Les bactéries sont présentes dans toutes les niches de la planète, dans des environnements naturels comme le sol, les rivières et dans des endroits plus difficiles comme les cheminées hydrothermales au fond des océans. Elles coexistent étroitement avec d'autres organismes vivants, formant des relations mutuelles avec les plantes et les animaux, y compris les humains (par exemple dans nos intestins). Les bactéries peuvent être des amies ou des ennemies. Leurs capacités métaboliques leur permettent, par exemple, de dégrader des polluants toxiques ou de synthétiser des molécules clés comme l'insuline. Mais elles peuvent aussi être infectieuses et décimer des champs entiers de cultures ou nous rendre malades et provoquer des pandémies. Dans toutes ces situations, nous aurions intérêt à mieux comprendre et contrôler les bactéries. De nombreux domaines qui visent à contrôler des espèces individuelles sont confrontés à des difficultés pour prédire le résultat de leurs approches (par exemple, l'élimination efficace des agents pathogènes, la dégradation adéquate des polluants). Un concept clé mis en lumière au cours des dernières décennies est que les bactéries ne vivent jamais de manière isolée. Au contraire, elles forment des communautés comprenant des centaines, voire des milliers d'espèces qui présentent des dynamiques spécifiques et des interactions inter-espèces. Dans de nombreux cas, l'échec du contrôle des espèces bactériennes individuelles peut s'expliquer par le fait que leur contexte communautaire a été ignoré. Par conséquent, la compréhension de ces dynamiques peut nous donner des indications cruciales sur la manière de mieux contrôler les bactéries au sein des communautés.
Dans cette thèse, j'ai exploré l'utilisation de la dynamique des communautés, des interactions entre espèces et de leurs mécanismes pour concevoir des stratégies globales visant à cibler efficacement les espèces bactériennes individuelles au sein des communautés. En termes simples, par exemple : si nous voulons éliminer un agent pathogène, nous pouvons favoriser ses compétiteurs directs en plus d'utiliser des antibiotiques. Dans le chapitre 2, j'ai étudié l'utilisation de différentes méthodes pour déchiffrer les interactions au sein d'une communauté synthétique de 4 espèces et leurs mécanismes sous-jacents. J'ai mis en évidence que la distinction entre les types d'interactions n'est pas simple et que les facteurs environnementaux abiotiques (ici, la toxicité des composés inorganiques) peuvent affecter de manière significative les résultats des interactions. Sur la base de ces travaux, j'ai appliqué, dans le chapitre 3, une stratégie de contrôle globale dans une communauté synthétique à deux espèces d'intérêt clinique afin d'éliminer efficacement un agent pathogène à l'aide d'antibiotiques combinés à l'acidification par une espèce partenaire. Nous avons pu montrer que cette stratégie était plus efficace que les antibiotiques seuls. Enfin, dans le chapitre 4, j'ai examiné l'utilisation de l'espace à l'échelle macroscopique comme couche de contrôle supplémentaire. Nous avons construit une chaîne linéaire de chémostats interconnectés, chacun inoculé avec une seule espèce bactérienne et physiquement séparé par des filtres, et nous avons étudié si cette disposition pouvait améliorer la biodégradation. Cette approche permet de contrôler la directionnalité des interactions afin de favoriser le mutualisme par rapport à la compétition et de manipuler les communautés en vue d'une division du travail efficace.
Dans l'ensemble, j'ai exploré des méthodes pour déchiffrer les dynamiques des communautés bactériennes et les interactions inter-espèces dans le but d'utiliser ces connaissances pour contrôler les bactéries à notre avantage. Nous avons montré qu'en général, aborder le contrôle sous plusieurs angles peut être plus efficace qu'une approche directe unique.
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Bacteria are present in every niche on earth, existing in natural environments like the soil, rivers, and in harsher places like hydrothermal vents at the bottom of the ocean. They closely coexist with other living organisms, forming mutual relationships with plants and animal hosts, including humans (e g. in our guts). Bacteria can be friends or foes. Their metabolic capabilities allow them to e.g. degrade toxic pollutants or synthesize key molecules like insulin. However, they can also be infectious and decimate entire fields of craps or make us sick and cause pandemics. ln all these situations, we would benefit from better understanding and controlling bacteria. Many fields that aim to control individual species are faced with difficulties in predicting the outcome of their approaches (e.g. efficient elimination of pathogens, proper degradation of pollutants). A key concept brought to light in the last decades is that bacteria never live in isolation. On the contrary, they form multi-species communities comprising hundreds to thousands of species that display specific dynamics and interspecies interactions. ln numerous instances, failure to control individual bacterial species can be explained by the fact that their community context has been ignored. Therefore, building an understanding of such dynamics can give us crucial insight into how to better control bacteria within communities.
ln this thesis, 1 have explored the use of community dynamics, interspecies interactions and their mechanisms to design comprehensive strategies that aim to efficiently target individual bacterial species within communities. Simply put, for example: if we want to eliminate a pathogen we could favor its direct competitors in addition to using antibiotics. ln the chapter 2, 1 investigated the use of various methods to decipher the interactions within a 4-species synthetic community and their underlying mechanisms. 1 highlighted that distinguishing between interaction types is not straightforward and that abiotic environmental factors (here, toxicity of inorganic compounds) can significantly affect interactions outcome. Building on this work, in the chapter 3 1 applied a comprehensive control strategy in a 2-species synthetic community of clinical relevance to efficiently eliminate a pathogen using antibiotics combined to acidification by a partner species. We could show that this strategy was more efficient than antibiotics alone. Lastly, in the chapter 4 1 examined the use of space at a macroscale as an extra layer of control. We built a linear chain of interconnected chemostats each inoculated with a single bacterial species and physically separated by filters and studied whether this arrangement could improve biodegradation. Such approach allows to control the directionality of interactions to favor mutualism over competition and manipulate communities into efficient division of labor.
Overall, 1 have explored methods to decipher bacterial community dynamics and interspecies interactions with the aim to use this knowledge to control bacteria to our advantage. We showcased that, in general, approaching control from multiple angles can make it more effective compared to a singular direct approach.