Stochastic gene expression is the random variation in the level of gene expression among genetically identical cells under the same conditions.L'expression stochastique des gènes est la variabilité des niveaux d'ARNm et de protéines dans des cellules génétiquement identiques, placées dans des conditions identiques, causée par des événements moléculaires aléatoires. Les principales sources de bruit sont : interne (fluctuations biochimiques lors de la transcription et de la traduction) et externe (différences dans le nombre de ribosomes, de polymérases, de facteurs de croissance entre les cellules). Ce phénomène est à la base de l'hétérogénéité cellulaire et a une importance évolutive, permettant aux populations de survivre dans un environnement changeant.
Les observations classiques d'hétérogénéité phénotypique dans des populations isogéniques (par exemple, les fluctuations de la β-galactosidase chez E. coli, Novick et Weiner, 1957) ont longtemps été considérées comme un artefact. Dans les années 1990, avec le développement de la microscopie à fluorescence sur cellules individuelles (par exemple, les travaux d'Elowitz et Leibler, 2000), il est devenu possible d'étudier le bruit quantitativement. Les bases théoriques ont été posées par Delbrück (1940), puis par Berg (1978), McAdams et Arkin (1997). Les méthodes modernes à haut débit (séquençage unicellulaire) confirment l'ubiquité de l'expression stochastique.
La transcription est initiée par la liaison de l'ARN polymérase et des facteurs de transcription au promoteur, ce qui est un processus stochastique en raison de la faible probabilité de collision des molécules dans le volume cellulaire. Après l'initiation, la synthèse de l'ARNm se fait par à-coups, et la dégradation de l'ARNm et des protéines est exponentielle, ce qui crée un bruit poissonien. Les rétroactions négatives et positives dans les réseaux de régulation peuvent atténuer ou amplifier le bruit. Des motifs sélectionnés par l'évolution, comme les interrupteurs bistables, utilisent le bruit pour un choix aléatoire du destin cellulaire.
La compréhension de l'expression stochastique aide à expliquer la résistance des cellules cancéreuses à la thérapie et à concevoir des constructions de génie génétique plus fiables pour la biotechnologie.
Dans le même tissu du pancréas, différentes cellules peuvent produire de l'insuline avec une différence de plusieurs centaines de fois, même avec une stimulation identique par le glucose.



















