Afin d’atteindre son objectif de recherche, le chercheur va tester une hypothèse à l’aide d’une ou plusieurs méthodologies qui vont dicter son expérimentation.

Certaines méthodologies relèvent de l’observation mais d’autres recourent délibérément à l’expérience. On parle alors de démarche expérimentale, dans laquelle le chercheur observe les effets de la modulation d’un ou plusieurs paramètres du phénomène qu’il étudie.

Chaque paramètre est considéré aussi précisément et indépendamment que possible, « toutes choses étant égales par ailleurs » (ou ‘Ceteris paribus’ pour les latinistes). En effet, il est plus facile d’étudier l’impact exact de X sur Y si l’environnement de Y ne varie pas. Un exemple pour nos amis pâtissiers : temps de pousse et température ayant un impact sur le levage de la pâte à pain, il me sera plus facile de trouver le bon temps de levage d’une pâte à pain si la température de ma pièce est stable ; au contraire, plus je modifie de paramètres en même temps (temps de pousse, température de la pièce, quantité de levure…) plus il sera complexe de mesurer exactement l’impact du seul temps de pousse sur ma pâte à pain.

Néanmoins, les expérimentations sur le vivant rendent cette affirmation difficile à respecter : aucun être vivant n’est strictement identique à ses semblables, ou n’évolue dans un environnement totalement contrôlé ! Ce qui explique que certaines découvertes soient parfois « revues » à l’aune de connaissances plus précises, acquises plus récemment, dans un environnement mieux contrôlé ou mieux compris.

Afin de tenir compte de cette variabilité inhérente au vivant, les chercheurs font appel à la répétition ou reproduction de leurs expérimentations : ils réalisent les mêmes expériences, autant que possible dans les mêmes conditions, sur différents sujets, afin d’extrapoler leurs conclusions à l’échelle de toute la population étudiée. On parle alors de nombre d’inclusions (nombre de sujets étudiés) ou de ‘n’ (nombre de fois où une condition donnée a été observée). La reproductibilité des expérimentations d’une équipe est également évaluée par la capacité de ses pairs à obtenir les mêmes résultats en suivant le même protocole de recherche.

Les expériences de laboratoire consistent donc à reproduire un phénomène, dans des conditions aussi maîtrisées que possible, et à comparer les observations effectuées :

• Sans modulation des paramètres étudiés

On parle alors de « contrôle » ou de « témoin » (manip contrôle, condition contrôle, souris contrôle…). C’est la condition qui servira de référentiel pour observer l’impact de la modulation des paramètres.

• Avec une modulation de chaque paramètre étudié

On observera ici l’impact de chacun des paramètres indépendamment.

• Avec une modulation concomitante de plusieurs paramètres étudiés

On cherchera ici à observer des effets synergiques : certains paramètres biologiques ont plus d’impact ensemble que séparés.

Cette comparaison nécessite d’avoir bien caractérisé son « contrôle » afin de définir ce qui va différer dans les conditions ‘test’. Ainsi, on comprend pourquoi il est essentiel d’avoir caractérisé par exemple les mécanismes physiologiques à l’œuvre dans une cellule non malade lorsque l’on veut étudier l’impact de la mutation d’un gène. Par exemple, pour comprendre l’impact de la mutation du gène CFTR, il est nécessaire, au préalable de comprendre son rôle dans les échanges d’ions à la membrane.

Cette comparaison nécessite également d’avoir finement caractérisé le phénomène étudié (la maladie rare). Ainsi, lorsque les modèles biologiques des maladies rares présentent un symptôme visible évident (perte de motricité, mortalité, diminution des interactions sociales…), il est alors possible d’observer l’évolution de ce symptôme après modulation des paramètres étudiés (administration d’une nouvelle molécule par ex.).

Néanmoins, sans symptôme visible évident, le chercheur doit alors être en mesure de caractériser, préalablement à son expérimentation, au sein du modèle biologique étudié, un phénomène quantifiable et spécifique de la maladie. On parlera de « readout » ou de biomarqueur. La découverte de ce readout/marqueur implique que le modèle biologique de la maladie ait été étudié finement ; la caractérisation d’un modèle de souris peut ainsi prendre plusieurs mois afin de trouver un readout spécifique de la maladie et représentatif des symptômes présents chez les personnes atteintes.

L’interprétation des résultats sera complexifiée par la variabilité intrinsèque du phénomène étudié et le nombre de paramètres modulés. On fera alors appel aux statistiques dans l’analyse et l’interprétation des résultats.