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Biologie et « quasi-eugénisme » (in wired)

Lu dans le numéro de Février de Wired, cet article sur l’utilisation des souris génétiquement modifiées trace un parallèle entre un certain scientisme eugéniste et notre conception actuelle de la biologie :

Though social eugenics was discredited long ago, we still often think of the genome in quasi-eugenic terms. When we read about the latest discovery of a link between a gene and a disease, we imagine that we’ve learned the cause of the disease, and we may even think we’ll get a cure by fixing the gene. In other words, we conceive of the genome as a standard code: At times it may harbor dangerous mutations, but it is perfectible.

This is wrong. Our experience in fooling around with the genes of mice has taught us that many of the traits that interest us are not definite products of specific mutations but emergent phenomena arising from extremely complex interactions between genes, environment, and life experience. Most of the cures for the medical problems that torment us will probably come not from fixing particular genes but from using the genome as a window into our biology. The tools of molecular genetics allow us to discover the role of enzymes, cells, neural circuits, even entire organs; it is these higher-level systems that may offer more reliable ways to jar our system from one emergent state into another we like better.

Cela rejoint totalement la discussion d’il y a quelques mois sur l’analogie (fausse selon moi) entre informatique et génétique (épisode I, épisode II) et résume assez bien mon opinion.

Yvic dans son dernier billet rappelle que nous célébrons (presque) les 10 ans de la publication du premier génome humain. L’idée (encore pregnante dans le grand public) comme quoi la connaissance du génome allait constituer un raccourci immédiat pour comprendre toute la biologie et tout soigner est du même ordre que ce que wired qualifie de vision « quasi-eugénique » du génome. La vision biohacker l’est tout autant, je pense également qu’une tendance de fond actuelle de la « systems biology » à tout décrire purement en terme de réseaux d’interactions génétiques (à l’image de ce que fait avec talent Eric Davidson) en fait aussi partie.

Tout cela n’aurait aucune espèce d’importance si cela n’avait pas de conséquences sur les stratégies de recherche. Cette vision critiquée par wired est bien sûr héritée directement de la tradition de la recherche en génétique, qui continue aujourd’hui dans sa volonté de répertorier de façon exhaustive tous les gènes impliqués et leurs interactions dans tous les processus biologiques connus. L’espoir étant que de cette masse de données émergera un sens; c’est la biologie petabyte, la flèche de l’explication pointant vers le bas, « la fin de la théorie » défendue justement par l’editor in chief de Wired, Chris Anderson. L’exemple du décryptage du génome humain, dont on voit bien qu’il n’a pas tellement eu l’impact attendu, montre cependant les limites de cet hyper réductionnisme.

L’autre vision, c’est qu’effectivement on apprendra beaucoup plus en faisant des perturbations ciblées et en essayant de comprendre et d’analyser les comportements émergents; « More is different » et on ne pourra jamais comprendre le haut niveau en se concentrant sur le bas niveau. Une vision de la recherche, defendue aussi par des gens comme Carl Woese, qui n’a pas encore vraiment triomphé mais qui permet de voir de façon amusante un contributing editor de wired contredire implicitement son editor-in-chief 😉 .

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tom.roud

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