Les caméras qui capturent les fragiles méduses des grands fonds dans leur élément

Lors d’une expédition avec le Schmidt Ocean Institute au large de San Diego en août 2021, MBARI a envoyé la paire d’outils – ainsi qu’un dispositif spécial d’échantillonnage d’ADN – à des centaines de pieds pour explorer les eaux médianes. Les chercheurs ont utilisé les caméras pour scanner au moins deux créatures sans nom, une nouvelle méduse en peigne et un siphonophore.

Les scans réussis renforcent le cas des holotypes virtuels – des spécimens numériques plutôt que physiques qui peuvent servir de base à la définition des espèces lorsque la collecte n’est pas possible. Historiquement, l’holotype d’une espèce a été un spécimen physique qui a été méticuleusement capturé, conservé et catalogué – une baudroie flottant dans un bocal de formaldéhyde, une fougère pressée dans un livre victorien ou un coléoptère attaché au mur d’un livre d’histoire naturelle. Le musée est agrafé. Les futurs chercheurs peuvent en tirer des enseignements et les comparer à d’autres spécimens.

Les partisans disent que les holotypes virtuels, comme les modèles 3D, sont notre meilleure chance de documenter la diversité de la vie marine, dont certaines sont sur le point d’être perdues à jamais. Sans une description de l’espèce, les scientifiques ne peuvent pas surveiller les populations, identifier les menaces potentielles ou inciter les efforts de conservation.

« L’océan change rapidement : hausse des températures, baisse des niveaux d’oxygène, acidification », explique Allen Collins, un expert en gelée avec une double nomination à la National Oceanic and Atmospheric Administration et au Smithsonian National Museum of Natural History. « Il y a encore des centaines de milliers, peut-être même des millions, d’espèces qui doivent être nommées et nous ne pouvons pas nous permettre d’attendre. »

Gelée en quatre dimensions

Les scientifiques marins qui étudient les créatures gélatineuses au milieu de l’eau ont tous eu des histoires d’horreur d’espèces potentiellement nouvelles disparaissant sous leurs yeux. Collins se souvient d’avoir essayé de photographier des méduses en peigne dans le laboratoire humide d’un navire de recherche de la NOAA au large des côtes de la Floride : « En quelques minutes, elles ont commencé à s’effondrer à cause de la température, de la lumière ou de la pression », dit-il. « Vos pièces commencent tout juste à se détacher. Ce fut une expérience horrible. »

Kakani Katija, bioingénieur chez MBARI et force motrice derrière DeepPIV et EyeRIS, n’a pas cherché à résoudre le mal de tête du collecteur sous-marin. « DeepPIV a été conçu pour étudier la dynamique des fluides », explique-t-elle. Au début des années 2010, Katija et son équipe étaient a étudié comment les éponges de mer se filtrent et a cherché un moyen de suivre le mouvement de l’eau en enregistrant les positions tridimensionnelles de minuscules particules en suspension dans celle-ci.

Ils ont réalisé plus tard que le système pouvait également être utilisé pour scanner de manière non invasive des animaux gélatineux. À l’aide d’un puissant laser monté sur un véhicule télécommandé, DeepPIV illumine une section transversale du corps de la créature à la fois. « Ce que nous obtenons est une vidéo, et chaque image vidéo finit comme l’une des images de notre pile », explique Joost Daniels, un ingénieur du laboratoire de Katija qui travaille sur le raffinement de DeepPIV. « Et une fois que vous avez une pile d’images, ce n’est pas très différent de la façon dont les gens analysent les tomodensitogrammes ou les IRM. »

En fin de compte, DeepPIV produit un modèle 3D immobile – mais les biologistes marins ont tenu à observer la vie marine en mouvement. Ainsi, Katija, l’ingénieur MBARI Paul Roberts et d’autres membres de l’équipe ont développé un système de caméra à champ lumineux appelé EyeRIS, qui détecte non seulement l’intensité mais aussi la direction précise de la lumière dans une scène. Un réseau de microlentilles entre l’objectif de la caméra et le capteur d’image décompose le champ en plusieurs vues, comme la vision en plusieurs parties d’une mouche domestique.

Les images brutes et non traitées d’EyeRIS ressemblent à ce qui se passe lorsque vous enlevez vos lunettes 3D pendant un film – plusieurs versions décalées du même objet. Mais une fois les images triées par profondeur, elles se décomposent en vidéos tridimensionnelles finement rendues qui permettent aux chercheurs d’observer les comportements et les mouvements subtils des locomotives (les Jellies sont des experts des moteurs à réaction).

Que vaut une photo?

Au fil des décennies, les chercheurs ont parfois tenté de décrire de nouvelles espèces sans holotype traditionnel en main – un bœuf sud-africain avec uniquement des photos haute résolution, un hibou cryptique avec des photos et des enregistrements d’appels. Cela peut irriter certains scientifiques : en 2016, par exemple, des centaines de chercheurs ont signé une lettre défendant le caractère sacré de l’holotype traditionnel.

Mais en 2017, la Commission internationale de nomenclature zoologique – l’organe directeur qui publie le code qui dicte la manière dont les espèces doivent être décrites – a publié une clarification de leurs règles expliquant cela. Les nouvelles espèces peuvent être caractérisées sans holotype physique si la collecte n’est pas possible.

En 2020, une équipe de scientifiques, dont Collins, a décrit un nouveau genre et une nouvelle espèce de méduse en peigne sur la base d’une vidéo haute résolution. (duobrachium sparksae, (Comme il a été baptisé, il ressemble à une dinde de Thanksgiving translucide avec des banderoles suspendues à ses pilons.) Remarquablement, il n’y a pas eu de grogne de la galerie des cacahuètes des taxonomistes – une victoire pour les défenseurs de l’holotype numérique.

Collins dit que les techniques de visualisation de l’équipe MBARI ne font que renforcer le cas des holotypes numériques parce qu’elles se rapprochent des études anatomiques détaillées que les scientifiques effectuent sur des spécimens physiques.

Un mouvement parallèle visant à numériser les holotypes physiques existants prend également de l’ampleur. Karen Osborn est chercheuse sur les invertébrés sous-marins et conservatrice des annélides et des peracarides – des animaux beaucoup plus substantiels et plus faciles à collecter que les méduses sous-marines – au Smithsonian National Museum of Natural History. Selon Osborn, la pandémie a souligné l’utilité des holotypes numériques haute fidélité. D’innombrables expéditions sur le terrain ont été sabordées par des restrictions de voyage, et les chercheurs sur les annélides et les peracarides « n’ont pas pu entrer [to the lab] et regardez tous les spécimens », explique-t-elle, afin qu’ils ne puissent pas décrire les types physiques pour le moment. Mais l’étude à travers la collection numérique est en plein essor.

À l’aide d’un scanner micro-CT, les scientifiques du Smithsonian ont donné aux chercheurs du monde entier l’accès à des échantillons holotypes sous la forme de « reconstructions 3D dans les moindres détails ». Lorsqu’elle reçoit une demande d’échantillon – qui implique généralement l’envoi de l’holotype inestimable au risque d’être endommagé ou perdu – Osborn dit qu’elle propose d’envoyer d’abord une version virtuelle. Bien que la plupart des chercheurs soient sceptiques au début, « ils reviennent inévitablement, ‘Ouais, je n’ai pas besoin du composé. J’ai toutes les informations dont j’ai besoin.

« EyeRIS et DeepPIV nous donnent la possibilité de documenter les choses sur le terrain, ce qui est encore plus cool », ajoute Osborn. Au cours d’expéditions de recherche, elle a vu le système en action sur des larves géantes, de petits invertébrés dont les « palais de morve » complexes de mucus sécrétés n’ont jamais été en mesure d’étudier pleinement intacts jusqu’à DeepPIV.

Katija dit que l’équipe MBARI envisage des moyens de jouer la description des espèces dans le sens de Foldit, un projet de science citoyenne populaire dans lequel les « joueurs » utilisent une plate-forme de type jeu vidéo pour déterminer la structure des protéines.

Dans le même ordre d’idées, les scientifiques citoyens pourraient aider à analyser les images et les scans pris par les ROV. « Pokémon Go avait des gens qui erraient dans leurs quartiers à la recherche de fausses choses », explique Katija. « Pouvons-nous exploiter cette énergie et inciter les gens à rechercher des choses que la science ne connaît pas ?

Elizabeth Anne Brown est une journaliste scientifique basée à Copenhague, au Danemark.