Wo die Proteinsynthese-Maschinerie andockt

Das Erbgut von Bakterien, Pflanzen bis hin zum Menschen l?sst sich heute sehr einfach entziffern, und dennoch birgt es viele offene Fragen. Da sind zum Beispiel die RNA-Abschriften der Gene und die Stellen darauf, an welche die zellul?re Proteinsynthese-Maschinerie (die Ribosomen) andocken, um die genetische Information abzulesen. Ein umfassendes Verst?ndnis zu diesen Andockstellen fehlte bisher.

Ein interdisziplin?res Team von Forschenden des Departements Biosysteme (D-BSSE) der ETH Z¨¹rich in Basel hat nun einen Ansatz entwickelt, mit dem es erstmals m?glich ist, detaillierte Informationen zu einer unglaublich grossen Zahl solcher Andockungsstellen in Bakterien zu gewinnen. Der Ansatz kombiniert experimentelle Methoden der synthetischen Biologie mit maschinellem Lernen.

Feinsteuerung der Proteinherstellung

Bei den Andockungsstellen handelt es sich um kurze Abfolgen von RNA-Bausteinen vor jedem Gen. In der Vergangenheit haben Biotechnologen auch k¨¹nstliche Andockstellen entwickelt. An einige davon heften sich die Ribosomen ?usserst gut, an andere weniger. Je besser Ribosomen an eine bestimmte Variante andocken k?nnen, desto eher lesen sie die Information des Gens ab und desto mehr des entsprechenden Proteins stellen sie her.

Wenn Biotechnologen Bakterien verwenden, um beispielsweise Medikamente herzustellen, k?nnen sie mit der Wahl der Ribosomen-Andockungsstellen die hergestellte Menge beeinflussen. ?Besonders interessant und wichtig ist eine solche Steuerung, wenn man komplexe Gen-Netzwerke in Zellen bringt, die mehrere Proteine gleichzeitig herstellen sollen. Dann gilt es, ihre Menge optimal aufeinander abzustimmen?, erkl?rt Markus Jeschek. Er ist Senior Scientist und Gruppenleiter am D-BSSE.

Ein Experiment mit 300'000 Sequenzen

Zusammen mit den ETH-Professoren Yaakov Benenson und Karsten Borgwardt sowie Mitgliedern der jeweiligen Gruppen entwickelte er nun eine Methode, um f¨¹r ¨¹ber 300¡¯000 synthetisch erzeugte RNA-Sequenzen zu bestimmen, wie gut Ribosomen an sie andocken. Bisher war das pro Experiment nur f¨¹r wenige Hundert Sequenzen m?glich.

Der Ansatz der ETH-Forschenden benutzt ?Deep Sequencing?, die modernste Technik zur Bestimmung von DNA- und RNA-Sequenzen. Im Labor stellten die Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen in einem Schritt mehr als 300'000 verschiedene Ribosomen-Andockungsstellen her und fusionierten diese jeweils mit einem Gen f¨¹r ein Enzym, das ein St¨¹ck DNA ver?ndert. Die entsprechenden Gen-Konstrukte f¨¹hrten sie in Bakterien ein, um im Experiment zu sehen, wie stark sich im Einzelfall die Ribosomen an die RNA heften. Je besser die jeweilige Andockungsstelle funktioniert, desto mehr Enzym wird in der Zelle hergestellt, und umso eher wird das St¨¹ck DNA ver?ndert. Diese Ver?nderung k?nnen die Forschenden im Anschluss an das Experiment mittels Sequenzierung zusammen mit der jeweiligen RNA-Sequenz der Andockstelle auslesen.

Universeller Ansatz

Weil 300'000 nur ein kleiner Teil von vielen Milliarden theoretisch denkbaren Ribosomen-Bindungsstellen ist, haben die Wissenschaftler ihre Daten mit Algorithmen des maschinellen Lernens untersucht. ?Diese Algorithmen erkennen in grossen Datenbest?nden komplexe statistische Zusammenh?nge. Mit deren Hilfe k?nnen wir vorhersagen, wie gut Ribosomen eine bestimmte RNA-Sequenz binden?, erkl?rt Karsten Borgwardt, Professor f¨¹r Data-Mining. Diese Vorhersagemodelle stellten die ETH-Forschenden als Software frei zur Verf¨¹gung, damit auch andere Wissenschaftler sie nutzen k?nnen. Bald werden sie auch einen einfach zu nutzenden Onlineservice ver?ffentlichen.

Der von den Wissenschaftlern gew?hlte Ansatz ist universell, wie Benenson und Jeschek betonen. Deshalb planen die Forscher, ihn auch in anderen Organismen zu nutzen bis hin zu menschlichen Zellen. ?Der Einfluss von genetischer Information auf die Menge eines Proteins, das in einer Zelle hergestellt wird, ist auch beim Menschen interessant?, sagt Benenson. ?Gerade auch im Zusammenhang mit genetisch bedingten Krankheiten.?