Mit Mathe verstehen, wie eine Zelle zu einer Person wird

Wir alle gehen von einer einzigen Zelle aus, dem befruchteten Ei. Aus dieser Zelle entsteht durch einen Prozess, der Zellteilung, Zelldifferenzierung und Zelltod umfasst, ein menschliches Wesen, das letztendlich aus über 37 Billionen Zellen in Hunderten oder Tausenden verschiedener Zelltypen besteht.

Während wir viele Aspekte dieses Entwicklungsprozesses im Großen und Ganzen verstehen, kennen wir viele der Details nicht.

Ein besseres Verständnis dafür, wie aus einer befruchteten Eizelle Billionen von Zellen werden, um einen Menschen zu bilden, ist in erster Linie eine mathematische Herausforderung. Was wir brauchen, sind mathematische Modelle, die vorhersagen und zeigen können, was passiert.

Das Problem ist, dass wir noch keinen haben.

In der Technik sind mathematische und Computermodellierung heute von entscheidender Bedeutung – ein Flugzeug wird in Computersimulationen getestet, lange bevor der erste Prototyp überhaupt gebaut wird. Aber die Biotechnologie verlässt sich immer noch weitgehend auf eine Kombination aus Versuch und Irrtum – und Zufall – um neue Behandlungen und Therapien zu entwickeln.

Dieser Mangel an mathematischen Modellen ist also ein großer Engpass für die Biotechnologie. Aber die junge Disziplin der synthetischen Biologie, in der ein mathematisches Modell äußerst nützlich wäre, um die potenzielle Wirksamkeit neuer Designs zu verstehen, ist entscheidend – ob für Medikamente, Geräte oder synthetische Gewebe.

Aus diesem Grund werden mathematische Modelle von Zellen, insbesondere von ganzen Zellen, weithin als eine der großen wissenschaftlichen Herausforderungen dieses Jahrhunderts angesehen.

Aber machen wir Fortschritte? Die kurze Antwort lautet ja, aber wir müssen manchmal zurückblicken, um vorwärts zu gehen.

In den 1950er Jahren beschrieb der britische Biologe und Mathematiker Conrad Hal Waddington die Zellentwicklung als eine Murmel, die eine hügelige Landschaft hinunterrollt. Die Täler entsprechen Zellen, die zu Typen werden – Haut, Knochen, Nervenzellen – und die Hügel, die die Täler teilen, entsprechen Verbindungspunkten im Entwicklungsprozess, an denen das Schicksal einer Zelle gewählt wird.

Wenn der Marmor in der Talsohle zur Ruhe kommt, hat er sich zu einer spezialisierten Zelle mit einer definierten Funktion entwickelt.

„Wahl“ ist hier ein vager Begriff und bezieht sich auf die Vielzahl intrazellulärer molekularer Prozesse, die der Zellfunktion und dem Zellverhalten zugrunde liegen.

Beim Menschen könnten etwa 22.000 Gene und ihre Produkte die Zelldynamik beeinflussen. Im Vergleich dazu ist die Zahl der Gene bei Bakterien viel kleiner – Escherichia coli, der wichtigste bakterielle Modellorganismus, hat etwa 4.500 Gene, die beeinflussen, wie diese Zelle auf die Umwelt reagiert.

Die von Waddington beschriebene Landschaft aus Hügeln und Tälern versucht, die konzertierte Aktion dieser Tausenden von Genen zusammenzufassen und zu vereinfachen, die die Form, die Unebenheit, die Anzahl der Täler und Hügel und andere Aspekte der Landschaft beeinflussen.

Nun stellt sich heraus, dass Waddingtons Landschaft mehr als nur eine Metapher ist. Es kann mit mathematischen Beschreibungen verknüpft werden.

Wir identifizieren die Talböden mit stabilen Zuständen: Sich selbst überlassen, wird die am Talboden befindliche Murmel (oder undifferenzierte Zelle) für immer dort bleiben. Aber wenn die Murmel auf einer Hügelkuppe balanciert ist, wird sogar eine kleine Störung dazu führen, dass sie den Hang hinunter in ein bestimmtes Tal läuft.

Mathematiker in den 1970er Jahren nahmen das Valley-Konzept und entwickelten einen Zweig der Mathematik mit dem eindrucksvollen Namen „Katastrophentheorie“.

Diese Theorie berücksichtigt, wie hochbefruchtete mathematische „Landschaften“ sich verändern können, und jede qualitative Veränderung wird als „Katastrophe“ oder in weniger emotionaler Sprache als „Singularität“ bezeichnet.

Fünfzig Jahre später haben Mathematiker und Informatiker diese Landschaftsmodelle in völlig neuen Anwendungen wiederentdeckt.

Da wir jetzt die Genexpression (oder Aktivierung) in einzelnen Zellen messen können, können wir sehen, dass die internen molekularen Prozesse wie Zellen sind, die eine hügelige Landschaft durchqueren.

So können wir jetzt das Landschaftsmodell mit experimentellen Daten auf eine Weise verbinden, von der Waddington nur träumen konnte.

Die Verknüpfung der Aktivität von Genen mit dem Landschaftsmodell ist zu einem aktiven und spannenden Forschungsgebiet geworden. Wir hoffen, dies zu nutzen, um zu verstehen, wie sich Zellen in dieser Landschaft bewegen, von einer einzelnen befruchteten Eizelle bis zu Tausenden von vollständig differenzierten Zelltypen in einem erwachsenen Menschen.

Ein wenig beachtetes Problem ist, wie sich die Zufälligkeit (oder das Rauschen) molekularer Prozesse in Zellen auf die Landschaft und die Dynamik von Zellen in der Landschaft auswirkt.

Dies ist das Herzstück unserer jüngsten Forschung, die in veröffentlicht wurde Zellsysteme, wo wir untersuchen, wie dieses molekulare Rauschen die Dynamik tiefgreifend beeinflussen kann. Unser Forschungsteam, das von einem ARC Australian Laureate Fellowship unterstützt wird, zielt darauf ab, einen Ansatz zu entwickeln, der den Zufall in ein System integriert, das die Landschaft kontrollieren und formen kann.

In der Landschaftsterminologie kann molekulares Rauschen Täler und Hügel bewegen – es kann sogar Täler verschwinden lassen oder neue Täler und Hügel bilden, die Richtung ändern und gleichzeitig potenzielle Ziele unseres metaphorischen Marmors hinzufügen oder entfernen.

Wenn wir dies zurück in die Sprache der Biologie übersetzen, bedeutet dies, dass Zelltypen, die in rauschlosen (oder rauscharmen) Systemen existieren könnten, verschwinden können, sobald Rauschen das System beeinflusst, und umgekehrt.

Lärm ist wichtig.

Es ist nicht nur eine Unannehmlichkeit oder Belästigung – Lärm beeinflusst die Arten von Zellen, die in einem Organismus existieren können. Die Hoffnung ist, dass wir die wachsende Menge an molekularen Einzelzelldaten nutzen und diese mit mathematischen Modellen koppeln können, die sowohl die komplizierte Dynamik der Genregulation und zellulärer Prozesse als auch die Auswirkungen von Rauschen berücksichtigen.

Unser oberstes Ziel ist es, ein vollständiges mathematisches Modell biologischer Zellen zu entwickeln.

Bisher haben wir ein mathematisches Modell für nur einen Zelltyp (von etwa 100 Millionen), das winzige Bakterium Mycoplasma genitalium, das es uns ermöglicht, sein Verhalten zu untersuchen und überprüfbare Vorhersagen zu treffen.

Dies ändert sich jetzt durch die Arbeit von mathematischen und rechnergestützten Biologen.

Unsere Forschungsgruppe arbeitet mit Forschern auf der ganzen Welt zusammen, um das komplexe, aber wir glauben, erreichbare Ziel zu erreichen, jeden Zelltyp zu modellieren, einschließlich der Vielzahl menschlicher Zellen.

Eine der wichtigsten Erkenntnisse, die uns dieses Vertrauen geben, ist, dass die Biologie sehr ähnliche molekulare Mechanismen im gesamten Baum des Lebens verwendet und wiederverwendet.

Unsere Abstammung von einem gemeinsamen Vorfahren ist eines der Grundprinzipien in der Biologie, und wir können dies nutzen, um unsere Arbeit zu erleichtern: Sobald wir ein Modell für einen Organismus haben, wird der nächste leichter zu modellieren sein, und so weiter.

Die evolutionären Beziehungen zwischen Arten bedeuten, dass wir Erkenntnisse von anderen Arten ausleihen können. Und in einem mehrzelligen Organismus, in dem alle Zellen aus einer einzigen befruchteten Eizelle stammen, können wir uns Erkenntnisse von anderen Zelltypen leihen, wenn wir die Lücken in unseren Organismusmodellen füllen.