Parmi les théories "metabolism-first", beaucoup proposent des cycles autocatalytiques en raison de leur potentielle capacité à se multiplier et à évoluer. Plusieurs modèles de cycles de ligations et de clivages de biopolymères ont été proposés. Le maintien de ces cycles serait assuré par la capacité des polymères à catalyser mutuellement leurs productions.
Ces modèles se distinguent des modèles "gene-first" car le maintien du cycle est indépendant de la réplication de polymères-matrices.
Ces cycles ont été proposés par des mathématiciens qui ont évalué leurs capacités à se multiplier et à évoluer via des modélisations impliquant une importante simplification des processus physico-chimiques et évolutifs mis en oeuvre. En conséquence, leurs faisabilités chimiques et leurs capacités à se maintenir et à évoluer ont été vivement remises en cause.
Leur capacité à évoluer semble nécessiter une complexification de ces cycles, mais une telle complexification n'a jamais été correctement décrite.

Les auteurs ont établi un modèle mathématique ayant la particularité de permettre la caractérisation de réseaux constitués de différents cycles autocatalytiques et réactions périphériques interconnectés (ex : Figure).
Après avoir défini de façon théorique les différentes architectures de réseaux autocatalytiques capables de subsister, ils ont vérifié si ce type de réseaux pouvait se former et croître selon leur modèle. Puis, ils ont vérifié si ces réseaux pouvaient se former en faisant varier différents paramètres qui avaient été soumis à des critiques dans de précédents modèles : probabilité que les peptides soient des catalyseurs trop importante, non prise en compte de la non-spécificité des catalyseurs, ou qui avaient été modélisés de façon imprécise selon les auteurs, comme la possibilité de réactions non-catalysées.
Enfin, ils ont déterminé les conditions nécessaires à la capacité d'évolution de ces réseaux.

Des réseaux de cycles interconnectés peuvent bien se former et croître selon le modèle simplifié créé par les auteurs.
Ces réseaux peuvent également se former lorsqu'on diminue, jusqu'à un certain seuil, la probabilité que les peptides du réseau puissent catalyser différentes réactions. En intégrant le fait que la non-spécificité des catalyseurs puisse donner lieu à des réactions inhibant le cycle, ces réseaux peuvent se former à condition que l'inhibition soit faible, cependant leur croissance est limitée. En intégrant des réactions non-catalysées au système, ils ont constaté que ces réactions pouvaient mener à la production de nouveaux catalyseurs s'intégrant au réseau en le complexifiant.
Selon ce modèle, la stabilité et l'évolution par sélection Darwinienne de ces systèmes n'est permise que si (i) les réseaux se multiplient et croissent, (ii) les réseaux comprennent différents cycles auto-catalytiques et (iii) les réseaux sont contenus dans de petits compartiments qui se divisent.

La rigueur du modèle mathématique par rapport aux réalités physico-chimiques est, par définition, très insuffisante. Je ne peux juger de la rigueur de leurs modélisations, car le contenu de cet article est trop éloigné de mon domaine de compétences. Cependant, les auteurs sont conscients des limites de leur modèle, ainsi l'analyse de leurs résultats semble fiable.

Cet article semble indiquer que les critiques émises au sujet de la stabilité et de la capacité d'évolution de cycles auto-catalytiques de ligations et de clivages de biopolymères ne sont pas qualitatives, mais quantitatives. En d'autres termes, elles ne sont pas absolues et le débat reste ouvert. Par ailleurs, étant donnée la diversité de systèmes métaboliques susceptibles d'être à l'origine de l'émergence de LUCA et de l'apparition de l'évolution, ce type d'approche pourrait être intéressant pour tester la plausibilité de scénarios "metabolism-first". En effet, en améliorant ce type de modèle, certains scénarios pourraient peut-être être invalidés sans pour autant avoir à en définir toutes les composantes.

Cet article est difficile à comprendre pour un lecteur qui n'est pas habitué à ce type de modélisation et qui ne connaît pas tous les modèles qui ont été proposés antérieurement. Pour ma part, je n'ai pas compris cet article dans le détail.