Résistance-vie et médias tactiques

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Résistance-vie et médias tactiques1 Traduction d’Ernestine Daubner 1. «  Life-Resistance and Tactical Media » est d’abord paru dans Melentie Pandilovski (dir.), Art in the Biotech Era, Adelaide, Experimental Art Foundation, 2008. ÉTATS-UNIS Eugene THACKER Eugene Thacker est l’auteur d’After Life (University of Chicago Press, 2010) et de In the Dust of This Planet – Horror of Philosophy, vol. 1 (Zero Books, 2011). Il enseigne à The New School, à New York. Supposons que vous soyez un biologiste moléculaire à la recherche de l’origine génétique d’une certaine maladie – l’ostéoporose par exemple, une maladie dégénérative qui affecte les cellules de la moelle osseuse. Supposons aussi, juste pour donner du contexte, que votre laboratoire appartienne à une université (où vous enseignez parfois, à contrecœur), mais que votre recherche soit partiellement financée par un laboratoire pharmaceutique, vous plaçant des deux côtés de l’industrie biotechnologique. Comment allez-vous mener votre recherche ? Il y a la vieille méthode, qui implique de fragiles échantillons d’ADN in vitro, des organismes prototypes comme les mouches du vinaigre ou les souris et des techniques qui prennent beaucoup de temps comme l’électrophorèse en gel, les buvardages de Southern et les analyses d’enzyme de restriction. Chaque étape de l’analyse devra être segmentée en d’innombrables phases, assignées à des équipes différentes. (Ce qui implique l’embauche d’étudiants diplômés supplémentaires.) Cela pourra prendre des années et, au bout du compte, vous 280 Bioart aurez ou n’aurez pas découvert le ou les gènes responsables de l’ostéoporose, ce qui pourrait décevoir la société pharmaceutique (et vous ne voulez évidemment pas la décevoir). Heureusement, l’ère de l’informatique a rejoint la biologie en force. Il y a dans votre service (biologie et biochimie) autant de laboratoires avec des ordinateurs que de laboratoires avec des boîtes de Petri et des éprouvettes. Il n’y a pas que le gigantesque effort de cartographie du génome qui utilise des ordinateurs, c’est chaque laboratoire individuel d’une université, ce sont les National Institutes of Health (Instituts nationaux de la santé des États-Unis, NIH), c’est le Center for Diseases Control and Prevention (Centre de contrôle et de prévention des maladies, CDC) ou une société de biotechnologie. Ainsi, armé de la puissance de la technologie informatique, vous prenez de l’avance. La première chose à faire est de trouver ce qu’on sait déjà à propos de cette maladie (en l’occurrence, l’ostéoporose). Vous constatez que des chercheurs ont déjà identifié une poignée de gènes qui peuvent potentiellement jouer un rôle dans la production des protéines qui jouent, à leur tour, un rôle de contrôle de la production d’autres protéines (les enzymes) qui, elles, contribuent à la dégénérescence de cellules de la moelle osseuse. Le seul problème, c’est que cette recherche a été faite non pas sur des êtres humains, mais sur des souris. Les souris ne sont pas des personnes (vous dites-vous)  ; vous devez donc, d’une façon ou d’une autre, mettre en corrélation les études sur les souris et les mécanismes génétiques corrélatifs des humains. La prochaine étape consiste à obtenir un échantillon (en biotechnologie , on commence toujours par prélever des échantillons). Vous obtenez un échantillon de cellules de moelle osseuse d’un patient atteint d’ostéoporose (bien sûr, au préalable, il vous a dit  : «  allez-y, prélevez mes cellules »). À cet échantillon, vous ajoutez des produits chimiques et les mélangez, et, finalement, vous isolez et purifiez l’ADN, parce que, bien sûr, c’est l’ADN que vous recherchez. Vous présentez cet ADN purifié à un ordinateur, qui effectue l’analyse chimique de l’échantillon et produit une séquence de texte : ATCGTTGACTGCGAA… et ainsi de suite. Vous prenez ensuite ce fichier et allez sur Internet. Vous avez accès à GenBank, le registre public des séquences du génome, qui consiste essentiellement en une recherche bioGoogle sur une séquence d’ADN, en la comparant d’abord avec la base de données du génome humain, puis avec diverses bases de données d’organismes prototypes (souris, mouche du vinaigre, nématode, levure, bactéries). Le but est de découvrir n’importe...