Les communautés biologiques sont en constante évolution. La composition des espèces change, parfois de façon spectaculaire, à mesure que les écosystèmes réagissent aux pressions environnementales. Prédire ces changements est essentiel pour comprendre la dynamique écologique, des systèmes naturels comme le plancton océanique aux environnements artificiels comme le microbiome intestinal humain ou aux processus biotechnologiques. Aujourd’hui, un nouveau modèle mécanistique, rigoureusement testé avec des algues d’eau douce, démontre une capacité remarquable à prévoir l’évolution des communautés biologiques.
La puissance de la modélisation mécaniste
Les modèles écologiques traditionnels reposent souvent sur des corrélations statistiques, qui peuvent s’avérer peu fiables. Les modèles mécanistes, cependant, reposent sur des principes biologiques fondamentaux : la manière dont les espèces interagissent, se disputent les ressources et, finalement, coexistent ou disparaissent. Cette approche offre la possibilité de faire des prédictions plus précises. Des chercheurs de l’Université de Constance ont désormais validé cette promesse avec un modèle consommateur-ressource élargi, en publiant leurs résultats dans Nature Communications.
L’équipe a affiné les règles existantes régissant la coexistence des espèces, confirmant ainsi la grande capacité prédictive de leur modèle. Les implications sont vastes : de la prévision de l’avenir des écosystèmes naturels à l’influence sur le développement de communautés biologiques artificielles.
Les méthodes modernes permettent des tests rigoureux
Les bases théoriques de cette recherche remontent aux années 1960. Alors pourquoi une validation expérimentale complète n’est-elle devenue possible que maintenant ? La réponse réside dans l’avènement de l’automatisation des laboratoires à haut débit.
“Les tentatives précédentes ont montré un certain succès, mais une étude véritablement complète a nécessité un nombre énorme d’expériences”, explique Lutz Becks, professeur de limnologie et auteur principal de l’étude. « Ce n’est qu’avec un équipement moderne que nous pourrons achever ce projet dans un délai raisonnable. »
La phase initiale consistait à déterminer les besoins en nutriments de différentes espèces d’algues, nécessitant 864 expériences de croissance. Chaque monoculture a été préparée par un système robotique et le décompte des algues a été automatisé à l’aide d’un microscope à haut débit. Dans des expériences impliquant des communautés mixtes, l’intelligence artificielle a aidé à identifier les espèces.
Validation du modèle : la prédiction rencontre la réalité
Les données de ces expériences ont été utilisées pour affiner le modèle existant, en intégrant l’utilisation des ressources comme paramètre clé. Les chercheurs ont ensuite mené 960 expériences supplémentaires, combinant des espèces d’algues dans diverses conditions nutritionnelles. Les prédictions du modèle ont été comparées au développement communautaire observé, et les résultats ont été frappants : le modèle mécaniste a prédit avec précision la composition des différentes communautés.
Affiner les règles écologiques
Les chercheurs ont également utilisé leur modèle pour tester deux règles écologiques formulées par le biologiste David Tilman. Ces règles stipulent que les espèces en compétition pour des ressources limitées coexistent ou se déplacent les unes les autres, selon qu’elles sont limitées par des ressources différentes et que chaque espèce consomme davantage de ressources qui limitent sa croissance.
Les simulations ont révélé que seule la première règle – selon laquelle les espèces doivent être limitées par des ressources différentes – est universellement valable. La deuxième règle – selon laquelle les espèces consomment davantage de ressources, limitant ainsi leur croissance – ne s’applique que lorsque les espèces sont en compétition pour des ressources remplaçables et non essentielles.
« Il faut toujours distinguer ces deux classes de nutriments lors de l’application de la règle », explique Zhijie Zhang, premier auteur de l’étude.
Implications pour la protection du climat
L’approche développée dans cette étude va maintenant être appliquée à un projet axé sur la séquestration du CO₂ par le phytoplancton. Ce projet, soutenu par la Vector Stiftung, vise à exploiter les communautés biologiques pour atténuer le changement climatique.
La capacité du modèle à prédire avec précision les changements dans les écosystèmes offre un outil puissant pour gérer et manipuler les systèmes biologiques, depuis les environnements naturels jusqu’aux processus biotechnologiques artificiels. Cette recherche marque une étape importante vers une compréhension plus prédictive et contrôlable de la dynamique écologique.
