Comment l’intelligence artificielle peut nous aider à comprendre comment la vie a commencé

Comment les molécules inanimées se sont-elles arrangées pour la première fois dans la vie est l’un des grands mystères. La réponse pourrait résider dans une exploration systématique de l’espace chimique

La technologie


2 mars 2022

Image par défaut du nouveau scientifique

Graham Carter

Comment la Terre est-elle passée d’une boule de roche stérile à un monde luxuriant et vert d’êtres vivants ? Cette question de savoir comment la vie a commencé est l’une des plus difficiles de toutes.

Pourtant, nous nous rapprochons de la réponse. Plusieurs scientifiques ont créé des choses qui se rapprochent de la vie. À la fin de l’année dernière, une équipe dirigée par Josh Bongard de l’Université du Vermont a reprogrammé des cellules de peau de grenouille en « xénobots ». Ces groupes de cellules peuvent nager et se reproduire, travaillant ensemble pour rassembler les cellules lâches dans de nouvelles versions d’elles-mêmes.

Mais si vous creusez jusqu’au cœur de cette question, vous atteignez un socle de chimie. Comment une sélection de molécules inanimées a-t-elle commencé à se regrouper et à se répliquer ? Dans les années 1950, les chimistes Stanley Miller et Harold Urey ont mis un mélange de produits chimiques dans un bocal scellé et ont montré que les acides aminés, un ingrédient clé des êtres vivants, pouvaient se former spontanément. C’était un grand pas en avant, mais cela ne nous dit toujours pas comment ces molécules ont formé un système d’auto-réplication.

C’est pourquoi les chimistes sont intéressés à essayer de recréer le moment où la chimie inanimée s’est transformée en la vie la plus simple possible. Il y a des milliards de façons dont cela aurait pu arriver. Ainsi, Lee Cronin de l’Université de Glasgow, au Royaume-Uni, utilise des robots pour aider à enquêter. Lui et son équipe ont mis en place des machines qui combinent une sélection de substances simples acides, minéraux inorganiques, molécules à base de carbone pour réagir de manière aléatoire. Le résultat est analysé, puis un algorithme aide le robot à choisir comment procéder. De cette façon, le robot peut chasser à travers de vastes étendues de…

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