesquels un état fonctionnel de réactions métaboliques est suffisamment stable pour être héritable et transmis tel quel, lors de divisions cellulaires, sans que les séquences d’ADN ne soient modifiées structurellement. Cette hérédité cytoplasmique appelée aussi héritabilité épigénétique est manifeste dans les lignées de cellules somatiques différenciées comme celles qui se reproduisent en restant dans un état de différenciation donnée exprimant un certain état d’activité d’une partie du génome ; ou encore comme des cellules du système immunitaire qui, après avoir été activées, se multiplient en reproduisant leur état d’activation même en l’absence de stimulation antigénique.

Des exemples d’héritabilité épigénétique à travers des divisions de cellules germinales commencent à être aussi documentées. Le mécanisme le plus étudié est celui de la méthylation différentielle des ADN à propos de laquelle Holliday parle d’« épimutations » ; il s’agit de variations de l’état fonctionnel d’ADN éventuellement induites par l’environnement et transmises telles quelles lors de la division cellulaire sans modifications structurelles, c’est-à-dire sans véritables mutations génétiques, mais qui produisent le même effet. Un autre exemple est celui de l’impression génomique (genomic imprinting) où l’on observe que l’état d’activité d’un gène dépend de son environnement non génétique d’origine parentale, et est transmis tel quel lors des divisions cellulaires qui produisent les gamètes, en sorte qu’un même gène pourra être actif de façon stable quand il provient du gamète paternel mais pas du gamète maternel, ou vice versa.

De façon générale, un phénomène d’héritabilité épigénétique est possible chaque fois que le produit d’un gène rétro-agit sur le gène qui le produit, soit directement par un promoteur, soit par d’autres gènes. […]

Ce qui est transmis n’est pas seulement une structure moléculaire statique, mais un état d’activité fonctionnelle, c’est-à-dire une certaine expression de la signification fonctionnelle de l’ensemble des structures cellulaires. Pour le moment ces phénomènes d’héritabilité épigénétique font figure d’anomalies ou d’exception par rapport à la tendance à tout rapporter à des déterminations génétiques sous la forme de séquences d’ADN. Parce qu’elles sont peu étudiées, leur importance est sous-estimée.

Le retour du préformationnisme

Je voudrais examiner maintenant comme le processus d’accentuation du tout génétique est renforcé par une espèce de rétroaction positive par le vocabulaire de la théorie biologique telle qu’elle est enseignée, et encore plus telle qu’elle est vulgarisée. Car ce vocabulaire joue sans cesse sur une ambiguïté entre le moléculaire, caractérisé par des structures statiques, et le vivant conçu de façon globale comme objet de nos expériences de la vie au sens large, et des sciences de la vie au sens technique de la biologie.

Les gènes étaient autrefois définis de façon formelle dans un contexte vitaliste sans qu’on en connaisse la nature physique, à partir de l’observation de transmissions héréditaires de caractères, qui constituent en effet des processus génétiques au sens traditionnel du terme, c’est-à-dire des processus de transformation et de production, de genèse des organismes à partir de ce qui les produit, comme un effet est produit par sa cause, où, comme disait Aristote « le père est cause de l’enfant ». Ce contexte vitaliste était encore très présent chez les fondateurs de la génétique au début du siècle, tels que August Weismann, Hugo de Vries, Johanssen, William Bateson qui redécouvraient en les réinterprétant les lois de Mendel. Les gemmules de Darwin et le plasma germinatif de Weissmann, réuni dans les pangène de Hugo de Vries (conduisant à l’invention du mot gène et à la distinction génotype-phénotype par Johanssen et à l’invention du mot génétique par Bateson) étaient supposés être des particules vivantes, des unités de protoplasme vivant, dont le support était certes matériel en ce qu’elles devaient être composées de molécules, mais dont les propriétés devaient être différentes de celles de molécules car c’était celles de la vie, notamment la capacité d’auto-réplication. Le protoplasme était censé être une matière composée de molécules mais qui avaient des propriétés physiologiques, différentes des seules propriétés physicochimiques de ces molécules. De Vries s’opposait pour cela à la notion de « protéine vivante » car une molécule même compliquée comme une protéine ne pouvait pas être le support de ces « pangènes » puisque ceux-ci devaient être vivants. Ces pangènes devaient être des unités de protoplasme, c’est-à-dire des unités de substance vivante et non des molécules chimiques car, disait-il, « les pangènes sont beaucoup plus gros et il est plus correct de les comparer aux organismes connus les plus petits » (Intracellular pangenesis, 1889, introduction).

Or aujourd’hui ce que nous appelons les gènes, ce sont des molécules encore plus simples que les protéines. Mais il y a là un malentendu. Car les propriétés que De Vries attribuait aux gènes sont celles non pas des seules molécules d’ADN mais au minimum d’un ensemble dynamique ADN-protéines. Il résulte de ce malentendu une situation apparemment paradoxale puisque nous devons admettre que les propriétés génétiques des organismes ne sont pas contenues dans les gènes, ou encore que le processus génétique — c’est-à-dire de genèse et de formation des organismes — ne se trouve pas dans le gène. Le paradoxe n’est qu’apparent dès qu’on réalise que le gène n’est pas un processus puisque c’est une molécule. La structure moléculaire statique du gène joue certes un rôle déterminant, mais comme élément d’un processus qui implique par ailleurs d’autres molécules et surtout un ensemble de réactions, de transformations physiques et chimiques, entre ces molécules. Le rapport traditionnel entre structure et fonction a changé de nature. Une structure non vivante, celle d’une molécule, continue d’être tenue pour responsable de fonctions qu’on percevait autrefois comme des fonctions vitales. On a bien du mal aujourd’hui à se débarrasser de la connotation vitaliste attachée à la notion même de fonction alors qu’on envisage le rôle de structures moléculaires. En un mot le gène n’est pas vivant et il est encore censé expliquer la vie.

Car en effet considérant que les gènes sont des molécules d’ADN, il fallait leur attribuer des propriétés autres que chimiques, et les métaphores informatiques ont joué leur rôle : les ADN sont devenus des molécules porteuses d’information ; mais ceci n’a fait qu’ajouter à l’ambiguïté de la notion de vie, l’ambiguïté de la notion d’information. […]

Autrement dit, il faudrait quand même prendre des précautions particulières, même pour la thérapie génique somatique, parce que la thérapie génique toucherait à « l’essence de la vie ». Or, même s’il faut prendre des précautions particulières, cela ne peut pas être pour cette raison tout simplement parce que ce langage est aujourd’hui inadéquat et qu’il comporte un certain danger. Il serait peut-être adéquat si Hugo de Vries avait eu raison, et si l’on avait découvert en effet une essence de la vie sous la forme de ses pangènes comme unités de protoplasme vivant.

Mais ce n’est pas le cas : les gènes-ADN ne sont que des molécules. Si l’on peut encore parler d’essence de la vie — et ce n’est pas sûr — elle se trouverait plutôt dans les systèmes dynamiques que constituent les réseaux biochimiques par lesquels des états fonctionnels se maintiennent, se transforment, et se transmettent. C’est pourquoi il vaut mieux définir les précautions à prendre de façon pragmatique en analysant dans chaque situation particulière, pour chaque maladie et pour chaque technique, quels sont les effets potentiellement dangereux et indésirables qu’il s’agit d’éviter.

Par exemple, les problèmes éthiques les plus difficiles posés par la génétique médicale pour le moment concernent le diagnostic précoce de maladies qui ne sont pas encore déclarées, et l’écart de plus en plus grand entre les possibilités de diagnostic et de traitement. Le problème ainsi créé concerne le statut social et psychologique de personnes en bonne santé, dont la seule souffrance est produite par les craintes et l’incertitude produites par le diagnostic lui-même. Il peut s’agir en effet d’une maladie plus ou moins grave dont l’apparition est prévue dans un avenir plus ou moins lointain avec une probabilité plus ou moins grande. Les problèmes ainsi créés sont la conséquence d’un diagnostic précoce de probabilité précédant la maladie. Ils ne sont pas spécifiques des maladies génétiques — on les retrouve par exemple à propos du Sida —. Et ils n’ont évidemment rien à voir avec une quelconque essence de la vie.

D’un point de vue plus théorique, et philosophique, il est important d’éviter un retour aux errements anciens du « préformationnisme ». La vieille querelle entre préformation et épigénèse avait traversé toute l’histoire de l’embryologie depuis 200 ans et elle s’était terminée, apparemment, par la nécessité reconnue d’associer ces deux idées opposées, préformation et épigénèse, sous une forme atténuée, et de façon complémentaire. L’erreur du préformationnisme extrême était de concevoir le germe comme une miniature toute formée de l’adulte, l’homonculus, telle que le développement ne faisait qu’augmenter la masse matérielle sans rien apporter à la forme. L’erreur de l’épigénétisme extrême était de concevoir le germe comme sans structure et inorganisé, toute l’organisation de l’adulte ne venant que du développement.

Avec la biologie moléculaire nous en sommes toujours là, en ce sens que nous savons que le germe n’est pas sans structure et qu’il y a donc un certain élément de préformation c’est la structure du génome. Mais nous savons aussi que cela ne suffit pas et qu’un élément d’épigénèse surajouté est aussi nécessaire pour expliquer le développement.

Mais voilà que, sous l’influence de la génétique moléculaire, une dissymétrie s’est installée dans ces deux facteurs, car on connaît mieux la structure des gènes que les mécanismes de l’épigénèse. Il en résulte qu’on repère plus facilement des déterminismes génétiques où des gènes sont identifiés comme causes de caractères, normaux ou pathologiques, que des déterminismes épigénétiques qui font appel nécessairement à une multiplicité de facteurs causaux intriqués les uns dans les autres. Aussi a-t-on tendance à un retour à une sorte de préformationnisme où tout serait contenu dans les gènes.

Et la métaphore du programme génétique renforce évidemment cette tendance quand elle est prise littéralement. C’est en cela que les métaphores de l’auto-organisation appliquées à l’épigénèse, tirées à la fois de la cinétique chimique et de la dynamique des systèmes complexes, peuvent contribuer à empêcher le retour du balancier vers cette interprétation préformationniste.

Cette interprétation préformationniste est difficile à évacuer car elle correspond semble-t-il à une tendance naturelle de notre esprit de toujours rechercher la cause, tendance qui rejoint parfois la pensée magique ou théologique où l’on a besoin d’identifier une cause qui contient l’effet, en débordant largement de ce que nous pouvons connaître, et de l’effet et de la cause. Cette idée de la causalité magique correspond bien à ce que Hume considérait comme une inclination naturelle de notre esprit, à la façon d’un instinct déjà présent chez l’animal et chez l’enfant. C’est cette idée de « la cause non proportionnée à l’effet » qu’il critiquait en montrant la vacuité à propos de l’argument par le plan (the argument from design) supposé prouver l’existence de Dieu comme cause première, à partir de l’organisation de la Nature vue comme son effet. L’interprétation préformationniste de la génétique moléculaire est aujourd’hui beaucoup plus répandue qu’on ne le croit, probablement, entre autres, parce qu’elle répond à ce besoin magique d’explication par une cause disproportionnée d’avec son effet. Elle conduit à attribuer au génome les propriétés qu’on attribuait autrefois au germe.

Quand, aujourd’hui, on interprète le rôle du génome de cette façon, on oublie évidemment que le génome, réduit aux molécules d’ADN, n’est qu’un morceau de matière, structurée certes, mais non vivante. Et c’est ainsi que de façon magique et par cette conception erronée de la causalité où la cause est disproportionnée à son effet, on attribue au génome les propriétés mystérieuses de ce qu’autrefois on appelait la Vie. Derrière la métaphore du programme apparaît alors « l’essence de la vie » et celle-ci est bien vite transformée en sanctuaire et en patrimoine. Le génome devient alors un fétiche, source d’autant de peurs que de fascinations.

Et comme tout fétiche, celui-ci se présente déjà comme une source de profits non négligeables, à exploiter en jouant habilement de cette peur et de cette fascination. Autrement dit, comme toujours autour de tout fétiche, les marchands du temple ne sont pas loin, mais ce n’est probablement pas le lieu, ni le temps d’en parler ici…

Epilogue (novembre 1998)

Ces deux dernières années, nous avons été témoins de deux événements majeurs dans l’histoire de la biologie moderne.

L’un est la reconnaissance des prions comme agents infectieux de nature exclusivement protéique, sans acide nucléique, c’est-à-dire sans matériel génétique. L’hypothèse, émise dans les années 1980 par le biologiste américain Stanley Prusiner, que la particule infectieuse responsable de la transmission de la tremblante du mouton était constituée seulement de protéines, a été confirmée à la fin des années 1990 par l’étude de la maladie dite de la vache folle.

L’autre est le succès, chez des mammifères, de transfert de noyau de cellule différenciée dans le cytoplasme d’ovule énucléé et le développement embryonnaire jusqu’à son terme de l’œuf ainsi reconstitué sans recombinaison chromosomique sexuée, génétiquement identique à l’organisme d’où le noyau a été prélevé, dont il produit un « clone ».

Ces deux événements ont en commun qu’ils étaient considérés comme impossibles jusque quelques mois avant que leur réalité ne fût reconnue par la communauté scientifique. En effet, ils heurtaient de front le paradigme dominant du tout génétique, suivant lequel la seule source efficace d’information biologique est contenue dans les ADN (ou au moins les ARN pour certains virus).

Dans le premier cas, un agent infectieux est une protéine, certes incapable de se reproduire, mais capable d’induire de façon autocatalytique une modification pathologique de la forme des molécules de la même protéine, et de produire ainsi une maladie. Dans le deuxième cas, le génome d’une cellule adulte différenciée, qui a perdu la totipotence d’un œuf fécondé, c’est-à-dire la capacité de produire après divisions des cellules de tous les tissus et organes, est « reprogrammé » par le cytoplasme de l’ovule énucléé où il est transféré ; preuve éclatante que le programme de développement de l’embryon n’est pas tout entier contenu dans les gènes, mais est le résultat d’interactions complexes entre cytoplasme et noyau, entre déterminations génétiques et épigénétiques.

Ces deux événements ont encore en commun de rappeler l’importance de l’activité des protéines qui n’est pas totalement déterminée par les gènes où est codée leur structure. En effet, ce codage ne concerne que la structure linéaire des protéines, alors que leur activité dépend en outre de leur structure spatiale tridimensionnelle, et que celle-ci dépend de facteurs physico-chimiques d’environnement surajoutés.

Henri Atlan

Transcription parue dans Transversales Science Culture n°33, mai-juin 1995.

Sur le même sujet :

Henri Atlan, La fin du « tout génétique » ?, Vers de nouveaux paradigmes en biologie, éd. INRA, 1999.

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