Le blog du Doc’

Ce qui m’occupait beaucoup ces derniers jours vient de se terminer ce soir, avec la sortie de l’imprimante de 5 petits mémoires d’une bonne quatorzaine de pages chacun. Le thème? Spécificité et spéciation, autrement dit, quels liens entre le fait d’exploiter une ou plusieurs ressources, et la tendance d’une espèce à se séparer en plusieurs…

L’occasion d’une lecture en avant première, puisque le jury l’aura demain après-midi. Si vous vous lancez dans l’exercice — prévoyez de l’aspirine —, vous retrouverez des choses déjà évoquées ici : l’importance de connaître le spectre d’hôte des pathogènes quand on fait de la santé publique, mais aussi des modes de spéciation que j’ai évidemment beaucoup plus détaillé dans la synthèse que dans le billet (l’occasion de révéler que ce blog me sert aussi de bloc-notes, de temps en temps…).

Bref, si vous avez une longue soirée d’été à ruiner, le fichier au format PDF (1.4 Mo) est ici.

C’est un signe que des billets un peu construits sont à prévoir? Pas le moins du monde… J’ai encore un peu de travail à finir avant…

L’un des groupes les plus riches en informations pour comprendre le passage de la vie libre au parasitisme est probablement les plathelmynthes. Dans ce phylum, on trouve des organismes libres, des ectoparasites, des endoparasites, des parasites à cycle de vie direct, et d’autres à cycle de vie complexe.

La phylogénie des plathelmynthes, malheureusement, est encore assez floue. On trouve fréquemment des pavés de 40 pages dans les journaux de parasitologie, qui essaient d’apporter une réponse définitive, sans succès. L’année dernière, un groupe dirigé par Tim Littlewood [1] a proposé une hypothèse intéressante : le parasitisme chez les plathelmynthes a une origine commune.

Le parasitisme chez les plathlemynthes? Parlons-en. La plupart des taxons de plathelmynthes comportent des parasites (tous ceux là sont appelés les Neodermata, enfin presque). A la base, on trouve les monogènes, ectoparasites à cycle direct, puis les cestodes et digènes, endoparasites à cycle complexe.

Les monogènes ont divergé plus tôt dans l’histoire évolutive des plathelmynthes, ce qui fait dire a Littlewood et ses collègues que le parasitisme avec un cycle complexe est un bel état dérivé: les premiers neodermata étaient des ectoparasites de vertébrés, à cycle direct, puis le schéma s’est complexifié.

Le parasitisme implique, instinctivement, une perte d’informations : on confie une partie de son métabolisme à son hôte, on utilise des phénotypes étendus, tout ce genre de choses. Si il est à peu près compréhensible de passer de la vie libre au parasitisme, l’inverse est assez difficilement envisageable. Pour certains parasitologues, c’est même strictement impensable.

Sauf que dans ce cas, un taxon des Neodermata nous pose un sérieux problème. Les aspidogastres sont des trématodes “de base”, avec leurs deux ventouses, leur forme plate ou foliaire, etc… Et une partie d’entre eux sont parasites. Seulement, l’autre ne l’est pas. Si vous observez l’arbre ci-contre, vous devriez voir ou est le problème…

Les aspidogastres sont en plein dans les neodermata, et même en plein dans les trématodes, parasites s’il en est. Le rectangle bleu correspond à l’apparition supposée du parasitisme chez les plathelmynthes (les turbellariés sont libres), et le rectangle rouge correspond au passage à l’état d’endoparasites à cycle complexe. Autrement dit, les aspidogastres comprennent des espèces libres, alors que leurs ancêtres sont tout ce qu’il y a de plus parasite…

Si il existe un exemple de réversion vers la vie libre, il est à chercher ici.

Seulement, des problèmes existent encore.

D’une part, ce qu’on appelle les trématodes n’est pas un groupe monophylétique. Mais ce n’est peut-être qu’un résultat artefactuel lié à la composition en bases fortement biaisée chez les schistosomes (et pour en rajouter, l’échantillonnage est biaisé vers eux, qui sont d’importance médicale).

D’autre part, on dispose de peu de séquences (et d’encore moins de protéines) de plathelmynthes, hormis ceux qui ont une importance médicale. Les “racines” de l’arbre sont donc très floues (la phylogénie des turbellariés, par exemple, est un peu le “musée du groupe paraphylétique”).

Et surtout, surtout (j’insiste), l’hypothèse forte de ce modèle (apparition du parasitisme en une fois, avant les monogènes) est fortement mise à l’épreuve par une question simple : les monogènes sont-ils monophylétiques? Il est impossible de trouver des synapomorphies pour soutenir ce clade [2]. Aucune analyse moléculaire ne va dans le sens de la monophylie des monogènes. Et si on cherche à définir des groupes à l’intérieur des “monogènes”, on se heurte à un problème : la classification basée sur les critères au stade larvaire (Oligonchoinea et Polyonchoinea) n’est pas compatible avec celle établie aux stages adultes [3] (Monopisthocotylea et Polyopisthocotylea).

L’étude de Littlewod basée sur des données moléculaires (génome mitochondrial complet) a quelque peu éludé la question: ils n’ont utilisé que le génome du Polyopisthocotylea Microcotyle sebastis, faute d’avoir des génomes mitochondriaux de Monopisthocotylea (c’est maintenant chose faite, même si c’est avec le plus marginal des monopisthocotylea).

S’il advient que les monogènes ne sont pas monophylétiques (et, pire encore, que les monopisthocotylea et les polyopisthocotylea ne sont pas strictement sister-groups), l’hypothèse de l’origine commune du parasitisme risque de tomber à l’eau [4]. On se retrouve donc avec un super sujet de recherche à creuser… et potentiellement un exemple de réversion vers la vie libre. De quoi faire fantasmer pas mal de parasitologues branchés évolution (dont votre serviteur…).

Nota: Ceci est un résumé saupoudré de quelques références d’une discussion qui a eu lieu après que j’ai présenté le dit papier de Littlewood au dernier journal club de mon équipe…

Notes

1. Park et coll. A common origin of complex life cycles in parasitic flatworms: evidence from the complete mitochondrial genome of Microcotyle sebastis (Monogenea: Platyhelminthes) BMC Evol Biol 7(1) [↩]
2. Justine Non-monophyly of the monogeneans? Int J Parasitol 28(10) [↩]
3. Celle que j’utilise personnellement, puisque je travaille sur des adultes, et qu’elle a fini progressivement par prendre le dessus… [↩]
4. Mais le fait que les hôtes définitifs de tous les neodermata soient des vertébrés me rend assez confiant dans cette hypothèse… [↩]

L’autre jour, un chercheur de passage au labo — et pas des moindres — nous faisait la remarque, au moment de partir, que les médecins avaient tué la Société Française de Parasitologie. Comment ça?

C’est un fait que les médecins ont tendance à s’infiltrer partout, sournoisement, tel des radis. Parce que quand on réfléchit à ce qu’est la médecine, on arrive à un constat tout simple : c’est l’application de la recherche en amont (il y a bien sûr de la recherche en médecine, mais c’est mineur). Et donc, on a une sorte de gros entonnoir qui va de disciplines très variées vers les médecins, qui appliquent les connaissances.

Le problème, c’est qu’on a depuis quelques temps un courant en sens inverse : les médecins s’invitent un peu partout dans les sociétés scientifiques (en biologie surtout), et dans les journaux, alors qu’ils ont grandement de quoi faire dans leur branche. Et c’est dommage, parce que cette situation tend à éroder incroyablement la diversité des sujets dans certaines disciplines (j’en parlai avec un ami l’autre jour, qui me disait qu’il avait l’impression d’être en Master “Polyarthrite rhumatoïde”…).

Alors qu’on craint un pilotage de la recherche, j’ai l’impression qu’il faudrait considérer une chose toute simple : plus on met de médecins partout, plus on dirige les esprits vers des sujets médicaux, et plus on à tendance à — non pas délaisser — marginaliser une partie des sujets plus théoriques. La parasitologie, par exemple, n’est pas seulement l’étude de Plasmodium falciparum. On peut aussi faire de l’écologie fondamentale, et de l’évolution.

Finalement, j’aimerai assez qu’on arrive à accepter une sorte de NOMA interdisciplinaire : que les médecins utilisent les avancées de la recherche, s’en tiennent informés, y collaborent est totalement louable (bénéfique, normal, etc). Mais que des domaines entier se polarisent vers leur côté médical, j’ai plus de mal à l’accepter…

Je ne préconise pas pour autant qu’on expulse manu militari les médecins, mais qu’on sache garder les proportions. La recherche en biologie a d’après moi d’autres vocations que de servir la médecine.

Note: C’est la folie en ce moment… Pas de gros billets à prévoir avant une semaine, à moins d’une accalmie imprévue… On peut toujours rêver…

Ca commençait a me manquer, les maths. Pas vous? Alors je me suis lancé dans un petit jeu avec des lettres grecques, mon tableur préféré, et un peu d’imagination. L’objectif de ce billet, c’est surtout de me faire taper sur les doigts, puisque j’imagine que ce que j’ai produit est… faux. Ou au moins assez incomplet.

Il me fallait avant tout un problème sur lequel déchaîner la toute puissance des mathématiques, et j’en suis arrivé a repenser à la compétition apparente (une lecture rapide du billet en question peut aider a comprendre la suite). Je me suis donc armé de ma feuille et de mon stylo préféré, pour faire un petit dessin. Deux hôtes, des flèches de l’un à l’autre, et des flèches qui rentrent dans chaque hôte pour symboliser les parasites. Des flèches qui sortent de l’hôte pour la mortalité, et on avait une idée de ce qui arrivait au système.

Bien, restait à mettre le tout en équations. Par ou commencer? Les choses simples. On a des populations hôtes (H₁ et H₂), avec des parasites qui rentrent, et de la natalité. Les parasites qui rentrent sont appelés β, la natalité se voit attribuer la lettre λ. Qui dit natalité dit mortalité, ici représentée par la lettre μ.

La partie à peu près triviale étant finie, on passe à la suite. Nos populations s’échangent des parasites, c’est le principe même de la compétition apparente. On va dire que le taux d’échange est γ. H₁ transmet γ₁H₁ parasites à H₂, et réciproquement. On peut faire la première critique ici : je détermine l’échange en fonction de la taille de H₁, et pas en fonction du nombre de parasites qui infestent H₁ (différence subtile). Soit on considère que c’est à peu près équivalent, soit on complexifie le modèle plus tard, et on incorpore β à la définition de γ. J’ai même fait un essai avec une réduction du nombre de parasites (δ) au sein de l’hôte, mais ça devenait lourdingue.

Etape suivante? On va faire diminuer la taille de nos populations, à cause de la compétition (d’une part) et du parasitisme (d’autre part). Les réductions ont reçu la lettre α. On a donc α_2/1 qui est la réduction causée par la population H₂ sur la population H₁ (et que j’ai calculé comme α_2/1H₂ pour prendre en compte l’importance des tailles des populations dans la compétition), et inversement. Et puis α₁, qui correspond à la mortalité induite par le parasite sur la population 1, et ainsi de suite.

Donc, si on fait un bilan. A chaque génération, notre population 1 “gagne” (et pour la 2, vous inversez 1 et 2) : H₁+λ₁ (ce qu’on avait déjà, plus la natalité). En revanche, elle perd μ₁H₁ + α_2/1H₂ (la mortalité naturelle, plus celle liée à la compétition), et perd encore à cause du parasitisme α₁((β₁-γ₁H₁)+γ₂H₂)H₁. Soit le taux de mortalité (α₁) fois la taille de la population (H₁) fois la “quantité” (une estimation discutable) de parasites, approchée par l’apport extérieur β₁, moins ce qu’on donne à la population 2 (γ₁H₁), plus ce qu’elle nous envoie (γ₂H₂).

Le résultat est présenté sur la figure de gauche. Vous aurez remarqué que la mortalité induite par les parasites pour H1 et H2 est inversée. Problème de copier/coller des formules.

Il ne reste plus qu’à rentrer tout ça dans notre tableur préféré, et fixer des paramètres. Combien? Vous aurez compris, il y en a 12. Et comme on connaît un peu la compétition apparente, on a des indications.

Ce que j’ai choisi, c’est évidemment α_2/1<α_1/2. Et le reste? J’ai fouillé un peu pour trouver les meilleurs valeurs possibles (disons le tout de suite, celles qui donnent les plus belles courbes).

Ce qui donne :

Comme vous en mourrez d’envie, je fais tourner le modèle. Une petite indication avant. La population 1 (celle qui va utiliser le parasite a son avantage, comme vous l’aurez compris en observant les paramètres) est en rouge, et la 2 en bleu. En vert, j’ai représenté le ratio H1/H2, qui lorsqu’il est supérieur à 1 indique que H1 prédomine (il est en vert, et se lit sur l’axe de droite). Vous pouvez voir le résultat sur la figure de gauche.

Sans surprise, on voit la population 1 prendre l’avantage, pendant que 2 se fait décimer par les parasites. Avec d’autres paramètres, on arrive a stabiliser le modèle en quelques générations (ce qui m’embête un peu, parce que j’attend des variations cycliques, et que comme j’ai construit mes équations “un peu” à la va vite, elles n’y sont pas).

Oui mais voilà, ce cas un peu simple, il m’ennuie rapidement. Alors j’ai fait en sorte d’introduire le parasite après quelques générations. Regardez les paramètres. La population 1 a une mortalité plus forte, une natalité plus faible. Et comme on s’y attend, la population 2 prend l’avantage.

Le parasite est introduit à la génération 15, et la on observe ce qui était prévu : la population 1 reprend le dessus, profitant du désavantage imposé à la population 2 par le parasite (et le fort taux de transmission de 1 vers 2 y participe beaucoup). L’introduction du parasite a “renversé la tendance” dans la compétition (on peut, avec des valeurs de paramètres différentes, accentuer ou atténuer, et beaucoup d’autres choses encore).

Et on s’arrête là? Et non. Parce que penser que les parasites qui rentrent dans le système le font a une vitesse constante, ca fait des courbes lisses, et ce n’est pas tout à fait vrai (je n’en suis pas non plus à une approximation près, mais passons).

Donc, j’ai introduit une borne supérieure et inférieure pour le nombre de parasites qui peuvent rentrer dans la population 1 et 2, et pour chaque génération, j’ai demandé un tirage aléatoire. En l’occurence, β₁ entre 1 et 4, et β₂ entre 1 et 2. Ah ah, vous dites vous, il va trop loin, si il a trop de parasites sur 1, il ne prendra pas l’avantage. Détrompez vous, en montant jusqu’à 7 ou 8 la borne de β₁, j’avais encore le même type de résultats. Celui que vous pouvez voir dans l figure de gauche.

Et vous remarquerez que quand on enlève le parasite (aux environs de la génération 40), 1 perd son avantage au profit de 2.

Donc, les parasites peuvent tout à fait modifier les relations entre deux espèces/populations, et conférer un avantage important à l’une d’entre elles.

Quelques remarques quand même. Dans ce modèle, j’ai soustrait les parasites transmis de 1 vers 2 et réciproquement du total entrant. Ca implique un cycle direct, et même de la microprédation. D’autre part, je n’ai pas du tout pris en compte la population de parasites elle-même (on s’attend a des réductions dans l’hôte, ce qui obligerait à reformuler β sous la forme β-δβ, avec δ un coefficient de réduction).

Bref, il y a beaucoup a modifier sur ce modèle, c’est l’intérêt des commentaires (par ailleurs, si l’un d’entre vous a vu passer une vraie modélisation de ce phénomène, je suis prenneur).

Je continue ce qui — malgré les apparences de “catalogue” — est une série de must-know (que je réunirais plus tard) par un billet un peu différent de ce que je fais d’habitude. Pourquoi? Parce que je vais présenter une expérience de parasito, pour finalement dévier sur un sujet plus technique: la discussion autour du protocole.

Si je dis quelque chose comme le plus difficile dans le travail de terrain, c’est de mettre au point un bon protocole, tout le monde va hocher la tête d’un air approbateur. Et c’est là tout le principe de ce billet. Mais sans plus attendre, entrons dans le vif du sujet.

On peut se poser, après avoir vu tout ce que les petits parasites pouvaient faire, la question de leur rôle à un niveau plus global encore que les interactions à trois ou quatre partenaires ou je les ai limités jusqu’alors. Par exemple, pour prendre un cas bien global, avec un mécanisme bien complexe:Qu’est-ce qu’ils peuvent faire à la dynamique d’une population?. La question est intéressante, merci de la poser.

Hudson et coll. (1998), qui sont des auteurs relativement prolifiques, et qui ont eu le privilège de publier le tout premier article sur le parasitisme dans la revue Trends in Ecology and Evolution (excusez du peu), que je vous conseille parce que leur reviews sont vraiment bien écrites, se sont penchés sur la question (leurs résultats ont été publiés dans Science).

Et en partant du modèle favori de leur chef, le lagopède (red grouse), ils ont mis au point un protocole qui permettrait de mesurer l’impact des parasites sur les cycles d’une population sauvage. Comment? En utilisant des anthelminthiques, qui ont pour but — comme leur nom l’indique à moitié — de diminuer la charge parasitaire des hôtes, en l’occurence celle du nématode Trichostrongylus tenuis.

Notons en passant que le lagopède est un bon modèle pour ce genre d’études, d’une part parce que sa parasitofaune est assez bien connue, et d’autre part sa population effectue des fluctuations cycliques (donc répétitives, ce qui est un plus non négligeable) avec des effondrements périodiques.

Très globalement, Hudson et son équipe ont observé le déclin dans la population à deux dates (1989 et 1993, la première étant le contrôle, et l’autre étant la mesure sur les animaux traités). Et surprise, en 1993, le déclin était largement moins ample qu’en 1989. Et leurs résultats, représentés sur la série de graphes à gauche (cliquez pour agrandir), sont sans équivoque.

En A, il n’y a pas eu de traitement : la population fluctue comme prévu. On utilise A comme contrôle de la périodicité des fluctuations. En B, il y a eu un traitement (indiqué par *). La première fois, la fluctuation est évitée, et la deuxième fois, elle est amortie. En C, il y a eu deux traitements, et le cycle de la population n’a pratiquement pas lieu.

Hudson et son équipe ont donc réussi à stopper le cycle d’une population naturelle en la débarrassant de ses parasites, et ont donc montré que :

parasites were both sufficient and necessary in causing cycles in these populations

Ils ont même combiné les données expérimentales avec une modèle épidémiologique (pour les amateurs, le modèle macroparasite), qui confirmait leurs résultats. Plutôt un grand bond conceptuel, donc.

Seulement voilà, Lambin et coll. (1999) ne l’entendaient pas tout à fait de cette oreille, et se sont penchés sur le protocole.

Et d’après eux, on dispose d’une

evidence for reduced fluctuations as a consequence of anthelmintic treatment, but the evidence for a change in fluctuation pattern is equivocal

Parce que Hudson et son équipe ont négligé plusieurs facteurs importants, notamment climatiques, qui influent fortement sur le parasitisme. Et d’autre part, d’après le groupe de Lambin, les quelques fluctuations observées ne permettent pas de dire que la fluctuation cyclique n’a pas lieu, mais seulement qu’elle est réduite.

Ce qui est intéressant dans ce débat, c’est aussi le fait que le groupe de Peter Hudson sont de vrais parasitologues à tendance écologues, et que Xavier Lambien sont plutôt des zoologues (sauf Robert Moss, qui est écologue aussi). Je ne voudrais pas m’avancer trop, mais j’ai l’impression qu’on étudie souvent les parasites, et qu’on oublie un peu vite les hôtes…

On en retiendra surtout cette phrase de May, à propos de la difficulté d’étudier ce genre de phénomènes à grande échelle :

important ecological questions simply have to be addressed on the right scale — which often means an uncomfortable large scale — even if that means a certain degree of imprecision

Et pour me permettre une remarque personnelle, ça ramène la question de savoir ce que les parasites influencent, et… ce qu’ils contrôlent presque totalement…

Le papier de Hudson et coll. (free full text)

PJ Hudson, AP Dobson, D. Newborn (1998) Prevention of Population Cycles by Parasite Removal — Science 282 pp. 2256 [↩]

La revue de Lambin et coll. (free full text)

X. Lambin, C. J. Krebs, R Moss, N. C. Stenseth, N. G. Yoccoz (1999) Population Cycles and Parasitism — Science 286( 5449) pp. 2425–2425 [↩]