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La modularité permet à la vie de s'adapter aux changements de l'environnement
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Une des questions clés de la biologie est de comprendre comment les organismes vivants parviennent à s'adapter aussi rapidement et efficacement à des modifications importantes de leur environnement.
Un facteur clé de cette souplesse adaptative semble être la modularité généralisée des réseaux biologiques et notamment leur organisation fonctionnelle.
Les systèmes biologiques sont organisées en modules, avec des groupes d'unités fortement connectées entre elles mais peu connectées au reste du réseau. Les ingénieurs utilisent d'ailleurs des conceptions modulaires analogues : une voiture par exemple est faite d'un assemblage de modules : portes, châssis, moteur, rétroviseurs...
Cette modularité ne procure un avantage que sur le long terme alors que la sélection naturelle n'agit directement que sur le court terme, à chaque génération. Il est donc important de comprendre pourquoi les êtres vivants, des bactéries à l'homme, ont tous évolué vers des organisations modulaires.
A cette question centrale en matière d'évolution du vivant, une équipe internationale regroupant l'Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique et les universités américaines du Wyoming et de Cornell, apporte une réponse intéressante : la modularité évoluerait en fait sous l'effet de la sélection naturelle pour réduire le nombre et la longueur des connexions du réseau considéré et optimiser ainsi son "coût" de fonctionnement.
Cette hypothèse, validée par plusieurs milliers de simulations numériques, permet d'expliquer la présence quasi-universelle de la modularité dans des réseaux biologiques aussi différents que des réseaux métaboliques, des réseaux de neurones ou des réseaux régulateurs de gènes.
Ce serait donc ce moteur fondamental de la "pression sélective" qui pousserait à réduire le coût des connexions entre les nœuds du réseau et à provoquer l'émergence de réseaux modulaires afin d'optimiser les performances du réseau.
Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash
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