Imaginez qu’une usine fabrique simultanément, à partir d’un même stock de pièces détachées, plusieurs modèles de voiture à une vitesse de 20 000 voitures par seconde et qu’elle doive, de plus, adapter sa vitesse de production à un apport de pièces détachées plus ou moins efficace ainsi qu’à une demande très fluctuante des consommateurs. À ce rythme, plus d’un milliard de voitures peuvent être fabriquées en une journée. À cette vitesse, le moindre retard lors d’une étape peut conduire au chaos.
De tels flux sont caractéristiques des processus de synthèse des petites molécules dans les organismes vivants (métabolisme). Ces derniers ont en effet été capables, au cours de l’évolution, de développer des systèmes de contrôle permettant de gérer leur production de molécules, à des vitesses parfois encore 1 000 fois plus grandes. Ces mécanismes de contrôle sont nécessaires pour éviter une rupture de stock ou un engorgement qui ralentiraient la croissance de la plante, ou tueraient les cellules, lors d’un changement dans leur environnement. Par exemple, la lumière, source d’énergie pour les plantes, peut augmenter brusquement après le passage d’un nuage ; un coup de vent peut faire baisser la température d’une dizaine de degrés, divisant ainsi la vitesse de travail dans la cellule par deux.
Partant du principe que la nature, dans sa capacité à gérer des systèmes complexes, était sans doute un bon exemple à suivre pour améliorer notre maîtrise des flux de matière et d’énergie, les chercheurs du laboratoire de Physiologie Cellulaire Végétale, en collaboration avec le laboratoire Bioénergétique et Ingénierie des Protéines du CNRS, se sont fixés comme objectif de modéliser un système métabolique comprenant de nombreuses bifurcations et un réseau dense de contrôles. Ils se sont inspirés de modèles expérimentaux pour obtenir les informations nécessaires à la mise en place du modèle mathématique.
Chaque brique d’information n’est pas en elle-même porteuse de sens. Mais lorsque l’ensemble de ces données a été assemblé dans un modèle mathématique très complexe, il a été possible de simuler le comportement du système et de reproduire des mesures réalisées avec des plantes entières.
Le modèle a également permis de reproduire quantitativement le comportement de certaines plantes mutantes. Ces résultats validant le modèle, des simulations, intégrant la modification de certains paramètres, ont alors été réalisées et ont permis de comprendre qualitativement et quantitativement le fonctionnement d’un tel réseau de contrôle.
Schématisation des différents acteurs du système métabolique d’Arabidopsis (à gauche), et résultats d’une simulation correspondant à une situation physiologique (à droite).
Crédit : Gilles Curien, Olivier Bastien, Mylène Robert-Genthon, Athel Cornish-Bowden, María Luz Cárdenas & Renaud Dumas.
Ces problématiques de contrôle rencontrées dans les systèmes vivants se rapprochent de celles rencontrées, par exemple, dans un réseau électrique. Ainsi, le modèle mathématique mis au point pourrait permettre d’améliorer l’efficacité de ce dernier. Les chercheurs s’intéressent dorénavant à d’autres systèmes métaboliques qui présentent une architecture de contrôle différente ainsi qu’à d’autres mécanismes de contrôle qui opèrent sur des gammes de temps plus lentes et qui ont pour fonction de contrôler le nombre d’enzymes.