La seconde moitié du 20e siècle a été complètement définie
par une révolution technologique :
la révolution du logiciel.
La capacité à programmer des électrons sur une matière, le silicium,
a rendu possible des technologies, des sociétés et des industries
qui nous étaient jusqu’alors inimaginables,
mais qui ont fondamentalement changé la manière dont fonctionne le monde.
Cependant, la première moitié du 21e
va être transformée par une nouvelle révolution du logiciel :
la révolution du logiciel vivant.
Et elle sera mise en action par la capacité à programmer la biochimie
sur une matière appelée biologie.
Et ainsi, nous pourrons utiliser les propriétés de la biologie
pour créer de nouveaux types de thérapies,
pour réparer des tissus endommagés,
pour reprogrammer des cellules défectueuses,
et même pour construire des systèmes d'exploitation par la biochimie.
Si nous y arrivons - et nous devons y arriver -
les impacts seront si importants
que cela rendra la première révolution logicielle insignifiante en comparaison.
Et cela parce le logiciel vivant transformera la totalité de la médecine,
de l'agriculture et de l'énergie,
des secteurs qui écrasent ceux dominés par l'informatique.
Imaginez des plantes programmables qui fixent l'azote plus efficacement
ou qui résistent aux nouveaux pathogènes fongiques.
Imaginez des récoltes programmées pour être vivaces plutôt qu'annuelles,
afin de pouvoir faire deux moissons par an.
Cela tranformerait l'agriculture
et permettrait de nourrir une population mondiale en croissance.
Imaginez une immunité programmable,
utilisant des dispositifs moléculaires guidant votre système immunitaire
pour détecter, éradiquer voire prévenir des maladies.
Cela transformerait la médecine
et la manière de maintenir une population vieillissante en bonne santé.
Nous avons déjà beaucoup des outils qui rendent possible le logiciel vivant.
On peut éditer précisément les gènes avec CRISPR.
On peut réécrire le code génétique base par base.
On peut même construire des circuits synthétiques à partir d'ADN.
Mais comprendre comment et quand se servir de tout ça
est encore un processus d'essais et d'erreurs.
Cela demande une grande expertise, des années de spécialisation.
Les protocoles expérimentaux sont compliqués à découvrir
et trop souvent, difficiles à reproduire.
Vous savez, on a tendance en biologie à beaucoup se focaliser sur les détails,
mais on sait tous que l'acte de voler n'aurait pas pu être compris
si on n'avait étudié que les plumes.
Et donc, programmer la biologie n'est pas aussi simple que programmer un odinateur.
Et pour compliquer les choses,
les systèmes vivants ne ressemblent pas du tout aux systèmes inventés
que vous et moi programmons tous les jours.
A l'inverse des systèmes conçus par nous, les systèmes vivants s'auto-reproduisent,
s'auto-organisent,
fonctionnent au niveau moléculaire.
Et les interactions à ce niveau
produisent généralement des résultats solides à l'échelle macro.
Ils peuvent même s'auto-réparer.
Observez, par exemple, la simple plante d'intérieur,
comme celle sur votre cheminée,
que vous oubliez toujours d'arroser.
Tous les jours, malgré votre négligence, la plante se réveille
et doit déterminer comment allouer ses ressources :
grandir, faire de la photosynthèse, produire des graines ou des fleurs ?
C'est une décision qui doit être prise au niveau de l'organisme entier.
Mais une plante n'a pas de cerveau pour se décider.
Elle doit se débrouiller avec les cellules de ses feuilles.
Elles doivent réagir à l'environnement
et prendre des décisions qui affectent la plante entière.
Et donc, d'une certaine manière, il y a un programme à l'intérieur de ces cellules,
qui réagira aux signaux extérieurs
et déterminera ce que cette cellule fera.
Ces programmes doivent ensuite travailler de manière distribuée,
cellule par cellule,
afin de coordonner leur action pour que la plante grandisse et fleurisse.
Si nous arrivions à comprendre ces programmes biologiques,
si nous arrivions à comprendre les calculs biologiques,
cela transformerait notre comprehension du comportement
des cellules.
Et si nous comprenions ces programmes,
nous pourrions les déboguer en cas de problème.
Ou nous pourrions apprendre d'eux comment concevoir les circuits synthétiques
qui exploitent vraiment la puissance de calcul de la biochimie.
Ma passion pour cette idée m'a menée dans une carrière de chercheur
au croisement des maths, de l'informatique et de la biologie.
Dans mon travail, je me concentre sur le concept de calcul biologique.
Et cela signifie chercher ce que les cellules calculent,
et tenter de découvrir ces programmes biologiques.
J'ai commencé à poser ces questions avec des collaborateurs géniaux
de la R&D de Microsoft et de l'Université de Cambridge,
où nous essayons ensemble de comprendre
le programme biologique qui tourne dans un unique type de cellule :
une cellule souche embryonnaire.
Ces cellules sont uniques car elles sont totalement naïves.
Elles peuvent devenir ce qu'elles veulent :
une cellule du cerveau, du cœur, d'un os, d'un poumon,
n'importe quel type de cellule.
Cette naïveté qui les rend uniques
a enflammé l'imagination de la communauté scientifique,
qui a compris, si elle arrivait à exploiter ce potentiel,
qu'elle pourrait en faire un outil puissant pour la médecine.
Si on pouvait comprendre comment elles décident
de devenir un type ou l'autre,
on pourrait peut-être s'en servir
pour créer les cellules nécessaires pour réparer des tissus malades ou endommagés.
Mais atteindre ce but comporte pas mal de défis,
dont le principal est que ces cellules
apparaissent juste six jours après la conception.
Et disparaissent en un jour ou deux.
Elles auront pris le chemin
qui mène à toutes les structures et les organes du corps adulte.
Mais il s'avère que le destin des cellules est un peu moins figé
que nous ne le croyions.
Il y a 13 ans, des scientifiques ont montré quelque chose de révolutionnaire.
En injectant quelques gènes dans une cellule adulte,
par exemple, une cellule de peau,
on peut la faire revenir à son état naïf.
Ce processus est connu sous le nom de « reprogrammation ».
Il nous permet d'imaginer une sorte d'utopie :
collecter des cellules sur un patient,
les faire retourner à leur état naïf,
puis les transformer en ce dont le patient peut avoir besoin,
des neurones ou des cellules cardiaques.
Mais depuis dix ans,
on est toujours en train de tester
comment choisir le destin de la cellule.
Même dans les cas où on a découvert des protocoles expérimentaux qui fonctionnent,
ils restent inefficaces,
et on ne comprend toujours pas comment et pourquoi ils fonctionnent.
Savoir changer une cellule souche en une cellule cardiaque
ne vous dit en aucun cas comment changer une cellule souche
en un neurone.
Nous voulions donc comprendre le programme biologique
qui tourne dans une cellule souche embryonnaire.
Et comprendre les calculs effectués par un système vivant
démarre en posant une question incroyablement simple :
au fait, qu'est-ce que ce système doit faire ?
L'informatique utilise en fait un ensemble de stratégies
pour traiter ce que le logiciel et le matériel sont censés faire.
Quand vous écrivez un programme, vous codez du logiciel,
vous voulez qu'il fonctionne correctement,
qu'il soit performant, fonctionnel.
Vous voulez éviter les erreurs, qui pourraient coûter cher.
Quand un développeur écrit un programme,
il écrit d'abord un ensemble de spécifications,
ce que le programme est censé faire.
Peut-être doit-il comparer deux nombres
ou les ranger par ordre croissant.
Il existe des technologies qui vous permettent de vérifier automatiquement
si vos spécifications sont satisfaites,
si le programme fait ce qu'il est censé faire.
Notre idée est donc du même ordre :
des observations expérimentales, des mesures dans un laboratoire,
correspondant aux spécifications de ce que le programme biologique est censé faire.
On avait donc juste besoin de trouver
comment coder ce nouveau type de spécifications.
Imaginons que vous soyez là à observer les gènes,
vous trouvez que si le gène A est actif,
alors les gènes B ou C semblent actifs.
Vous pouvez écrire cette observation sous forme d'expression mathématique
en utilisant le langage de la logique :
Si A, alors B ou C.
Ok, c'est un exemple très simple,
juste pour illustrer mon propos.
On sait encoder des expressions complexes
qui décrivent réellement le comportement dans le temps de gènes ou de protéines
dans différentes expériences.
Ainsi, en traduisant vos observations
en expressions mathématiques,
il devient possible de tester si oui ou non ces observations émergent
d'un programme d'interactions génétiques.
Et nous avons développé un outil pour faire ça.
On a pu l'utiliser pour encoder nos observations
en expressions mathématiques,
et il nous a ensuite permis de découvrir le programme génétique
qui les expliquait toutes.
Et on a ensuite appliqué cette approche
pour découvrir le programme génétique qui tourne à l'intérieur des cellules souches
pour voir si nous pouvions comprendre comment induire cet état naïf.
Cet outil a été en fait développé
à partir d'une solution communément utilisée dans le monde
pour vérifier du logiciel classique.
On a commencé avec un ensemble de presque 50 spécifications
générées à partir d'observations expérimentales sur des cellules souches.
Et en encodant ces observations dans cet outil,
on a pu découvrir le premier programme moléculaire
qui les expliquait toutes.
Ça, ce n'est pas un mince exploit, non ?
Arriver à réunir toutes ces observations
ne se fait pas sur un coin de table,
même si vous avez une grande table.
Et puisque nous avions compris cela, nous pouvions aller un cran plus loin.
On pouvait s'en servir pour prédire le comportement de la cellule
dans des conditions qu'on n'avait pas testées.
On pouvait mener une expérience virtuelle.
Et c'est ce qu'on a fait :
on a généré des prédictions qu'on a testées au laboratoire,
et on a vu que ce programme prédisait très bien.
Il nous disait comment accélérer nos progrès
pour retourner à l'état naïf rapidement et efficacement.
Il nous a dit quels gènes cibler pour ce faire,
quels gènes pourraient même entraver ce processus.
Le programme est même capable de prévoir dans quel ordre les gènes vont s'activer.
Cette approche nous a donc vraiment permis de découvrir la dynamique des cellules.
Nous avons développé une méthode qui n'est pas spécifique aux cellules souches.
Mais elle nous permet de comprendre les calculs
que la cellule effectue
dans ce contexte d'interactions génétiques.
C'est donc juste un élément de base.
Nous avons besoin de vite développer de nouvelles approches
pour comprendre plus largement les calculs biologiques,
et ce, à différents niveaux,
depuis l'ADN jusqu'aux flux d'information entre cellules.
Seulement ce type de compréhension transformative
nous permettra d'utiliser la biologique de manière prévisible et fiable.
Mais pour programmer la biologie, il nous faudra développer
les outils et les langages
qui permettront aux expérimentateurs et aux scientifiques computationnels
de concevoir des fonctions biologiques,
de les transposer dans le langage machine de la cellule,
sa biochimie,
afin de pouvoir ensuite créer ces structures.
Cela ressemble à un compilateur de logiciel vivant,
et je suis fière de faire partie d'une équipe
qui en développe une.
Même si dire que c'est un grand défi est plutôt un euphémisme,
si on y arrive,
ce sera le lien ultime entre le logiciel et le biologiciel.
Plus largement, programmer le vivant ne sera possible
que si on arrive à rendre le domaine vraiment multidisciplinaire.
Ça demande de joindre les sciences physiques et celles du vivant,
et les scientifiques dans ces deux disciplines
doivent être capables de travailler dans un langage commun
et d'avoir des questions partagées.
Sur le long terme, il faut se souvenir que les géants actuels du logiciel
et les technologies que nous utilisons tous les jours
auraient à peine pu être imaginés
quand nous avons commencé à programmer des composants en silicium.
Si nous imaginons maintenant le potentiel pour les technologies
apporté par la biologie computationnelle,
nous verrons quelques étapes du chemin qui nous mènera
vers la concrétisation.
Il faut également garder à l'esprit que ce type de technologie
pourrait être mal utilisé.
Si on parle aisément du potentiel de la programmation des cellules immunitaires,
nous devons aussi penser au potentiel des bactéries
conçues pour les contrecarrer.
Il pourrait exister des gens qui voudraient faire cela.
Toutefois, une pensée rassurante -
moins rassurante pour les scientifiques -
est que la biologie est une chose fragile à manipuler.
Programmer le vivant ne sera pas quelque chose
qu'on fera dans sa cuisine.
Mais comme on n'en est qu'au tout début,
nous pouvons avancer lucidement.
Nous pouvons déjà poser les questions difficiles,
mettre en place les garde-fous nécessaires,
et, en complément de tout ça, nous devons parler d'éthique.
Nous devons penser à mettre des limites dans l'implémentation
d'une fonction biologique.
Et donc, en même temps, la recherche en bioéthique devra être une priorité.
Elle ne peut pas être reléguée en second
à cause de l'attrait de l'innovation scientifique.
Mais la récompense ultime, le but de notre voyage,
sera des applications et une industrie permettant des progrès
en agriculture, en médecine, dans l'énergie et dans les matériaux,
et même en informatique.
Imaginez qu'un jour nous puissions alimenter en énergie la planète
par l'énergie verte ultime,
si nous arrivions à reproduire ce que les plantes ont compris il y longtemps :
comment exploiter l'énergie du soleil avec une efficacité sans commune mesure
avec nos panneaux solaires actuels.
Si nous arrivons à comprendre ces interactions quantiques
qui permettent aux plantes d'absorber la lumière si efficacement,
nous pourrons traduire cela pour construire des circuits ADN synthétiques
qui pourraient servir à créer de meilleurs capteurs solaires.
Il y a des équipes de scientifiques qui travaillent sur ces fondements,
et donc avec la bonne attention et les bons investissements,
on pourrait y arriver en 10 à 15 ans.
Nous sommes au début d'une révolution technologique,
Comprendre ce type ancien de calcul biologique
est la première étape.
Si nous y arrivons,
nous entrerons dans l'ère d'un système d'exploitation
faisant tourner du logiciel vivant.
Merci beaucoup.
(Applaudissements)